Чувствительность. Порог чувствительности. Динамические характеристики иу.
Чувствительность это:
S=dV/dH, где V – выходной сигнал, H – измеряемая величина
Для пропорциональных статических ФП: S=V/H
При нелинейной СПФ: S=f(H)
S – величина размерная
Порог чувствительности - изменение измеряемой величины, вызывающее наименьшее различимое изменение показаний.
Режим работы измерительного устройства, при котором значения выходного и входного сигналов изменяются во времени, называют динамическим (нестационарным или неравновесным).
Практически все измерительные устройства имеют в своем составе инерционные элементы, а именно: подвижные механические узлы, электрические и пневматические емкости, индуктивности, элементы, обладающие тепловой инерцией и т.п. Наличие инерционных элементов определяет инерционность всего измерительного устройства, т.е. приводит к тому, что в динамическом режиме мгновенное значение выходного сигнала измерительного устройства зависит не только от мгновенного значения входного сигнала, но и от любых изменений этого сигнала, т.е. от его первой, второй производных и производных более высокого порядка. Указанные инерционные свойства измерительных устройств определяют динамической характеристикой.
Динамическая характеристика измерительного устройства - это зависимость выходного сигнала от входного в динамическом режиме работы.
Динамическую характеристику измерительного устройства принято описывать дифференциальным уравнением, передаточной или комплексной частотной функциями.
Режимы работы измерительного устройства.
В качестве показателя влияющего воздействия используется безразмерная величина – отношение модулей импеданса измерительной параметрической ячейки:
B=Zb/Z
Zb – импеданс измерительной ячейки при наличии ВВ
Z - импеданс измерительной ячейки без ВВ
Индивидуальная сфп иу. Погрешность нелинейности. Аналитическое описание эмпирической фп.
Индивидуальная СФП – градуировочная зависимость, описывающая конкретный экземпляр ИУ.
Погрешность нелинейности – погрешность, показывающая максимальное отклонение преобразованной величины от идеальной прямой на всем диапазоне преобразования.
В лекциях нету, но вроде как это можно сюда применить, хотя я не уверен что это то:
Восстановление СФП используя МНК.
МНК – метод наименьших квадратов, в основном используется для восстановления вида функции (чаще всего линейной) по набору значений. Т.к. сфп выражает линейную зависимость входного параметра от выходного на диапазоне значений, то мы можем использовать этот метод для ее определения.
Примем что СФП должна удовлетворять формуле y = a + bx (прямая, не проходящая через начало координат).
Задача состоит в том, чтобы по имеющемуся набору значений xi, yi найти наилучшие значения a и b.
Составим квадратичную форму φ , равную сумме квадратов отклонений точек xi, yi от прямой
и найдем значения a и b , при которых φ имеет минимум
;
Совместное решение этих уравнений дает
.
Подставив полученные значения получим уравнения искомой СФП.