KR20090124972A - 압력 감지 방법, 압력 센서, 파라미터（ｚ）결정 방법 및 센서 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 공진 압력 트랜스듀서가 인가 압력(P)과 온도(T)에 따라 변하는 주파수를 갖는 압력 센서 및 방법에 관한 것이다. 온도 센서는 온도(T)를 측정한다. 메모리에는 상이한 인가 압력과 온도에서 센서의 주파수(F)에 대응하는 데이터 포인트가 저장되어 있다. 프로세서는 데이터 포인트로부터 몇몇 다항식을 생성하고, 트랜스듀서 주파수가 Fμ인 경우에 Tμ에서 Pμ를 계산하도록 구성된다.

Description

압력 감지 방법, 압력 센서, 파라미터（Ｚ）결정 방법 및 센서 시스템{SENSOR PROCESSING METHOD}

본 발명은 센서에 관한 것으로, 일례로, 압력 센서에 관한 것이다.

센서는 교정되어야 한다. 일례로, 압력 표시기는 인가된 압력에 따라 주파수가 변하는 공진 압력 트랜스듀서를 포함한다. 그러나 센서 입력(압력)과 센서 출력(주파수 변화)의 관계는 선형적이지 않다. 또한, 공진 주파수는 온도의 함수로서도 변한다. 따라서, 압력 표시기는 전형적으로 온도 센서를 포함하고, 온도 및 주파수 신호 양자 모두 마이크로프로세서로의 입력이다. 교정 및 보상 데이터는 마이크로프로세서에 연결된 메모리(즉, EEPROM)에 저장된다.

교정 동안에, 몇몇 알려진 온도에서 몇몇 알려진 압력이 센서에 인가된다. 이어서 다음 식으로 다양한 곡선 맞춤 기술을 적용하도록 프로그래밍된 마이크로프로세서는 교정 데이터를 계산하고 그것을 메모리에 저장한다.

F는 주파수이고, P는 압력이며, T는 온도이다. 일례에서,

이다.

여기서 계수(a₀...d₃)는 교정 데이터로부터 계산되고 F와 T의 관계를 출력(P)에 근사시키는 데 사용된다. 최소 자승 맞춤(least square fit)과 같은 선형 근사 방식 또는 규정된 수의 데이터 포인트로부터의 정밀 맞춤(exact fit)이 사용될 수 있다.

센서가 필드에서 사용되면, 마이크로프로세서는 트랜스듀서의 온도 및 주파수에 유의하고 식(2)에 기반하여 압력 판독을 계산한다.

높은 정확도를 사용하는 경우에, 이 방식은 다수의 제한을 갖는다.

우선, 다항식의 맞춤은 선택된 다항식의 차수에 의존한다. 높은 차수의 다항식은 더 나은 맞춤을 제공하지만, 계산 속도와 정확도를 제한하는 계산 부담을 현저히 증가시킨다.

두 번째로, 높은 차수의 다항식은 불완전한 성향으로 잘 알려져 있고 원시 데이터에서 발견되지 않는 진동 특성을 나타낸다.

세 번째로, 원시 데이터의 경계 외부의 극 발산(extreme divergence)을 사용 하는 원시 데이터의 경계에서의 추정은 좋지 않다.

다항식의 몇몇 이상 성향을 극복하는 데 베지어(Bezier) 곡선 및 에르미트 스플라인(Hermite Splines)과 같은 다른 방법도 사용될 수 있다. 그러나, 이러한 방법은 상당한 계산 부담을 수반하므로 계산력이 제한되는 시스템의 유용성을 제한한다.

3차 스플라인 기술도 데이터를 맞추는 데 사용되어 왔다. 이러한 방법은 곡률이 제어되어 가파른 변화를 방지한다는 장점을 갖는다. 그러나, 이러한 방법은 곡률 제약의 종래 지식 및 흔히 알려져 있지 않은 종점 특성 또는 측정 데이터에 나타나지 않는 결과적인 맞춤에서 상당히 가변적으로 발생하는 에러에 의존한다. 또한, 계산의 복잡도가 상당하다.

종래 기술에서, 수반된 계산은 계산 에러를 1 ppm 미만으로 유지하기 위해 2배 정밀도 부동 소수점 연산을 필요로 한다. 이것만으로도 작은 마이크로프로세서 기반 시스템에 대한 계산 부하를 거의 4배로 한다.

일 측면에서, 본 발명은 압력을 감지하는 방법을 특징으로 한다. 방법은 센서의 주파수(F) 및 온도(T)에 기반하여 변하는 출력(P)을 가진 압력 센서가 몇몇 상이한 온도 및 인가 압력을 받게 하는 단계와, 상이한 온도 및 인가 압력에서 상기 센서의 주파수(F)를 결정하고 주파수, 온도 및 압력을 나타내는 데이터 포인트를 수집하는 단계와, 데이터 포인트로부터 및 각각의 상이한 온도에서, 몇몇 다항식 P=f(F) 및 T=f(F)을 생성하는 단계를 포함한다. 이어서 센서가 주파수(Fμ)를 가지는 온도(Tμ)에서 미지수 압력(Pμ)을 감지하는 데 센서가 사용된다. 생성된 다항식으로부터 Tμ와 Fμ를 둘러싸는 다항식이 선택된다. 다항식이 Fμ에 대해 평가되어 P=f(Fμ) 및 T=f(Fμ)에 대한 값이 계산된다. 계산된 값으로부터, Pμ를 출력하기 위해 다항식 P=f(T)가 생성되고, Tμ에 대해 풀린다.

일례에서, 다항식을 생성하는 단계는 뉴턴의 법칙을 이용하는 단계를 포함한다. 생성된 다항식은 저장될 수 있고 또는 데이터 포인트는 저장될 수 있으며 다항식은 주변 데이터 포인트가 선택될 때까지 생성되지 않는다. Pμ=f(T)를 푸는 단계는 라그랑지의 법칙을 사용하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명은 또한 인가 압력(P)과 온도(T)에 따라 주파수(F)가 변하는 공진 압력 트랜스듀서와, 온도(T)를 측정하는 온도 센서와, 서로 다른 인가 압력과 온도에서 상기 센서의 주파수(F)에 대응하는 데이터 포인트가 저장된 메모리를 포함하는 압력 센서를 특징으로 한다. 프로세서는 데이터 포인트로부터 몇몇 다항식 P=f(F) 및 T=f(F)을 생성하고, 트랜스듀서 주파수가 Fμ인 경우에, Tμ에서 Pμ를 계산하도록 구성된다. 생성된 다항식으로부터, Fμ와 Tμ를 둘러싸는 다항식이 선택되고, 선택된 다항식이 Fμ에 대하여 평가되어 P=f(Fμ) 및 T=f(Fμ)에 대한 값이 계산되며, 계산된 값에 대해 다항식 P=f(T)가 생성되고, Tμ에 대해 Pμ=f(T)가 풀린 다. 이어서 프로세서는 Pμ를 출력한다.

보다 일반적으로, 본 발명은 2 개의 측정된 파라미터(X 및 Y)에 기초하여 미지수 파라미터(Z)를 결정하는 방법을 특징으로 한다. 바람직한 방법은 상이한 값(X 및 Y)에서 Z를 결정하고 X, Y 및 Z를 나타내는 데이터 포인트를 수집하는 단계를 포함한다. 데이터 포인트로부터, 몇몇 다항식 Z=f(X) 및 X=f(Y)이 생성된다. Xμ 및 Yμ에서 미지수 파라미터(Zμ)가 결정된다. 생성된 다항식으로부터, Xμ와 Yμ를 둘러싸는 다항식이 선택된다. 선택된 다항식이 Yμ에 대해 평가되어 Z=f(Yμ) 및 X=f(Yμ)에 대한 값이 계산된다. 계산된 값으로부터, 다항식 Z=f(X)이 생성된다. Xμ에 대해 Zμ=f(X)가 풀리고 Zμ가 출력된다.

본 발명에 따른 센서 시스템은 파라미터(Z)와 파라미터(X)에 따라 변하는 파라미터(Y)를 가진 센서를 특징으로 한다. 장치는 파라미터(X)를 측정한다. 메모리에는 상이한 값(Z 및 X)에서 파라미터(Y)의 값에 대응하는 데이터 포인트가 저장된다. 프로세서는 데이터 포인트로부터 몇몇 다항식을 생성하고, 센서가 Yμ를 측정하는 경우에, Xμ에서 Zμ를 계산하도록 구성된다. Yμ와 Xμ를 둘러싸는 다항식이 선택되고 Yμ에 대해 평가되어 Z=f(Yμ) 및 X=f(Yμ)에 대한 값이 계산된다. 계산된 값에 대해 다항식 Z=f(X)이 생성되고, Xμ에 대해 Zμ=f(X)가 풀린다.

