Для большинства приложений сбора данных необходимо измерить сигнал, создаваемый датчиком, с определенной скоростью.
Во многих случаях сигнал датчика представляет собой уровень напряжения, пропорциональный физическим явлениям, представляющим интерес (например, температуре, давлению или ускорению). Если вы измеряете медленно меняющиеся (квазистатические) явления, такие как температура, обычно достаточно медленной частоты дискретизации. При измерении быстро изменяющихся (динамических) явлений, таких как вибрация или акустические измерения, требуется быстрая частота дискретизации.
Для проведения высококачественных измерений необходимо соблюдать следующие правила:
Максимизация точности и точности
Минимизация шума
Сопоставьте диапазон датчиков с диапазоном A/D
Каждый раз, когда вы получаете измеренные данные, вы должны приложить все усилия, чтобы максимизировать их точность и точность. Качество измерений зависит от точности и точности всей системы сбора данных и может быть ограничено такими факторами, как разрешение платы или шум окружающей среды.
В общих чертах точность измерения определяет близость измерения к истинному значению. Следовательно, это указывает на правильность результата. Точность измерения отражает то, как именно определяется результат без ссылки на то, что означает результат. Относительная точность показывает неопределенность в измерении как часть результата.
Например, предположим, что вы измеряете столешницу метровой палкой и находите ее длину 1,502 метра. Это число указывает на то, что измерительная палочка (и ваши глаза) могут разрешать расстояния до не менее миллиметра. В большинстве случаев это считается довольно точным измерением с относительной точностью около 1/1500. Однако предположим, что вы снова проведете измерение и получите результат 1,510 метра. После тщательного рассмотрения, вы обнаруживаете, что ваш первоначальный метод считывания измерительной палочки был неисправен, потому что вы не читали его прямо выше. Поэтому первое измерение было неточным.
Точность и точность показаны ниже.
Для подсистем аналогового ввода точность обычно ограничивается погрешностями калибровки, в то время как точность обычно ограничивается аналого-цифровым преобразователем. Точность и точность более подробно обсуждаются ниже.
Точность определяется как соответствие между измеренным количеством и истинным значением этого количества. Каждый компонент, появляющийся в тракте аналогового сигнала, влияет на точность и производительность системы. Общая точность системы задается компонентом с наихудшей точностью.
Для аппаратных средств сбора данных точность часто выражается как процент или доля младшего бита (LSB). В идеальных условиях точность платы обычно составляет ± 0,5 LSB. Следовательно, 12-битовый преобразователь имеет только 11 используемых битов.
Многие платы включают программируемый усилитель усиления, который расположен непосредственно перед входом преобразователя. Для предотвращения снижения точности системы точность и линейность усиления должны быть выше, чем у аналого-цифрового преобразователя. На заданную точность платы также влияют частота дискретизации и время установки усилителя. Время установки определяется как время, необходимое для установки измерительного усилителя до заданной точности. Для поддержания полной точности выходной сигнал усилителя должен быть установлен на уровне 0,5 LSB перед следующим преобразованием и должен составлять порядка нескольких десятых миллисекунд для большинства плат.
Время установления является функцией частоты дискретизации и значения коэффициента усиления. Высокая скорость, конфигурации с высоким коэффициентом усиления требуют более продолжительного времени установки, в то время как конфигурации с низким коэффициентом усиления требуют более короткого времени установки.
Количество битов, используемых для представления аналогового сигнала, определяет точность (разрешение) устройства. Чем больше битов будет предоставлено вашей платой, тем точнее будет ваше измерение. Высокоточное устройство с высоким разрешением делит диапазон ввода на большее количество делений, обеспечивая тем самым меньшее детектируемое значение напряжения. Устройство с низкой точностью и низким разрешением делит диапазон ввода на меньшее количество делений, увеличивая, таким образом, обнаруживаемое значение напряжения.
Общая точность системы сбора данных обычно определяется аналого-цифровым преобразователем и определяется количеством битов, используемых для представления аналогового сигнала. Большинство плат используют 12 или 16 битов. Точность измерений определяется:
битов
Точность в вольтах задается:
битов
Например, если используется 12-разрядный аналого-цифровой преобразователь, настроенный для диапазона 10 В, то
вольт212
Это означает, что преобразователь может обнаруживать разность напряжений на уровне 0,00244 В (2,44 мВ).
При конфигурировании диапазона ввода и коэффициента усиления подсистемы аналогового ввода конечный результат должен максимизировать разрешение измерения и минимизировать вероятность превышения диапазона. Фактический диапазон ввода задается по формуле:
диапазон
Соотношение между коэффициентом усиления, фактическим входным диапазоном и точностью для однополярного и биполярного сигнала, имеющего входной диапазон 10 В, показано ниже.
