KR20180027462A - 센서 시스템 - Google Patents

센서 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20180027462A
KR20180027462A KR1020180024173A KR20180024173A KR20180027462A KR 20180027462 A KR20180027462 A KR 20180027462A KR 1020180024173 A KR1020180024173 A KR 1020180024173A KR 20180024173 A KR20180024173 A KR 20180024173A KR 20180027462 A KR20180027462 A KR 20180027462A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sensor
temperature
sensor signal
model
time
Prior art date
Application number
KR1020180024173A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101936569B1 (ko
Inventor
마르쿠스 그래프
빈센트 헤세
도미니크 니더버거
Original Assignee
센시리온 에이지
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 센시리온 에이지 filed Critical 센시리온 에이지
Publication of KR20180027462A publication Critical patent/KR20180027462A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101936569B1 publication Critical patent/KR101936569B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D18/00—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00
    • G01D18/008—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00 with calibration coefficients stored in memory
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D3/00—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups
    • G01D3/028—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure
    • G01D3/036—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure on measuring arrangements themselves
    • G01D3/0365—Indicating or recording apparatus with provision for the special purposes referred to in the subgroups mitigating undesired influences, e.g. temperature, pressure on measuring arrangements themselves the undesired influence being measured using a separate sensor, which produces an influence related signal

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

센서 신호를 조정하기 위한 방법 및 온도(T) 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호(u(t))를 제공하기 위한 센서를 포함하는 대응하는 센서 시스템이 개시되고, 센서 신호(u(t))의 동적 성분들은 온도(T)에 의존한다. 게다가 온도(T)를 측정하기 위한 온도 센서(2)가 제공된다. 감지된 온도(T)에 영향을 받는 센서 신호(u(t))에서 동적 성분들이 조정되고, 보상된 센서 신호(y(t))가 공급된다. 그와 같은 센서 시스템은 센서들의 긴 응답 시간들을 보상하는데 도움을 준다.

