Найти

Результаты поиска

• ВЫБОР МОДЕЛИ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДАТЧИКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПОГРЕШНОСТЬЮ ПРИ ИЗМЕРЕНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН

  С.И. Клевцов

  2022-08-09

  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.