Интеллектуальные датчики физических величин. Алгоритмы компенсации температурных погрешностей

А.П. Цепа

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ДАТЧИКИ ФИЗИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН.

АЛГОРИТМЫ КОМПЕНСАЦИИ ТЕМПЕРАТУРНЫХ ПОГРЕШНОСТЕЙ

В работе исследуются признаки интеллектуальности датчиков физических величин и алгоритмы компенсации температурных погрешностей по данным отечественных и зарубежных публикаций.

Ситуация, в которой сегодня работает любая приборостроительная компания, характеризуется динамичным совершенствованием функциональных и метрологических характеристик приборов. Широкое развитие и постоянное совершенствование электронных компонентов (в частности, микропроцессоров) привело к их активному применению в различных отраслях промышленности, особенно в области создания контрольноизмерительной техники.

Источниками информации в системах технической диагностики и контроля технологических процессов являются измерительные преобразователи (датчики) физических величин. Между собой они отличаются принципом действия, функциональным назначением, способом преобразования измеряемой величины в электрический сигнал и так далее. Технические характеристики датчиков, в частности быстродействие, чувствительность и точность, во многом определяют функциональные возможности измерительных устройств, в состав которых они входят.

Современные датчики представляют собой сложный измерительный комплекс, сочетающий конструктивный, программный, производственнотехнологический, метрологический, информационный, законодательный и другие аспекты.

Рассмотрим различные алгоритмы минимизации дополнительных погрешностей датчиков при изменении температуры.

Проблема обработки монотонно изменяющейся информации состоит в том, что она содержит как аддитивную, так и мультипликативную составляющую. В наиболее общем виде функцию преобразования датчика можно представить в следующем виде:

У=К(Г)*Х+А(Г1), где У - выходной параметр;

К - коэффициент преобразования как функция от температуры (окружающей, рабочей или иной фактор внешнего воздействия);

X - входной параметр (давление, температура, расход и т.д.);

А - аддитивная составляющая как функция, характеризующая начальное смещение выходного параметра.

¥1 - некоторая функция от температуры, времени и других факторов.

На рис.1 в общем виде представлена функция преобразования первичного преобразователя (1111), а на рис. 2 по данным производителей 1111 (НИИ «Теплоприбор», г. Москва, фирмы SIEMENS и МОТОЯОЬЛ) - зависимости изменения коэффициента преобразования и начального смещения

выходной характеристики 1111 от температуры. Проблема их учета состоит в нелинейности изменения этих параметров от температуры, и сложности их нормирования.

X

Рис. 1 Рис. 2

Из сложившейся практики создание датчиков класса точности 0,25% возможно при использовании аналоговой базы (на базе электроники типа К140УД1208). Однако для обеспечения более высокого класса приборов необходимо применение процессорной базы с привлечением развитого математического аппарата для учета дополнительных влияющих факторов, таких как температура и др.

Возможны несколько вариантов описания характеристики датчика:

Система из трех уравнений вида:

У=К*Х+А,

К=К*1+К2,

А=А*Г+А2,

где X - основной входной сигнал датчика (давление, сила, расход, температура и т.д.);

^ - дополнительный входной сигнал, относительно которого происходит корректировка основного (в частности, температура);

У - выходной корректированный сигнал датчика;

К, К1, К2, А, А1, А2 - коэффициенты преобразования основного и дополнительного входных сигналов.

Характеристика реального датчика, который можно описать данной системой уравнений, приведена на рис. 3.

I I 0

5 І I 10

І I 15

І I 20

І I 25 кд/Ст2

Рис. 3

Здесь по оси X приведена температура окружающей среды, по оси У

- отклонение выходного сигнала датчика в процентах от расчетных значений при нормальных условиях.

Несмотря на то, что датчик имеет значительные уходы, его можно скомпенсировать аналоговыми температурно-зависимыми элементами ввиду небольшой нелинейности этих уходов.

Система из четырех уравнений вида:

У=К*Х2+Б*Х+А,

К=К!*ґ2+К2*ґ+Кз,

Б=Кг*ґ2+Б2*ґ+Бз,

А=А*(2+А2*(+Аз.

