Найти

Результаты поиска

• ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

  С. И. Клевцов

  2021-11-14

  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