4_测量数据处理

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精准测量的四种常用技巧

精准测量的四种常用技巧

精准测量的四种常用技巧精准测量是各个领域中重要的一环,无论是科学研究、工程实践还是日常生活中,我们都需要进行各种测量来获取准确的数据。

而如何进行精准测量,则需要掌握一些常用的技巧。

本文将介绍四种常用的精准测量技巧,帮助读者在实践中取得更准确的测量结果。

1. 校准仪器在进行测量之前,首先要确保所使用的测量仪器是准确的,因为任何仪器都有可能存在误差。

校准仪器是一种常用的技巧,可以通过与已知准确值的比对来检验仪器是否准确。

这个过程可以通过专门的校准设备进行,也可以通过与其他已经校准的仪器进行比较来完成。

只有确保仪器的准确性,才能保证后续测量结果的准确性。

2. 选择合适的测量方法不同的测量对象和场景需要采用不同的测量方法,选择合适的测量方法是精准测量的关键。

例如,在测量长度时,可以使用直尺和卷尺等传统工具,也可以使用激光测距仪等高精度设备。

在测量重量时,可以使用天平或电子秤等经典工具,也可以使用核磁共振仪等专业设备。

根据测量对象的具体特点和测量需求,选择合适的测量方法,有助于提高测量结果的准确性。

3. 控制环境因素环境因素对测量结果的准确性有着重要影响。

例如,温度、湿度、光照等因素都可能对测量结果产生偏差。

因此,在进行测量时,需要尽可能控制环境因素的影响。

可以选择在恒温室内进行测量,避免温度波动;或是使用遮光罩控制光照,防止光线干扰。

此外,还要避免空气流动产生的涡流,以及其他可能导致结果偏差的因素。

通过控制环境因素,可以提高测量的准确性。

4. 重复测量与数据处理在进行精准测量时,单次测量结果的准确性有限。

为了获得更可靠的数据,可以进行多次测量,并对测量数据进行处理。

通过多次测量可以减小随机误差的影响,并获得更稳定的平均值。

而数据处理则可以通过统计分析方法来剔除异常值、计算标准差等,进一步提高数据的准确性。

重复测量与数据处理的结合,可以增加测量结果的可信度。

总结而言,精准测量技巧包括校准仪器、选择合适的测量方法、控制环境因素以及重复测量与数据处理。

测量数据预处理

测量数据预处理

平均值滤波 平均值滤波就是对多个采样值进行平均算法,这 是消除随机误差最常用的方法。具体又可分为如下几 种。 3 、算术平均滤波 算术平均滤波是在采样周期T 内,对测量信号y 进 行N 次采样,把N 个采样值相加后的算术平均值作为本 次的有效采样值,即
算术平均滤波
1 y (k ) = N

i =1
N
yi
采样次数N 值决定了信号的平滑度和灵敏度。提 高N 的值,可提高平滑度,但系统的灵敏度随之降 低,采样次数N 的取值随被控对象的不同而不同。一 般情况下,流量信号可取1 0 左右,压力信号可取4 左 右,温度、成分等缓变信号可取2 甚至不进行算术平 均。
算术平均值法是对输入的N 个采样数据x i ( i = 1 ~ N ) ,寻找这样一个y ,使y 与各采样值间的偏差的平方 和为最小,使
2限速滤波
若顺序采样时刻t 1 、t 2 和t 3 所采集的参数分别为X 1 、X 2 和 X 3 ,则:
当| X 2 X 1 | ≤△X 时,X 2 输入微机; 当| X 2 X 1 | >△ X 时, X 2 不被采用,但仍保留,再 继续采样一次,得 X 3 当| X 3 X 2 | ≤△X 时,X 3 输入微机; 当| X 3 X 2 | >△X 时,取( X 3 +X 2 ) / 2 输入微机。 此法是一种折衷方法,兼顾了采样的实时性与连 续性
滑动平均滤波算法的最大优势就是实时性好,提 高了系统的响应速度。 对周期 性干扰有抑制作用,减少了总的采样次 数,提高 了 采样速度。*不适用脉冲干扰比较严重的 场合。 提示:在滑动平均值滤波开始时,要先采集N 个数 据存放在缓冲区中,然后再做滑动平均值滤波。
1 、限幅滤波 限幅滤波是滤掉采样值变化过大的信号。经验说 明,生产过程中许多物理量的变化需要一定的时间, 因此相邻两次采样值之间的变化幅度应在一定的限度 之内。限幅滤波就是把两次相邻的采样值相减,求其 增量的绝对值,再与两次采样所允许的最大差值∆Y进 行比较,如果小于或等于∆Y ,表示本次采样值y ( k ) 是 ( n ) 为有效采样值;反之,y ( ) 是不真实 真实的,则取y 的, 则取上次采样值y ( n 1 ) 作为本次有效采样值。 限幅滤波对随机干扰或采样器不稳定引起的失真 有良好的滤波效果。