그러나, 다른 실시예에서, 본 발명이 이들 목적 전부를 달성할 필요는 없으며, 본 발명의 특허청구범위는 이들 목적을 달성할 수 있는 구조 또는 방법으로 제한되어서는 안 된다.

후속하는 바람직한 실시예의 설명 및 첨부 도면으로부터 당업자에게 다른 목 적, 특징 및 장점이 발생할 것이다.

본 발명은 새로운 압력 센서 처리 방법을 특징으로 한다. 센서의 압력 및 온도의 효과는 교정 포인트 및 상당히 효율적이고 정확한 알고리즘을 사용하여 보정된다. 방법은 센서의 출력의 빠르고 정확한 결정을 가능하게 하고, 2배 정밀도 부동 소수점 계산을 필요 없게 한다. 방법은 라운딩 에러(rounding error)를 최소화하여, 신호 처리가 더 빨라지며 전력 소비가 낮아진다. 본 발명은 전술한 방법을 통합시키는 압력 센서를 더 특징으로 한다. 또한, 방법은 다른 유형의 센서와 함께 이용될 수 있다.

후술되는 바람직한 실시예 또는 실시예들과 별도로, 본 발명은 다른 실시예가 가능할 수 있고, 다양한 방식으로 실시되거나 수행될 수 있다. 따라서, 본 발명이 그 응용에서 구조의 상세한 설명 및 후속하는 설명에 기술되거나 도면에 도시된 구성요소의 배치로 제한되지 않음을 알아야 한다. 만일 본 명세서에 하나의 실시예만 설명되면, 본 발명의 특허청구범위는 그 실시예로 제한되어 서는 안 된다. 또한, 특정 배제, 제한 또는 부인을 명시하는 명백하고 설득력있는 증거가 존재하지 않는 한 본 발명의 특허청구범위는 제한적으로 해석되어서는 안 된다.

본 발명은 1 차원의 좁은 범위에 걸쳐 함수를 정확하게 나타내는 간단한 보 간 다항식 함수를 사용한다. 이러한 다항식 세트를 제공함으로써 전 범위가 획득된다. 이어서 몇몇 다항식 세트를 생성함으로써 2 차원 보간이 실행되고 이어서 데이터의 통일 표현을 형성하기 위해 조합된다.

전형적으로, 교정 데이터 포인트는 적어도 2 개의 변수의 센서 특성의 격자로부터 취해진 측정으로부터 수집된다. 일례에서, 이는 여러 가지 인가된 압력(P_applied) 및 테스트 온도(T_applied)에서의 센서 주파수(F) 및 센서 온도(T)의 측정일 것이다. 예컨대, 이것은 도 1에 도시된 바와 같이 45 개의 데이터 포인트를 산출하는 9 개의 압력 및 5 개의 온도에서 존재할 수 있다. 격자가 동일하게 이격되어야 한다든가 각 차원에서 동일한 개수의 포인트를 포함해야 한다든가 하는 요구는 없다. 실제로, 불확실한 영역에서 포인트 밀도가 높은 것이 바람직할 수 있다.

이들 포인트 각각은 정확히 측정된 P, F 및 T의 값과 관련될 것이다. 측정된 P 및 T의 값은 적용된 값과 상당히 다를 수 있다.

"n" 차수의 보간 다항식을 "n+1" 데이터 포인트에 맞추는 데 다양한 수단이 사용된다. 이 해는 고유하고, 함수는 교정 데이터 포인트를 정확히 통과한다. 예컨대, 도 2에 도시된 3차 다항식을 정의하는 데 4 개의 포인트가 사용될 수 있다.

포인트 격자 또는 도 1의 행마다, 함수를 나타내는 포인트 세트가 존재한다. 몇몇 "n차" 다항식은 인접하는 데이터 포인트에 맞춰질 수 있다. 만일 행 내의 포인트의 개수가 P이면, p-n 다항식이 존재할 것이다.

이 예에서, T_applied의 각 값은 T_applied의 값마다 6 개의 3차 다항식 P=f(F) 세 트가 계산되게 하는 9 개의 포인트(P, F, T)를 가질 것이다.