Характеристика реального датчика, описываемого данной системой уравнений, приведена на рис. 4.

I I 0

І I 40

І I 80

І I 120

І I 160 кд/ст2

Рис. 4

Здесь по оси X приведена температура окружающей среды, по оси У

- отклонение выходного сигнала датчика в относительных единицах от расчетных значений при нормальных условиях.

Данный датчик возможно скомпенсировать только применив математический аппаратный комплекс, реализованный на микропроцессорной технике.

Первый вариант наиболее прост в реализации с точки зрения объема вычислений, но в полной мере не описывает реальную выходную характеристику ПП. Второй вариант более предпочтителен, но очень сложен со стороны математического аппарата при применении процессоров малой мощности. Возможно, применение вариантов в сочетании полиномов первого и второго порядков, в частности 1111, в подавляющем большинстве имеют хорошую линейность, но это незначительно упрощает задачу.

Возможный путь решения состоит в применении первого варианта в сочетании с кусочно-линейным разбиением выходной характеристики 1111, что приводит к следующему варианту.

Кусочно-линейная аппроксимация:

У=К*Х+А

К=Кі*Ґ+К

А=А1*(+А2

У=К*Х+А

К=Кі*ґ+К

а=а1*(+а2

(2

із

(і

Эта система уравнений предпочтительней ввиду того, что производители ІIII зачастую нормируют характеристики ПП при нормальных температурах ((2). При необходимости можно увеличить количество участков аппроксимации. Задание участков можно ограничить шестью точками, характеризующими выходную характеристику ПП, при начальном и конечном значении измеряемого параметра, при температурах (1, (2 и (3.

Пусть мы имеем совокупность измеренных данных, представленную на рис. 5. Точки, лежащие в заштрихованной области, можно описать уравнениями (3).

Рис. 5

Коэффициенты уравнений можно посчитать:

А12=Р 11

А11=

К12=Р 12-Р11

К11 = (Р 11 +Р21-Р12-Р22)/(^2-^1) ¡2

А22 =Р21

А21 =

К22 =Р22-Р21

К21 = (Р21 +Р31-Р22-Р32)/(^3-^2) ¡3

(2

где рг - выходной сигнал 1111 при фиксированных (однозначных) значениях входного измеряемого параметра;

^ - параметр, фиксируемый и вычисляемый самим процессором.

Как видно, коэффициенты легко вычисляются и могут быть занесены в энергонезависимую память процессора при аттестации датчика. Достаточно каждой точке присвоить свое унитарное имя и этот алгоритм настройки датчика можно будет реализовать программно на одном кристалле совместно с программой обработки выходного параметра. Саму аттестацию можно будет проводить как на предприятии изготовителе, так и потребителем. Для этого достаточно упорядочить ввод измеряемых точек. Первоначально измеряются точки Р21 и Р22. Одновременно можно занести и остальные точки, температурной компенсации при этом не будет, так как не будет разницы температур (блокируется процессором автоматически). В последующем заносятся остальные точки при соответствующих температурах. Алгоритм измерения сигнала с 1111 должен предусматривать автокомпенсацию нуля.

Стоит учесть, что в процессе формирования модели градуировочной характеристики интеллектуального датчика необходимо обеспечивать компромисс между требованиями к точности измерений, рабочему температурному диапазону и требованием к допустимому уровню сложности вычислений, выполняемых цифровой частью датчика.

Итак, датчики с цифровой обработкой сигнала измеряемого параметра превосходят датчики с аналоговой электроникой по метрологическим характеристикам, стабильности, функциональным возможностям, по удобству обслуживания в условиях эксплуатации и по праву являются «интеллектуальными» устройствами.

Определим, что же такое «интеллектуальный» датчик и в чем заключается эта «интеллектуальность».

Основные преимущества, которые обеспечивает интеллектуальный микропроцессорный датчик - это улучшенная работа, постоянная компенсация воздействий окружающей среды, дистанционная связь, возможность конфигурирования и изменения диапазона измерения, получение диагностической информации, быстрая окупаемость затрат за счет очевидных эксплуатационных преимуществ.

