注解目录

1、倾斜传感器的那些基础干货

1.1 典型应用场景

（危楼、边坡、古建筑都是对倾斜敏感的。）

1.2 倾斜传感器的原理

1.2.1 滚珠式倾斜开关

1.2.2 加速度式倾斜传感器

1)直接输出倾角

2)加速度计算倾角

3)倾角精度的提高

（如果没看懂，振南教你个好办法：再看一遍。）

2、倾斜传感器温漂校准的基础知识

2.1 温漂产生的根源

（万物皆受温度影响。振南给你讲讲“调皮的尺子”。）

2.2 温漂的真实例子

（某项目的奇怪现象，一到中午数据就乱跳。亮一下壮观而精密的自动化校准装置。）

3、静态温控的实现与温补装置的迭代

3.1 制冷原理

（振南告诉你如何对传感器温漂校准。温度控制不难，但是不允许有振动，你作得到吗？）

3.2 静态温度控制

3.2.1 TEC 制冷

3.2.2 散热方案

3.2.3 倾角温补校准装置设计方案

3.2.4 多级 TEC 制冷

3.2.5 物理制冷

3.2.6 半导体制热

3.2.7 温控策略

3.2.8 多路温度的同步控制

（如何安静的制冷？TEC 及阵列、水冷、干冰、铝注冷技术、PTC、保温材料、比热容、热阻，还有温控算法，这些你应该了解一下。）

4、倾角校准与数据拟合

4.1 倾角校准装置的构成

4.2 倾角温补校准与数据拟合

4.3 分段校准的质疑

（多阶拟合算法，还有开源的 Polyfit 方案。来看看最终效果：温度乱舞，传感器却无波动。）

5、其它细节

5.1 真值的读取

5.2 规避震动干扰

5.3 克服地面不平问题

5.4 减震设计

（万事的成败在于细节。）

从事电子这一行很多年,有两三年的时间接触传感器比较多,包括各种传感器,比如温湿度、应变、拉力等,会涉及传感器的应用,也会有研发。我发现在诸多传感器中,有一种传感器需求量很大,而且要求很高,它就是倾斜传感器。顾名思义,它是用来测量物体的倾斜角度的.功能很单一,但是要把它做好却并非易事。我足足花费了近两年时间来研究它,最终称得上小有成果。本章,振南就对倾斜传感器及其研发历程进行详细的介绍。

倾斜传感器的那些基础干货

很多行业都会有倾斜测量的需求,很多人也都在研发倾斜传感器。振南开宗明义.先把我所了解的一些基础的内容告诉大家。

1.1 典型应用场景

基本上所有直接或间接对倾斜敏感的监测场景都是适用的。比如危楼、桥梁、水平结构、边坡、地基、古建筑、风电塔筒等,如图 16.1所示。我们可以理解为:任何物体姿态的变化，一

图 16.1倾斜传感器的一些典型应用场景

定会引起其位置角度的变化,从这种意义上说,倾斜传感器的需求空间是巨大的。

1.2 倾斜传感器的原理

倾斜测量有很多种实现原理,比如摆式、滚珠式、加速度式等。其中最常见的是滚珠式和加速度式,后者又可分为单轴、双轴,同时基于加速度计算倾角可以实现大量程、高精度和高可靠性，所以在很多要求较高的场合.加速度倾斜传感器基本都是首选。

1.滚珠式倾斜开关

很多时候我们也许并不需要知道物体倾斜的确切度数，而只是想知道它是否发生过位移。比如桌子上的箱子是否有人抱走,或者下水道井盖是否被人撬开。此时使用倾斜开关是比较合适的方案,成本低，应用简单。

倾斜开关的原理非常简单，如图 16.2 所示。

图 16.2 水银式与滚珠式倾斜开关

当倾斜开关倾斜到一定角度时,其内部的水银产生流动或金属滚珠发生滚动,将两个电极接通,开关即闭合。根据不同的倾角阙值,倾斜开关可分为不同的规格,如 5°、10°、20°等。

2.加速度式倾斜传感器

这类传感器较倾斜开关要复杂,它们的基本原理是对倾斜过程中重力在其各个轴上的分量进行计算，进而得到单轴或双轴的精确倾斜角度。

(1) 直接输出倾角

有一些 MEMS 芯片内部已经完成了加速度到倾角的计算,它们会通过数字或模拟接口直接输出倾角结果,这使我们的开发变得比较简单,经典的芯片如图 16.3 所示(希望能为大家芯片选型提供参考)。

(2) 加速度计算倾角

相较于上面介绍的直接输出倾角的几款芯片,3 轴加速度计更加流行，选型空间更大，各大芯片厂商基本上都推出了自己的 MEMS 芯片,比如 ADI的ADXL345、ST 的 LIS3DHH、村田的 SCA3300飞思卡尔的 MMA8451 等。这样,开发者可以根据自己产品的精度和成本,选择合适的芯片。

3 轴加速度计可以感知 XYZ3 轴上的加速度,当其静止时,3 个轴的加速度矢量和即为重力加速度 g。基于这样的一个基本原理,我们可以通过 3 轴加速度计算倾角,再加上一些更深层的算法、数据处理和校准方法,就可以让倾角达到很高的精度。这些就是本章着重要讲的内容。

图 16.3 直接输出倾角的传感器芯片(SCA103、SCA3300 与SCA60C)

那到底如何来计算倾角呢?其实在写这一节之前,振南考虑了很久,如何将计算倾角的方法讲得足够通俗。我看了很多网文.讲得很专业.什么归一化、单位向量、参考向量,一下把我们拉回到了线性代数的年代,但是不够接地气。我试图用我酝酿已久的方式给大家讲解，如图 16.4 所示。

图16.4 传感器绕Y 轴倾斜一定角度

首先传感器水平放置,此时 Z 轴的加速度az=g。随后我们将其绕Y 轴倾斜一定角度a此时 g 将在X 轴上产生分量ax,当然 az 也会随之变化。很明显Y 轴上不会有分量,所以 ay=0，因为传感器未绕 X 轴产生倾斜，则

同理,如果绕 X 轴倾斜一定角度 β,则

a 和β 就是由 3 轴加速度计算得到的双轴倾角。但上面所说的只是特例,即传感器仅绕着 X 或Y 来倾斜。如果是同时绕着 X 和Y 倾斜呢?此时，上面的式子就需要推广了。

这就是 3 轴加速度计算双轴倾角的最终的公式了，希望这种讲解方式,能够有助于大家的理解。(好吧,可能大家还是没有看懂。那我教你一个好办法,那就是再看一遍。)

(3) 倾角精度的提高

倾角精度的提高其实是一个系统工程,这里先从数据采集方面讲一下如何提高倾角精度倾角计算依赖于 3 轴加速度,因此传感器芯片的优劣直接影响倾角精度。开发者要根据精度需求,比如士0.1或士0.01°,来选择不同等级的芯片,当然这也意味着不同的成本投入。有人会问不同的芯片到底差别在哪? 从我的经验来说,噪声密度是一个重要指标,从宏观上可以认为它是芯片输出加速度数据的波动性或不稳定性。我们当然希望噪声密度越低越好。通常我们并不会用单点瞬时的加速度去直接计算倾角,而是会采集一段数据,经过一些滤波算法的处理,以使数据更加稳定,最常用的就是均值滤波。振南实际用的是基于预排序的均值算法。如图 16.5 所示。

图16.5 对采集的原始加速度数据进行排序取中段均值

到这里,关于倾斜传感器的基础知识就讲得差不多了。基于这些知识,我们起码可以研制出一个可用的传感器产品了。但是真正的挑战远不止于此,请继续往下看。