重复性是指在相同条件下多次测量同一力值时输出结果的一致性，通常以满量程的百分比表示。重复性误差反映了传感器的随机波动特性，其大小受制造工艺、材料稳定性和环境噪声等因素影响。
制造工艺的精度是影响重复性的关键因素。例如，应变片的粘贴位置偏差、弹性体的加工公差以及电路元件的离散性都会导致重复性下降。某研究表明，采用高精度激光切割技术加工弹性体，可将重复性误差从 0.2% FS 降低至 0.05% FS。材料的均匀性也至关重要，铝合金弹性体的晶粒分布不均可能导致局部应力集中，进而引发重复性波动。
环境噪声对重复性的影响不可忽视。电磁干扰（如变频器产生的高频噪声）可能导致输出信号出现随机跳变，而温度波动会改变应变片的电阻特性，引发零点漂移。为了抑制噪声，传感器通常采用双层屏蔽电缆和 π 型滤波电路，将噪声衰减 60dB 以上。同时，集成温度传感器并采用数字滤波算法（如卡尔曼滤波），可有效提升短期重复性（将秒级波动从 ±0.3% FS 降低至 ±0.1% FS）。
实际应用中，重复性的优化需结合硬件设计和软件算法。硬件层面，采用低噪声放大器和高精度 ADC（如 24 位 Σ-Δ ADC）可提升信号分辨率；软件层面，通过多次测量平均或机器学习模型（如 LSTM 网络）预测波动趋势，进一步降低随机误差。例如，某实验室测力系统通过深度学习算法，将重复性误差从 0.1% FS 压缩至 0.02% FS，同时实现了实时数据去噪。
不同行业对重复性的要求差异显著。医疗设备（如手术机器人）通常要求重复性误差低于 0.05% FS，以确保精确的力反馈控制；而工业称重系统可接受 0.1%~0.3% FS 的误差。因此，在选型时需根据具体应用场景选择合适的传感器，并在使用过程中定期进行重复性测试（如 500 次循环加载），确保性能稳定。
值得注意的是，重复性与长期稳定性密切相关。长期使用后，材料老化和机械疲劳可能导致重复性逐渐恶化。例如，铝合金弹性体在经历 10⁶次循环载荷后，灵敏度可能衰减 0.2%，进而影响重复性。因此，定期校准（如每 3 个月一次）和预防性维护是保证重复性的重要措施。
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