Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback

Computer analysis of multiple measurements with the sensor's quadratic transformation function

Computer analysis of multiple measurements with the sensor's quadratic transformation function

Abstract

The object of research is multiple measurements. The research aims to improve the accuracy of multiple measurements with a non-linear and unstable sensor transformation function. It is proved that the redundant measurement equation ensures the independence of the measurement result from the parameters of the transformation function and their deviations from the nominal values. It was found that the result of redundant measurements is affected by the reproduction errors of normalized temperatures T1 and T2. It is shown that the best accuracy results are obtained with a reproduction error of normalized temperature T2 within ±1.0 % and temperature T1 within ±0.1 %. This makes it possible to reduce the accuracy requirements for the source of reproduction of normalized temperature Т2. The possibility of processing the results of multiple measurements by two approaches is presented. Computer modeling using the first approach found that with a reproduction error of normalized temperature T2 within ±0.5 %, the relative measurement error is 0.003 %. When modeling the second approach, the relative error is 0.05 %. It was also found that with an increase in the reproduction error of normalized temperature T2 to ±1.0 %, the value of the relative error is 0.04 %. Due to this, when applying the second approach, it becomes possible to choose a non-high-precision source of reproduction of normalized temperature T2. In addition, the sensitivity of the second approach to the digit range of measuring devices was found, which leads to the dependence of the measurement result on their accuracy. There are reasons to assert the possibility of increasing the accuracy of multiple measurements by processing the results of intermediate measurements according to redundant measurement equations using two approaches

Об’єктом дослідження є багатократні вимірювання. Дослідження спрямовані на підвищення точності багатократних вимірюваннях при нелінійній і нестабільній функції перетворення сенсора. Доведено, що завдяки рівнянню надлишкових вимірювань забезпечується незалежність результату вимірювань від параметрів функції перетворення та їх відхилень від номінальних значень. Встановлено, що на результат надлишкових вимірювань мають вплив похибки відтворення нормованих за значенням температур Т1 та Т2. Показано, що найкращі результати по точності отримують при похибці відтворення нормованої за значенням температури Т2 в межах ±1,0 %, а температури Т1 в межах ±0,1 %. Завдяки цьому стає можливим знизити вимогами по точності до джерела відтворення нормованої за значенням температури Т2. Представлена можливість обробки результатів багатократних вимірювань по двом підходам. Проведеним комп’ютерним моделюванням по першому підходу встановлено, що при похибці відтворення нормованої за значенням температури Т2 в межах ±0,5 % відносна похибка вимірювання становитиме 0,003 %. При моделюванні другого підходу відносна похибка буде складати 0,05 %. З’ясовано також, що при збільшенні похибки відтворення нормованої за значенням температури Т2 до ±1,0 % значення відносної похибки становитиме 0,04 %. Завдяки цьому при застосуванні другого підходу стає можливим обирати невисокоточне джерело відтворення нормованої за значенням температури Т2. Крім того, встановлено чутливість другого підходу до розрядності вимірювальних пристроїв, що призводить до залежності результату вимірювання від їх точності. Є підстави стверджувати про можливість підвищення точності багатократних вимірювань за рахунок обробки результатів проміжних вимірювань за рівняннями надлишкових вимірювань по двом підходам

Keywords

accuracy improvement, redundancy, function parameters, підвищення точності, багатократні вимірювання, квадратична функція перетворення, quadratic transformation function, параметри функції, multiple measurements, надлишковість

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold