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2018年01月17日 | 仪器带宽对测量结果的影响分析

2018-01-17 来源:互联网

    工程师们在调试的过程中,会经常发现,同一个信号用不同的设备测试,结果往往会有些差别。到底哪一个结果才是准确的?我们要科学的选用设备进行测试,不要被错误的结果“蒙骗”了。


  不同的测试设备都有典型的应用场合和测量范围,之所以会出现测量结果不一致的情况,往往和测试设备本身的参数特性有关系,其中很关键的一个指标就是仪器的带宽。带宽不同的仪器,哪怕测试相同的信号,测试结果往往也都不同。


  首先我们来看看仪器测量带宽是什么。仪器的测量带宽简单而言就是仪器能够测试的频率范围,我们将信号幅值衰减到-3dB的频率点称为带宽截止频率点,即在输入某一频率正弦波,测量到的幅度衰减为实际幅度的70.7%时,该频率点称为带宽,如下图所示。

  

  不同测量仪器,其带宽都不相同。原因有很多,有些是产品应用和测试对象决定的,比如某些测试应用,用不到很高的带宽,或者信号频率比较固定,测试也有对应的标准,如我们常见的电能质量分析仪,其主要针对电网信号做测量,而电网的信号频率就是50Hz/60Hz,因此专用的电能质量分析仪的带宽往往也在这个范围。又比如示波器,示波器的带宽往往非常大,市场上常用的带宽一般有200MHz、350MHz、500MHz,高频应用还会用到1GHz以上的带宽。因为示波器常用来捕获时间很快的信号,并且要求能完整的还原波形形状,所以带宽必须很高才能实现功能。

  

  还有一些仪器是因为产品定位不同或者本身的技术瓶颈问题,带宽也各有差异。如功率分析仪、功率计、电参数表等。功率分析仪作为高端测量仪器,一般为高精度高带宽,带宽可以到2MHz甚至5MHz;功率计更多用于产品的检测和生产测试,所以带宽会相对低一些,一般在100KHz~500KHz;而电参数表多数用于低端应用产品,带宽一般不超过50KHz。

  

  带宽的不同对测试结果而言到底有什么样的影响呢?下面我们看一个实际测试案例,在某LED测试现场,用两台带宽不同的功率计测试LED驱动的输入(市电工频50Hz)电参数,包括电压、电流、功率、功率因数等,测试结果如下图所示:

  

  从图中可以看到,两台设备测试的电压、有功功率基本一致,但是功率因素确相差很大。而功率因数的计算跟无功功率有非常密切的关系,因此可以判断两台设备测试的无功功率肯定有相差。两台设备的标称的基本精度都一样,但带宽却相差很大。致远电子的PA310带宽为300KHz,而另一台设备的带宽只有5KHz,LED驱动模块的工作原理为开关输出,因此必然会有高频的信号引入,带宽低的设备测试不到高频信号,因此测试结果也就与带宽高的设备相差甚远。


  为了验证测试结果确实是带宽引起的,我们对PA310进行了线路滤波器的设置,打开了一个5.5KHz的线路滤波器,而后对比两台测试的功率因素,结果两台设备的功率因素确实一致,这也就证明了带宽确实是影响测试结果的重要因素。


  看到这里,有人会问,带宽是否越高越好,其实带宽也并不是越高越好,因为带宽越高,引入的高频信号也就越多,很多高频信号对测试结果会造成负面影响,这也不是我们所希望的。但是仪器的测试带宽一定要能满足被测设备的频率范围,否则测试不到真实信号,掩耳盗铃,最终也是错误的结论。

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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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