Puis-je améliorer la précision des capteurs de température LM35 en faisant la moyenne de plusieurs capteurs?


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Puis-je créer un super-capteur en faisant la moyenne des lectures de plusieurs capteurs LM35? Cela ne serait-il pas plus précis parce que je ferais la moyenne du biais systématique dans les capteurs individuels? De plus, ne serait-il pas plus précis aussi, car tout bruit sera atténué / moyenné?

Cela semble presque trop beau pour être vrai. Je veux dire, ces choses sont vraiment bon marché en ce qui concerne les capteurs, alors qu'est-ce qui m'empêche d'acheter comme 10 d'entre eux et de fabriquer des capteurs de température super précis avec cette méthode?


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Je pense que vous seriez plus précis en alimentant simplement le LM35 à partir d'une alimentation super stable et en calibrant soigneusement la chose.

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Si vous avez une zone assez grande à couvrir et que vous voulez la température moyenne dans cette zone. alors oui. Sinon, il n'y a aucun avantage réel. Si vous avez besoin de lectures super précises, vous devez utiliser des compteurs ponctuels utilisant de la technologie lick IR, ou des capteurs très coûteux utilisés en biochimie, physique ...
Piotr Kula

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ppumkin -1. La moyenne du signal multiple réduira tout bruit aléatoire.
user606723

Réponses:


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Vous ne pouvez pas garantir plus de précision, mais vous pouvez éventuellement obtenir un meilleur rapport signal / bruit.

Imaginez si tous les capteurs étaient éteints de la même quantité que celle autorisée dans les spécifications. Leur moyenne ne donnerait pas une meilleure précision. Si vous disposiez d'un nombre raisonnablement élevé de ces capteurs et qu'ils avaient une distribution d'erreur aléatoire dans leur bande d'erreur autorisée, alors vous obtiendriez une meilleure précision en faisant la moyenne. Cependant, le problème est que vous n'avez aucun moyen de savoir si vous avez le premier cas ou le second. Si toutes les unités proviennent du même lot de production, leurs erreurs ne sont probablement pas réparties au hasard.

Le bruit diminue cependant. Chaque capteur ajoute du bruit à sa lecture. Ceci n'est pas corrélé avec le bruit des autres capteurs, donc la moyenne réduit le bruit. Bien sûr, ce n'est pas le cas du bruit provenant de l'extérieur de l'ensemble du système, car cela serait corrélé et la convergence des lectures des capteurs multiples ne le réduirait pas.

Notez qu'il existe plusieurs façons de «faire la moyenne». Vous envisagez de faire la moyenne sur plusieurs capteurs pour réduire le bruit. Cependant, comme ce bruit est essentiellement aléatoire, vous pouvez tout aussi bien faire la moyenne entre plusieurs lectures du même capteur prises à des moments différents. Dans le cas plus général, il s'agit vraiment d'un filtrage passe-bas. Étant donné que les températures changent lentement, un filtrage passe-bas agressif de la sortie d'un capteur de température réduit le bruit. En regardant cela dans l'espace des fréquences, vous savez que la température change lentement, les composants haute fréquence sont donc du bruit et peuvent être atténués en toute sécurité.


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Oui, l'utilisation de plusieurs capteurs peut vous donner une température moyenne . Comment correcte cette température est toujours en question.

Si 50% des capteurs sont au-dessus de la température réelle et 50% au-dessous, vous obtiendrez la température réelle (ou aussi bonne que). Si 75% sont au-dessus et 25% au-dessous, alors vous lirez la température plus élevée qu'elle ne l'est.

Pour plus de précision, vous aurez besoin d'une référence pour tester les capteurs afin d'obtenir la température réelle - généralement une température connue pour étalonner le capteur.

En ce qui concerne la suppression du bruit, vous pouvez faire exactement la même chose avec un capteur et l'échantillonner plusieurs fois et faire la moyenne des résultats.


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Si les erreurs étaient aléatoires, vous pourriez vous attendre à une amélioration d'environ un facteur 3 pour 10 capteurs (la racine carrée de 10). Mais il est probable qu'il y ait des erreurs systématiques qui n'annuleraient pas.

