JP2023542940A - 少なくとも１つの測定空間において流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するためのセンサ - Google Patents
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Abstract
少なくとも１つの測定空間（１４）において流体媒体（１２）の少なくとも１つの特性を測定するための、特に測定ガス（１６）中のＨ２の割合を測定するためのセンサ（１０）が提案される。センサ（１０）は、流体媒体の熱伝導度を測定して第１の測定信号を出力するように構成されている第１のセンサ要素（１８）と、半導体金属酸化物を有し、第２の測定信号を出力するように構成されている第２のセンサ要素（２０）と、流体媒体の物理的特性を測定するための第３のセンサ要素（２２）であって、測定される物理的特性に関して第１のセンサ要素（１８）および第２のセンサ要素（２０）とは異なる第３の測定信号を出力するように構成されている第３のセンサ要素（２２）と、第１の測定信号、第２の測定信号、および第３の測定信号を解析するための電子解析部（２８）であって、さらに第１のセンサ要素、第２のセンサ要素（２０）、および／または第３のセンサ要素（２２）の動作パラメータを変更するように構成されている電子解析部（２８）と、を少なくとも含む。
Description
測定空間において流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するための多数のセンサ、センサ要素、および方法が従来技術から知られている。この特性は、基本的にはガス状または液状の流体媒体の任意の特性であり得、１つまたは複数の特性が測定され得る。以下では本発明を、さらなる実施形態および用途を制限することなく、ガスを測定するための、特に測定ガス中のＨ２の割合を測定するための、特にセンサ要素に関して説明する。
ここで説明される種類のセンサ要素は、例えば自動車技術、プロセス技術、化学、および機械製造といった多数の分野において、特にガス濃度を決定するために使用される。つまり、例えば空気・水素混合物等における水素濃度の決定は、水素燃料電池システムの使用において重要な役割を果たす。この場合、安全に関する用途も挙げられる。空気・水素混合物は、例えば水素の割合が４％になると発火可能になる。水素を測定するためのセンサ要素は、例えば損傷または欠陥に起因して漏出する水素を検出し、対応するシステムと結合することによって、警告信号および／または保護措置を発動させるために例えば水素燃料電池車において使用することができる。そのため、燃料電池車１台につき複数の水素センサが必要であり、これらのセンサは排ガスシステムに取り付けられるか（排ガス下）、または大気条件下（外気）で動作する。
この種の水素センサについて、多数の測定原理を利用することができる。これらの測定原理には、中でも特に熱伝導、触媒ペリスタ、電気化学セル、半導体金属酸化物、ケミレジスタ、電界効果トランジスタが含まれる。
従来技術から知られている流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するためのセンサ要素には利点があるものの、まだ改善の余地がある。自動車技術において使用するには、このような水素センサは特定の要求事項を満たさなければならない。先に挙げた測定原理は、これらの要求事項に関してそれぞれなんらかの欠点または短所を有している。つまり、この種のセンサ要素は、その大部分が、不十分な反応時間、最小測定範囲を超える測定範囲、および／または、ヘリウムや揮発性有機成分のようなさらなる成分に対する交差感度を有している。さらに、これらのセンサ要素は部分的に費用のかかる構造技術および接続技術に基づいている。
そこで、本発明の範囲内で、測定空間において流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するための既知のセンサの短所を少なくともかなりの程度まで回避するとともに、自動車技術における要求事項に関して十分な感度、測定範囲、反応時間、および選択性を示す、測定空間において流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するためのセンサが提案される。
少なくとも１つの測定空間において流体媒体の少なくとも１つの特性を測定するための、特に測定ガス中のＨ２の割合を測定するための本発明によるセンサは、流体媒体の熱伝導度を測定して第１の測定信号を出力するように構成されている第１のセンサ要素と、半導体金属酸化物を有し、第２の測定信号を出力するように構成されている第２のセンサ要素と、流体媒体の物理的特性を測定するための第３のセンサ要素であって、測定される物理的特性に関して第１のセンサ要素および第２のセンサ要素とは異なる第３の測定信号を出力するように構成されている第３のセンサ要素と、第１の測定信号、第２の測定信号、および第３の測定信号を解析するための電子解析部であって、さらに第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、および／または第３のセンサ要素の動作パラメータを変更するように構成されている電子解析部と、を少なくとも含む。
