一、传感器模型的定义
传感器（Sensor）是一种常见的却又很重要的器件，它是感受规定的被测量的各种量并按一定规律将其转换为有用信号的器件或装置。对于传感器来说，按照输入的状态，输入可以分成静态量和动态量。
我们可以根据在各个值的稳定状态下，输出量和输入量的关系得到传感器的静态特性。传感器的静态特性的主要指标有线性度、迟滞、重复性、灵敏度和准确度等。 传感器的动态特性则指的是对于输入量随着时间变化的响应特性。
动态特性通常采用传递函数等自动控制的模型来描述。通常，传感器接收到的信号都有微弱的低频信号，外界的干扰有的时候的幅度能够超过被测量的信号，因此只有标定后的传感器才可以确认它所输出的信号是否正常。
二、什么是传感器的静态模型
动态特性是指传感器对于随时间变化的输入量的响应特性。只要输入量是时间的函数，则其输出量必将是时间的函数。研究动态特性的标准输入形式有三种，即正弦、阶跃和线性，而经常使用的是前两种。
• 零阶传感器动态特性指标
零阶传感器，其输入量无论随时间如何变化，其输出量的幅值总是与输入量成确定的比例关系，在时间上也不滞后，幅角φ等于零。所以零阶传感器的动态特性指标就是静态特性指标。
•一阶传感器动态特性指标一阶传感器动态特性指标有：静态灵敏度和时间常数τ。如果时间常数τ越小，系统的频率特性就越好。在弹簧阻尼系统中，就要求系统的阻尼系数小，而弹簧刚度要大。
三、传感器模型的定义是
六维力传感器归于力觉传感器。力觉传感器是一类触觉传感器，它在机器人和机电一体化设备中具有广泛的运用。力和力矩传感器是用来检测设备内部力或与外界环境相互效果力为目的，力这一物理量无法被直接丈量，可经过其他物理量直接丈量得出。
力传感器可用作变换器，如应变元件，它可供应一个与变形、亦即效果于接触点的力成正比的信号。力觉传感器可检测机器人有关部件，比如手腕、手指所受外力及转矩，可操控手腕移动，伺服操控，精确结束作业。
作为力传感器中一种新发展起来的传感器，六维力传感器能一起转化多维力/力矩信号为电信号，可用于监测方向和大小不断改变的力与力矩，并丈量加速度或惯性力，以及检测接触力的大小和效果点。
六维力传感器在工业级的首要运用范畴是设备和打磨，打磨是机器人运用非常广泛的一个范畴，就目前商场状况来看，关于打磨精度要求较高的作业首要是3C作业，而且3C作业劳动布满度高，火急需求结束自动化改造。再加上3C作业的柔性化需求，需求更高智能的打磨机器人才华更好地满足商场需求。
六维力传感器，经过传感器固定座与机械臂的结束关节固定连接。静态条件下，机械手腕部六维力传感器测得的力和力矩数据由三部分组成，即传感器自身体系差错、负载重力效果、负载所受外部接触力。在加工、设备等工业机器人运用中，机器人结束东西或工件与外界环境的接触力需求被精确的感知，操控体系据此修正机器人的运动，才华确保作业的和婉性。
四、传感器的数学模型有哪两种
遥感影像获取时受大气条件、光照条件、地表起伏、土壤湿度、植被气候、传感器成像模型和侧视角等对地面光谱反射信号的影响，造成同一地区所成的影像具有较大的辐射差异，这给多时相图像处理和分析带来了极大的困难。消除图像辐射亮度差异的这一过程称为辐射归一化。
常规辐射归一化方法主要有最暗目标法，直方图匹配，基于统计量的校正，基于伪不变特征(PIF)的校正。
1、直方图平移法
直方图平移法：对与时相较近的遥感影像，图像具有基本相同大气条件和光照条件，通过比较图像的直方图，可以明显发现图像的灰度变化是一致的，区别在于同类地物的亮度差异。该方法假设影像中同类地物(如水体)对应的反射率没有变化，以参考图像直方图为标准，将原影像直方图进行平移。最简单的方法就是计算图像同类地物的灰度均值差。
2、直方图匹配
通常在几何配准后的多时相遥感图像上，发生变化的地物目标占全部地物的比例较大。所以经过辐射校正的多时相图像的灰度直方图分布差异明显。虽然直方图相似，并不说明图像具有一致的辐射特性。但是，对于配准后的同一地区的遥感图像而言，它们是同一模式的映射(忽略地物的变化)，图像内部像点辐射亮度之间具有相关关系，那么如果直方图相似，它们的辐射特性也就相近。
