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簡易電路特性測試儀

2023-09-11 08:00:10林鈺哲張成涵宇
電子制作 2023年15期
關鍵詞:測量故障信號

林鈺哲,張成涵宇

(杭州電子科技大學 電子信息學院,浙江杭州,310018)

0 引言

本文設計并制作一個簡易電路特性測試儀測量特定放大器電路的特性,進而判斷該放大器由于元器件變化而引起故障或變化的原因。通過AD637 采集輸入輸出信號的有效值,結合電路分析和軟件算法,計算元器件參數、放大器增益。電路發生變化后可以自動分析故障原因,并通過串口屏顯示。此外還可以通過自制DDS 信號源變化輸入信號頻率,經過掃頻測量后在串口屏上顯示上限截止頻率、繪制幅頻特性曲線。同時,本文對于設計過程中的方案選擇進行了對比,分析了各個方案之間的利弊,進而使得測量精良精度達到理想效果,即測量誤差在10%以下,滿足實際使用中簡單測量的需求。

1 系統整體方案

■1.1 方案比較與選擇

1.1.1 理論電路圖

系統理論電路圖如圖1 所示。

圖1 系統理論電路圖

1.1.2 輸入電阻測量

方案一:在被測放大電路前串一個電阻R,輸入標準信號,用示波器分別測量R兩端對地的電壓Us與Ui,根據電 阻 分 壓 比Ri*Ui= (Ri+R)*Us得 到 輸 入 電 阻Ri=Us/ (Us-Ui)*R。但這種方案只適用于測量Ri較小的情況,Ri較大時存在較大的誤差。

方案二:仍然是在被測放大電路前串入電阻R,輸入標準信號,在R兩端接入儀表運算放大器,將R兩端差值放大,得到Us-Ui的有效值。假定放大倍數為K,則可 推 出

與方案一相比,方案二不僅克服了測量有效值儀器的輸入電阻對放大器輸入電阻的影響,且儀表運算放大器對于輸入輸出電阻也沒有影響,使得測量的iR更加準確,測量范圍也更廣。故綜合考慮我們最終采用方案二。

1.1.3 輸出電阻測量

方案一:短路放大器輸入端的交流信號,在放大器的輸出端施加交流電壓信號,并測量此時流入放大器輸出端電流,計算輸出電阻。這種方法十分經典,且測量精度高,但是在本題應用中,需要斷開輸入信號,并施加標志信號到輸出端,增加了測量電路的復雜程度。

方案二:放大器輸入端輸入標準信號,分別測量放大器帶載和空載時的輸出電壓有效值,記為Uo和Uo',根據電阻分 壓 比,Uo=RL/ (Ro+RL)*Uo',可 以 得 到 輸 出 電 阻 為

與方案一相比,方案二顯得更為高效,操作更為簡潔,并且測量精度也在誤差范圍內,不用斷開輸入信號。故綜合考慮我們最終采用方案二。

1.1.4 幅頻特性、上限截止頻率

方案一:采用在放大器輸入端輸入幅值不變,頻率從低到高變化的交流信號,利用自帶的AD 對輸出信號分壓測量,并對測量值進行傅里葉分析,計算出輸出信號的有效值,得到放大器電路的上限截止頻率,繪制幅頻特性曲線。

方案二:采用在放大器輸入端輸入幅值不變,頻率從低到高變化的交流信號,將輸出信號的直流交流分量分離,通過AD637 測量交流信號有效值,得到放大器電路的上限截止頻率,并繪制幅頻特性曲線。

與方案一相比,方案二的測量克服了單片機進行傅里葉分析時受采樣頻率的限制,高頻時容易發生頻譜泄露等問題的影響,直接有效地得到了輸出交流信號的有效值,減少了CPU 的運算量,且測量結果準確。故綜合考慮我們最終采用方案二。

1.1.5 放大器增益

方案一:采用小信號輸入放大器電路,同時測量輸入輸出點的有效值,進行比較,直接求出放大器增益。

方案二:采用已知峰峰值的小信號輸入放大器電路,在保證輸出信號不失真的前提下,測量輸出信號的有效值,與輸入信號有效值進行比較,求出放大器增益。

與方案一進行比較,方案二只需要測量輸出信號的有效值,減少了有效值需要測量的點數,測量誤差更小,故綜合考慮我們采用方案二。

■1.2 方案描述

系統總體框圖如圖2 所示。單片機通過SPI 與DDS 信號源通信,控制信號產生。通過單片機內部自帶的ADC 測量AD637 芯片輸出的電壓有效值得出待測電路輸出信號的交流信號有效值。通過繼電器控制串入電阻R、負載電阻RL的接入與否,切換測量點,得到各點電壓有效值,結合對模擬電路的分析,根據推導出的公式計算輸入輸出阻抗,待測電路增益。利用ADS9910 頻率的變換進行掃頻,根據輸出電壓有效值找出上線截止頻率。故障分析則是結合電路仿真結果,找出各種故障情況下的電路特點,加以比較,得到便于判斷各種故障發生的標志。再根據測量結果,分析判斷出待測電路的故障情況。

圖2 系統整體方案框圖

2 理論分析

■2.1 測量理論

2.1.1 輸入阻抗測量

在被測放大電路前串入電阻R,輸入標準信號Ui,在R兩端接入儀表運算放大器,將R 兩端差值放大,得到Us-Ui的有效值U。假定放大倍數為K,則U=K*(Us-Ui)。由Ui=Ri/ (Ri+R)*Us可推出Ri=Ui*R/U*K。