测量数据的处理与分析方法介绍

测量数据的处理与分析方法介绍

测量数据的处理与分析方法介绍一、引言在科学研究和工程实践中,测量数据的处理与分析是十分重要的一环。

准确地处理和分析测量数据可以帮助我们揭示事物本质、找出规律,并且为决策提供可靠的依据。

本文将介绍一些常见的测量数据处理和分析方法,以帮助读者更好地掌握这一领域的技巧。

二、数据处理方法1. 数据清理数据清理是数据处理的第一步,目的是排除无效或异常数据。

常见的数据清理方法包括查找和删除重复数据、填充缺失值、剔除异常值等。

对于重复数据,可以通过排序和比较相邻数据的方式来发现和删除。

对于缺失值,可以使用插值方法进行填充,比如线性插值、多项式插值等。

对于异常值,可以采用统计方法或专业领域知识进行识别和剔除。

2. 数据转换数据转换是对原始数据进行处理以满足特定需求的过程。

常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数转换等。

标准化可以将数据转换为均值为0,方差为1的标准正态分布,以方便进行比较和综合分析。

归一化可以将数据映射到[0,1]的范围内,以消除不同量级的影响。

对于数量级差异较大的数据,可以使用对数转换来减小差异,使数据更接近正态分布。

3. 数据聚合数据聚合是将多个数据合并为一个数据的过程,常见的数据聚合方法包括求和、平均、中位数等。

数据聚合可以帮助我们从大量细节中提取出关键信息,进行更加简洁和直观的分析。

三、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的统计方法。

常见的描述统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。

通过计算这些统计指标,我们可以了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度,从而为后续的分析提供基础。

2. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关联关系的统计方法。

常见的相关分析方法包括Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。

通过相关分析,我们可以了解和评估不同变量之间的相关性,从而揭示变量之间的内在关系。

3. 回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的统计方法。

传统测量知识点总结

传统测量知识点总结

传统测量知识点总结一、测量的定义和基本概念测量是指利用一定的仪器和方法,对物体或现象的某些特征进行定量描述和比较的过程。

测量的基本概念包括测量的目的、测量的对象、测量的方法、测量的精度和测量结果的处理等。

二、常用测量仪器和工具1. 刻度尺:用于测量物体的长度、宽度等线性尺寸。

2. 量角器:用于测量物体之间的夹角。

3. 游标卡尺:用于测量物体的内径、外径等尺寸。

4. 卷尺:用于测量比较长的线性距离。

5. 测量显微镜:用于测量微小的尺寸。

6. 电子秤、天平:用于测量物体的质量。

7. 雷达、测距仪:用于测量物体的距离。

8. 仪表仪器:用于测量物体的温度、压力、流量等物理量。

三、测量的误差及其处理方法1. 系统误差:由于测量仪器本身的不准确性或者测量方法的局限性引起的误差。

2. 随机误差:由于环境因素、人为因素等引起的不确定性误差。

3. 绝对误差、相对误差:描述测量结果的准确程度。

4. 误差的处理方法:重复测量、平均值、误差传递等方法。

四、测量数据的处理与分析1. 数据的整理:整理测量数据,得出测量结果。

2. 数据的分析:利用统计学方法对测量数据进行分析,得出结论。

3. 数据的可靠性:评估测量数据的可信度和准确性。

五、光学测量与传感器测量1. 光学测量:包括白光干涉、激光干涉、衍射等测量方法。

2. 传感器测量:包括温度传感器、压力传感器、液位传感器等各种传感器的测量原理和应用。

六、地理测量与导航定位1. 地理测量:包括地图制图、测量测绘、地理信息系统等领域的测量技术。

2. 导航定位:包括GPS定位、惯性导航、地面测量等定位技术的原理和应用。

七、工程测量与土木测量1. 工程测量:包括建筑工程、道路工程、水利工程等领域的测量技术。

2. 土木测量:包括地质勘探、地形测量、地下管道测量等土木工程领域的测量技术。

八、化学分析与质量检测1. 化学分析:包括质量分析、结构分析等化学分析技术。

2. 质量检测:包括产品质量检测、环境质量检测等质量检测技术。

如何进行角度测量数据的处理

如何进行角度测量数据的处理

如何进行角度测量数据的处理在科学研究和实验中,角度测量是一项常见的任务。

无论是测量天文学中的星体角度,还是工程学中的结构角度,正确处理角度测量数据是至关重要的。

本文将探讨如何进行角度测量数据的处理,以确保结果的准确性和可靠性。

一、角度测量的基础知识在开始讨论角度测量数据的处理之前,我们首先需要了解一些基本的概念和知识。

角度是指两条线之间的夹角或是一个物体相对于参考点的偏移量。

在实际测量中,我们通常使用角度仪器,如测角器、转台等设备来进行测量。

二、角度测量的误差来源在角度测量过程中,往往会面临各种误差源。

这些误差会对测量结果产生一定的影响,因此在处理数据时,需要对这些误差进行合理的处理。

常见的误差来源包括仪器误差、环境因素、人为误差等。

1. 仪器误差:仪器本身的制造和使用过程中存在一定的不确定性,这会导致测量结果的误差。

为了减小仪器误差,我们可以选择精度更高的仪器,或是进行校准和调整。

2. 环境因素:包括温度、湿度等环境条件的变化都可能会对角度测量结果产生影响。

为了降低环境因素的干扰,我们可以在实验前进行环境条件的调节和控制。

3. 人为误差:操作人员的技术水平和步骤的不规范都可能会导致角度测量的误差。

为了减小这种误差,我们可以进行专业培训和实践,确保测量的准确性。

三、角度测量数据的处理方法在角度测量完成后,我们需要对所得到的数据进行处理,以获得最终准确的结果。

下面介绍几种常用的处理方法:1. 平均值法:在进行多次角度测量时,可能会存在一定的随机误差。

为了消除这种误差的影响,我们可以进行多次测量,并计算其平均值作为最终结果。

这样可以有效减小随机误差的影响,提高测量结果的可靠性。

2. 加权平均法:对于不同测量的数据,其准确性和可靠性可能存在差异。

对于准确性较高的测量结果,我们可以采用较大的权重进行处理。

这种方法能够更好地考虑不同测量结果的质量差异,从而得到更为准确的结果。

3. 合成法:在某些情况下,我们可能需要将多个测量结果合并为一个整体结果。

实验数据处理的几种方法

实验数据处理的几种方法

1.4 实验数据处理的几种方法物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。

对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等,从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。

它是实验方法的一个重要组成部分,是实验课的基本训练内容。

本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。

1.4.1列表法列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。

列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。

设计记录表格时要做到:(1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

(2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。

但不要把单位写在数字后。

(3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。

列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

(4)表格要加上必要的说明。

实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

1.4.2作图法作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。

作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。

作图法的基本规则是:(1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

( 2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。

,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。

纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

(3)描点和连线。

根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。

一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“ +”、“×”、“·”、“Δ” 等符号标出,以免混淆。

