이 시스템은 기존의 자동화, 정밀 제조 및 카운트리스 일상 기술을 사용하여 현대 자동화의 백본을 형성합니다. 따라서, 이러한 시스템은 측정, 비교, 그리고 원하는 출력을 유지하기 위해 측정의 연속 사이클에 의존합니다. 이 사이클의 핵심은 전기 신호로 물리적 현상을 변환하는 센서입니다. 센서의 정확도는 시스템의 일관성을 정확하게 결정하는 것입니다. 센서의 정확도는 센서의 정확성을 결정하고, 모든 반복성에 대한 반복성, 그리고 가장 신뢰할 수있는 성능의 영향을 미칠 수 있습니다. 센서의 정확성은, 신뢰성이 가장 신뢰할 수있는 성능, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성, 신뢰성을 보장하는 것입니다.

휴관 루프 시스템이란?

또한 피드백 제어 시스템으로 알려진 폐쇄 루프 시스템은, 지속적으로 원하는 참조 (설정)에 실제 출력을 비교하고 차이를 최소화하기 위해 입력을 조정합니다. 이것은 피드백없이 작동 개방 루프 시스템에 대비하여 있습니다. 닫힌 루프 시스템의 기본 구성 요소는 다음과 같습니다.

  • Sensor: 출력 변수를 측정합니다(예: 온도, 압력, 위치, 속도) 신호로 변환합니다.
  • Controller:]는 setpoint에 측정값을 비교하고 보정 신호를 계산합니다 (예: PID 알고리즘).
  • Actuator: 프로세스에 대한 수정을 적용한다 (예: 모터, 밸브, 히터).
  • Process: 제어되는 물리적 시스템.

일반적인 일상적인 예로는 룸 보온장치 (감지기: 온도계; 컨트롤러: 보온장치 논리; 액추에이터: 로 또는 AC), 자동 크루즈 컨트롤 (감지기: 속도계; 컨트롤러: ECU; 액추에이터: 스로틀), 산업 밸브 위치 (감지기: 전위계; 컨트롤러: PLC; 액추에이터: 공압 또는 전기 모터). defining 기능은 피드백 루프입니다: 센서의 데이터는 직접 컨트롤러의 결정에 영향을 미치는. 자기 교정 메커니즘.

폐쇄 루프 제어 이론으로 더 깊은 다이빙을 위해, ]국어 인스트럭터 가이드는 폐쇄 루프 제어 우수한 기반 자료를 제공합니다.

센서 정확도의 중요성

센서 정확도는 측정된 수량 값과 measurand의 진정한 수량 값 사이의 계약의 가깝기로 정의됩니다. 폐쇄 루프 시스템에서 정확도는 데이터 시트에 대한 사양이 아니라 제어 품질의 직접 결정체입니다. 높은 센서 정확도는 컨트롤러가 올바른 조정을 만들기 위해 그것을 허용하는 프로세스의 충실한 표현을받습니다. 정확성이 좋지 않을 때 컨트롤러는 과도한, undercorrect, 또는 oscillate를 얻을 수 있습니다.

  • Increased settling time: 시스템은 더 길게 도달하고 설정점에 안정화합니다.
  • Steady-state error: 측정된 출력과 setpoint 사이의 영구 오프셋.
  • Instability: 극단적인 경우에, 체계는, 한계 주기 또는 런웨이 상태를 일으키는 원인이 되는 불안정한, 일 수 있습니다.
  • Wasted energy and materials: Inefficient control은 높은 운영 비용으로 직접 번역합니다.
  • 제품 품질: 제조, 정밀 센서의 내열 부품 및 스크랩 증가.

반응을 위한 정확한 온도를 유지해야 하는 화학 반응기를 고려하십시오. ±0.5°C의 정확도를 가진 온도 감지기는 수락가능할지도 모르지만, 시간이 지남에 ±5°C에 편류하는 감지기는 촉매로 실패하는 반응을 일으킬 수 있었습니다. , 외과 로봇에서, 마이크로미터의 순서에 감지기 정확도는 안전한 가동을 위해 근본적입니다. 불균형의 비용은 달러에서 뿐만 아니라 안전과 신뢰성에서 측정됩니다.

