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當傳感器按照預期正常工作時，人們幾乎不會注意到它們的存在，人們只會想到如果沒有這些傳感器，系統將不可能實現哪些優勢。但是，傳感器有時仍然可能會發生故障，每當此時，客戶們就會覺得自己的投資打了水漂，進而喪失對傳感器供應商及其品牌的信任。下面是五種可能發生的常見傳感器故障，以及如何解決并消除它們。

1.由于安裝不當導致讀數錯誤
許多人都在嘗試確認傳感器正常工作的過程中經歷反反復復的試驗循環過程。他們之所以會如此，是因為他們通常想當然地認為之所以反復試驗還無法令傳感器正常工作，是由于傳感器本身存在問題，比如傳感器內部布線出現了問題。
但是，倘若安裝方式不正確，也會導致發生讀數異常。比如，檢測金屬是否存在的傳感器不能附著到被檢測的金屬上面，傳感器和它要識別的金屬表面之間必須隔開一定的空間，否則可能會導致讀數錯誤。對于這種故障，最簡單的解決方法就是改變傳感器的安裝位置。
2.壓力傳感器中的校準漂移
食品和飲料公司通常會在工廠中使用壓力傳感器，以保證生產環境符合相關法規和質量標準。但是，如果壓力傳感器上面發生冷凝現象，則可能會導致既定的校準失效，或稱“校準漂移”。當發生這種情況時，根據壓力傳感器的數據操作生產設備的工人可能不知道已經發生了故障。有的時候，校準失效或者沒有進行校準會導致生產過程中斷。
在那些必須進行儀器校準并必須保證校準有效性的環境中，許多客戶會選擇那些不太可能出現校準漂移的壓力傳感器。此外，工程師還可以通過部署通風系統，促進空氣流動，以防止冷凝現象的發生。
3.印刷電路板（PCB）的問題
印刷電路板（PCB）是智能手機、物聯網設備等許多廣受歡迎的電子產品中必不可少的一個組件。但是，如果PCB制造商和設計人員不注意，使得PCB和它周圍的任何傳感器出現問題，則很有可能會導致產品故障。首先，對于大多數PCB來說，最好避免進行90度角的布線，因為這種布線方式往往會增加電磁干擾，而過量的電磁干擾會導致出現產品缺陷。
此外，使用可制造性設計（DFM）有助于PCB制造商避免出現可能會在生產過程中浮現的問題。對PCB進行可制造性設計檢查，檢查PCB上的器件布局是否可能破壞制造和裝配過程。比如，當您在一款物聯網設備中使用了多個傳感器時，請記住，你有必要檢查PCB的發熱區域，并評估可能的溫度變化以及這種溫升是否會破壞傳感器。
4.由于網絡安全漏洞導致的故障
在消費電子產品中，物聯網設備是使用傳感器的最常見產品品類。現在的家庭正在迅速習慣家中部署的多個物聯網設備，但是在這里有一個重要的問題，就是物聯網設備通常沒有或者嚴重缺乏安全保障措施。
來自網絡安全機構的多份研究報告指出，2019年物聯網設備將面臨更多的攻擊。Avast的一份出版物中預測，物聯網惡意軟件的演變將使其變得比以往出現在計算機和智能手機中的惡意軟件更加復雜。
此外，諾基亞的一項研究發現，2018年，物聯網僵尸網絡活動占到整個惡意軟件運營商網絡活動的78%。研究人員還擔心黑客黑入智能城市傳感器并對整個社區造成嚴重破壞，而不是僅僅盯著消費者設備。在對三家領頭的智能城市傳感器供應商的一份調查中，發現了17個網絡安全方面的缺陷，其中關鍵漏洞高達八個。
這一研究發現表明，傳感器公司和客戶有很多尚未發現的已知的網絡安全問題，風險在不斷增長，并且需要在未來幾年內進行全面管理。構建物聯網設備的工程師需要在整個傳感器和其他組件的設計和生產過程中將網絡安全作為首要問題，以幫助減少網絡安全故障對設備的影響。
5.由于燃油質量低或維護不當導致汽車氧氣傳感器出現問題
今天的汽車配備了一系列傳感器，特別是當這些車輛部署了包括車道感應或者避障功能在內的一些自動駕駛相關的功能時，傳感器的種類和數量更加繁多。此外，還有一種常見的輪胎溫度壓力傳感器，它會在輪胎壓力過高或者過低導致無法安全行駛時告訴人們何時需要調節一下輪胎的壓力。但是，還有一些人們所不熟悉的傳感器，比如氧氣傳感器。氧氣傳感器可以監測排放尾氣中的氧氣含量。該傳感器使用電壓信號的形式將結果傳達給汽車的計算機，然后，如果有必要，車載計算機會調整輸送到發動機的燃料/氧氣混合物的混合比例。
當燃料與氧氣的比例不合適導致混合物太稀或者過濃時，會導致汽車運行不平穩，或者達不到理想的燃油效率，造成百公里油耗的增加。此外，隨著時間的推移，氧氣傳感器也可能會被燃料添加劑和油灰等燃燒副產物影響而結塊。如果不進行定期維護，尤其是沒有按照手冊要求定期更換火花塞和空氣過濾器，可能會導致氧氣傳感器出現問題。這些器件時為了幫助促進燃料進行完全燃燒，燃燒不完全會導致排放系統中的廢料積聚。
如果駕駛員使用了不推薦使用的汽油或者劣質汽油，氧氣傳感器的壽命也可能低于預期的平均壽命。汽車制造商會在車輛手冊中提供氧氣傳感器的使用注意事項等信息，以幫助車主避免遭遇氧氣傳感器故障。例如，一般都會建議在車齡不到十五年的汽車上，行駛六萬到九萬英里時需要更換一次氧氣傳感器。
主動考慮、提前預防可以減少傳感器故障
本文介紹了在生產期間或工作期間可能出現的傳感器問題。當傳感器生產商和客戶們提前考慮可能出現哪些故障并進行預防時，就可以避免傳感器出現故障，正常服務于客戶的產品。

