Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Факторы окружающей среды



Условия хранения — совокупность предельных значений факторов окружающей сре­ды, воздействующих на датчик в течение определенного промежутка времени, при которых не происходит существенного изменения его рабочих характерис­тик и обеспечивается поддержание его работоспособности. Обычно условия хра­нения устанавливают: максимальную и минимальную температуры хранения, а также максимальную относительную влажность при этих температурах. К значе­нию относительной влажности необходимо добавить такую характеристику, как «отсутствие конденсата». В зависимости от физической природы датчика могут указываться дополнительные условия хранения, например, максимальное давле­ние, присутствие некоторых газов или отсутствие вредных испарений.

Краткосрочная и долгосрочная стабильность (дрейф) — характеристики точно­сти датчиков. Краткосрочная стабильность описывает изменения рабочих харак­теристик датчика в течении минут, часов и даже дней. Выходной сигнал датчика может увеличиваться или уменьшаться, что может быть выражено через величину шума сверхнизкой частоты. Долгосрочная стабильность зависит от процессов ста­рения, которые изменяют электрические, механические, химические и термичес­кие свойства материалов датчика. Долгосрочный дрейф параметров может изме­ряться достаточно длительными интервалами времени: месяцами и годами. Дол­госрочная стабильность является очень важной характеристикой для датчиков, используемых для прецизионных измерений. Скорость старения определяется условиями хранения и эксплуатации, а также тем, насколько хорошо элементы датчиков изолированы от окружающей среды, и какие материалы использовались для их изготовления. Интенсивное старение типично для датчиков, в состав ко­торых входят органические компоненты, и не столь существенно для датчиков из неорганических элементов. Например, металоксидные термисторы в стеклянных корпусах обладают лучшей долговременной стабильностью, чем такие же терми­сторы, покрытые эпоксидной смолой. Для повышения долговременной стабиль­ности элементы датчиков подвергают термоцикличной подготовке, моделирую­щей экстремальные условия работы. Например, датчик может периодически пе­ремещаться из среды с температурой замерзания в среду с очень высокой темпе­ратурой. Такая термоцикличная подготовка повышает стабильность характерис­тик датчиков, позволяет обнаружить скрытые дефекты и произвести отбраковку негодных устройств. Например, стабильность термисторов с эпоксидным покры­тием значительно повышается, если перед калибровкой и установкой в прибор они в течение месяца выдерживались при температуре +150°С.

В перечень условий окружающей среды, воздействующих на датчики, прак­тически никогда не входят физические параметры, измеряемые датчиками. Например, для датчика, определяющего давление воздуха, учитываются сле­дующие факторы окружающей среды: температура воздуха и рядом располо­женных объектов, влажность, вибрации, ионизирующая радиация, электро­магнитные поля, гравитационные силы и т.п. Все эти параметры не только могут, но и влияют на рабочие характеристики датчика. При этом необходимо учитывать, как динамические, так и статические составляющие этих факто­ров. Многие из параметров окружающей среды имеют мультипликативную


2.17. Факторы окружающей среды

природу, т.е. они влияют на передаточную функцию датчика, например, ме­няют его коэффициент усиления. Одним из подтверждений этого эффекта яв­ляется поведение резистивного датчика напряжений, чувствительность кото­рого увеличивается с ростом температуры.

Очень важным требованием для современных датчиков является обеспечение их стабильной работы в разнообразных условиях окружающей среды. Поэтому раз­работчики, а также экспериментаторы всегда должны учитывать все возможные внешние воздействия, способные повлиять на рабочие характеристики датчиков. Например, на выходе пьезоэлектрического акселерометра могут появляться пара­зитные сигналы из-за: резкого изменения окружающей температуры, электроста­тического разряда, образования электрических зарядов (эффект трибоэлектриче­ства), вибрации соединительных проводов, электромагнитной интерференции (ЭМИ) и т. п. Даже если производитель датчика не указал эти факторы, экспери­ментатор должен проверить его поведение в конкретных условиях эксплуатации и в случае необходимости (при реальном ухудшении рабочих характеристик от влия­ния внешних факторов) принять соответствующие меры (см. четвертую главу), на пример поместить датчик в защитный корпус, использовать электрический экран, применить теплоизоляцию или термостат.

