求解器！

为了让我能向你展示Excel Solver的灵感，请看左边的数据。左边的两列表示一列中的实际测量电压值，另一列表示所产生的等式中的计算值。最右边的第三列是两列之间的差，平方，以消除任何负号。正如你所看到的，两列非常接近，确认了这个公式生成的曲线非常接近实际生成的曲线。数据中的风速范围从零到约50 MPH。

 

顺便说一句，这些错误是如何解算器实际工作。求解器在下面的公式中操纵常量，以尽量减小所有温度序列的总和误差（有4个温度数据点跨越7.7C）。

当然，总是有可能的是，在更广泛的数据范围内，我的等式的形式将会崩溃，曲线将开始偏离实际测量的数据。在这种情况下，我将不得不引入更多条款的方程，以获得更全面的能力，以捕捉所有数据的实际形状。


以下是Rev P风传感器的回归方程式。

WS_MPH =（（（Volts-ZeroWind_V）/（3.038517 *（Temp_C ^ 0.115157）））/ 0.087288）^ 3.009364

条款是：
WS_MPH：以每小时英里为单位的风速
电压：在“输出”引脚处的风传感器Rev. P的输出，以伏特为单位
Temp_C：以摄氏度为单位的温度
ZeroWind_V：零风电压 -传感器尖端（环路等）上的玻璃桌边缘。让传感器稳定40秒左右，当电压停止下降稳定时，记录电压。

您可以用1.3692代替零风电项，这是我用于回归的数字，或者测量您自己的传感器的零风电压并使用该电压。1.3692伏是我从原始测量得到的零风的数据。我测量了我们当前的风力传感器的零风电压的8个，结果如下图所示。

1.336伏
1.332 
1.341 
1.337 
1.327 
1.356 
1.380 
1.361

平均为1.346。使用上述技术进行测量时，或者您的传感器发生故障时，您应该会看到类似的电压。这也是在25摄氏度左右的室温。看来，我们目前的产量比这个旧的数据略低一些。我们使用Rev.P风速传感器对生产进行了一些小的改动，以移动到选定部件的0.1％电阻。0.1％的电阻器在每个数值中都没有少量存储，所以我们必须调整一些值，保持比例尽可能接近。

您需要用C语言编写代码。大多数人将使用带有ADC的微​​控制器，因此您需要输入微控制器的参考电压和ADC的位深度。例如，如果Arduino UNO或Mega运行在5.0伏特，具有10位ADC，则可以用下面的表达式替换“Volts”（float）analogRead（A0）* 5.0 / 1023.0“

板上的温度传感器是Microchip MCP9701AT。数据表明转移方程为

VOUT = TC×TA + V0℃。

其中：
TA =环境温度
VOUT =传感器输出电压
V0°C = 0°C时的传感器输出电压
TC =温度系数

我们将需要重新安排这一点，因为Vout是已知的，Tambient是我们希望解决的问题。

所以重新安排我们

Tambient =（Vout-V0°C）/ TC

检查数据表
TC，温度系数为19.5 mV /°C 
V0°C，零度电压为400 mV

所以我们的等式变成：

Tambient =（Vout-0.400）/0.0195

为了进行理智的检查，我检查了几个传感器，并通过公式计算出了这些值，结果在25.0 C和25.7 C - 在一个舒适的空调办公室里，在8月的晴天。足够接近，相对准确。您可以在上面的回归中将此表达式替换为TempC值。您将需要读取您的ADC，然后将其转换为伏特，类似于上面“伏特”输出的表达式。

注意事项：
什么是没有一些“如果”的生活？我做了回归的温度数据仅包含了7.7摄氏度的温度范围，而34温度范围也是如此之高。所以在较低的温度下，回归肯定会有些不准确。幸运的是，温度不会影响输出，所以它可能不会影响传感器的有用性。但是，正如我上面所说的那样，自从原始数据被采集以后，传感器可能会有轻微的修改，导致其他可能的不准确。理想情况下，人们希望更宽的温度范围和更宽的风速范围。回归的数据上升到约50 MPH。曲线数据中可能有足够的信息来扩展测量.