Ứng dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính để xử lý tín hiệu cho phương tiện đo không điện hiện số

Nghiên cứu ứng dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính trong xử lý tín hiệu cho thiết bị đo không điện hiện số, nâng cao độ chính xác và hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Đăng Hưng
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Ngọc Thắng
• Trường học: Viện Đại Học Mở Hà Nội
• Chuyên ngành: Điện tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Phương Pháp Xấp Xỉ Tuyến Tính Trong Đo Lường Không Điện
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN ĐO KHÔNG ĐIỆN
• 1.1. Tổng quan về phương pháp đo lường các đại lượng không điện
• 1.2. Khái quát về phép đo và PTĐ đại lượng không điện
• 1.3. Phân loại PTĐ các đại lượng không điện

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đo Lường Không Điện và Xấp Xỉ Tuyến Tính

Đo lường các tham số không điện đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, từ nhiệt kỹ thuật đến khai thác khoáng sản. Việc đo chính xác các thông số này góp phần nâng cao chất lượng, độ ổn định và độ tin cậy của thiết bị. Ví dụ, đo lưu lượng, vận tốc, nhiệt độ, áp suất của môi chất lạnh trong hệ thống điều hòa công nghiệp giúp đánh giá hiệu suất hệ thống. Trong bối cảnh đó, việc ứng dụng các phương pháp xử lý tín hiệu, đặc biệt là xấp xỉ tuyến tính, trở nên quan trọng. Xấp xỉ tuyến tính cho phép đơn giản hóa các mô hình phức tạp, giúp tính toán và điều khiển dễ dàng hơn. Tuy nhiên, cần xem xét các sai số tuyến tính phát sinh từ quá trình này. Tài liệu gốc nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm sai số phi tuyến trong đo lường không điện để nâng cao độ chính xác của phương tiện đo.

1.1. Tầm Quan Trọng của Đo Lường Các Đại Lượng Không Điện

Đo lường các đại lượng không điện như nhiệt độ, áp suất, lưu lượng, và độ ẩm là nền tảng cho việc kiểm soát và tối ưu hóa các quy trình công nghiệp. Ứng dụng trải rộng từ hệ thống điều hòa không khí công nghiệp đến dự báo thời tiết và cảnh báo cháy nổ trong hầm mỏ. Đo lường chính xác giúp đánh giá hiệu suất, phát hiện sự cố tiềm ẩn và đảm bảo an toàn vận hành. Việc này đòi hỏi các phương pháp đo lường và xử lý tín hiệu hiệu quả. Các hệ thống đo lường hiện đại cần đáp ứng yêu cầu về tốc độ xử lý, độ chính xác cao và khả năng linh hoạt trong điều chỉnh phần cứng.

1.2. Giới Thiệu Phương Pháp Xấp Xỉ Tuyến Tính Linear Approximation

Xấp xỉ tuyến tính (linear approximation) là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý tín hiệu và điều khiển. Nó cho phép thay thế một hàm phi tuyến bằng một hàm tuyến tính gần đúng trong một phạm vi nhất định. Điều này giúp đơn giản hóa các phép tính toán và thiết kế hệ thống điều khiển. Trong lĩnh vực đo lường, xấp xỉ tuyến tính được sử dụng để tuyến tính hóa đáp ứng của cảm biến hoặc phương tiện đo, đặc biệt là các cảm biến không điện, nhằm cải thiện độ chính xác và giảm độ phức tạp của việc xử lý tín hiệu.

II. Thách Thức Sai Số Phi Tuyến Trong Đo Lường Không Điện

Trong đo lường không điện, sai số phi tuyến là một vấn đề lớn, ảnh hưởng đến độ chính xác của phép đo. Đặc biệt, khi sử dụng các cảm biến không điện, mối quan hệ giữa đại lượng đo và tín hiệu đầu ra thường không tuyến tính. Điều này gây khó khăn cho việc hiệu chuẩn và xử lý tín hiệu. Việc giảm thiểu sai số tuyến tính là rất quan trọng. Sai số tuyến tính có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm đặc tính của cảm biến, mạch điện tử và quá trình xử lý tín hiệu. Một số giải pháp công nghệ và cấu trúc được ứng dụng.

