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Aprenda un método para analizar datos de un sistema de sensor de precisión personalizado, traduciendo los datos del sensor en información de medición de ruido utilizable.

Recientemente, diseñé un subsistema de inclinómetros de alta precisión que es tan sensible a las fuerzas ambientales que necesitaba una carcasa personalizada en una losa de granito para funcionar correctamente.

A lo largo del proceso de diseño, he presentado la lista de materiales, el esquema, el diseño de la PCB, el diseño de la carcasa y el firmware. También he pasado por una fase de prueba y medición para caracterizar el ruido que genera la placa.

Mi último paso en este proceso es analizar los datos que puedo recopilar de mi subsistema. Este artículo analiza los datos capturados fuera del tablero y muestra cómo elegí visualizar los datos.

El PCB acabado personalizado

Si desea obtener más información sobre el resto del proyecto, consulte los enlaces a continuación:

Análisis de los datos

El LTC2380IDE-24, el El convertidor analógico a digital de registro de aproximación (SAR) sucesivo (ADC) que elegí usar en mi diseño, tiene un promedio de datos integrado que es fácil de implementar. Los resultados de la conversión se guardan en la memoria interna y se combinan con los resultados anteriores hasta que se produce una transacción SPI.

Para promediar dos resultados, alterne el pin CNV a la lógica alta dos veces antes de leer los datos. Para promediar 65,535 resultados, alterne el pin de la CNV 65,535 veces antes de leer los datos.

Los datos que produce el sensor tienen una longitud de 40 bits: 24 bits para la lectura del sensor y 16 bits para indicar cuántas muestras se promediaron (tenga en cuenta que el conteo está indexado a 0, es decir, un valor de 0 indica que se promedió 1 muestra, a el valor de 1 indica que se promediaron 2 muestras, y así sucesivamente). Si observa el archivo de datos adjunto al final de este documento, notará que agregué 16 bits adicionales a los datos para rastrear el número de medición (estos números no se usaron en el análisis).

Transferí los datos desde el PCB como secuencias de ASCII "0" y "1" y los procesé en la computadora con Mathematica. Los primeros 24 bits se convirtieron a notación decimal y se multiplicaron por un factor de escala de $$ frac {15 °} {2 ^ {23}}% 0 $$. Los siguientes 16 bits se convirtieron a un número decimal y aparecen entre paréntesis en el lado izquierdo del pie de página de cada gráfico siguiente como el número de mediciones repetidas. Cada ensayo consistió en 1023 muestras, y cada muestra consistió en n lecturas promedio (1,2,4,8, …, 32768).

Todos los ensayos se realizaron de forma consecutiva en una única ejecución sin una pausa significativa entre las mediciones.

Cada prueba se presenta con el mismo conjunto de gráficos y cálculos. La media y la desviación estándar se calculan para los datos sin procesar y se utilizan para crear una función de densidad de probabilidad. Los datos sin procesar se agrupan en contenedores y también se muestran en un histograma. Un diagrama de dispersión muestra los puntos de datos después del procesamiento a través de un filtro de Promedio Móvil de N-tap (FIR). Finalmente, los triángulos de colores se utilizan para indicar el máximo, la media + la desviación estándar, la media, la media – desviación estándar y los puntos de datos mínimos en tres escalas diferentes (100%, 1%, 0.01%).

Primero echaremos un vistazo a los datos y luego discutiremos la importancia de los resultados.

Conclusión

Quizás mi inclinómetro no era tan preciso como quería, pero el hecho es que creé un subsistema que ofrece más precisión de la que nunca necesitaría: puedo medir una inclinación de hasta una centésima de grado y saber que la diferencia entre el valor medido y el valor real es despreciable. En este momento no tengo planes de construir, ajustar o caracterizar nada que necesite más precisión que eso.

¿Tiene algún proyecto o sistema que pueda beneficiarse de un diseño de inclinómetro de alta precisión como este? ¿Hay alguna característica o capacidad que le gustaría ver agregada a este subsistema? Siéntase libre de compartir sus pensamientos en la sección de comentarios a continuación.

Todos los conjuntos de datos se muestran a continuación: