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　　多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的终目标则是基于各传感器获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。
 

压力传感器是使用为广泛的一种传感器。传统的压力传感器以机械结构型的器件为主，以弹性元件的形变指示压力，但这种结构尺寸大、质量重，不能提供电学输出。随着半导体技术的发展，半导体压力传感器也应运而生。其特点是体积小、质量轻、准确度高、温度特性好。特别是随着惭贰惭厂技术的发展，半导体传感器向着微型化发展，而且其功耗小、可靠性高。
 

　　在选择压力传感器的时候我们要考虑他的综合精度，而压力传感器的精度受哪些方面的影响呢?其实造成传感器误差的因素有很多，下面我们注意说四个无法避免的误差，这是传感器的初始误差。
 

　　首先的偏移量误差：由于压力传感器在整个压力范围内垂直偏移保持恒定，因此变换器扩散和激光调节修正的变化将产生偏移量误差。
 

　　其次是灵敏度误差：产生误差大小与压力成正比。如果设备的灵敏度高于典型值，灵敏度误差将是压力的递增函数。如果灵敏度低于典型值，那么灵敏度误差将是压力的递减函数。该误差的产生原因在于扩散过程的变化。
 

　　第叁是线性误差：这是一个对压力传感器初始误差影响较小的因素，该误差的产生原因在于硅片的物理非线性，但对于带放大器的传感器，还应包括放大器的非线性。线性误差曲线可以是凹形曲线，也可以是凸形曲线称重传感器。
 

　　滞后误差：在大多数情形中，压力传感器的滞后误差*可以忽略不计，因为硅片具有很高的机械刚度。一般只需在压力变化很大的情形中考虑滞后误差。
 

　　压力传感器的这个四个误差是无法避免的，我们只能选择高精度的生产设备，利用*来降低这些误差，还可以在出厂的时候进行一点的误差校准，尽**的可能来降低误差以满足客户的需要。