Температура окружающей среды влияет на рабочие характеристики датчиков, поэтому всегда должна приниматься во внимание. Рабочий диапазон температур — это интервал окружающих температур, задаваемых верхним и нижним предельными значениями (например, -20...+100°С), внутри которого датчик работает с заданной точностью. Передаточные функции многих датчиков сильно зависят от окружаю­щей температуры. Для снижения температурных погрешностей в состав самих дат­чиков или в схемы преобразователей сигналов часто встраиваются специальные ком­пенсационные элементы. Самый простой способ определения допусков по темпе­ратуре заключается в установлении интервалов внутри рабочего диапазона темпера­тур, для каждого из которых указывается индивидуальная погрешность. Например, в паспортных данных может быть указано, что в интервале температур 0...50°С точ­ность датчика составляет 1%, в интервалах -20...0°С и +50...100СС — 2%, в остальных интервалах в пределах диапазона измеряемых температур (-40...+150°С) —3%. Тем­пература окружающей среды также влияет на динамические характеристики, осо­бенно в случаях, когда применяется вязкостное демпфирование. Сравнительно быс­трые изменения температур могут привести к появлению паразитных сигналов на выходах датчиков. Например, пироэлектрический чувствительный элемент, исполь­зуемый в детекторах движения, практически не реагирует на медленное изменение окружающей температуры. Однако при быстром скачке температуры на его выходе может появиться электрический сигнал (ток), распознаваемый электронными цепя­ми как отклик на внешнее воздействие, что приводит к ошибкам детектирования.

Погрешность саморазогрева появляется в датчиках, нагревающихся от сигнала возбуждения настолько, что это начинает влиять на его точностные характеристи­ки. Например, через термисторный датчик температуры необходимо пропускать электрический ток, что приводит к рассеянию тепла внутри его конструкции. При этом степень саморазогрева датчика зависит от его конструкционных особеннос­тей и от условий окружающей среды: либо это сухой воздух, либо жидкость и т.д.

з*



Глава 2. Характеристики датчиков


Саморазогрев датчика приводит к появлению ошибок при измерении температу­ры, поскольку термистор начинает работать как источник дополнительной тепло­вой энергии. Самый сильный разогрев датчиков наблюдается в среде стоячего воз­духа. Для термисторов производители часто указывают погрешность саморазогре­ва при работе в воздухе, стоячей жидкости и других средах.

Увеличение температуры датчика относительно температуры окружающей сре­ды можно найти при помощи формулы:



 

 

где ξ, - плотность массы датчика, с — удельная теплоемкость, v — объем датчика, а - коэффициент теплопроводности (описывающий взаимосвязь датчика с внеш­ней средой), R — электрическое сопротивление, V — эффективное напряжение на сопротивлении. Это выражение часто используется разработчиками для оцен­ки погрешности от саморазогрева. Из выражения (2.25) видно, что для увеличе­ния коэффициента а необходимо обеспечивать плотный контакт датчика с объектом измерения при одновременном увеличении площади контакта, для чего можно применять теплопроводные смазочные и адгезионные вещества. С целью уменьшения погрешности саморазогрева предпочтительнее использо­вать высокорезистивные датчики и датчики с низким рабочим напряжением.

Надежность

Надежность — это способность датчика выполнять требуемые функции при со­блюдении определенных условий в течение заданного промежутка времени. Если использовать статистические термины, можно дать следующее определе­ние: надежность — это вероятность того, что устройство будет функционировать без поломок в течение указанного интервала времени или заданного количества циклов. Следует отметить, что надежность не является характеристикой дрей­фа или шума. Она отражает время до выхода устройства из строя (отказа), либо временного, либо постоянного при соблюдении регламентированных условий эксплуатации.