Description

센서 시스템{SENSOR SYSTEM}
관련 출원들과의 상호 참조
본 출원은 2010년 6월 4일에 출원되고 본원에 전체가 참조로서 통합되어 있는 유럽 특허 출원 10005804.9의 우선권을 주장한다.
본 발명은 센서 시스템, 센서 신호를 조정하기 위한 방법, 및 센서 시스템을 위한 보상 필터를 구성하기 위한 방법을 개시한다.
실제 충격들에 시차를 두고 반응하는 것이 센서들의 본질이다. 특히, 이는 예를 들어 측정되어야할 양이 계단 함수(step function)의 형태로 변할 수 있는 빠르게 변화하는 환경들에서 참이다. 그러나, 대응하는 센서 신호는 새로운 실제 측정치로 계단식으로 상승하지 않을 수 있으나 오히려 특정한 응답 시간으로 새로운 실제 측정치에 도달한다.
단지 빠르게 변하는 측정들에 빠른 응답을 제공하는 센서에 의해 적절하게 작동하는 많은 애플리케이션들이 존재한다. 그러나, 많은 센서들의 경우 응답 시간을 개선하기 위해 하드웨어를 수정하는데 있어서 제약들이 존재한다.
그러므로 본 발명에 의해 해결되어야 할 문제는 개선된 응답 시간을 갖는 센서 신호를 제공하기 위한 센서 및 방법을 제공하는 것이다. 또한 그와 같은 센서 시스템 또는 센서 시스템의 피스(piece)들을 각각 구성하기 위한 방법을 제공하는 것이 바람직하다.
상기 문제는 청구항 제 1 항의 특징들에 따른 센서 시스템에 의해, 청구항 제 7 항의 특징들에 따른 방법, 및 청구항 제 12 항의 특징들에 따른 센서 시스템에서의 보상 필터를 구성하기 위한 방법에 의해 해결된다.
본 발명의 제 1 양태에 따르면, 온도 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호를 제공하는 센서를 포함하는 센서 시스템이 제공되고, 센서 신호의 동적 성분들은 온도에 의존한다. 상기 시스템은 부가적으로 온도 신호를 제공하기 위한 온도 센서를 포함한다. 보상 필터는 센서 신호 및 온도 신호를 수신한다. 보상 필터는 온도 신호에 영향을 받는 센서 신호에서 동적 성분들을 조정하도록, 그리고 보상된 센서 신호를 제공하도록 설계된다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 센서 신호를 조정하기 위한 방법이 제공된다. 이 방법에 따르면 온도가 감지되고 온도 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호가 제공된다. 이 센서 신호의 동적 성분들은 전형적으로 온도에 의존한다. 감지된 온도에 영향을 받는 센서 신호에서의 동적 성분들이 조정된다. 보상된 센서 신호는 이 조정의 결과로 제공된다.
센서들은 측정치의 변화에 즉시 반응하지 않지만, 또한 응답 시간으로 칭해지는 일정한 지연을 두고 반응할 수 있다. 그와 같은 시간 지연으로 측정치의 센서로의 - 예를 들어 센서의 하우징(housing)으로의 - 확산(diffusion), 및 게다가 가능하다면, 측정치의 센서 요소로의 확산을 포함할 수 있는 확산 프로세스들이 등장해야만 할 것이다. 일부 센서들 및 애플리케이션들에서, 센서 요소들에 의한 측정치의 화학적 반응들 또한 응답 시간을 증가시킬 것이다. 센서가 정적 측정치를 자신의 센서 신호에 완전히 매핑(mapping)하는 동안, 스위프트 변화(swift change)들, 단계들, 또는 다른 고-빈도 변화들과 같은 측정치들에서의 동적 성분들이 시간 지연을 가지고서 후속될 것이다.
그와 같은 센서들/ 애플리케이션들의 경우, 센서 응답이 동적으로 보상되는 경우가 유익할 것이다. 이는, 센서 신호, 특히 센서 신호의 동적 성분들이 조정되어 센서의 응답 시간이 감소하게 됨을 의미한다. 센서의 응답 시간을 감소시키는데 있어서의 그와 같은 노력은 또한 센서 신호의 보상으로, 특히 자체의 동적 성분들로 이해된다.
동적 보상 필터를 이용함으로써 센서의 응답, 즉, 측정치의 변화에 응답하는 센서의 출력이 가속될 수 있다. 자체의 하우징을 포함하여, 센서의 다이나믹스(dynamics)가 공지되는 경우, 관찰자, 즉 보상 필터는 측정치의 참 물리 값을 추정하도록 구현될 수 있다. 이 관찰자는 센서 다이나믹스를 보상함으로써 응답이 시간에 있어서 상당히 가속될 수 있도록 하며, 이는 응답 시간이 상당히 감소하는 것을 의미한다. 이는 제안된 방법 및 시스템이 센서들의 시스템 다이나믹스를 강화시키기 때문이다.
센서 응답의 동적 성분들- 예를 들어 센서 신호의 기울기(gradient)-이 주변 온도에 의존하여, 예를 들어 센서의 응답 시간이 온도가 높을수록 더 짧아질 수 있고, 온도가 낮을수록 시간이 더 길어질 수 있음이 관찰되었다. 결과적으로, 본 실시예들에서, 보상 필터가 측정된 온도를 고려하는 센서 출력에 보상 필터를 적용하는 것이 고려된다. 결과적으로 보상 필터에 의해 공급되는 보상된 센서 신호는 센서 다이나믹스의 온도 의존성이 보상 필터 모델링에 고려되기 때문에 자신의 실제 측정치와의 편차가 개선되는 점에 있어서 훨씬 더욱 강화된다.
본 발명의 다른 양태는 센서 시스템을 위한 보상 필터를 구성하기 위한 방법을 제공한다. 이 방법에서, 센서의 센서 모델이 구성되고, 센서 모델은 전달 함수에 의해 특징이 지워진다. 보상 필터는 센서 모델의 전달 함수의 역에 기초하여 모델링된다. 온도 의존 항들이 보상 필터에 적용된다.
본 발명의 다른 양태에서, 센서 신호를 조정하기 위한 컴퓨터 프로그램 요소가 개시되고, 컴퓨터 프로그램 요소는 컴퓨터에 의해 수행 가능한, 온도 이외의 측정치를 나타내고, 동적 성분들이 온도에 의존하는 센서 신호를 수신하고, 감지된 온도에 영향을 받는 센서 신호 내의 동적 성분들을 조정하고, 보상된 센서 신호를 제공하는 컴퓨터 프로그램 명령들을 포함한다.
다른 장점들은 종속 청구항들뿐만 아니라 아래의 설명에 기재된다. 기술된 실시예들은 유사하게 시스템, 방법들 및 컴퓨터 프로그램 요소와 관련된다. 실시예들의 상이한 결합들이 상세하게 설명되지 않을지라도, 상기 상이한 결합들로부터 동일한 효과들이 발생할 것이다.
더욱이 상기 방법과 관련되는 본 발명의 모든 실시예들은 기술된 바와 같은 단계들의 순서로 실행될 수 있음이 주목되어야 하고, 이것이 방법의 단계들의 유일한 필수적인 순서일 필요가 없음에도 불구하고 방법 단계들의 순서들 및 결합들의 모든 상이한 순서들이 이와 함께 기술된다.
본 발명의 상기 규정된 양태들 및 부가적인 양태들 및 장점들은 또한 이후에 기술되는 실시예들의 예들로부터 도출될 수 있고 실시예들의 예들을 참조하여 설명된다. 본 발명은 실시예들의 예들을 참조하여 이후에 더욱 상세하게 설명될 것이지만, 본 발명은 이로 제한되지 않는다.
도 1은 상이한 주변 온도들에 대한 측정치 및 연관된 센서 신호들의 변화를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 시스템을 블록도로 간략하게 도시한 도면.
도 3은 샘플 측정치들, 연관된 센서 신호들, 및 연관된 보상된 센서 신호들에 대한 도면.
도 4는 본 발명에 따른 실시예의 센서 시스템에서 신호들이 나타나는 이산 신호 도메인에서 신호들의 그래픽을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 보상 필터를 구성하는 방법의 이해를 돕기 위한 그래프.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 보상 필터를 구성하는 방법의 이해를 돕기 위한 그래프.
도 7은 측정치가 노출될 수 있는 상이한 온도 하위 범위들을 갖는 온도 눈금(temperature scale)에 대한 도면.
도 1은 측정될 측정치의 양의 즉각적인 변화를 나타내는 계단 함수(st)가 있는 도면을 도시한다. 도면의 x-축은 s에서의 시간을 나타내고, y-축은 측정될 측정치의 양, 이 특정한 경우 상대 습도 RT(t)를 %로 나타낸다. 따라서, t = 0에서 상대 습도(RH)는 20%에서 80%로 상승한다. 도면에서 다른 그래프들은 상대 습도의 계단 함수(st)에 응답하여 상대 습도 센서에 의해 제공되는, 시간에 따른 센서 신호들을 나타낸다. 이는 습도 센서가 상기 측정치의 변화를 즉각적으로 따를 수 없는 상기 그래프들로부터 도출되고, 또한 응답 시간으로 칭해지는 지연에 대해 단지 80%의 새로운 상대 습도에 도달한다. 다양한 그래프들은 상이한 주변 온도들에 영향을 받는 센서 신호들을 섭씨로 나타낸다. 기본적으로, 주변 온도가 더 높을수록 센서의 응답 시간이 더 빠르다. 주변 온도가 더 낮을수록 센서 신호의 응답 시간이 더 길어진다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 시스템의 개략도를 도시한다. 상대 습도 센서(1)는 주변 상대 습도(RH)를 감지한다. 이후에, 용어 습도는 상대 습도에 대한 동의어로 이용된다. 습도 센서(1)의 물리적 양상은 상기 습도 센서(1)의 출력에서의 센서 신호(RHsensor)의 다이나믹스가 온도 의존적인 것이다. 그러하므로, 도 2의 습도 센서(1)는 도 1의 그래프들에 따라 온도 의존 출력을 제공하는 습도 센서일 수 있다. 이는 습도 센서의 응답 시간이 주변 온도(T)에 의존하는 것을 의미한다. 따라서, 도 2에서 주변 온도(T)는 습도 센서(1)가 주변 온도(1)를 측정하고자 의도되지 않고 오히려 자체의 출력에서 센서 신호(RHsensor)의 다이나믹스가 주변 온도(T)에 영향을 받아 변하고 있을지라도 습도 센서(1)로의 입력으로 도시된다.
