Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/39802
Title: Дослідження впливуметодичної та інструментальної складових похибки на точність реконструкції температурного поля на поверхні стінки
Authors: Дорожовець, Михайло
Бурдега, Мар’яна
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Дорожовець М. Дослідження впливуметодичної та інструментальної складових похибки на точність реконструкції температурного поля на поверхні стінки / М. Дорожовець, М. Бурдега // Вимірювальна техніка та метрологія : міжвідомчий науково-технічний збірник / Міністерство освіти і науки України ; відповідальний редактор Б. І. Стадник. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2016. – Випуск 77. – С. 79–86. – Бібліографія: 9 назв.
Issue Date: 2016
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Country (code): UA
Place of the edition/event: Львів
UDC: 621.317.33
Keywords: методична похибка
інструментальна похибка
розподіл температури
томографічний метод
методическая погрешность
инструментальная погрешность
распределение температуры
томографический метод
methodical error
instrumental error
temperature distribution
tomography method
Number of pages: 79–86
Abstract: Досліджено основні характеристики методичної та інструментальної складових похибки відтворення температурного поля на поверхні прямокутного об’єкта томографічним методом за результатами вимірювання опорів лінійних резистивних перетворювачів. Аналіз проведено для двох схем розміщення перетворювачів та різної їх кількості (k = 6; 8; 12) вздовж однієї координати. Також досліджено різні моделі розподілу температурного поля та порядки апроксимуючого двовимірного алгебраїчного багаточлена (p = 2; 3). Отримані результати показали, що методична похибка найбільше залежить від моделі апроксимації температурного поля і порядку алгебраїчного багаточлена, яким відтворюють поле. На похибку відтворення температури найнегативніше впливають адитивні випадкові впливи у результатах вимірювань, їх вплив підсилюється у 5–10 разів. Вплив інструментальної адитивної систематичної складової майже вдвічі менший від впливу випадкової і дуже мало залежить від кількості перетворювачів та порядку відтворювального багаточлена; мультиплікативні складові у результатах вимірювань приблизно вдвічі підсилюються алгоритмом відтворення. Исследованы основные характеристики методической и инструментальной составляющих погрешности воспроизведения температурного поля на поверхности прямоугольного объекта томографическим методом по результатам измерения сопротивлений линейных резистивных преобразователей. Анализ проводился для двух различных схем размещения преобразователей и разного их количества (k = 6; 8; 12) вдоль одного направления. Также исследовались различные модели распределения температурного поля и порядка аппроксимирующего двухмерного алгебраического многочлена (p = 2; 3). Полученные результаты показали, что методическая погрешность больше всего зависит от модели аппроксимации температурного поля и порядка алгебраического многочлена, которым воспроизводят поле. На погрешность воспроизведения температуры наиболее негативно влияют аддитивные случайные влияния в результатах измерений, их влияние усиливается у 5–10 раз. Влияние инструментальной аддитивной систематической погрешности практически в два раза меньше от влияния случайной и очень мало зависит от количества преобразователей и порядка воспроизведения алгебраического многочлена; мультипликативные составляющие в результатах измерений вдвое усиливаются алгоритм воспроизведения. In the paper the reconstruction of temperature distribution based on resistance measurements of linear sensing elements using tomography method are considered. The methodical and instrumental errors of temperature distribution are investigated and analyzed. In particular the first component depends on number of sensors and degree of used approximation of temperature distribution and the second component depends on the level of random and systematic additive and multiplicative components in measurements. Two schemes of placing of the linear temperature resistivity sensors on the investigation object are researched in the paper (Fig. 1). Also, three approximation models of the temperature distribution in the form of two-dimensional cosine, asymmetrical cosine and Gaussian with initial temperature Θ0 = 100 ºС and different maximal change temperature Θm = 25; 10 and 5 ºС are investigated. The spatial resistivity distribution can be approximated by