Несмотря на то, что надежность является очень важной характеристикой, она редко указывается производителями датчиков. Возможно, причина этого заключается в отсутствии общепринятых способов ее измерения. В США для многих электронных приборов в качестве способа определения эксплуатацион­ной надежности применяется процедура вычисления среднего времени между отказами (СВМО), описанная в стандарте MIL-HDBK-217. Эта процедура ос­нована на определении СВМО всего устройства после вычисления СВМО его отдельных элементов, при этом необходимо учитывать влияние внешних фак­торов: температуры, давления, механических напряжений, степени экраниро­вания и т.д. К сожалению, процедура нахождения СВМО не позволяет оценить надежность напрямую, и такую характеристику трудно применять на практике. Поэтому часто для определения надежности датчиков их подвергают квалифи­кационным испытаниям, которые проводятся в наихудших условиях. Напри-



2.18. Надежность


мер, датчики заставляют непрерывно работать при максимальной рабочей тем­пературе в течение 1000 часов (эта методика описана в стандарте MIL-STD-883). Но этот метод не учитывает ситуации резких изменений внешних условий, на­пример, быстрого повышения температуры. Он имитирует работу датчика в модели реального окружения, но при этом стремится сжать годы в недели. Пе­ред такими квалификационными испытаниями стоят три задачи: оценка СВМО, определение самого уязвимого места конструкции (места первой поломки) для последующего усовершенствования датчика и нахождение эксплуатационного срока жизни всей системы.

Другим возможным способом «ускоренного старения» является использо­вание той же самой совокупности параметров, что и в реальных режимах эксплу­атации, включая максимальную нагрузку и циклы включения/выключения, но проверку системы проводить в расширенных диапазонах окружающих условий (по сравнению с регламентированными в паспортных данных). При этом допус­кается, чтобы рабочие характеристики датчиков выходили за пределы, указан­ные в их описаниях, но в нормальных условиях эксплуатации они должны воз­вращаться к требуемым значениям. Например, если в документации говорит­ся, что датчик должен работать при температуре, не превышающей 50°С, и наи­большей относительной влажности 85% при максимальном рабочем напряже­нии +15 В, его следует тестировать в цикличном режиме при температуре 100°С, относительной влажности 99% и напряжении +18 В. Для оценки количества циклов («) можег применяться следующая эмпирическая формула, предложен­ная в Sandstrand Aerospace, (Rockford, IL) и Interpoint Corp. (Redmond, WA) [1]:

 


 

 

где Nприблизительное количество циклов за весь эксплуатационный период, максимально возможная флуктуация температуры,

- максимальная флуктуация температуры, зафиксированная во время тестирования. Например, пусть нормальная рабочая температура датчика равна 25°С, максимальная рабочая температура, указанная в описании, составляет 50°С, тестирование проводилось при температуре 100°С. Также было оценено, что датчик за период своей эксплуа­тации (допустим, 10 лет) подвергается 20000 рабочим циклам, тогда количество тестовых циклов, определенное по формуле (2.26), составит:

 


 

 

Это значит, что для тестирования, моделирующего весь срок эксплуатации, прове­денного при вышеуказанных условиях, потребуется 1300 циклов вместо 20000. Следует отметить, что коэффициент 2.5 получен для мест соединения припоем, поскольку именно эти элементы наиболее подвержены выходу из строя. Но неко­торые датчики не имеют паянных соединений, а элементы других устройств обла­дают более высоким коэффициентом, чем 2.5 (например, соединения при помощи



Глава 2. Характеристики датчиков


электропроводных эпоксидных смол), поэтому на практике этот коэффициент мо­жет либо слегка снижаться, либо слегка увеличиваться. В результате тестирования на «ускоренное старение», надежность выражается через вероятность отказов. На­пример, если при проведении тестирования 100 датчиков два из них вышли из строя (при оцененном сроке службы 10 лет), можно утверждать, что надежность данного типа устройств составляет 98% в течение первых 10 лет их эксплуатации. Датчик, в зависимости от области применения, может подвергаться воздей­ствию и других факторов окружающей среды, которые потенциально могут менять его рабочие характеристики или помогать обнаруживать скрытые дефекты. Поэто­му иногда применяются следующие виды дополнительных испытаний:

• Тестирование при высокой температуре и высокой влажности при макси­мальном напряжении питания. Например, датчик заставляют работать при макси­мально допустимой температуре и относительной влажности 85-90% в течение 500 часов. Такое тестирование является очень полезным для обнаружения загрязнений и оценки целостности корпусов устройств. Срок службы датчиков часто определя­ется по тесту ускоренного старения, проводимого при температуре 85°С и относи­тельной влажности 85%. Такую проверку часто называют «тестированием 85-85».

