ВЫБОР МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАТЧИКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЬЮ ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН
Аннотация
На примере датчика давления рассматривается проблема подбора модели и пара-
метров функции преобразования микропроцессорного датчика. Функция преобразования
базируется на математической модели, которая ставит в соответствие электриче-
скому сигналу, поступающему с измерительного преобразователя датчика, значение
физической величины. Модель функции преобразования микропроцессорного датчика
должна повторять реальную пространственную зависимость электрического сигнала
от измеряемой величины и учитывать влияние дестабилизирующих факторов, таких как
температура. Микропроцессорные датчики используют для измерения параметров объ-
екта с заданной точностью. Основной вклад в погрешность измерений вносит неточ-
ность аппроксимации реальной функции преобразования ее моделью. Необходимость
достижения оптимального уровня погрешности измерения параметра в системе с уче-
том сложности и стоимости измерений требует управления погрешностью датчика.
С этой целью представлены различные модели и методы аппроксимации. Для эффектив-
ного управления погрешностью предлагается метод мультисегментной пространствен-
ной аппроксимации, в основе которого лежат модели линейных или нелинейных про-
странственных элементов. Сформулирована процедура управления погрешностью. По-
рядок использования модели мультисегментной пространственной аппроксимации ха-
рактеристики преобразования для вычислений давления с учетом влияния температуры
основан на комбинированном применении линейных и нелинейных пространственных эле-
ментов в рамках одной модели. Процедура подбора типа сегмента должна начинаться с
оценки возможности использования сначала линейного пространственного элемента, а в
случае невозможности выполнения требований по точности, анализа использования нели-
нейного элемента. Метод позволяет изменять типы и конфигурацию пространственных
элементов и таким способом влиять на погрешность измерений. Преимущества данного
подхода подтверждаются результатами моделирования.
Литература
Sensors, Sensors and Actuators A: Physical, 1994, Vol. 44, Issue 2, pp. 95-102.
2. Bobrovnikov N.R., YArkin S.V., Gridin Yu.N., Strygin V.D., Chertov E.D. Matematicheskoe
obespechenie mikroprotsessornykh preobrazovateley analogovykh pnevmaticheskikh signalov
[Mathematical support of microprocessor converters of analog pneumatic signals], Pribory i
sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika [Devices and systems. Management, control, diagnostics],
2002, No. 2, pp. 36-39.
3. Bartkovjak J., Karovičová M. Approximation by Rational Functions, Measurement Science
Review, 2001, Vol. 1, No. 1, pp. 63-65.
4. Gutnikov V.S. Tendentsii razvitiya elektronnykh izmeritel'nykh preobrazovateley dlya
datchikov [Trends in the development of electronic measuring transducers for sensors],
Pribory i sistemy upravleniya [Instruments and control systems], 1990, No. 10, pp. 32-35.
5. Bluemm C. Weiss R. Weigel R. Brenk D. Correcting nonlinearity and temperature influence of
sensors through B-spline modeling, Industrial Electronics (ISIE). IEEE International Symposium.
4-7 July 2010, pp. 3356-3361.
6. Gorbunov S.F., Tsypin B.V. Linearization of calibration characteristics of capacitance pressure
sensors, Measurement Techniques, 2011, Vol. 53, No. 10, pp. 1113-1117.
7. Patra J.C. Chakraborty G. Meher P.K. Neural-Network-Based Robust Linearization and Compensation
Technique for Sensors Under Non-linear Environmental Influences, IEEE Transactions
on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2008, Vol. 55, Issue 5, pp. 1316-1327.
8. Mukhataev N.A. Algoritm linearizatsii i temperaturnoy kompensatsii kharakteristik
preobrazovateley [Algorithm of linearization and temperature compensation of converter characteristics],
Mater. Tret'ey nauchno-prakticheskoy konferentsii «Perspektivnye sistemy i
zadachi upravleniya» [Materials of the Third scientific and practical conference "Perspective
systems and control tasks"], Vol. 2. Taganrog: TTI YuFU, 2008, pp. 74-76.
9. Klevtsov S.I., Lin'kov V.S. Prostranstvennaya approksimatsiya graduirovochnoy kharakteristiki
datchika davleniya [Spatial approximation of the calibration characteristic of the pressure sensor],
Mater. mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii "Analiz i sintez kak metody nauchnogo
poznaniya» [Materials of the international scientific conference "Analysis and synthesis as
methods of scientific cognition"]. Part 2. Taganrog: Izd-vo "Anton", TRTU, 2004, pp. 8-15.