known two-dimensional basic functions are presented by formula (3). The resistances of linear resistive temperature sensors depend on resistivity are represented by formula (5). Coefficients' vector of the basic functions was calculated using the method of least squares with regularization (formula (22)). Then approximated spatial temperature distribution can be calculated on the basis of approximation model of the spatial distribution of resistivity (formula (14)). In the article proposed method is investigated for sensitive elements with the following parameters: resistivity ρ0 = 0.01724 μΩ m, temperature coefficient of resistance α = 4.3∙10-3 1/ºС, diameter of sensitive element d = 0.2 mm is simulated. The temperature distribution on the wall size of 2×2 m×m is investigated. The normalized to the maximum temperature error of reconstructed temperature distribution and root mean square error are calculated (formula (15), (16)). By using Monte-Carlo method (number of simulations M = 104) was performed simulation and in each simulation the surface average value, its standard deviations, minimum and maximum errors were determined by formulas (18) and (19). The characteristics of methodical error of reconstruction of temperature distribution for connection points on the side k = 6; 8; 12, algebraic polynomial of order p = 2 and different schemes (Fig. 1(a) and (b)) are presented in Fig. 2 and 3 respectively. The characteristics of methodical error of reconstruction of temperature distribution for scheme (Fig. 1(b)), approximation model 1(b), connection points on the side k = 6; 8; 12 and algebraic polynomial of order p = 2; 3 is presented in Fig. 4. The characteristics of instrumental error of reconstruction of temperature distribution for scheme (Fig. 1(b)), approximation model 3 (a) and (b), connection points on the side k = 8 and algebraic polynomial of order p = 2 are presented in Fig. 5. The results of this investigation showed that methodical component the most depends on approximation model and order of algebraic polynomial. The influence of additive systematic component of approximation is twice smaller than the influence of random. The influence of multiplicative systematic component of approximation is close to the influence of additive systematic component. The influence of additive random is amplified in 5–10 times.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/39802
References (Ukraine): 1. William Daily, Abelardo Ramizer, Andrew Binley and Douglas LaBrecque. Electrical resistance tomography – theory and practice // Near-Surface Geophysics. – 2005. – Р. 525–550. 2. Kimmo Karhunen, Aku Seppänen , Anssi Lehikoinen, Paulo J.M. Monteiro, Jari P. Kaipio. Electrical resistance tomography imaging of concrete // Cement and concrete research. – 2010. – Р. 137–145. 3. Манш- тейн Ю. А., Калугин И. А. Электротомография донных осадков: перспективный метод разведки место- рождений газогидратов // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2014. – № 2. – Т. 2. – C. 163–167. 4. Dorozhovets M., Kowalczyk A., Stadnuk B. Measurement of a temperature non-uniformity using resistance tomography method // 8th International Symposium on Temperature and Thermal Measurements in Industry and Science. Tempmeko-2001. Abstracts. 19–21 June 2001, Germany. – Berlin. – P. 87. 5. Дорожовець М., Ковальчик А. Аналіз сумісного впливу методичної та інструментальної похибок томографії провідності // Вимірювальна техніка та метрологія. – 2002. – № 59. – С. 115–117. 6. Доро- жовець М. Оцінювання впливу інструментальних похибок на точність відтворення просторового розподілу провідності // Вимірювальна техніка та метрологія. – 2002. – № 59. – С. 126–130. 7. До- рожовець М. М. Томографічні вимірювання прос- торового розподілу фізичних величин на прикладах електричної та акустичної томографії: дис.… д-ра техн. наук. – Львів, 2001. – С. 38–51. 8. Поліщук Є. С., Дорожовець М. М., Стадник Б. І., Івахів О. В., Бойко Т. Г., Ковальчик А. Засоби та методи вимі- рювання неелектричних величин: підручник / за ред. Є. С. Поліщука – Львів: Бескид-Біт, 2008. – 618 с. 9. Деннис Дж., Шнабель Р. Численные методы безусловной минимизации и решения нелинейных уравнений. – М.: Мир, 1988. – C. 340.
Content type: Article
Appears in Collections:Вимірювальна техніка та метрологія. – 2016. – Випуск 77

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
vyp_77_Vymir-tech-79-86.pdf286,44 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.