Сочинение на тему Лаборатория Виртуального Приборостроения Инструментальные средства
- Опубликовано: 30.10.2020
- Предмет: Наука
- Темы: инженерия, Технологии
Цель этого эксперимента – получить представление о полностью настраиваемой программе LabVIEW и понять, как инженеры используют программу в своих интересах, чтобы создать собственную лабораторию, которая лучше соответствует их потребностям для конкретного эксперимента. Цель состояла в том, чтобы создать интерфейс, который позволит нам манипулировать настройками и параметрами, чтобы мы могли видеть, как аналогичные эксперименты могут получать разные результаты / данные на основе изменения одного или нескольких цифровых факторов. Мы поняли, что изменение таких параметров, как частота дискретизации и кратность миллисекунды, может изменить результаты данных как в положительную, так и в отрицательную сторону, сделав данные более или менее похожими на обычное распределение данных. Затем мы пришли к выводу, что важно, чтобы тестовые проводники устанавливали параметры, которые соответствуют эксперименту, который они проводят, чтобы они могли получать самые точные и расширенные данные для своего анализа.
Номенклатура = температура, градусы Фаренгейта = температура, градусы Цельсия = температура, градусы Кельвина = температура, градус Гц = частота, герц (т) = аналоговый сигнал = цифровой сигнал x̄ = среднее значение Sx = стандартное отклонение ВведениеВ «Введение в LabVIEW» мы будем использовать инструмент программирования и сбора данных, известный как LabVIEW (Laboratory Virtual Instruments Engineering Workbench), чтобы написать программу, которая позволит нам контролировать и собирать температуру с помощью термопары из кипящего стакана воды с несколькими настройками сбора данных. LabVIEW – это программное обеспечение для визуального проектирования, которое позволяет пользователю создать программу, которая наилучшим образом соответствует его / ее потребностям во многих типах экспериментов. Некоторые возможности программного обеспечения отображают показания измерений в реальном времени, записывают функции, которые будут преобразовывать данные из одного устройства в другое по мере необходимости, и поддерживают добавление других USB-инструментов, таких как термопара, которую мы будем использовать в этом эксперименте.
LabVIEW также работает с DAQ-Assistant (Data Acquisition), который позволяет отображать на экране интерфейс, который позволит нам легко манипулировать настройками без дополнительного программирования, такого как настройка количества взятых выборок, частоты дискретизации (Гц) и кратности миллисекунд. Нашим вторым основным инструментом будет термопара, которая использует «эффект Зеебека» [1] для измерения температуры кипящей воды. Термопара может очень точно измерять температуру, когда две цепи, изготовленные из разных металлов, находятся при разных температурах. Это высвобождает ток, который можно интерпретировать как показание температуры. На показания будет влиять изменение настроек DAQ несколькими способами, что может дать нам более точное или более точное чтение данных, которые мы хотим собирать с течением времени.
Экспериментальная настройка и процедура
Для начальной настройки мы будем подключать термопару типа J (термопара из металлов железа / константана, которая может точно считывать температуры в диапазоне 0-750 ℃) к усилителю AD594, который обеспечивает компенсацию холодного спая, улучшенные усиленные показания и выходной буфер. Затем усилитель будет подключен к DAQ для сбора данных, которые будут подключены к предоставленному ПК. Нам также понадобится USB-накопитель для передачи данных с ПК на другие устройства для анализа. Все это будет работать вместе для измерения температуры кипящей воды в стакане из нержавеющей стали, который предварительно нагревается на мини-нагревательной плите Talboys 120 V Mini. Далее мы откалибруем и напишем наш код, необходимый для проведения эксперимента на LabView с заданными настройками. Важной особенностью этого эксперимента будет создание виртуального инструмента, который позволит нам создать уникальную испытательную станцию, которая соответствует нашим потребностям в каждом эксперименте. Мы начнем с создания ГЛАВНОГО VI, который будет содержать все наши компоненты, включая Sub-VI, которые являются VI, встроенными в наш основной VI. Сначала мы создадим и откалибруем наш основной ВП, настроим его для чтения и записи файлов и соответственно сохраняем их. Это будет сделано путем добавления функциональных блоков, которые объединены с «Файл записи измерений», чтобы ВП знал, куда записывать и отправлять данные. Далее мы создадим подпункт VI, который будет включать в себя дисплей, показывающий как градусы Цельсия, так и Фаренгейта. Этот ВП также сможет конвертировать между ними по формуле, которую мы реализуем, соединив поля, которые мы создали для обоих модулей, и добавив соответствующие символы добавления / умножения для соответствующей формулы, а затем добавив надлежащие проводные соединения, чтобы этот ВП мог связываться. с нашими подключенными устройствами, такими как термопара. ℉ = 1.8 ℃ + 32 (1)
Далее мы вернемся к нашему главному ВП и настроим его должным образом для связи с устройствами, подключенными к ПК. Это будет сделано путем блока проводки соответствующих коробок друг к другу. Убедившись, что основной ВП может правильно записывать и сохранять файлы, мы прикрепим наш первый ВП к самой программе. Это позволит программе показывать нам температуру от термопары в градусах Цельсия и Фаренгейта, а затем записывать данные в файл .lvm как Время против Цельсия. Теперь мы можем также добавить временные и температурные ограничения в программу, если необходимо установить ограничения для определенных аспектов (в экспериментальных целях или в целях безопасности). После того, как мы проверим, что все работает как задумано, мы можем теперь добавить абсолютные температурные преобразования, такие как преобразование Цельсия в Кевин и Фаренгейта в Ранкин, сделав еще один суб-VI со следующими соответствующими формулами. K = ℃ + 273,15 (2) ° R = ℉ + 459,75 (3)
То же самое, что и раньше, мы создадим эти формулы в отдельном суб-VI, используя соответствующие блоки и добавив правильные цифровые дисплеи, чтобы мы могли видеть, как наши данные преобразуются и правильно записываются в наш файл. После того, как мы вставим наш новый подпункт VI в наш основной VI, последним шагом будет добавление элементов управления количеством выборок и частотой выборки, которыми мы сможем манипулировать на протяжении всего эксперимента. С помощью этого финального ВП мы сможем быстро начать и остановить наш эксперимент, читать данные о температуре в реальном времени на нашем экране, а также их соответствующие температурные эквиваленты в других единицах, а также легко настраивать параметры и ограничения без дополнительного программирования. Финальный ВП должен выглядеть как на рисунке ниже.