2.1. Nguồn Gốc và Bản Chất của Sai Số Phi Tuyến

Sai số phi tuyến trong đo lường không điện bắt nguồn từ nhiều yếu tố. Đầu tiên, bản thân các cảm biến thường có đáp ứng phi tuyến do tính chất vật lý của chúng. Thứ hai, mạch điện tử sử dụng để khuếch đại và xử lý tín hiệu cũng có thể gây ra sai số tuyến tính. Cuối cùng, quá trình hiệu chuẩn (calibration) không hoàn hảo cũng góp phần làm tăng sai số. Việc hiểu rõ nguồn gốc và bản chất của sai số phi tuyến là bước đầu tiên để khắc phục vấn đề này.

2.2. Ảnh Hưởng của Sai Số Phi Tuyến Đến Độ Chính Xác Đo Lường

Sai số tuyến tính ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của phép đo. Khi đáp ứng của cảm biến không tuyến tính, việc sử dụng một hệ số tuyến tính hóa duy nhất sẽ dẫn đến sai số lớn, đặc biệt là ở các điểm xa điểm hiệu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao, như kiểm soát quy trình sản xuất hoặc giám sát thiết bị quan trọng. Vì vậy, giảm thiểu sai số tuyến tính là yêu cầu bắt buộc.

III. Phương Pháp Xấp Xỉ Tuyến Tính Hóa Tín Hiệu Đo Lường

Để giải quyết vấn đề sai số phi tuyến, phương pháp xấp xỉ tuyến tính được ứng dụng rộng rãi. Phương pháp này bao gồm việc sử dụng một hàm tuyến tính để gần đúng với hàm phi tuyến trong một khoảng giá trị nhất định. Việc lựa chọn mô hình tuyến tính phù hợp và các thông số của nó là yếu tố then chốt để đạt được độ chính xác cao. Có nhiều kỹ thuật tuyến tính hóa khác nhau, từ đơn giản như sử dụng một đoạn tuyến tính duy nhất đến phức tạp hơn như sử dụng nhiều đoạn tuyến tính hoặc các phương pháp bình phương tối thiểu.

3.1. Các Kỹ Thuật Xấp Xỉ Tuyến Tính Phổ Biến

Có nhiều kỹ thuật xấp xỉ tuyến tính được sử dụng trong đo lường không điện. Một phương pháp đơn giản là sử dụng một đoạn tuyến tính duy nhất để tuyến tính hóa toàn bộ phạm vi đo. Tuy nhiên, phương pháp này thường không chính xác. Một phương pháp tốt hơn là sử dụng nhiều đoạn tuyến tính, mỗi đoạn tuyến tính phù hợp với một khoảng giá trị nhỏ. Các phương pháp khác bao gồm sử dụng đa thức xấp xỉ, spline hoặc các phương pháp bình phương tối thiểu.

3.2. Đánh Giá Sai Số và Độ Chính Xác của Xấp Xỉ Tuyến Tính

Sau khi xấp xỉ tuyến tính, việc đánh giá sai số và độ chính xác là rất quan trọng. Các phương pháp đánh giá bao gồm tính toán sai số trung bình, sai số cực đại, và độ lệch chuẩn. Ngoài ra, cũng cần xem xét ảnh hưởng của các yếu tố khác như nhiễu và độ phân giải của hệ thống đo. Việc đánh giá sai số giúp xác định xem phương pháp xấp xỉ tuyến tính có đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác hay không.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Đo Nhiệt Độ Sử Dụng Xấp Xỉ Tuyến Tính

Một ứng dụng quan trọng của xấp xỉ tuyến tính là trong đo lường nhiệt độ. Các cảm biến nhiệt độ như cặp nhiệt điện và điện trở nhiệt thường có đáp ứng phi tuyến. Xấp xỉ tuyến tính cho phép tuyến tính hóa đáp ứng của các cảm biến này, giúp tăng độ chính xác của phép đo nhiệt độ. Ví dụ, phương pháp này có thể được sử dụng để hiệu chỉnh sai số trong hệ thống đo và kiểm soát nhiệt độ trong công nghiệp.

4.1. Ví Dụ Về Cảm Biến Nhiệt Độ và Đặc Tính Phi Tuyến

Các cảm biến nhiệt độ như cặp nhiệt điện (thermocouple) và điện trở nhiệt (thermistor) thường có đặc tính phi tuyến. Ví dụ, cặp nhiệt điện tạo ra một điện áp tỉ lệ với sự khác biệt nhiệt độ giữa hai đầu, nhưng mối quan hệ này không hoàn toàn tuyến tính. Tương tự, điện trở của thermistor thay đổi theo nhiệt độ, nhưng mối quan hệ này cũng phi tuyến. Những đặc tính này đòi hỏi phải sử dụng các kỹ thuật tuyến tính hóa để đạt được độ chính xác cao.