도 3은 6 개의 포인트가 4 개의 인접하는 포인트로부터 3 개의 3차 다항식을 생성하는 방법을 도시한다.

다항식이 오버랩되므로, 다항식은 함수의 몇몇 추정을 제공한다. 가장 정확한 추정은 도 4에 도시된 바와 같이 다항식을 생성하였던 2 개의 중심 포인트에 의해 제한된 영역 내에 있다. 사용할 어떠한 선택도 존재하지 않는 데이터의 극단에서 최근사 다항식 추정이 사용될 수 있다.

이 선택으로, 현재 데이터 포인트에 의해 제한된 범위에 걸쳐 정확한 추정을 제공하는 방법이 존재한다. 원시 데이터의 모든 행마다 이러한 추정이 존재할 것이다.

이어서 프로세스는 제 2 변수에 대해 반복된다. 이 예에서, 이 프로세스는 T_applied의 값마다 6 개의 다항식 T=f(F)을 산출할 것이다. 모든 행마다 2 개의 다항식 세트가 생성된다. 따라서 현재 예에서, 각각 6 개의 다항식 P=f(F) 및 6 개의 다항식 T=f(F)을 포함하는 5 세트가 될 것이다.

이들 모든 다항식(이 예에서 60)의 계산은 간단한 센서 장치에서 획득될 수 있는 계산력과 정확도 양자 모두에 대한 강한 도전을 나타낼 수 있다. 따라서, 이들 다항식을 푸는 데 뉴턴의 법칙이 사용될 수 있다. 이 법칙은 다항식의 뉴턴 식을 정확하게 계산하며, "뉴턴의 삼각형"을 이용하는 데 포인트의 인접 특성을 활용하여 계산 요구를 실질적으로 감소시키고 정확도를 향상시킬 수 있다.

다항식은 사전계산되고 메모리에 보유될 수 있다. 이와 달리 정의 데이터 포인트만이 메모리에 보유될 수 있고 필요할 때까지 다항식 계산은 지연될 수 있다. 제 1 방법에 있어서, 원시 데이터 포인트의 행/열 차수에 관련된 30 개의 다항식의 2 개의 표가 존재한다(9×5 대신에, 6×5가 존재할 것임, 즉, 각각 6 개의 다항식을 포함하는 5 세트).

압력 센서가 온도(Tμ)에서 압력(P)을 받는 필드에서, 트랜스듀서의 주파수는 Fμ이다. 임의의 포인트(FμTμ)에서 함수(P)의 값을 구하기 위해, 포인트를 둘러싸는 다항식 세트가 선택된다. 이들 다항식(또는 정의 포인트)의 선택은 메모리에 보유된 데이터 포인트 표를 간단한 검색함으로써 달성된다. 미지수 Tμ 및 Fμ에 있어서, 미지수를 둘러싸는 다항식을 구하기 위해 다항식의 표가 검색된다. 예로써, 양쪽에 2 이도록 3차 맞춤에 4가 필요하다. 제 2 방법에 있어서, 원시 데이터만이 저장된다. 따라서, Tμ 및 Fμ를 둘러싸는 4 개의 다항식을 구하는 대신에, 그 다항식을 정의하는 모든 포인트가 배치된다. 이는 Tμ 및 Fμ를 둘러싸는 16 개의 포인트의 수집일 것이다. 3차 함수는 P와 T의 가변성을 맞추므로, 임의의 주어진 포인트에 대해 그 포인트를 둘러싸는 4 개의 최근사 세트가 선택된다.

이제 이들 다항식 세트 각각은 사전계산된 뉴턴 다항식에서 주어진 Fμ의 값 대신에 P 및 T 값을 대입하도록 계산될 수 있다. 이와 달리 라그랑지 법칙(Lagrange's method)을 사용하는 원시 데이터 포인트의 조합형 보간 및 계산이 이용될 수 있다. 이 경우에, 16 개의 원시 데이터 포인트가 선택되어 4 개의 다항식을 생성할 것이다.

예로써, 도 5에 도시된 바와 같이 4 개의 주변 세트는 주어진 값(Fμ)에 대해 4 개의 P의 값과 4 개의 T의 값을 제공한다.

이들 4 개의 새로운 포인트는 3차 다항식 함수 P=f(T)를 정의하여, 이어서 주어진 Tμ의 값에서 계산되어 최종 출력(P)을 제공할 수 있다.