Теперь, когда ВП готов, мы можем перейти к измерению температуры кипящей воды, используя 4 различных метода и соответствующие настройки параметров на передней панели ВП. Как только мы убедимся в том, что вода имеет температуру кипения с помощью ртутного термометра, мы приступим к испытанию 1, в котором мы установим следующие параметры на ВП: Количество образцов: 1000 Частота выборки (Гц): 1000 миллисекунд, кратное: 500Now, мы запустим ВП и быстро погрузим термопару в горячую воду и оставим на 15 секунд, затем остановим ВП. Данные должны автоматически записываться и сохраняться.
Во втором тесте будут те же параметры, что и в тесте 1, но на этот раз мы сначала погрузим термопару в воду, затем нажмем кнопку «Пуск», а не погружаемся, как только мы запустили ВП, например, в тесте 1. Удерживайте в течение 15 секунд, затем остановка.
Тест 3 будет соответствовать тесту 2, но мы изменим кратное количество миллисекунд до 1500 с 500. Удерживайте в течение 15 секунд, затем остановите.
Тест 4 с будет соответствовать тесту 2, но мы установим все параметры равными 10, как таковые. Количество образцов: 10 Частота дискретизации (Гц): кратное 10 миллисекунд: 10Удерживайте в течение 15 секунд, затем остановите эксперимент. Все данные должны быть в их соответствующих форматах файлов, которые представляют собой график зависимости времени от температуры и должны быть расположены в соответствующих местах файлов.
Экспериментальные результаты и обсуждение
Для 4 различных экспериментов существует четкое различие результатов данных, основанных на методах и настройках выборки, которые использовались в каждом эксперименте. В тесте 1 термопару помещали в воду через несколько секунд после начала эксперимента, и это хорошо видно при нанесении данных на фиг.2.
Мы видим, что пуски термопары имеют комнатную температуру около 25 ℃, затем медленно повышаются до стационарного состояния около 100 ℃, а не просто переходят непосредственно от 25 ℃ до 100 ℃. В тесте 2 мы пытаемся получить стабильные показания, сохраняя термопару внутри воды до и после окончания считывания. Мы видим чистый эффект горизонтальной полосы на нашем графике. Количество битов будет определять точность данных, потому что все они оцифрованы, что означает, что все точки обычно формируются в полосе, а не просто имеют всю черную точку в середине экрана (в зависимости от количества бит, ваш номера разрешений или доступных данных будут падать на 1 ступеньку, создавая таким образом горизонтальные пространства, как показано на рис. 3). Практически нет разрывов или скачков, и все выглядит очень равномерно, как показано на рисунке 3, где все данные выглядят одинаково и большинство точек находятся в диапазоне 101-102,5 <.
Тест 3 показывает очень похожие результаты теста 2, такие как среднее значение и местоположение точек данных, но мы замечаем некоторые скачки или разрывы в наших данных. Это явно вызвано тем, что наш множитель в миллисекундах был увеличен на 1000. Множитель в миллисекундах был установлен, чтобы остановить ВП или «задержать» сбор данных. Это предотвращает повторение цикла VI до повторения введенного числа миллисекунд. Это может быть сделано по многим причинам в профессиональной обстановке для целей синхронизации, устранения дрожания и т. Д. Даже несмотря на то, что между нашими данными были пробелы, мы по-прежнему замечаем очень точные измерения с повышенным множителем MS.