Factors는 센서 정확도를

센서 정확도에 영향을 미치는 것은 첫 단계가 mitigating 오류를 향해 있습니다. 주요 요인은 다음과 같습니다.

학회소개

캘리브레이션은 알려진 표준에 대한 센서의 출력을 비교하고 탈선을 최소화하기 위해 조정하는 프로세스입니다. 최고 품질의 센서는 주기적인 재채정을 필요로하며, 시간이 지남에 따라 자연스럽게 드리프트합니다. 교정 간격은 센서 유형, 운영 환경 및 필요한 정확도에 달려 있습니다. 예를 들어, 열악한 산업 환경에서의 압력 송신기는 3 ~ 6 개월마다 재채정이 필요할 수 있으며, 실험실 등급 악기는 1 년 이상 갈 수 있습니다.

환경 조건

센서는 센서의 수명을 연장하는 데 필요한 모든 센서를 사용합니다. 센서는 센서의 온도를 측정하고, 온도 변화가 열팽창 또는 수축을 유발할 수 있습니다. 습도는 정전 센서에 영향을 주거나 부식을 일으킬 수 있습니다. 주변 모터 또는 무선 장치에서 전자기 간섭 (EMI)은 센서 신호에 소음을 주입하고 정확도를 줄 수 있습니다. 기계적 진동, 충격 및 화학 물질에 노출은 또한 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 시스템 디자이너는 센서를 선택할 때 예상되는 환경 봉투에 대해 고려해야 합니다.

센서 품질 및 디자인

센서는 모든 센서가 동일하게 생성되지 않습니다. 센서의 고유한 정확도는 설계, 재료 및 제조 허용 오차에 의해 결정됩니다. 예를 들어, 고급 백금 저항 온도 검출기 (RTD)에는 ±0.1°C의 전형적인 정확도가 있으며, 저비용 감열기가 ±0.5°C 또는 악화 될 수 있습니다. 통합 신호 조절이 가능한 디지털 센서는 소음 픽업 및 비선형성을 최소화하기 때문에 아날로그 센서를 종종 측정합니다. 그러나 디지털 센서는 또한 퀀텀-디지털 방식으로 측정을 도입합니다. (D)

효고현

모든 센서는 시간이 지남에 따라 무해한 정도를 경험합니다. 드리프트는 센서의 출력에 대한 그라데이션 변화로서, 종종 재료 노화, 화학적 변화로 인해 감지 요소 또는 기계적 마모. 예를 들어, 스트레인 게이지 로드 셀은 에폭시 보세 나이로 감도를 잃습니다. 마찬가지로, pH 전극은 유리 막이 오염되어 집니다. 예측 유지 보수 및 일반 재조합은 기본 대책입니다.

소음 및 해결

소음은 측정한 변하기 쉬운과 관련되지 않는 감지기 산출에 있는 무작위 동요입니다. 그것은 내부 근원 (Johnson 소음, 탄 소음) 또는 외부 근원 (EMI, 지상 반복)에서 온 수 있습니다. 해결책은 감지기가 검출할 수 있는 measurand에 있는 가장 작은 변화에 나타납니다. 고해상은 고정확도를 보장하지 않으며, 그러나 낮은 해결책은 체계가 작은 변화에 반응할 수 없기 때문에 정확도를 제한할 수 있습니다. (하드웨어 또는 소프트웨어)는 소음을 감소시킬 수 있고 그러나 단계 지연을 소개할지도 모릅니다.

선형성 및 Hysteresis

선형성 센서의 출력 대를 닫는 방법을 설명합니다. 입력 관계는 직선 라인에 있습니다. 비선형 센서는 컨트롤러 (예, 검색 테이블)에서 수정이 필요합니다. Hysteresis는 입력이 증가하는 대의 값에 접근 할 때 출력의 차이입니다. 감소 방향. 두 비선형과 hysteresis는 특징이 있어야하는 오류를 소개하고 보상합니다.

측정 및 임파 측정 센서 정확도

센서 정확도를 향상시키기 위해 선택, 설치, 교정 및 신호 처리에 걸쳐 다층의 노력입니다.

