测量装置及其使用方法

专利名称：测量装置及其使用方法
技术领域：
本发明涉及到用于诸如测量物理参数(例如压强、液体流速、化学有 机气体浓度以及温度)的测量装置及其使用方法。
背景技术：
通常，测量仪器会受到噪声、非线性特性和干扰的影响。噪声牵涉到 随机误差，即所测量的物理参数值和实际的物理参数值之间的差异，这个 差异不能通过附加信息来校正。非线性特性为系统误差，它源于仪器的线 性响应假设。许多换能器其电信号电压输出值和所测量的物理参数值之间 具有近似的数学线性关系。这个线性关系可以大大地简化仪器的数据处理。 在数据处理的容易性和仪器设计的精确性之间存在权衡取舍。如果对于给 定的应用来说准确性和精确性比数据处理的容易性更重要的话，那么，必 须对这些非线性误差进行考虑和处理。可以使用与这些非线性特性相关的 附加信息来校正所测量的物理参数值。干扰是另一种系统误差，源于其它 物理参数对所测量信号的影响。可以使用与这些其它物理参数的有关信息 来校正原始的所测物理参数值。本专利主要涉及对这后两种误差贡献(即 非线性特性和千扰)的处理。
例如，在一种测量装置中，通过用压强传感器测量水底的压强来测量 水的深度。在这些仪器中的压强传感器是能将压强转换为电压的换能器。 这种压强传感器的电压信号输出能够被转换为压强信号值，通过将该压强 转换为深度单位该压强信号值则被进一步转换为深度测量值。在一些仪器
中，使用深度测量值来确定流速(如美国专利5,275,042 )或者平均速度(如 美国专利5,371,686)。由于内在的电"白噪声"的缘故(白噪声不能由附加信息来预测)，所测量的压强参数值在测量误差中会产生噪声贡献。进 一步假设这些传感器在实际压强和信号电压输出之间有线性数学关系。由 于这种关系只是近似的，所以，所测量的压强参数值在测量误差中会存在 非线性贡献。这些传感器也受另一种物理参数即温度的影响。所测量的压 强参数值在测量误差中会存在干扰贡献。
在另一种传感器中，用氧化锡焊珠来探测化学有机气体浓度，氧化锡 焊珠的电阻会随着空气中有机气体和氧气间之间的抗衡而导致的有机气体 浓度的变化而变化。有机气体会使氧化锡还原为金属锡，而氧气则会使锡 氧化为氧化锡。锡和氧化锡具有不同的电阻。在这种换能器中，测量结果 受温度和湿度的影响。温度和空气中的水汽会影响氧化锡焊珠的电阻。这 个效应被运用到几种其它类型的仪器中，例如用于分析水中有机杂质的分
析仪中，如在美国专利6,123,904中所描述的。提供上述两个例子是用来说 明的，因为在许多不同类型的装置中有许多不同的传感器，它们都受到噪 声、非线性特性和干扰的影响。这些传感器的准确度和精度会被减小，因 为输出信号电压也会受到其它物理条件诸如温度和湿度的影响。
已知通过使用高阶多元多项式校准曲线来校正测量中的非线性特性和 干扰，可以提高测量的精确性。也已知通过包括最小二乘回归方法在内的 若干方法中的任何一种方法可以获得多项式校准曲线中的各个项的最佳系 数。通常，通过微控制器将校准曲线运用到测量中。
在现有的多项式校准曲线使用技术中，在确定系数之前必须先选择多 项式的一般形式，诸如项数和项的次数。尽管多项式的一般形式会大大地 影响从校准多项式的使用中所获得的精度，但还没有完全令人满意的自动 方法来满足一些校准需要。

发明内容
因此，本发明的一个目标是提供一种新技术，使用提供校准多项式的 系统技术来校准测量系统。
根据本发明的上述以及进一步的目标， 一种用于测量至少第一值的测量仪器包括至少一个用来产生第一信号的传感器或换能器，所述第一信号 表示所述第一值或参数，以及至少一个用来产生第二信号的其它传感器， 所述第二信号表示会干扰所述第一值的测量、产生误差或者使所述第一值 不准确或不精确的一个值或参数。可以有一个或多个对要测量的值进行探 测的这种传感器， 一个或多个对那些会进行干扰、产生误差或使正在测量 的值不准确或不精确的值进行测量的传感器或换能器。用来对要测量的值 进行探测的传感器在下文中被称作主传感器或主换能器，要测量的值在下 文中被称作主值。对那些会进行干扰、产生误差或使正在测量的值不精确 的值进行测量的传感器在下文中被称作副传感器或副换能器。由主传感器 或主换能器所提供的信号在本说明书中被称作主测量信号。才艮据这里所述 方法对主测量信号进行校正后的信号被称作校准了的信号。
在本说明书中，名词"值，，和名词"参数，，每个都是指任何可以被探 测的物理特性，诸如水深、压强、温度、能量强度等。这里，名词"值" 不仅包括人们要使用或要理解的值，而且包括会对要使用的值产生干扰的 干扰值。例如，要测量的值可以是由压强传感器所测量的压强，与干扰相 关的值可以是温度，它能改变压强传感器所提供的信号。
所述测量仪器包括微控制器，用来对主测量信号进行校正以提供校准 了的信号。在下文中，会对这个信号产生干扰的那些值被称作与干扰相关 的值，由副传感器或副换能器利用所述与干扰相关的值所产生的信号被称 作与干扰相关的信号。用来校正信号的所述微控制器或其它装置包括校正 多项式或校正曲线，在下文中它们被称作标准优化校正多项式或曲线，或 者标准优化校准曲线或多项式。在本说明书中，术语"标准优化校正多项 式"或"标准优化校正曲线"或"标准优化校准曲线"或"标准优化校准 多项式"是指用下文所述的特殊过程所形成的一种关系。所述标准优化校 正多项式或标准优化校正曲线中，与干扰相关的信号和感兴趣的未校正的 值作为独立变量，由校准了的信号所指示的校正了的要测量的值作为因变 量。
所述孩支控制器用来接收主测量信号和一个或多个与干扰相关的信号。由此，所述微控制器能够校正所述主测量信号受到的所述干扰，以提供校 准了的信号，该校准了的信号表示感兴趣的校正值。在一个实施例中，所
述测量仪器是一种用来确定流床(flow bed )内流体的体积流速(volumetric rate)的装置。为此，它包括用来确定所述流床内流体的平均流速的装置， 所述主传感器为^^皮置于所述流体的流径的底部的压强传感器。因此，所述 主测量信号与所述流体的深度相关。在本实施例中，与干扰相关的传感器 为温度测量传感器。
在本实施例中，在所述标准优化校正多项式中，来自压强传感器和温 度传感器的信号作为独立变量，深度作为因变量。所述微控制器将深度乘 以水的平均流速来计算体积流速。在所述优选实施例中，平均流速这样来 确定将超声波信号发射到所述流床内的流体中；接收反射的超声波信号； 利用这些信号来计算近似平均速度。所述近似平均速度这样来计算对数 字化信号进行傅立叶变换，对所述傅立叶变换的某些系数进行平均，如美 国专利5,371,686所述，该专利的内容通过引入纳入这里。
在 一个实施例中，形成标准优化校正多项式或标准优化校正曲线的过 程包括形成含有多个独立变量的预备校准多项式的步骤。在下文中被称 作主独立变量的一个独立变量为所述主测量信号。其它的独立变量为与干 扰相关的信号。所述因变量是指根据测量值(诸如来自压强传感器的就干 扰和非线性特性进行了校正的主信号)所求出的值。在本说明书中，这个 信号被称作校准了的信号，尽管对所述校准了的信号还可以进行进一步的 修正，诸如将其从模拟信号转换为数字信号，或者由所述电路的其它部件 进行操作，以侵Z使其适合于对所述仪器的操作非常重要的其它操作。如果 使用该压强传感器来指示它所浸入的流体的深度，那么，所述因变量为该 流体的深度，因为在所使用的单位中用压强乘以一个反映水密度的常数可 以提供一个指示流体深度的信号。
所述预备校准多项式包括独立变量的幂作为它的项，该独立变量的幂 次由与测量仪器的应用中所希望或所需要的因变量的精确度和准确度相关 的标准来选择。要选择精确度和准确度，因为它对于仪器的有用性或者对使用该仪器的最终过程的需要很重要。例如，外科仪器或许要求某个过程， 否则出于安全的原因是不能使用的。在这种情形中，病人的安全就是确定 仪器精度的标准。另一方面，可以考虑要使用的设备来选择精度。独立变 量的幂次越高，交叉项的数目越多，微控制器或其它装置或所用技术等的 存储器也就越大。因此，如果存储器的大小是有限制的，那么，独立变量 的幂次将是受限制的，尽管这对于最终测量的精确度有不利影响。在所述 优选实施例中，所述标准可以是存储器的大小或微控制器的速度。
一旦选择了独立变量的最高次数，那么就可以形成预备多项式或工作 多项式，它包含多个项。每个项中只有一个独立变量，但所述预备校正多 项式包括次数较低的变量。在所述优选实施例中，在这个阶段所准备好的 预备校正多项式包括具有至少一些较低次数变量的项。在所述优选实施例 中，包括了一个或所有独立变量，其次数为从所选最高次数到一次方的所
有次数。例如，如果为温度选择了四次方，那么，变量CT^的系数为C4， 所有低幂次温度项(诸如T3、 T2、和T)的相应系数就为C3、 C2、和d。
在校正多项式的这个形成阶段，没有一项包含了多个独立变量。在下 文中，包含两个或多个独立变量之积的项被称作交叉项。在本说明书中， 变量的次数是指变量的幂次，比如T"的次数为4。
在选择了因变量、独立变量及其次数之后，将一些交叉项添加到预备 校正多项式中，并用任何已知的方法，诸如众所周知的最小二乘回归方法， 来估计系数。使用从包含主副传感器的测试配置中所获得的数据来确定所 述系数。在此刻所添加的交叉项最好只包括较低次数的独立变量。可以选 择任意数目的交叉项，包括零项，但此刻希望选择不多于一半的可能交叉 项。在获得了变量的一般形式(包括次数选定了的因变量、独立变量和交 叉项)之后，对系数进行估计。
使用从测试配置所获得的数据来估计系数。使用校正多项式来获得校 准了的信号的仪器可以用作所述测试配置，或者可以使用特殊的测试配置。 在任一情形中，因为主值以可测量的方式变化从而允许确定校准了的信号， 所以使用主换能器和至少一个副换能器来探测主值和与干扰相关的值。获取包含主值、与干扰相关的值和校正值的每组数据，将这些组数据汇编在 数据库中，该数据库用于对预备校正多项式的各项进行测试。例如，压强 换能器可以是主换能器，热敏电阻可以是副换能器，主换能器的深度为因 变量。通过将换能器置于水体中的已知深度处来收集数据，使用任何合适 的方法，诸如最小二乘回归方法，来求出深度的校正多项式的系数。在本 说明书中，此刻的预备校正多项式被称作第 一级预备校正多项式。
在形成第一级预备校正多项式之后，形成第二级和第三级预备校正多 项式，从而导致最终的步骤，即，形成用来计算校准了的信号的校正多项 式。通过去掉那些对提高测量精度用处最小的项而获得第二级预备校正多 项式，通过添加那些对测量精度的提高用处最大的交叉项而获得第三级校 正多项式。
在所述优选实施例中，交替地形成第二和第三级预备校正多项式，直 到第二级和第三级预备校正多项式实质上相同为止。此时，从第二级预备 校正多项式中去掉的一项被添加上，从而形成第三级预备多项式，或者被 添加上以形成第三级预备校正多项式的一项被去掉，从而形成第二级校正 多项式。在形成校正多项式过程中的这个时刻，就认为所述多项式是自洽 的。在所述优选实施例中，这个自洽的校正多项式被用于测量仪器中，以 便从该仪器所探测到的值来形成校准了的信号。
为了形成第二级预备校正多项式，使用数据库中的数据，即多个数据 组对第一级预备多项式的每个项进行测试，对提高测量精度贡献最少的项 从第二级校正多项式中去掉。通过去掉对提高测量精度贡献最少的项来形 成一系列第二级校正多项式。在所述优选实施例中，去掉这些项，直到所
选择的标准;陂满足为止。例如，去掉这些项，直到多项式适用于为微控制 器所选择的存储器的大小，或者直到通过去掉那些对提高仪器精度贡献最 少的项并加上那些对提高所述精度贡献最大的项而形成的第三级预备校正 多项式变得自洽为止。在所述优选实施例中，所述第二级校正多项式系列 不是连续的，而是与第三级校正多项式的形成交替进行的。
在形成第二级预备校正多项式时为了判断哪个项对提高测量精度贡献最小，形成一系列试验校正多项式。试验多项式这才羊来形成，即从第一级 校正多项式中去掉一项，确定去掉该项后的系数以获得试验校正多项式， 并确定所述试验校正多项式比所考虑的其它试验校正多项式使测量精度的 提高更小。对这些试验多项式进行比较以判断哪个试验多项式能够最精确 地确定因变量。这样的试验校正多项式就变成第二级预备校正多项式，如 果满足标准或者如果校正多项式变得自洽，那么该多项式可以产生最终的 第二级预备校正多项式，除了通过添加项所形成的一个或多个可能的第三 级校正多项式之外。
在所述优选实施例中，根据对从一个其它的第一级或第三级预备多项 式去掉每个交叉项而形成的每个试验第二级多项式的比较来选择每个第二 级预备校正多项式。然而，可以通过除了交叉项之外还去掉只包含一个独 立变量的项来获得好的结果，可以形成和考虑从其它的第二级校正多项式 中去掉某项而形成的试验校正多项式，和/或可以形成很少几个试验校正多 项式以进行比较，其中不是通过去掉每个交叉项来形成试验多项式而是只 选择一些要被去掉的交叉项来形成试验多项式。
