Hur man bygger ett kompakt datainsamlingssystem

Datainsamling (DAQ) är en viktig funktion i en mängd olika forsknings- och ingenjörsverksamheter, från validering och verifiering av konstruktioner till accelererade livstids- och produktionstester, bland mycket annat. De viktigaste delarna i ett datainsamlingssystem är enkla: givare, mätutrustning och programvara, men sedan kan det bli komplicerat.

Systemet kan behöva mäta en mängd olika fysiska fenomen, så det måste vara flexibelt och skalbart, samtidigt som det måste vara robust och tillförlitligt, och kostnaden är alltid en faktor. Därför är det komplicerat att specificera och bygga ett datainsamlingssystem. Om systemet är överspecificerat blir det dyrt och potentiellt besvärligt att använda. Om det inte är tillräckligt specificerat kommer det att vara olämpligt för nuvarande eller framtida uppgifter. För att lösa dilemmat kan konstruktörerna välja ett modulärt tillvägagångssätt som börjar med ett robust, högeffektivt chassi med flera platser för ytterligare bearbetningsprestanda, funktioner och anslutningsalternativ som kan komma att krävas med tiden.

Artikeln granskar prestandamätare för datainsamlingssystem som beställare måste vara medvetna om, inklusive digitalisering av analoga signaler, Nyquists samplingsteorem och vikning, ingångsintervall, samplingsfrekvenser och multiplexerad kontra samtidig sampling. Därefter presenteras ett modulärt tillvägagångssätt som bygger på ett CompactDAQ-chassi från National Instruments, analoga och digitala I/O-moduler och programvarukomponenter, inklusive val av utvecklingsmiljö, drivrutiner och verktyg för analys och rapportering.

Krav på datainsamling och prestandamätning

Som tidigare nämnts, omfattar datainsamling på grundläggande nivå, givare, signalbehandling, analog-till-digitalomvandlare (ADC), processorer och tillhörande programvara (figur 1). Konstruktörernas uppgift är att matcha systemelementen med det som ska mätas och analyseras samtidigt som de begränsar kostnaden och installationstid.

Figur 1: datainsamlingssystem bestående av givare, mätningsenheter för datainsamling som tillhandahåller signalbehandling och datakonvertering samt datorresurser som omfattar drivrutiner och programvara. (Bildkälla: NI)

För att matcha elementen är det viktigt att förstå att precision, signalamplitud och signalfrekvens är de grundläggande parametrarna i ett datainsamlingssystem. Dessa betecknar mätningens upplösning, område och hastighet. I många tillämpningar är upplösningen den viktigaste faktorn. Upplösningen definierar antalet tillgängliga mätvärden. Till exempel kan en enhet med 3-bitars upplösning mäta 8 möjliga värden (2³), medan en enhet med 6-bitars upplösning kan mäta 64 (2⁶) möjliga värden (figur 2). Högre upplösning ger mätningar som mer exakt återspeglar signalen.

Figur 2: Noggrannheten i en datainsamlingsenhet är en del av upplösningen; en datainsamlingsenhet med 6-bitars upplösning ger 8 gånger så mycket information (8 gånger så exakt) som en enhet med 3-bitars upplösning. (Bildkälla: NI)

En given ADC är inställd på att mäta över ett visst ingångsintervall, t.ex. ±10 V, och upplösningen för datainsamlingsenheten gäller för det totala intervallet. Om en mätning görs inom ett mindre område, t.ex. ±2 V, blir resultatet en mätning med en decimal (i det här fallet ca 20 %) av datainsamlingsenhetens specificerade upplösning (figur 3). Detta problem kan lösas genom att använda en datainsamlingsenhet med valbara ingångsintervall. Vanliga ingångsintervall är ±10 V, ±5 V, ±1 V och ±0,2 V. Om man skalar inmatningsområdet för att anpassa det till signalområdet får man en mätning av högre kvalitet.

Figur 3: Användning av en datainsamlingsenhet med 3-bitars upplösning och ett intervall på ±10 V (röda linjer till vänster och gula streckade linjer överst respektive underst i området) för att mäta en signal på ±2 V (vit sinusvåg) leder till en betydande förlust av noggrannhet. (Bildkälla: NI)

Samplingsfrekvens, Nyquist och översampling

Samplingsfrekvensen är den hastighet med vilken ADC:n omvandlar den analoga ingången till digitala data. Samplingsfrekvens och upplösning kan vara omvänt korrelerade. Högre samplingsfrekvenser är ofta möjliga endast genom att minska antalet bitar i upplösningen, eftersom en högre frekvens ger ADC:n mindre tid att digitalisera signalen. Därför är det viktigt att optimera samplingsfrekvensen.