• Для моделирования неблагоприятных условий окружающей среды при про­верке надежности соединений: проводных, клеевых и т.п., датчики часто подверга­ются воздействию механических ударов и вибрациям. Для получения высоких зна­чений ускорений моделируется падение датчика. Часто требуется проводить такие испытания относительно разных осей устройства. Частота гармонических колеба­ний, прикладываемых к датчику при вибрационном тестировании, должна изме­няться в интервале, включающем его собственную частоту. В США в оборонной промышленности при проведении механических тестов часто используются мето­ды 2016 и 2056 стандарта 750.

• Для моделирования экстремальных условий хранения и перевозок датчик, как минимум, 1000 часов выдерживается либо при очень высоких (+100°С), либо при очень низких температурах (-40°С). Этот вид тестирования проводится, как правило, на неработающих устройствах. Выбор верхнего и нижнего температурных пределов должен проводится в соответствии с физической природой датчиков. Например, для пироэлектрических TGS датчиков фирмы Philips, характеризуемых точкой Кюри +60°С, эта температура никогда не должна превышать +50°С, что всегда должно быть четко указано на их корпусах.

• Для проверки поведения датчиков при экстремально изменяющихся вне­шних условиях их подвергают воздействию теплового шока или циклических тем­ператур. Например, устройство находится в течение 30 минут в среде с температу­рой -40°С, после чего быстро перемещается на 30 минут в среду с температурой + 100°С и так много раз. Количество таких циклов, как правило, лежит в пределах 100... 1000. Этот тест помогает обнаруживать дефекты разных типов соединений и проверяет целостность корпуса.

• Для моделирования условий морских перевозок датчики могут подвергать­ся воздействию соляных туманов в течение определенного интервала времени (на­пример, 24 часов). Такое тестирование помогает определять устойчивость устройств к коррозии и обнаруживать дефекты корпусов.


Характеристики датчиков, диктуемые условиями их применения

2.19. Характеристики датчиков,
диктуемые условиями их применения

Для возможности применения в различных областях важными становятся следую­щие характеристики датчиков: их конструкция, вес и габариты. Если для датчиков главными параметрами являются точность и надежность, такая характеристика, как стоимость отходит на второй план. Так если устройства предназначены для систем жизнеобеспечения, оборонных комплексов или космических кораблей, их высокая стоимость всегда оправдана предъявляемыми требованиями по точности и надежности. Однако существует ряд других областей применения датчиков, где их стоимость является основополагающей.

Статистическая оценка

В этом мире нет ничего совершенного. Все наши знания о материалах носят весьма приблизительный характер, и, на самом деле, они представляют собой не совсем то, что мы думаем о них. Все станки тоже весьма несовершенны и никогда не про­изводят детали в точном соответствии с чертежами. У всех компонентов любых устройств существует дрейф характерист ик, связанный с окружающими условиями и старением. Внешние помехи могут влиять на рабочие параметры систем и менять их выходные сигналы. Работники также неидеальны, и всегда присутствует челове­ческий фактор. Производители борются за однородность и согласованность техно­логических процессов, но, несмотря на это, ни один из производимых элементов не является совершенным и говорить о значениях их параметров можно только с некоторой степенью определенности. Любые измерительные комплексы состоят из множества компонентов, включая датчики. Поэтому вне зависимости от того, насколько точно проводились исследования, можно говорить лишь о приблизи­тельной оценке значения реальной физической величины, являющейся объектом измерений (т.е. внешним воздействием). Результаты измерений могут рассматри­ваться законченными, только когда они сопровождаются статистической оценкой полученных данных, поскольку никогда не бывает 100% уверенности в точности определенных значений.

В зашумленных условиях показания датчика s' будут отличаться от реального значения внешнего сигнала s на величину ошибки измерения S, которую можно выразить в следующем виде:

 

 

Необходимо всегда четко понимать разницу между погрешностью измерений, ко­торую можно определить при помощи формулы (2.27), и статистической ошибкой результатов. Погрешность измерений можно до некоторой степени снизить за счет корректировки систематических составляющих. Но, несмотря на достигнутую ма­лую величину погрешности, статистическая ошибка при этом может быть очень высокой. В таком случае мы не можем считать результаты измерений достоверны­ми. Другими словами можно сказать, что погрешность измерений — это то, что мы реально получаем во время проведения конкретных измерений, а статистическая ошибка — это то, насколько мы можем поверить полученным результатам.