Взаимосвязь между диапазоном ввода, коэффициентом усиления и точностью
Диапазон ввода | Выгода | Фактический диапазон ввода | Точность (12 бит A/D) |
|---|---|---|---|
от 0 до 10 В | 1.0 | от 0 до 10 В | 2,44 мВ |
2.0 | от 0 до 5 В | 1,22 мВ | |
5.0 | от 0 до 2 В | 0,488 мВ | |
10.0 | от 0 до 1 В | 0,244 мВ | |
от -5 до 5 В | 0.5 | от -10 до 10 В | 4,88 мВ |
1.0 | от -5 до 5 В | 2,44 мВ | |
2.0 | от -2,5 до 2,5 В | 1,22 мВ | |
5.0 | от -1,0 до 1,0 В | 0,488 мВ | |
10.0 | от -0,5 до 0,5 В | 0,244 мВ |
Как показано в таблице, коэффициент усиления влияет на точность измерений. При выборе коэффициента усиления, уменьшающего фактический диапазон ввода, точность увеличивается. И наоборот, при выборе коэффициента усиления, увеличивающего фактический диапазон ввода, точность уменьшается. Это происходит потому, что действительный диапазон ввода изменяется, но количество битов, используемых аналого-цифровым преобразователем, остается фиксированным.
Примечание
В программном обеспечении Data Acquisition Toolbox™ нет необходимости указывать диапазон и коэффициент усиления. Вместо этого можно просто указать требуемый фактический диапазон ввода.
Шум считается любым измерением, которое не является частью интересующих явлений. Шум может генерироваться в электрических компонентах входного усилителя (внутренний шум) или может добавляться к сигналу, когда он проходит по входным проводам к усилителю (внешний шум). Методы, которые можно использовать для уменьшения влияния шума, описаны ниже.
Внутренний шум возникает из-за тепловых эффектов в усилителе. Усилители обычно генерируют несколько микровольт внутреннего шума, что ограничивает разрешение сигнала до этого уровня. Величина шума, добавляемого к сигналу, зависит от ширины полосы входного усилителя.
Для уменьшения внутреннего шума следует выбрать усилитель с пропускной способностью, которая близко соответствует пропускной способности входного сигнала.
Внешний шум возникает от многих источников. Например, многие эксперименты по сбору данных подвержены шуму 60 Гц, генерируемому цепями питания переменного тока. Этот тип шума упоминается как поглощающий или гул и появляется как синусоидальный интерференционный сигнал в измерительной схеме. Другим распространенным источником помех является флуоресцентное освещение. Эти лампы генерируют дугу с удвоенной частотой линии электропередачи (120 Гц).
Шум добавляется в схему приема от этих внешних источников, потому что сигнальные выводы действуют как антенны, воспринимающие электрическую активность окружающей среды. Большая часть этого шума является общей для обоих сигнальных проводов. Чтобы снять большую часть этого напряжения в общем режиме, следует
Сконфигурируйте входные каналы в дифференциальном режиме. Дополнительные сведения о конфигурировании канала см. в разделе Конфигурирование канала.
Используйте сигнальные провода, которые скручены вместе, а не разделены.
Держите сигнальные провода как можно короче.
Держите сигнальные провода как можно дальше от электрической активности окружающей среды.
Фильтрация также уменьшает шум сигнала. Для многих приложений сбора данных полезен фильтр нижних частот. Как следует из названия, фильтр нижних частот пропускает более низкие частотные компоненты, но ослабляет более высокие частотные компоненты. Частота отсечки фильтра должна быть совместима с частотами, присутствующими в интересующем сигнале, и частотой дискретизации, используемой для аналого-цифрового преобразования.
Фильтр нижних частот, используемый для предотвращения искажения более высоких частот в оцифрованном сигнале, известен как сглаживающий фильтр, если отсечение происходит на частоте Найквиста. То есть фильтр удаляет частоты, превышающие половину частоты дискретизации. Эти фильтры обычно имеют более высокую степень отсечки, чем обычный фильтр нижних частот, используемый для обработки сигнала. Сглаживающие фильтры задаются в соответствии с частотой дискретизации системы и должны быть по одному фильтру на входной сигнал.
Когда данные датчика оцифровываются аналого-цифровым преобразователем, вы должны знать об этих двух проблемах:
Ожидаемый диапазон данных, полученных датчиком. Этот диапазон зависит от измеряемых физических явлений и диапазона выходного сигнала датчика.
Диапазон аналого-цифрового преобразователя. Для многих устройств диапазон аппаратных средств определяется усилением и полярностью.
Следует выбрать диапазон датчиков и оборудования таким образом, чтобы была достигнута максимальная точность и был охвачен весь динамический диапазон входного сигнала.