直方图匹配能够有效地将原图像的直方图分布调整为与参考图像的直方图。该方法的优点是能够自动快速地完成图像的辐射归一化，其缺点是直方图匹配这一非线性操作在一定程度上破坏了源图像中地物的辐射特性。
3、基于统计量的校正
从统计量的角度看，辐射特性相同的同一地区的遥感图像，具有相同的灰度概率分布。又由于图像内部的相关性，具有相同灰度分布的图像也具有相似的辐射特性。辐射归一化进行源图像和参考图像灰度概率分布的统计量匹配。若假设图像灰度服从高斯分布，则有：
（gd—μf）/σf=（gr—μr）/σr
式中，gd为源图像校正后的像素灰度值，μf、σf分别为参考图像的像素均值和标准差，gr、μr、σr分别为源图像的像素灰度值、均值和标准差。
将方程重新排列，得到：
gd=（gr—μr）/σr×σf+μf
这就是基于统计量的辐射校正的公式。它是一个线性变换。该方法也能自动快速地完成图像辐射归一化，其缺点是，当图像中存在大量地物变化时，校正效果不够理想。
4、基于伪不变特征(PIF)的校正
伪不变特征是指反射率基本不随外界条件变化的地面目标。它们的反射系数独立于成像季节或生物气候条件，并有固定的空间位置，例如建筑物、道路和较深的水域等。
基于伪不变特征的辐射校正假定多时相图像上地物的亮度分布为线性函数：
gd=k*gr+b
式中，k、b为参数，由人工选择的伪不变特征点在不同时相图像上的亮度值求出。
基于伪不变特征的辐射校正的优点是不受地物变化的影响，而且不会削弱图像之间的地物变化；缺点是需要人工选取伪不变特征点，且校正结果依赖于特征点。
通过比较几种辐射归一化的方法发现，对于同轨同期的遥感数据来说，图像本身并没有时相差，但是各种辐射校正调整了图像灰度值，使图像间产生了差异。因此可以通过直方图平移来消除时相差。对于时相差较大的图像可以采用伪不变特征和统计量相结合的方法，在图像重叠区提取一定量特征不变或者变化小的地物样本，利用统计量方程进行归一化。
由于研究区所覆盖的范围较大，成像时间不一致，使得相邻两景遥感图像存在着色调特征和结构特征方面的差异，因此我们以质量好的图像作为标准，进行影像间的辐射归一化。然后对影像进行拼接处理，采用先辐射归一化后镶嵌的方法，保证无缝拼接。
五、传感器的一般模型
静态模型是描述经济系统处于相对平衡状态时各种因素相互作用规律的一种经济数学模型。它主要研究均衡状态的数值和达到均衡状态所需的条件，而不考虑时间因素和达到均衡状态之前所经历的过程。静态模型应用十分广泛，它不仅可以研究经济的平衡状态，而且还是构造动态模型、进行动态分析的基础。
六、描述传感器的动态模型有哪些主要形式
如今集成智能传感器技术已经取得了令人瞩目的发展，它的使用不只体现在家居、农业等方面，还可以应用在电动车电池系统中。 电池传感器是首款基于CAN的电池传感器，在汽车运行条件恶劣的情况下，能准确测量和监控铅酸和锂离子电池电压、电流和温度，同时还可以计算电池剩余时间。
电池传感器属于智能传感器一种。智能传感器对外界信息具有一定的检测、自诊断、数据处理以及自适应能力的传感器。因此它被应用于新型电动汽车的电池监控系统中，这一系统被称为智能微型传感器系统，传感器和实时模型的结合可以优化电池系统管理的新型算法来延长电池的寿命。
应用
随着汽车电子元件和起止系统的数量和重要性持续攀升，智能电池传感器等器件变得越来越重要，现有的传感器是通过监控温度、电压和电流等因素来衡量电池性能是否优良，但并不能充分说明电池的运行和健康状况。而全新的超薄电池传感系统和用于监测电池单元表现的模拟系统，可控制和优化电池管理系统。此外，还需要保证能效，因为电池传感器本身也需要耗电的。
特点
电池传感器体积要小，能够测量电池各项参数，让使用者更加清晰地了解电池的性能和使用寿命，降低电动车的整体成本和购买电动车的补贴。