在所述优选实施例中，使用多个不同的数据组对于每个试验校正多项 式数次计算因变量，从而比较各第二级试验校正多项式。对于所述多个数 据组中的每个数据组，为每个试验多项式确定计算值和实际值之间的偏差， 并用这些结果来进行比较。在所述优选实施例中，在因变量的每个预设值 处进行几次测量。例如，在压强和温度为独立变量而水下深度为因变量的 情形中，在产生数据库时，在已知的深度处用测试装置来做几次压强和温 度的测量。根据数据库中的压强和温度值用每个试验校正多项式来计算深 度，并将所计算出的深度值与数据库的多个数据组中的数据库中的测量值 进行比较。在本说明书中， 一个数据组就是在不同深度、温度和压强处的 一组测量结果。为每个校正多项式获得几个数据组，并用几个数据组来测 试每个试验校正多项式。
在所述优选实施例中，对于每个试验校正多项式，从多个数据组中得 到的最大偏差^皮取为标准，用来判断要去掉哪一项，尽管可以使用直接与不一致误差相关并能反映该项对提高测量精度的影响的任何其它值，诸如 最大偏差的百分之十以内的某个值。计算每个试验校正多项式的最大偏差 的平均值，并用其确定产生最低平均最大偏差的试验校正多项式。产生最 低平均最大偏差的第二级试验校正多项式被作为第二级校正多项式。尽管 在所述优选实施例中使用平均最大偏差作为比较标准，但也可以选择^f吏用 偏差的集中趋势的任何其它表征量，诸如平均偏差，只要它能产生一个可 以提供更精确测量的校正多项式。
为了增加测量精度，将新的交叉项一次一个地添加到第二级预备校正 多项式中以形成试验第三级预备校正多项式。每个试验第三级预备校正多 项式包括第二级预备多项式的所有项，还有一个添加的交叉项。对每个试 验第三级校正多项式进行评估，对提高测量精度贡献最大的交叉项被留在 最终的第三级预备多项式中。每次添加一个交叉项时，对所有项的系数进
行优化，并求出不一致误差(disagreement error)。当求出了所有的不一 致误差后，为这些不一致误差确定集中趋势值，诸如平均最大偏差。在试 验第三级校正多项式中提供最低平均偏差的交叉项将被永久地添加进来。 利用上述过程所获得的多项式可以用来校准测量仪器。因此，可以很经济 地制造测量仪器，但精度却很高。
从上述总结中可以明白，本发明所述的仪器以及使用该仪器的方法有 几个优点，诸如(1)能够更容易地进行校准；(2)其某些方面能够更 容易地自动化；以及(3)能够提供更精确的操作。


从下面结合附图的具体描述中可以更好地理解本发明的上述以及其它 特点，在这些图中
图1是根据本发明的一个实施例所述的用来准备校准曲线的装置的方 框图2是根据本发明的一个实施例所述的标准优化仪器的方框图； 图3是用来获得标准优化多项式或曲线的过程的流程图；图4是用来形成图3的过程中所使用的第一级多项式的子过程的流程
图5是用来选择图3的过程中所使用的最佳试验第二级多项式的子过 程的流程图6是在应用到压强传感器以确定其所浸入的水的深度时用来执^f亍图 3的过程中的另一个步骤的过程的流程图7是图6的流程图的一部分的更详细的流程图；以及
图8是根据本发明的一个实施例所述的体积速度流量计的方框图。
具体实施例方式
图1显示了用来产生校准曲线或多项式的系统IO的方框图，该系统包 括主换能器18、副换能器16、校准微控制器14和输入输出装置12。由系 统10所形成的校准曲线是一个优化的校正多项式，有时称作优化的校准曲 线或多项式，由这里所描述的过程来形成。校准微控制器14与主换能器 18、副换能器16和输入输出装置12在电路中形成电连接。校准微控制器 14从主换能器18和副换能器16中获取读数并在输入输出装置12的控制 下产生校准曲线。然后，校准曲线通过输入输出装置12被传送到其它装置 中，或被用来以下面将要详细描述的方式从主换能器l8获得更精确的输 出。
主换能器18用来在一些应用中产生信号，该信号表示所感兴趣的值。 副换能器16产生与干扰相关的值。它用来校正主换能器18的读数，从而 校正与干扰相关的影响。由主换能器18所探测到的值为主值。由主换能器 18所产生的电信号^皮称作主测量信号，在由校正多项式就非线性特性和干 扰对其进行了校正之后，该信号被称作校准了的信号。因为环境的变化会 影响主测量信号，所以这些变化就是干扰值。主值和干扰值可以被认为是 激励点(points of stimulation )。来自副换能器16的与干扰相关的信号被 称作是副的，是因为这些信号不是直接用来获得测量信号，而只是用来从 主换能器18的读数中去掉误差，主换能器18的读数才是用来获得测量信号的。
例如，在所述优选实施例中，系统10为液体深度产生校准曲线，以用 于测量深度和流过已知流床的平均速度并确定体积流速(volumetric flow rate)的测量仪器中。在该仪器和在该系统10中，主换能器18为压强传 感器，在压强作用下会产生电压响应。主换能器18被置于仪器中的流床的 底部，以及被置于系统10中的容器20内的液体22的不同的已知深度处。 副换能器16是一个热敏电阻，能根据液体22的温度产生电压响应。温度 是仪器中的干扰因素，因为它会改变主换能器18对压强所产生的电压响 应。
在所述优选实施例中，系统10产生与液体深度、温度以及主换能器 18的电压输出相关的多组数据。深度测量为主值，产生主测量信号。每组 数据包括在主换能器18所处的不同深度处的从主换能器18输出的多个电 压读数(这是主测量信号)和液体22的温度(这是与干扰相关的值)。例 如，通过温度控制设备36可以使液体22达到某个特定的温度，通过从容 器20中去掉液体能够使液体22中主换能器18所处的深度发生变化，或者， 通过改变主换能器18的深度来改变主换能器18之上的液体。在主换能器 18所处的每个深度处读出主换能器18的电压输出并记录在校准微控制器 14中，然后使液体22达到不同的温度并再次改变深度以记录读数，从而 在不同的温度和深度下产生并记录一组深度、温度、电压数据。可以对这 个过程进行重复以产生并记录几组数据。