센서 선택

센서를 선택하면 시스템의 요구 사항을 합리적인 마진으로 초과하는 정확도 사양을 가진 센서를 선택합니다. 총 오류 예산을 고려하십시오. 센서 자체, 신호 조절, ADC, 배선 및 환경의 기여를 포함합니다. 예를 들어, 프로세스가 ± 0.5 °C 내에서 온도 제어를 필요로하면 예상 작동 조건에서 ±0.1°C의 정확도를 가진 센서를 선택하십시오. Omega Engineering Guide on sensor Accuracy]는 사양의 도움이 필요한 개요를 제공합니다.

교정 모범 사례

제조업체 권고 및 역사적인 편류 데이터를 기반으로 한 교정 일정을 수립하십시오. 사내 교정을 위해 추적 가능한 표준 (예 : NIST-traceable references)를 사용하거나 공인 실험실에 센서를 보냅니다. 중요한 응용 분야의 경우 시스템 작동 (예 : 알려진 온도 블록)의 참조 센서를 사용하여 인라인 교정을 고려하십시오. 문서 모든 교정 결과를 추적하는 것은 편류 추세를 추적합니다.

신호조정 및 필터링

이 시스템은 EMI를 감소시키기 위해 보호된 트위스트 페어 배선을 사용하여 제어기에 도달하기 전에 손상된 경우 좋은 센서 신호가 가치가 있습니다. 일반적인 모드 소음을 거부하기 위해 차폐된 트위스트 페어 배선을 사용하십시오. 시스템 동적 (Nyquist criterion)을 캡처하는 비율이 높은 샘플은 디지털 필터링 (예 : 이동 평균, 낮은 패스 필터)을 적용하여 소음을 줄일 수 있습니다. 그러나 필터 지연이 너무 많이 들지 않으면 필터의 반복이 훨씬 닫힐 수 있습니다.

중복 및 센서 융합

센서 고장이나 무인비가 없는 응용 분야에서 여러 번의 중복 센서를 사용합니다. 가장 간단한 접근법은 대부분의 구팅(3 개의 센서가 불멸되면, 아웃리터가 무시됩니다)입니다. Kalman 필터를 사용하거나 다른 센서 유형(예: 가속도계 및 지이스코프)에서 데이터를 결합하는 경량화 기술을 사용합니다. 또한, 온라인 자동 교정을 가능하게 하며, 한 센서가 일시적으로 다른 센서와 비교할 때, 오프라인 센서가 다른 센서와 비교할 수 있습니다.

Digital vs. 아날로그 센서

I2C, SPI에 대한 가치를 출력하는 디지털 센서는 종종 내장 온도 보상, 선형화 및 소음 감소를 포함 할 수 있습니다. 그들은 시스템 설계를 단순화하고 센서 요소에 가까운 아날로그 - 디지털 변환을 이동하여 전반적인 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나, 그들은 또한 제한 된 독서와 제한된 샘플 속도를 소개합니다. 아날로그 센서 (0-10V, 4-20mA)는 소음에 더 취약하지만 외부 ADC의 매우 높은 속도로 샘플 수 있습니다. 시스템의 선택은 요구 사항에 따라 달라집니다.

다른 닫히는 반복 신청에 있는 감지기 정확도

산업 자동화

공장에서는, 닫히는 반복 통제는 온도, 압력, 교류, 수준 및 위치를 위해 사용됩니다. 감지기는 가혹한 조건 (dirt, 진동, 극단적인 온도)를 저항해야 합니다. 정확도 필요조건은 다를 수 있습니다: 대량 화학물질을 위한 탱크 수준 감지기는 ±1% 정확도만 필요로 할지도 모르지만, 정밀도 CNC 스핀들 위치 감지기는 ±1 미크론을 요구할지도 모릅니다. 일정한 정비 및 재조립은 표준 연습입니다. 많은 현대 감지기는 통신수가 편류 또는 손상을 경고하는 각자 진단 특징을 포함합니다.