Nyquists samplingsteorem är till hjälp här: Den konstaterar att en samplingsfrekvens, f_s, som överstiger den dubbla maximala signalfrekvensen kommer att resultera i en exakt mätning av frekvensen hos den ursprungliga signalen. Detta kallas Nyquist-frekvensen, f_N. För att mäta formen och frekvensen exakt hos den ursprungliga signalen krävs enligt Nyquist-teoremet att f_s är 5-10 gånger den maximala signalfrekvensen. Att använda en samplingsfrekvens som är högre än f_N kallas översampling.

Förutom att förstå f_N är vikning och spökbilder utmaningar som måste hanteras när man optimerar f_s. Vikning är en effekt som orsakar en störning av spektrumet hos en samplad signal på grund av att samplingsfrekvensen är för låg för att fånga det högfrekventa innehållet på ett korrekt sätt. Översampling kan eliminera vikning. Översampling är även användbart för att fånga snabba signalflanker, engångshändelser och transienter. Men, om f_s är för hög kan dock ett fenomen som kallas spökbilder uppstå vid multiplexerad sampling.

Vid höga multiplexerade samplingsfrekvenser blir nedsläckningstid för varje ingångskanal en faktor. Spökbilder uppstår när samplingsfrekvensen överstiger datainsamlingsenhetens nedsläckningstid. Då störs signalerna på intilliggande kanaler, vilket leder till spökbilder och felaktiga mätningar (figur 4).

Figur 4: Till vänster är samplingsfrekvensen tillräckligt låg för att möjliggöra en ordentlig nedsläckning mellan mätningarna på kanal 0 (röd) och 1 (blå). Till höger uppstår spökbilder eftersom samplingsfrekvensen är för hög och kanal 0 påverkar mätningen på kanal 1. (Bildkälla: NI)

Den effektiva samplingsfrekvensen för en datainsamlingsenhet påverkas av valet av en simultan eller multiplexerad arkitektur. Simultansampling använder en ADC per ingångskanal och ger full samplingsfrekvens på alla kanaler, oberoende av antalet kanaler (figur 5).

Simultansampling gör det möjligt att samla in flera samplingar samtidigt. En simultan arkitektur är relativt dyr och omfattar fler komponenter, vilket kan begränsa antalet tillgängliga kanaler i en enda mätutrustning. I en multiplexerad arkitektur används en multiplexer (mux) för att dela en enda ADC mellan alla kanaler, vilket minskar den maximala hastighet som är tillgänglig för varje kanal. Samplingarna samlas in i serie med fördröjningar mellan kanalerna. Multiplexerade arkitekturer kostar mindre och kan resultera i en datainsamlingsenhet med högre kanaltäthet.

Figur 5: Simultansampling ger full datahastighet på alla kanaler, medan den fulla samplingshastigheten vid multiplexerad sampling, delas mellan alla kanaler. Något som medför en lägre hastighet per kanal. (Bildkälla: NI)

Att bygga ett kompakt datainsamlingssystem

Det första steget i konstruktionen av ett datainsamlingssystem är att välja ett CompactDAQ-chassi. Chassit finns med olika kommunikationsbussar, inklusive PCI och PCI Express (PCIe), höghastighets-USB, PXI och PXI Express (PXIe) och Ethernet 2.0, och från en till 14 platser för NI:s I/O-moduler i C-serien. 781156-01 har till exempel åtta kortplatser och ett USB 2.0-gränssnitt (figur 6). Ytterligare mättyper och kanaler kan läggas till i systemet genom att moduler enkelt kopplas in. Alla moduler upptäcks automatiskt och synkroniseras med klockan i chassits bakplan.

Figur 6: CompactDAQ-chassit 781156-01 har åtta platser och ett USB 2.0 High-Speed-gränssnitt. (Bildkälla: NI)

Kommunikationsbussen är en viktig del av chassits specifikation (tabell 1). De 60 Mbit/s som USB levererar är tillräckligt för de flesta tillämpningar och USB har god flexibilitet och mobilitet. Ethernet kan stödja längre kabelavstånd och distribuerade datainsamlingssystem i fysiskt stora tillämpningar. PCI- och PCIe-bussar gör det möjligt att ansluta enheter till en stationär dator för dataloggning och analys. PXI- och PXIe-bussarna liknar PCI och PCIe, men erbjuder överlägsna synkroniseringsfunktioner som gör det möjligt att slå samman och jämföra stora mängder data.

Tabell 1: Val av kommunikationsbuss för datainsamling är en viktig del av valet av chassi. Bussen bör anpassas till de nödvändiga dataöverföringshastigheterna, avstånden och behovet av mobilitet. (Bildkälla: NI)

När chassit väl har valts kan konstruktörerna välja mellan över 60 moduler i C-serien för mät-, styr- och kommunikationstillämpningar. Det finns moduler i C-serien som kan anslutas till praktiskt taget alla givare och bussar som möjliggör mätningar med hög noggrannhet och uppfyller kraven för datainsamling och styrtillämpningar (figur 7). Dessa moduler som kan bytas under drift, har mätningsspecifik signalbehandling för att filtrera bort störningar och isolera data, analog-till-digitalomvandling samt en mängd olika ingångskontakter.

