Pet dizajnerskih vještina i tehničkih pokazatelja senzora

Broj senzora se širi po Zemljinoj površini i u svemiru oko nas, pružajući svijetu podatke. Ovi pristupačni senzori pokretačka su snaga razvoja Interneta stvari i digitalne revolucije s kojom se naše društvo suočava, no povezivanje i pristup podacima sa senzora ne ide uvijek ravno ili lako. Ovaj rad predstavit će tehnički indeks senzora, 5 vještina dizajna i OEM poduzeća.

Prije svega, tehnički indeks je objektivna osnova za karakterizaciju performansi proizvoda. Razumijevanje tehničkih pokazatelja pomaže u ispravnom odabiru i korištenju proizvoda. Tehnički pokazatelji senzora podijeljeni su na statičke pokazatelje i dinamičke pokazatelje. Statički pokazatelji uglavnom ispituju performanse senzora pod uvjetima statičke invarijantnosti, uključujući rezoluciju, ponovljivost, osjetljivost, linearnost, pogrešku povrata, prag, puzanje, stabilnost i tako dalje. Dinamički indeks uglavnom ispituje performanse senzora pod uvjetima brzih promjena, uključujući frekvencijski odziv i odziv na skok.

Zbog brojnih tehničkih pokazatelja senzora, različiti podaci i literatura opisani su iz različitih kutova, tako da različiti ljudi imaju različita shvaćanja, pa čak i nesporazume i dvosmislenost. U tu svrhu interpretira se sljedećih nekoliko glavnih tehničkih pokazatelja za senzor:

1, rezolucija i rezolucija:

Definicija: Rezolucija se odnosi na najmanju izmjerenu promjenu koju senzor može detektirati. Rezolucija se odnosi na omjer rezolucije i vrijednosti pune skale.

Interpretacija 1: Rezolucija je najosnovniji pokazatelj senzora. Predstavlja sposobnost senzora da razlikuje mjerene objekte. Ostale tehničke specifikacije senzora opisane su u smislu rezolucije kao minimalne jedinice.

Za senzore i instrumente s digitalnim zaslonom, razlučivost određuje minimalni broj znamenki koje će se prikazati. Na primjer, razlučivost elektroničkog digitalnog pomične mjerke je 0,01 mm, a pogreška indikatora je ±0,02 mm.

Interpretacija 2: Rezolucija je apsolutni broj s jedinicama. Na primjer, rezolucija temperaturnog senzora je 0,1 ℃, rezolucija senzora ubrzanja je 0,1 g itd.

Tumačenje 3: Rezolucija je povezan i vrlo sličan koncept rezoluciji, a oba predstavljaju rezoluciju senzora u odnosu na mjerenje.

Glavna razlika je u tome što se rezolucija izražava kao postotak rezolucije senzora. Relativna je i nema dimenziju. Na primjer, rezolucija temperaturnog senzora je 0,1 ℃, puni raspon je 500 ℃, rezolucija je 0,1/500=0,02%.

2. Ponovljivost:

Definicija: Ponovljivost senzora odnosi se na stupanj razlike između rezultata mjerenja kada se mjerenje ponovi nekoliko puta u istom smjeru pod istim uvjetima. Također se naziva pogreška ponavljanja, pogreška reprodukcije itd.

Tumačenje 1: Ponovljivost senzora mora biti stupanj razlike između više mjerenja dobivenih pod istim uvjetima. Ako se uvjeti mjerenja promijene, usporedivost između rezultata mjerenja će nestati, što se ne može koristiti kao osnova za procjenu ponovljivosti.

Interpretacija 2: Ponovljivost senzora predstavlja disperziju i slučajnost rezultata mjerenja senzora. Razlog takve disperzije i slučajnosti je taj što unutar i izvan senzora neizbježno postoje različiti slučajni poremećaji, što rezultira konačnim rezultatima mjerenja senzora koji pokazuju karakteristike slučajnih varijabli.

Interpretacija 3: Standardna devijacija slučajne varijable može se koristiti kao ponovljivi kvantitativni izraz.

Interpretacija 4: Za višestruka ponovljena mjerenja, veća točnost mjerenja može se postići ako se kao konačni rezultat mjerenja uzme prosjek svih mjerenja. Jer je standardna devijacija srednje vrijednosti značajno manja od standardne devijacije svake mjere.