傳感器是一條紐帶，它將數字世界和物理世界迷人地連接在一起。但是，要獲得有價值的可用數據并非易事。實際上，許多剛剛進入物聯網領域的設計人員都對傳感器數據的混亂沒有足夠的心理預期。

引導客戶相信，他們看到的大量“錯誤”數據并不是因為傳感器本身出了故障，成為物聯網運動傳感器公司MbientLab的日常工作。之所以數據錯誤，是因為集成了這些傳感器的系統設計中缺少一些進行數據清理的關鍵步驟。
必須正確理解通過機器學習訓練物聯網的難度。“多年來，工具和硬件都取得了長足進步，但是，對于數據處理的基本理解仍然沒有多少改進。
要搞清楚干凈數據和臟數據之間的區別，很重要的一點是，看看數據是如何從A點到達B點的。
概括來說，傳感器的原始數據需要進行后端處理。基礎傳感器將原始信號從一種形式的能量轉換成模擬信號或者數字信號，可能需要施加外部電源，也可能不需要。最初的原始轉換來源于現實世界的模擬信號：力、熱、光、磁、聲音。經過傳感器轉換后，沿著傳感器內部或者印刷電路板上的信號路徑繼續前行，如果有需要，模擬信號可以經過調節、放大環節轉換成數字信號。然后，將數據發送到微處理器或者其它類型的計算單元中，通過算法進一步過濾噪聲，并以應用所需要的方式提取相關信息。
計算體系架構剛剛開始著手研究怎么有效地進行這種數據處理，有些數據需要在邊緣設備上進行預處理，其它數據則發送到更強大的服務器中進行清理。
“邊緣計算將發揮巨大作用，”“基礎構建模塊都有了，我們現在需要弄清楚，怎么有效地移動任意格式的傳感器數據，數據移動過程中涉及的內存層次結構如何設計，以使得可以實現最佳計算性能。一句話，就是如何提高傳感器數據的計算效率。
一個傳感器的例子
有些操作需要基于那些用來鑒別一段時間內趨勢的數據立即進行動作，這類數據的提取非常關鍵，此外，清除已經喪失了價值的數據也很重要。考慮到存在多種類型的這種數據，而且有些情況下，需要多種數據類型來建模物理世界或判斷某人是否應該立即進行醫療急救，這種數據提取和清除工作更加艱難了。
數據也可能一開始是干凈的，但是經過更新或者病毒入侵后變臟了。
“在全球范圍內，所有組件都需要盡可能安全，因此您希望從硬件中建立信任。組件安全啟動后，通信數據本身就已經具備了某種程度的可信度。但是，有的系統也可能存在不安全的未知組件，這就需要對數據進行入侵檢測和軟件分析，以查看數據和組件是否存在任何損壞。在汽車中，我們希望檢測出那些給出異常或奇怪數據的部件，這不僅是組件安全問題，還涉及到人身安全。”
臟數據肯定要清理掉，但是它在哪里變臟的以及是如何變臟的，決定了下一步采取的行動。是不是傳感器本身產生了臟數據，設計人員需要一開始就考慮到這一點。“解決傳感器問題需要大量的專業知識，” “它需要設計人員在硬件層面了解傳感器，理解從傳感器中提取的數據，具備軟件(算法)開發的經驗。”