流体媒体の測定対象の特性に関する情報、例えば供給された測定ガス中のＨ２濃度は、主に熱伝導度センサ要素の形の第１のセンサ要素およびＭＯＸセンサ要素（ＭＯＸ＝金属酸化物）の形の第２のセンサ要素によって生成される。ガスの熱伝導度はガス分子の質量の累乗根に反比例するので、例えばＨ２分子やＨｅ原子のような軽い原子を有するガスは、基本的にＮ２およびＯ２分子から構成される空気よりもはるかに熱伝導度が高い。測定される熱伝導度が高いほど、軽分子の割合がより大きい。ＭＯＸセンサ要素は、例えば水素、メタン、または水蒸気のような化学的に還元作用のあるガスが空気中に含まれている場合に電気抵抗が低下する、例えばＳｎＯ２やＷＯ３のような半導体金属酸化物からなる。したがって、測定された電気抵抗を介して、空気中の還元性ガスの含有量を決定することができる。ただし、熱伝導度センサ要素およびＭＯＸセンサ要素の信号は、空気中の水素濃度によって一義的には決定されない。というのも、空気中の他のガスによっても同じ測定結果につながり得るからである。ここで述べているのは、他のガスに関する交差感度であり、これによって絶対的なセンサ精度が制限される。Ｈ２について０．１ｖｏｌ％の目標精度を、考えられるあらゆる空気組成において保証可能にするために、追加的な測定値が測定、解析される信号処理における補正が必要である。そこで、本発明によれば、流体媒体のさらなる物理的特性を測定するための少なくとも１つのさらなるセンサ要素が提案される。例えば、相対空気湿度、ガス温度、およびガス圧力のためのさらなるセンサ要素がＨ２センサに統合され、これらのセンサ要素の信号が中央電子信号処理部としての電子解析部において考慮される。ただし、この考慮は、特性マップの形で行われるのではなく、例えばニューラルネットワークのトレーニング（訓練）のような機械学習の方法によって行われる。
電子解析部は、第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、および／または第３のセンサ要素の動作パラメータを、アルゴリズムを用いて変更するように構成されていてもよい。アルゴリズムは特に人工ニューラルネットワークを含んでもよい。
ニューラルネットワークのトレーニングはセンサの出荷前に行われる。その際、本発明によれば、時間のかかる完全なニューラルネットワークのトレーニングが少数のセンサ製品に対してのみ行われるように、伝達学習の方法が使用される。残りのセンサ製品は、そのプログラミング時にこれらのノードパラメータが与えられ、個別的な微調整を目的とした短期間のトレーニングのみを受ける。このトレーニングは、様々な相対湿度および異なる空気圧力および温度において、とりわけＨ２、または例えばＨｅやＣＨ４等の干渉ガスのようなガスを様々な割合で含む空気にセンサを次々にさらし、ガス濃度、相対空気湿度、空気圧力、および温度についての設定されたパラメータをニューラルネットワーク用のトレーニングデータとして使用するというものである。
第３のセンサ要素は、湿度、特に相対空気湿度と、圧力、特に空気圧力と、温度、特に空気温度とからなるグループから選ばれた少なくとも１つの物理的特性を測定するように構成されていてもよい。
センサは４つ以上のセンサ要素、例えば４つ、５つ、またはより多くのセンサ要素を有し得ることを明確に強調しておきたい。
ニューラルネットワークの完全なトレーニングにおいて、本発明によれば、個々のセンサ要素の動作パラメータの最適化が行われるので、測定値が得られるまでの時間、および空気中のＨ２濃度の測定値と実際の値との間の誤差が最小化される。ここで、本発明によれば、通常は動作のために加熱されるＭＯＸ要素の温度、または熱伝導度センサ要素の測定要素の温度がトレーニング対象のパラメータとして選定される。
第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、および第３のセンサ要素は互いに別々のセンサ要素であってもよい。代替的に、第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、および第３のセンサ要素は１つのセンサチップに統合されたセンサ要素であってもよい。
したがって、センサ要素は、必ずしも回路基板によって接続されている物理的に別々の部品として存在している必要はない。センサ機能は１つの部品あるいはチップに統合されていてもよい。つまり、例えば、熱伝導度用のセンサ要素およびＭＯＸを含む要素は１つのチップまたはモジュールに統合されていてもよい。同様に、空気湿度、圧力、および温度用のセンサ要素は１つのモジュールまたはチップに統合されていてもよい。１つのモジュールにおける少数の、またはより多くの機能の全ての考えられる集合体が好ましい。
