Делание качественных измерений

Что вы измеряете?

Для большинства приложений сбора данных необходимо измерить сигнал, произведенный датчиком на определенном уровне.

Во многих случаях сигнал датчика является уровнем напряжения, который пропорционален физическим явлениям интереса (например, температура, давление или ускорение). Если вы измеряете медленно изменяющиеся (квазистатические) явления как температура, медленная частота дискретизации обычно достаточна. Если вы измеряете быстро изменяющиеся (динамические) явления как вибрация или акустические измерения, быстрая частота дискретизации требуется.

Чтобы сделать высококачественные измерения, необходимо следовать этим правилам:

Максимизируйте точность и точность
Минимизируйте шум
Совпадайте с областью значений датчика к области значений A/D

Точность и точность

Каждый раз, когда вы получаете результаты измерений, необходимо приложить все усилия, чтобы максимизировать его точность и точность. Качество вашего измерения зависит от точности и точности целой системы сбора данных, и может быть ограничено такими факторами как разрешение платы или экологический шум.

В общих чертах точность измерения определяет, как близко измерение приходит к истинному значению. Поэтому это указывает на правильность результата. Точность измерения отражает, как точно результат определяется независимо от того, что означает результат. Относительная точность указывает на неопределенность в измерении как часть результата.

Например, предположите, что вы измеряете стол с палкой метра и находите, что ее длина составляет 1,502 метра. Этот номер указывает, что палка метра (и ваши глаза) может разрешить расстояния вниз, по крайней мере, до миллиметра. При большинстве обстоятельств это считается довольно точным измерением с относительной точностью приблизительно 1/1500. Однако предположите, что вы выполняете измерение снова и получаете результат 1,510 метров. После внимательного рассмотрения вы обнаруживаете, что ваш начальный метод для чтения палки метра был дефектным, потому что вы не считали его из непосредственно выше. Поэтому первое измерение не было точно.

Точность и точность проиллюстрированы ниже.

Scatter of samples indicating precision and accuracy

Для подсистем аналогового входа точность обычно ограничивается калибровочными ошибками, в то время как точность обычно ограничивается конвертером A/D. Точность и точность обсуждены более подробно ниже.

Точность

Точность задана как соглашение между измеренным количеством и истинным значением того количества. Каждый компонент, который появляется в пути к аналоговому сигналу, влияет на системную точность и эффективность. Полная системная точность дана компонентом с худшей точностью.

Для оборудования сбора данных точность часто описывается как процент или часть младшего значащего бита (LSB). При идеальных обстоятельствах точность платы обычно является ±0.5 LSB. Поэтому конвертер на 12 битов имеет только 11 применимых битов.

Много плат включают программируемый усилитель усиления, который расположен непосредственно перед тем, как конвертер ввел. Чтобы препятствовать тому, чтобы системная точность была ухудшена, точность и линейность усиления должны быть лучше, чем тот из конвертера A/D. Заданная точность платы также затронута частотой дискретизации и временем урегулирования усилителя. Время урегулирования задано как время, требуемое для усилителя инструментирования обосновываться с заданной точностью. Чтобы обеспечить полную точность, усилитель, выход должен обосноваться к уровню, данному величиной 0,5 LSB перед следующим преобразованием, и находится порядка нескольких десятых частей миллисекунды для большинства плат.

Время урегулирования является функцией значения усиления и частоты дискретизации. Высокий показатель, высоко получите настройки, требуют более длительных времен урегулирования, в то время как низкий процент, низко получите настройки, требуют более коротких времен урегулирования.

Точность

Количество битов, используемых, чтобы представлять аналоговый сигнал, определяет точность (разрешение) устройства. Чем больше битов, обеспеченных вашей платой, тем более точно ваше измерение будет. Высокая точность, устройство высокого разрешения делит входной диапазон на большее количество делений, таким образом, позволяющих меньшее обнаруживаемое значение напряжения. Низкая точность, с низким разрешением устройство делит входной диапазон на меньшее количество делений, таким образом, увеличивающих обнаруживаемое значение напряжения.

Полная точность вашей системы сбора данных обычно определяется конвертером A/D и задана количеством битов, используемых, чтобы представлять аналоговый сигнал. Большинство плат использует 12 или 16 битов. Точностью вашего измерения дают:

$p r e c i s i o n = {one part in 2}^{n u m b e r o f b i t s}$

Точностью в вольтах дают:

$p r e c i s i o n = \frac{v o l t a g e r a n g e}{2^{n u m b e r o f b i t s}}$

Например, если вы используете конвертер A/D на 12 битов, сконфигурированный для области значений на 10 вольт, затем

$p r e c i s i o n = \frac{10 v o l t s}{2^{12}}$

Это означает, что конвертер может обнаружить разности потенциалов на уровне 0,00244 вольт (2,44 мВ).

