微波EDA网,见证研发工程师的成长!
首页 > 测试测量 > 测试测量技术文库 > 数据采集系统的关键性能指标

数据采集系统的关键性能指标

时间:03-04 来源:电子产品世界 点击:

百分之几。

为了用ppm计算误差,用1百万乘输入范围分式的输入误差。在实例中,0.01%应等于1,000,000(0.001/10)或100ppm。

尽管很多产品提供自动定标,可以降低增益误差,但增益误差不像输入偏移误差,不可能完全消除。这是因自动增益定标是相对于内部供电的参考电压。

参考电压有自己本身的误差,参考电压中的任何误差都会转化进增动态范围(dB)益误差。当增益误差相对于系统其他误差变小时,改善参考电压精度会变得不太经济。

  非线性度

非线性度是实际电压的输入测量曲线和理想的直线之间的差值。非线性误差有两个成分:INL积分非线性和差分非线性(DNL)。

在大多数DAQ系统中,INL是重要的性能指标,通常以位表示,表明由电压读数曲线偏离直线所引起的最大误差贡献。尽管描述概念有某些困难,但容易用图1描绘。

DNL描述A/D变换器增加或减少1位所需要的输入电压改变之间的抖动。在理想的变换器中,电压从一个读数增加到下一个较高的读数是相等的,并严格等于系统分辨率。

例如,一个10V输入范围的16位系统,每位的分辨率是152.6?V。一个理想的变换器每次增加1位数字输出,其输入电压应增加152.6?V。然而,A/D变换器不是理想的,而电压增量所需移到下一个较高位不是一个固定数。

DNL通常应该是±1LSB或更小。DNL性能指标±1LSB表明丢失码是可能的。A/D丢失码会损害测量精度。

  噪声

噪声是DAQ系统中不断出现的误差。任何系统中的多数噪声是由外部系统产生,或从缆线上拾取。然而,每个DAQ系统也有固有噪声。通常,噪声测量是在板或器件连接器输入短路时,采集一系列取样。

一个理想系统响应应该是恒量零值。然而,几乎大多数系统,跳动读数将超过取样数。跑动量值是固有噪声。噪声性能指标以位或电压(峰—峰或rms)表示。

在整个误差计算中,必须乘以噪声因数。尽管不希望所有3个误差(偏移、线性度和增益误差)同时都有贡献,但假定它们都不存在,这是危险的。

  最大取样率

系统必须足够快地取样,以便能够看到输入端所需的变化。根据Nyquist取样理论,取样必须至少两倍快速于所希望监控正在变化的现象。假设输入信号包含高达1KHz频率,则希望在2KHz取样,而更可靠的是在3KHz取样。

必须仔细检查所考虑的模拟输入系统的每个通道,或整个板的取样率性能指标。大多数制造商给出适用整个板的取样率。对于100Ks/s取样率,在最高取样率中取样一个通道,但另外的通道必须共用100Ks/s。

例如,若对两个通道取样,每个通道仅在50Ks/s取样。类似5个通道的每个通道,都可能在20Ks/s取样。若没标定每个通道的取样率,则取样率必须除以通道数。

当DAQ系统正在监控具有宽变化频率成分的输入时,需要另外的取样率考虑。例如,汽车测试系统需要在20Ks/s监控振动和在1s/s监控温度。若模拟输入仅在单取样率下取样,则将迫使系统在20Ks/s取样温度,这会浪费大量存储器(存储19,999温度s/s)。某些系统允许每个通道在不同的取样率下取样,但很多系统做不到这一点。

最后的问题是需要取样足够快,或者提供滤波以避免混淆。若包含在输入信号中的信号频率高于一串取样率,则会有丰富的混淆误差。不从数学上考虑混淆,而这些较高频率的信号将把它们自己表示为一个低频误差。

解决混淆有两种方案。最简单的方案是,在取样率大于被测信号最高频率分量两倍下取样。

另一方案是采用抗混淆滤波器,在热电偶中,人们不用抗混淆滤波器。因为几乎不需要它们。被测信号一个好的基本思路,通常是直接确定混淆是否是一个要解决的问题。

在某些应用中(如音频和振动分析),混淆是一个非常值得关心的实际问题,保证取样率大于波形中每个频率分量是困难的。这些应用需要抗混淆滤波器。抗混淆滤波器通常是在一半取样率的4级或更高极滤波器组。这样可以避免所获得的较高频率信号,到可能产生混淆误差的系统(A/D)变换器。

  输入范围

输入范围也是一个相当明显的性能指标,它是不可能忽略的一种性能指标。若有±15V信号,则就不能从具有固定±5V的输入范围的DAQ板得到结果。现在,大多数系统具有软件可编程输入范围。任何一个方法,被测信号都应该小于DAQ输入器件的最大输入范围。

输入范围的另一个考虑因素是,DAQ系统是否具有在不同范围设置不同通道的能力。一个单输入范围系统,测量器件信号(如热电偶,±10V输入),要求系统设置在增益足够低的情况下,以便覆盖具有最大满标范围的输入。从效果上看,这降低了适用具有更小满标输入范围的信号分辨率。

  误差与单端输入

差分输入测量两个输入端之

Copyright © 2017-2020 微波EDA网 版权所有

网站地图

Top