センサは変圧器をさらに含んでもよい。変圧器は、外部の電圧源と接続されるように構成されていてもよい。変圧器は、第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、および第３のセンサ要素のための供給電圧をさらに生成するように構成されていてもよい。
このように、変圧器は外部からセンサ全体のための供給電圧を取得し、この供給電圧からセンサ要素に必要な供給電圧を生成する。
センサはインターフェースをさらに含んでもよい。インターフェースは、外部の制御部からの制御指令を受信し、かつ／またはセンサの測定データを外部の制御部に出力するように構成されていてもよい。インターフェースは、例えばデータ交換要素である。データ交換要素は、外部からセンサ全体のための制御指令を受信し、水素濃度に関する測定データおよびその他の必要とされる測定データまたはメタデータを外部に発信する。このようなデータ交換要素は通信チップとしても知られている。
センサはセンサハウジングをさらに含んでもよい。第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、第３のセンサ要素、および電子解析部はセンサハウジング内に配置されていてもよい。センサハウジングは少なくとも１つの開口部を有してもよく、開口部を用いて、第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、第３のセンサ要素を流体媒体にさらすことが可能である。
このように、センサハウジングのガスが通過可能な開口部を介して、水素濃度が測定されるガスがハウジング内に取り込まれ、そこでセンサ要素へ導かれる。
電子解析部は、動作パラメータを変更するために、制御信号および／または補正信号を第１のセンサ要素、第２のセンサ要素、第３のセンサ要素に出力するように構成されていてもよい。
このように、センサは複数のセンサ要素および中央電子処理部をセンサハウジング内に含み、中央電子処理部はセンサ要素の信号を機械学習の方法で処理することによって、これらの信号から、存在するＨ２濃度についての測定値を１秒未満で０．１ｖｏｌ％Ｈ２未満の僅かな誤差で確定し、この測定値がセンサの出力インターフェースを介してユーザに提供される。その際、中央電子処理部によって、信号処理において、制御信号あるいは補正信号もまたセンサ要素に送られるようにすることも同様に意図されており、それによって、センサの全体性能が向上し、あるいは、精度あるいは反応時間が最適化される。
本発明の範囲内で、センサは基本的に、流体媒体の少なくとも１つの特性を測定可能であり、例えば測定された特性に応じて少なくとも１つの測定信号、例えば圧力または電流のような電気信号を生成可能な任意の装置として理解される。その際、測定信号は、センサの構成要素としての１つまたは複数のセンサ要素によって出力されてもよい。特性は、例えば物理的および／または化学的特性であり得る。特性の組み合わせも測定可能であり得る。特にセンサは、ガスの少なくとも１つの特性、特に測定ガス中のＨ２の割合を測定するように構成されていてもよい。他の特性および／または特性の組み合わせも測定可能であり得る。
センサは、特に水素燃料電池車において使用されるように適合させられていてもよい。測定空間は基本的に、流体媒体、特に測定ガスが取り込まれ、かつ／または流体媒体、特に測定ガスが貫流する開放または封止された任意の空間であり得る。
本発明の範囲内で、ハウジングは基本的に、センサ要素を全体的または部分的に包囲し、かつ／または外部に対して封止し、センサ要素に機械的安定性を付与し得る任意の構成要素または構成要素のグループとして理解される。特に、ハウジングは少なくとも１つの内部空間を包囲していてもよい。例えば、ハウジングは、内部空間を少なくとも部分的に包囲し、その空間をその周囲から少なくとも部分的に境界付けてもよい。ハウジングは特に、全体的または部分的に、プラスチック、金属、セラミック、およびガラスのうちの少なくとも１つの材料から製造されていてもよい。
本発明のさらなる任意的な詳細事項および特徴は、図面に概略的に描かれている好ましい実施例の以下の説明から明らかになる。
図１は、少なくとも１つの測定空間１４において流体媒体１２の少なくとも１つの特性を測定するための、特に測定ガス１６中のＨ２の割合を測定するための本発明によるセンサ１０の概略図を示す。センサ１０は、特に水素燃料電池車において使用されるように適合させられていてもよい。ただし、他の用途も可能である。センサ１０は特に、例えば電極、電極導線および接点、複数の層、またはその他の要素のような、１つまたは複数の不図示のさらなる機能要素を含んでもよい。それに応じて、センサ１０は、水素燃料電池車の排ガスシステムに取り付けられる（排ガス下）、または大気条件下（外気）で動作することができる。以下では測定空間は、水素燃料電池車の排ガスシステムまたは内部空間であり得る。
センサ１０は、第１のセンサ要素１８を有する。第１のセンサ要素１８は、流体媒体１２の熱伝導度を測定するように構成されている。第１のセンサ要素１８は、さらに測定信号を出力するように構成されている。