测绘数据处理的基本方法

测绘数据处理的基本方法

测绘数据处理的基本方法测绘数据处理是指对测绘过程中获得的数据进行处理和分析的过程。

这些数据包括地理坐标、高程、形状等信息,可以应用于地图制作、工程规划、环境监测等领域。

本文将介绍测绘数据处理的基本方法,包括数据采集、数据预处理、数据管理和数据分析。

一、数据采集数据采集是测绘数据处理的第一步,它的质量和准确性直接影响后续处理结果的可靠性。

常见的数据采集方法包括地面测量、GPS测量和遥感影像获取。

地面测量是通过使用测量仪器和设备在地面上直接测量目标物体的位置、高程等信息。

这种方法适用于小范围、高精度需求的场景,如土地测绘、建筑物测量等。

地面测量需要有经过专业培训的测量人员操作,并且测量结果需要经过精确的校正和纠正。

GPS测量是利用全球定位系统(GPS)接收卫星信号,测量目标物体的经纬度和高程信息。

GPS测量可以实现大范围、高效率的数据采集,常用于地理信息系统(GIS)中。

但是,由于GPS信号受到建筑物、树木等遮挡物的影响,可能导致误差的产生,因此在数据处理中需要结合其他数据源进行校正。

遥感影像获取是通过卫星、飞机等载具获取地球表面的影像图像,并提取出目标的地理信息。

遥感影像可以提供大范围、多时相的数据,广泛应用于不同领域,如土地利用调查、环境监测等。

遥感影像的处理包括图像配准、地物分类等步骤,以提取出有效的地理信息。

二、数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、校正和转换的过程。

这个步骤的目的是消除数据中的噪声、误差和不一致性,以确保后续处理的准确性和可靠性。

数据清洗主要是对原始数据进行筛选和过滤,删除冗余和无效数据,并对数据进行加密和保护。

数据清洗可以通过编程和算法进行自动化处理,也可以通过人工的方式进行。

数据校正是根据地面控制点或其他高精度数据源对采集数据进行校正和纠正。

校正的目的是消除数据采集过程中的误差,提高数据的准确性。

常见的校正方法包括重叠区域校正、外业观测数据校正等。

数据转换是将不同坐标系统、投影系统、数据格式的数据转换为一致的格式,以便于后续处理和分析。

测量误差和数据处理的意义与方法教程

测量误差和数据处理的意义与方法教程

(1)测量不适用于标称特性; (2)测量意味着量的比较并包括实体的计数; (3)测量的先决条件是对测量结果预期用途相适 应的量的描述、测量程序以及根据规定测量程序 进行操作的经校准的测量系统。



计量器具出厂检验评定是否合格所 1、测量结果由测得值及有关其可信程度的信息组成 得到的测得值; 测量得到的仅仅是被测量的估计 人们一般在使用合格的计量器具进 值,其可信程度由测量不确定度 2、对于某些用途而言,如果认为测量不确定度可以忽 行测量中,所得到的测得值都是测 来定量表示。因此通常情况下, 略不计,则测量结果可以仅用被测量的估计值表示,也 量结果,都不需要附有测量不确定 测量结果表示为被测量的估计值 就是此时测量结果可表示为单个测得的量值。在许多领 度信息,如在医院测量体温,知道 域中这是表示测量结果的常用方式 及其测量不确定度,必要时还要 多少度即可,不会再说体温计测得 给出不确定度的自由度。 3、对于间接测量,被测量的估计值是由各直接测量的 值的测量不确定度是多少。 输入量的量值经计算获得的,其中各直接测量的量值的 单个测得的量值或对重复测量的算 不确定度都会对被测量的测量结果的不确定度有贡献 术平均值、经修正或未经修正都是 4、在传统文献和VIM的以前版本中,测量结果定义为赋 测得值,均代表测量结果的量值。 予被测量的量值,并根据上下文说明是指示值、未修正 结果还是已修正结果。


设某一被测电流约为70mA,现有两块表, 一块是0.1级,标称范围为0~300mA;另 一块是0.2级,标称范围为0 ~ 100mA, 问采用哪块表测量准确度高? 对第一块表:
r (rmax x N ) / x (0.1% 300) / 70 0.43%
对第二块表
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4.2.2 量程切换的方法
自动量程转换电路随其用途有多种 的形式,但就其组成来说可以分为衰减 器、放大器、接口及开关驱动三部分。
图4-2-2 程控放大器和程控衰减器
量程(上限)值
x max E SK
一、改变量程值方法 1、改变E 2、改变S 3、改变K――最常用
二、改变K的常用电路 数控放大器――由多路开关MUX和放大器构 成,如图4-2-2(a)所示。 程控衰减器――由多路开关MUX和电阻分压 网络构成,如图4-2-2(b)所示。 MUX――用作“量程切换开关”。
许多传感器都设置了专门的调零电路,当被
测非电量为零而传感器的输出不为零,可调 整调零电路中的调零电位器实现调零。
2、电桥调零电路
Rp1为调零电位器,调整它可使温度为0℃时,电桥输出电压为零。
3、放大器输入偏移调零电路
放大器输入电压
U
x
U
a
xS
x
(4-1-9)
式中,Ua为前级测量电路的零位输出。Ux为使输出电压U0 在x=0时为零。 在图(a)中,须调整Ub,使Ub=Ua
图4-2-1 量程自动切换原理框图
Dx
U q
x

