ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

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