センサ１０は、さらに第２のセンサ要素２０を有する。第２のセンサ要素２０はＭＯＸセンサ要素である。したがって、第２のセンサ要素２０は半導体金属酸化物を有する。第２のセンサ要素２０は、さらに第２の測定信号を出力するように構成されている。
センサ１０は、さらに第３のセンサ要素２２を有する。第３のセンサ要素２２は、流体媒体の物理的特性を測定するように構成されている。第３のセンサ要素２２は、測定される物理的特性に関して第１のセンサ要素１８および第２のセンサ要素２０とは異なる。図示の実施形態では、第３のセンサ要素２２は流体媒体１２の湿度を測定するように構成されている。例えば、第３のセンサ要素２２は相対湿度を測定するように構成されている。第３のセンサ要素２２は、第３の測定信号を出力するように構成されている。
センサ１０は、図示の実施形態では４つ以上のセンサ要素を有する。つまり、センサ１０はさらに第４のセンサ要素２４を有する。第４のセンサ要素２４は、流体媒体の物理的特性を測定するように構成されている。第４のセンサ要素２４は、測定される物理的特性に関して第１のセンサ要素１８および第２のセンサ要素２０とは異なる。図示の実施形態では、第４のセンサ要素２４は流体媒体１２の温度を測定するように構成されている。例えば、第４のセンサ要素２４は空気温度を測定するように構成されている。第４のセンサ要素２４は、第４の測定信号を出力するように構成されている。
センサ１０は、さらに第５のセンサ要素２６を有する。第５のセンサ要素２６は、流体媒体の物理的特性を測定するように構成されている。第５のセンサ要素２６は、測定される物理的特性に関して第１のセンサ要素１８および第２のセンサ要素２０とは異なる。図示の実施形態では、第５のセンサ要素２６は流体媒体１２の圧力を測定するように構成されている。例えば、第５のセンサ要素２６は空気圧力を測定するように構成されている。第５のセンサ要素２６は第５の測定信号を出力するように構成されている。
センサ要素１８、２０、２２、２４、２６は互いに別々のセンサ要素であってもよい。好ましくは、センサ要素１８、２０、２２、２４、２６は詳細には不図示のセンサチップまたはセンサモジュールに統合されたセンサ要素であってもよい。
センサ１０は、さらに電子解析部２８を有する。電子解析部２８は、第１の測定信号、第２の測定信号、および第３の測定信号を解析するように構成されている。さらに、電子解析部２８は、第４の測定信号および第５の測定信号を解析するように構成されている。この目的のために、電子解析部２８はセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６と通信する。電子解析部２８は、さらに第１のセンサ要素１８、第２のセンサ要素２０、および／または第３のセンサ要素２４の動作パラメータを変更するように構成されている。さらに、電子解析部２８は、第４のセンサ要素２４および第５のセンサ要素２６の動作パラメータを変更するように構成されている。電子解析部２８は、第１のセンサ要素１８、第２のセンサ要素２０、第３のセンサ要素２２、第４のセンサ要素２４、および第５のセンサ要素２６の動作パラメータを、アルゴリズム３０を用いて変更するように構成されている。アルゴリズム３０は人工ニューラルネットワークを含む。この場合、人工ニューラルネットワークについて、機械学習の方法が利用され得る。電子解析部２８は、センサ要素１８、２０、２２、２４、２６に制御信号および／または補正信号を出力することによって、動作パラメータを変更あるいは適合させるように構成されている。
センサ１０は、さらに変圧器３２を有する。変圧器３２は、外部の電圧源（詳細不図示）と接続するように構成されている。変圧器３２は、さらにセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６のための供給電圧を生成するように構成されている。言い換えれば、変圧器３２はセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６にそれぞれ必要な供給電圧を供給する。
センサ１０は、さらにインターフェース３４を有する。インターフェース３４は、外部の制御部（詳細不図示）から制御指令を受信するように構成されている。インターフェース３４は、さらにセンサ１０の測定データを外部の制御部に出力するするように構成されている。それに応じて、インターフェース３４はデータ交換要素として構成されていてもよい。
センサ１０は、さらにセンサハウジング３６を有する。センサ要素１８、２０、２２、２４、２６および電子解析部２８はセンサハウジング３６内に配置されている。さらに、変圧器３２およびインターフェース３４は少なくとも部分的にセンサハウジング３６内に配置されている。センサハウジング３６は少なくとも１つの開口部３８を有する。開口部３８を用いて、センサ要素１８、２０、２２、２４、２６を流体媒体に曝すことができ、流体媒体と接触させることができる。
