После выполнения мер по защите от помех осуществляется проверка их эффективности или соответствия проекту (верификация). Соответствие государственным стандартам устанавливается в процессе сертификационных испытаний на соответствие комплексу стандартов по электромагнитной совместимости.

Однако до испытаний, в процессе разработки и экспериментальной доводки проектируемых изделий обычно используют осциллографы, преимущественно с «плавающим» (батарейным) питанием и самописцы.

Самописцы помогают найти плохие («шуршащие») контакты в цепи заземления и питания аппаратуры, а также редко появляющиеся сбои в системах автоматизации. Для этого с помощью многоканального компьютерного самописца (например, серии RealLab!) контролируют интересующий параметр, напряжение в цепи низковольтного питания, в питающей сети к разности напряжений между несколькими точками системы заземления. Непрерывная запись параметров процесса и напряжений позволяет установить причинно-следственную связь между сбоями технологических параметров и выбросами напряжения в цепи питания и заземления.

К проблеме помехозащищенности систем промышленной автоматизации следует относиться с особым вниманием, поскольку неправильный выбор схемы подключения или разводки кабелей, системы заземления и экранирования могут обесценить оплаченные достоинства интеллектуальной части системы. В то же время правильное понимание описанных проблем позволит в ряде случаев достичь хороших результатов с применением недорогого оборудования.

На практике решение проблемы помех следует начинать с поиска их источника. Для этого в первую очередь следует измерять уровень помех в приемнике сигнала, в источнике и в соединительном кабеле.

Нельзя оставлять часть входов многоканальной системы незаземленными. На выходе при этом будут видны собственные шумы приемника сигнала. Нужно убедиться, что уровень шумов соответствует спецификации на изделие. Если имеются расхождения, то вероятной причиной могут быть источники помех, воздействующие непосредственно на плату системы или неправильное подключение цепей питания и заземления. Для их обнаружения можно попробовать изменить местоположение измерительной части системы.

1. Используйте модули ввода-вывода только с гальванической развязкой.

2. Не применяйте длинных проводов от аналоговых датчиков. Располагайте модули ввода в непосредственной близости к датчику, а сигнал передавайте в цифровой форме. Используйте датчики с цифровым интерфейсом.

3. На открытой местности и при больших дистанциях используйте оптический кабель вместо медного.

4. Используйте только дифференциальные (не одиночные) входы модулей аналогового ввода.

5. Используйте в пределах вашей системы автоматизации отдельную землю из медной шины, соединив ее с шиной защитного заземления здания только в одной точке.

6. Аналоговую, цифровую и силовую землю системы соединяйте только в одной точке. Если этого сделать невозможно, используйте медную шину с большой площадью поперечного сечения для уменьшения сопротивления между разными точками подключения земель.

7. Следите, чтобы при монтаже системы заземления случайно не образовался замкнутый контур.

Измерительные каналы являются наиболее сложной частью систем автоматизации и требуют глубоких знаний для получения достоверных результатов измерений. Качество полученных данных зависит не только от погрешности средств измерений вовремя выполненной поверки или калибровки, но, в большей степени, от корректности методики измерений, правильности выполнения системы заземления, экранирования и кабельной разводки. Измерительные каналы систем автоматизации, в отличие от измерительных приборов, создаются в «полевых условиях», что является причиной появления ошибок, наличие которых не всегда удается обнаружить. Множество проблем возникает при выполнении статистической обработки результатов измерений, при необходимости достичь предела разрешающей способности системы, при выполнении косвенных, совместных и многократных измерений.

Для получения достоверных результатов требуются знания в области метрологии, математической статистики, теории случайных процессов, теории информации и электроники. Это самостоятельные объемные области знаний, которые являются темой множества учебников я монографий. Поэтому ниже рассматриваются только наиболее важные вопросы измерений в промышленной автоматизации, которые часто понимаются неправильно или неоднозначно.

Метрология использует понятия, которые требуют точных и однозначных определений, С течением времени происходит уточнение понятий, и их определения закрепляются в стандартах, рекомендациях по стандартизации и метрологических инструкциях. Основные термины и определения современной метрологии установлены в рекомендациях по метрологии РМГ 29-99, введенных в действие 1 января 2001 г. взамен ГОСТ 16263-70.

Страниц: 1 2 3 4 5

При выборе модулей ввода-вывода аналоговых сигналов по критерию точности, разрешающей способности и чувствительности необходимо понимать различие этих терминов. Типовое заблуждение состоит в том, что «если модуль ввода имеет погрешность ±0,05 %, то разрядность его АЦП более чем 12 бит плюс знак (±1/212 = ±1/2048 = ±0,05) является бесполезной». Покажем, что это не так.

Точность (погрешность) характеризует степень отличия результата измерения от точного значения, связанного с эталоном единицы физической величины, Разрешающая же способность показывает, какое минимальное отклонение измеряемой величины может быть зарегистрировано измерительным прибором. Например, если модуль ввода в диапазоне измерений -10…+10 В имеет погрешность ±0,05 %, то его порог чувствительности равен ±5 мВ. Однако благодаря наличию 16-разрядного АЦП этот модуль может различить два входных сигнала, отличающихся на 0,3 мВ, т.е. его разрешающая способность в ±5/0,3 — ±16 раз выше порога чувствительности. Отметим, что это справедливо при условии, что уровень собственных шумов модуля ввода ниже величины младшего значащего разряда (МЗР), т.е. погрешность является чисто систематической. При большой случайной погрешности можно предпринять меры для ее уменьшения, например с помощью усреднения результатов многократных измерений (см. «Повышение точности путем усреднения результатов измерений»).

