数据采集硬件：如何避免缺陷与误差

误差

在日常生活中，我们对显示在各种屏幕或计算机上的测量数据向来是深信不疑的。例如：汽车仪表盘上的速度读数，实验室里的温度测量计，或示波器屏上的显示等等。而实际上，我们依赖的这些测量结果并不完美。一辆汽车的速度计经常会有一些公里/小时的误差，而温度测量也常有几度的范围变化。通常来说，我们开车的速度并不是特别快，因此由速度计造成的误差基本可以忽略不计。但当我们需要建立一个专业级的测量和数 据采集系统时，对最大误差的掌握就变得至关重要了。

任何数字式测量都必须面临的限制因素是：将有限次数的测量结果当做真实结果显示出来。测量次数的最大值是由测量结果要求的精度位数决定的。如：一个8位的 二进制数应该进行28 = 256次测量。如果一个速度计使用8位精度的数字来表达0 到256km/h的范围，那么结果应该只以1km/h的增量显示出来。因此，司机不能确认任何小于.5km/h的误差。这种类型的误差通常被称为量化误 差。如果速度范围减小一半，即0 到 128km/h，则256个可能结果被压缩到一个更小的范围中，那么量化误差值也被减小了一半。

有一个危险的错误就是：假设量化误差是误差的唯一来源。这也是测量中一个常见的错误。几乎所有类型测量硬件的特性表或产品目录都会只着重介绍硬件的几个 特性：分辨率，量程，采样率和带宽。分辨率只代表了用来表达信号真实值的二进制数长度。分辨率特性通常在8～24位间变化，而它只对测量的量化误差产生影 响。多功能数据采集板卡(图 1 和 图 2) 通常具有12位和16位分辨率。在整个测量误差中，量化误差只占其中的一小部分而已。其他一些对测量信号的不确定性因素包括非线性、噪音误差等。

进行完完全全的精确度计算非常枯燥乏味且让人困惑，因此只需对总体误差有足够的掌握即可，而这并不需要花费太大的力气。不幸的是，目前对如何确定数据采 集板的总体精度还没有一个通用标准。实际上，供应商们提出了各种定义精度的方法。比较极端的情况是，两个供应商用同一个术语描述两个不同的精度概念。如： “绝对精度”的概念就能衍生出多种计算公式。

对几个主要误差进行简单相加所得的结果，就可让你对测量系统的总体误差有足够的了解。主要误差源包括量化误差，非线性误差，线性误差和噪音层误差等。文 章上面讨论的量化误差是用数据采集卡总量程的一半除以以二进制数来显示的测量结果的可能状态数，结果等于测量预估值之间间隔的一半。在实际硬件中，不同测 量预估值之间的间隔是不一样的。这就导致了非线性误差。非线性误差的校准十分困难，因为这需要对高精度信号源进行多次测量。相对来说，线性误差的校准就很 容易。线性误差包括增益和漂移误差，两者都可以轻松地通过y=mx+b公式得到纠正。通常一个高精度（或已知）的信号源就足以校正线性误差了。噪音层代表 了真实信号的各种随机偏移总和。来自电源切换、热度和其他板上源极的噪音，通常都被统一计算到噪音层特性中，尽管技术上而言，电源产生的应该是非随机测量 误差。

通过简单计算所有测量误差组成部分和采用正确的信号连接与屏蔽方式，使用者基本上在安全的前提下控制测量最大误差。大多数数据 采集板卡的手册会详细说明这些参数，尽管所用的术语和单位会有所不同。最佳评估数据采集板卡精度的方式是：首先列出最大误差值，以电压（伏特）做单位，这 在测量中是允许的。然后挑选几张能够得到足够软件和技术支持的数据采集卡，快速建立起一个测量系统。最后，通过查阅手册来确定最符合精度要求的板卡。根据 经验总结出的一般规律来说，16位板卡的精度是12位板卡的10倍。现在，数据采集卡以各种总线的封装形式出现在市场上，包括PXI, USB和PCI。而且它们的性能也各不相同。然而，一旦精度特性成为选择最佳数采板卡的决定性因素，那么其他方面的特征都变得微不足道了。

National Instruments的Measurement-Ready DAQ数据采集卡

由于NI 的Measurement-Ready 数据采集（DAQ）设备具有高性能元部件，加上其设计上的正确屏蔽、接地因素的周密考虑使得设备的噪声最小化。图2展示的是一般的DAQ设备与 Measurement-Ready DAQ设备在读取7.5VDC高稳定信号时的差异。

噪声层越低越好，但这只适用在由于噪声导致 的误差在理想的数据上下等同的情况之下。当我们搜集到一些数据并想算出其平均值时，这些数据却普遍偏高，这时，我们得出的结果会怎样？自然是数据偏高。 Measurement-Ready DAQ设备采用一种叫做“抖动”的硬件技术，解决了此类问题。“抖动”使得对信号产生影响的噪声偏大和 偏小的可能性接近。从统计数据来看，此技术增强了该检测设备的精确性。抖动技术的使用不需使用者做任何工作，也不需要任何专业知识。

Measurement-Ready DAQ设备采用优化的组件，这使得模数转换器（ADC）中最常出现的误差最少化了。ADC的最常见误差主要分两类：线性和非线性误差。线性误差 包括增益误差和偏移误差。这两种误差可相对方便地用一个简单的线性公式纠正。Measurement-Ready DAQ设备的自校准功能可以自动地校准线性误差。然而，非线性误差由于其难以在软件中纠正，将此类误差最小化则在设备的设计中显得犹为重要。非线性误差包 括微分非线性(DNL) 和积分非线性 (INL)。如图3所示，微分非线性指的是DAQ设备在检测不同电压高低时的差异。积分非线性是微分非线性误差的总和。高质量的组件与优越的板卡设计相结 合，最小化了非线性误差带来的影响。

校准

电子元件会随着时间和环境的变化发生漂移。随着时间的流逝和环境的改变，电子器件的性能会受到影响。例如，某DAQ系统在25℃时读数为2.00V，而一年之后，即使在同样温度下，度数就可能变为2.01V了。为补偿此类漂移，需要对DAQ设备进行定期的调整或校准。

当对NI Measurement-Ready DAQ设备进行校准时，我们将测试结果与已知的标准值作比较。若测量结果不在规格之内，则该设备就必须进行一定的调整。校准有如下步骤：

1. 检查DAQ设备的当前运作是否在规定的误差范围之内；

2. 若超出允许的范围，必须做一定的调整；

3. 调整之后，再次检查DAQ 设备的运作是否符合规定；

4. 发布校准证书，说明该设备经与可溯源标准比较，可在规定范围内操作。

NI Measurement-Ready DAQ设备具有高精度的板上电压源，使得间歇性的自校准成为可能。自校准过程只需要软件的一个命令即可，无须其他信号连接，也无须多余操作。