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Corso di
Strumenti e Misure per l’Automazione
(Studenti Ingengeria Meccanica III anno Nuovo Ordinamento)
Lezione introduttiva
Luigi Ferrigno
[email protected]
Gruppo Misure Elettriche ed
Elettroniche
Facoltà di Ingegneria, DAEIMI.
Università degli Studi di Cassino
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Le misure nel processo industriale
• Il prodotto finale si ottiene mediante azioni su materiali o
grandezze fisiche.
• La corretta gestione delle azioni svolte durante il processo
produttivo richiede una verifica contemporanea al loro
svolgersi, attraverso opportune misurazioni.
• I risultati di tali verifiche consentono la modifica delle
azioni nelle fasi successive (controllo).
• Il controllo può essere effettuato da un operatore umano
oppure da un sistema automatico (controllo automatico).
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Estrazione di informazioni di misura
Sensori
Il controllo di
processo
Interfaccia
Supervisione
Processo
Attuatori
Elaboratore
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Reti di
fabbrica
Supervisore
di fabbrica
(esempio)
Distributed
Distributed
Control System
Control System
Rete Industriale
Rete Industriale
Bus
Attuatori
Sensori
Attuatori
Sensori
Attuatori
Sensori
Attuatori
Sensori
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Requisiti per il sistema di misura
• Tempi di misura inferiori a quelli caratteristici del processo
9Costante di tempo dei sensori
9Velocità di trasmissione dei dati tra sensori ed unità di elaborazione /
supervisione
9Tempi di elaborazione del software di misura
• Elevata affidabilità
9Impiego di sensori adatti alle particolari condizioni ambientali
9Canale di trasmissione con rapporto S/N adeguato
9Assenza di malfunzionamenti nel software di misura
• Riferibilità
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Il campionamento e filtraggio anti aliasing
Prima di poter essere elaborati da un personal computer i segnali di
misura debbono essere convertiti in forma numerica.
Il problema: trasformare un segnale analogico in un flusso numerico
di dati senza perdita di informazione
Lo strumento che effettua questa operazione è l’unità di conversione o
convertitore Analogico digitale (ADC).
M
s(t)
SH
ADC
E
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Il campionamento e filtraggio anti aliasing
s(t)
t
Il segnale s(t) è un segnale continuo nel tempo e nelle ampiezze. Cioè qualsiasi sia
l’intervallo di osservazione tale segnale è sempre rappresentato da un numero infinito di
punti.
Quando si effettua un campionamento quello che si cerca di fare e di rappresentare lo
stesso segnale con un numero finito di punti.
s(n)
n
7
Il campionamento e filtraggio anti aliasing
s(n)
n
Il problema fondamentale dell’elaborazione numerica di segnali è stabilire se e come
una sequenza, ottenuta dal campionamento di un segnale tempo continuo, contiene le
stesse informazioni del segnale di partenza. Bisogna, cioè, verificare se il contenuto
informativo associato al segnale nel dominio del tempo continuo si mantiene inalterato
attraverso l’operazione di campionamento. Bisogna quindi verificare se è possibile
estrarre dal segnale ottenuto nel dominio del tempo discreto le stesse informazioni
associate al segnale nel dominio del tempo continuo
8
Il campionamento e filtraggio anti aliasing
Se così non fosse, possono verificarsi due condizioni:
alterazione del contenuto informativo;
aggiunta di informazioni ridondanti.
Per superare tali problemi viene in aiuto un importantissimo teorema
detto “del campionamento” od anche “Teorema di Shannon”
Questo teorema garantisce che se il segnale di partenza ha spettro
limitato alla frequenza f0, cioè se la massima frequenza presente nel
segnale da campionare è f0, allora la sequenza campionata contiene le
stesse informazioni del segnale di partenza se la frequenza fc di
campionamento è tale che sia:
fc > 2 f0
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Il campionamento e filtraggio anti aliasing
Tale frequenza di campionamento dovrà allora essere considerata come
la minima frequenza per cui è possibile estrarre dal segnale campionato
s(n) le stesse informazioni presenti nel segnale analogico (continuo)
s(t).
Una volta fissata la massima frequenza di campionamento resta aperto
il problema se essa è minore del doppio della massima frequenza
presente nello spettro del segnale, cioè se la banda dei segnali che si
vogliono studiare è maggiore di fc/2.
Questa condizione di funzionamento conduce ad un fenomeno di
distorsione del segnale acquisito chiamato aliasing. Tale fenomeno fa
apparire nello spettro del segnale campionato frequenza che non sono
presenti nel segnale reale.
10
Il corso
http://webuser.unicas.it/misure/sma
DATA
LEZ. 1
LEZ. 2
LEZ. 3
LEZ. 4
LEZ. 5
LEZ. 6
LEZ. 7
LEZ. 8
LEZ. 9
LEZ. 10
LEZ. 11
LEZ. 12
LEZ. 13
LEZ. 14
LEZ. 15
LEZ. 16
LEZ. 17
LEZ. 18
LEZ. 19
LEZ. 20
LEZ. 21
LEZ. 22
14-gen
17-gen
18-gen
21-gen
24-gen
25-gen
28-gen
31-gen
1-gen
1-feb
4-gen
7-gen
8-gen
11-gen
14-gen
15-gen
18-gen
21-gen
22-gen
25-gen
28-gen
1-mar
DESCRIZIONE
T E L
INTRODUZIONE +concetti di acquisizione e campionamento+strumenti elettronici
T
IL MULTIMETRO DIGITALE
T
ESERCITAZIONE SULL'USO DEL MULTIMETRO DIGITALE
L'OSCILLOSCOPIO ANALOGICO E NUMERICO
DISP
LEZIONE
LEZ_SMA_1
DISP_2
L
T
ESERCITAZIONE SULL'USO DELL'OSCILLOSCOPIO NUMERICO
DISP_3
L
SISTEMI AUTOMATICI DI MISURA
T
DISP_4
LEZ_SMA_2
LE PROBLEMATICHE DELL'INTERFACCIAMENTO
T
DISP_4
LEZ_SMA_3
INTRODUZIONE AL LABVIEW
T
DISP_5
LEZ_SMA_4
DISP_5
LEZ_SMA_5
DISP_5
LEZ_SMA_6
DISP_6
LEZ_SMA_7
DISP_6
LEZ_SMA_8
DISP_7
LEZ_SMA_9
ESERCITAZIONE 1
LABVIEW:Strutture di controllo;Grafici; Array e cluster;Formula node
L
T
ESERCITAZIONE 2
LABVIEW:Stringhe; I/O su file;Variabili locali e globali;Property nodes;Appl.
L
T
ESERCITAZIONE 3
I BUS DI COMUNICAZIONE SERIALI:RS232;RS485;RS422
L
T
ESERCITAZIONE SULL USO DEL BUS SERIALE
I BUS DI COMUNICAZIONE PARALLELI: IEEE488 (GPIB)
L
T
ESERCITAZIONE SULL USO DEL BUS PARALLELI
L
ESERCITAZIONE SULL USO DEL BUS PARALLELI
L
I SENSORI CARATTERISTICHE STATICHE E DINAMICHE
I SENSORI DI PRESSIONE FORZA ED ACCELERAZIONE
T
L
ESERCITAZIONE SUL CONDIZIONAMENTO DI UN SENSORE
L
ESERCITAZIONE SUL CONDIZIONAMENTO DI UN SENSORE
L
DISP_7
11
ESERC