  • Pourquoi voulez-vous une meilleure précision que 0,5 ° C en premier lieu?

  • Quelle température souhaitez-vous mesurer? Si vous avez dix capteurs, ils ne seront pas tous au même endroit. La plupart du temps, il vaut mieux obtenir une précision plus élevée.

  • Avez-vous même de la place pour 10 capteurs?

C'est une bonne idée de faire plusieurs lectures d'un capteur.


+1 pour avoir mentionné que les erreurs dans les capteurs doivent être ALÉATOIRES. Nous parlons souvent de variances basées sur PVT: Processus, Température et Tension. Fondamentalement, les LM35 du même lot auront tendance à avoir des erreurs similaires. Et les LM35 alimentés par le même rail d'alimentation auront également tendance à avoir des erreurs similaires. Bien sûr, vous voulez des variations de temp.

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Vous parlez de «biais systématique». Si nous faisons l'hypothèse généralement raisonnable que les lectures des capteurs ont une moyenne et un écart-type, alors que la taille de l'échantillon (nombre de capteurs) augmente, l'écart-type devrait diminuer.

Là encore, si l'on prend plusieurs lectures à partir du même capteur, l'écart-type des lectures doit également être réduit.

Quant à la moyenne, supposons que lorsque la température exacte est de 80C et que le capteur 1 puisse lire 79C, le capteur 2 80C et le capteur 3 81C. Dans ce cas, la moyenne des lectures donne une réponse de 80 ° C tandis que sur les 3 capteurs individuels, un seul avait la valeur correcte. Il y a plus à considérer ici, supposons que le capteur 1 lise toujours 1C bas tandis que le capteur 3 lise toujours 1C haut. Si vous pouviez le déterminer par comparaison avec une source précise, vous pourriez corriger cette lecture basse 1C pour le capteur 1 dans le logiciel après la conversion.

Concrètement, comment monteriez-vous plusieurs capteurs pour qu'ils soient tous en contact avec exactement le même point où vous voulez mesurer la température? Pour des lectures de haute précision, même une petite séparation entre les capteurs pourrait signifier qu'ils étaient exposés à des températures différentes. Dans ce cas, la moyenne des lectures ne fournirait pas de données utiles sur la température à un moment donné, mais uniquement la moyenne sur un espace. Un peu comme monter 4 thermomètres de chaque côté de votre maison; il est fort probable que celle du côté ensoleillé aura une température différente de celle du côté ombragé.


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Juste pour être pointilleux et ajouter 2 cents à cette question: si vous n'aimez pas les réponses pointilleuses , ne lisez même pas celle-ci ou vous voudrez me tuer.

Étant donné que tous les capteurs ont un biais interne, vous finirez par ne jamais être super précis .

Si vous avez un capteur et que vous connaissez son biais, vous pouvez compenser ses lectures et obtenir la température réelle. Et vous serez limité à ses caractéristiques (exemple: s'il est linéaire dans ses lectures à mesure que la température change, ou si les erreurs ne sont pas linéaires ... s'il est stable au fil du temps, ou non ...).

Si vous avez beaucoup de capteurs et faites-en la moyenne, vous réduirez l'écart entre la température réelle et celle mesurée, mais puisque chacun a sa propre erreur, la moyenne aura toujours une erreur. Pour éviter cela, uniquement si vous avez exactement le même nombre de capteurs au-dessus et au-dessous de la bonne température, et seulement s'ils sont exactement au même niveau au-dessus et en dessous ...

Pensez-y comme la norme internationale de masse: qu'est-ce que 1 kg? C'est la masse d'un corps spécifique, qui est stockée dans le Bureau international des poids et mesures. Ce n'est pas la moyenne de beaucoup de corps ...


Vous pouvez être super précis, adopter l'approche Bill Gates et la définir comme ce que vous avez!
russ_hensel

@russ_hensel :) yep ... c'est pourquoi j'ai voté pour d'autres réponses et déclaré la "réponse difficile à venir ...".
woliveirajr
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