최종 다항식에 하나의 계산만 필요하므로, 보간 및 계산 동작 양자를 조합하는 데 라그랑지 법칙을 이용하는 것이 유리하다. 이는 개별적으로 다항식을 생성하고 계산하는 것보다 낮은 계산 요구 및 높은 정확도를 갖는다.

도시되어온 바와 같이, 필요한 계산력을 실질적으로 감소시키는 데 라그랑지 및 뉴턴의 법칙이 사용될 수 있다. 뉴턴의 법칙은 정확하고 효율적인 방식으로 모든 다항식의 사전계산을 허용하며, 라그랑지 법칙을 이용하는 이들 m+1 개의 다항식의 계산 및 최종 보간만을 남긴다.

이와 달리, 메모리를 보존하기 위해, 원시 데이터 포인트만 저장될 수 있다. 이어서 보간과 계산 양자를 조합하는 데 라그랑지 법칙이 사용될 수 있다.

도 6은 출력(P) 및 상이한 압력을 받을 때 서로 다른 주파수(F)를 발생시키는 트랜스듀서(12)를 구비한 압력 센서(10)를 도시한다. 온도 센서(14)는 온도(T)를 측정한다. 프로세서(16)는 F와 T 양자 모두에 응답하고, 전술한 방법에 따라 동작하도록 구성, 예컨대, 프로그래밍된다. 도 1을 참조하여 전술한 바와 같이 EEPROM(18)(또는 몇몇 다른 메모리)은 상이한 온도(T)에서 F와 P의 값을 저장한다. 트랜스듀서(12)가 온도(Tμ)에서 Pμ를 받고 주파수(Fμ)를 나타내는 경우에 프로세서(16)는 (예컨대, 디스플레이로) Pμ를 출력한다. 이상의 방법은 단일 정밀도 부동 소수점 계산을 이용하여 1 ppm 보다 나은 정확도를 산출해 왔다.

그러나, 본 발명은 압력 트랜스듀서로 제한되지 않으며 전술한 방법은 다른 유형의 센서와 함께 사용될 수 있다. 일반적으로, 테스트 또는 교정 측정으로부터 데이터가 수집되어왔다고 가정한다. 이 데이터의 형태는 (X,Y,Z)이다. 예컨대, 인가된 서로 다른 압력 및 온도의 범위에 걸친 압력 센서의 테스트를 고려한다. Z는 측정된 압력이고, X는 온도 센서 측정치이며, Y는 센서의 출력이다.

이어서 후속하는 절차는 m×n 차수의 2 차원 다항식 함수를 사용하여 임의의 주어진 값(X=x 및 Y=y)에 대해 Z의 값을 정확하게 계산할 것이다.

단계 1에서, 데이터 포인트(X,Y,Z)가 배열되어 2 개의 입력 변수(X 및 Y)에 대한 Z 값의 격자를 나타내는데, X와 Y는 단조 순(monotonic order)이다. 도 1을 참조한다. 단계 2에서, 계산될 (x,y) 포인트에 걸치는 (m+1)×(n+1) 포인트 행렬이 선택된다. 단계 3에서, n+1 개의 포인트를 사용하는 m+1 개의 n차 다항식을 푼다(Z=f(Y)). 단계 4에서, n+1 개의 포인트를 사용하는 m+1 개의 n차 다항식을 푼다(X=f(Y)). 단계 5에서, 입력 값(Y=y)에 대해 단계 4에서 구해진 다항식을 계산하여, Z와 X에 대한 m+1 개의 값이 나온다. 단계 6에서, Z=f(X)인 경우에 m+1 개의 데이터 포인트를 사용하여 m차 다항식을 푼다. 이어서, 단계 7에서, 입력 값(X=x)에 대해 단계 6으로부터의 다항식을 사용하여 Z가 계산된다.

데이터 값을 검색하여 포인트 행렬의 선택이 달성될 수 있다. 이 검색은 확립된 법칙을 사용하여 효율에 관하여 최적화될 수 있다.

Z=f(Y) 및 X=f(Y) 다항식을 푸는 단계 3과 4는 뉴턴 식을 사용하여 다항식을 사전계산함으로써 정확도 및 계산 효율을 보존하는 데 최적화될 수 있다. 이와 달리, 이들 단계 및 계산 단계는 라그랑지 보간을 사용하여 조합되어 메모리 요구를 감소시키며 정확도도 유지할 수 있다. 마지막 두 단계는 라그랑지 보간 및 계산을 사용하여 조합되는 것이 바람직하다.

