ВЫБОР МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАТЧИКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЬЮ ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН
Ключевые слова:
Модель, микропроцессорный датчик, характеристика преобразования, погрешность, аппроксимацияАннотация
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.