在主换能器18和副换能器16中的一个换能器处于第一激励点而所述 主换能器和副换能器中的另一个换能器处于所述一系列其它激励点时，从 主换能器18和副换能器16中的所述一个换能器获得一系列输出值，从而 获得各所述数据组。从所述主换能器和副换能器获得一系列输出值，每个 输出值为一系列激励值(stimuli value)中的一个不同的激励值。从主换能 器18获得主独立变量。在本说明书中，术语"激励点"是指独立变量的一 个值。例如，在形成数据组时，水位为因变量，压强传感器18所处的不同 深度位置每个都是激励点，测量时的不同温度是激励点。所述数据组用来通过一次消除预备校准多项式中的一项来消除所述预 备校准多项式中最不重要的项。确定剩余项的系数并确定最大偏差，直到 为几个项确定了最大偏差为止。永久地消除使最大偏差增加最多的那些项。 在从校准多项式中消除了最不重要的项之后， 一次一个地加入交叉项，确 定每次加入一个交叉项时多项式的系数，并确定最大偏差。对最大偏差有 最大影响的交叉项被永久地加入进来。
主值是由主换能器18所探测的值。在本例中，主值为液体深度。主换
能器18所产生的电信号#:称作主测量信号，在由校正多项式就非线性特性 和干扰对其进行校正后，被称作校准了的信号。因为温度的变化会影响压
强读数，所以温度变化为干扰值。副换能器16测量温度，来自热敏电阻 16的信号为与干扰相关的信号。来自副换能器16的信号被称作是副的， 因为这些信号不是直接用来获得水深或水流的平均速度的，而只是用来从 主换能器18的读数中去掉误差，主换能器18的读数才是用于上述目的的。 校准微控制器14在多个数据点处从压强传感器18获得输出电压读数， 在本优选实施例中，这些数据点为7jc位或其它引起压强的因素。校准微控 制器14也获得得到水位读数时的温度读数。它也接收或产生用作模型框架 的一般形式的多项式。尽管在图l及对图1的描述中提到了校准微控制器， 但这些功能也可以通过手动或通过微控制器或微处理器来执行，或者除了 进行校准外也可以用于其它目的。
在所述优选实施例中，所述多项式由包括温度作为独立变量的项、包 括压强作为独立变量的项、以及温度和压强之积构成的交叉项所组成。根 据所需要的精度和可用的微控制器存储空间来选择所述变量的次数(幂或 指数)。使用任何合适的技术从所述数据组中确定起始多项式的系数。在 所述优选实施例中，4吏用众所周知的最小二乘回归方法，如在MathWorld (http:〃mathworld.wolfram.com/Least SquaresFittingPolynomial.html)中 Eric W. Weisstein的 "Least Squares Fitting—Polynomial"(最小二乘扣乂 合多项式)中所描述的。在找到这些系数之后，按后面将描述的方式，去 除最不重要的交叉项，并添加属于设计标准内的最重要的交叉项。这个多项式用来校准测量仪器。
在图2中，显示了测量仪器30的方框图，测量仪器30包括控制和计 算系统48、第一传感器18、第二传感器16、第三传感器17以及信息输入 输出系统49。第一传感器18是主换能器，它探测要测量的值，并在本优 选实施例中，将电信号发送到控制和计算系统48中。这个信号或许会由于 环境的原因而失真。可以有几种不同的干扰源，诸如温度变化、电磁场或 其它类型的射频干扰、环境影响(诸如振动或湿气)。第二和第三传感器 为干扰换能器，用来独立地测量干扰源。来自第二传感器16和第三传感器 17的这些干扰信号也被传送到控制和计算系统48中。在本优选实施例中， 控制和计算系统48包括微处理器，该微处理器包含校准曲线或多项式，该 多项式是一个标准优化多项式(criteria-optimized polynomial)。
采用这种配置，对控制和计算系统48的输入会产生更加精确的信号， 该信号可由信息输入/输出系统49读出。在本优选实施例中，标准优化仪 器(criteria-optimized instrument) 30是一个深度测量系统，其中第一传 感器18为压强传感器。位于水流底部的该压强传感器受到由水流中液体落 差所产生的压强，并将该压强转换成电信号传送给控制和计算系统48。在 所述优选实施例中，只使用了一个千扰传感器。这个传感器就是第二传感 器16，该传感器探测温度。通过使用在控制和计算系统48内的微处理器 中所记录的标准优化多项式，可以用所述温度来校正变化和第一传感器18 的信号输出。
在图3中，显示了标准优化多项式的形成方法的流程图24,该标准优 化多项式用于对标准优化仪器进行校准，如图4更完整地显示的，该方法 的主要步骤有，形成第一级预备校准多项式(步骤26)，从第一或第三级 多项式中一次去掉一项以产生一组试验第二级多项式(步骤56),选择最 佳第二级预备校准多项式(步骤60)，形成第三级预备校准多项式(步骤 66)，和选择最佳试验第二级多项式(步骤67)。
只有在步骤118中判断为以前所加上的一项没有被去掉时，才执行形 成第三级预备校准多项式的步骤66。如果之前所加上的一项被去掉了，那么，该多项式是自洽的，如在步骤78中所示，所述校准多项式的形成就完 成了。类似地，只有在步骤120中判断为以前所加上的一项没有被去掉时， 程序24才返回步骤56，即从第一或第三级多项式中一次去掉一项以产生 一组试验第二级多项式。如果以前所加上的一项被去掉了，那么，该多项 式就是自洽的，如步骤78所示，那么该校准曲线已经被确定了。
由于在步骤26中所形成的第一级多项式会有许多项，所以在步骤56 中可以形成一组多个试验第二级预备多项式，每消除一项就形成一个试验 第二级预备多项式。例如，如果第一级多项式包括三项，那么所述一组试 验第二级预备多项式就包括三个多项式。进一步说，如果第一级多项式为 y二QX+C2XVC3XT，那么，完整的一组试验第二级预备多项式就是y= C2X2+C3XT、 y《!X +C3XT和y=dX+C2X2。
为了选择要添加到预备第二级多项式中的最重要的交叉项，所述过程 包括步骤66，即从步骤84 (图4)中所产生的列表中将一个新的交叉项添 加到第二级多项式中以形成第三级试验多项式，还包括步骤67，即选择最 佳试验多项式。从步骤84 (图4)所产生的列表中将一个交叉项添加到所 述第二级多项式中，就形成所述一组第三级试验多项式。例如，如果步骤 84 (图4)所产生的列表包含三个交叉项，那么所述一组第三级试验多项 式就包括三个多项式。进一步讲，如果所述交叉项列表包括的交叉项有 X2T、 X2T2、和X叶，并且如果第二级多项式为y-dX+QtX2,那么，完整 的一组第三级试验多项式将包含尸dX+C2XVC3X21 、 y-dX+C^XVQjX2!^和y-dX+C2X2+C3X3T。图3所示的步骤66中的 过程(即选择最佳第三级试验多项式)在过程60中被扩充了 ，如后面图5 中将更详细地说明的那样。图5中的过程60既可以被用于第二级试验多项 式的选择也可以被用于第三级试验多项式的选择。
