合理进行压力传感器的误差补偿是其应用的关键。压力传感器主要有偏移量误差、灵敏度误差、线性误差和滞后误差，本文将介绍这四种误差产生的机理和对测试结果的影响，同时将介绍为提高测量精度的压力标定方法以及应用实例。
目前市场上传感器种类丰富多样，这使得设计工程师可以选择系统所需的压力传感器。这些传感器既包括最基本的变换器，也包括更为复杂的带有片上电路的高集成度传感器。由于存在这些差异，设计工程师必须尽可能够补偿压力传感器的测量误差，这是保证传感器满足设计和应用要求的重要步骤。在某些情况下，补偿还能提高传感器在应用中的整体性能。
本文以摩托罗拉公司的压力传感器为例，所涉及的概念适用于各种压力传感器的设计应用。
摩托罗拉公司生产的主流压力传感器是一种单片压阻器件，该器件具有3类：
1. 基本的或未加补偿标定；
2. 有标定并进行温度补偿；
3. 有标定、补偿和放大。
偏移量、范围标定以及温度补偿均可以通过薄膜电阻网络实现，这种薄膜电阻网络在封装过程中采用激光修正。
该传感器通常与微控制器结合使用，而微控制器的嵌入软件本身建立了传感器数学模型。微控制器读取了输出电压后，通过模数转换器的变换，该模型可以将电压量转换为压力测量值。
传感器最简单的数学模型即为传递函数。该模型可在整个标定过程中进行优化，并且模型的成熟度将随标定点的增加而增加。
从计量学的角度看，测量误差具有相当严格的定义：它表征了测量压力与实际压力之间的差异。而通常无法直接得到实际压力，但可以通过采用适当的压力标准加以估计，计量人员通常采用那些精度比被测设备高出至少10倍的仪器作为测量标准。
由于未经标定的系统只能使用典型的灵敏度和偏移值将输出电压转换为压力，测得的压力将产生如图1所示的误差。
这种未经标定的初始误差由以下几个部分组成：
a. 偏移量误差。由于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。
b. 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(见图1)。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。
c. 线性误差。这是一个对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。
d. 滞后误差：在大多数情形中，滞后误差完全可以忽略不计，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。
标定可消除或极大地减小这些误差，而补偿技术通常要求确定系统实际传递函数的参数，而不是简单的使用典型值。电位计、可调电阻以及其他硬件均可在补偿过程中采用，而软件则能更灵活地实现这种误差补偿工作。
一点标定法可通过消除传递函数零点处的漂移来补偿偏移量误差，这类标定方法称为自动归零。
偏移量标定通常在零压力下进行，特别是在差动传感器中，因为在标称条件下差动压力通常为0。对于纯传感器，偏移量标定则要困难一些，因为它要么需要一个压力读取系统，用以测量其在环境大气压力条件下的标定压力值，要么需要获取期望压力的压力控制器。
差动传感器的零压力标定非常精确，因为标定压力严格为0。另一方面，压力不为0时的标定精确度取决于压力控制器或测量系统的性能。
选择标定压力
标定压力的选取非常重要，因其决定了获取最佳精度的压力范围。实际上，经过标定后实际的偏移量误差在标定点处最小并一直保持较小的值。因此，标定点必须根据目标压力范围加以选择，而压力范围可以不与工作范围相一致。
为了将输出电压转换为压力值，由于实际的灵敏度往往是未知，因此在数学模型中通常采用典型灵敏度进行单点标定。
图2中红色曲线表示进行偏移量标定(PCAL=0)后的误差曲线，可以发现误差曲线相对于表示标定前误差的黑色曲线产生了垂直偏移。
这种标定方法与一点标定法相比要求更为严格，实现成本也更高。然而与一点标定法相比，该方法可显著提高系统的精度，因为该方法不仅标定了偏移量，还标定了传感器的灵敏度。因此在误差计算中可以使用灵敏度实际值，而非典型值。
图2中的绿色曲线表示精度提高。在这里，标定是在0至500兆巴(满标度)条件下进行。由于在标定点上误差接近于0，因此为了在期望的压力范围内得到最小的测量误差，正确地设定这些点就显得尤为重要。
某些应用中要求在整个压力范围内保持较高的精确度。在这些应用中，可以采用多点标定法来得到最理想的结果。在多点标定法中，不仅考虑了偏移量和灵敏度误差，还考虑了大部分的线性误差，如图2紫红色曲线所示。这儿用的数学模型与每个标定间距(在两个标定点之间)的两级标定完全一样。
三点标定
如前所述，线性误差具有一致的形式，且误差曲线符合二次方程的曲线，具有可预测的大小和形状。对于未采用放大器的传感器更是如此，因为传感器的非线性从本质上是基于机械原因(这是由硅片的薄膜压力引起)。
线性误差特性的描述可以通过计算典型实例的平均线性误差，确定多项式函数(a×2+bx+c)的参数而得到。确定了a、b和c后得到的模型对于相同类型的传感器都是有效的。该方法能在无需第3个标定点的情况下有效地补偿线性误差。
图3为摩托罗拉MPX2300的补偿实例，MPX2300是一种主要应用于血压测量的温度补偿传感器。多项式模型可由10个传感器的平均线性误差得到，补偿后的误差约为最大初始线性误差的十至二十分之一，如图3虚线所示。
该误差补偿方法只需两点标定即可将低成本传感器改进为高性能器件(误差小于满标度的0.05%)。
当然设计工程师要根据实际应用的精确度要求，选择最适合的标定方法，此外还需要考虑系统成本。由于有多种集成度和补偿技术可供选择，设计工程师可根据不同的设计要求选择适当的方法。
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