주변 온도(T)를 측정하기 위한 온도 센서(2)인 제 2 센서가 제공된다. 온도 센서(2)의 출력은 주변 온도(T)를 나타내는 온도 신호(T)를 제공한다.
보상기(3)는 시간에 따른 센서 신호 RHsensor(t)-센서 신호가 또한 u(t)로 표시되는- 및 시간에 따른 온도 신호 T(t)를 수신하고, 온도 신호 T(t)에 영향을 받는 센서 신호 RHsensor(t)에서 다이나믹스를 조정한다. 이 조정의 결과로서, 보상기(3)는 자체의 출력에서 시간에 따른 보상된 센서 신호 RHcompensated(t)를 제공한다. 질적인 측면에서, 보상된 센서 신호 RHcompensated(t)는 습도 센서(1)의 응답 시간을 최선으로 보상할 것이고, 측정될 측정치의 경사에 더욱 근접한 경사를 취할 것이다. 이와 같으므로, 보상기(3)는 센서(1)의 센서 신호 RHsensor(t)의 다이나믹스에 대하여 조정하여 결과적으로 물리량에 대하여 더 양호한 응답 시간들을 허용하지 않는다.
센서(1)의 다이나믹스를 실제로 원하는 방식으로 보상하는 보상기(3)를 구성하기 위해, 센서(1)의 동작이 이해될 필요가 있다. 다음의 섹션들은 습도 감지와 관련하여 설명될지라도, 그 원리들은 내부에 센서가 이용되는 애플리케이션에 만족되지 않는 응답 시간 특히 온도 의존 응답 시간을 나타내는 임의의 다른 센서로 일반화될 수 있음이 이해되어야 한다.
센서를 모델링
다음은 적절한 보상기가 도출될 수 있는 습도 센서의 모델링을 설명한다. 그와 같은 보상기는 실제 센서의 하부에 적용되고 그와 같은 센서에 의한 센서 신호 출력에서의 다이나믹스를 보상할 수 있다.
습도 센서의 경우, 관련 측정치로서의 습도는 습도 센서의 감지 요소에 도달할 필요가 있다. 습도 센서의 그와 같은 감지 요소는 멤브레인(membrane)인 것이 바람직하다. 습도 감지의 배경에 대한 부가 정보에 대해, EP 1 700 724가 참조된다. 결과적으로, 측정될 습도는 습도 센서의 멤브레인으로 확산될 필요가 있다. 이에 앞서, 습도 센서가 하우징을 가지는 경우 습도는 습도 센서의 그와 같은 하우징으로 확산될 필요가 있다.
이 확산 프로세스들 둘 모두- 즉 외부로부터 하우징 내로 그리고 하우징으로부터 센서 요소 내로 -가 관련되는 습도 센서들의 경우 두 프로세스들은 대응하는 센서 모델에 관계되는 것이 바람직하다.
두 프로세스들 모두는 두 독립적 확산 시간 상수들을 갖는 미분 확산 식으로 기술될 수 있다. 제 1 근사에서, 센서는 양 극들 및 하나의 영점을 갖는 주파수 도메인에서 전달 함수에 의해 기술됨으로써 대응하는 전달 함수 G2(s)의 일반적인 설계가, 특히 2차 모델에서,
Figure pat00001
(식 1)
와 같이 나타낼 수 있고, 여기서 s는 복소 라플라스 변수를 나타내고 K, T1, T2는 식별되는 상수들이다. T1 및 T2는 각각의 확산 프로세스들의 시간 상수들이고 K는 두 프로세스들 사이의 결합을 규정한다. 전달 함수 G(s)는 일반적으로
Figure pat00002
에 의해 주파수 도메인에서 센서의 특성들을 기술한다.
습도 센서의 하우징이 매우 복잡한 경우, 부가의 극(pole) 및 영(0)이 추가될 수 있고, 그에 따라 습도 센서의 전달 함수가 수정될 수 있다.
일부 다른 애플리케이션들은 센서에 대한 덜 복잡한 표현식을 요구할 수 있다. 이 경우에, 1차 모델은 센서에 근접하고, 이는 1차 모델이 하나의 극을 갖는 주파수 도메인에서 전달 함수에 의해 특징지워져 그와 같은 전달 함수 G1(s)의 일반 설계가 특히 1차 모델에서:
Figure pat00003
(식 2)
와 같이 나타낼 수 있게 된다.
그와 같은 모델은 예를 들어 습도 센서가 하우징을 포함하지 않아서 하우징으로의 확산 프로세스가 무시될 수 있는 경우, 또는 두 확산 프로세스들 중 하나-외부로부터 하우징으로 또는 하우징으로부터 센서 요소로 중 하나-가 다른 것보다 우세하여 전달 함수가 우세한 확산 프로세스에 의해서만 근사화될 수 있는 경우 충분할 수 있다.
파라미터들 T1, T2 및 K를 식별하기 위한 여러 방식들이 존재한다. 하나의 방식은 시행 착오(trial and error)에 의해 파라미터들을 찾는 것이다. 제 1 시도에서, 센서 출력은 센서 모델에 의해 시뮬레이팅되고 여기서 센서 모델은 파라미터들의 제 1 추정치를 이용한다. 그리고나서 센서 모델의 출력은 실제 센서에 의해 공급되는 센서 신호와 비교된다. 이후에, 파라미터들은 시뮬레이팅된 센서 출력 및 실제 센서 신호 사이의 편차가 허용 가능할 정도로 작을 때까지 조정된다.
마이크로제어기와 같은 디지털 시스템에서 센서 모델을 구현하기 위해서, 센서 모델은 식 1 또는 식 2에 의해 기술되는 바와 같은 연속 주파수 도메인에서보다는 오히려 이산 시간 도메인에서 구현되는 것이 바람직하다. 그러므로, 센서 모델은 디지털화, 즉 계차식(difference equation)들의 세트로 변환될 필요가 있다.
우선, 주파수 도메인에 대한 미분 방정식, 예를 들어 식 1 및 식 2는 라플라스 역변환에 의해 시간 연속 도메인으로 역변환될 수 있다.
식 1에 따른 센서의 2차 모델의 경우 제어 표준형(canonical form)에서의 등가의 시간 연속 상태 공간 기술(space description)은:
Figure pat00004
이고, 여기서
w(t)는 시간 도메인에서의 시간 t에서 실제의 상대 습도(RH)를 나타내고,
x1(t) 및 x2(t)는 2차 센서 모델의 내부 상태들을 나타내고,
v(t)는 시간 t에 대한 센서 모델 출력을 나타낸다.
이 시간 연속 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C 및 D는:
Figure pat00005
에 의해 결정된다.
1차 센서 모델의 경우 제어 표준형에서의 시간 연속 상태 공간 기술은 다시:
Figure pat00006
이고, 여기서
w(t)는 시간 도메인에서의 시간 t에서 실제의 상대 습도(RH)를 나타내고,
x(t)는 1차 센서 모델의 내부 상태를 나타내고,
v(t)는 시간 t에 대한 센서 모델 출력을 나타낸다.
이 시간 연속 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00007
에 의해 결정된다.
둘째로, 시간 연속 도메인에서의 표현식은 시간 이산 도메인으로 변환될 수 있다.
2차 센서 모델에 대한 연속 상태 공간 표현식과 등가인 시간 이산 상태 공간 표현식은:
Figure pat00008
일 수 있고, 여기서 w는 시간 단계 k에서 샘플링 시간 t(k+1) - t(k) = Ts를 갖는 측정된 상대 습도를 나타낸다. 2차 센서 모델의 두 내부 상태들 x1(k), x2(k)이 존재한다. 이는 x(k) = (x1(k), x2(k))T를 의미한다. v(k)는 이산 시간 도메인에서의 센서 모델 출력을 나타낸다.
이 시간 이산 상태 공간 표현식에서, 계수 A, B, C 및 D는:
Figure pat00009
에 의해 결정된다.
게다가,
Figure pat00010
이고, Ts는 샘플링 시간이다.
1차 센서 모델에 대한 시간 연속 상태 공간 표현식의 시간 이산 상태 공간 표현식은:
Figure pat00011
일 수 있고, 여기서 w(k)는 시간 단계 k에서 샘플링 시간 t(k+1)- t(k) = Ts를 갖는 측정된 상대 습도(RH)를 나타낸다. 1차 센서 모델의 내부 상태 x(k)가 존재한다. v(k)는 이산 시간 도메인에서 모델링된 센서 출력을 나타낸다.
이 시간 이산 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00012
에 의해 결정되고, 여기서 Ts는 샘플링 시간이다.
제 1 및 제 2차 센서 모델에 대한 행렬들의 유도는 Schur 분해, 또는 급수 전개(series expansion) 및 행렬 역변환(matrix inversion)을 필요로 한다. 컴퓨터 소프트웨어는 상기 계수들을 계산하는데 도움을 줄 수 있다.
1차 또는 2차 센서 모델의 시간 이산 상태 공간 표현식들은 마이크로프로세서상에서 운용될 수 있고, 파라미터들(T1 또는 T1, T2 및 K) 각각은 센서 모델 출력 v(k)가 디지털화된 형태 u(k)로 존재할 수 있거나, 비교를 위해 디지털화될 수 있는 실제 센서 신호 u(t)에 충분히 근접할 때까지 변할 수 있다.
센서 모델의 파라미터들을 결정하기 위한 더욱 정교한 방법들은 측정된 데이터로부터 동적 모델들을 자동으로 구성하는 시스템 아이덴티피케이션 툴(identification tool)들을 이용할 수 있다.
