Методы повышения точности измерений реферат

Обновлено: 02.07.2024

Ужесточение требований к качеству продукции во многих случаях проявляется в виде ужесточения требований к допускам на контролируемые параметры сырья и продукции, а, следовательно, и в виде ужесточения (повышения) требований к точности измерений параметров и характеристик сырья и продукции. В связи с этим сотрудники метрологических служб промышленных предприятий должны достаточно уверенно разбираться в современных методах и способах повышения точности измерений.

Одна из главных задач метрологических служб предприятий - обеспечение требуемой точности измерений, выполняемых на различных стадиях производства продукции. В условиях острой конкурентной борьбы за первенство на российском и международном рынках возрастают требования, предъявляемые к качеству выпускаемых изделий, и появляется очередная задача - повышение точности измерений.

Повышение точности измерений всегда способствовало развитию не только отдельной отрасли народного хозяйства, но и мирового научно-технического прогресса, улучшению жизни и здоровья людей. Достаточно вспомнить, что значительное повышение точности измерений неоднократно являлось основной предпосылкой фундаментальных научных открытий.

Так, повышение точности измерения плотности воды в 1932 году привело к открытию тяжелого изотопа водорода - дейтерия, определившего бурное развитие атомной энергетики.

Благодаря гениальному осмыслению результатов экспериментальных исследований по интерференции света, выполненных с высокой точностью и опровергнувших существовавшее до того мнение о взаимном движении источника и приемника света, Альберт Эйнштейн создал свою всемирно известную теорию относительности.

Данные рекомендации являются моей настольной книгой, думаю, что и для большинства моих коллег тоже. Тех, кто знаком с этим документом, возможно, так же, как и меня, мог заинтересовать вопрос: в чём заключается разница между методом и способом повышения точности измерений?

Метод (от греческого methodos) - способ достижения какой-либо цели, решения конкретной задачи; совокупность приемов или операций практического или теоретического освоения (познания) действительности (Большой энциклопедический словарь).

Метод - способ теоретического исследования или практического осуществления чего-нибудь (словарь С.И.Ожегова)

Способ - действие или система действий, применяемые при исполнении какой-нибудь работы, при исполнении чего-нибудь (словарь С.И.Ожегова)

Способ - тот или иной порядок, образ действий, метод в исполнении какой-нибудь работы, в достижении какой-нибудь цели (словарь Д.Н.Ушакова)

Затрагивая эту актуальную тему, я хочу осветить те вопросы, которые, на мой взгляд, помогут начинающим метрологам научиться последовательно и правильно решать задачи по повышению точности измерений.

Прежде чем рассматривать конкретные методы или способы повышения точности измерений, следует вспомнить:

Анализ причин появления погрешностей измерений, выбор способов их обнаружения и уменьшения являются основными этапами процесса измерений. Погрешности измерений, принято делить на систематические и случайные. В процессе измерений систематические и случайные погрешности проявляются совместно и образуют нестационарный случайный процесс. Деление погрешностей на систематические и случайные является удобным приемом для их анализа и разработки методов уменьшения их влияния на результат измерения.

Рассмотрим способы обнаружения и исключения систематических погрешностей, поскольку они зависят от выбора метода измерений и его осуществелния.

По характеру изменения систематические погрешности делятся:

  • постоянные – погрешности, связанные с неточной градуировкой шкалы прибора, отклонением размера меры от номинального значения, неточным выбором моделей объектов.
  • переменные
    – периодические – погрешность изменяющаяся по периодическому закону, например погрешность отсчета при определении времени по башенным часам, если смотреть на стрелку снизу, температурная погрешность от изменения температуры в течение суток и т.п.
    – прогрессирующие – погрешности монотонно изменяющиеся (увеличивающиеся или уменьшающиеся) в общем случае по сложному, обычно неизвестному закону. Прогрессирующие погрешности во многих случаях обусловлены старением элементов средств измерений и могут быть скорректированы при его периодической поверке.