図２は電子解析部２８の概略図を示す。既に述べたように、電子解析部では、人工ニューラルネットワークを含むアルゴリズム３０が動作する。図２は、特にアルゴリズム３０の概略図を示す。アルゴリズム３０には、第１のセンサ要素１８の第１の測定データ４０、第２のセンサ要素２０の第２の測定データ４２、第３のセンサ要素２２の第３の測定データ４４、第４のセンサ要素２４の第４の測定データ４６、および第５のセンサ要素４６の第５の測定データ４８が供給される。アルゴリズム３０を用いて、測定データ４０、４２、４４、４６、４８からＨ２濃度５０が確定され、例えばｖｏｌ％で、空気中のＨ２のパーセントで爆発限界５２のパーセントによる到達度が確定される。
続いて、センサ１０の動作形態が説明される。センサ要素１８、２０、２２、２４、２６および中央電子信号処理部としての電子解析部２８の他に、変圧器３２およびデータ交換要素としてのインターフェース３４もセンサ１０に含まれている。
変圧器３２は、外部からセンサ１０全体のための供給電圧を取得し、この供給電圧からセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６に必要な供給電圧を生成する。データ交換要素３４は、センサ１０全体のための制御指令を外部から受信し、水素濃度およびその他の要求される測定データまたはメタデータを外部へ発信する。センサハウジング３６のガスが通過可能な開口部３８を介して、水素濃度が測定される測定ガス１６がセンサハウジング３６内に取り込まれ、そこでセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６へ導かれる。
供給された測定ガス１６中の測定対象のＨ２濃度に関する情報は、主に熱伝導度センサ要素としての第１のセンサ要素１８およびＭＯＸセンサ要素としての第２のセンサ要素２０によって生成される。ガスの熱伝導度はガス分子の質量の累乗根に反比例するので、例えばＨ２分子やＨｅ原子のような軽い原子を備えたガスでは、基本的にＮ２およびＯ２分子からなる空気よりもはるかに熱伝導度が高い。測定される熱伝導度が高いほど、軽い分子の割合がより大きい。第２のセンサ要素２０は、例えば水素、メタン、または水蒸気のような化学的に還元作用のあるガスが空気中に含まれている場合に電気抵抗が低下する、ＳｎＯ２またはＷＯ３のような半導体金属酸化物を有する、またはそのような半導体金属酸化物からなる。したがって、測定された電気抵抗を介して、空気中の還元性ガスの含有量を決定することができる。前述のように、第１のセンサ要素１８および第２のセンサ要素２０の信号は、空気中の水素濃度によって一義的には決定されない。というのも、空気中の他のガスによっても同じ測定結果につながり得るからである。ここで述べているのは、他のガスに関する交差感度であり、これによって絶対的なセンサ精度が制限される。Ｈ２について０．１ｖｏｌ％の目標精度を、考えられるあらゆる空気組成において保証可能にするために、追加的な測定値が測定、解析される信号処理における補正が必要である。本発明によれば、相対空気湿度、ガス温度、およびガス圧力のためのセンサ要素２２、２４、２６がＨ２センサに統合され、これらのセンサ要素の信号が電子解析部２８において考慮される。ただし、この考慮は、特性マップの形で行われるのではなく、機械学習の方法によって、例えば図２に概略的に描かれているようにアルゴリズム３０のニューラルネットワークのトレーニング（訓練）によって行われる。ニューラルネットワークのトレーニングはセンサ１０の出荷前に行われる。その際、時間のかかる完全なニューラルネットワークのトレーニングが少数のセンサ製品に対してのみ行われるように、伝達学習の方法が使用される。残りのセンサ製品は、そのプログラミング時にこれらのノードパラメータが与えられ、個別的な微調整を目的とした短期間のトレーニングのみを受ける。このトレーニングは、様々な相対湿度および異なる空気圧力および温度において、とりわけＨ２、または例えばＨｅやＣＨ４等の干渉ガスといったガスを様々な割合で含む空気にセンサ１０を次々に曝し、ガス濃度、相対空気湿度、空気圧力、および温度についての設定されたパラメータをニューラルネットワーク用のトレーニングデータとして使用するということからなる。
ニューラルネットワークの完全なトレーニングにおいて、本発明によれば、個々のセンサ要素１８、２０、２２、２４、２６の動作パラメータの最適化が行われるので、測定値が得られるまでの時間、および空気中のＨ２濃度の測定値と実際の値との間の誤差が最小化される。ここで、本発明によれば、通常は動作のために加熱される第２のセンサ要素２０の温度または第１のセンサ要素１８の測定要素の温度がトレーニング対象のパラメータとして選定される。