4.2. Quy Trình Xấp Xỉ Tuyến Tính Cho Cảm Biến Nhiệt Độ

Quy trình xấp xỉ tuyến tính cho cảm biến nhiệt độ bao gồm các bước sau: Đầu tiên, thu thập dữ liệu thực nghiệm về đáp ứng của cảm biến. Thứ hai, lựa chọn một mô hình tuyến tính phù hợp (ví dụ, đoạn tuyến tính hoặc đa thức xấp xỉ). Thứ ba, sử dụng các phương pháp như bình phương tối thiểu để tìm các tham số của mô hình. Cuối cùng, đánh giá sai số và độ chính xác của xấp xỉ.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Trong Tương Lai

Xấp xỉ tuyến tính là một công cụ hữu ích trong đo lường không điện, giúp giảm thiểu sai số phi tuyến và tăng độ chính xác của phép đo. Mặc dù có những hạn chế nhất định, phương pháp này vẫn được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế. Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật xấp xỉ tuyến tính tiên tiến hơn, cũng như tích hợp chúng với các phương pháp xử lý tín hiệu khác để đạt được hiệu suất tốt hơn. Việc phát triển các thiết bị đo lường chính xác, tốc độ cao và điều khiển linh hoạt là mục tiêu quan trọng.

5.1. Tóm Tắt Ưu Điểm và Hạn Chế của Xấp Xỉ Tuyến Tính

Xấp xỉ tuyến tính có nhiều ưu điểm, bao gồm tính đơn giản, dễ thực hiện và khả năng cải thiện độ chính xác của phép đo. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế. Sai số tuyến tính vẫn có thể xảy ra, đặc biệt là ở các điểm xa điểm hiệu chuẩn. Ngoài ra, phương pháp này có thể không phù hợp với các hệ thống có đáp ứng quá phi tuyến.

5.2. Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Các Phương Pháp Mới

Nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật xấp xỉ tuyến tính tiên tiến hơn, như sử dụng các mô hình phức tạp hơn hoặc kết hợp với các phương pháp học máy. Ngoài ra, cũng cần nghiên cứu các phương pháp giảm thiểu sai số và cải thiện độ tin cậy của phép đo. Các nghiên cứu về calibration (hiệu chuẩn) và uncertainty analysis (phân tích độ không đảm bảo) cũng rất quan trọng để nâng cao chất lượng của hệ thống đo lường không điện.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Việc đo và giám sát các tham số không điện đóng vai trò thiết yếu trong nhiều quy trình công nghệ như nhiệt kỹ thuật, dầu khí, hóa chất, khai thác khoáng sản, và điều hòa không khí công nghiệp. Theo ước tính, độ chính xác trong đo lường các đại lượng như nhiệt độ, áp suất, lưu lượng và vận tốc ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng, độ ổn định và độ tin cậy của thiết bị kỹ thuật trong dây chuyền sản xuất. Ví dụ, việc đo nhiệt độ và áp suất dầu trong máy ép nhựa hay đo độ biến dạng và áp suất lốp xe tải nặng giúp đảm bảo an toàn vận hành. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển phương pháp xử lý tín hiệu nhằm giảm sai số phi tuyến trong phương tiện đo không điện hiện số, tập trung vào việc áp dụng phương pháp xấp xỉ tuyến tính để nâng cao độ chính xác đo lường. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế, mô phỏng và chế tạo phương tiện đo giám sát nhiệt độ tại Việt Nam, với thời gian nghiên cứu trong vài năm gần đây. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc giảm chi phí đầu tư, tăng tính chủ động về công nghệ và nâng cao hiệu quả vận hành thiết bị đo trong các ngành công nghiệp trọng điểm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết về phương tiện đo không điện và các phương pháp hiệu chỉnh sai số trong đo lường. Phương tiện đo không điện được phân loại theo nguyên lý chuyển đổi vật lý, tính chất nguồn điện và phương pháp đo, trong đó tập trung vào các bộ chuyển đổi đo lường sơ cấp (BCĐĐLSC) có đặc tính phi tuyến. Các khái niệm chính bao gồm:

