Resistencia en función de la temperatura.Tengo un cliente al que le gustaría reducir la cantidad de mediciones necesarias para calibrar las sondas de temperatura que realizan. Tienen muchos datos históricos y tienen un proceso que da como resultado curvas variables de resistencia en función de la temperatura. Me pregunto si alguien tiene experiencia con este tipo de problema y cómo JMP puede ayudar. Gracias Andrea
Re: resistencia en función de la temperatura¿Cuál es su método o proceso de calibración actual? ¿Cómo se ve una curva de calibración? ¿Tienen actualmente un modelo paramétrico para la curva? ¿Tienen problemas de calibración además del exceso de pruebas? ¿Pueden proporcionar una muestra de curvas?
Re: resistencia en función de la temperaturaTodo lo que sabemos hasta ahora es que han probado muchos modelos que no han funcionado. Estamos hablando con ellos nuevamente el miércoles después de que nuestro NDA esté en su lugar y nos van a mostrar curvas y lo que han intentado. Puedo proporcionar más información entonces.
Re: resistencia en función de la temperaturaHola andrea
La resistencia en función de la temperatura es una relación no lineal; es más alta a temperaturas más bajas y baja a temperaturas más altas. Hay dos enfoques que he usado para modelar datos como este ...
Comience con un modelo teórico de la literatura para el material de interés. Puede ajustar modelos no lineales personalizados en la plataforma de regresión no lineal. El procedimiento para hacerlo se encuentra en la documentación de ayuda.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/nonlinear-regression.shtml#
El otro enfoque es cuando un modelo de la teoría no está disponible. En este caso, use la plataforma de curva de ajuste para explorar los modelos candidatos. Si se encuentra uno, guarde la fórmula de predicción paramétrica en la tabla de datos y luego use la fórmula en la plataforma no lineal para ajustar otras curvas candidatas.
Cualquiera de los métodos desea una fórmula de predicción. Luego puede usar la fórmula del predictor como X y la respuesta de una de las curvas en DOE> Propósito especial> Diseño no lineal para crear un plan que requiera menos mediciones para ajustarse a sus curvas.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/?os=win&source=application#page/jmp/augment-a-design-using-prior-data.shtml#ww89885
Encantado de hablar con usted si parece que cualquiera de los enfoques podría ser útil.
¡Disfrutar!
Re: resistencia en función de la temperaturaFDE también podría ofrecer algunas ventajas de JMP Pro para esta aplicación.
Re: resistencia en función de la temperaturaMuchas gracias por sus preguntas e información de fondo: fue útil antes de reunirse con el cliente. ¡El cliente está calibrando sus sondas de temperatura (que son obleas de ~ 2 pulgadas) entre 0 y 350 kelvin! (Resulta que Columbus, OH es uno de los lugares más fríos del universo). Actualmente están probando 86 puntos de temperatura y sienten que pueden estar más en el rango de 10 puntos. Es difícil llegar a los datos de calibración, por lo que solo estaban mirando una curva de calibración como prueba de concepto. Comenzaron con curvas "reducidas" de 6, 8, 10, 12 puntos y ajustaron un modelo (polinomios en Ajuste Y por X) y luego trazaron residuos al usar cada uno de esos modelos con los 86 puntos "completos". Tienen una baja tolerancia y quieren los residuos dentro de un 0,01% de la real. Teníamos otras cosas de las que hablar, pero antes de continuar les conté sobre las plataformas de curva no lineal y de ajuste y les sugerí que 1) comenzaran con 86 puntos "completos" para definir el modelo usando uno disponible en JMP o uno teórico. sabían sobre 2) luego usaron ese modelo para ajustar una serie de curvas "reducidas" 3) compararon cada curva "reducida" con la curva completa de 86 puntos 4) eligieron la curva reducida y la prueba salió con curvas de calibración adicionales. Déjame saber lo que piensas de este enfoque. No hablamos sobre detalles específicos aquí. Por ejemplo, cuando se ajustan a cada una de las curvas "reducidas", probablemente deberían ajustar los parámetros para reflejar cada conjunto de datos. Además, analicé DOE y no estoy seguro de cómo eso puede ayudarlos a definir los puntos de datos de números correctos.
Re: resistencia en función de la temperaturaCuando trabajé con lecturas de temperatura de resistencia en el pasado, utilicé la ecuación de Steinhart-Hart para calibrar termistores (usted mencionó sensores de resistencia, no estoy seguro de si están usando termistores). La ecuación de Steinhart-Hart permite al usuario desarrollar una curva de calibración con solo unas pocas lecturas utilizando tres coeficientes (A, B y C) derivados de 3 o más lecturas. Quizás puedan usar este método, usando 3 (o más) mediciones para desarrollar la curva de calibración y los datos actuales o históricos para estimar la incertidumbre. Esta podría ser una ruta más ventajosa para ellos si están usando termistores (aunque dada la temperatura mínima de 0 K, tal vez no). https://en.wikipedia.org/wiki/Steinhart%E2%80%93Hart_equation
Re: resistencia en función de la temperaturaHola andrea
El DOE no lineal identificará cuántas y dónde se deben tomar las mediciones para obtener estimaciones y predicciones precisas de los parámetros del modelo. Para resistencia frente a temperatura, espero que las mediciones recomendadas sean más frecuentes y más cercanas en regiones no lineales o curvas donde las mediciones serán más dispersas y dispersas en regiones lineales. El plan de medición que obtiene del DOE no lineal probablemente requerirá menos mediciones de las que están haciendo ahora.
