靈敏度是測力傳感器的核心參數(shù)之一，其定義為單位輸入力變化所引起的輸出信號變化量，通常以 mV/V 表示。靈敏度的大小直接決定了傳感器對微小力變化的響應能力，但同時也與噪聲、抗干擾性等指標存在權衡關系。
在理想情況下，靈敏度越高，傳感器能夠檢測到的最小力值變化就越小。例如，醫(yī)療領域的手術機器人需要檢測亞牛級別的力反饋，此時高靈敏度傳感器（如石墨烯 MOEMS 諧振壓力傳感器，靈敏度達 1.7Hz/Pa）成為關鍵。然而，靈敏度的提升并非無限，因為高靈敏度往往伴隨信號噪聲的增加。以應變片式傳感器為例，其靈敏度受應變片材料和粘貼工藝的限制，過高的靈敏度可能導致輸出信號中混入更多環(huán)境噪聲，從而降低信噪比。
靈敏度的非線性也是影響準確度的重要因素。當傳感器工作在高靈敏度狀態(tài)時，輸出信號與輸入力之間的線性關系可能被破壞。例如，某些金屬箔應變片在超過額定應變范圍后，其電阻變化與應變不再呈線性關系，導致測量誤差。此時，通過多點校準或非線性補償算法（如多項式擬合）可以部分修正這一問題，但會增加系統(tǒng)復雜度和成本。
此外，靈敏度還受溫度變化的影響。金屬材料的電阻率隨溫度變化，導致應變片靈敏度產(chǎn)生漂移。例如，康銅應變片的靈敏度溫度系數(shù)約為 0.02%/℃，在 - 10℃至 + 40℃的溫度范圍內，靈敏度可能波動 ±0.6%。為了補償這一影響，現(xiàn)代傳感器通常集成溫度傳感器，并通過軟件算法實時修正靈敏度偏差。例如，車載 AI 邊緣計算節(jié)點采用動態(tài)自適應調壓算法，結合機器學習模型，將溫漂控制在 ±0.3% 以內，同時提升能效 40%。
實際應用中，靈敏度的選擇需綜合考慮測量需求與環(huán)境條件。例如，工業(yè)稱重系統(tǒng)通常選擇中等靈敏度（如 2mV/V），以平衡測量精度和抗干擾能力；而實驗室高精度測力儀可能采用更高靈敏度（如 3mV/V），但需配合屏蔽電纜和低噪聲放大器。此外，靈敏度與量程的匹配也至關重要。若量程過大而靈敏度不足，可能導致小力值測量誤差；反之，若量程過小而靈敏度過高，傳感器易受過載損壞。
所以說靈敏度是影響測力傳感器測量準確度的關鍵參數(shù)，其優(yōu)化需從材料選擇、結構設計、溫度補償和信號處理等多維度入手。通過采用新型材料（如碳基材料）、先進制造工藝（如增材制造）和智能算法（如 AI 校準），可以在提升靈敏度的同時抑制噪聲和漂移，從而實現(xiàn)更高的測量準確度。
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