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例如:一台30t电子汽车衡，大称量是30t，秤体自重为1.9t，采用四只传感器，根据当时的实际情况，选取保险系数K-0=1.25，冲击系数K-1=1.18，重心偏移系数K-2—=1.03，风压系数K-3=1.02，试确定传感器的吨位。因此，可选用量程为15t的传感器（传感器的吨位一般只有10T、15T、20t、25t、30t、40t、50t等，除非订做）。根据经验，一般应使传感器工作在其30%～70%量程内，但对于一些在使用过程中存在较大冲击力的衡器，如动态轨道衡、动态汽车衡、钢材秤等，在选用传感器时，一般要扩大其量程，使传感器工作在其量程的20%～30%之内，使传感器的称量储备量增大，以传感器的使用和寿命。
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通常在电位器上通以电源电压，以把电阻变化转换为电压输出。线绕式电位器由于其电刷移动时电阻以匝电阻为阶梯而变化，其输出特性亦呈阶梯形。如果这种位移传感器在伺服系统中用作位移反馈元件，则过大的阶跃电压会引起系统振荡。因此在电位器的制作中应尽量减小每匝的电阻值。电位器式传感器的另一个主要缺点是易磨损。它的优点是:结构简单，输出信号大，使用方便，价格低廉。压力传感器引是工业实践中为常用的一种传感器，其广泛应用于各种工业自控环境，涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、军工、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业，
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收购主要有:KEYENCE(基恩士)、光纤传感器、光电传感器、数字激光传感器、RGB颜色传感器、近接传感器、 应用传感器、接触式传感器、影像系统/视觉系统、激光位移传感器(1D)、激光位移传感器(2D)、分光干涉式激光位移计等
传感器的线性度通常情况下，传感器的实际静态特性输出是条曲线而非直线。在实际工作中，为使仪表具有均匀刻度的读数，常用一条拟合直线近似地代表实际的特性曲线、线性度（非线性误差）就是这个近似程度的一个性能。拟合直线的选取有多种方法。如将零输入和满量程输出点相连的理论直线作为拟合直线；或将与特性曲线上各点偏差的平方和为小的理论直线作为拟合直线，此拟合直线称为小二乘法拟合直线。传感器的灵敏度灵敏度是指传感器在稳态工作情况下输出量变化△y对输入量变化△x的比值。它是输出一输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。灵敏度的量纲是输出、输入量的量纲之比。例如，某位移传感器，在位移变化1mm时，输出电压变化为200mV，则其灵敏度应表示为200mV/mm。当传感器的输出、输入量的量纲相同时，灵敏度可理解为放大倍数。
基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。