По причине возникновения погрешности измерений разделяются на три основные группы:

  • методические – погрешности обусловленные неадекватностью принимаемых моделей реальным объектам, несовершенством методов измерений, упрощением зависимостей, положенных в основу измерений, неопределенностью объекта измерения;
  • инструментальные – погрешности обусловленные прежде всего особенностями используемых в средствах измерений принципов и методов измерений, а также схемным, конструктивным и технологическим несовершенством средств измерений.
  • взаимодейтствия – обусловлены взаимным влиянием средства измерений, объекта исследования и экспериментатора. Погрешности из-за взаимного влияния средства и объекта измерений обычно принято относить к методическим погрешностям, а погрешности, связанные с действиями экспериментатора, называются личными погрешностями. Однако такая классификация недостаточно полно отражает суть рассматриваемых погрешностей.

Выявление и устранение причин возникновения погрешностей – наиболее распространенный способ уменьшения всех видов систематических погрешностей. Примерами такого способа являются: термостатирование отдельных узлов или прибора в целом, а также проведение измерений в термостатированных помещениях для исключения температурной погрешности, применение экранов, фильтров и специальных цепей (например, эквипотенциальных цепей) для устранения погрешностей из-за влияния электромагнитных полей, наводок и токов утечек, применение стабилизированных источников питания.

Для уменьшения прогрессирующей погрешности из-за старения элементов средств измерений, параметры таких элементов стабилизируют путем искусственного и естественного старения. Кроме этого систематические погрешности можно уменьшить рациональным расположением средств измерений по отношению друг к другу, к источнику влияющих воздействий и к объекту исследования. Например магнитоэлектрические приборы должны быть удалены друг от друга, оси катушек индуктивности, должны быть расположены под углом 90°, выводы термопары должны располагаться по изотермическим линиям объекта.

Многие систематические погрешности, являющиеся не изменяющимися во времени функциями влияющих величин или обусловленные стабильными физическими эффектами, могут быть теоретически рассчитаны и устранены введением поправок или использованием специальных корректирующих цепей.

Другим радикальным способом устранения систематических погрешностей является поверки средств измерений в рабочих условиях с целью определения поправок к результатам измерения. Это дает возможность учесть все систематические погрешности без выяснения причин их возникновения. Степень коррекции систематических погрешностей в этом случае, естественно, зависит от метрологических характеристик используемых эталонных приборов и случайных погрешностей поверяемых приборов.

Фактически поверка средств измерений перед их использованием и введение поправок адекватна применению средств измерений более высоких классов точности при условии, что случайные погрешности средств измерений малы по сравнению с систематическими, а сами систематические погрешности медленно изменяются во времени.

Метод инвертирования широко используется для устранения ряда постоянных и медленно изменяющихся систематических погрешностей. Этот метод и ряд его разновидностей (метод исключения погрешности по знаку, коммутационного инвертирования, структурной модуляции, двукратных измерений, инвертирования функции преобразования и др.) основаны на выделении алгебраической суммы чесного числа сигналов измерительной информации, которые вследствие инвертирования отличаются направлением информативного сигнала, опорного сигнала или знаком погрешности.

Метод модуляции – метод близкий к методу инвертирования, в котором производится периодическое инвертирование входного сигнала и подавление помехи, имеющей однонаправленное действие.

Метод исключения погрешности по знаку - вариант метода инвертирования, который часто применяется для исключения известных по природе погрешностей, источники которых имеют направленное действие, например погрешностей из-за влияния постоянных магнитных полей, ТЭДС и др.

Метод замещения (метод разновременного сравнения) является наиболее универсальным методом, который дает возможность устранить большинство систематических погрешностей. Измерения осуществляются в два приема. Сначала по отсчетному устройству прибора делают отсчет измеряемой величины, затем, сохраняя все условия эксперимента неизменными, вместо измеряемой величины на вход прибора подают известную величину, значение которой с помощью регулируемой меры (калибратором) устанавливают таким образом, чтобы показание прибора было таким же, как при включении измеряемой величины.