보상기를 모델링
다음 단계에서, 도 2의 보상기(3)가 결정되고 구현된다. 이때 습도 센서(1)가 2차 모델에 의해 모델링되면, 유용하게도, 보상기 역시 2차 모델에 의해 모델링된다. 주파수 도메인에서의 그와 같은 2차 보상 필터(3)- 또한 보상기로 나타낸다-의 전달 함수 C2(s)는:
Figure pat00013
(식 3)
으로 기술될 수 있다.
1차 센서 모델이 적용되는 경우, 다음의 1차 보상 필터가 제안되고, 이는:
Figure pat00014
(식 4)
에 의해 주파수 도메인에서 전달 함수 C1(s)로 기술될 수 있다.
양 모델들에서, s는 복소 라플라스 변수를 나타내고 K, T1, T2는 센서 모델을 결정할 때 식별되었던 상수들이다.
C(s)는 일반적으로 주파수 도메인에서 보상 필터의 전달 함수를 나타내고, 여기서
Figure pat00015
이다.
바람직하게도, 보상 필터 전달 함수 C(s)는 센서 모델 전달 함수 G(s), 즉 확산 함수의 역이므로,
Figure pat00016
이다.
항 (Ps + 1)이 보상기 전달 함수에 도입되어 상기 함수가 물리적으로 적용 가능하도록 한다. 파라미터 P는 필터 함수에 대한 영향력을 작게 유지하기 위해 작게 유지되지만, 측정 잡음을 필터링하는데 이용될 수 있다.
보상기 필터 전달 함수 C(s)의 중요 특징은 C(s)의 최종 값이 1로 수렴, 즉
Figure pat00017
이라는 점이다.
이는 트랜지션 중에 보상 필터(3)만이 센서 출력 특성을 변경하는 것을 의미한다. 보상 필터(3)가 정상 상태(steady state)에 있을 때, 이는 심지어 센서의 모델링 및 센서의 하우징이 부정확한 경우에도 센서 출력에 영향을 미치지 않는다. 실제 시스템 응답 RH(t)이 모델링보다 더 빠를 때 오버슈트(overshoot)들이 발생할 수 있음을 주목하라.
전형적으로, 보상 필터(3)는 마이크로제어기와 같이 연속 신호에서보다는 측정된 습도의 샘플링들에서 동작하는 디지털 시스템으로 구현된다. 결과적으로, 마이크로제어기들은 적분할 수 없고 식 3 또는 식 4에서의 미분 방정식들과 같은 미분 방정식들을 구현할 수 없다. 그러므로 보상기는 디지털화될, 즉 계차식들의 세트로 변환될 필요가 있다.
우선, 공간 도메인 내의 미분 방정식들, 즉 제공된 예에서의 식 3 및 식 4는 라플라스 역-변환에 의해 시간 연속 도메인으로 역변환될 수 있다.
2차 보상 필터의 경우 제어 표준형에서의 시간 연속 상태 공간 기술은:
Figure pat00018
이고, 여기서 u(t)는 시간 도메인 내의 시간 t에서의 측정된 습도, 즉 센서 신호 RH sensor (t)를 나타내고,
x1(t) 및 x2(t)는 2차 보상 필터의 내부 상태들을 나타내고,
y(t)는 보상된 센서 신호, 즉 도 2에 따른 RH compensated (t)를 나타낸다.
이 시간 연속 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00019
에 의해 결정된다.
1차 보상 필터의 경우 제어 표준형에서의 시간 연속 상태 공간 기술은:
Figure pat00020
이고, 여기서 u(t)는 시간 도메인 내의 시간 t에서의 측정된 습도, 즉 도 2에서의 센서 신호 RH sensor (t)를 나타내고,
x(t)는 2차 보상 필터의 내부 상태를 나타내고,
y(t)는 보상된 센서 신호, 즉, 도 2의 RH compensated (t)를 나타낸다.
이 시간 연속 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00021
에 의해서 결정된다.
둘째로, 시간 연속 도메인에서의 표현식은 시간 이산 도메인으로 변환될 수 있다.
2차 보상 필터에 대한 시간 연속 상태 공간 표현식의 시간 이산 상태 공간 표현식은:
Figure pat00022
식 5
이고, 여기서 u(k)는 시간 단계 k에서 샘플링 시간 t(k+1) - t(k) = Ts를 갖는 측정된 습도를 나타낸다. 2차 보상기의 두 내부 상태들, 즉, x(k) = (x1(k), x2(k))T이 존재한다. y(k)는 이산 시간 도메인에서의 보상된 센서 신호를 나타낸다.
이 시간 이산 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00023
Figure pat00024
에 의해 결정된다.
1차 보상 필터에 대한 시간 연속 상태 공간 표현식의 시간 이산 상태 공간 표현식은:
Figure pat00025
일 수 있고, 여기서 u(k)는 시간 단계 k에서 샘플링 시간 t(k+1) - t(k) = Ts를 갖는 측정된 습도를 나타낸다. 1차 보상기의 내부 상태 x(k)가 존재한다. y(k)는 이산 시간 도메인에서의 보상된 센서 신호를 나타낸다.
이 시간 이산 상태 공간 표현식에서, 계수들 A, B, C, 및 D는:
Figure pat00026
1차 및 2차 보상 필터에 대한 행렬들을 유도하는데 Schur 분해, 또는 급수 전개 및 행렬 역변환이 필요하다. 컴퓨터 소프트웨어는 상기 계수들을 계산하는데 도움을 줄 수 있다.
도 4는 주로 이산 시간 도메인에서의 샘플 신호들을 도시한다. 도 4a는 시간 t에 걸쳐 샘플 주변 습도(RH)를 도시한다. 시간에 걸쳐 연속 신호로 측정된 습도는 u(t)로, 즉 습도 센서에 의해 공급되는 센서 신호 u(t)로 표시된다. 센서 신호 u(t)는 지점들 k=0, k=1,...에서 샘플링 시간 Ts = t(k+1) - t(k)로 샘플링된다. u(k)는 시간 이산 신호인 샘플링된 센서 신호를 표시한다.
2차 보상 필터의 경우 샘플링 지점들(k)에 대한 내부 상태들(x1 및 x2)은 그래프 4b에 도시된다. 마지막 그래프 4c에서, 보상된 센서 신호는 이산 시간 도메인에서 계단 함수로 도시된다. 설명을 위해서, 연속 시간 도메인에서의 등가의 Y는 점선 및 일점 쇄선으로 도시된다.
시간에 따른 샘플 습도 특성에 대한 보상 효과는 또한 도 3의 도면에 도시된다. 도 3a에서, "주변 상태"로 표시되는 상기 환경에서의 상대 습도는 시간의 함수로 도시되고 세 계단식 변화들 및 램프(ramp) 형태의 경사를 포함한다. 습도 센서는 주변 상태에서의 고속 변화들에 대한 현저한 응답 시간들을 나타내는 센서 신호- "센서 출력"으로 나타낸다-를 공급한다. 상술한 바와 같이, 주변 상태는 내부 확산 다이나믹스 및 하우징의 다이나믹스들로 인해 센서 내에서 필터링된다. 센서 뒤의 보상 필터는 보상된 센서 신호-"보상 출력"으로 표시된다-를 공급한다. 본 예에서, 보상 필터는 2차 모델로 구현된다. 도면으로부터 유도될 수 있는 바와 같이, 보상 출력은, 센서 출력에 적용되는 보상기가 없을 때 상기 센서 출력이 유사한 것보다, 주변 상태에 훨씬 더 유사하다. 결과적으로, 보상기는 측정 시스템의 품질을 개선하는데 도움을 주어서 보상기를 포함하는 센서 시스템의 전체 출력이 특히 주변 상태의 빠른 변화들에 더욱 양호한 품질 출력을 제공한다. 도 3b는 다른 주변 상태 특성에 대한 센서 출력 및 보상 출력을 톱니 파형(saw tooth)의 형태로 도시한다. 이 예에서, 보상 필터는 1차 모델로 구현된다.
도 5에서의 도면들은 본 발명의 실시예에 따른 센서 시스템을 구현하기 위한 방법을 도시한다. 제 1 단계에서, 센서 자체는 센서 모델을 기술하는 데이터로부터 보상기 모델을 도출하기 위해 모델링된다. 이 제 1 단계에서, 실제 센서는 다시 측정치, 즉 다시 "주변 상태"로 표시되는 상대 습도의 계단식 증가에 노출된다. 상대 습도(RH)는 단일 계단으로 약 15%로부터 약 65%까지 증가한다. 대응하는 센서 출력이 측정되고, 바람직하게는 저장된다. 응답 시간을 나타내는 센서 출력은 도 5a 및 도 5b에 도시된다. 상부 전면에서, 습도 센서가 1차 모델에 의해 가장 양호하게 표현될 수 있다고 결정된다. 결과적으로, 제 2 단계에서, 센서 모델은 전달 함수:
Figure pat00027
에 의해 구성된다.
그리고 파라미터(T1)가 결정될 필요가 있다. 센서 모델의 출력이 도 5에 도시되는 바와 같은 실제 센서 출력에 가장 양호하게 적합하도록 파라미터(T1)를 결정하기 위해, 1차형 센서 모델은 이전에 설명되었던 식들에 따라 마이크로제어기 상에서 시간 이산 상태 공간에서 구현된다:
Figure pat00028
여기서 계수들은
Figure pat00029
이 센서 모델의 시간 이산 상태 공간 표현식에서, 파라미터(T1)의 초기값은 예를 들어, T1 = 6s로 선택된다. T1 = 6s를 갖는 센서 모델 출력은 도 5a에 도시된다. 센서 모델은 또한 파라미터들 T1 = 8s 및 T1 = 12s로 작동된다. 대응하는 센서 모델 출력은 또한 도 5a에 도시된다.
다음 단계에서, 센서 모델 출력이 실제 센서 신호에 가장 근접하도록 하는 파라미터의 값이 선택된다. 도 5a로부터, T1 = 8s에 대한 경우가 도출될 수 있다. 따라서, 주파수 도메인에서 센서 모델의 완전한 전달 함수는
Figure pat00030
이다.
여기서 시간 이산 도메인에서의 표현식은