2.1.2 輸出阻抗測量

在放大器輸入端輸入標準信號,分別測量放大器帶載和空載時的輸出電壓有效值,記為Uo和,根據電阻分壓比,Uo=RL/ (Ro+RL)*Uo',可以得到輸出電阻為

2.1.3 增益測量

采用已知峰峰值的小信號輸入放大器電路,在保證輸出信號不失真的前提下,測量輸出信號的有效值,與輸入信號有效值進行比較,求出放大器增益Uo/Ui。

2.1.4 上限截止頻率測量

在放大器輸入端輸入幅值不變,頻率從低到高變化的交流信號,將輸出信號的直流交流分量分離,通過AD637 測量交流信號有效值,找出有效值最大的頻率點后有效值為最大點0.707 倍的點,該點的頻率即為上限截止頻率。

■2.2 故障分析理論

根據對每種故障情況下電路的特性分析和仿真測量,我們總結歸納了出足夠區分出每一種故障情況的綜合判據,通過對這些判據的逐一測量,綜合對比,我們最終形成了如圖3 所示的故障判斷分析流程。具體過程是先計算放大器電路在標準頻率下的增益,判斷增益大小是否正常,將判據分為兩大類:一類是綜合直流電壓、輸入電阻共同判斷電路故障原因,這兩個判據可以判斷出大部分的電阻短路或短路故障;另一類則需要再次測量放大器電路的高頻增益、低頻增益,以及相位差,逐個對故障原因進行排查,最終得出故障原因。

圖3 故障檢測流程圖

3 電路設計與程序設計

■3.1 系統電路設計

整體電路圖如圖4 所示。

圖4 整體電路圖

■3.2 系統軟件設計

該設計軟件部分采用C 語言編寫,基于STM32G474RET6單片機,用IDE 軟件keil5 進行仿真與調試。總程序由ADS9910DDS 信號發生模塊、AD637 有效值測量、軟件FFT模塊、SPI 通信模塊、顯示模塊子程序構成。主程序的流程圖如圖5(a)所示;ADS9910 信號輸出模塊流程如圖5(b)所示;AD637 信號采集模塊流程圖如圖5(c)所示;顯示模塊流程圖由圖5(d)所示。

圖5

4 系統測試結果與分析

實驗裝置能對聲源方向進行識別并計算距離,如圖6所示。

圖6 實驗裝置

■4.1 測試儀器清單

表1 測試儀器

■4.2 輸入電阻測試

測試方案:改變待測電路部分參數,計算不同參數下的理論值,通過MC05102 觀察輸出波形,保證電路工作在放大區,并測量輸入電阻阻值,與理論結果相比較,計算相對誤差。根據要求所測量輸入電阻阻值如表2 所示。

表2 輸入電阻測量

測試結果:輸入電阻的測量結果與理論計算的結果相比較相對誤差控制在了實際使用要求的10%以內,誤差來源于串入電阻阻值不足導致R 兩端測量結果相差不大;R 兩端的電壓經過儀表放大器后放大倍數存在偏差;輸入信號存在噪聲干擾;有效值檢測模塊并未穩定。

■4.3 輸出電阻測試

測試方案:改變待測電路部分參數,計算不同參數下的輸出電阻理論值,MC05102 觀察輸出波形,保證電路工作在放大區,并測量輸出電阻阻值,與理論結果相比較,計算相對誤差。根據要求所測量輸出電阻阻值如表3 所示。

表3 輸出電阻測量

測試結果:輸出電阻的測量結果與理論計算結果的相對誤差控制在實際使用要求的10%以內,誤差來源于采樣電路線路的損耗;輸出信號存在噪聲干擾;有效值檢測模塊并未穩定。

■4.4 放大器增益測試

測試方案:通過示波器直接測量DDS 模塊輸出1kHz信號和經過放大器電路放大后的交流信號的有效值,計算增益,與本系統測量增益相比較,計算相對誤差。根據要求所測量增益如表4 所示。

表4 放大器增益測量

測試結果:增益測量結果與理論結果的相對誤差在實際使用要求的10%以內,誤差來源于對輸入輸出信號測量時存在的噪聲干擾和測量線路造成的損耗以及輸入信號經過儀表放大器放大后出現偏差,有效值測量模塊本身存在誤差。

■4.5 上限截止頻率測試

測試方案:通過函數信號發生器直接向待測電路輸出信號,手動改變函數信號發生器的輸出頻率,通過示波器測量輸出端信號,找出上限截止頻率,與本系統所測量的上限截止頻率相對比。根據要求所測量上限截止頻率如表5 所示。

表5 上限截止頻率測量

測試結果:放大器電路上線截止頻率的測量結果與計算值相比較,相對誤差在實際使用要求的10%以內,誤差來源于掃頻測量時的測量點數不足,頻率分辨率不高,以及采樣過程中有效值模塊輸出未完全穩定,測量線路存在影響。

5 結語

本系統為簡易電路特性測試儀,從測試的結果來看,本系統實現了對待測放大器電路的參數測量,同時能夠對每種故障情況識別判斷并顯示。整個系統工作可靠,完全滿足題目中所有的基本和發揮要求,測量誤差均在要求范圍以內,且部分功能和測試經過接近理想值。與此同時,本系統仍然存在一定的局限性,相較于其他測量項目來說,上限頻率測量總體誤差較大,需要進一步改進和優化。由于電路中還是存在著噪聲干擾,對于測量項目的結果帶來一定影響,所以后期優化目標為進一步控制噪聲,比如采用神經網絡等方式,自動對噪聲進行識別和濾除。

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