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気圧センサMPL115A2の精度確認

 Arduinoで作った気圧と気温のロガーのデーターがかなり集まったので、気圧の測定結果についてまとめてみます。

気圧センサMPL115A2
気圧センサMPL115A2

 これを使ってArduinoで測定結果をSDメモリカードに記録しています。

▼液晶画面
ロギング中の画面
(日付が1/11になっていますが、実際には正しい日時で測定を行っています)

▼気圧の測定結果グラフ
時系列の変化を気象庁の値と比較

 黒の点が測定結果で、赤い点は気象庁が発表している大手町の気圧。細かい部分で差はありますが、けっこううまく測定できている感じです。

 当地から大手町まで25kmくらい離れているので、比較に使うのはどうかという気もしました。しかしこの程度の距離で、もし気圧が1hPa違っていたら暴風になるということなので、よっぽど極端な天候以外なら基準に使えると判断しています。たぶん風による動圧の影響の方がずっと大きい気がしています。

 このグラフの8/30の前後で挙動が変わっていて、8/30以前は気象庁の値に対して1hPaくらい低い値になっていたのが、以降はぴったりと合っています。ここでオフセットの補正をやったように見えますが、実はそんなことはやってません。
 測定プログラムではバラツキを小さくするため100回測った平均値を出力していますが、100回測る時間間隔を6mSから4mSに変更したのが8/30。ということで、この変更の影響で平均値が変わってしまったようです。うーん、精度良く測定するには結構注意が必要です。

 8/30以前と以降で散布図を書いて比べてみると、

▼8/30以前の散布図
8/30以前の散布図
 傾きは合ってますが、オフセットが1hPaくらいあります。横軸が気象庁の観測結果、縦軸が測定結果です。

▼8/30以降の散布図
8/30以降の散布図

 ばらつきはありますが、ほぼぴったり合ってます(^_^)v 、というか合っちゃったというのが正しい表現でしょう。

◆気圧の計算式
 ところで、この気圧計MPL115A2では圧力センサと温度センサの値から換算式を使って気圧を求めています。その計算式は、
 Pcomp = a0 + (b1 + c11*Padc + c12*Tadc)*Padc + (b2 + c22*Tadc)*Tadc

 PadcとTadcがDAコンバーターの値で、それ以外は換算係数として気圧センサーのROMに書かれている値を使います。ちなみに、うちの個体の換算係数は、a0, b1, b2, c12, c11, c22の順に19615, -22.7917, -10.5078, 0.0081, 0.00, 0.00 です。

 こうやって計算したPcompの値は0-1023が500hPa-1150hPaにスケーリングされているので、気圧 = Pcomp * 615 / 1023 + 500 という計算でhPaの値になります。さらに当地の標高を補正するために7.5hPaを足した値を最終的な気圧の値としています。

 ということで、かなり面倒な計算をしないと気圧の値にたどりつかないわけですが、Arduinoで浮動小数点演算すればいいので、式さえ間違わなければ楽勝です。

 このあたりの話はいろんな方が記事にされているので興味のある方は探して見て下さい。

◆計算式を自前で作れないか考えてみる
 ここで、少し発想を変えて換算係数を測定データから求めることができないか考えてみます。

 TadcとPadcは数値として記録できます、また正確な気圧の値は気象庁の公表値があります。ということは、

 気象庁の値 = a + b*Tadc + c*Padc + d*Tadc*Padc + e*Tadc^2 + f*Padc^2

 という式を仮定し、大量のデータに対して上の式が良く成り立つa~fの係数を求めれば換算式を作ることができます。何だか大変そうに感じるかもしれませんが、こういう計算は統計ソフトを使うと比較的簡単に結果を得ることができます。
 こうやって求めた換算係数は、実際に発生したいろいろな誤差の影響を最小にするように最適化されていることになります。つまり、素子メーカーが提示する係数を使うより高い精度が得られる可能性があると思います。

 ということで、次回の記事では実際にデーターを統計ソフトにかけて換算式を作り、効果を確認してみたいと思います。統計ソフトは今はやってる「R」を使う予定ですが、どうなるか。
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tag : Arduino ロガー 誤差 測定 計算式 係数

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