3. Linearnost:

Definicija: Linearnost (Linearnost) odnosi se na odstupanje ulazne i izlazne krivulje senzora od idealne ravne linije.

Interpretacija 1: Idealni odnos ulaza/izlaza senzora trebao bi biti linearan, a njegova krivulja ulaza/izlaza trebala bi biti ravna linija (crvena linija na slici ispod).

Međutim, stvarni senzor manje-više ima razne pogreške, što rezultira time da stvarna ulazna i izlazna krivulja nije idealna ravna linija, već krivulja (zelena krivulja na slici ispod).

Linearnost je stupanj razlike između stvarne karakteristične krivulje senzora i izvanmrežne linije, također poznata kao nelinearnost ili nelinearna pogreška.

Interpretacija 2: Budući da je razlika između stvarne karakteristične krivulje senzora i idealne linije različita pri različitim veličinama mjerenja, omjer maksimalne vrijednosti razlike i vrijednosti punog raspona često se koristi u rasponu punog raspona. Očito je da je linearnost također relativna veličina.

Interpretacija 3: Budući da idealna linija senzora nije poznata za opću situaciju mjerenja, ne može se dobiti. Iz tog razloga često se usvaja kompromisna metoda, odnosno izravno korištenje rezultata mjerenja senzora za izračun linije prilagodbe koja je blizu idealne linije. Specifične metode izračuna uključuju metodu krajnje točke linije, metodu najbolje linije, metodu najmanjih kvadrata i tako dalje.

4. Stabilnost:

Definicija: Stabilnost je sposobnost senzora da održi svoje performanse tijekom određenog vremenskog razdoblja.

Interpretacija 1: Stabilnost je glavni pokazatelj za istraživanje radi li senzor stabilno u određenom vremenskom rasponu. Čimbenici koji dovode do nestabilnosti senzora uglavnom uključuju temperaturni pomak i oslobađanje unutarnjeg naprezanja. Stoga je korisno povećati temperaturnu kompenzaciju i tretman starenja kako bi se poboljšala stabilnost.

Interpretacija 2: Stabilnost se može podijeliti na kratkoročnu i dugoročnu stabilnost prema duljini vremenskog razdoblja. Kada je vrijeme promatranja prekratko, stabilnost i ponovljivost su blizu. Stoga se indeksom stabilnosti uglavnom ispituje dugoročna stabilnost. Specifično vremensko trajanje određuje se prema korištenju okoliša i zahtjevima.

Interpretacija 3: Za kvantitativno izražavanje indeksa stabilnosti mogu se koristiti i apsolutna i relativna pogreška. Na primjer, senzor sile tipa deformacije ima stabilnost od 0,02%/12 h.

5. Učestalost uzorkovanja:

Definicija: Brzina uzorkovanja odnosi se na broj rezultata mjerenja koje senzor može uzorkovati po jedinici vremena.

Interpretacija 1: Frekvencija uzorkovanja najvažniji je pokazatelj dinamičkih karakteristika senzora, koji odražava sposobnost brzog odziva senzora. Frekvencija uzorkovanja jedan je od tehničkih pokazatelja koji se mora u potpunosti uzeti u obzir u slučaju brze promjene mjerenja. Prema Shannonovom zakonu uzorkovanja, frekvencija uzorkovanja senzora ne smije biti manja od 2 puta veća od frekvencije promjene mjerenog.

Interpretacija 2: Korištenjem različitih frekvencija, točnost senzora također varira u skladu s tim. Općenito govoreći, što je veća frekvencija uzorkovanja, to je niža točnost mjerenja.

Najveća točnost senzora često se postiže pri najnižoj brzini uzorkovanja ili čak u statičkim uvjetima. Stoga se pri odabiru senzora moraju uzeti u obzir preciznost i brzina.