Как область значений, усиление, и связанная точность измерения?

Когда вы конфигурируете входной диапазон и усиление вашей подсистемы аналогового входа, конечный результат должен максимизировать разрешение измерения и свести к минимуму вероятность условия сверхобласти значений. Фактический входной диапазон дан формулой:

$a c t u a l i n p u t r a n g e = \frac{i n p u t r a n g e}{g a i n}$

Отношение между усилением, фактическим входным диапазоном и точностью для униполярного и биполярного сигнала, имеющего входной диапазон 10 В, показывают ниже.

Отношение между входным диапазоном, усилением и точностью

Входной диапазон	Усиление	Фактический входной диапазон	Точность (A/D на 12 битов)
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	- 2.5 к 2,5 В	1,22 мВ
	5.0	- 1.0 к 1,0 В	0,488 мВ
	10.0	- 0.5 к 0,5 В	0,244 мВ

Как показано в таблице, усиление влияет на точность вашего измерения. Если вы выбираете усиление, которое уменьшает фактический входной диапазон, то точность увеличивается. С другой стороны, если вы выбираете усиление, которое увеличивает фактический входной диапазон, затем уменьшения точности. Это вызвано тем, что фактический входной диапазон варьируется, но количество битов, используемых конвертером A/D, остается фиксированным.

Примечание

С программным обеспечением Data Acquisition Toolbox™ вы не должны указывать диапазон и усиление. Вместо этого вы просто задаете фактический желаемый входной диапазон.

Шум

Шум считается любым измерением, которое не является частью явлений интереса. Шум может быть сгенерирован в электрических компонентах входного усилителя (внутренний шум), или это может быть добавлено к сигналу, когда это перемещается вниз входные провода в усилитель (внешний шум). Методы, которые можно использовать, чтобы уменьшать эффекты шума, описаны ниже.

Удаление внутреннего шума

Внутренний шум является результатом термальных эффектов в усилителе. Усилители обычно генерируют несколько микровольт внутреннего шума, который ограничивает разрешение сигнала к этому уровню. Количество шума, добавленное к сигналу, зависит от полосы пропускания входного усилителя.

Чтобы уменьшать внутренний шум, необходимо выбрать усилитель с полосой пропускания, которая тесно совпадает с полосой пропускания входного сигнала.

Удаление внешнего шума

Внешний шум является результатом многих источников. Например, много экспериментов сбора данных подвергаются шуму на 60 Гц, сгенерированному схемами мощности переменного тока. Этот тип шума упоминается как погрузка или гул, и появляется как синусоидальный интерференционный сигнал в измерительной схеме. Другой общий интерференционный источник является люминесцентным освещением. Эти световые сигналы генерируют дугу в дважды частоте сети (120 Гц).

Шум добавляется к схеме захвата из этих внешних источников, потому что сигнал приводит действие как антенны, берущие экологическое электрическое действие. Большая часть этого шума характерна для обоих сигнальных проводов. Чтобы удалить большую часть этого напряжения общего режима, вы должны

Сконфигурируйте входные каналы в дифференциальном режиме. Относитесь, чтобы Образовать канал Настройка для получения дополнительной информации о настройке канала.
Используйте сигнальные провода, которые скручиваются вместе, а не отдельные.
Сохраните сигнальные провода максимально короткими.
Сохраните сигнальные провода подальше от экологического электрического действия.

Фильтрация

Фильтрация также уменьшает шум сигнала. Для многих приложений сбора данных фильтр lowpass выгоден. Как следует из названия, фильтр lowpass передает более низкие частотные составляющие, но ослабляет более высокие частотные составляющие. Частота среза фильтра должна быть совместима с частотами, существующими в сигнале интереса и частоты дискретизации, используемой для преобразования A/D.

Фильтр lowpass это используется, чтобы препятствовать тому, чтобы более высокие частоты ввели искажение в оцифрованный сигнал, известен как фильтр сглаживания, если сокращение происходит на частоте Найквиста. Таким образом, фильтр удаляет частоты, больше, чем половина частоты дискретизации. Эти фильтры обычно имеют более резкое сокращение, чем нормальный фильтр lowpass раньше обусловливал сигнал. Фильтры сглаживания заданы согласно частоте дискретизации системы и должен быть один фильтр на входной сигнал.

Соответствие с Областью значений Датчика и Областью значений Конвертера A/D

Когда данные о датчике оцифрованы конвертером A/D, необходимо знать об этих двух проблемах:

Ожидаемая область значений данных производится вашим датчиком. Эта область значений зависит от физических явлений, которые вы измеряете и выходная область значений датчика.
Область значений вашего конвертера A/D. Для многих устройств аппаратный диапазон указан усилением и полярностью.