10. Shaponich D., Zhigich A. Korrektsiya p'ezorezistivnogo datchika davleniya s ispol'zovaniem
mikrokontrollera [Correction of a piezoresistive pressure sensor using a microcontroller], Pribory
i tekhnika eksperimenta [Instruments and experimental techniques], 2001, No. 1, pp. 54-60.
11. Klevtsov S.I. Prostranstvenno-polinomial'nye modeli approksimatsii graduirovochnoy
kharakteristiki intellektual'nogo datchika [Spatial-polynomial models of approximation of the
calibration characteristic of an intelligent sensor], Tr. mezhdunarodnykh nauchnotekhnicheskikh
konferentsiy "Intellektual'nye sistemy" (IEEE AIS'04) i "Intellektual'nye SAPR"
(CAD-2004). Nauchnoe izdanie 3-kh t. T. 2 [.Proceedings of the international scientific and
technical conferences "Intelligent Systems" (IEEE AIS'04) and "Intelligent CAD" (CAD-
2004). Scientific publications in 3 vol. Vol. 2]. Moscow: Izd-vo fiziko-matematicheskoy
literatury, 2004, pp. 309-314.
12. Klevtsov S.I. Modeli i metody postroeniya pretsizionnykh graduirovochnykh kharakteristik
intellektual'nykh datchikov davleniya [Models and methods for constructing precision calibration
characteristics of intelligent pressure sensors], Izvestiya TRTU [Izvestiya TSURE], 2007,
No. 3, pp. 110-118.
13. Klevtsov S.I., Klevtsova A.B. Mul'tisegmentnaya prostranstvennaya model' graduirovochnoy
kharakteristiki intellektual'nogo datchika [Multi-segment spatial model of the calibration characteristics
of an intelligent sensor], Mater. mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii "TSifrovye
metody i tekhnologii" [Materials of the international scientific conference "Digital methods
and technologies"]. Part 4. Taganrog: Izd-vo "Anton", TRTU, 2005, pp. 21-26.
14. P'yavchenko O.N., Mokrov E.A., Panich A.E., Klevtsov S.I., P'yavchenko A.O., Fedorov A.G.,
Udod E.V. Metody, modeli, algoritmy i arkhitektura pretsizionnykh intellektual'nykh
datchikov davleniya [Methods, models, algorithms and architecture of precision intelligent
pressure sensors]. Taganrog: Izd-vo TTI YuFU, 2007, 130 p.
15. Klevtsov S.I. Osobennosti primeneniya modeley graduirovochnykh kharakteristik datchikov
davleniya [Features of application of models of calibration characteristics of pressure sensors],
Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2008, No. 1
(78), pp. 25-26.
16. Klevtsov S.I., Udod E.V. Prostranstvennaya ploskostnaya model' graduirovochnoy
kharakteristiki intellektual'nogo datchika davleniya [Spatial planar model of the calibration
characteristics of an intelligent pressure sensor], Izvestiya TRTU [Izvestiya TSURE], 2005,
No. 1, pp. 99-107.
17. P'yavchenko O.N. Klevtsov S.I. Povyshenie tochnosti obrabotki rezul'tatov izmereniya v
intellektual'nykh datchikakh–izmeritelyakh fizicheskikh signalov [Improving the accuracy of
processing measurement results in intelligent sensors–meters of physical signals], Elektronika
i sistemy upravleniya [Electronics and control systems], 2006, No. 1, pp. 16-21.
18. Semenov L.A., Siraya T.N. Metody postroeniya graduirovochnykh kharakteristik sredstv
izmereniy [Methods of construction of calibration characteristics of measuring instruments].
Moscow: Izd-vo standartov, 1986.
19. Klevtsov S.I. Mul'tisegmentnaya prostranstvennaya approksimatsiya graduirovochnoy
kharakteristiki mikroprotsessornogo datchika [Multi-segment spatial approximation of the calibration
characteristic of a microprocessor sensor], Metrologiya [Metrology], 2011, No. 7,
pp. 26-36.
20. Klevtsov and Y. Udod. Model of the Spatial Conversion Characteristics for Graduation of the
Microprocessor-Based Sensor’s with Indemnification of Influence Destabilizing Factors, Proc.
2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON), 2015, pp.
1-5. DOI: 10.1109 / SIBCON.2015.7147097.