更具体地说，通过添加新的交叉项以形成第三级预备校正多项式，能 够在所选标准范围内，使测量仪器的测量精度增加。所添加的交叉项是从 一组全部可能的交叉项中选出来的，这些交叉项可以由第 一级预备校正多 项式中的独立变量形成，除了被初始选择为第 一级预备校正多项式的一部分的那些交叉项之外。被选为原始的第一级预备校正多项式的一部分的那 些项保留在第二和第三级预备校正多项式中，除非这些项在如上所述的形 成第二级预备多项式的过程中被去掉了。
被考虑要添加到第 一级预备多项式中的每个交叉项都被添加到第二级
预备校正多项式中，如图3中的步骤66所示，该步骤是一个产生第三级试 验校正多项式的步骤。在优选实施例中，将交叉项一个接一个地添加，并 且在对多项式的系数进行优化以形成第三级试验校正多项式之后，在一个 与上述从第二级预备校正多项式中去除一些项的过程类似的过程中，对这 些交叉项进行评估以选择那些能提高测量精度的交叉项。
在本优选实施例中，被添加来形成试验校正多项式的交叉项为(1) 不在第一级预备校正多项式中的交叉项；以及(2 )含有一个独立变量的交 叉项，该独立变量的次数小于等于第一级预备校正多项式中的该独立变量 的最高次数。例如，如果一个独立变量的最高次数为T4,那么，交叉项添 加到一定程度时需要提供的交叉项包括一个或多个独立变量T4、 T3、 T2 和T，但在本优选实施例中不包括T5，尽管在某些情形下也可以包括次数 更高的独立变量。在本优选实施例中，对每个独立变量选择该独立变量的 较低次数以构成交叉项。在本优选实施例中，在试验多项式中只包括一个 新的交叉项，尽管可以包括多个。
每次添加一个交叉项时，对所有项的系数进行评估，并找出不一致误 差(disagreement error)，如结合第二级预备校正多项式的形成所描述的 那样。当所有的不一致误差都被找到后，可以为这些不一致误差确定集中 趋势值(central tendency value)，例如平均最大偏差。在试验第三级校 正多项式中能产生最小平均偏差的交叉项被永久地添加进来。因此，所含 独立变量比只含一个独立变量的项中的最高阶独立变量的次数低、并且可 以提高测量精度的交叉项被永久地添加到预备校正多项式中。不断地添加 交叉项，直到所述预备校正多项式自洽为止，或者直到考虑了所有的如下 的交叉项为止，这些交叉项所含独立变量的次数等于或小于第一级预备校 正多项式中的独立变量的最高次数。尽管所述优选实施例只包含这样的交叉项，其所含独立变量的次数比 第一级预备校正多项式中的独立变量的次数低，但这不是绝对必须的。如 果通过添加具有更高次数变量的交叉项或者只有一个独立变量的项可以更 好地满足设计标准，那么，可以使用这里的处理过程来评估这些项，如果 它们满足所选择的标准，那么在评估之后选择并添加这些项。因此，如果 所述标准限制了校正多项式所要求的存储量，并提供了更大容量的存储器， 那么可以通过这个处理过程来评估要添加到校正多项式中的新项。
在所述优选实施例中，过程24继续执行步骤56、 60、 118或66、 67 和120，直到以前所加上的一个项被去掉为止，这表明所述多项式是自洽 的。尽管在本说明书中使用语言优化校准曲线，但不需要使校准曲线完全 变成最有效的形式，从而使之成为本发明范围内的优化校准多项式。不需 要执行步骤60和66到某个固定点上，因为它们在每一步上都产生逐步的 提高。此外，去除最不重要的项也不必与添加重要项的步骤交替进行，也 不需要使被去掉项的数目等于添加项的数目，并且可以只采用去掉不太重 要的项和添加比较重要的项这两个过程中的一个过程。然而，在本优选实 施例中，去除不太重要的项的步骤和添加比较重要的项的步骤交替进行， 并且所述重复的过程一直持续到在添加项的步骤期间所添加的项被去掉或 者早先所删除了的项被添加上为止。此时，校准曲线被认为是自洽的。
图4显示了形成预备多项式的过程的流程图26，该过程包括，选择适 合标准的独立变量的最大次数并根据所述标准选择多项式中项的数目(步 骤38)、产生所有可能的交叉项的列表(步骤84)、获得数据库(参见图 6)(步骤28)、以及将所有幂次的主独立变量(幂次可以所述高达多项 式的次数)和几个较低幂次交叉项结合到第一级预备多项式中(步骤27 )。 所述第一级预备多项式也可以不含交叉项，特别是如果用户不确定其重要 性的顺序的话，因为这个过程会根据其重要性自动包含这些项。
选择多项式中独立变量的最高次数和项数牵涉到在设备复杂度、要使 用的存储器的大小和要达到的测量精确度之间进行平衡。测量精度随着项 数、变量的次数和交叉项的数目的增加而增加。另一方面，在由微控制器来实现的实施例中，项数、变量的次数和交叉项数目的增加要求复杂性和 存储器大小也增加。在所述优选实施例中，使用微控制器，尽管本说明书 中所描述的过程可以通过手工来完成而不需要使用微控制器。
一旦选择出了独立变量的最高次数，那么就可以产生包含多个项的第 一级预备或工作多项式。这些项中的一些项为独立变量的幂，而另一些项
则为包含两个或多个独立变量之积的交叉项，如步骤84所示。包含两个或 多个独立变量之积的项在这里被称作交叉项。使用任何已知的曲线拟合方 法(诸如众所周知的最小二乘回归方法)来选择这些项的系数。在本优选 实施例中，包括了具有所有次数(从所选最高次数到一次方)的一个或所 有独立变量。例如，如果对温度选择了四次方，那么，变量CV^的系数为 C4，所有低幂次温度项(诸如T3、 T2、和T1)的相应系数就为C3、 C2、 和Q。
图5显示了选择最佳试验多项式的过程60的流程图，该过程包括，通 过将所述试验多项式与数据库中的一个数据组进行拟合来确定该试验多项 式中的各项的最佳系数(步骤58)、确定步骤58中所获得的多项式的因 变值与所述数据组中每个激励点的相应因变数据值之间的偏差或不一致误 差(步骤61 )、以及对具体数据组找出具有最大绝对值的偏差(步骤62 )。 对于所述数据库中的每个数据组，重复步骤58、 61和62，如步骤63所示。
在完成了对数据库的分析之后，在步骤64中确定数据库中的所有数据 组的所有最大偏差的平均值。对于该具体试验多项式来说，最大偏差的平 均值涉及到重要性的排序。如步骤63所示，对下一个试验多项式重复步骤 58、 61、 62和64，以确定其重要性的排序。这个过程一直持续到所有的试 验多项式的重要性的排序完成为止。在所有的试验多项式都被排序之后， 平均最大偏差的值最小的试验多项式就被选为最佳多项式，如步骤65所 示。这个试验多项式与所述数据库具有最小的偏差或不一致误差。所述过 程60可以同样地应用到第二级和第三级试验预备校准多项式。