• Hàm biến đổi tổng quát của phương tiện đo: mô tả mối quan hệ phi tuyến giữa đại lượng cần đo và tín hiệu đầu ra.
• Sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên: phân tích các thành phần sai số ảnh hưởng đến độ chính xác của phép đo.
• Phương pháp hiệu chỉnh sai số bằng cấu trúc: bao gồm các kỹ thuật như biến đổi ngược, sử dụng tín hiệu mẫu và biến đổi lặp nhằm giảm sai số phi tuyến.
• Phương pháp xấp xỉ tuyến tính: sử dụng nội suy đa thức bậc nhất để thay thế hàm biến đổi phi tuyến bằng đường gấp khúc nhằm đơn giản hóa xử lý và nâng cao độ chính xác.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm các bảng giá trị đặc tính của BCĐĐLSC, kết quả mô phỏng thuật toán xử lý tín hiệu và dữ liệu thực nghiệm từ thiết bị đo chế tạo. Phương pháp phân tích chủ yếu là mô phỏng thuật toán nội suy tuyến tính bằng Matlab để kiểm chứng hiệu quả giảm sai số phi tuyến, kết hợp với thiết kế phần cứng sử dụng vi điều khiển PIC16F877A để xử lý tín hiệu đo. Cỡ mẫu thử nghiệm bao gồm các điểm chuẩn nhiệt độ từ 0 đến 1000°C với bước 100°C, nhằm đánh giá sai số tại các điểm trung gian. Phương pháp chọn mẫu là lựa chọn các điểm dữ liệu gần nhất trong bảng giá trị để nội suy. Timeline nghiên cứu trải dài từ việc khảo sát lý thuyết, phát triển thuật toán, mô phỏng đến thiết kế và thử nghiệm phần cứng trong vòng vài năm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của phương pháp xấp xỉ tuyến tính trong giảm sai số phi tuyến: Mô phỏng cho thấy sai số tại điểm nhiệt độ 852°C là 0,37°C, tương đương sai số tương đối khoảng 0,04%, thấp hơn nhiều so với việc sử dụng bảng giá trị trực tiếp. Để đạt ngưỡng sai số ±0,5°C, phương pháp này chỉ cần 11 cặp dữ liệu thay vì 1001 cặp nếu dùng bảng giá trị trực tiếp.

2. Tính linh hoạt và tốc độ xử lý cao: Thuật toán nội suy tuyến tính đơn giản giúp giảm đáng kể thời gian xử lý tín hiệu, phù hợp với các ứng dụng giám sát thời gian thực.

3. Thiết kế phần cứng sử dụng vi điều khiển PIC16F877A: Vi điều khiển này đáp ứng tốt yêu cầu về tốc độ xử lý (20 MHz), dung lượng bộ nhớ (8KB Flash, 368 Bytes RAM) và tích hợp bộ chuyển đổi ADC 10 bit, giúp đơn giản hóa cấu trúc phần cứng và nâng cao độ chính xác đo.

4. Khả năng hiệu chỉnh sai số tự động: Cấu trúc hệ thống cho phép hiệu chỉnh sai số phi tuyến thông qua thuật toán nội suy, giảm phụ thuộc vào chất lượng vật liệu và linh kiện, từ đó giảm chi phí sản xuất.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp giảm sai số phi tuyến là việc thay thế hàm biến đổi phi tuyến phức tạp bằng hàm nội suy đa thức bậc nhất theo từng đoạn nhỏ, tạo thành đường gấp khúc gần đúng đặc tính thực tế của BCĐĐLSC. So với các phương pháp hiệu chỉnh khác như biến đổi ngược hay dùng tín hiệu mẫu, phương pháp xấp xỉ tuyến tính có ưu điểm về tính đơn giản, dễ triển khai và tốc độ xử lý nhanh. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy sai số được giảm đáng kể, phù hợp với yêu cầu kỹ thuật trong nhiều ứng dụng công nghiệp. Việc sử dụng vi điều khiển PIC16F877A cũng góp phần nâng cao tính chủ động về công nghệ, giảm sự phụ thuộc vào thiết bị nhập ngoại đắt tiền. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ sai số tại các điểm đo chuẩn và bảng so sánh số lượng điểm dữ liệu cần thiết giữa phương pháp nội suy và bảng giá trị trực tiếp, minh họa rõ hiệu quả của phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai rộng rãi phương pháp xấp xỉ tuyến tính trong thiết kế phương tiện đo không điện: Động từ hành động là "ứng dụng", mục tiêu là nâng cao độ chính xác đo lường, thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm, chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và doanh nghiệp sản xuất thiết bị đo.

2. Phát triển phần mềm xử lý tín hiệu tích hợp trên vi điều khiển PIC: Động từ hành động là "phát triển", nhằm tối ưu hóa thuật toán nội suy và giảm sai số, thời gian 6-12 tháng, chủ thể là nhóm kỹ sư phần mềm và kỹ thuật điện tử.