Метод равномерного компарирования является разновидностью метода замещения, он используется при измерениях таких величин, которые нельзя с высокой точностью воспроизводить с помощью регулируемых мер или других технических средств. Обычно это величины, изменяющиеся с высокой частотой или по сложному закону. В качестве известных регулируемых величин при этом используются величины такого же рода, как измеряемые, но отличаютщиеся от них спектральным составом (обычно постоянные во времени и в пространстве) и создающие такой же, как и измеряемая величина, сигнал на выходе компарирующего преобразователя.

Метод эталонных сигналов заключается в том, что на вход средств измерений периодически вместо измеряемой величины подаются эталонные сигналы такого же рода, что и измеряемая величина. Разность между реальной градуировочной характеристикой используется для коррекции чувствительности или для автоматического введения поправки в результат измерения. При этом, как и при методе замещения, устраняются все систематические погрешности, но только в тех точках диапазона измерений, которые соответствуют эталонным сигналам. Метод широко используется в современных точных цифровых приборах и в информационно-измерительных системах. Примером использования этого метода является периодическая подстройка рабочего тока в компенсаторах и цифровых вольтметрах постоянного тока при помощи нормального элемента.

Тестовый метод – при использовании данного метода значение измеряемой величины определяется по результатам нескольких наблюдений, при которых в одном случае входным сигналом средства измерений является сама измеряемая величина Х, а в других – так называемые тесты, являющиеся функциями измеряемой величины.

Метод вспомагательных измерений используется для исключения погрешностей из-за влияющих величин и неинформативных параметров входного сигнала. Для реальзации этого метода одновременно с измеряемой величиной Х с помощью вспомогательных измерительных устройств производится измерение каждой из влияющих величин и вычисление с помощью вычислительного устройства, а также формул и алгоритмов поправок к результатам измерения.

Метод симметричных наблюдений заключается в проведении многократных наблюдений через равные промежутки времени и усреднении результатов наблюдений, симметрично расположенных относительно среднего наблюдения. Обычно этот метод применяется для исключения прогрессирующих погрешностей, изменяющихся по линейному закону. Так, при измерении сопротивления резистора путем сравнения напряжения на измеряемом и эталонном резисторах, включенных последовательно и питаемых от общего аккумулятора, может возникнуть погрешность вследствие разряда источника питания.
Для исключения этой погрешности проводят три измерения падения напряжения:

  • на эталонном резисторе U01 = I·R0;
  • через равные промежутки времени на измеряемом резисторе UX = (I - ΔI1)·RX;
  • снова на эталонном резисторе U02 = (I - ΔI2)·R0.
  • Если ток изменяется во времени по линейному закону, то ΔI2 = 2ΔI1; I - ΔI1 = (U01 + U02) / (2R0) и RX = R0·2·UX / (U01 + U02).

Метод симметричных наблюдений можно также использовать для устранения других видов погрешностей, например систематических погрешностей из-за влияющих величин, изменяющихся по периодическому закону. В этом случае симметричные наблюдения проводят через половину периода, когда погрешность имеет разные знаки, но одинаковые значения. Таким образом, например, можно исключить погрешность из-за наличия четных гармоник при измерении амплитудного значения напряжения при искаженной форме кривой.

Проблема повышения точности одна из основных в измерениях. Различаются два подхода к повышению точности: конструкторско-технологический и алгоритмический. Первый использовался на протяжении всей истории измерений, когда посредством улучшения технических решений повышалось качество изготавливаемых средств измерений, сопровождавшееся повышением точности измерений. Этот подход, конечно, не исчерпал своих возможностей и широко используется и в настоящее время - совершенствуются используемые материалы, повышается надежность применяемых конструкций, создаются унифицированные измерительные модули, включаемые в состав самых разных средств измерений (например, унифицированные АЦП). Однако, это направление в большей степени, чем к метрологии, относится к области технических измерений. Метрология занимается алгоритмическими способами повышения точности, роль которых стала особенно значительной после того, как появились процессорные измерительные средства.

