ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

  • С. И. Клевцов Южный федеральный университет
Ключевые слова: Модель, интеллектуальный датчик, характеристика преобразования, погрешность, аппроксимация

Аннотация

Рассматриваются вопросы выбора вида и параметров модели характеристики пре-
образования интеллектуального датчика физических величин на примере датчика давле-
ния. Характеристика преобразования интеллектуального датчика представляет собой
математическое, алгоритмической и программное обеспечение для вычисления физической
величины на основе электрических сигналов, которые поступают с измерительных каналов
датчика. Модель характеристики преобразования должна быть адаптирована к конфи-
гурации функции преобразования чувствительного элемента датчика и особенностям по-
ведения этой функции при воздействии внешних дестабилизирующих факторов. В работе
рассмотрены различные модели характеристики преобразования, определены особенности
их применения, достоинства и недостатки, достижимые уровни погрешности аппрокси-
мации реальной характеристики, которые влияют на конечную точность измерений ин-
теллектуального датчика. Интеллектуальные датчики используются для задач измерения
физических величин в различных технических системах и требования к точности измере-
ний в реальных задачах различны. Точность измерений в значительной степени определя-
ется степенью аппроксимации реальной характеристики датчика ее математической
моделью. Чем сложнее модель, тем, как правило, сложнее ее реализовать в датчике и тем
выше стоимость измерений. Поэтому важно управлять погрешностью аппроксимации
характеристики преобразования, чтобы эффективно использовать датчик. Для управле-
ния погрешностью аппроксимации характеристики преобразования интеллектуального
датчика давления предложено воспользоваться методом мультисегментной пространст-
венной аппроксимации, а в качестве сегментов использовать модели линейных или нелиней-
ных пространственных элементов. Определены основные математические выражения,
схема управления погрешностью. Представлены результаты моделирования, которые по-
казывают возможность и преимущества использования метода для формирования про-
странственных моделей характеристики преобразования, которые адаптивны к измене-
ниям реальной функции преобразования датчика, учитывают влияние внешних факторов
на результаты измерений. Кроме того, метод позволяет модифицировать текущую мо-
дель пространственной аппроксимации, изменяя типы локальных пространственных эле-
ментов и таким образом, управлять погрешностью измерений

Литература

1. Hillea P., Höhlera R., Stracka H. A Linearisation and Compensation Method for Integrated
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). 2010. 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 [The 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 management 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 techniques of the experiment], 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): Nauchnye izdaniya v 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 characteristic
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
characteristic 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 for constructing 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 Udod Y. Model of the Spatial Conversion Characteristics for Graduation of the
Microprocessor-Based Sensor’s with Indemnification of Influence Destabilizing Factors, in
Proc. 2015 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON),
2015, pp. 1-5. DOI: 10.1109 / SIBCON.2015.7147097.
Опубликован
2021-11-14
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