3. Tăng cường đào tạo và chuyển giao công nghệ vi điều khiển cho các kỹ sư trong ngành: Động từ hành động là "tổ chức", mục tiêu nâng cao năng lực thiết kế và chế tạo thiết bị đo, thời gian 1 năm, chủ thể là các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật.

4. Xây dựng hệ thống thử nghiệm và hiệu chuẩn thiết bị đo tại các cơ sở công nghiệp: Động từ hành động là "thiết lập", nhằm đảm bảo độ tin cậy và chuẩn hóa thiết bị đo, thời gian 1-2 năm, chủ thể là các nhà máy và trung tâm kiểm định.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực đo lường và tự động hóa: Giúp hiểu rõ các phương pháp hiệu chỉnh sai số phi tuyến và ứng dụng vi điều khiển trong thiết kế thiết bị đo.

2. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị đo và cảm biến: Hướng dẫn thiết kế phương tiện đo không điện với chi phí hợp lý và độ chính xác cao, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh.

3. Các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật: Là tài liệu tham khảo cho giảng dạy và nghiên cứu về kỹ thuật đo lường, vi điều khiển và xử lý tín hiệu.

4. Các cơ quan quản lý và kiểm định chất lượng thiết bị đo: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng tiêu chuẩn và quy trình kiểm định thiết bị đo không điện.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp xấp xỉ tuyến tính có thể áp dụng cho những loại đại lượng không điện nào?
   Phương pháp này phù hợp với các đại lượng có đặc tính biến đổi phi tuyến nhưng có thể chia nhỏ thành các đoạn gần tuyến tính, như nhiệt độ, áp suất, độ ẩm. Ví dụ, trong đo nhiệt độ công nghiệp, nội suy tuyến tính giúp giảm sai số hiệu quả.

2. Vi điều khiển PIC16F877A có ưu điểm gì trong thiết kế phương tiện đo?
   PIC16F877A có tốc độ xử lý cao (20 MHz), bộ nhớ lớn, tích hợp ADC 10 bit và nhiều cổng I/O, giúp xử lý tín hiệu nhanh, chính xác và đơn giản hóa phần cứng. Đây là lựa chọn phổ biến trong các thiết bị đo lường hiện đại.

3. Sai số phi tuyến trong phương tiện đo ảnh hưởng như thế nào đến kết quả đo?
   Sai số phi tuyến làm lệch kết quả đo so với giá trị thực, gây mất chính xác và ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành thiết bị. Giảm sai số phi tuyến giúp nâng cao độ tin cậy và chất lượng sản phẩm.

4. Phương pháp hiệu chỉnh sai số bằng cấu trúc khác với phương pháp xấp xỉ tuyến tính như thế nào?
   Phương pháp cấu trúc thường sử dụng các khâu phụ để bù trừ sai số, phức tạp và tốn kém hơn. Trong khi đó, xấp xỉ tuyến tính đơn giản hơn, sử dụng thuật toán nội suy để hiệu chỉnh trực tiếp trên tín hiệu đo, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu tốc độ xử lý cao.

5. Làm thế nào để đảm bảo độ chính xác khi sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính?
   Độ chính xác phụ thuộc vào số lượng và khoảng cách các điểm dữ liệu trong bảng giá trị. Việc chọn các điểm gần nhau và phù hợp giúp giảm sai số nội suy. Ngoài ra, kiểm tra và hiệu chuẩn định kỳ cũng góp phần duy trì độ chính xác.

Kết luận

• Phương pháp xấp xỉ tuyến tính nội suy đa thức bậc nhất là giải pháp hiệu quả để giảm sai số phi tuyến trong phương tiện đo không điện hiện số.
• Vi điều khiển PIC16F877A được lựa chọn phù hợp với yêu cầu xử lý tín hiệu nhanh, chính xác và tích hợp nhiều tính năng hỗ trợ.
• Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy sai số đo được giảm đáng kể, đáp ứng yêu cầu kỹ thuật trong nhiều ứng dụng công nghiệp.
• Phương pháp này giúp giảm chi phí đầu tư, tăng tính chủ động công nghệ và nâng cao hiệu quả vận hành thiết bị đo.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng ứng dụng phương pháp trong các loại đại lượng không điện khác và phát triển hệ thống hiệu chỉnh tự động hoàn chỉnh.

Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực đo lường được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm phương pháp này để nâng cao chất lượng thiết bị đo, đồng thời phối hợp đào tạo và chuyển giao công nghệ nhằm thúc đẩy ngành công nghiệp đo lường trong nước phát triển bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG TIỆN ĐO KHÔNG ĐIỆN 1.1 Tổng quan về phương pháp ño lường các ñại lượng không ñiện 1.1 Phép ño các ñại lượng không ñiện Các ñại lượng không ñiện và theo xu hướng chung hiện nay, chúng thường ñược ño bằng phương pháp ñiện. Khi ñó cần có các bộ chuyển ñổi ño lường sơ cấp (BCĐĐLSC) ñể biến ñổi chúng thành ñại lượng ñiện và sử dụng các thiết bị ño ñiện ñể ño và hiển thị kết quả. Quá trình biến ñổi ở các bộ BCĐĐLSC với mỗi ñại lượng không ñiện cần ño là khác nhau và thường ñược xác ñịnh bằng thực nghiệm [1], [2], [4], [5]. Chúng ñược mô tả dưới dạng bảng giá trị, ñồ thị hoặc biểu thức toán học và ñược gọi chung là hàm biến ñổi của BCĐĐLSC.

Để nghiên cứu một cách sâu sắc và toàn diện các ñại lượng không ñiện cần phân loại chúng. Có nhiều cách phân loại, nhưng trong kỹ thuật ño lường thường phân loại dựa trên bản chất vật lý của chúng khi tác ñộng lên ñầu vào của phương tiện ño (PTĐ). Theo ñó chúng ñược chia thành hai nhóm chính: Nhóm các ñại lượng không ñiện vô hướng bao gồm những ñại lượng có ñặc trưng chỉ là ñộ lớn (giá trị theo ñơn vị ño) và giá trị của chúng trên mọi hướng là như nhau. Các ñại lượng thuộc nhóm này như khối lượng, ñộ ẩm, nhiệt ñộ, … Trong ñó nhiệt ñộ ñược coi là ñại lượng khá ñiển hình do vai trò rất quan trọng của chúng trong nhiều lĩnh vực.

Nhóm các ñại lượng không ñiện có hướng (véc tơ) bao gồm những ñại lượng có ñộ lớn phụ thuộc vào phương và chiều. Khi ño, chúng tác ñộng lên ñầu vào PTĐ theo một hướng nào ñó. Đặc ñiểm của các ñại lượng này là có tính chất "cộng" ñược, tức là: Khi hai ñại lượng tác ñộng cùng chiều thì chúng ñược cộng với nhau và khi tác ñộng ngược chiều thì chúng trừ nhau; còn khi tác ñộng lệch góc với nhau thì tác ñộng tổng cộng của chúng ñược xác ñịnh theo quy tắc hình bình hành. Các ñại lượng thuộc nhóm này khá ña dạng như vận tốc, gia tốc, lực, áp suất … Nguyễn Đăng Hưng Lớp cao học Điện tử K4 Viện Đại Học Mở Hà Nội 4 Luận văn thạc sỹ Ứng dụng PP xấp xỉ TT ñể XLTH cho PTĐ ño không ñiện hiện số Các ñại lượng không ñiện ña dạng về tính chất lý hóa nên khi ño chúng, cách ño và cách thể hiện sự tác ñộng lên ñầu vào PTĐ cũng khác nhau.

Để thiết kế ñược PTĐ các ñại lượng không ñiện có ñộ chính xác cao cần phải hiểu rõ ñặc ñiểm, tính chất và quy luật biến ñổi của chúng .2 Khái quát về phép ño và PTĐ ñại lượng không ñiện 1.1 Khái quát về phép ño các ñại lượng không ñiện Quá trình sử dụng phương tiện ño ñể ñánh giá ñịnh lượng một hoặc một số ñại lượng không ñiện ñể có kết quả bằng số theo thứ nguyên của ñại lượng cần ño gọi là phép ño các ñại lượng không ñiện. Kết quả của phép ño Xkq là một giá trị bằng số của ñại lượng cần ño X và ñơn vị ño X0. Như vậy Xkq chỉ rõ ñại lượng ño lớn hơn hay nhỏ hơn bao nhiêu lần ñơn vị của nó và quá trình ño có thể viết dưới dạng [4]: X X kq = X0 Từ ñó ta có: X = Xkq.1) biểu diễn sự so sánh ñại lượng cần ño với mẫu và cho ra kết quả bằng số. Từ ñó ta cũng thấy rằng không phải bất kỳ ñại lượng không ñiện nào cũng ño ñược theo (1.1) vì không phải bất kỳ ñại lượng nào cũng cho phép so sánh với giá trị của nó mà cần phải có quá trình biến ñổi trung gian.

