近年来，我国衡器行业的数字式称重传感器的应用发展较快，一些独具远见的外资企业与国内企业制造商均把目光瞄向了这一极具生命力的产品上来。不少企业把称重系统中原本放在称重仪表内的放大与A/D电路，前置于称重传感器罩壳内或接线盒内就称其为智能化数字式称重传感器。其实，笔者认为这充其量只能称为前置转换式的称重传感器，当然也可以称为“数字化称重传感器”。在本文的论述中，称其为初始阶段的“数字化称重传感器”，但是决不能称其为“数字式智能化称重传感器”。为了更好地帮大家理清相关发展脉络，本文就数字式智能化称重传感器功能演变过程，从初始阶段的数字化前置转换，到第二阶段的智能化补偿与校正，再到第三阶段的称重系统的智能化应用的演变，进行了较为详细的论述。

一、初始阶段的数字化称重传感器

传统模拟式称重传感器的电阻应变转换原理决定了其固有的一些缺点（如输出模拟信号小、传输距离短、抗干扰能力差、安装调试不方便等）。因此，早在20世纪80年代就引起了人们对模拟式称重传感器缺点的重视，在不改变电阻应变式称重传感器称重机理的基础上，使上述缺点变为优点。为此，国外一些称重传感器制造商推出了第一代“数字化称重传感器”，即把原本放在称重仪表内的放大与A/D电路，置于称重传感器罩壳内或附近的接线盒内。其基本配置如下：

模拟式传感器+数字变送（放大与A/D电路）=初始阶段的数字化传感器

上述传感器由于输出的是数字信号，因此克服了模拟式称重传感器的信号小、传输距离短、抗干扰能力差等缺点。但是其各项传感器的性能指标，都受其本身的制造、补偿、调整工艺所决定。也就是说，如果传感器本身的制造、补偿、调整工艺不过关，要靠数字变送来提高或补偿整个传感器的力学与温度指标（注意：不是数字变送电路本身的温度指标）是不可能的。目前，国内众多的外资企业制造商与国内企业制造商，主推的产品都属于此类型。此类传感器没有突破原功能。当然，要做到第一代“数字化称重传感器”也不容易。因为，首先要保证所设计和选用的数字变送电路及器件不能降低整个传感器的力学与温度指标，也就是说，必须使数字变送电路本身的温漂和时漂不影响传感器本身的制造、补偿、调整工艺所决定的力学与温度指标。另外，一些制造商的产品在局部的功能上有所提高。但总体上仍属于第一代“数字化称重传感器”。此类传感器比较有代表性的还可以分成以下3种形式：

第一种，以国内制造商早期产品为代表，称之为第一代初级“数字化称重传感器”，仅把原本放在称重仪表内的放大与A/D电路，置于称重传感器罩壳内或附近的接线盒内，完全没有突破原有的传感器的力学与温度指标。此类传感器的数字变送电路一般分辨力可达到60000内码，采样速率可达到50次/s，温度漂移可达到200×10-6/10℃，而时漂指标一般不确定。第二种，以德国HBM公司C16i数字传感器为代表，称之为第一代高级“数字化称重传感器”。此类传感器与第一种传感器的最大区别是改善了传感器的局部功能，数字变送电路的分辨力可达到100万内码，采样速率可达到100次/s，温度漂移可做到100×10-6/10℃。据说时间漂移也可做到100×10-6/年。但其最大缺点是不能改变传感器本身传统的制造、补偿、调整工艺所决定的力学与温度指标，仅增加了线性补偿功能。也就是说，如果传感器本身的力学与温度指标不好，同样不能提高传感器综合性能指标。

第三种，分离型模块化数字传感器，以美国SENSORTRONICS公司于1992年推出的产品为代表，用以取代早期推出的第一代初级整体型数字传感器。模块化数字传感器是将原先在传感器内部的A/D转换电路移至接线盒内，通常将具有A/D转换模块的接线盒称为数字接线盒，再将数字接线盒输出的数字信号传递给显示控制器。

总之，本阶段的数字化称重传感器主要特点是不改变传感器本身传统的制造、补偿、调整工艺，仅将原先在称重仪表内的A/D转换电路移至传感器内或接线盒内，实现称重数字信号的传送。

二、第二阶段数字式智能化称重传感器

随着计算机软件技术的发展，人们设想传感器本身的缺陷是否可以通过软件技术来解决呢？也就是说，由计算机软件来完成传感器的诸如零点补偿、温度补偿、线性补偿、滞后补偿、蠕变与恢复补偿等几乎全部的补偿工艺。这样可以使传感器本身的制作工艺变得极其简单，既不需要把大量的精力花在精细的制作工艺上，又可以大大提高传感器弹性体与贴片的合格率。当然，由于要完成上述的各种软件补偿，需要建立各种数学模型，需要庞大的数据库来支撑。没有大量的试验数据是不可能完成的。其基本配置如下：

模拟式传感器+数字变送（放大与A/D电路）+传感器软件智能化补偿=第二阶段数字式智能化传感器该类传感器的数字变送部分包括放大、滤波、A/D转换器、微处理器、温度传感器，通过数字补偿电路和数字补偿工艺，可进行线性、滞后、蠕变等补偿；内装温度传感器，通过补偿软件可进行实时温度补偿；地址可调，便于应用与互换；并可实现远程诊断与校正。此类传感器较为典型的代表就是美国TOLEDO公司的数字传感器技术。其核心是传感器软件智能化补偿技术。这种传感器据说采用了模糊数学、人工智能等方面的理论，用合理数据处理方法实现传感器误差的数字补偿，避免了传统称重传感器中繁琐的模拟补偿方法。此类传感器已具备了数字补偿智能化技术的基本要求。一种采用神经网络自学习功能，解决了因环境温度的变化对传感器桥臂之间的特性差异所造成的测量误差影响。具体做法为：将电桥的两个输出电压信号作为标定数据，采用神经网数据融合对标定数据进行处理，从而既提高了电桥测量的环境温度适应范围，又提高了其静态特性。

目前，国内称重传感器非线性主要依靠弹性体本身制造、补偿、调整工艺来解决。而一种利用BP软件算法具有的非线性映射能力对传感器标定数据进行输入-输出特性的反非线性逼近，将其作为智能传感器系统的非线性校正软件，使传感器在该软件的支持下提高测量准确度。将传感器实验数据通过BP神经网络，据介绍此方法可降低测量相对误差。

这种智能传感器数据预处理方法，应用于传感器的非线性校正温度补偿、数字滤波和标度变换，可实现工业现场传感器测试数据的前端检测与处理，从而提高了自动化检测作业系统中传感器的非线性质量。从上述数字式智能化传感器的各种实例可以看出，总体上这一阶段的数字式智能化传感器主要体现在传感器本身的智能化补偿与校正上。

三、第三阶段数字智能化称重传感器

严格意义上讲，数字智能化称重传感器的智能化功能不仅反映在传感器本身的智能化补偿与校正上，更重要的是要实现应用的智能化。随着数字称重传感器应用领域的不断扩展，如何把数字传感器的功能、特点发挥得淋漓尽致又提到了议事日程。为此适用于不同领域的真正意义上的“数字智能化称重传感器”应运而生。

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