xSK E / D FS
一、量程判别条件:
“超量程”条件 “欠量程”条件 “最佳量程”条件
D x D FS
1
1
数字判别
Dx
0
0
D x D FS
模拟判别
U
x
E
E
0 D FS
U
E
x
0 D FS
U
x
E
二、模拟判别的方法――窗口比较器
图4-3-2锅炉报警电路原理图
二、锅炉报警系统程序设计
1、报警参数和标志存放地址的分配: ①设一个报警标志单元如20H单元,无报警时 20H清0,有报警时20H置“1”; ②水位、温度、压力三个参数采样值分别存放在 SAMP为首地址的内存单元中; ③5个报警点分别存放在30H~34H内部RAM中。 水位上、下限用MAX1、MIN1表示;温度上、下 限用MAX2、MIN2表示,蒸汽压力用MIN3表示, 依次存于30H~34H单元。 2、报警程序框图――如图4-3-3所示。 子程序清单详见教材。
第四章 测量数据处理
测控技术与仪器系
测量数据处理 数据处理能力是测控系统(仪器)水平
的标志,不能充分发挥软件优势作用, 则测控系统(仪器)等同于硬件化的数 字式仪器. 测量精度和可靠性是仪器的重要指标, 引入数据处理算法后,使许多原来靠硬 件电路难以实现的信号处理问题得以解 决,从而克服和弥补了包括传感器在内 的各个测量环节中硬件本身的缺陷或弱 点,提高了仪器的综合性能。
已知集成温度传感器AD590的输出电流-温度系数为1μA/°K , 试分析AD590数字温度计电路中两电位器的作用,计算100℃ 时ICL7106差动输入电压。
图4-1-4 AD590数字温度计电路
解:电位器RP1用于调整灵敏度误差,电位器RP2用 于调整零位误差。
调整电位器RP1,使其与电阻R1的并联电阻值正好
2.确定性

自动量程转换的确定性是指在升、降量程时,不应该 发生两个相邻量程间反复选择的现象。这种情况的出 现是由于分档差的存在所造成的。 量程选择的不确定性可以通过给定升降阈值回差的方 法来解决。通常可采用减小降量程阈值的方法。例如, 降量程阈值选择满度值的9.5%而不是10%,升量程阈 值为100%。这样,只要两个相邻量程的测量误差绝对 值之和不超过0.5%,就不会造成被选量程的不确定性。


窗口比较电平:
通常取: 若
U x U
H
U
H
E
U

L
U
L

E
0 N FS

U
H
0 . 95 E

U
H
/ 10
(4-2-7)
,则窗口比较器发出“过量程”信号;
L


U
x
U
,则窗口比较器发出“欠量程”信号。
三、数字判别的方法
1、高位检测法――读取A/D转换数据的高两位 或高三位: 若都为“1”,则“过量程”, 若都为“0”,则“欠量程”。 2、A/D自检测法――A/D自身提供“过量程” 和“欠量程”指示信号。
在图(b)中,须调整Ub和R2,使Ua/R1=-Ub/R2
在图(c)中,须调整Ub使Ub=Ua。
4、A/D转换器调零电路
若A/D的输入高端和低端分别加被测电压和偏移电压,则有
N U
x
Ub q