在形成第二级预备校正多项式时，为了确定哪一项所提高的测量精度 最小，形成一系列试验^^正多项式。通过从第一级校正多项式中去掉一项、确定去掉所述项后的最优系数来获得第二级试验校正多项式、并去掉比其 它所考虑的第二级试验校正多项式更少地提高测量精确度的第二级试验校 正多项式，从而形成一个试验多项式。对这些试验多项式进行比较，以判 断哪个试验多项式能最精确地确定因变量。能提供最精确测量的第二级试 验校正多项式就成为第二级预备校正多项式，如果满足标准或者校正多项 式变得自洽，那么该第二级预备校正多项式会产生最终的第二级预备校正 多项式，除了通过添加项所形成的一个或多个可能的第三级校正多项式之 外。
在所述优选实施例中，根据对每个试验第二级多项式(该每个试验第 二级多项式是从一个其它的第 一级或第三级预备多项式去掉每个交叉项而 形成的)的比较来选择每个第二级预备校正多项式。然而，可以通过除了 交叉项之外还去掉只包含一个独立变量的项来获得好的结果，可以形成和
考虑从其它的第二级校正多项式中去掉若干项而形成的试验校正多项式， 和/或可以形成很少几个试验校正多项式以进行比较，其中不是通过去掉每 个交叉项来形成试验多项式而是只选择一些要去掉的交叉项来形成试验多 项式。
在所述优选实施例中，使用多个不同的数据组对于每个试验校正多项 式计算因变量(该计算进行几次)，从而来比较各第二级试验校正多项式。 对于所述多个数据组中的每个数据组，为每个试验多项式确定计算值和实 际值之间的偏差，并用这些结果来进行比较。在所述优选实施例中，在因 变量的每个预设值处进行几次测量。例如，在压强和温度为独立变量而水 下深度为因变量的情形中，在产生数据库时，在已知的深度处用测试装置 来做几次压强和温度的测量。根据数据库中的压强和温度值用每个试验校 正多项式来计算深度，并在数据库的多个数据组中将所计算出的深度值与 数据库中的测量值进行比较。在本说明书中， 一个数据组就是在不同深度、 温度和压强处的一组测量结果。为每个校正多项式获得几个数据组，并用 几个数据组来测试每个试验校正多项式。
在所述优选实施例中，对于每个试验校正多项式，从多个数据组中得
21到的最大偏差被取为标准，该标准用来判断要去掉哪一项，尽管可以使用 直接与不一致误差相关并能反映该项对提高测量精度的影响的任何其它
值，诸如最大偏差的百分之十以内的某个值。计算每个试验校正多项式的 最大偏差的平均值，并用其确定产生最低平均最大偏差的试验校正多项式。 产生最低平均最大偏差的第二级试验校正多项式被作为第二级校正多项 式。尽管在所述优选实施例中使用平均最大偏差作为比较标准，但也可以
选择使用偏差的集中趋势的任何其它表征量，诸如平均偏差，假^:它能产 生一个可以提供更精确测量的校正多项式。
图6显示了用来获得多个数据组的过程28的流程图，其中包括，在温 度和水平面可以控制的水池中放置压强换能器或者说传感器和热敏电阻 (步骤88 )，将水池的温度和水平面设置为某个选定的初始条件(步骤90 )、 在多个水平面和温度处记录水平面、温度和电压以形成数据组(步骤122 )、 以及在所述数据组完成之后，在不同的日子或者用不同的传感器进行重复， 以继续获得其它数据组(步骤128)。在每个数据组都完成了之后，除非 所有的数据组都已经收集完毕，判决步骤126返回步骤88。如果所有的数 据组都已经收集完毕，那么数据库就完成了，如步骤124所示。
图7显示了在多个水平面和温度处记录水平面、温度和电压以形成数 据组的步骤122(图6)的流程图，其中包括，等待水平面和温度的稳定(子 步骤92)、根据所有的换能器来记录水平面或换能器的深度、温度和电压 信号输出(子步骤94)、以及将水平面或温度或两者调节到新的状态(子 步骤96)，并如步骤126所示，如果所有的水平面和温度已净皮检验的话， 重复前述步骤92、 94和96。 一直重复这些步骤，直到在多个深度和温度 处获得了将温度与压强信号关^来的数据为止。结合上述图1的描述可 以更加完整地描述这些步骤。当然，可以首先将换能器置于水池中的单个 位置上，然后改变温度来获得在水池中该位置处多个温度下的数据，然后 将换能器移动到不同的深度处并再次改变温度，重复这些步骤，直到获得 了足够的数据，但这是一个更花费时间的过程。
重复步骤92、 94和96只能产生一个数据组。数据库是多个数据组的集合。换言之，数据组是数据库的子集。数据组只包含具体换能器和具体
日子的校准数据。数据库包括所有换能器和所有日子的校准数据。第一天 在某个具体换能器上所收集的校准数据构成了一个完整的数据组。另一天
在同 一换能器上所收集的校准数据构成一个独立而完整的数据组。在另一 个换能器上所收集到的校准数据也构成另一个独立而完整的数据组。所有 这些数据组都包含在数据库中。在其它地方，数据库也4皮称作多个数据组。
采用上述过程，通过形成校准多项式来提供校准了的信号可以对4义器 进行校准，其中所述校准了的信号表示校正了干扰和非线性特性后的测量 值。为了准备校准多项式，首先准备一个第一级预备校正多项式，其中包 括主独立变量、至少一个与干扰相关的独立变量、以及一些交叉项或没有 交叉项。获得因变量、主独立变量以及所述至少一个与干扰相关的独立变 量的多个数据组，即数据库。如上所述，使用所述数据組来去掉第一级预 备校正多项式中的最不重要的项并添加最重要的交叉项。
在制造仪器时，选择设计标准，诸如所需要的精度或用于校准所述仪 器所使用的存储器的大小，并准备能满足这个标准的标准优化校准曲线。
选择主换能器18和至少一个副换能器16来探测要测量的值和与干扰相关 的信号或能降低测量仪器精度的因素。对微控制器14进行编程来校正由主 换能器18所测量的值。所述仪器可以使用这个校正了的值来进行进一步计 算，和/或显示这个校正了的值。
图8显示了体积流量计(volumetric flow meter ) 30A的方框图，其中 该体积流量计具有平均速度探测系统114、深度探测系统116、控制和计算 系统48A以及信息输入输出系统49A。控制和计算系统48A与平均速度探 测系统114 、深度探测系统116以及信息输入输出系统49A进行通信。控 制和计算系统48A: (1)从输入输出系统49A接收输入信息，诸如数据 和命令；(2 )为信息输入输出系统49A提##息；(3 )从深度探测系统 116接收数据和信息；以及(4 )从平均速度探测系统114接收发送信息的 平均时间。它可以由从深度探测系统116接收到的数据来计算标准优化多 项式，或者通过信息输入输出系统49A来接收这个信息，并可以根据深度
