Можно ли повысить точность датчиков температуры LM35 путем усреднения нескольких датчиков?

Могу ли я создать один супер-датчик, усредняя вместе показания нескольких датчиков LM35? Разве это не было бы более точным, потому что я бы усреднял систематическое смещение в отдельных датчиках? Кроме того, не будет ли это более точным, потому что любой шум будет ослаблен / усреднен?

Это кажется слишком хорошим, чтобы быть правдой. Я имею в виду, что эти вещи действительно дешевы с точки зрения датчиков, так что может помешать мне купить около 10 из них и создать сверхточные датчики температуры с помощью этого метода?

Вы не можете гарантировать большую точность, но вы можете получить лучшее соотношение сигнал / шум.

Представьте, что все датчики отключены на ту же величину, что и в спецификации. Усреднение их не даст лучшую точность. Если у вас было достаточно большое количество этих датчиков, и они имели случайное распределение ошибок в пределах допустимого диапазона ошибок, то вы получите лучшую точность путем усреднения. Однако проблема в том, что у вас нет возможности узнать, есть ли у вас первый случай или второй. Если все единицы принадлежат одной и той же партии, их ошибки, вероятно, не распределены случайным образом.

Шум, однако, уменьшается. Каждый датчик добавляет шум к своему показанию. Это не связано с шумом от других датчиков, поэтому усреднение снижает уровень шума. Конечно, это не относится к шуму, исходящему из-за пределов всей системы, поскольку он будет коррелирован, и отклонение показаний нескольких датчиков не уменьшит его.

Обратите внимание, что существует несколько способов «усреднения». Вы думаете об усреднении по нескольким датчикам, чтобы уменьшить шум. Однако, поскольку этот шум является практически случайным, вы также можете усреднить между несколькими показаниями одного и того же датчика, снятыми в разное время. В более общем случае это действительно фильтрация нижних частот. Поскольку температуры меняются медленно, агрессивная фильтрация низких частот на выходе датчика температуры снижает уровень шума. Глядя на это в частотном пространстве, вы знаете, что температура изменяется медленно, поэтому высокочастотные компоненты являются шумом и могут быть безопасно ослаблены.

Да, использование нескольких датчиков может дать вам среднюю температуру. Насколько правильна эта температура все еще под вопросом.

Если 50% датчиков выше реальной температуры, а 50% ниже, то вы получите реальную температуру (или такую ​​хорошую). Если 75% выше, а 25% ниже, то вы будете считать температуру выше, чем она есть.

Для точности вам понадобится некоторая справка для проверки датчиков, чтобы получить реальную температуру - обычно известную температуру для калибровки датчика.

Что касается шумоподавления, вы можете сделать одно и то же с одним датчиком, сэмплировать его несколько раз и усреднить результаты.

Если ошибки были случайными, можно ожидать улучшения примерно в 3 раза для 10 датчиков (квадратный корень из 10). Но, скорее всего, существуют систематические ошибки, которые не отменяются.

• Почему вы хотите получить более высокую точность, чем 0,5 ° C?

• Какую температуру вы хотите измерить? Если у вас есть десять датчиков, они не будут все в одном месте. Большую часть времени будет лучше получить более высокую точность.

• У вас даже есть место для 10 датчиков?

Это хорошая идея, чтобы сделать несколько показаний одного датчика.

Вы говорите о "систематическом уклоне". Если мы сделаем в целом разумное предположение, что показания датчиков имеют среднее значение и стандартное отклонение, чем при увеличении размера выборки (количества датчиков), то стандартное отклонение должно уменьшиться.

Опять же, если брать несколько показаний с одного и того же датчика, то стандартное отклонение показаний также должно быть уменьшено.

Что касается среднего значения, предположим, что когда точная температура равна 80 ° С, а датчик 1 может показывать 79 ° С, датчик 2 80 ° С и датчик 3 81 ° С. В этом случае усреднение показаний дает ответ 80C, в то время как из 3 отдельных датчиков только один имел правильное значение. Здесь следует рассмотреть больше, предположим, что датчик 1 всегда показывает низкий уровень 1C, а датчик 3 всегда показывает высокий уровень 1C. Если вы смогли определить это путем сравнения с точным источником, то вы могли бы исправить это низкое показание 1С для датчика 1 в программном преобразовании после преобразования.

С практической точки зрения, как бы вы установили несколько датчиков, чтобы они все соприкасались с одной и той же точкой, где вы хотите измерять температуру? Для высокой точности показаний даже небольшое расстояние между датчиками может означать, что они подвергаются воздействию различных температур. В этом случае усреднение показаний не даст полезных данных о том, какая температура была в какой-либо конкретной точке, только среднее значение по некоторому пространству. Вроде как установка 4 термометров на каждой стороне вашего дома; весьма вероятно, что температура на солнечной стороне будет отличаться от температуры на тенистой стороне.

Просто будьте разборчивы и добавьте 2 цента к этому вопросу: если вам не нравятся разборчивые ответы , даже не читайте этот, иначе вы захотите меня убить.

Поскольку все датчики имеют некоторое внутреннее смещение, вы никогда не будете сверхточными .

Если у вас есть датчик и вы знаете его смещение, вы можете компенсировать его показания и получить реальную температуру. И вы будете ограничены его характеристиками (пример: если он является линейным в своих показаниях при изменении температуры, или если ошибки не являются линейными ... если он стабилен с течением времени, или нет ...).

Если у вас много датчиков и усредняете их, вы сократите разрыв между реальной и измеренной температурой, но, поскольку у каждого есть своя ошибка, среднее значение всегда будет иметь некоторую ошибку. Чтобы избежать этого, только если у вас точно одинаковое количество датчиков выше и ниже правильной температуры, и только если они точно одинакового количества выше и ниже ...

Думайте об этом как о международном стандарте массы: что такое 1 кг? Это масса конкретного тела, которая хранится в Международном бюро мер и весов. Это не в среднем много тел ...