Рассмотрим, как характеризуется в метрологии опыт повышения точности измерений алгоритмическими методами. Систематизация и описание алгоритмических методов повышения точности опираются на аппарат уравнений измерений и приведенные выше соотношения для погрешностей и вероятностных характеристик погрешностей результатов измерений. Основу систематизации составляют объекты воздействия при повышении точности и адаптация (наличие или отсутствие).

Можно выделить три вида объекта воздействия:

управляемые характеристики измерительных средств;

Процедура повышения точности может быть неадаптивной или адаптивной.

Выбор характеристик измерительных средств. Модель измерительного средства (модуля, блока, прибора или системы), помимо представления реализуемой им операции (процедуры), включает в себя совокупность параметрических и функциональных характеристик. От их значений и вида зависит эффективность выполнения требуемой операции, включая точность измерений. Характеристики могут быть неуправляемыми (динамический диапазон, входной импеданс и т. п.) и управляемыми (время установления для переходных процессов, объем выборки при усреднении и др.). Метод выбора характеристик для повышения точности может быть использован в том случае, если характеристики управляемые.


Выбор числовых характеристик измерительных средств не вызывает проблем, если имеется возможность установить зависимость от нее принятого критерия точности: Θ [∆u * j] = f(α) (α -управляемая числовая характеристика). В этом случае αopt= rad(dD[∆u * j ]/dα = 0). Если область возможных значений α ограничена, т.е. α [αmin, αmax], и αopt, не принадлежит [αmin, αmax], то решение может соответствовать одному из краевых значений. При оптимизации совокупности параметров j>i=1 I a , ищется решение системы уравнений j>i=1 I a = radj ]/dα = 0>.

При выборе функциональных характеристик приходится обращаться к более сложным процедурам решения, т.к. общих подходов к оптимизации функций нет. В ряде случаев вид оптимальной характеристики измерительного преобразования очевиден: при выполнении косвенных измерений оптимальный вид основного функционального преобразования соответствует зависимости измеряемой величины от входною воздействия (если λ =f(y), то именно это преобразование должно выполняться в процессе измерений), оптимальное градуировочное преобразование определяется видом вспомогательного преобразования (если RB(.) - аналоговое вспомогательное преобразование, то оптимальное градуировочное преобразование имеет вид Rв -1 (•)) и т.п. В тех случаях, когда этот подход неприменим универсальный метод выбора функциональной характеристики связан с выбором параметров характеристики, вид которой устанавливается эвристически.

Подавление (фильтраиия) нестабильных погрешностей. В тех случаях, когда измерения приходится выполнять при наличии нестабильных погрешностей уровень которых превышает остальные компоненты полной погрешности, возникает проблема их подавления при этом используется метод, разработанный применительно к задачам обработки полезных сигналов на фоне аддитивных помех с помощью усреднения (фильтрации). Метод заключается в том, что в последовательность составляющих процедуру измерений преобразований включается усреднение. Именно,

Как видим, полагается, что на вход воздействует сумма yj(t) - носителя информации о значении измеряемой величины, и nj(t) - аддитивной помехи, которая соответствует нестабильным погрешностям. Фильтрация будет эффективной, если динамические свойства аддитивной помехи существенно отличаются от динамических свойств измеряемой величины, т.е. если скорость изменения аддитивной помехи много больше скорости изменения у (t). Если на интервале усреднения y,(t) изменяется пренебрежимо мало, а аддитивная помеха многократно существенно меняет свои значения, то происходит сглаживание помехи без заметных изменений y,(t). Представим полную погрешность результата измерения при наличии аддитивной помехи в виде суммы:


(2)

где ∆yλj * - составляющая полной погрешности, обусловленная отличием выполняемых при измерениях преобразований от гипотетических,

∆nλj * - нестабильная составляющая полной погрешности, обусловленная

воздействием аддитивной помехи.

При введении в процедуру идеального усреднения (фильтрации) в силу того, что yj(t) изменяется пренебрежимо мало, ∆yλj * не изменится, а ∆nλj * будет равна


(3)

при использовании аналогового усреднения и


(4)

при использовании числового усреднения.