23信息和平均速度来计算体积流速。
平均速度探测系统114包括在自动范围和阈值设置系统控制下的超声 波多普勒发射器和接收器。速度计发射声波，该声波穿过流束的有代表性 部分或者穿过流束的整个截面，并且速度计接收复杂的返回信号，并用快 速傅立叶变换分析器对其进行数字化和分析。采用这种配置，接收和发射 换能器34和32的放置位置与水平方向成一个角度，从而使声束照射到所 述流束的有代表性部分上并从那里接收反射。
测量的分辨率依赖于在由流束中的可能速度的范围所导致的频率移动 的整个范围上为傅立叶变换分析器的每项所选择的频率范围的数目。在所 述优选实施例中确定了预期的速度范围，并为傅立叶变换分析器的正项和 负项选择了 256个频带。
在本说明书中，术语"有代表性部分"是指总流束的一部分，该部分 的体积中包含多个更小的液体流束部分，在总流束中各所述更小的液体流 束部分以各自的速度流动，其中，各所述更小液体流束部分的每个速度的
液体流束具有一个反射部分，该反射部分的大小相对于具有同样速度的总 液体流束的反射部分的大小的比例，和所述有代表性部分中具有不同速度 的任何其它更小的反射部分相同。这个比例可以部分地由来自流体体积而 不是来自横截该液体流束的虚平面的反射信号来获得。
在有代表性部分的这个定义中，在所述有代表性部分中以某个具体速 度流动的每个单位面积，和以该速度流动的每个其它横截面一样，与以该 速度流动的总流束的流体面积成相同的比例。因此，这个有4戈表性的部分 真实地反映了整个流束的平均流动速率。
实践中，由于不能恰当地对流束的整个横截面或者对有代表性部分进 行采样，所以总会出现一些不精确性。由于使用有代表性部分比使用整个 横截面更容易，所以，所述优选实施例使用有代表性部分，并优选通过选
动的成比例的量的流体能够将信号反射到接收换能器即换能器34中，从而 使用这个有代表性部分。当假设反射信号为圆锥形时，由于反射信号相对于垂直于换能器的轴缺乏对称性，从而会导致误差。然而，很容易对其进 行校正。通过使用一个固定因子(比如百分之二或其它值)来计入偏差， 可以对对称性的缺乏进行校正。
平均速度探测系统114还包括输入电路40、反射处理电路42、时间控 制及计算系统48A、信息输入输出系统49A、定时电路44以M射信号发 生器46。输入电路40通过导体65与接收换能器或换能器阵列34进行电 连接，以从中接收信号、采用自动增益控制对信号进4亍放大、并通过导体 74将所述信号传送到反射处理电路42。
反射处理电路42， (1)通过导体50、 52、 54和58与定时电路44进 行电连接，定时电路控制幅度的扫描和阈值的设置；(2)通过导体70和 72以及通过导体68与时间控制及计算系统48A进行电连接，通过导体70 和72，反射处理电路42可以发送时间控制及计算系统48A所使用的数据， 通过导体68，可以从时间控制及计算系统48A接收信号，这些信号用来控 制发射数据到时间控制及计算系统48A的时间。
时间控制及计算系统48A通过导体63和76与定时电路44电连接， 以控制整个流量计30A的同步，并确立采样率和截止频率点给输入电路40 以调节自动增益控制电路的幅值从而获得足够的信号。定时电路"通过导 体61与发射信号发生器46电连接，通过导体61定时电路44发射信号来 控制发射信号发生器46通过导体67发送信号给发射换能器或换能器阵列 32的时间。这些信号对所发射的超声波信号的采样时间和重复频率进行控 制，以便在采样时间和频率范围上进行扫描以提高精度。
压强传感器18A与时间控制及计算系统48A电连接以向其发送深度信 息，信息输入输出系统49A包括计算机键盘和其它输入设备，它为时间控 制及计算系统48A提供诸如流束横截面积等信息。利用这些值，时间控制 及计算系统48A能够计算流束中液体流束的面积和平均速度，由此利用本 领域中已知的方法来计算所述流束中液体流束的流速。
一般地，从液束的整个截面上来接收多普勒移动信息。预期这些信号 表示所有的实际速度和每个速度的横截面积。这些速度和横截面积可以用
25曲线来表示，在图中，速度作为横坐标，具有各个速度或小变动范围的速 度的横截面积的大小作为纵坐标。这些值利用多普勒频移来测量，多普勒 频移将所接收到的超声波信号的速度和幅度表示为具有该速度的面积。在
前述美国专利5,777,892中更详细地描述了这种平均速度系统，通过引述将 该美国专利的内容纳入这里。
尽管已经给出了标准优化多项式的稍详细的说明，但并不打算将术语 "标准优化多项式"限于这个说明的全部特点上。术语"标准优化多项式" 可以指任何一个包含下述步骤的过程，这些步骤有，形成预备校准多项式， 该多项式包括主独立变量和至少一个与干扰相关的独立变量；获得因变量、 主独立变量和至少一个与千扰相关的独立变量的多个数据组；使用所述数 据组来去掉所述预备校准多项式中的最不重要的项或者将最重要的交叉项 添加到所述预备校准多项式中，直到为了一般目的而任意选择的标准被满 足，或者添加能够使校正多项式提高测量精度的项。
在本说明书中，在用于仪器时术语"标准优化"是指使用标准优化多 项式来提高其精度的仪器，在用于校准曲线或校准多项式时是指通过下列 步骤形成该校准曲线或校准多项式，即，首先形成预备或预备校准多项式， 该多项式包括主独立变量和至少一个与干似目关的独立变量；在形成所述 多项式之前或之后获得因变量、主独立变量和至少一个与干扰相关的独立 变量的多个数据组；使用所述数据组来去掉所述预备校准多项式中的最不 重要的项或者添加更重要的项。
从上面的描述中可以明白，本发明所述的仪器以及使用该仪器的方法 有几个优点，诸如(1)可以更容易地进行校准；(2)在某些方面可以更 容易地自动化；以及(3)可以提供更精确的操作。
尽管结合一些细节描述了本发明的优选实施例，但也可以对系统进行 许多修正和改变而不偏离本发明。所以，应该明白，在附属^5L利要求的范 围内可以对本发明进4亍实践，而不限于所述具体描述。
权利要求
