18. Понятие датчик и погрешности преобразования.

Таким образом датчик - это техническое устройство, построенное на определенном физическом или химическом принципе действия, выполняющее одно частное измерительное преобразование. Работа датчика протекает в сложных условиях, так как объект измерения - это, как правило, сложный, многогранный процесс, характеризующийся множеством параметров, каждый из которых действует на датчик совместно с остальными параметрами. При градуировке серии однотипных датчиков оказывается, что их характеристики несколько отличаются друг от друга, занимая некоторую полосу. Поэтому в паспорте датчика приводится некоторая средняя характеристика, называемая номинальной. Систематические погрешности не изменяются с течением времени или являются не изменяющимися во времени функциями параметров. Единственный способ их обнаружения состоит в проверке нуля и чувствительности путем повторной аттестации прибора по образцовым мерам. Борьба с систематическими погрешностями состоит во введении дополнительных корректирующих датчиках, воспринимающих влияющую величину, если погрешность является ее функцией, и функциональных преобразователей, которые позволяют ввести корректирующую поправку в выходную величину основного датчика.

Прогрессирующими называются погрешности, медленно изменяющиеся с течением времени. Эти погрешности вызываются процессами старения тех или иных деталей аппаратуры (разрядка источника питания, старение резисторов, конденсаторов, деформация механических деталей и т.д.). Особенностью прогрессирующих погрешностей является то обстоятельство, что они могут быть скорректированы без выяснения вызвавших их причин введением поправки, но лишь в данный момент времени, а далее вновь монотонно возрастают. Поэтому, в отличие от систематических погрешностей, прогрессирующие погрешности требуют непрерывного повторения коррекции, и тем более частого, чем менее желательно их остаточное значение. Другая особенность прогрессирующих погрешностей состоит в том, что с точки зрения теории вероятностей их изменение во времени представляет собой нестационарный процесс и не может быть описано в рамках хорошо разработанной теории стационарных процессов.

Случайными называются неопределенные по своему значению или недостаточно изученные погрешности, в появлении различных значений которых нам не удается установить какой-либо закономерности. Они определяются сложной совокупностью причин, трудно поддающихся анализу. Их частные значения не могут быть предсказаны, а для всей их совокупности может быть установлена закономерность лишь для частот появления их различных значений. Присутствие случайных погрешностей (в отличие от систематических) легко обнаружить при повторных измерениях в виде некоторого разброса результатов. В подавляющем большинстве случаев процесс появления случайных погрешностей есть стационарный случайный процесс. Поэтому размер случайных погрешностей характеризуют указанием закона распределения их вероятностей или указанием параметров этого закона, разработанных в теории информации.

Общим методом, пригодным в принципе для уменьшения погрешностей, является конструктивно-технологический метод, основанный на выявлении причин и источников наиболее существенных погрешностей и всемерном снижении их влияния. В конструктивно-технологическом методе используются такие приемы, как термостатирование, применение малошумящих электронных компонентов, использование прецизионных элементов и узлов, материалов со стабильными характеристиками, рационального конструирования и совершенной технологии изготовления средств измерений. Однако возможности указанного метода весьма ограничены и, что очень важно, его применение с целью достижения высоких точностей измерений приводит к резкому возрастанию стоимости средств измерений. В связи с этим широкое распространение получили методы повышения точности, основанные на введении структурной и (или) временной избыточности, т.е. на введении дополнительных средств измерений (измерительных преобразователей, измерительных устройств) и (или) выполнении дополнительных измерений, результаты которых обрабатываются по специальному алгоритму, позволяющему повысить точность.

Поведение систематических и случайных погрешностей во времени (при повторных измерениях) существенно различно, в связи с чем существенно отличаются и методы их уменьшения. При постоянстве значения измеряемой величины наиболее эффективным методом уменьшения случайной погрешности является усреднение результатов наблюдений. Среднее квадратичное отклонение погрешности результатов измерения, т.е. среднего значения результатов n наблюдений, уменьшается до раз.

Гораздо труднее уменьшить случайную погрешность в том случае, когда значение измеряемой величины изменяется во времени. В этом случае используется более сложная структура фильтрации, целью которой является получение оптимальной оценки измеряемой величины, причем оценка рассматривается как процесс, протекающий во времени. Погрешность оценки (разность между оценкой и измеряемым процессом) представляет собой функцию времени, а в качестве критерия оптимальности оценки используют некоторый функционал от погрешности оценки на временном интервале наблюдения, например, средний квадрат погрешности.

Необходимо отметить, что для реализации оптимальной процедуры фильтрации необходима априорная информация о характеристиках изучаемого сигнала и помехи (случайной погрешности).

Рассмотрим основные методы уменьшения систематических погрешностей. Как известно, систематические погрешности делятся на постоянные и переменные. Наиболее распространенные методы исключения (компенсации) постоянных систематических погрешностей: введения поправок, замещения, компенсации погрешностей по знаку.

Однако на практике, особенно при использовании информационно-измерительных систем для измерения биомедицинских сигналов, доминирующую роль играют переменные систематические погрешности, вызванные изменениями температуры, влажности, давления окружающей среды, изменениями питающих напряжений, влиянием электрических и магнитных полей и т.п. Следует отметить, что переменные и систематические погрешности зависят от изменяющихся внешних воздействий, значения которых обычно не известны и поэтому проявляют себя как случайные функции времени. В этом смысле от случайных погрешностей они отличаются тем, что представляют собой нестационарные случайные функции, изменяющиеся во времени относительно медленно. Уменьшение подобных переменных систематических погрешностей представляет собой актуальную и довольно сложную задачу.