Figur 7: Moduler i C-serien har ett gemensamt format, kan anslutas under drift till alla CompactDAQ-chassin och finns med en mängd olika ingångskontakter för att passa behoven i många olika tillämpningar. (Bildkälla: NI)

Moduler i C-serien kan användas för många datainsamlings- och styrfunktioner, inklusive:

• Analoga ingångsmoduler har upp till 16 kanaler för anslutning till spänning, ström och vanliga givare för mätning av temperatur, ljud, belastning, tryck, last, vibrationer med mera.
  • NI 9239 är en analog ingångsmodul med fyra kanaler för allmänna ändamål. Respektive kanal har ett mätområde på ±10 V med 24 bitars upplösning och samplar 50 kS/s data vid maximal samplingsfrekvens.
• Analoga utgångsmoduler finns med 2, 4 eller 16 kanaler och kan användas för att generera spänningssignaler och styra industriella strömdrivna ställdon.
  • NI 9263 är en analog utgångsmodul med fyra kanaler som har NIST-spårbar kalibrering (National Institute of Standards and Testing) samt överspänningsskydd, kortslutningsskydd, snabb svängningshastighet och hög noggrannhet.
• Digitala in- och utgångsmoduler kan användas för att generera och läsa digitala signaler. Digitala ingångsmoduler finns med 4, 6, 8, 16 eller 32 kanaler, utgångs- och dubbelriktade moduler finns med 8, 16 eller 32 kanaler.
  • NI 9423 är en digital ingångsmodul med åtta kanaler som är kompatibel med 24 V-signaler och är utformad för att fungera med industriella logiknivåer och signaler för direkt anslutning till en rad industriella strömbrytare, omvandlare, givare och andra enheter.
  • NI 9472 är en digital utgångsmodul med åtta kanaler som är kompatibel med signaler på 6 till 30 V och kan anslutas direkt till en mängd olika industriella enheter, t.ex. ställdon, reläer och motorer.

Programintegration

Det sista steget i konstruktionen av ett kompakt datainsamlingssystem är programmet. Programmeringsgränssnittet (API) för NI-DAQmx fungerar direkt med en mängd olika utvecklingsalternativ, inklusive LabVIEW, C, C# och Python. API:et stöder sömlös drift på alla NI:s datainsamlingsenheter och minimerar arbete med omkonstruktioner vid uppgraderingar eller ändringar av hårdvara, och inkluderar tillgång till dokumentation, hjälpfiler och många färdiga programexempel för att få igång utvecklingen av tillämpningar.

Utvecklarna kan välja vilken nivå av programmering som krävs för varje projekt (figur 8). Programvaran FlexLogger för dataloggning ger en intuitiv givarfokuserad konfigurationsutvecklingsmiljö som kan integreras med NI:s LabVIEW för anpassad analys. Användningen av LabVIEW ger möjlighet att konfigurera maskinvaran med hjälp av interaktiva analyspaneler eller en komplett programmeringsmiljö. Avancerade utvecklare kan använda de flesta programmeringsspråk för att skapa ett gränssnitt direkt mot DAQmx API för anpassning och prestanda.

Figur 8: Ett flödesschema för val av datainsamlingsprogram som visar hur utvecklare kan välja vilken nivå av programmering de ha för respektive projekt. (Bildkälla: NI)

Sammanfattning

Att utforma ett datainsamlingssystem kan vara en komplicerad uppgift om man börjar från noll. Givare, signalbehandling, bearbetning, I/O och program måste klara av uppgiften samtidigt som de kan ändras och uppgraderas med tiden. Istället för att sy ihop elementen kan utvecklare använda sig av ett modulärt tillvägagångssätt för att snabbt och effektivt utforma ett kompakt datainsamlingssystem med givare, hårdvara och program, som alla kan bytas ut med tiden när kraven på tillämpningen förändras.

Dessutom stöder metoden i artikeln olika kommunikationsbussar, inklusive PCI och PCIe, High-Speed USB, PXI och PXIe samt Ethernet 2.0 för att uppfylla specifika systemkrav. Den använder moduler som kan bytas under drift för att tillhandahålla mätningsspecifik signalbehandling för att filtrera bort störningar och isolera data, analog-till-digitalomvandling och ett urval av ingångskontakter. Den är även flexibel och kan integreras med olika mätprogram, inklusive LabVIEW, C, C# och Python.

Rekommenderad läsning

1. Hur man utformar ett allmänt datainsamlingssystem med flera kanaler