Figure pat00031
이다.
상기 방법은 센서가 우선 파라미터의 제 1 값으로 모델링되는 것으로 수정될 수 있다. 제 1 파라미터 값을 갖는 모델에 기초하는 센서 출력의 편차가 너무 큰 경우, 파라미터에 대해 다른 값이 선택된다. 반복해서, 센서 모델 출력 및 실제 센서 신호 사이에 충분한 유사성이 있다고 고려되는 한, 즉, 상기 두 개 사이의 편차가 문턱값(threshold) 이하에 있다고 고려되는 한 동수의 파라미터 값들이 선택된다.
다음 단계에서, 보상 모델은 주파수 도메인에서
Figure pat00032
의 일반적인 표현식을 갖는 1차 모델인 것으로 결정된다.
상기에 따른 시간 이산 상태 공간에서의 표현식은:
Figure pat00033
이고, 여기서 u(k)는 보상기로의 이산 입력, 즉 실제 센서의 출력의 이산 표현식을 나타내고, y(k)는 보상기의 이산 출력, 즉 시간 이산 도메인에서의 보상된 센서 신호를 나타낸다.
대응하는 계수들은:
Figure pat00034
이다.
센서 모델의 구현예에 대한 파라미터(T1)의 결정에 있어서, 보상기의 계수들(A 내지 D)이 지금 결정될 수 있다. 이 단계에서, 파라미터(P)가 또한 선택된다. 파라미터 P는 신호 잡음을 감소시키는 효과가 있다.
이제 보상기가 구현될 수 있다. 보상기의 시간 이산 상태 공간에서, 보상기는:
Figure pat00035
로 기술된다.
이제 보상기는 측정된 데이터에 대해 검증될 수 있다. P는 신호 대 잡음 비(signal to noise ratio : SNR)에서 최선의 성능으로 조정될 수 있다.
본 실시예에서, 파라미터 P는 P = 1로 선택된다.
보상 출력이 도 5b에 도시된다. 응답 시간은 보상되지 않은 센서 출력과 비교해서 제한된다. 물론 보상기는 모든 종류들의 신호들에 작용한다.
도 6의 도면들은 본 발명의 다른 실시예에 따른 센서 시스템을 구현하기 위한 방법을 도시한다. 도 5의 실시예와 대조하면, 센서 모델 및 보상기는 현재 2차 모델로 기술되어 있다. 그외에, 보상기를 포함하는 센서 시스템을 구현하는 단계들은 도 5와 관련하여 기술되는 바와 동일하다. 다시, 제 1 단계에서, 센서 모델을 기술하는 데이터로부터 보상기 모델을 도출하기 위해 센서 자체가 모델링된다. 이 제 1 단계에서, 실제 센서는 다시 측정치, 즉 다시 "주변 상태"로 표시되는 상대 습도의 계단식 증가에 다시 노출된다. 상대 습도(RH)는 단일 계단으로 약 15% 내지 약 65%까지 증가한다. 대응하는 센서 출력이 측정되고, 바람직하게는 저장된다. 응답 시간을 나타내는 센서 출력은 모두 도 5a, 도 5b 및 도 5c에 도시된다. 결과적으로, 제 2 단계에서, 센서 모델은 전달 함수에 의해 구성된다:
Figure pat00036
그리고, 파라미터(T1, T2 및 K)가 결정될 필요가 있다. 센서 모델의 출력이 도 6a에서 도시된 바와 같은 실제 센서 출력에 가장 양호하게 적합하도록 상기 파라미터를 결정하기 위해, 센서 모델은 상술한 바와 같은 식들에 따라 마이크로제어기 상에서 시간 이산 상태 공간에서 구현된다. 파라미터들의 초기값들이 선택되고 상기 파라미터들은 센서 모델의 출력이 실제 센서의 센서 신호와 가장 양호하게 적합하도록 반복 방식으로 설정된다. 도 6a에서, 상이한 파라미터 세팅들에 의해 구현되는 센서 모델들의 다수의 출력들이 도시된다. T1 = 16, T2 = 155, 및 K = 90의 파라미터 세팅이 가장 양호하게 적합하다고 도출될 수 있다. 그와 같은 파라미터 세팅에 있어서, 시간 이산 상태 공간에서의 센서 모델의 기술이 완료된다.
다음 단계에서, 보상기 모델은 주파수 도메인에서 표현식을 갖는 2차 모델로 구성되며 - 센서 모델을 구성하는 동안 결정되는 파라미터들을 포함하고, 파라미터 P가 P = 20으로 설정되는 것을 가정하면:
Figure pat00037
이다.
이 보상기 모델은 시간 이산 상태 공간에서:
Figure pat00038
에 의해 기술될 수 있다.
다시, 현재 보상기는 측정된 데이터 상에서 검증될 수 있다. 보상 출력은 도 6b 및 도 6c에 도시된다. 양 보상 출력들은 상이한 파라미터들(P)이 적용되는 점에서 상이하다. 도 6b에서, P가 P = 10으로 설정될지라도, 보상 출력은 상당한 잡음에 노출된다. 도 6c에서 P는 P = 20으로 설정되고 이는 훨씬 더 양호한 신호 대 잡음 비(SNR)를 제공한다.
그러나, 확산 프로세스들은 일반적으로 온도에 매우 현저하게 좌우된다. 그러므로 보상 필터에 대한 모델은 바람직하게는 온도 의존성을 고려한다 - 특히 온도가 10 내지 20℃ 이상으로 변하는 경우. 이는 상수들(T1, T2, ..., K, ...)을 시간에 종속하도록 하거나 또는 상이한 온도 범위들에 대해 센서 모델들 Gi(s) 및 대응하는 보상기 모델들 Ci(s)의 세트를 이용하거나 이들 사이를 전환함으로써 용이하게 성취될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 2차 온도 의존 센서 모델은 주파수 도메인에서:
Figure pat00039
로 기술될 수 있고 여기서 T는 온도이다.
대응하는 보상 필터는
Figure pat00040
로 기술될 수 있다.
시간 연속 상태 공간에서, 다음의 식들은 온도 의존 보상기를 나타낸다:
Figure pat00041
시간 이산 상태 공간에서, 다음의 식들은 온도 의존 보상기를 나타낸다:
Figure pat00042
여기서 계수들은
Figure pat00043
이다.
Figure pat00044
의 결정은 복잡할 수 있다. 행렬 요소들의 선형 보간(liniear interpolation)은 계수들을 결정하는데 적절한 방식일 수 있다.
대안으로, 온도 범위는 하위-범위들(i)로 분할되고, 여기서 온도 하위 범위 i = 0은 제 1 하위 범위이고 온도 범위 i = n은 커버된 온도 범위에 걸친 (spanning) 최종 온도 범위이다. 각각의 하위-범위 i의 경우 상이한 센서 모델 및 결과적으로 상이한 보상기 모델이 결정된다. 예를 들어, 다음의 보상 필터 모델들은 주파수 도메인에서 온도 하위-범위 [i = 0,...,i = n]에 대하여 결정된다:
Figure pat00045
이에 따라, 상이한 전달 함수들은 시간 이산 상태 공간에서 각각 변환되어서 각각의 온도 범위 동안에, 주변 온도가 대응하는 온도 하위-범위 내에 포함되는 것으로 식별될 때마다, 다른 온도 범위들 동안 보상기 모델들과 상이할 수 있는 대응하는 보상기 모델이 제공되고, 저장되고, 적용될 수 있게 된다.
실행 중에, 도 2와 관련하여 도시되는 바와 같이, 온도 센서(2)는 온도 T를 결정하고 그와 같은 온도 신호를 보상기(3)에 공급한다. 보상기(3)는 어떤 온도 하위-범위(i)에 측정된 온도(T)가 포함되는지를 결정하고, 그러한 온도 하위-범위에 대해 규정된 보상기 모델을 적용한다. 그리고나서 센서 신호 u(t)는 그러한 선택된 보상기 모델(3)에 의해 보상된다. 결과적으로 센서(1), 온도 센서(2), 및 보상기(3)를 포함하는 전체 센서 시스템이 응답 시간들을 보상할 뿐만 아니라, 또한 센서 신호에서의 온도 의존성들을 보상한다. 이에 의해, 센서 시스템은 환경들이 또한 변하는 온도들 하에서 동작하도록 특징되는 빠르게 변하는 측정치들을 구비한 환경들에 적용될 수 있다.
온도가 하위-범위 i에 있다고 결정될 때마다, 즉, T가 Ti에 있는 경우, k = I 및 대응하는 보상기 모델이 적용된다:
Figure pat00046
도 7에서, [i=0,....,i = n = 4]일 때, i = 4 하위-범위들로 분할되는 샘을 온도 범위 T가 도시된다. 쇄선은 도 2로부터의 온도 센서(2)에 의해 취해지는 온도 특성을 도시한다. 온도는 우선 하위-범위 i = 2로부터 하위-범위 i = 3까지 상승하고, 그 후에 하위-범위 i = 2에 있는 온도로 하강하고, 하위-범위 i = 1에 있는 온도 범위로 추가로 하강한다. 결과적으로, 이 측정 사이클 동안, 세 보상기 모델들이 연속해서 습도 센서 신호에, 즉 온도 범위들에 대응하는 모델들 i = 2, i = 3, i =2 다시 최종적으로 i = 1에 적용된다.
자신의 모델들을 포함하는 보상기(3)는 바람직하게도 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
바람직하게도, 센서 시스템 및 대응하는 방법들은 차량용 김서림 방지 검출에 적용될 수 있다. 그와 같은 애플리케이션에서, 센서(1)는 습도 센서인 것이 바람직하다. 습도 센서는 예를 들어 앞유리와 같은 창유리 상에 또는 이에 근접하게 배열될 수 있다. 게다가, 온도 센서는 바람직하게는 습도 센서가 커버하는 것과 동일한 위치에서, 주변 온도를 측정하기 위해, 또한 창유리 상에 또는 이에 근접하게 배열될 수 있다.
측정들의 결과들은 김서림이 있는 앞유리에 대하여 조치를 취하고, 예를 들어 송풍기를 작동하기 시작하는데 이용될 수 있다.
1 : 센서 2 : 온도 센서 3 : 보상기