По данным [1], для российских производителей характерна следующая классификация признаков интеллектуальности датчика:

• реализация широкого набора функций настройки и калибровки;

• повышение точности настройки и снижение суммарной погрешности измерений при работе датчика в реальных условиях эксплуатации;

• расширение диапазона возможных перестроек;

• обеспечение непрерывной самодиагностики [5];

• использование цифровых коммуникационных протоколов [5];

• осуществление тестирования и управления параметрами датчика на расстоянии;

• выведение цифровых значений сигнала датчика на дисплей цифрового индикатора, встроенного в корпус электронного блока;

• осуществление управления с помощью встроенной кнопочной панели:

- контроль текущего значения измеряемого давления;

- контроль настройки параметров датчика;

- установка «нуля»;

- настройка единиц измерения;

- настройка времени усреднения выходного сигнала;

- перенастройка диапазона измерений;

- настройка на «смещенный» диапазон измерений;

- выбор прямой, инверсной или корнеизвлекающей характеристики выходного сигнала [6];

- калибровка датчика;

• автоматическая компенсация температурных и временных погрешностей [5];

• адаптивность - автоматическое переключение диапазона измерений датчика;

• расширение возможностей обработки данных измерений, архивации, выполнение функций обнаружения заданных событий и осуществление различных законов регулирования и логического управления;

• фильтрация электромагнитных шумов;

• компенсация погрешностей датирования.

По данным [2], также признаками интеллектуальности датчика являются:

• контроль чувствительного элемента датчика на внезапный отказ;

• предсказуемое поведение чувствительного элемента и мониторинг степени его эксплуатационной пригодности;

• электронная адаптация чувствительного элемента к условиям эксплуатации.

По данным [3], для зарубежных публикаций характерна следующая классификация признаков интеллектуальности датчика:

• снижение времени простоя;

• повышение отказоустойчивости;

• адаптируемость для самопроверки и компенсации;

• повышение надежности;

• компенсация нелинейности, позволяющая линеаризовать функцию преобразования датчика;

• компенсация неблагоприятной чувствительности [6];

• компенсация изменений во времени или длительного дрейфа, вызванного деградацией элементов датчика [4];

• обработка данных (способность подавать на интерфейс связи наиболее значимую информацию в удобном представлении);

• возможности связи (осуществление обмена информацией между датчиком и пользователем и обеспечение пользователя возможностью перепрограммирования на другие серии измерений);

• валидация данных (оценка достоверности собранных данных во избежание любых пагубных последствий распространения ошибочных данных);

• возможность интеграции (объединение чувствительного элемента со средствами обработки и передачи данных в одну микросхему в целях устранения необходимости в кабельных соединениях компонентов, уменьшения общих размеров датчика, оптимального использования энергии и снижения затрат) [6];

• обеспечение функции слияния данных (курсирование между датчиками лишь наиболее значимой информации);

• интерфейс с внешним миром (TCP/IP, Ethernet, Bluetooth, WiFi и т.д.);

• способность изменения местоположения ведущего/ведомого датчи -ка;

• меньший вес;

• меньшая стоимость;

• меньший объем техобслуживания.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Пьявченко О.Н., Удод Е.В. Погрешности интеллектуальных датчиков давления. - Таганрог: Известия ТРТУ, №3, 2007. - 131 с.

2. Лопатин С.С., Панич А.Е. Интеллектуальные пьезоэлектрические датчики в системах управления технологическими процессами. - Таганрог: Известия ТРТУ, №2, 2007. - 169 с.

3. Мекид С. Повышение структурного интеллекта кластеров датчиков в промышленном производстве.- М.: Датчики и системы. №4. 2007. - 53-54 с.

4. Tian G.Y., Zhao Z.X., BainesR.W. A fieldbus-based intelligent sensor. - M.: Me-chatronics. №10, 2000. - 835-849 с.

5. Поздняк В.А. Интеллектуальная революция: вчера, сегодня, завтра. - М.: Нефтегаз. № 4, 2004.

6. Honeywell International Inc. - «ST3000 интеллектуальный датчик давления»

- М.: Спецификация и руководство по выбору модели, №10, 2002. - 2 с.