본 발명은 다양한 센서 및 제어 애플리케이션에서 이용될 수 있다. 예컨대, 엔진 제어에서, 2 개의 측정을 이용하여 제 3 파라미터를 유도하는 것이 일반적이다. 예컨대, 점화 타이밍을 결정하는 데 RPM 및 다기관(manifold) 압력이 사용될 수 있다. 본 발명의 방법은 이러한 애플리케이션에서 사용될 수 있고 원시 데이터는 실험적 또는 모델링 상태에 기반할 수 있으며 출력은 전형적으로 표시기가 아니며 그 대신에 전체 시스템 제어 기능의 일부일 것이다.

따라서, 본 발명의 특정 특징이 몇몇 도면에 도시되고 나머지 도면에는 도시되지 않지만, 본 발명에 따라 각 특징이 다른 특징 중 몇몇 또는 모두와 조합될 수 있으므로 편의만을 위한 것이다. 본 명세서에서 사용된 단어 "포함하는", "구비하는" 및 "가지는"은 광범위하고 포괄적으로 해석되어야 하며 임의의 물리적 상호접속으로 제한되어서는 안 된다. 또한, 본 출원에 개시된 어떠한 실시예도 가능한 유일한 실시예로 간주해서는 안 된다. 당업자에게 다른 실시예가 발생할 것이며 후속하는 특허청구범위 내에 존재한다.

또한, 본 특허에 대한 특허 출원의 심사 동안에 존재하는 어떠한 보정도 제출된 출원에 나타낸 임의의 청구 요소의 포기가 아니되, 당업자는 모든 가능한 등가물을 완전히 포함하는 청구항을 선발하도록 합리적으로 예측될 수 없고, 보정시 에 다수의 등가물이 예측가능하지 않을 것이며 (만일 있다면) 무엇이 포기될 것인지에 대한 공정한 해석의 범위 이상이고, 보정의 기초가 되는 이론적 근거는 다수의 등가물에 대한 빗나가는 관계일 뿐이라고 제공할 수 있고/있거나 출원인이 보정된 임의의 청구 요소의 특정 대체를 설명하도록 예측될 수 없는 다수의 다른 이유가 존재한다.

도 1은 본 발명에 따라 수집된 교정 데이터 포인트의 예를 도시한다.

도 2는 본 발명에 따라 다항식이 계산되는 방법을 도시한다.

도 3은 본 발명에 따라 6 개의 포인트가 4 개의 인접하는 데이터 포인트로부터 2 개의 3차 다항식을 생성하는 방법을 도시한다.

도 4는 다항식을 생성하였던 2 개의 중심 포인트에 의해 제한된 영역 내에 가장 정확한 추정이 존재하는 방법을 도시한다.

도 5는 본 발명에 따라 4 개의 주변 세트가 4 개의 압력 밸브와 4 개의 온도 밸브를 제공하는 방법을 도시한다.

도 6은 본 발명에 따라 센서의 예와 관련된 주요 구성요소를 도시하는 상당히 개략적인 블록도이다.

Claims (10)

1. 압력을 감지하는 방법에 있어서,

   센서의 주파수(F) 및 온도(T)에 기반하여 변하는 출력(P)을 가진 압력 센서가 몇몇 상이한 온도 및 인가 압력을 받게 하는 단계와,

   상기 상이한 온도 및 인가 압력에서 상기 센서의 주파수(F)를 결정하고 상기 주파수, 온도 및 압력을 나타내는 데이터 포인트(data point)를 수집하는 단계와,

   상기 데이터 포인트로부터 그리고 각각의 상이한 온도에서, 몇몇 다항식 P=f(F) 및 T=f(F)을 생성하는 단계와,

   상기 센서를 사용하여 상기 센서가 주파수(Fμ)를 가지는 온도(Tμ)에서 미지수 압력(Pμ)을 감지하는 단계와,

   상기 생성된 다항식으로부터, Tμ와 Fμ를 둘러싸는 다항식을 선택하는 단계와,

   상기 선택된 다항식을 Fμ에 대해 평가하여 P=f(Fμ) 및 T=f(Fμ)에 대한 값을 계산하는 단계와,

   상기 계산된 값으로부터, 다항식 P=f(T)을 생성하는 단계와,

   Tμ에 대해 Pμ=f(T)를 풀고 Pμ를 출력하는 단계를 포함하는

   압력 감지 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 다항식을 생성하는 단계는 뉴턴의 법칙을 이용하는 단계를 포함하는