В тесте 4 мы резко понизили рейтинг и занигли выборку наших данных, снизив все настройки до 10. Это означает, что у нас был размер выборки 10, который мы выполняли со скоростью всего 10 Гц и ждали 10 миллисекунд на выборку. Это дало нам гораздо меньше данных, и мы не видим такой сильной тенденции, как в предыдущих 3 тестах. Тем не менее, мы замечаем некоторые области, представляющие интерес на диаграмме рассеяния, например, большинство точек находятся в пределах 101-102 ℃, в то время как другие кажутся выбросами, как показано на рис. 4. В профессиональном наблюдении это не будут оптимальные настройки записывать достоверные данные. Рисунок 5. Тестирование данных со всеми настройками, установленными на 10 единиц. Для дальнейшего анализа мы построим гистограммы для теста 2-4. В соответствии с указаниями профессора, между настройкой интервалов K и отсутствием пустых корзин идет борьба. Чем выше k, тем больше пустых ячеек в наших данных, поэтому мы решили понизить K, пока все ящики не будут заполнены. При сравнении соответствующих номеров бинов для теста 2-4, k, которые были 74, 68 и 13, было мало различий в общем виде графика, уменьшив количество бинов до самого высокого, что исключило пустые пятна.
Построение гистограммы для теста 2 показывает распределение точек данных, близкое к нормальному (гауссовскому). Это означает, что вблизи центра имеется большой всплеск, представляющий среднее значение, и с обеих сторон меньше данных, которые обычно являются выбросами (не общими точками), но были собраны в выборке. Мы заметили, что этот образец имеет более широкий пик, поэтому его точное определение не является нормальным. Рисунок 6. Гистограмма для теста 1Upon с использованием функций Excel, таких как нажатие на столбец, чтобы увидеть среднее значение, и использование исполняемого файла «STEDV (», мы можем быстро увидеть наше среднее значение и стандартное отклонение. На первом тесте показаны x a = 101.70 ℃ и Sx = .58 ℃. Это означает, что большинство наших точек данных в тесте 2, где около 101,7 ℃ и каждая точка имеет среднее расстояние друг от друга примерно на 0,58 ℃. Это труднее увидеть только с помощью гистограммы, но можно увидеть при ближайшем наблюдении .
Тест 3 показывает лучшее нормальное распределение, чем тест 2, потому что вы четко видите пик и эскалацию / уменьшение, хотя данные кажутся слегка уменьшенными с правой стороны. Это все еще хороший пример нормального набора данных. Средняя температура для теста 3 составляет x̄ = 102,0, а стандартное отклонение Sx = 0,459. Это гораздо яснее увидеть на гистограмме, чем раньше.
Тест 4 начинает выглядеть нормально, но многие компоненты отсутствуют, что делает его гауссовским распределением, как показано на рисунке 8. Причина НЕ в норме, потому что данные кажутся искаженными и нет четкого пикового среднего значения. Причина этого в том, что у нас был очень маленький размер выборки и частота выборки, поэтому у нас не было большого количества данных, чтобы полностью увидеть точные результаты. Его все еще можно использовать для быстрой оценки среднего и стандартного отклонения, но он не будет таким надежным, как предыдущие 2 экзамена. Среднее и стандартное отклонения были вычислены как x̄ = 101,74 и Sx = 0,47. Рисунок 8. Гистограмма для теста 4 На основе нашего теста мы можем видеть, что, просто изменив либо число выборок, частоту дискретизации, либо кратность миллисекундам, наши данные могут легко изменить или наклонить в определенном направлении. При уменьшении размера выборки мы будем стремиться видеть меньше выборок и снизить точность наших данных.
Изменение кратного миллисекунды для этого эксперимента дало нам лучшую нормальную кривую, чем любой другой тест. Причиной этого может быть то, что у термопары был некоторый джиттер или что у компьютера не была высокая производительность, поэтому, увеличивая время выполнения цикла машиной, он позволял компьютеру думать и получать более точные данные. Множество миллисекунд показало нам более четкое среднее значение и более низкое стандартное отклонение, которое именно то, что мы хотим. Более высокая частота выборки также, по-видимому, дает больше шансов получить гауссово распределение, также положительно влияя на среднее и стандартное отклонение. Дальнейшее изучение в тесте 1, мы можем оценить то, что называется постоянной времени, которая показывает, как быстро измерение первого порядка будет реагировать на вход. Согласно «Теории и расчету механических измерений» [1], мы можем предсказать это по графику, посмотрев, в какое время система достигает 63,2%, что составляет около 2 секунд. Эта термопара является прибором первого порядка. Говоря больше о частоте дискретизации, есть разные цифры, которые вы можете использовать при записи данных. Не все частоты дискретизации должны быть одинаковыми для каждого эксперимента.
Хорошее значение для внезапного ввода температуры – 1000 Гц. Но если вы должны были измерить …
Кибербезопасность или защита информационных технологий – это методы защиты компьютеров, сетей, программ и данных от несанкционированного доступа или атак, направленных на эксплуатацию. Существует четыре типа
Машиностроение – это дисциплина, связанная с применением знаний при решении реальных задач. Изучение методов калибровки считается одной из наиболее важных тем в области проектирования, поскольку
Атомико, лондонская инвестиционная компания, специализирующаяся на новых технологиях, только что опубликовала свой ежегодный доклад «Большое европейское мета-исследование State of European Tech», которое является третьим изданием,