Необходимо выбрать области значений датчика и оборудования, таким образом, что максимальная точность получена, и полный динамический диапазон входного сигнала покрыт.

Например, предположите, что вы используете микрофон с динамическим диапазоном 20 дБ к 140 дБ и выходной чувствительностью 50 мВ/Па. Если вы измерите уличный шум в своем приложении, то вы можете ожидать, что уровень звука никогда не превышает 80 дБ, который соответствует величине звукового давления 200 мПа и напряжению выход от микрофона 10 мВ. При этих условиях необходимо установить входной диапазон карты сбора данных для максимальной амплитуды сигнала 10 мВ, или немного больше.

Как быстро сигнал должен быть выбран?

Каждый раз, когда непрерывный сигнал производится, некоторая информация потеряна. Основная цель состоит в том, чтобы произвести на уровне, таким образом, что сигнал интереса хорошо характеризуется, и потерянный объем информации минимизирован.

Если вы производите на уровне, который является слишком медленным, то искажение сигнала может произойти. Искажение может произойти и для быстро различных сигналов и для медленно различных сигналов. Например, предположите, что вы измеряете температуру однажды минута. Если ваша система захвата поднимет гул на 60 Гц с источника питания переменного тока, то тот гул появится как постоянный уровень шума, если вы произведете на уровне 30 Гц.

Искажение происходит, когда произведенный сигнал содержит частотные составляющие, больше, чем половина частоты дискретизации. Частотные составляющие могли произойти из сигнала интереса, в этом случае, вы субдискретизируете и должны увеличить частоту дискретизации. Частотные составляющие могли также произойти из шума, в этом случае, вы можете должны быть обусловить сигнал с помощью фильтра. Правило, использованное, чтобы предотвратить искажение, дано Теоремой Найквиста, которая утверждает это

Аналоговый сигнал может быть исключительно восстановлен, без ошибки, от выборок, взятых в равных временных интервалах.
Частота дискретизации должна быть равной или больше, чем дважды самая высокая частотная составляющая в аналоговом сигнале. Частота половины частоты дискретизации называется частотой Найквиста.

Однако, если ваш входной сигнал повреждается шумом, то искажение может все еще произойти.

Например, предположите, что вы конфигурируете свой конвертер A/D к выборке на уровне 4 выборок в секунду (4 S/s или 4 Гц), и сигнал интереса является синусоидой на 1 Гц. Поскольку частота сигнала является одной четвертью частота дискретизации, затем согласно Теореме Найквиста, это должно быть полностью охарактеризовано. Однако, если синусоида на 5 Гц также присутствует, то эти два сигнала нельзя отличить. Другими словами, синусоида на 1 Гц производит те же выборки как синусоида на 5 Гц, когда частота дискретизации является 4 S/s. Следующая схема иллюстрирует это условие.

Sampling signals of different frequencies

В реальной среде сбора данных вы можете должны быть обусловить сигнал путем отфильтровывания высокочастотных компонентов.

Даже при том, что выборки, кажется, представляют синусоиду частотой одной четверти частота дискретизации, фактический сигнал мог быть любой синусоидой с частотой:

$(n \pm 0.25) \times (s a m p l i n g r a t e)$

где n является нулем или любым положительным целым числом. В данном примере фактический сигнал мог быть на частоте 3 Гц, 5 Гц, 7 Гц, 9 Гц, и так далее. Отношение 0,25 × (частота дискретизации) называются псевдонимом сигнала, который может быть на другой частоте. Другими словами, искажение происходит, когда одна частота принимает идентичность другой частоты.

Если вы производите входной сигнал, по крайней мере, дважды с такой скоростью, как самая высокая частотная составляющая, то та сила сигнала исключительно характеризуется, но этот уровень не подражал бы форме волны очень тесно. Как показано ниже, чтобы получить точную картину формы волны, вам нужна частота дискретизации примерно 10 - 20 раз самой высокой частоты.

Waveform sampled at different rates

Как показано на главном рисунке, низкая частота дискретизации производит произведенный сигнал, который, кажется, треугольная форма волны. Как показано на нижнем рисунке, более высокая точность произвела сигнал, производится, когда частота дискретизации выше. В последнем случае произведенный сигнал на самом деле похож на синусоиду.

Как может, искажая быть устраненным?

Первичные факторы, вовлеченные в сглаживание, являются частотой дискретизации конвертера A/D и частот, существующих в выборочных данных. Чтобы устранить искажение, вы должны

Установите полезную полосу пропускания измерения.
Выберите датчик с достаточной полосой пропускания.
Выберите lowpass, сглаживающий аналоговый фильтр, который может устранить все частоты, превышающие эту полосу пропускания.
Произведите данные на уровне по крайней мере дважды больше чем это верхней частоты среза фильтра.

Документация