1. 一种用于值的测量并提供校准了的信号的测量仪器(30)，包括用来探测所述值的至少一个主传感器(18)，其中所述至少一个主传感器(18)产生主测量信号；以及微控制器(14)，其特征在于通过至少一个副传感器(16)来产生至少一个与干扰相关的信号，所述副传感器用来探测至少一个与干扰相关的值，该与干扰相关的值降低了由所述至少一个主传感器(18)所产生的主测量信号的精度；所述微控制器(14)包含标准优化校正多项式，该多项式用所述至少一个主测量信号和所述至少一个与干扰相关的信号作为独立变量，用所述校准了的信号作为因变量；所述微控制器(14)被连接用来接收所述至少一个主测量信号和所述至少一个与干扰相关的信号，由此，所述微控制器(14)就所述至少一个与干扰相关的信号来校正所述至少一个主测量信号，以提供所述校准了的信号。
2. 根据权利要求l所述的测量仪器(30)，其特征在于，所述测量仪 器(30)是一种用来确定流床内流体流的体积流速的装置，包括用来测 量所述流床内流体流的平均流速的测量装置；所述至少一个主传感器(18) 为压强传感器，其中，所述至少一个主传感器可以被置于所述流体的流径 的底部，由此，所述至少一个主测量信号与所述流体的深度相关；所述至 少一个副传感器(16)为温度测量传感器；所述标准优化校正多项式中， 深度和温度为独立变量；所述微控制器(14)还包括将所测量的值乘以平 均速度以提供体积速度的设备。
3. 根据权利要求2所述的测量仪器(30)，其特征在于，所述测量装 置由下列设施来表征将超声波信号发射到所述流床(20 )内的流体(22 ) 中的设备；接收反射的超声波信号的设备；利用数字化信号通过对所述数 字化信号进行傅立叶变换并对所述傅立叶变换的某些系数进行平均来计算 近似平均速度的设备。
4. 根据权利要求2所述的测量仪器(30)，其特征在于，所迷测量装 置(20)包括将超声波信号以一个角度发射到流体流使其穿过所述流体流的横截面的至少一个有代表性部分的设备；接收从所述流体流的横截面 的所述至少一个有代表性部分反射的超声波信号的i殳备；将所接收的反射 超声波信号转换为电信号的设备，其中该电信号表示所述流体的横截面的 所述至少一个有代表性部分的反射；利用表示所述流体流的横截面的所述 至少一个有代表性部分的反射的基本上所有的所述电信号来计算所述流体 流的近似平均速度的设备；其中，利用表示所述流体流的横截面的至少一 个有代表性部分的反射的基本上所有的所述电信号来计算所述流体流的近 似平均速度的所述设备包括，用来对所述电信号进行傅立叶变换并对所述 傅立叶变换的某些系数进行平均的设备。
5. 根据权利要求1所述的测量仪器(30)，其特征在于，主值为温度， 所述至少一个主传感器(18)为有机气体化学传感器，所述至少一个副传 感器(16)测量湿度。
6. —种校准仪器(30)的方法，其特征在于包括下列步骤形成预备 校准多项式，该预备校准多项式包括主独立变量和至少一个与干扰相关的 独立变量；获得因变量、所述主独立变量和所述至少一个与干扰相关的独 立变量的多个数据组；使用所述数据组来去掉所述预备校准多项式中的最 不重要的项；以及添加最重要的交叉项。
7. 根据权利要求6所述的方法，其中形成预备校准多项式的步骤由下 列步骤来表征选择多项式的若干项；以及添加低次的交叉项。
8. 根据权利要求7所述的方法，其中，选择多项式的若干项的步骤由 下列步骤来表征选择独立变量的最高次数的最大值；准备所述预备校准 多项式的多个项，其中，所述多个项中的每个项包括各所述独立变量中的 一个不同的独立变量和该独立变量的不同次数；以及添加一些试验交叉项。
9. 根据权利要求6所述的方法，其中，获得所述因变量、所述主独立 变量和所述至少一个与干扰相关的独立变量的多个数据组的步骤由下列步 骤来表征在主换能器(18)和副换能器(16)中的一个换能器处于第一 激励点而所述主换能器(18)和副换能器中的另一个换能器处于一系列其 它激励点时，从所述主换能器(18)和副换能器(16)中的所述一个换能器获得一系列输出值；以及从所述主换能器和副换能器中的所述另一个换 能器获得一 系列输出值，每个输出值都是在一 系列激励值中的一个不同的 激励值下获得的。
10. 根据权利要求6所述的方法，其特征在于，使用所述数据组来去 掉所述预备校准多项式中的最不重要的项的步骤所包括以下步骤 一次去 掉所述预备校准多项式中的一个项，确定剩余各项的系数；确定最大偏差， 直到为几个所述项确定了最大偏差；以及永久地去掉对所述最大偏差有最 小影响的项。
11. ，艮据权利要求6所述的方法，其特征在于 一次添加一个交叉项； 每次添加了交叉项时计算所述多项式的系数；确定最大偏差；以及永久地 添加对所述最大偏差有最好影响的交叉项。
12. —种制造仪器的方法，包括的步骤有选斧没计标准；准备标准 优化校准曲线；选择主换能器(18)和至少一个副换能器(16);对微控 制器(48 )进行编程，以便用所述标准优化校准曲线对所述主换能器(18 ) 所测量的值进行校正；以及使用所述校正后的值。
13. 根据权利要求12所述的方法，其特征在于，对微控制器(48)进 行编程以便用所述标准优化校准曲线对所述主换能器(18)所测量的值进 行校正的步骤包括形成预备校准多项式，该预备校准多项式的项包括主 独立变量和至少一个与干扰相关的独立变量；获得因变量、所述主独立变 量和所述至少一个与干扰相关的独立变量的多个数据组；使用所述数据组 来去掉所述预备校准多项式中的最不重要的项；以及添加最重要的交叉项。
全文摘要
一种测量仪器(30)包括用来测量水(22)深或其它值的换能器(18)和用来测量能引起干扰误差的物理参数的换能器(16)。使用校准多项式(14)来校正输出(12)信号中的干扰或非线性特性。所述校准多项式(14)包括所述换能器所产生的信号作为独立变量和所述输出信号(12)作为因变量。所述校准多项式(14)由以至少一个主测量信号和至少一个与干扰相关的信号作为独立变量并以校准了的信号作为因变量的校正多项式来形成。为了形成所述校准多项式(14)，先开发包括所述主独立变量和至少一个与干扰相关的独立变量的初步校准多项式(14)。从测试设备中产生所述因变量、所述主独立变量和所述至少一个与干扰相关的独立变量的多个数据组。使用该数据来去掉所述预备校准多项式(14)中最不重要的项，并添加最重要的交叉项，从而产生校准多项式(14)。
文档编号G01D18/00GK101473196SQ200780006126
公开日2009年7月1日 申请日期2007年1月17日 优先权日2006年1月20日
发明者P·B·利彻斯基 申请人:泰里迪尼爱斯科公司