Аппроксимация градуировочной характеристики интеллектуального датчика нелинейными пространственными элементами

УДК 621.385

С.И.Клевцов

АППРОКСИМАЦИЯ ГРАДУИРОВОЧНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ДАТЧИКА НЕЛИНЕЙНЫМИ ПРОСТРАНСТВЕННЫМИ ЭЛЕМЕНТАМИ

Одной из основных задач формирования градуировочной характеристики интеллектуального датчика является достижение высокой точности вычислений текущих значений измеряемой переменной технического объекта с учетом влияния комплекса внешних факторов и расширения динамического диапазона измерений датчика за счет нелинейной части функции преобразования. В случае датчиков, предназначенных для измерения медленно меняющихся физических величин, таких как давление или температура, модель градуировочной характеристики повторяет пространственную форму реальной функции преобразования. Погрешность аппроксимации при высоких требованиях к точности должна быть несущественной по сравнению с погрешностью, вносимой аналоговой частью интеллектуального датчика, что непосредственно влияет на выбор метода построения градуировочной характеристики.

При незначительной нелинейности градуировочной характеристики целесообразно использование ее модели в виде пространственной системы локальных плоскостей [1], что обеспечивает одновременно высокую точность и предельную простоту вычисления значений измеряемой переменной.

Однако, при высокой чувствительности датчика к внешним факторам и значительном расширении динамического диапазона такой подход может оказаться неэффективным в связи с существенным или неприемлемым увеличением требуемых исходных данных, ростом количества локальных плоскостей модели, усложнением обработки и увеличением объема хранимых данных.

В этом случае предлагается в качестве модели градуировочной характеристики использовать систему локальных нелинейных пространственных элементов. Для оценки перспективности данного подхода сравнивались результаты аппроксимации градуировочной характеристики одной поверхностью, полученные ранее в работе [2] (представление 1), и системой из четырех локальных нелинейных элементов (представление 2). В качестве аппроксимирующей зависимости выбрана часто используемая в последнее время полиномиальная аппроксимация [2, 3, 4], - в данном случае полином второй степени.

Исходные данные представляли собой результаты испытаний экспериментального датчика разности давлений [2]. При испытаниях фиксировался выходной сигнал с первичного преобразователя давления. Диапазон изменения давления Р — от 0 шЬаг до 500 шЬаг, температуры Т — от -400С до 1000С. Нелинейность зависимости давление - выходной сигнал не выше 5,4% во всем диапазоне изменения Р.

Относительная погрешность определения давления не превышала 0,33% для представления 1 для всего диапазона изменений давления и температуры [4], а для представления 2 - не выше 0,10%. Основной вклад в погрешность определения давления в обоих случаях вносит составляющая ¥2, определяемая ошибкой измерения давления первичным преобразователем интеллектуального датчика, причем эта погрешность усиливается с повышением температуры. Погрешность, вносимая составляющей ¥1, определяемой неточностью вычисления коэффициентов аппроксимации градуировочной характеристики, практически не зависела от внешних условий.

С учетом ошибки исходных данных до 0,08%, максимальная погрешность аппроксимации градуировочной характеристики в рамках представления 1 составляла величину приблизительно 0,25%, а представления 2 - не выше 0,02%, что характеризует представление 2 как более точную модель характеристики.

Высокие максимальные значения погрешностей объясняются недостаточным объемом исходных данных и их несогласованностью с требованиями, необходимыми для корректной реализации метода. При наличии адекватных данной задаче исходных данных следует ожидать снижения погрешностей аппроксимации.

Результаты сравнительного анализа показывают перспективность использования модели системы локальных нелинейных пространственных элементов при существенной нелинейности реальной функции преобразования первичного преобразователя интеллектуального датчика. Необходимая размерность модели определяется в основном требованиями по точности вычислений, нелинейностью и чувствительностью функции преобразования к внешним факторам, требуемыми скоростью обработки и объемом памяти для хранения данных, связанных с выбранной моделью.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Клевцов С.И., Удод Е.В. Пространственная плоскостная модель градуировочной характеристики интеллектуального датчика давления// Известия ТРТУ. 2005. №1.

2. Клевцов С.И., Линьков В.С., Веретельников Ю.А., Кузьминов В.Г. Погрешности вычисления давления в интеллектуальном датчике при матричнополиномиальной аппроксимации его градуировочной характеристики// Известия ТРТУ. 2004. №2.

3. Шапонич Д., Жигич А. Коррекция пьезорезистивного датчика давления с использованием микроконтроллера.//Приборы и техника эксперимента. 2001. №1.

4. Семенов Л.А., Сирая Т.Н. Методы построения градуировочных характеристик средств измерений. — М.: Изд-во стандартов, 1986.