Claims (3)

  1. 센서 시스템에 있어서:
    온도 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호(u(t))를 제공하는 센서(1)로서, 상기 센서 신호(u(t))의 동적 성분들은 온도(T)에 의존하는, 상기 센서(1),
    온도 신호(T)를 제공하기 위한 온도 센서(2),
    상기 센서 신호(u(t))및 상기 온도 신호(T)를 수신하는 보상 필터(3)로서, 상기 보상 필터(3)는 상기 온도 신호(T)에 영향을 받는 상기 센서 신호(u(t))에서 상기 동적 성분들을 조정하도록, 그리고 보상된 센서 신호(y(t))를 제공하도록 설계되고, 상기 보상 필터(3)는 온도 연속 보상 모델을 포함하는, 상기 보상 필터(3)를 포함하고,
    상기 보상 필터(3)는 상기 센서(1)의 센서 모델의 전달 함수의 역에 기초하여 모델링되며, 상기 보상 필터(3)는 온도 의존 항들을 포함하며, 상기 모델은 공간 도메인에서 제공되는, 센서 시스템.
  2. 센서 신호를 조정하기 위한 방법에 있어서:
    - 온도(T)를 감지하는 단계,
    - 온도(T) 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호(u(t))를 제공하는 단계로서, 상기 센서 신호(u(t))의 동적 성분들은 온도(T)에 의존하는, 상기 제공 단계,
    - 상기 온도(T)에 영향을 받는 상기 센서 신호(u(t))에서의 동적 성분들을 조정하는 단계, 및
    - 보상된 센서 신호(y(t))를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 센서 신호(u(t))에서의 동적 성분들은 온도 연속 보상 모델을 적용함으로써 조정되고,
    보상 필터는 센서의 센서 모델의 전달 함수의 역에 기초하여 모델링되며, 상기 보상 필터는 온도 의존 항들을 포함하며, 상기 모델은 공간 도메인에서 제공되는, 센서 신호를 조정하기 위한 방법.
  3. 센서 신호를 조정하기 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서, 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 프로그램 명령을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은:
    - 온도(T)를 감지하고,
    - 온도(T) 이외의 측정치를 나타내는 센서 신호(u(t))를 제공하는 것으로서, 상기 센서 신호(u(t))의 동적 성분들은 온도(T)에 의존하고,
    - 상기 온도(T)에 영향을 받는 상기 센서 신호(u(t))에서의 동적 성분들을 조정하고,
    - 보상된 센서 신호(y(t))를 제공하도록 컴퓨터에 의해 실행 가능하며,
    상기 센서 신호(u(t))에서의 동적 성분들은 온도 연속 보상 모델을 적용함으로써 조정되고,
    보상 필터는 센서의 센서 모델의 전달 함수의 역에 기초하여 모델링되며, 상기 보상 필터는 온도 의존 항들을 포함하며, 상기 모델은 공간 도메인에서 제공되는, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
KR1020180024173A 2010-06-04 2018-02-28 센서 시스템 KR101936569B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP10005804.9 2010-06-04
EP10005804.9A EP2392898B1 (en) 2010-06-04 2010-06-04 Sensor system

