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原始数据对数学建模的影响论文

来源ruiwen  [  教育资讯中心   ]  责编从大磊  |  侵权/违法举报

1信号特性分析

通过在Excel中对传感器的原始数据作图可以知道传感器AD输出数据与温度有关联但这些信号呈非线性特征所以需要进行数?#20013;?#27491;才能达到所需的测量精度而且分析知在压力超过3750时实际压力与压力传感器的AD输出值几乎成线性关系而在03750之间它们之间不成线性关系可以用多项式来确定所以选择用多项式曲线来拟和它们至于具体阶数应根据拟和后与实际值的误差大小来确定在本研究中因为在相同的实际压力值下压力的AD输出值是随温度的改变而不同的因而分别将试验环境固定在一定温度下再?#26469;?#25913;变压力把测得的压力AD和温度AD的转换值作纪录然后再改变温度再重复上面的步骤把这样测得的一系列的试验值进行数学建模在实际油井环境中使用该模型让它?#19988;?#25454;转换出的AD值把实际的压力和温度计算出来同时实现精度高达0.020.03的目标

2传感器信号数学模型的建立

本研究中该模型将内嵌一个C编写的程序该程序是将前面生成的AD采样数据文件每十分钟一次读入再用建立的传感器模型分类进行处理首先在MATLAB中生成M文件将数据文件中的同一温度下的实际压力值赋给数组变量y传感器的AD值赋值给数组变量x然后利用MATLAB中的曲线拟和函数polyfit(x,y,n)计算出拟和函数的各个系数该函数中n表示拟和函数的阶数由于拟和阶数n不同计算出来的各系数也是不一样?#27169;?#24182;且精度是不同的在计算中发现并非拟和阶数n越高精度就越高因为n太高了会使拟和曲线有很多拐点?#22270;?#28857;并不符合上面分析的函数图形特征

为了能找到合适的拟和阶数n需经过多次计算表1是当温度T24.45时拟和阶数分别取n345时通过拟和出来的函数将压力的AD值代入后与实际压力之间的对比情况由此可见当n5时拟和函数的误差最小所以可以得出T24.45时压力的AD值x和实际压力P之间的多项式函数关系是P=(.1.844685812422678e.025)*x^5+(2.623605645188009e.018)*x^4+(.1.491892666856428e.011)*x^3+(4.239815615419902e.005)*x^2+(.6.020327553395332e+001)*x+3.415481318125316e+007然后分别在T050.0575.05100.05125.05150的实际温度下分别依照上述步骤计算出各自的5阶多项式函数由于在不同的压力下各系数也与实际温度有函数依赖关系所以再以实际温度为x以上面计算得来的5阶多项式函数的同阶系数为y进行函数拟和将得到的拟和函数再代入5阶多项式函数的各个系数这样实际压力P就是以实际温度和压力的AD值为两个自变量的函数由于温度也是采用传感器测得?#27169;?#20294;是它的线性度比较好所以将在同样实际温度下测得的不同的温度AD值取平均值将此AD值与实际温度再进行一次函数拟和

最后可以得到的是实际压力P关于压力的AD值和温度的AD值为两个自变量的复合拟和函数根据上述的数学模型处理后的数据再经过最小乘方法滤波后的信号时域波形如图1?#26032;?#27874;后的波形从图1可以看出这些经过滤波的数据可以保证每个偏差的绝对值都很小偏差比较大的噪声均被滤除波形中波谷清晰可见并且无滤波前的毛刺现象总体而言是比较整齐平滑?#27169;?#27874;形的特征更明确了可辨识性提高了

3结论

本文在对压力和温度传感器进行建模时采用了最小二乘数据拟和的方法通过对传感器的试验测量建立起各个参数之间的对应关系从而实现了精度很高的测量目标

本文来源http://www.uvof.tw/wrrview/lunwen/1976854.html

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