蛙視的現場工程師能夠在數據獲取及控制系統使之能過測量所有所需參數方面對客戶進行引導。這其中要設計一個太陽能系統，該系統的功率分配很恰當，從而維護每個選址的所有系統的運行。我們能夠幫助客戶選擇最恰當的傳感器、傳感器裝配硬件、恰當的封裝及計算機的實時訪問。

第一步：選擇一個降水及液位傳感器
最常見的雨水觸發事件就是降雨及在特點時間段內水位上升。觸發事件可以只是一種，也可以是幾種同時發生。適當的裝配、維護及選址可以避免受周遭環境的干擾，這一點對于傳感器收集正確的數據至關重要。
對于水位的測量，不同的傳感器精度不同。液位傳感器不同，電源、信號輸出、花費及特定的裝配需求的變化也很大。這其中要用到的傳感器一般包括壓力傳感器、起泡器、雷達傳感器、超聲傳感器、聲傳感器及軸角編碼器。
第二步：事件的選擇及自動化
對于設備的選擇來說，這一點很重要。因為它決定著系統及電腦對布點的控制。最好的方法就是對DCP(data collection platform) 的使用進行標準化。在這一平臺上，網絡內所有布點都使用同一數據記錄器/控制器。
該平臺應該向現場及監督人員提供完整的數據，從而配置事件觸發的邏輯標準，通過移動或者其他遙測方法獲取日常數據，且通過軟件設備與客戶的電腦或者手機相連接。這些平臺在設計上應實現以最小的能量消耗實現最大的監測需求，這種系統設計在非專屬的傳感器及取樣器界面的選擇上范圍更廣。專業的數據獲取系統同樣為遙測外設、算法功能、自動化、數據傳輸界面及數據可視化提供了全面的選擇。
第三步：離散或復合水樣
選定數據收集及控制模塊之后，下一步就是根據需求選取水樣并裝瓶，水樣可以是離散的也可以是復合的。選一個信譽良好的生產商和一份方便使用的穩定的水樣，可以從你的數據記錄儀或者控制模塊收到外部觸發信號。
第四步：實時信息傳輸
之前提到過，通過互聯網實時訪問現場來收集數據是有幾個理由的。第一個也是最重要的一個理由就是在特定的布點達到了事件的標準時的自動預警。可以通過電子郵件或者短信的方式將信息發給特定的用戶組。實時訪問并從現場傳輸數據的另一個關鍵原因就在于保證該布點是正常運行的并在收集有價值的數據。這一功能使得用戶可以不斷獲取現場數據及趨勢分析，從而實現現場服務的資源及花費達到最小化。
第五步：水質
需要檢測水質的單位，同樣也會考慮水質多參數傳感器的。水質多參數傳感器可以測量并計算溫度、pH、電導率、溶解氧、濁度、深度、葉綠素及其他參數。選用水質多參數傳感器既可以滿足你目前的監測需求，而且蛙視在不久的將來還可以增加更多的參數。
客戶選擇傳感器（比如蛙視的溶解氧及多參數傳感器）的一個重要考量就是該傳感器可以在戶外不間斷地監測水質，且能夠自清潔，以防止在布點過程中傳感器部件及表面受水生植物快速生長的影響。早期的生物污染可能會使數據失效，且需要更為頻繁的維護和校準，也就需要額外多次跑現場。