Để thực hiện phép ño cần căn cứ vào ñối tượng ño, ñiều kiện ño, PTĐ và yêu cầu về ñộ chính xác của kết quả. Trong ño lường các ñại lượng không ñiện ta có thể sử dụng nhiều cách khác nhau như sau:
Đo trực tiếp: Là cách ño mà kết quả nhận ñược từ một phép ño duy nhất. Dụng cụ ño sử dụng ñể thực hiện phép ño thường tương ứng với ñại lượng cần ño. Cách ño này ñược sử dụng khá rộng rãi cho nhiều phép ño như: ño nhiệt ñộ dùng nhiệt kế, ño áp suất dùng áp kế, … Nguyễn Đăng Hưng Lớp cao học Điện tử K4 Viện Đại Học Mở Hà Nội 5 Luận văn thạc sỹ Ứng dụng PP xấp xỉ TT ñể XLTH cho PTĐ ño không ñiện hiện số
Đo gián tiếp: Là cách ño mà kết quả của phép ño ñược suy ra từ sự phối hợp của nhiều phép ño trực tiếp.

Ví dụ: Đo khối lượng riêng hơi nước, ñộ nhớt của chất lỏng thông qua các phép ño trực tiếp nhiệt ñộ, áp suất; ño lưu lượng thông qua các phép ño áp suất chênh lệch, … Cách ño gián tiếp thường mắc phải sai số lớn là tổng sai số của các phép ño trực tiếp. Tuy nhiên có một số ñại lượng không thể ño trực tiếp ñược mà bắt buộc phải sử dụng cách ño gián tiếp. Vì vậy, giảm và loại trừ sai số trong phép ño gián tiếp là vấn ñề cần ñược ñầu tư nghiên cứu.
Đo hợp bộ: Là cách ño có nguyên tắc tương tự như phép ño gián tiếp nhưng số lượng phép ño theo cách trực tiếp nhiều hơn và thường phải giải một phương trình hay hệ phương trình ñể tìm kết quả.

Đo thống kê: Là cách ño (trực tiếp hoặc gián tiếp) ñược thực hiện nhiều lần sau ñó lấy giá trị trung bình các kết quả ño. Cách ño này nâng cao ñược ñộ chính xác nhưng mất thời gian nên thường chỉ sử dụng trong một số trường hợp như: yêu cầu về ñộ chính xác của kết quả, tín hiệu ño là ngẫu nhiên hoặc khi kiểm tra ñộ chính xác của dụng cụ ño.2 Khái quát về PTĐ các ñại lượng không ñiện a. Cấu trúc của PTĐ các ñại lượng không ñiện Cấu trúc tổng quát của PTĐ ño các ñại lượng không ñiện có dạng như hình 1.1 gồm BCĐĐLSC, kênh truyền thông tin ño (KTTTĐ), phương tiện ño thứ cấp (PTĐTC) và bộ chỉ thị (BCT). X Y Y' N BCĐĐLS KTTTĐ PTĐTC BCT C Hình 1.1: Cấu trúc tổng quát của PTĐ các ñại lượng không ñiện Nguyễn Đăng Hưng Lớp cao học Điện tử K4 Viện Đại Học Mở Hà Nội 6 Luận văn thạc sỹ Ứng dụng PP xấp xỉ TT ñể XLTH cho PTĐ ño không ñiện hiện số Đại lượng không ñiện cần ño X qua BCĐĐLSC cho ra ñại lượng Y; khâu ghép tín hiệu từ ñầu ra của BCĐĐLSC tới PTĐTC ñược biểu diễn bởi khối KTTTĐ và biến ñại lượng Y trở thành Y'.

Quan hệ giữa Y', Y với X thường là phi tuyến và ñược biểu diễn bằng hàm tổng quát: Y = f(X) (1.3) PTĐTC thực hiện biến ñổi ñại lượng Y' thành N ñể ñưa ra kết quả ño trên BCT và PTĐTC phải thực hiện theo cách nào ñó ñể mối quan hệ chung giữa N và X là tuyến tính: N = KX (1.4) với K là hệ số PTĐ thường ñược phân thành hai loại chính là PTĐ tương tự và PTĐ số. Chúng ñược phân biệt qua phương pháp xử lý thông tin ño bằng kỹ thuật xử lý tương tự hay xử lý số. Hiện nay, các PTĐ số ñang ñược ứng dụng rộng rãi và dần thay thế các PTĐ tương tự bởi chúng có những ưu ñiểm chính như [2],[4], [5], [8], [9], [14]: - Tốc ñộ ño khá lớn (hàng trăm triệu phép ño thực hiện trong 1 giây) - Độ chính xác và ñộ nhạy cao, không có sai số chủ quan do con người gây ra. - Có thể tự ñộng hóa quá trình gia công thông tin ño, hiệu chỉnh sai số ño - Kết quả ño ở dạng số nên rất thuận tiện cho việc lưu trữ, truyền ñi xa và xử lý tiếp theo.