Глава 2. Характеристики датчиков


Международный Комитет по Мерам и Весам считает, что статистические ошибки можно разделить на две группы, хотя между группами А и Б нет четких границ [2, 3]:

Группа А: погрешности, оцениваемые статистическими методами.

Группа Б: погрешности, оцениваемые другими методами.

Статистическая ошибка типа А обычно определяется по стандартному откло­нению 5, равному положительному квадратному корню из статистически опреде­ленной дисперсии Σ st2, деленной на число измерений υt. Для отдельных компо­нентов стандартная статистическая ошибка ut обычно равна st. Стандартная ошиб­ка показывает вклад каждого компонента в общую статистическую ошибку.

Для оценки дисперсии обычно применяют статистическую обработку ре­зультатов измерений. Для этого методом наименьших квадратов находят урав­нение зависимости, наиболее точно описывающей полученные эксперимен­тальные данные, и определяют отклонения каждого измеренного значения от полученной таким образом осредненной кривой.

Для определения статистической ошибки типа Б обычно используют всю доступную информацию, включающую:

• Все данные, полученные в предыдущих измерениях,

• Знания, полученные из анализа характеристик и поведения аналогичных датчиков, использования подобных материалов и инструментов,

• Спецификации, выданные производителем,

• Данные, полученные в процессе калибровки,

• Статистические данные, полученные из справочников и другой литературы. Для получения более подробной информации, связанной с определением

статистических ошибок измерений, рекомендуем обратиться к специализиро­ванным литературным источникам, например, [4].

После получения оценок всех статистических погрешностей их необходи­мо объединить и определить полную стандартную статистическую ошибку. Это можно сделать при помощи закона распространения статистических погрешно­стей, который заключается в нахождении квадратного корня из суммы квадра­тов всех компонентов статистических ошибок:

 

 

где п — число компонентов полной стандартной статистической ошибки.

В таблице 2.2 приведен пример распределения статистических погрешнос­тей электронного термометра, реализованного на основе термистора, измеряю­щего температуру воды в ванной. При вычислении полной статистической по­грешности по данной схеме необходимо учитывать ошибку каждого компонен­та измерительной цепи: датчика, интерфейсной схемы, экспериментальной ус­тановки и самого объекта измерений. Все это должно быть выполнено для раз­ных условий окружающей среды, включая температуру, влажность, атмосферное давление, колебания в сети питания, шумы при передаче данных, старение и многие другие факторы.


Таблица 2.2.Распределение статистических погрешностей термисторного термометра

 

Источник погрешности Стандартная ошибка(°С) Тип
Калибровка датчика 0 03   Б
Ошибки измерений
Повторяющиеся результаты 0 02   А
Шумы датчика   А
Шумы усилителя 0 005   А
Старение датчика 0 025   Б
Тепловые потери на проводных соединениях   А
Динамические ошибки из-за инерционности датчика 0 005   Б
Температурная нестабильность объекта измерения 0 04   А
Шумы при передаче сигналов   А
Несоответствие передаточной функции 0 02   Б
Дрейф из-за влияния факторов окружающей среды
Эталонного напряжения   А
Резисторов мостовой схемы   А
Диэлектрические потери в конденсаторах 0 005   Б
Цифровое разрешение   А

Несмотря на то, что все конкретные измерения проводились достаточно аккуратно, ни у кого не можег быть уверенности в том, что полученная температура соответствует реальной температуре объекта Стандартная ошибка, равная О 068°С, вовсе не означает, что погрешность измерений не превышает О 068°С Это значение всего лишь соответствует величине стандартного отклонения, и если экспериментатор внимательно проанализирует результаты измерений, он обнаружит, что индивидуальные погрешности могут намного превышать стандартную статистическую ошибку Величина стандартного отклонения позволяет лишь оценить достоверность получаемых результатов

Литература

1 Better reliability via system tests Electron Eng Times 40 41, Aug 19, 1991

2 CIPM B1PM Proc Verb Corn Int Poids et Mesures 49, pp 8-9, No 26, 1981 (in French)

3 ISO Guide to the Expression of Uncertainty m Measurements International Organization for Standardization, Geneva, 1993

4 Taylor, В N and Kuyatt, С E Guidelines for Evaluation and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results NIST Technical Note 1297 Gaithersburg 1994


ГЛАВА 3




©2015 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.