MATLAB实现传感器非线性校正：查表法详解

"该文档是一个关于传感器非线性校正的作业，采用查表法进行校正，使用MATLAB实现。传感器的输出-输入关系为U = e^(0.01x) - 1，量程范围为0~5V，校正精度要求为1%。文档中包括了查表法的详细步骤，以及MATLAB代码示例。" 在传感器测量中，非线性校正是一个关键环节，因为它能够提高测量的准确性和可靠性。查表法是一种常见的非线性校正方法，适用于线性化传感器输出。在这个案例中，传感器的输出-输入关系是非线性的，具体为U = e^(0.01x) - 1，其中U是输出电压，x是输入值。输出量程范围从0到5V。 1. 反函数曲线的确定： 首先，我们需要找到这个非线性关系的反函数，即x = f^(-1)(U)。通过数学转换，可以得到x = 100ln(U + 1)。由于U的范围是0到5V，对应的x值范围大约是0到179.1759，因此我们将x的取值范围设定为[0, 180]。 2. 分段和折点确定： 校正精度要求为1%，这意味着每个分段的最大误差不能超过1.79。采用截线近似法，确定折点位置使得误差最小。通过计算不同分段数下的最大误差，发现当分段数为11时，误差满足要求。因此，我们确定了段间距为0.455（由c = roundn(5/11, -3)计算得出）。 3. 线性插值： 初始化xi和Ui的值，构建查表。对于0到5V之间的任意输入值，我们可以找到它所属的折线段，然后进行线性插值计算，得出对应的输出值。通过这种方法，我们可以对随机输入的xi进行测试，确保其误差小于1.8，即满足1%的精度要求。 4. MATLAB实现： 提供的MATLAB代码示例展示了如何绘制正函数曲线、确定折点、进行线性插值和测试。通过编程，可以自动化这些过程，方便地调整参数和检查结果。 查表法通过分段和线性插值，成功地将传感器的非线性输出转换为近似线性关系，从而提高了测量精度。在实际应用中，这种方法可以广泛应用于各种非线性传感器的校正，尤其是当数学模型复杂或难以解析时。