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110053148A Division KR101900242B1 (ko) 2010-06-04 2011-06-02 센서 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180027462A true KR20180027462A (ko) 2018-03-14
KR101936569B1 KR101936569B1 (ko) 2019-01-10

Family

ID=43302981

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110053148A KR101900242B1 (ko) 2010-06-04 2011-06-02 센서 시스템
KR1020180024173A KR101936569B1 (ko) 2010-06-04 2018-02-28 센서 시스템

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110053148A KR101900242B1 (ko) 2010-06-04 2011-06-02 센서 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (2) US9341499B2 (ko)
EP (1) EP2392898B1 (ko)
JP (2) JP5718163B2 (ko)
KR (2) KR101900242B1 (ko)

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2392898B1 (en) * 2010-06-04 2017-12-13 Sensirion AG Sensor system
EP2642289A1 (en) 2012-03-20 2013-09-25 Sensirion AG Portable electronic device
EP2682715B1 (en) 2012-07-02 2015-03-11 Sensirion AG Portable electronic device
US9772317B2 (en) 2012-07-26 2017-09-26 Sensirion Ag Method for operating a portable electronic device
EP2728327B1 (en) 2012-11-02 2020-02-19 Sensirion AG Portable electronic device
EP2762880B1 (en) 2013-01-31 2017-03-15 Sensirion AG Portable electronic device with breath analyzer
US9404812B2 (en) * 2013-03-14 2016-08-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for detecting environmental value in electronic device and electronic device
EP2793450B1 (en) * 2013-04-18 2017-03-15 Sensirion AG System and method for determining sensor accuracy of a portable electronic device
EP2796841B1 (en) * 2013-04-25 2017-02-01 Sensirion AG Dynamic compensation of a sensor in a mobile device
EP2797000A1 (en) 2013-04-25 2014-10-29 Sensirion AG Portable electronic device
EP2802128B1 (en) 2013-05-06 2018-07-11 Sensirion AG Self-calibrating temperature sensor within a mobile terminal device
EP2801804B1 (en) 2013-05-06 2018-07-11 Sensirion AG Self-calibrating temperature sensor within a mobile terminal device
EP2808651A1 (en) 2013-05-31 2014-12-03 Sensirion AG Portable electronic device with integrated temperature sensor being compensated by other sensing data
EP2808652B1 (en) 2013-05-31 2016-11-16 Sensirion AG Portable electronic device with integrated temperature sensor being compensated by other sensing data
EP2808650B1 (en) 2013-05-31 2017-03-22 Sensirion AG Portable electronic device
EP2846135B1 (en) 2013-09-10 2020-04-29 Sensirion AG Portable Electronic Device with Environmental Sensor
US9551599B2 (en) * 2013-09-23 2017-01-24 Rosemount Inc. Normalized process dynamics
EP2910938B1 (en) 2014-02-25 2017-09-06 Sensirion AG Portable electronic device
EP2930475B1 (en) 2014-12-22 2017-11-15 Sensirion AG Flow sensor arrangement
WO2017029928A1 (ja) * 2015-08-17 2017-02-23 株式会社デンソー 湿度検出装置
EP3324164B1 (en) * 2016-11-21 2019-01-23 Sensirion AG Compensating a sensor signal
CN109426156B (zh) * 2017-08-22 2021-08-24 京东方科技集团股份有限公司 环境调控方法及环境调控装置
US11125784B2 (en) * 2018-06-13 2021-09-21 Analog Devices International Unlimited Company Correcting for a gain error resulting from the position of a pole of zero in a transfer function of a system
US11841386B2 (en) 2018-06-13 2023-12-12 Analog Devices International Unlimited Company Apparatus for and method of correcting for a gain error resulting from the position of a pole or zero in a transfer function and to a current measurement device including such an apparatus
GB2618811A (en) * 2022-05-18 2023-11-22 Computionics Ltd A Fire System