本発明によるセンサ１０は、熱伝導度用のセンサ要素および半導体金属酸化物を含むセンサ要素、ならびに、例えば相対湿度、圧力、および温度のような他の物理値のための少なくとも１つのセンサ要素、ならびに中央電子信号処理部の存在によって実証可能である。さらに、本発明は、動作中の製品において、センサ要素の動作パラメータが外部条件に適合させられ、それによってＨ２ｖｏｌ％の測定精度および反応時間に対する要求事項を常に満たすことにおいて認識可能である。中央電子信号処理部において、ニューラルネットワーク向けに最適化されている回路要素あるいは回路部を認識することができる。
Claims (10)
- 少なくとも１つの測定空間（１４）において流体媒体（１２）の少なくとも１つの特性を測定するための、特に測定ガス（１６）中のＨ２の割合を測定するためのセンサ（１０）であって、
前記流体媒体の熱伝導度を測定して第１の測定信号を出力するように構成されている第１のセンサ要素（１８）と、
半導体金属酸化物を有し、第２の測定信号を出力するように構成されている第２のセンサ要素（２０）と、
前記流体媒体の物理的特性を測定するための第３のセンサ要素（２２）であって、測定される物理的特性に関して前記第１のセンサ要素（１８）および前記第２のセンサ要素（２０）とは異なる第３の測定信号を出力するように構成されている、第３のセンサ要素（２２）と、
前記第１の測定信号、前記第２の測定信号、および前記第３の測定信号を解析するための電子解析部（２８）であって、さらに前記第１のセンサ要素、前記第２のセンサ要素（２０、および／または前記第３のセンサ要素（２２）の動作パラメータを変更するように構成されている、電子解析部（２８）と
を少なくとも含むセンサ（１０）。 - 前記電子解析部（２８）が、前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、および／または前記第３のセンサ要素（２２）の動作パラメータを、アルゴリズム（３０）を用いて変更するように構成されている、請求項１に記載のセンサ（１０）。
- 前記アルゴリズム（３０）が人工ニューラルネットワークを含む、請求項２に記載のセンサ（１０）。
- 前記第３のセンサ要素（２２）が、湿度、特に相対空気湿度と、圧力、特に空気圧力と、温度、特に空気温度とからなるグループから選ばれた少なくとも１つの物理的特性を測定するように構成されている、請求項１から３のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。
- 前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、または前記第３のセンサ要素（２２）が互いに別々のセンサ要素である、請求項１から４のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。
- 前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、または前記第３のセンサ要素（２２）が、１つのセンサチップに統合されたセンサ要素である、請求項１から４のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。
- 変圧器（３２）をさらに含み、
前記変圧器（３２）が、外部の電圧源と接続されるように構成されており、
前記変圧器（３２）が、前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、および前記第３のセンサ要素（２２）のための供給電圧をさらに生成するように構成されている、請求項１から６のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。 - インターフェース（３４）をさらに含み、
前記インターフェース（３４）が、外部の制御部からの制御指令を受信し、かつ／またはセンサの測定データを外部の制御部に出力するように構成されている、請求項１から７のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。 - センサハウジング（３６）をさらに含み、
前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、前記第３のセンサ要素（２２）、および前記電子解析部（２８）が前記センサハウジング（３６）内に配置されており、
前記センサハウジング（３６）が少なくとも１つの開口部（３８）を有し、前記開口部（３８）を用いて、前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、前記第３のセンサ要素（２２）を前記流体媒体に曝すようにする、請求項１から８のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。 - 前記電子解析部（２８）が、前記動作パラメータを変更するために、制御信号および／または補正信号を前記第１のセンサ要素（１８）、前記第２のセンサ要素（２０）、前記第３のセンサ要素（２２）に出力するように構成されている、請求項１から９のいずれか１項に記載のセンサ（１０）。
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