자동차 시스템

현대 차량에는 닫히는 반복 체계의 수십를 포함합니다: 엔진 관리 (옥소 감지기, 대량 기류 감지기), 반대로 자물쇠 제동 (휠 속도 감지기), 전자 안정성 통제 (야로 비율 감지기) 및 순항 통제 (속도 감지기). 이 감지기의 정확도는 연료 효율, 안전 및 방출에 영향을 줍니다. 예를 들면, 배기에 있는 산소 감지기는 촉매 변환기를 능률적으로 유지하기 위하여 공기 연료 비율을 정확하게 측정해야 합니다; 1% 과실은 크게 증가할 수 있습니다.

항공 및 방위

항공기 및 우주선에서 센서 정확도는 삶과 죽음의 문제입니다. 가속도와 자이로스코프를 사용하여 무력 측정 단위 (IMUs)는 깊은 공간에서 외부 참조가 없기 때문에 매우 낮은 편류가 있어야합니다. 시간이 지남에 따라 작 오류가 축적되어 탐색 오류가 발생합니다. 과다 센서 어레이 및 Kalman 필터링은 표준입니다. NASA Airborne Science Program]은 항공기의 정확도를 측정하는 방법을 제공합니다.

의료 기기

폐쇄 루프 의료 기기에는 인슐린 펌프 (글루코스 센서 피드백), 벤 터 (압력 / 유량 센서) 및 환자 모니터링 시스템이 포함됩니다. 오류가 직접적으로 유해 할 수 있기 때문에 정확도 요구 사항은 매우 단단합니다. 의료 센서는 FDA 또는 ISO 표준에 따라 엄격한 교정 및 검증을 받아야합니다. 예를 들어, 연속 포도당 모니터는 위험한 투약 오류를 피하기 위해 실제 혈액 포도당의 10 % 내에서 정확도를 유지해야합니다.

Sensor Technology의 미래 동향

MEMS 및 소형화

마이크로 전기 기계 시스템 (MEMS)는 극적으로 좋은 정확도를 유지하면서 센서의 크기와 비용을 감소했습니다. Accelerometers, 압력 센서 및 스마트 폰의 자이로스코프는 모든 MEMS 장치입니다. MEMS 기술 성숙으로, 우리는 향상된 정확도와 안정성을 보이며, 그중에 안정적이고 착용 가능한 건강 모니터와 같은 까다로운 폐쇄 루프 응용 프로그램에 적합합니다.

스마트 센서 및 Edge Computing

스마트 센서는 로컬로 처리 전력을 통합하여 환경 효과에 대한 자율적 인 보상, 심지어 예측 유지 보수 경고를 수행 할 수 있습니다. 센서 수준에서 알고리즘을 실행함으로써 중앙 컨트롤러에 대한 계산적 부하를 줄이고 실시간 보정을 통해 정확도를 향상시킬 수 있습니다. IO-Link와 같은 통신 프로토콜은 스마트 센서가 제어 시스템과 진단 데이터를 공유 할 수 있습니다.

인공지능과 기계 학습

AI와 ML는 모형 감지기 편류, 예측 실패 및 낙관 계획을 위해 사용됩니다. 예를 들면, 신경 네트워크는 온도, 진동 및 감지기 산출 사이 관계를 배울 수 있고, 그 후에 환경 효력을 자동적으로 보상합니다. 미래에, 닫히는 반복 체계는 순간 감지기 건강 평가에 근거를 둔 통제 모수를, 더 개량하는 전반적인 체계 정확도 및 신뢰성을 조정하기 위하여 AI를 사용할지도 모릅니다.

의약

센서 정확도는 폐쇄 루프 시스템의 성능이 나머지는 기초입니다. 충실한 측정 없이, 가장 정교한 컨트롤러는 안정성, 효율성, 안전 유지가 불가능합니다. 환경 영향에서 노후화 엔지니어 및 기술자가 선택, 설치, 교정 및 센서를 적절하게 유지하도록 하는 요인을 이해함으로써, 환경 영향으로부터 정확도를 향상 시키도록 함으로써, 센서와 AI 중심 교정과 같은 요인을 이해하는 것은 가능한 한 어떤 종류의 한계를 밀어주는 것이 계속됩니다. 이러한 시스템은 신뢰성이 뛰어나고, 신뢰성이 뛰어나고, 신뢰성이 뛰어나고, 신뢰성이 뛰어나고, 신뢰성이 뛰어나고, 신뢰성이 뛰어납니다.