U
x
Ua q

(U a S x ) U a q

S x q
(4-1-10)
式中S-传感器和A/D转换之前模拟电路的总灵敏度, q-A/D转换器的量化单位,即N=1所对应的模拟电压。
达10kΩ,就可使
U
x
1 A 10 k ( 273 t ) ( 2730 10 t ) mV
由上式可见,t=0℃时, U
x
U
a
2730 mV
。ICL7106
输入低端电压为
U
b
1 . 235 V (1
R3 RP2 R2
)
U
x
U b 10 t ( mV )
四、误差ห้องสมุดไป่ตู้正的软件实现
按照公式(4-1-7)或(4-1-8)编写专
门的计算子程序 将最近执行“误差校准”操作获得的最新的 校准数据(x1、y1)、(x2、y2)存入内存 ; 每次测量后调用计算子程序,从输出读数x计 算出被测量y
4.1.2 硬件校正方法
一、零位调整电路
1、传感器调零电路
对不包含任何非线性环节的数字化测量 通道,图中(b)和(d)中A/D转换结果Di与 被测量xi=x0Ni,存在如下线性关系:
Di KU E /N
本章主要内容
4.1 零位和灵敏度的误差校正
4.2 量程自动切换
4.3 超限自动报警
4.4 标度变换
4.5 非线性校正算法
4.6 数字滤波
4.1 零位和灵敏度的误差校正
测控系统(仪器)与常规仪器一样,由于传
感器、测量电路、信号放大器等不可避免的
存在温度和时间漂移,给整个仪器引入零位
误差和增益误差。这类误差属于系统误差。
调整电位器RP2,使 U
b
U
a
2730 mV
,即
可使ICL7106差动输入电压为
U
x
U b 10 t ( mV )
由上式可见, ICL7106差动输入电压0℃ 时正好为0mV ,100℃时正好为1000mV。
二、灵敏度调整的硬件实现
1、调整传感器本身的灵敏度,如图4-1-4 中电位器RP1 2、调整传感器电桥电源电压

1.尽可能高的测量速度 自动量程切换的测量速度,是指根据被测量的大小自动选
择合适量程并完成一次测量的速度。一般来说,当读数的 十进制位数大于等于量程档数时,应该只需经过一次中间 测量就可以找到正确的量程。因而,在发生超量程时,只 需经过一次高量程的测量,即可找到正确的量程。而在降 量程的时候,只需将读数直接同较小量程的降量程阈值进 行比较,就可以找到正确的量程,而无需逐个量程进行测 量。此外,在大多数情况下,被测量并不一定会经常发生 大幅度变化,所以,一旦选定合适的量程应该在该量程继 续测量下去,直到发现过载或被测量低于降量程阈值。
4.1.1 软件校正方法
一、理想的线性测试系统 完全可以由输出读数y按下式确定被测量的真 值x :
x y k0
(4-1-1)
式中k0为该通道的标称灵敏度或增益。
二、实际的线性测试系统――存在“零 位误差”和“灵敏度误差”
y x k y0 (4-1-2)
“零位误差”y0――输入x为零时的输出 “灵敏度误差”――指实际灵敏度k与标称 灵敏度k0的偏差.
将不正常标志位置0
二、超限处理流程
若是连续n次不正常,则进行报警并转手动 操作, 若不是连续n次不正常,则不进行报警并转手 动操作。 超上限(Xi>Xmax)处理流程――TEST1 超下限( Xi<Xmin )处理流程――TEST2

4.3.2越限报警系统设计实例
一、锅炉报警系统及P1口各位功能分配 1、报警参数:水位(X1)、炉温(X2)、蒸汽压力下限 (X3); 2、报警点:水位上、下限、温度上、下限和蒸汽 下限。 3、报警方式: 当各参数均正常、无报警时绿灯亮, 当某参数过限发出报警信号,鸣笛并使相应指 示灯亮。
三、量程切换的程序
1、编程原则:

若判别结果是“欠量程”,则切换到较小的量程即降一 个量程;

若判别结果是“超量程”,则切换到较大的量程即升一 个量程;
若判别结果是既不“欠量程”也不“超量程”,则不进 行量程切换; 若已经达到最小量程或最大量程,也不再进行量程切换。 通常一开始应先选用最大量程进行测量,以避免仪器过 载或损坏。 2、量程切换的程序流程实例
测量误差
x y
图4-1-1 线性系统误差校正
x
'
y k0

x(k0 k ) y0 k0
(4-1-3)
x x x
'
k k0

y0 k0
(4—1—4)
三、误差校正算法
y a1 x a 0
(4-1-5)
x 2 y1 x1 y 2 x 2 x1
式中
a1
y 2 y1 x 2 x1
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