Family Cites Families (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2311103C2 (de) 1973-03-06 1984-01-12 Helmut Dipl.-Chem. 8000 München Ulrich Einrichtung zur Messung der Durchflußrate eines Strömungsmittels
DE2505669B2 (de) 1975-02-11 1978-11-23 Draegerwerk Ag, 2400 Luebeck Verfahren und Gasanalysator zur Messung der Wärmeleitfähigkeit eines Gasgemisches
JPS6011849B2 (ja) 1976-02-10 1985-03-28 日本電気株式会社 オフセツト補償回路
US4403296A (en) 1980-12-18 1983-09-06 Electromedics, Inc. Measuring and determination device for calculating an output determination based on a mathematical relationship between multiple different input responsive transducers
JPS60142738A (ja) 1983-12-30 1985-07-27 Hitachi Ltd 内挿近似を使用する除算装置
US4607530A (en) * 1984-11-01 1986-08-26 Schlumberger Technology Corporation Temperature compensation for pressure gauges
JP2526872B2 (ja) * 1986-08-21 1996-08-21 日本電装株式会社 窓ガラスの曇り除去装置
CA1293568C (en) 1987-10-01 1991-12-24 Romet Limited Electronic volume correctors
US4909078A (en) 1987-10-14 1990-03-20 Rosemount Inc. Fluid flow detector
US4918995A (en) 1988-01-04 1990-04-24 Gas Research Institute Electronic gas meter
US4885938A (en) 1988-12-16 1989-12-12 Honeywell Inc. Flowmeter fluid composition correction
US4961348A (en) 1988-12-16 1990-10-09 Ulrich Bonne Flowmeter fluid composition correction
GB8903744D0 (en) 1989-02-18 1989-04-05 Endress & Hauser Ltd Flowmeter
US4986243A (en) 1990-01-19 1991-01-22 Siemens Automotive L.P. Mass air flow engine control system with mass air event integrator
US5237523A (en) 1990-07-25 1993-08-17 Honeywell Inc. Flowmeter fluid composition and temperature correction
DE69109236T2 (de) 1990-11-09 1996-01-11 Hewlett Packard Co Verfahren und Systeme zur Identifizierung von Flüssigkeiten und Bestimmung der Strömung.
US5196851A (en) 1991-05-24 1993-03-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Linearizing non-linear analog-to-digital process and circuit
US5774378A (en) * 1993-04-21 1998-06-30 The Foxboro Company Self-validating sensors
JPH08110317A (ja) 1994-10-12 1996-04-30 Hitachi Ltd 集積型マイクロセンサ
US5815418A (en) 1996-01-31 1998-09-29 Analogic Corporation Continuous self-calibrating data acquistion system
US5951625A (en) 1997-06-30 1999-09-14 Truevision, Inc. Interpolated lookup table circuit
JPH11190653A (ja) 1997-12-26 1999-07-13 Tokyo Gas Co Ltd 流量補正装置
US6389364B1 (en) 1999-07-10 2002-05-14 Mykrolis Corporation System and method for a digital mass flow controller
AU6719100A (en) 1999-09-09 2001-04-10 Sensirion Ag Method and device for precision mass flow measurement
US6744389B2 (en) 2000-02-04 2004-06-01 Sensirion Ag A/D-converter with lookup table
US20020101135A1 (en) * 2000-07-28 2002-08-01 Marco Giovanardi Method and device for noise damping
US7356055B2 (en) * 2001-04-12 2008-04-08 Finisar Corporation Method and device for regulating the average wavelength of a laser, especially a semiconductor laser
KR20040024854A (ko) 2001-04-24 2004-03-22 셀레리티 그룹 아이엔씨 질량유량 제어장치를 위한 시스템 및 방법
JP2003098141A (ja) * 2001-09-25 2003-04-03 Mitsuba Corp 露点測定装置およびその製造方法
US7073392B2 (en) * 2002-07-19 2006-07-11 Celerity, Inc. Methods and apparatus for pressure compensation in a mass flow controller
JP3975443B2 (ja) * 2003-01-20 2007-09-12 株式会社山武 センサ装置
ATE428274T1 (de) * 2003-05-06 2009-04-15 Harman Becker Automotive Sys Verarbeitungssystem fur stereo audiosignale
JP4074556B2 (ja) * 2003-06-04 2008-04-09 株式会社堀場製作所 分析系の応答速度改善方法および排気ガス測定システム
US7375723B2 (en) * 2003-06-10 2008-05-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Display device and method of compensating primary image data to increase a response speed of the display
JP4246006B2 (ja) * 2003-07-04 2009-04-02 大和製衡株式会社 重量信号のクリープ誤差補償装置および補償方法
US7006938B2 (en) * 2004-06-16 2006-02-28 Ami Semiconductor, Inc. Reactive sensor modules using Pade' Approximant based compensation and providing module-sourced excitation
WO2006025824A1 (en) * 2004-08-27 2006-03-09 Westerngeco, L.L.C. Method for estimating absorption parameter q(t)
JP4432723B2 (ja) * 2004-10-21 2010-03-17 株式会社デンソー 制御装置
US7398173B2 (en) * 2005-05-04 2008-07-08 Ami Semiconductor, Inc. Providing nonlinear temperature compensation for sensing means by use of Padé approximant function emulators
DE602006008844D1 (de) 2006-07-19 2009-10-15 Sensirion Holding Ag Feuchtigkeitsfühler zur Ermittlung von Beschlag auf einem Fenster
US8260489B2 (en) * 2009-04-03 2012-09-04 Certusview Technologies, Llc Methods, apparatus, and systems for acquiring and analyzing vehicle data and generating an electronic representation of vehicle operations
CN101738422B (zh) * 2009-12-23 2012-09-05 北京宝力马传感技术有限公司 一种湿度测量装置及方法
EP2392898B1 (en) * 2010-06-04 2017-12-13 Sensirion AG Sensor system
EP2479681A1 (en) 2011-01-24 2012-07-25 Sensirion AG Approximating a non-linear characteristic in a sensor system

Also Published As

Publication number Publication date
JP6072112B2 (ja) 2017-02-01
US20160327418A1 (en) 2016-11-10
JP2015143702A (ja) 2015-08-06
EP2392898B1 (en) 2017-12-13
KR101900242B1 (ko) 2018-09-20
KR101936569B1 (ko) 2019-01-10
US9341499B2 (en) 2016-05-17
KR20110133436A (ko) 2011-12-12
US20110307208A1 (en) 2011-12-15
JP2012021975A (ja) 2012-02-02
JP5718163B2 (ja) 2015-05-13
EP2392898A1 (en) 2011-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101936569B1 (ko) 센서 시스템
Karafyllis et al. Adaptive boundary control of constant-parameter reaction–diffusion PDEs using regulation-triggered finite-time identification
Edwards et al. Enhanced continuous higher order sliding mode control with adaptation
US7460916B2 (en) Nonlinear system observation and control
JP2002049409A (ja) プロセス制御システムにおける適応推定モデル
SE520466C2 (sv) Metod och anordning vid en digital linjäriseringskoppling
JP4973665B2 (ja) 電動機制御装置と出力フィルタ調整方法および出力フィルタ調整装置
WO2019239621A1 (en) System, method and storage medium for data-driven output feedback control of a system with partially observed performance
KR101716481B1 (ko) 이동평균 필터의 동작 제어 방법
US11801850B2 (en) Method for synchronizing signals
CN113671833A (zh) 不确定重复控制系统协调设计方法及系统
US11333678B2 (en) Method for offset calibration of a yaw rate sensor signal of a yaw rate sensor, system and computer program
RU2243584C2 (ru) Способ оптимальной автоматической настройки системы управления
RU2384872C2 (ru) Способ автоматической оптимальной импульсной настройки системы управления
CN111007721A (zh) 一种线性定常系统中采样周期动态选择方法
Laskawski et al. Identification of Parameters of Inertial Models Using the Levenberg-Marquardt Method
JP5865138B2 (ja) 制御パラメータの決定方法及び装置
US20220128956A1 (en) Method and device for determining a measure of quality continuously
CN113076826B (zh) 一种传感器的滤波方法和装置
US20060265171A1 (en) Method for optimizing control parameters
CN116361600A (zh) 自调整的传感信号漂移噪声抑制方法
RU2192031C1 (ru) Адаптивная система управления с идентификатором и неявной эталонной моделью при временных задержках информации в системе управления
WO2019245737A1 (en) Analog circuit time constant compensation method for a digital transmitter using an analog output
López-Valcarce An algorithm for unit-norm equation error system identification based on the method of multipliers
JP2004170289A (ja) 信号処理方法および信号処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right