В результате фильтрации ∆nλj * с ростом объема используемой выборки стремится к математическому ожиданию n(t), а ее дисперсия к нулю. Так, при использовании усреднения в числовой форме и формировании результатов через интервалы времени, превышающие интервал корреляции нестабильной погрешности (усредняются некоррелированные значения погрешности), D[∆nλj * ] = D[nj]/N. Следовательно, фильтрация будет эффективной при


Коррекция_погрешностей заключается в изменении результата измерений с целью повышения его точности. Обычно вносимая в результат измерений поправка определяется на основе априорных знаний о зависимости погрешностей от влияющих факторов и результатов вспомогательных измерений.

В общем случае уравнение измерений с коррекцией погрешности может быть представлено следующим образом:


(5)

где δλj 1* - вносимая в промежуточный результат измерений λj 1* поправка.

Классификацию методов коррекции погрешностей целесообразно проводить на основе их разделения по признаку использования вспомогательных измерений или эталонных воздействий. Вышеприведенный пример относится к коррекции с использованием вспомогательных измерений. Ниже приводится пример, когда коррекция выполняется с использованием эталонных воздействий.

Из изложенного следует, что возможности коррекции погрешностей определяются точностью установления поправки, т.е. достоверностью используемых априорных знаний и погрешностями результатов вспомогательных измерений.

Адаптивные измерения. Использование априорных знаний и результатов вспомогательных и промежуточных измерений для изменения измерительной процедуры позволяет повышать точность измерений с учетом текущих условий или свойств входных воздействий. Различаются адаптация характеристик измерительного средства и алгоритмическая адаптация. В первом случае при неизменной структуре алгоритма в зависимости от текущих условий меняются характеристики, а во втором - вид алгоритма. Так, при переходе от измерений в нормальных условиях к измерениям в условиях, когда дополнительные погрешности становятся значительными, делает целесообразным включение в измерительную процедуру соответствующего корректирующего преобразования. Появление на входе аддитивной помехи стимулирует использование фильтрации и т.п.

В общем случае применительно к двухальтернативному случаю общее уравнение адаптивных алгоритмов измерений имеет вид:


(6)

Здесь ρ(α) - используемый признак (функция в общем случае многомерного параметра а), ρ0 - область возможных значений ρ(α), принадлежность к которой соответствует принятию решения об измерениях без фильтрации R∑(.) - оператор фильтрации.

Адаптивные измерения играют все большую роль в современной метрологии, требуя не только развития соответствующих аппаратных и программных средств, но и создания адекватного метрологического обеспечения.

Алгоритмические методы повышения точности измерений на основе обратных интерполяционных моделей

Широкое применение компьютеров и микропроцессоров в составе современных измерительных приборов и систем делает все более перспективным использование алгоритмических методов повышения точности измерений. К таким методам относятся методы образцовых сигналов и тестовые методы, в основе которых лежит идентификация функции преобразования средства измерений в процессе выполнения цикла специально организованных измерений . Для решения задачи идентификации измерительный канал прибора или системы представляется в виде функциональной модели


,

где – входная величина; – выходная величина; – параметры математической модели.

Наиболее часто в качестве математической модели функции преобразования применяют степенной полином


, (7)


где – порядок полинома.


При этом количество используемых для идентификации образцовых величин или тестов не меньше (+1).

В методе образцовых сигналов, используя результаты преобразования образцовых величин, вычисляют оценки параметров , а затем решают уравнение (1) относительно искомой величины .

В тестовых методах результаты преобразования тестов не позволяют непосредственно оценить параметры . Можно лишь получить зависимости этих параметров от результатов преобразований тестов и их функционального. Подставив эти зависимости в (7), получают алгебраическое уравнение с одним неизвестным . Порядок этого уравнения не меньше и зависит от используемого набора тестов.

