Résistance en fonction de la températureJ'ai un client qui souhaite réduire le nombre de mesures nécessaires pour calibrer les sondes de température qu'il réalise. Ils ont beaucoup de données historiques et ont un processus qui se traduit par des courbes variables de résistance en fonction de la température. Je me demande si quelqu'un a de l'expérience avec ce type de problème et comment JMP peut aider. Merci, Andrea
Re: Résistance en fonction de la températureQuelle est leur méthode ou processus d'étalonnage actuel? À quoi ressemble une courbe d'étalonnage? Ont-ils actuellement un modèle paramétrique pour la courbe? Ont-ils des problèmes d'étalonnage en plus des tests excessifs? Peuvent-ils fournir un échantillon de courbes?
Re: Résistance en fonction de la températureTout ce que nous savons jusqu'à présent, c'est qu'ils ont essayé de nombreux modèles qui n'ont pas fonctionné. Nous discutons à nouveau avec eux mercredi après la mise en place de notre NDA et ils vont nous montrer les courbes et ce qu'ils ont essayé. Je peux alors fournir plus d'informations.
Re: Résistance en fonction de la températureSalut Andrea,
La résistance en fonction de la température est une relation non linéaire, elle est maximale à des températures plus basses et faible à des températures plus élevées. Il y a deux approches que j'ai utilisées pour modéliser des données comme celle-ci ...
Commencez avec un modèle théorique de la littérature pour le matériel d'intérêt. Vous pouvez adapter des modèles non linéaires personnalisés dans la plateforme de régression non linéaire. La procédure à suivre se trouve dans la documentation d'aide.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/nonlinear-regression.shtml#
L'autre approche est lorsqu'un modèle de théorie n'est pas disponible. Dans ce cas, utilisez la plate-forme de courbe d'ajustement pour explorer les modèles candidats. Si vous en trouvez une, enregistrez la formule de prédiction paramétrique dans le tableau de données, puis utilisez la formule dans la plate-forme non linéaire pour ajuster d'autres courbes candidates.
Dans les deux cas, vous souhaitez une formule de prédiction. Vous pouvez ensuite utiliser la formule de prédiction sous forme de X et la réponse de l'une des courbes dans DOE> Special Purpose> Nonlinear Design pour trouver un plan qui nécessite moins de mesures pour s'adapter à leurs courbes.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/?os=win&source=application#page/jmp/augment-a-design-using-prior-data.shtml#ww89885
Heureux d'en discuter avec vous s'il semble que l'une ou l'autre approche pourrait être utile.
Prendre plaisir!
Re: Résistance en fonction de la températureFDE peut également offrir certains avantages de JMP Pro pour cette application.
Re: Résistance en fonction de la températureMerci beaucoup pour vos questions et informations générales - cela a été utile avant de rencontrer le client. Le client calibre ses sondes de température (qui sont des wafers de ~ 2 pouces) entre 0 et 350 kelvin !!! (Il s'avère que Columbus, OH est l'un des endroits les plus froids de l'univers.) Ils testent actuellement 86 points de température et ont l'impression qu'ils peuvent être plus dans la plage de 10 points. Les données d'étalonnage sont difficiles à obtenir, ils ne regardaient qu'une seule courbe d'étalonnage comme preuve de concept. Ils commençaient avec des courbes "réduites" de 6, 8, 10, 12 points et ajustaient un modèle (polynômes dans Fit Y par X) puis tracaient les résidus lors de l'utilisation de chacun de ces modèles avec les 86 "pleins" points. Ils ont une faible tolérance et veulent les résidus à moins de 0,01% du réel. Nous avions d'autres choses à dire, mais avant de continuer, je leur ai parlé des plates-formes de courbes non linéaires et ajustées et leur ai suggéré 1) de commencer par le "complet", 86 points pour définir le modèle en utilisant l'un disponible dans JMP ou théorique. ils en savaient environ 2) puis utiliser ce modèle pour s'adapter à une série de courbes "réduites" 3) comparer chaque courbe "réduite" à la courbe complète de 86 points 4) choisir la courbe réduite et le test est terminé avec des courbes d'étalonnage supplémentaires. Dites-moi ce que vous pensez de cette approche. Nous n'avons pas parlé de détails spécifiques ici. Par exemple, lorsqu'ils correspondent à chacune des courbes "réduites", ils devraient probablement ajuster les paramètres pour refléter chaque ensemble de données. De plus, j'ai regardé DOE et je ne sais pas comment cela peut les aider à définir les bons points de données numériques.
Re: Résistance en fonction de la températureLorsque je travaillais avec des lectures de température de résistance dans le passé, j'ai utilisé l'équation de Steinhart-Hart pour étalonner des thermistances (vous avez mentionné des capteurs de résistance, vous ne savez pas s'ils utilisent des thermistances). L'équation de Steinhart-Hart permet à l'utilisateur de développer une courbe d'étalonnage avec seulement quelques lectures en utilisant trois coefficients (A, B et C) dérivés de 3 lectures ou plus. Ils peuvent peut-être utiliser cette méthode, en utilisant 3 (ou plus) mesures pour développer la courbe d'étalonnage et des données actuelles ou historiques pour estimer l'incertitude. Cela pourrait être une voie plus avantageuse pour eux s'ils utilisent des thermistances (bien que compte tenu de la température minimale de 0 K, peut-être pas). https://en.wikipedia.org/wiki/Steinhart%E2%80%93Hart_equation
Re: Résistance en fonction de la températureSalut Andrea,
Le DOE non linéaire identifiera combien et où les mesures doivent être prises pour obtenir des estimations et des prévisions précises des paramètres du modèle. Pour la résistance en fonction de la température, je m'attends à ce que les mesures recommandées soient plus fréquentes et plus rapprochées dans les régions non linéaires ou courbes où les mesures seront plus clairsemées et réparties dans les régions linéaires. Le plan de mesure que vous obtenez du DOE non linéaire nécessitera probablement moins de mesures qu'aujourd'hui.