Порог чувствительности, который определяется погрешностью измерений, может быть гораздо больше, чем разрешающая способность, поскольку при определении погрешности учитывают:

Страниц: 1 2

Погрешности измерений, обусловленные наведенными помехами и собственными шумами электронных приборов, описываются с помощью математической теории, получившей название «теория случайных процессов». Напомним основные понятия этой теории, которые мы будем использовать в дальнейшем изложении и которые используются ГОСТом 8.009 при нормировании случайной составляющей погрешности измерений.

Отличительной чертой случайного процесса является невозможность предсказания его мгновенного значения. Поэтому отдельные реализации случайного процесса описываются случайными функциями x(t)f значения которых в любой момент времени являются случайными величинами. Запись мгновенных значений случайного процесса на некоторый носитель информации (например, на жесткий диск компьютера) дает нам только одну реализацию случайного процесса, поскольку его повторные записи в тех же самых условиях показывают совсем другую функцию времени. Набор реализаций случайного процесса называется ансамблем. Невозможность аналитического описания случайных функций времени по причине чрезмерной их громоздкости делает необходимым применение статистического описания случайных процессов.

Случайный процесс называется стационарным, если его статистические характеристики (математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение и корреляционная функция) не изменяются с течением времени. Например, изменение мгновенной погрешности средства измерений с течением времени при постоянной температуре окружающей среды приближенно можно считать стационарным случайным процессом, поскольку среднеквадратическое отклонение и математическое ожидание погрешности не изменяются с течением времени, по крайней мере в пределах межповерочного интервала.

Страниц: 1 2

При расчете погрешности измерительного канала возникает задача суммирования погрешностей средств измерений, которые являются случайными величинами. Способ суммирования будет различным в зависимости от того, являются ли случайные величины статистически зависимыми. Понятие статистической зависимости иллюстрируется так: если с ростом одной случайной величины X в среднем увеличивается (или уменьшается) и вторая (У), то между этими величинами имеется статистическая зависимость. Для ее количественного описания используются понятия ковариации и коэффициента корреляции. Рассмотрим суммирование двух случайных погрешностей X и У с нулевым математическим ожиданием (т.е. центрированных случайных величин). Дисперсия суммы двух случайных величин по определению равна математическому ожиданию квадрата их суммы:

Здесь знак «—» используется, когда случайные величины вычитаются, например если находится разность напряжений двух измерительных каналов. При этом наличие корреляции между каналами частично уменьшает погрешность разности.

Выше показаны примеры статистической зависимости между случайными величинами при сильной (а) и слабой {б) корреляции. Точки на графике (значения случайной величины) могут группироваться очень близко к прямой линии, которая аппроксимирует эту зависимость, и тогда статистическая зависимость приближается к детерминированной. Степень отличия статистической зависимости от детерминированной характеризуют коэффициентом корреляции.

Погрешности средств измерений и измерительных каналов средств автоматизации могут быть выражены двумя различными способами: с помощью точечных оценок и с помощью интервальных. К точечным оценкам относится математическое ожидание погрешности и среднеквадратическое отклонение. В качестве интервальной оценки используют интервал погрешности, который охватывает все возможные значения погрешности измерений с вероятностью Р. Эта вероятность называется доверительной или надежностью оценки погрешности.

Предел допускаемой погрешности можно рассматривать как точечную оценку или как интервальную для доверительной вероятности, равной единице.

Интервальная оценка является более гибкой, поскольку она позволяет указать погрешность измерений в зависимости от того, какая требуется вероятность реализации этой погрешности для конкретных условий эксплуатации средства измерений.

Для выполнения автоматизированных измерений используют датчики и измерительные преобразователи, измерительные модули ввода аналоговых сигналов, обработку результатов измерений на компьютере или в контроллере. При этом на погрешность результата измерений оказывают влияние следующие факторы:

• сопротивление кабелей;
• соотношение между входным импедансом средства измерений и выходным импедансом датчика;
• качество экранирования и заземления, мощность источников помех;
• погрешность метода косвенных, совместных или совокупных измерений;
• наличие внешних влияющих факторов, если они не учтены в дополнительной погрешности средства измерений;
• погрешность обработки результатов измерений с помощью программного обеспечения.

Все погрешности, которые не могут быть учтены в процессе сертификационных испытаний и внесены в паспорт средства измерений, а появляются в конкретных условиях применения, относятся к методическим, В отличие от них, инструментальные погрешности нормируются в процессе производства измерительного прибора и заносятся в его эксплуатационную документацию. Таким образом, если в состав смонтированной автоматизированной измерительной системы входят средства измерений с нормированными погрешностями, то погрешность, вызванная перечисленными выше факторами, является методической. Если же выполняется сертификация всей измерительной системы, то методические погрешности могут быть учтены в погрешности всей системы к тогда они переходят в разряд инструментальных.

Погрешность программного обеспечения (ПО) оценивается как разность между результатами измерений, полученных данным ПО и эталонным ПО. Под эталонным понимается программное обеспечение, высокая точность которого доказана многократными испытаниями и тестированием. Понятие эталонного ПО является условным и определяется соглашением между заказчиком аттестации и исполнителем. В качестве эталонного может быть использовано ранее аттестованное ПО.

К основным источникам погрешностей ПО относятся:

• ошибки записи исходного текста программы и ошибки трансляции программы в объектный код;
• ошибки в алгоритме решения измерительной задачи;
• ошибки в таблицах для линеаризации нелинейных характеристик преобразования;
• применение неустойчивых или медленно сходящихся алгоритмов при решении плохо обусловленных измерительных задач;
• ошибки преобразования форматов данных;
• ошибки округления и др.