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數據采集測量結果改善的常用校正方法

   2012年02月06日 10:40  
  摘要:改善測量結果需要進行配置、校準以及的軟件開發技術。本文旨在使您了解優化測量結果的軟、硬件技巧,內容包括:選擇并配置數據采集設備、補償測量誤差以及采用的軟件技術。
  
  當您將電子信號連接到數據采集設備時,您總是希望讀數能匹配輸入信號的電氣數值。但我們知道沒有一種測量硬件是的,所以為了改善測量結果我們必須采用*的硬件配置。
  
  根據應用需求,您必須首先要明確數據采集卡所需的模擬輸入、輸出通道以及數字I/O線的zui少數目。其次還要考慮的重要因素有:采樣率、輸入范圍、輸入方式和精度。
  
  *個要考慮的問題是現場接線,根據您要采集的信號源類型,您可以使用差分、非參考單端、參考單端三種輸入方式來配置數據采集卡。
  
  總的說來,差分測量系統較為可取,因為它能消除接地環路感應誤差并能在一定程度上削弱由環境引起的噪聲。而另一方面,單端輸入方式提供兩倍數據采集通道數,可是僅適用于引入誤差比數據所需精度小的情況。表1為選擇合適的信號源模擬輸入方式提供了指導
  
  選擇合適的增益系數也是非常重要的。保證數據采集產品進行采集和轉換所設定的電壓范圍叫做輸入信號范圍。為得到*的測量精度,使模擬信號的zui大zui小值盡可能占滿整個ADC(+/-10V或0-10V)范圍,這樣就可使測量結果充分利用現有的數字位。
  
  在數據采集系統中選擇合適的增益
  
  圖1表示同在10V的輸入范圍下使用不同的增益系數,輸入5號得到的采集結果。請注意:選取合適的增益系數能夠充分利用ADC并改善您的測試結果。
  
  任何測量結果都只是您要測量的“真實值”的估計值,事實上您永遠也無法地測量出真實值。這是因為您測量的準確性會受到物理因素的限制,而且測量的精度也取決于這種限制。
  
  在特定的范圍內,16位數據采集卡有216(65536)種數值,而12位數據采集卡有212(4096)種數值。理想情況下,這些數值在整個測量范圍內是均勻分布的,而且測量硬件會把實際測量值取整成zui接近的數值并返回計算機內存。事實上有許多人認為,這種取整誤差(通常稱為量化誤差)是決定精度的*因素。實際上,這種量化誤差,在12位多功能數據采集卡中只占總誤差的35%,而在類似的16位卡中就更微不足道了。不管您使用12位還是16位數據采集卡,都不能只考慮這種量化誤差。
  
  放大器中的缺陷,如電阻器容限和模擬-數字轉換特性,都會產生增益誤差。這種誤差通常以總讀數的百分比表示。為了補償這部分誤差,您可以進行內部校準。內部校準不僅能夠補償增益誤差還能補償溫度變化引起的誤差。這需要一個帶有溫度相關誤差容限的板載參考源。數據采集設備和其它類型的傳統儀器都采用內部校準,通常也被稱為自校準。
  
  在LabVIEW中,您可以使用“E系列校準VI(E-SeriesCalibrateVI)”來對數據采集設備進行校準(圖2)。一旦板卡處于工作環境,經常校準能確保zui、zui穩定及可重復的測量結果,在自校準過程中可對模擬輸入和模擬輸出都能完成自校準。
  
  由于有增益前偏差、增益后偏差和增益誤差校準,自校準會建立一個校準常數集合。完成一次校準之后,新的校準常數將被加載到板卡的存儲器上。舊的校準常數可以保存到EEPROM中,這樣在必要時可以重新加載。一旦板卡停止供電,如果還需要校準常數,那保存工作則是非常重要的。如果沒有把校準常數保存到EEPROM中,關閉計算機之后這些數據就丟失了。
  
  放大器的缺陷或者模擬-數字轉換會產生非線性誤差。在輸入范圍內,增益系數的微小變化就會產生非線性誤差,這種誤差一般表示為滿量程的百分數。到現在還沒有一種簡單的校準方法能夠補償這種非線性誤差。因此仔細挑選數據采集卡是非常關鍵的。設備的相關精度表示非線性誤差的總值,相關精度定義為數據采集設備測量精度的zui低有效位數。它包括所有非線性誤差和量化誤差,不包括偏差和增益誤差。知道了數據采集卡的相關精度就可以為所有讀數建立容限。
  
  為進一步提高測試結果的精度,還必須補償任何偏移誤差。偏移誤差在輸入范圍內是不變的,因此,糾正起來相對容易些。您可以先測量短路通道的偏移誤差,然后用以后的讀數減去這個值。
  
  采用的軟件技術
  
  提高讀數精度的一種很好的軟件技術就是求平均值。求平均值的前提是噪聲和測量誤差是隨機的,因此,根據中心極限定理,誤差服從正態分布(高斯分布)。選取多個點后呈高斯分布,計算出平均值,平均值在統計上非常接近真實值。因此,所選取的要平均的點越多,平均值的標準偏差就越小。因為標準偏差會隨著樣本數量增加而減小,所以應當盡可能提高用于平均的采樣點數。
  
  定期的自校準也是一種好方法,它能夠在任何時候保持測量精度。執行定期內部校準(建議每天進行)可以補償溫度和環境變化引起的誤差。

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