Таким образом, в случае применения модели (7) и в методах образцовых сигналов, и в тестовых методах для нахождения оценки значения измеряемой величины необходимо решить уравнение, порядок которого не меньше порядка используемой модели. В связи с этим в практике применялись, главным образом, линейные и кусочно-линейные модели, изредка – модели второго порядка, что ограничивало достижимую точность измерений.

В данной статье рассматриваются методы повышения точности измерений на основе обратных интерполяционных моделей, свободные от указанного недостатка.

Обратная математическая модель измерительного канала может быть представлена с помощью интерполяционной формулы Лагранжа:


, (8)

где – значение измеряемой величины; – значение выходной величины измерительного канала, соответствующее значению на его входе; – номер узла интерполяции; – порядок интерполяционного полинома;


– многочлен Лагранжа; (9)

– значения выходной величины в узлах интерполяции; – значения входной величины измерительного канала в -ом узле интерполяции.

– это известные значения входной величины в случае подачи образцовых воздействий или известные функции в случае формирования тестов на входе измерительного канала. В практике чаще всего применяются линейные тесты. В связи с этим предположим, что – линейные функции:


, (10)

где и – постоянные и известные параметры -го воздействия на входе измерительного канала.

Функции (10) позволяют с единых позиций рассматривать как методы образцовых сигналов, так и тестовые методы повышения точности. При этом возможны следующие ситуации:

≠ 0; =0. В этом случае на вход подается образцовое воздействие, формируемое с помощью меры, значение которого равно ;

= 0; ≠0;≠1, т.е. = . В этом случае на входе формируется мультипликативный тест;

≠ 0; ≠0;≠1. В этом случае формируется комбинированный тест, содержащий аддитивную и мультипликативную составляющие.


Подставив формулу (10) в (8) и решив полученное линейное уравнение относительно с учетом (9), получим формулу для вычисления искомого значения измеряемой величины:


. (11)

Формула (5) является единой расчетной формулой как для методов образцовых сигналов, так и для тестовых методов повышения точности. При этом следует иметь в виду, что общее количество измерений равно (+2) и включает в себя одно измерение непосредственно и (+1) измерение образцовых величин или тестов.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.


измерения. За интервал времени (t = const) выполняют несколько наблюдений, затем вычислительное устройство, входящее в состав данного прибора вычисляет среднеарифметическое и оценку СКО. Метод многоканальных измерений аналогичен методу параллельных измерений. Имеется несколько идентичных цепей (каналов) и вычислительное устройство, в котором обрабатываются результаты параллельных измерений, вычисляя среднеарифметическое и оценку СКО. Метод параметрической стабилизации (называемый конструктивно-технологическим) заключается в стабилизации статической характеристики средства измерения. Параметрическая стабилизация реализуется путем изготовления средства измерения из более точных и стабильных элементов, параметры которых мало подвержены внешним влияниям: термостабилизация, экранировка. Данный метод уменьшает систематическую и случайную погрешность измерения, он является классическим в приборостроении. На основе этого метода, до сих пор, разрабатывается парк (современных) средств измерений. Структурные методыоснованы на том, что в состав прибора включаются дополнительные узлы, элементы и меры обеспечивающие повышение точности измерения, за счет информации полученной с их помощью. Структурные методы, повышения точности средств измерения, подразделяются на: методы обеспечивающие стабилизацию статической характеристики средства измерения; методы основанные на коррекции этой характеристики.Структурные методы стабилизации статической характеристики средств измерения.Метод отрицательной обратной связи реализуем только при наличии преобразовательных элементов (преобразователей) способных осуществить преобразование выходного сигнала во входной (обратный преобразователь).


1 – чувствительный элемент,2 – преобразователь,3 – измерительный механизм,4 – отсчетное устройство,5 – элемент сравнения,6 – обратный преобразователь.