Например, предположим, что используется микрофон с динамическим диапазоном от 20 дБ до 140 дБ и выходной чувствительностью 50 мВ/Па. Если вы измеряете уличный шум в вашем приложении, то вы можете ожидать, что уровень звука никогда не превышает 80 дБ, что соответствует величине звукового давления 200 мПа и выходному напряжению микрофона 10 мВ. В этих условиях следует задать диапазон ввода карты сбора данных для максимальной амплитуды сигнала 10 мВ или немного больше.
Всякий раз, когда дискретизируется непрерывный сигнал, некоторая информация теряется. Ключевой целью является выборка с такой скоростью, чтобы интересующий сигнал был хорошо охарактеризован и количество потерянной информации было сведено к минимуму.
Если выполнить выборку со слишком медленной скоростью, то может произойти наложение псевдонимов сигналов. Сглаживание может происходить как для быстро изменяющихся сигналов, так и для медленно изменяющихся сигналов. Например, предположим, что вы измеряете температуру раз в минуту. Если ваша система сбора данных получает 60-Hz гул от источника питания переменного тока, то этот гул будет отображаться как постоянный уровень шума при выборке на частоте 30 Гц.
Сглаживание происходит, когда дискретизированный сигнал содержит частотные компоненты, превышающие половину частоты дискретизации. Частотные компоненты могут исходить из сигнала, представляющего интерес, и в этом случае вы недостаточно дискретизируете и должны увеличить частоту дискретизации. Частотные компоненты могут также исходить из шума, и в этом случае может потребоваться кондиционировать сигнал с помощью фильтра. Правило, используемое для предотвращения наложения, дано теоремой Найквиста, которая утверждает, что
Аналоговый сигнал может быть однозначно восстановлен без ошибок из выборок, взятых через равные интервалы времени.
Частота дискретизации должна быть в два раза больше самой высокой частотной составляющей в аналоговом сигнале. Частота, составляющая половину частоты дискретизации, называется частотой Найквиста.
Однако если входной сигнал поврежден шумом, то наложение псевдонимов все равно может произойти.
Например, предположим, что аналого-цифровой преобразователь настроен на выборку со скоростью 4 выборки в секунду (4 См/с или 4 Гц), а интересующим сигналом является синусоидальная волна 1 Гц. Поскольку частота сигнала равна одной четверти частоты дискретизации, то по теореме Найквиста она должна быть полностью охарактеризована. Однако, если синусоидальная волна 5 Гц также присутствует, то эти два сигнала не могут быть различены. Другими словами, синусоидальная волна 1 Гц производит те же выборки, что и синусоидальная волна 5 Гц, когда частота дискретизации составляет 4 См/с. На следующей схеме показано это состояние.
В реальной среде сбора данных может потребоваться настроить сигнал путем фильтрации высокочастотных компонентов.
Даже если выборки, по-видимому, представляют синусоидальную волну с частотой, равной одной четвертой частоты дискретизации, фактическим сигналом может быть любая синусоидальная волна с частотой:
)
где n равно нулю или любому положительному целому числу. Для этого примера действительный сигнал может быть на частоте 3 Гц, 5 Гц, 7 Гц, 9 Гц и так далее. Отношение 0,25 × (частота дискретизации) называется псевдонимом сигнала, который может находиться на другой частоте. Другими словами, сглаживание происходит, когда одна частота принимает идентичность другой частоты.
Если выполнить выборку входного сигнала, по крайней мере, в два раза быстрее, чем самая высокая частотная составляющая, то этот сигнал может быть однозначно охарактеризован, но эта скорость не будет очень близко имитировать форму сигнала. Как показано ниже, для получения точной картины формы сигнала требуется частота дискретизации, приблизительно в 10-20 раз превышающая максимальную частоту.
Как показано на верхней фигуре, низкая частота дискретизации создает дискретизированный сигнал, который кажется треугольным сигналом. Как показано на нижнем чертеже, когда частота дискретизации выше, генерируется сигнал с более высокой точностью дискретизации. В последнем случае дискретизированный сигнал фактически выглядит как синусоидальная волна.
Основными соображениями, связанными с сглаживанием, являются частота дискретизации аналого-цифрового преобразователя и частоты, присутствующие в дискретизированных данных. Чтобы исключить наложение псевдонимов, необходимо
Определите полезную полосу пропускания измерения.
Выберите датчик с достаточной пропускной способностью.
Выберите низкочастотный сглаживающий аналоговый фильтр, который может устранить все частоты, превышающие эту полосу пропускания.
Выполните выборку данных со скоростью, по меньшей мере, в два раза превышающей верхнюю частоту отсечки фильтра.