¿Puedo mejorar la precisión de los sensores de temperatura LM35 promediando varios sensores?

¿Puedo crear un súper sensor promediando juntas las lecturas de varios sensores LM35? ¿No sería esto más preciso porque estaría promediando el sesgo sistemático en los sensores individuales? Además, ¿no sería más preciso también, porque cualquier ruido se amortiguará / promediará?

Esto parece casi demasiado bueno para ser verdad. Quiero decir, estas cosas son realmente baratas en lo que respecta a los sensores, entonces, ¿qué me impide comprar como 10 de ellos y fabricar sensores de temperatura súper precisos con este método?

No puede garantizar una mayor precisión, pero posiblemente puede obtener una mejor relación señal / ruido.

Imagínese si todos los sensores estuvieran apagados por la misma cantidad permitida en las especificaciones. Promediarlos no produciría una mejor precisión. Si tuviera un número razonablemente grande de estos sensores y tuvieran una distribución de error aleatoria dentro de su banda de error permitida, obtendría una mayor precisión promediando. Sin embargo, el problema es que no tiene forma de saber si tiene el primer caso o el segundo. Si todas las unidades son del mismo lote de producción, es probable que sus errores no se distribuyan aleatoriamente.

Sin embargo, el ruido disminuye. Cada sensor agrega algo de ruido a su lectura. Esto no está correlacionado con el ruido de los otros sensores, por lo que el promedio reduce el ruido. Por supuesto, esto no es cierto con respecto al ruido proveniente del exterior de todo el sistema, ya que eso estaría correlacionado y el promedio de las lecturas de sensores múltiples no lo reducirá.

Tenga en cuenta que hay más de una forma de "promedio". Está pensando en promediar entre múltiples sensores para reducir el ruido. Sin embargo, dado que este ruido es esencialmente aleatorio, también puede promediar entre lecturas múltiples del mismo sensor tomadas en diferentes momentos. En el caso más general, este es realmente un filtro de paso bajo. Como las temperaturas cambian lentamente, el filtrado de paso bajo agresivo de la salida de un sensor de temperatura reduce el ruido. Si observa esto en el espacio de frecuencia, sabe que la temperatura cambia lentamente, por lo que los componentes de alta frecuencia son ruidosos y pueden atenuarse de manera segura.

Sí, usar múltiples sensores puede darle una temperatura promedio . Qué tan correcta esa temperatura todavía está en cuestión.

Si el 50% de los sensores están por encima de la temperatura real, y el 50% están por debajo, obtendrá la temperatura real (o tan buena como). Si el 75% está por encima y el 25% por debajo, entonces leerá la temperatura más alta de lo que está.

Para mayor precisión, necesitará alguna referencia para probar los sensores para obtener la temperatura real, generalmente una temperatura conocida para calibrar el sensor.

En cuanto a la cancelación de ruido, puede hacer exactamente lo mismo con un sensor y tomar muestras varias veces y promediar los resultados.

Si los errores fueran aleatorios, podría esperar una mejora de aproximadamente un factor de 3 para 10 sensores (la raíz cuadrada de 10). Pero es probable que haya errores sistemáticos que no se cancelarían.

• ¿Por qué quieres una mejor precisión que 0,5 ° C en primer lugar?

• ¿Qué temperatura quieres medir? Si tiene diez sensores, no estarán todos en el mismo lugar. La mayoría de las veces será mejor obtener una de mayor precisión.

• ¿Tienes espacio para 10 sensores?

Es una buena idea hacer lecturas múltiples de un sensor.

Usted habla de "sesgo sistemático". Si hacemos la suposición generalmente razonable de que las lecturas de los sensores tienen una desviación estándar y media, que a medida que aumenta el tamaño de la muestra (número de sensores), entonces la desviación estándar debería disminuir.

Por otra parte, si uno toma múltiples lecturas del mismo sensor, la desviación estándar de las lecturas también debería reducirse.

En cuanto al promedio, suponga que cuando la temperatura exacta es 80C y el sensor 1 puede leer 79C, el sensor 2 80C y el sensor 3 81C. En este caso, promediar las lecturas da una respuesta de 80 ° C, mientras que de los 3 sensores individuales solo uno tenía el valor correcto. Hay más para considerar aquí, suponga que el sensor 1 siempre lee 1C bajo mientras que el sensor 3 siempre lee 1C alto. Si pudo determinar esto en comparación con una fuente precisa, podría corregir esta lectura baja de 1C para el sensor 1 en la conversión posterior del software.

En términos prácticos, ¿cómo montaría múltiples sensores para que todos estuvieran en contacto exactamente con el mismo punto donde desea medir la temperatura? Para lecturas de alta precisión, incluso una pequeña separación entre sensores podría significar que estaban expuestos a diferentes temperaturas. En este caso, promediar las lecturas no arrojaría datos útiles sobre cuál era la temperatura en un punto en particular, solo el promedio en algún espacio. Algo así como montar 4 termómetros a cada lado de su casa; es muy probable que el del lado soleado tenga una temperatura diferente que el del lado sombreado.

Solo para ser exigente y agregar 2 centavos a esta pregunta: si no te gustan las respuestas exigentes , ni siquiera leas esta o querrás matarme.

Dado que todos los sensores tienen un sesgo interno, terminarás nunca siendo súper preciso .

Si tiene un sensor y conoce su sesgo, puede compensar sus lecturas y obtener la temperatura real. Y estará limitado a sus características (ejemplo: si es lineal en sus lecturas a medida que cambia la temperatura, o si los errores no son lineales ... si es estable a medida que pasa el tiempo, o no ...).

Si tiene muchos sensores y los promedia, reducirá la brecha entre la temperatura real y la medida, pero como cada uno tiene su propio error, el promedio siempre tendrá algún error. Para evitar eso, solo si tiene exactamente la misma cantidad de sensores por encima y por debajo de la temperatura correcta, y solo si son exactamente la misma cantidad por encima y por debajo ...

Piénselo como el estándar internacional de masa: ¿qué es 1 kg? Es la masa de un organismo específico, que se almacena en la Oficina Internacional de Pesos y Medidas. No es el promedio de muchos cuerpos ...