電阻與溫度的關係我有一個客戶想減少校準溫度探頭所需的測量數量。 具有大量的歷史數據，並且它們具有導致電阻隨溫度變化的可變曲線的過程。 我想知道是否有人對此類型的經驗，以及JMP可以如何提供幫助。謝謝，安德里亞
回复：電阻隨溫度變化他們當前的校準方法或過程是什麼？校準曲線是什麼樣的？他們當前是否有曲線的參數模型？除了過度測試外，他們還有校準問題嗎？他們可以提供曲線樣本嗎？
回复：電阻隨溫度變化到目前為止，我們所知道的是，他們嘗試了許多無效的模型。 我們的保密協議到位後，我們將在周三與他們再次交談，他們將向我們展示曲線和他們所嘗試的。 我可以提供更多信息。
回复：電阻隨溫度變化嘿安德里亞，
電阻隨溫度變化是非線性關係，在較低溫度下最高，而在較高溫度下低。我曾經使用過兩種方法來對數據進行建模...
從文獻中感興趣的材料的理論模型開始。您可以在非線性回歸平台中擬合自定義非線性模型。幫助文檔中提供了執行此操作的過程。
https://www.jmp.com/support/help/zh/15.1/#page/jmp/nonlinear-regression.shtml#
另一種方法是無法使用理論模型。在這種情況下，使用擬合曲線平台來探索候選模型。如果找到一個，則將參數預測公式保存到數據表中，然後在非線性平台中使用該公式來擬合其他候選曲線。
兩種方法都需要預測變量公式。然後，可以將預測變量公式用作X，並在DOE>特殊用途>非線性設計中使用其中一條曲線的響應來製定一個計劃，該計劃需要較少的測量來擬合它們的曲線。
https://www.jmp.com/support/help/zh-cn/15.1/?os=win&source=application#page/jmp/augment-a-design-using-prior-data.shtml#ww89885
如果您覺得這兩種方法都可能有用，可以與您討論。
請享用！
回复：電阻隨溫度變化FDE也可能為此應用程序提供JMP Pro的某些優勢。
回复：電阻隨溫度變化非常感謝您的問題和背景信息-在與客戶會面之前非常有幫助。 客戶正在校准他們的溫度探頭（〜2英寸晶圓）在0至350開爾文之間！！！（事實證明，俄亥俄州哥倫布是宇宙中最冷的地方之一。）他們目前正在測試86個溫度點，並認為它們可以在10點範圍內更高。 很難獲得校準數據，因此他們只是查看一條校準曲線作為概念證明。 他們從6點，8點，10點，12點的“減少”曲線開始，對模型進行擬合（通過X擬合Y的多項式），然後在使用每個具有“全” 86點的模型時繪製殘差。 他們具有較低的公差，並且希望殘差在實際值的0.01％之內。 我們還有其他事情要討論，但是在繼續之前，我告訴他們了非線性和擬合曲線平台，並建議他們1）從“完整”開始，用JMP中可用的一個或理論上的86個點定義模型。他們知道2）然後使用該模型擬合一系列“減少”曲線3）將每條“減少”曲線與完整的86點曲線進行比較4）選擇減少曲線並通過附加校準曲線進行測試。 讓我知道您對這種方法的看法。 我們在這裡沒有談論具體細節。 例如，當它們擬合每條“減少的”曲線時，它們可能應該調整參數以反映每個數據集。 另外，我確實查看了DOE，但不確定如何幫助他們定義正確的數字數據點。
回复：電阻隨溫度變化過去在處理電阻溫度讀數時，我曾使用Steinhart-Hart方程來校準熱敏電阻（您提到了電阻傳感器，不確定它們是否在使用熱敏電阻）。Steinhart-Hart方程允許用戶使用從3個或更多讀數中得出的三個係數（A，B和C），僅用幾個讀數來繪製校準曲線。也許他們可以使用此方法，使用3個（或更多）測量值來繪製校準曲線，並使用當前或歷史數據來估計不確定性。如果他們使用熱敏電阻，這對他們可能是一條更有利的途徑（儘管給定的最低溫度為0 K，也許沒有）。 https://zh.wikipedia.org/wiki/Steinhart%E2%80%93Hart_equation
回复：電阻隨溫度變化嘿安德里亞，
非線性DOE將確定應進行多少次測量以及在何處進行測量以獲得準確的模型參數估計和預測。對於電阻與溫度的關係，我希望在非線性或彎曲區域中推薦的測量將更頻繁且更接近，在線性或彎曲區域中測量將更加稀疏和分散。從非線性DOE獲得的測量計劃可能需要比現在更少的測量。
