Использование модели пространственной мультисегментной характеристики преобразования для повышения точности измерений термоанемометрических измерителей скорости потока жидкости - Статья

Для достижения высокой точности измерения значений скорости потока жидкости с помощью термоанемометрических измерителей предлагается использовать метод построения пространственной мультисегментной характеристики преобразования на основе нелинейных пространственных элементов. Модель пространственной характеристики преобразования, формируемая на основе ранее упомянутого метода, максимально адаптирована к особенностям конфигурации функции преобразования первичного измерительного преобразователя, фактически повторяя ее пространственную форму с учетом нелинейности, дрейфа нуля, влияния внешних факторов, включая температуру. Полученные результаты показывают, что максимальная приведенная погрешность измерения скорости потока жидкости с помощью термоанемометра с использованием мультисегментной пространственной характеристики преобразования не превышает ~ 0,45% при произвольной температуре, зафиксированной при проведении измерений. Испытания проводились для двух однотипных термоанемометрических измерителей скорости потока жидкости (№1 и №2) в диапазонах скоростей потоков (ориентировочно) от 1,46 м/с до 11,5 м/с для первого образца и от 1,79 м/с до 15,00 м/с для другого образца при 4-х значениях температуры для первого образца (Т ~ 23-25?С, ~ 30?С, ~ 38-39?С, ~ 45-47?С) и 6-ти значениях температуры для второго образца (Т ~ 21-23?С, ~ 25?С, ~ 30-31?С ~ 35-36?С, ~ 40-41?С, ~ 45-47?С). Использование метода мультисегментной аппроксимации характеристики преобразования на основе моделей линейных или нелинейных пространственных элементов для вычислений значений скорости потока жидкости проводилось с учетом температуры.

1. Научно-технические, технологические и практические основы конструирования датчиковой аппаратуры для измерений физических величин: монография. Том 1. Датчиковая аппаратура давлений: монография / М.: ГОУ ВПО МГУЛ, 2010. 579 с.

2. 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 Южного федерального университета. Технические науки. 2004. Т. 37. № 2. С. 30-48.

3. Ломакин М.А. Особенности построения модели погрешности микроэлектромеханических датчиков при решении навигационной задачи // Инженерный вестник Дона, 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2398.

4. Орлов А.А., Игнатьев В.К. Цифровой емкостный дилатометр // Инженерный вестник Дона, 2011, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2011/462.

5. Янчич В.В., Панич А.Е., Янчич Вл.В. Перспективы применения интегрированных многофункциональных преобразователей в пьезоэлектрических датчиках механических величин // Инженерный вестник Дона, 2010, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2010/209.

6. Клевцов С.И. Предварительная оценка состояния совокупности параметров технического объекта с использованием интеллектуального микропроцессорного модуля // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. Т.106. №5. С. 43-48.

7. Клевцов С.И. Моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования изменения быстроизменяющейся физической величины в реальном времени // Инженерный вестник Дона, 2012, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2012/920.

8. Hillea P., Hohlera R., Stracka H. A Linearisation and Compensation Method for Integrated Sensors// Sensors and Actuators A: Physical. 1994. V. 44. Issue 2. P. 95-102.

9. 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.

10. Мухатаев Н.А. Алгоритм линеаризации и температурной компенсации характеристик преобразователей // Перспективные системы и задачи управления. Т.2. Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2008. С. 74-76.

11. Gorbunov S. F., Tsypin B.V. Linearization of calibration characteristics of capacitance pressure sensors// Measurement Techniques. 2011. V. 53. N.10. P. 1113-1117.

12. Шапонич Д., Жигич А. Коррекция пьезорезистивного датчика давления с использованием микроконтроллера // Приборы и техника эксперимента. 2001, №1, с. 54-60.

13. Гутников В.С. Тенденции развития электронных измерительных преобразователей для датчиков // Приборы и системы управления. 1990, № 10, С. 32-35.

14. 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.

15. 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. V 55. Issue 5. P. 1316-1327.

16. Клевцов С.И. Мультисегментная пространственная аппроксимация градуировочной характеристики микропроцессорного датчика // Метрология. 2011, №7, С. 26-36.

17. Клевцов С.И., Удод Е.В. Пространственная плоскостная модель градуировочной характеристики интеллектуального датчика давления // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2005. Т.45. №1. С. 99-107.

18. Клевцов С.И. Формирование мультисегментной модели градуировочной характеристики интеллектуального датчика // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. Т. 88. № 11. С. 8-11.

Размещено на .ru