Article

Article title IMPROVE ACCURACY MEASUREMENT OF PHYSICAL QUANTITIES USING THE MODEL MULTI-SEGMENT SPATIAL CHARACTERISTICS CONVERSION IN SMART SENSORS
Authors S.I. Klevtsov, E.V. Udod
Section SECTION II. METHODS, MODELS AND ALGORITHMS OF INFORMATION PROCESSING
Month, Year 03, 2015 @en
Index UDC 681.3.01
DOI
Abstract Improving the accuracy of measurements of the physical quantity due to hardware or algorithmic methods almost always leads to an increase in the cost of the sensor, often quite significant. It is not always necessary to achieve high levels of accuracy of technically and economically justified. Existing mathematical and algorithmic methods for improving the accuracy of measurements Smart Sensors are ineffective in solving the problem of management error because it does not allow the use of different functional relationships to the approximation of arbitrary functions of individual elements of a real transformation in the space of its domain. The task of control the measurement error in the model of multi-segment space conversion characteristic is achieved through the combined use of linear and nonlinear spatial elements, as well as change the size and placement of the segments in the space conversion function definition of the primary device. To control the measurement error, including achieving low values it is proposed to use a method of constructing a multisegment spatial conversion characteristics based on linear and nonlinear spatial elements. On the basis of analysis of the features of the method are considered version build conversion characteristic defining ways to optimize the measurement error. The model of the spatial characteristics of the transformation that is formed on the basis of the previously mentioned method, the most adapted to the characteristics of the configuration of the conversion function transducer actually repeating its spatial form based on linearity, zero drift, the effect of external factors, including temperature. It provides a low error of calculation of physical size and its adaptation to the needs of specific measurement tasks. Research of efficiency of multi-segment approximation method to control the characteristics of conversion error and improve the accuracy of measurements of physical quantities was based on experimental data obtained in the process of calibration at different temperatures hot-wire flow meter of liquid. These results indicate that the maximum percentage error measure flow rate of fluid through a multi-segment thermal anemometer using spatial characteristics to be less than ~ 0.45% at an arbitrary temperature, fixed during measurements. Analysis of possible ways to optimize the measurement errors are also performed using test data strain gauge pressure sensors. When using non-linear spatial element of the pressure sensor measurement error does not exceed about 0.3% in a predetermined temperature range.

Download PDF

Keywords Control the measurement error; thermoanemometric a measuring instrument; pressure sensor; the spatial multisegment characteristic of transformation.
References 1. Научно-технические, технологические и практические основы конструирования датчиковой аппаратуры для измерений физических величин в 5-ти т. Т. 1. Датчиковая аппаратура давлений: монография. – М.: ГОУ ВПО МГУЛ, 2010. – 579 с.
2. Васильев Н.К. Учет природного газа на объектах магистральных газопроводов. – Л.: Недра, 1990. – 128 с.
3. Пьявченко О.Н., Зори А.А., Клевцов С.И., Кузнецов Д.Н. Информационно-измерительные системы определения параметров газожидкостных потоков: монография. – Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2013. – 244 с.
4. Пьявченко О.Н., Клевцов С.И., Мокров Е.А., Панич А.Е., Пьявченко А.О., Удод Е.В., Федоров А.Г. Прецизионные интеллектуальные тензометрические датчики давления. Методы, модели, алгоритмы и архитектуры / Под ред. О.Н. Пьявченко. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2009. – 152 с.
5. Anton Bakker, Johan Huijsing High-Accuracy CMOS Smart Temperature Sensors – Springer Science & Business Media, 2013 – 121 с. – URL: https://books.google.ru/books?id=ZhjTBwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl= ru#v=onepage&q&f=false
6. Spiridonov E.I., Markov A.V. Calibration productivity increase of pressure measuring devices under high accuracy requirements // The Third International Conference on Problem of PHYSICAL METROLOGY. Abstracts. Saint Petersburg, Russia 15-19 June, 1998. – P. 144.
7. Клевцов С.И., Линьков В.С., Веретельников Ю.А., Кузьминов В.Г. Погрешности вычисления давления в интеллектуальном датчике при матрично-полиномиальной аппроксимации его градуировочной характеристики // Известия ТРТУ. – 2004. – № 2 (37). – С. 30-48.
8. Бобровников Н.Р., Яркин С.В., Гридин Ю.Н., Стрыгин В.Д., Чертов Е.Д. Математическое обеспечение микропроцессорных преобразователей аналоговых пневматических сигналов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2002. – № 2. – С. 36-39.
9. Мухатаев Н.А. Алгоритм линеаризации и температурной компенсации характеристик преобразователей // Материалы третьей научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления». – Т. 2. – Таганрог, ТТИ ЮФУ. – 2008. – С. 74-76.
10. Клевцов С.И. Модели и методы построения прецизионных градуировочных характеристик интеллектуальных датчиков давления // Известия ТРТУ. – 2007. – № 3 (75). – С. 110-118.
11. Гутников В.С. Тенденции развития электронных измерительных преобразователей для датчиков // Приборы и системы управления. – 1990. – № 10. – С. 32-35.
12. Gorbunov S. F., Tsypin B.V. Linearization of calibration characteristics of capacitance pressure sensors // Measurement Techniques. – 2011. – Vol. 53, No. 10. – P.1113-1117.
13. Bluemm C. Weiss R. Weigel R. Brenk D. Correcting nonlinearity and temperature influence of sensors through B-spline modeling // Industrial Electronics (ISIE). 2010. IEEE International Symposium. 4-7 July 2010. – P. 3356-3361.
14. Patra J.C. Chakraborty G. Meher P.K. Neural-Network-Based Robust Linearization and Compensation Technique for Sensors Under Nonlinear Environmental Influences // IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. – 2008. – Vol. 55, Issue 5. – P.1316-1327.
15. Bartkovjak J., Karovičovб M. Approximation by Rational Functions // Measurement Science Review. – 2001. – Vol. 1, No. 1. – P. 63-65.
16. Hillea P., Hцhlera R., Stracka H. A Linearisation and Compensation Method for Integrated Sensors // Sensors and Actuators A: Physical. – 1994. – Vol. 44, Issue 2. – P. 95-102
17. Попов А.Е., Лазуков А.В. Использование двухпараметрических математических моделей для аппроксимации функций преобразования давления // Вестник ЮУрГУ. Серия Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2008. – Вып. 7, № 3. – С. 38-40.
18. Шапонич Д., Жигич А. Коррекция пьезорезистивного датчика давления с использованием микроконтроллера // Приборы и техника эксперимента. – 2001. – № 1. – С. 54-60.
19. Клевцов C.И., Удод Е.В. Пространственная плоскостная модель градуировочной характеристики интеллектуального датчика давления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2005. – Т. 45, № 1. – С. 99-107.
20. Клевцов C.И. Мультисегментная пространственная аппроксимация градуировочной характеристики микропроцессорного датчика // Метрология. – 2011. – № 7. – С. 26-36.
21. Клевцов С.И. Формирование мультисегментной модели градуировочной характеристики интеллектуального датчика // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 11 (88). – С. 8-11.

Comments are closed.