Выходной сигнал преобразуется во входной примерно равный сигнал, но с обратным знаком – это дает стабилизацию статической характеристики. Применение данного метода обеспечивает уменьшение мультипликативной ошибки и погрешности нелинейности, относительная аддитивная погрешность при этом не изменяется. В то же время метод уменьшает чувствительность средства измерения. Аддитивная погрешность – составляющая систематической погрешности средства измерения одинаковая на всем диапазоне и не зависящая от величины входного измерительного сигнала. Мультипликативная погрешность – составляющая систематической погрешности средства измерения, изменяющаяся пропорционально значению величины входного измерительного сигнала. Данный метод повышает точность средства измерения и на ряду с методом параметрической стабилизации является наиболее распространенным. Метод инвариантности состоит в том, что в средстве измерения помимо измерительной цепи (канала) имеется сравнительная цепь (канал) к которой не подается входной сигнал, но которая, как и измерительная цепь находится под воздействием некоторой влияющей величины. P.S. Инвариантность – независимость измеряемого сигнала от воздействия влияющих величин. Использование разности сигналов измерительной и сравнительных цепей при дифференциальном включении обеспечивает независимость (инвариантность) результирующей сигнала средства измерения от влияющей величины, т.е. метод обеспечивает исключение дополнительной погрешности вызванной изменением некоторой (как правило) основной влияющей величины. Данный метод широко используется в аналитическом приборостроении.Метод модуляции состоит в том, что сигнал поступающий на вход средства измерения или параметры этого средства измерения подвергаются принудительным периодическим изменениям (модуляциям) с частотой не совпадающей (обычно более высокой) с областью частот измеряемого сигнала. Использование метода модуляции позволяет уменьшить погрешности от сил трения, явления поляризации и гистерезиса. Метод прямого хода состоит в том, что измеряемый сигнал поступает к чувствительному элементу средства измерения через ключ, с помощью которого осуществляется периодическое по времени отключение измеряемого сигнала от чувствительного элемента и подачи к последнему, сигнала, значение которого равно нулю. Это обеспечивает работу средства измерения по восходящей ветви статической характеристики при всех значениях измеряемого сигнала, что исключает наиболее существенную погрешность многих средств измерения – погрешность вариации. Структурные методы коррекции.Метод вспомогательных измерений заключается, в автоматизации процесса учета дополнительной погрешности средства измерения, по известным функциям влияния ряда влияющих величин, и автоматической коррекции значения выходного сигнала средства измерения. Метод обратного преобразования (итерационный метод) базируется на использовании дополнительно в составе средства измерения кроме прямой измерительной цепи (прямого преобразователя) цепи способной осуществлять обратное преобразование выходного сигнала (обратный преобразователь) и имеющий существенно большую точность, чем цепь прямого преобразования. Результаты измерения получают путем итерации. P.S. Итерация – повторение, повторное исследование.В процессе каждой итерации последовательно осуществляется: прямое преобразование измеряемой величины и запоминание результата х1; обратное преобразование х1 в х1 I ; прямое преобразование х1 I и сравнение полученного х1 I и запомненного х1 на основе которого формируется корректирующий сигнал. Обратный преобразователь играет роль как бы многозначной меры, по которой характеризуется статическая характеристика прямого преобразователя. Метод обратного преобразования позволяет уменьшить аддитивную и мультипликативную погрешности средства измерения.Метод образцовых сигналов (образцовых мер) состоит в определении в каждом цикле измерения реальной функции преобразования средства измерения с помощью образцовых сигналов (мер) т.е. метод состоит в автоматической градуировке средства измерения в каждом цикле. Цикл включает в себя: измерение физической величины, поочередное измерение одной или нескольких мер, решение системы уравнений с помощью вычислительного устройства из которой определяют значение измеряемой физической величины. Метод позволяет уменьшить аддитивную и мультипликативную погрешности, а так же погрешности нелинейности. Тестовый метод сводится к проведению совокупных измерений в каждом цикле проведения измерений, кроме измерения физических величин поступающих на вход средства измерения. Осуществляется измерение величины тестов, каждое из которых формируется из меры и измеряемой величины. Значение измеряемой величины определяется из системы уравнений решаемое вычислительным устройством. По существу данный метод является развитием метода образцовых сигналов.

Читайте также: