МЕТОД НЕЛИНЕЙНОЙ АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ

Аннотация

Целью исследования является изучение возможности применения метода и методики кусочно-нелинейной аппроксимации для высокоточного описания (распознавания) характеристик преобразования первичных измерительных приборов (датчиков), функция преобразования (ФП) которых имеет достаточно сложный вид и трудноописываемую математическую модель. Материалы и методы. Чтобы с высокой точностью описывать такой тип характеристик преобразователя, надо разбить на нелинейные интервалы весь диапазон измерений. Каждый интервал аппроксимации образует последовательность, располагаясь между точками экстремума рассматриваемой ФП, и полностью покрывает его. Также важно определить третью точку между соседними точками экстремума, потому что эта точка является самой большой точкой изгиба или поворота ФX и позволяет выразить этот интервал аппроксимации в виде двух полиномов, отличающихся друг от друга. Таким образом, каждый интервал аппроксимации выражается в виде двух нелинейных функций – квадратных трехчленов или кубических уравнений – и очень близок к значениям реального ФП в этом интервале, описывая реальный ФП с большой точностью. Результаты. Для реализации вышеизложенного созданы гибридные тестовые и структурные методы измерений, а также соответствующий алгоритм реализации этих процедур измерений. При тестовых методах измерения используются простые аддитивные, мультипликативные и комбинации этих тестов – гибридные тестовые измерения, автоматически исправляются или автокомпенсируются погрешности и обеспечивается высокая точность измерений. Заключение. В отличие от известных методов аппроксимации, при таком подходе с высокой точностью идентифицируются текущие состояния первичного средства измерения (прибора) ФП, производится автоматическая калибровка, а самое эффективное – дрейф (перемещение) ФП. Поскольку измерения, выполняемые в любой момент времени, производятся относительно ситуации (значения), в которой определяется характеристика преобразования датчика, в результате точность измерения существенно увеличивается. Все это возможно благодаря интеллектуальной информационно-измерительной системе, построенной на основе структурных и алгоритмически-тестовых методов измерения, и ее интеллектуальному информационному обеспечению.