數據采集系統設計中的常見盲點

大多數數據采集系統都需要校準，有時甚至在產品的使用壽命中不止一次。精確的校準可確保設備始終如一地以可預測的方式運行，并具有確保目標結果所需的準確性。在工程規劃的早期階段，評估系統校準過程中可能涉及的復雜程度以及確保設備必須交付的結果所需的精確度非常重要。如果沒有事先進行足夠的評估，那么結果可能是必須為項目的后期階段進行追溯設計。這可能導致項目范圍和期限的擴大，甚至需要昂貴的重新設計。

了解基礎物理

大多數數據采集系統由一個或多個傳感器組成，這些傳感器將環境測量值（例如光，聲音，壓力，溫度等）轉換成電信號，該電信號可以由模擬前端（AFE）電路調節，然后由模數轉換器（ADC）。全面了解這些系統的基本物理知識很重要，以便確定可能影響傳感器測量精度，準確性和可重復性的環境或電氣條件。盡管很少需要對物理學的適用領域有詳細的了解，但高水平的了解是非常有益的。一旦了解了基本原理，就可以制定策略來減輕環境或電氣對傳感器測量和性能的影響。

校準程序

在產品設計階段的早期定義校準程序非常重要。這包括問一些高級問題，例如：

是否需要專用設備進行校準？

是否僅在工廠或在現場進行校準？

需要多久執行一次校準？

校準是否需要用戶幫助，或者可以在內部進行，即無需用戶干預？

在校準過程中需要執行哪些測量，產品架構將如何提供對這些測量的訪問？

如何驗證校準結果？

校準的通過/失敗標準是什么？

考慮這些問題的答案是設計校準程序并確保產品架構可適應校準的第一步。

在某些情況下，校準程序需要特殊的設備，并且需要在生產設備上執行。

校準數據處理

除了定義校準程序外，還需要解決校準數據處理問題。這包括校準過程，啟動配置，運行時操作，校準后跟蹤和數據分析。在校準過程中，將獲得測量值并進行計算以獲得數據采集系統的運行時參數。電子設計團隊必須分析這些校準計算的復雜性，并確定它們是否可以由設備本身執行還是是否需要由外部計算機執行。如果計算將在外部執行，則設計必須考慮數據帶寬，處理延遲以及數據加密和安全性。

數據采集系統的正常運行通常從設備配置階段開始。在此階段，將從非易失性存儲器中檢索參數，并將其用于配置系統。需要進行錯誤檢查和參數范圍檢查以確認參數在內存中沒有損壞。

在數據采集系統的運行期間，需要運行狀況監視以確認系統在預期范圍內運行。必須定義警告和錯誤處理過程，以處理內部參數或環境條件超出其預期范圍的方案。例如，如果內部設備溫度發生變化（相對于校準溫度），系統是否可以對此變化進行補償（例如，在模擬前端或在模數轉換后的數據處理中）？應該在什么溫度閾值下發出用戶警告或錯誤消息？如果超過某些環境或內部參數閾值，系統是否應該采取預防措施來嘗試防止潛在的硬件損壞？

除了數據采集硬件使用的校準數據外，還需要考慮外部數據處理。校準結果會存儲在外部數據庫中嗎？將在校準數據庫上執行哪種數據分析？數據可以用于預測維護問題或安排工廠重新校準嗎？

校準數據在保修索賠中也可以發揮重要作用。數據采集系統可以具有要求在規定的環境或電氣范圍內運行的精密傳感器和其他組件。超出這些范圍的操作可能會影響性能或損壞硬件。校準和健康監控數據可用于確定設備是否在指定的操作范圍之外操作，因此不符合保修要求。

結論

校準在數據采集系統中起著重要作用。要考慮的關鍵因素包括：

了解推動校準需求的基本物理原理

定義校準程序

設計系統架構以適應校準

探索校準數據的用例場景