Pet savjeta za dizajn senzora

1. Započnite s alatom za autobus

Kao prvi korak, inženjer bi trebao primijeniti pristup spajanja senzora putem sabirničkog alata kako bi ograničio nepoznato. Sabirnički alat povezuje osobno računalo (PC), a zatim na I2C, SPI ili drugi protokol senzora koji omogućuje senzoru da "razgovara". Računalna aplikacija povezana s sabirničkim alatom koja pruža poznati i radni izvor za slanje i primanje podataka koji nije nepoznati, neautentificirani upravljački program ugrađenog mikrokontrolera (MCU). U kontekstu uslužnog programa Bus, programer može slati i primati poruke kako bi razumio kako odjeljak radi prije nego što pokuša raditi na ugrađenoj razini.

2. Napišite kod za prijenosno sučelje u Pythonu

Nakon što je programer pokušao koristiti senzore alata za sabirnicu, sljedeći korak je pisanje aplikacijskog koda za senzore. Umjesto izravnog prelaska na kod mikrokontrolera, napišite aplikacijski kod u Pythonu. Mnogi uslužni programi za sabirnicu konfiguriraju dodatke i primjere koda prilikom pisanja skripti, što Python obično slijedi. NET je jedan od jezika dostupnih na .NET-u. Pisanje aplikacija u Pythonu je brzo i jednostavno te pruža način testiranja senzora u aplikacijama koje nisu toliko složene kao testiranje u ugrađenom okruženju. Posjedovanje koda visoke razine olakšat će inženjerima koji nisu ugrađeni istraživanje skripti i testova senzora bez brige inženjera za ugrađeni softver.

3. Testirajte senzor s Micro Pythonom

Jedna od prednosti pisanja prvog aplikacijskog koda u Pythonu je ta što se pozivi aplikacije prema Bus-utility aplikacijskom programskom sučelju (API) mogu lako zamijeniti pozivom Micro Pythona. Micro Python radi u ugrađenom softveru u stvarnom vremenu, koji ima mnogo senzora pomoću kojih inženjeri razumiju njegovu vrijednost. Micro Python radi na Cortex-M4 procesoru i to je dobro okruženje za otklanjanje pogrešaka aplikacijskog koda. Ne samo da je jednostavno, već ovdje nema potrebe pisati I2C ili SPI upravljačke programe, jer su oni već obuhvaćeni u Micro Python biblioteci funkcija.

4. Koristite kod dobavljača senzora

Bilo koji uzorak koda koji se može "izvući" od proizvođača senzora, inženjeri će morati proći dug put kako bi razumjeli kako senzor radi. Nažalost, mnogi dobavljači senzora nisu stručnjaci za dizajn ugrađenog softvera, stoga nemojte očekivati ​​da ćete pronaći primjer lijepe arhitekture i elegancije spreman za proizvodnju. Samo upotrijebite dobavljačev kod, naučite kako ovaj dio funkcionira i frustracija refaktoriranja će se pojaviti sve dok se ne bude mogao čisto integrirati u ugrađeni softver. Možda će početi kao "špageti", ali iskorištavanje razumijevanja proizvođača o tome kako njihovi senzori rade pomoći će u smanjenju mnogih uništenih vikenda prije lansiranja proizvoda.

5. Koristite biblioteku funkcija za spajanje senzora

Vjerojatno je da prijenosno sučelje senzora nije novo i da prije nije bilo takvo. Poznate biblioteke svih funkcija, poput „Knjižnice funkcija fuzije senzora“ koju pružaju mnogi proizvođači čipova, pomažu programerima da brzo, ili čak i bolje, uče i izbjegnu ciklus ponovnog razvoja ili drastične izmjene arhitekture proizvoda. Mnogi senzori mogu se integrirati u opće tipove ili kategorije, a ti tipovi ili kategorije omogućit će nesmetan razvoj upravljačkih programa koji su, ako se s njima pravilno rukuje, gotovo univerzalni ili manje upotrebljivi. Pronađite ove biblioteke funkcija fuzije senzora i naučite njihove snage i slabosti.

Kada se senzori integriraju u ugrađene sustave, postoji mnogo načina za poboljšanje vremena dizajniranja i jednostavnost korištenja. Programeri nikada ne mogu "pogriješiti" ako na početku dizajna i prije integracije u sustav niže razine nauče kako senzori rade. Mnogi resursi dostupni danas pomoći će programerima da "odmah krenu s radom" bez potrebe da kreću od nule.