   압력 감지 방법.
3. 제 1 항에 있어서,

   상기 생성된 다항식은 저장되는

   압력 감지 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 데이터 포인트는 저장되고 상기 다항식은 주변 데이터 포인트가 선택될 때까지 생성되지 않는

   압력 감지 방법.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 Pμ=f(T)를 푸는 단계는 라그랑지의 법칙(Lagrange's method)을 사용하는 단계를 포함하는

   압력 감지 방법.
6. 압력 센서에 있어서,

   인가 압력(P)과 온도(T)에 따라 주파수(F)가 변하는 공진 압력 트랜스듀서와,

   상기 온도(T)를 측정하는 온도 센서와,

   상이한 인가 압력과 온도에서 상기 센서의 주파수(F)에 대응하는 데이터 포인트가 저장된 메모리와,

   프로세서를 포함하되,

   상기 프로세서는,

   상기 데이터 포인트로부터 몇몇 다항식 P=f(F) 및 T=f(F)을 생성하고,

   상기 트랜스듀서 주파수가 Fμ인 경우에, 상기 생성된 다항식으로부터, Fμ와 Tμ를 둘러싸는 다항식을 선택하고, 상기 선택된 다항식을 Fμ에 대해 평가하여 P=f(Fμ) 및 T=f(Fμ)에 대한 값을 계산하며, 상기 계산된 값에 대해 다항식 P=f(T)을 생성하고, Tμ에 대해 Pμ=f(T)를 풀고 Pμ를 출력함으로써, Tμ에서 Pμ를 계산하도록 구성된

   압력 센서.
7. 2 개의 측정된 파라미터(X 및 Y)에 기초하여 미지수 파라미터(Z)를 결정하는 방법에 있어서,

   상이한 값(X 및 Y)에서 Z를 결정하고 상기 X, Y 및 Z를 나타내는 데이터 포인트를 수집하는 단계와,

   상기 데이터 포인트로부터, 몇몇 다항식 Z=f(X) 및 X=f(Y)을 생성하는 단계와,

   Xμ 및 Yμ에서 미지수 파라미터(Zμ)를 결정하는 단계와,

   상기 생성된 다항식으로부터 Xμ와 Yμ를 둘러싸는 다항식을 선택하는 단계와,

   상기 선택된 다항식을 Yμ에 대해 평가하여 Z=f(Yμ) 및 X=f(Yμ)에 대한 값을 계산하는 단계와,

   상기 계산된 값으로부터, 다항식 Z=f(X)를 생성하는 단계와,

   Xμ에 대해 Zμ=f(X)를 풀고 Zμ를 출력하는 단계를 포함하는

   파라미터(Z) 결정 방법.
8. 제 7 항에 있어서,

   상기 생성된 다항식은 저장되는

   파라미터(Z) 결정 방법.
9. 제 7 항에 있어서,

   상기 데이터 포인트는 저장되고 상기 다항식은 주변 데이터 포인트가 선택될 때까지 생성되지 않는

   파라미터(Z) 결정 방법.
10. 센서 시스템에 있어서,

    파라미터(Z)와 파라미터(X)에 따라 변하는 파라미터(Y)를 가진 센서와,

    파라미터(X)를 측정하는 장치와,

    상이한 값(Z 및 X)에서 파라미터(Y)의 값에 대응하는 데이터 포인트가 저장된 메모리와,

    프로세서를 포함하되,

    상기 프로세서는,

    상기 데이터 포인트로부터 몇몇 다항식 Z=f(X) 및 X=f(Y)을 생성하고,

    상기 센서가 Yμ를 측정하는 경우에, 상기 생성된 다항식으로부터, Yμ와 Xμ를 둘러싸는 다항식을 선택하고, 상기 선택된 다항식을 Yμ에 대해 평가하여 Z=f(Yμ) 및 X=f(Yμ)에 대한 값을 계산하며, 상기 계산된 값에 대해 다항식 Z=f(X)을 생성하고, Xμ에 대해 Zμ=f(X)를 풀고 Zμ를 출력함으로써, Xμ에서 Zμ를 계산하도록 구성된

    센서 시스템.

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