Итак, что же такое линеаризация. Простыми словами говоря, если мы имеем нелинейную зависимость, на практике обычно приходится сталкиваться с кривыми. Например милливольты термопары нелинейно растут к повышению температуры. Или в конусообразной емкости давление на дно сосуда будет расти не прямо пропорционально налитой жидкости, а по кривой. Кривые бывают разные, а мы для теории рассмотрим вот такую кривую, которая на моем рисунке нарисована синим цветом.
Если подключить такой сигнал и задать 2 точки, соответственно min и мах на графике, в измерительном приборе то погрешность измерения в средней точке будет очень большой. Она показана размерной красной линией. Если мы можем добавить хотя бы две точки линеаризации, то картина резко меняется. Мы говорим прибору, что теперь у нас не одна прямая, а ломаная, которая вплотную подходит к необходимой кривой. Соответственно максимальная погрешность измерения уменьшается в несколько раз и показана оранжевой размерной линией на нижнем сегменте кривой. В верхнем же сегменте отрезок после точки линеаризации практически совпадает с исходной кривой, что для нас очень хорошо.
Если кривая более сложной формы, то всё что нам потребуется — бОльшее количество точек линеаризации. Если в текущей задаче вставить 20 точек линеаризации, то погрешность уменьшится еще на порядок.
Перейдем к моей практической задаче. Моя кривая выглядит примерно так. Линейный конус, переход от конуса к цилиндру и условно линейный цилиндр. Это график по точкам линеаризации, которых у меня 16.