Với các ưu ñiểm lớn như trên và tính phổ dụng hiện nay của PTĐ số nên trong luận án chủ yếu tập trung nghiên cứu về các PTĐ số. Các PTĐ số hiện nay thường ñược xây dựng theo hai phương pháp ño: Phương pháp ño theo cấu trúc biến ñổi thẳng và phương pháp ño theo cấu trúc biến ñổi cân bằng (cấu trúc so sánh). Cấu trúc PTĐ số theo kiểu biến ñổi thẳng có sơ ñồ như hình Nguyễn Đăng Hưng Lớp cao học Điện tử K4 Viện Đại Học Mở Hà Nội 7 Luận văn thạc sỹ Ứng dụng PP xấp xỉ TT ñể XLTH cho PTĐ ño không ñiện hiện số 1.2 gồm BCĐĐLSC, biến ñổi (BĐ), biến ñổi tương tự - số (BĐTT-S) và hiển thị số (HTS). Đại lượng cần ño X sau khi qua BCĐĐLSC ñược biến ñổi thành ñại lượng ñiện, qua một hoặc một số khâu biến ñổi trung gian cuối cùng ñược hiển thị kết quả trên HTS.

PTĐ cấu trúc kiểu này có ưu ñiểm là ñơn giản, mức tác ñộng nhanh nhưng ñộ chính xác không cao lắm. X Y Y' N BCĐĐLS BĐ BĐTT-S HTS C Hình 1.2: Cấu trúc của PTĐ các ñại lượng không ñiện theo kiểu biến ñổi thẳng Cấu trúc PTĐ số theo kiểu biến ñổi cân bằng phức tạp hơn do có thêm khâu phản hồi ñể thực hiện so sánh như hình 1. Ngoài các khối như hình 1.2 có thêm khối biến ñổi ngược (BĐN) và so sánh (SS) ñể thực hiện so sánh ñại lượng Y với ñại lượng Ym cùng loại sao cho ∆Y luôn bằng 0 (trạng thái cân bằng). PTĐ cấu trúc kiểu này cho ñộ chính xác cao nhất hiện nay nhưng khó chế tạo và ñộ chính xác phụ thuộc lớn vào khâu BĐN.

Tham số cơ bản của PTĐ các ñại lượng không ñiện phụ thuộc chủ yếu vào các bộ BCĐĐLSC. Các khối còn lại chỉ có nhiệm vụ gia công, xử lý thông tin ño lường và hiển thị kết quả. X Y ∆Y Y' N BCĐĐL SS BĐ BĐTT-S HTS SC Ym BĐN a) X Y Y' ∆Y N BCĐĐL BĐ SS BĐTT-S HTS SC Ym BĐN b) Nguyễn Đăng Hưng Lớp cao học Điện tử K4 Viện Đại Học Mở Hà Nội Hình 1.3: Cấu trúc của PTĐ các ñại8không ñiện theo kiểu biến ñổi cân bằng Luận văn thạc sỹ Ứng dụng PP xấp xỉ TT ñể XLTH cho PTĐ ño không ñiện hiện số Khi khảo sát hoặc ñánh giá một PTĐ ta cần quan tâm ñến một số tham số cơ bản sau ñây:
Hàm biến ñổi tổng quát của PTĐ Theo sơ ñồ cấu trúc hình 1.1, BCĐĐLSC thực hiện biến ñổi ñại lượng không ñiện ñầu vào thành ñại lượng ñiện ñầu ra theo một quan hệ hàm ñơn trị. KTTTĐ gồm các khâu truyền dẫn và biến ñổi tín hiệu trung gian từ BCĐĐLSC tới PTĐTC.

Nếu chưa tính tới sai số của KTTTĐ và PTĐTC thì hàm biến ñổi tổng quát của PTĐ chính là (1.2) phải tiến hành thực nghiệm ñể tìm mối quan hệ giữa X và Y.