Capteurs et chaîne dacquisition
18 juin 2015 Figure 1 : Schéma de la chaîne d'acquisition d'une mesure ... L'association capteur-conditionneur détermine les caractéristiques du signal ...
Aperçu des chaines dacquisition de données Et Traitement des
Capteur de température. Conditionneur avec affichage. Appareil de mes. avec sorties pour acq. Centrale de mesure. Centrale de mesure. Carte d'acquisition ISA.
Conditionnement Electronique des Capteurs
Caractéristiques générales des conditionneurs de capteurs passifs Une chaîne d'acquisition recueille les informations nécessaires à la connaissance et ...
CAPTEURS ET CHAÎNE DACQUISITION DE DONNÉES
Conditionneur de signaux. Unité de visualisation et/ou d'utilisation. Amplification et/ou filtrage du signal issu du capteur. Sensible aux variations.
Capteurs et conditionneurs
La chaîne d'acquisition. Extraction de l'information: capteur - Physique. Conversion en signal utile: conditionneur- Electronique.
Capteurs et conditionneurs
La chaîne d'acquisition. Extraction de l'information: capteur - Physique. Conversion en signal utile: conditionneur- Electronique.
Conditionnement électronique des capteurs 2 Table des Matières
Caractéristiques générales des conditionneurs de capteurs passifs Une chaîne d'acquisition recueille les informations nécessaires à la connaissance et ...
Capteurs et conditionneurs
La chaîne d'acquisition. ? Extraction de l'information: capteur - Physique. ? Conversion en signal utile: conditionneur- Electronique.
Mise en place dune chaîne de mesure extensométrique
Ainsi on trouve le capteur un pré-conditionneur
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18 jui 2015 · La chaîne d'acquisition peut assurer plusieurs rôles par le truchement de divers dispositifs Le capteur placé en tête de la chaîne d'
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De la constitution du conditionneur dépendent un certain nombre de performances de l'ensemble de mesure : sensibilité linéarité insensibilité à certaines
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Concevoir la chaine d'acquisition Capteur de pression Conditionneur Capteur de position Capteur de température Conditionneur avec affichage
Capteurs Et Conditionneurs - Chap1 La Chaîne Dacquisition Des
Capteurs Et Conditionneurs - Chap1 La Chaîne D'acquisition Des Données PDF Téléchargez comme PDF TXT ou lisez en ligne sur Scribd
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appelle conditionneur Amplificateur de signal Cette étape permet d'adapter le niveau du signal issu du capteur à la chaîne globale d'acquisition
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Caractéristiques générales des conditionneurs de capteurs passifs Une chaîne d'acquisition recueille les informations nécessaires à la connaissance et
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La chaîne d'acquisition Extraction de l'information: capteur - Physique Conversion en signal utile: conditionneur- Electronique
Quelle est la fonction principale du conditionneur d'un capteur ?
La fonction principale d'un conditionneur de signaux est de capter le signal et de le convertir en un signal électrique plus puissant. La conversion du signal est très utile pour les applications industrielles qui utilisent une large gamme de capteurs pour effectuer des mesures.Quelles sont les fonctions qu'elle assure une chaîne d'acquisition de données ?
La chaîne d'acquisition a pour fonction de recueillir et transformer la grandeur à mesurer sous une forme adaptée à son exploitation. Le capteur peut à la fois réaliser la mesure et faire partie du conditionnement (comme dans un montage en pont de Wheatstone) ou bien être dissocié (comme schématisé figure 1).18 jui. 2015Comment conditionner un capteur ?
Dans certains cas, par exemple pour conditionner un capteur source de courant, on a besoin de convertir un courant en une tension. Pour cela, la méthode la plus simple est d'utiliser une résistance R : la tension aux bornes de la résistance est proportionnelle au courant qui la parcourt.- Une chaine de mesure (ou une chaine d'acquisition) représente tous les éléments servant à recueillir des grandeurs physiques ou chimiques correspondantes à un système, puis délivrer ces informations sous une forme appropriée à leur exploitation.
Techniques de mesure K. Agbeviade1
Cours de techniques des mesures
Aperçu des chaines d'acquisition de
données EtTraitement des signaux
Mécanique, 6èmesemestre
Techniques de mesure K. Agbeviade2
Introduction
Concevoir la chaîne ǯ...- Ou analyser la chaine existante à disposition Traiter les signaux et les informations acquisTechniques de mesure K. Agbeviade3
Concevoir la chaine d'acquisition
1Architecturedeschaines
architecturessuivantes:1.1ArchitectureA
Petits conditionneurs déportés; carteA/D multiplexée ou cartemulti A/D connectée au bus interne du PC u, i, f u, i, f u, i, fCapteur 1
Capteur 2
Capteur 3
Capteur n
Conditionneur 1
Conditionneur 2
Convertisseur
A/DMultiples ou
Multiplexés
Conditionneur n
PCBus PC
u, i, f u, i, f u, i, fu, i, fGrandeurs
physiquesTechniques de mesure K. Agbeviade4
Concevoir la chaine d'acquisition
1.2 Architecture B
u, i, f u, i, f u, i, fCapteur 1
Capteur 2
Capteur 3
Capteur n
Conditionneur
1Conditionneur
1Convertisseur
A/DMultiples ou
Multiplexés
Conditionneur
n PC USB Fire wire etc u, i, f u, i, f u, i, f Petits conditionneurs déportés; moduleA/D multiplexée ou module multi A/D connecté au PC par un bus sériel USB, ethernet, voir firewireTechniques de mesure K. Agbeviade5
Concevoir la chaine d'acquisition
1.3 Architecture C
Les divers conditionnements ainsi que l'A/D ou les A/D sont intégrés dans la centrale de mesure. La centrale de mesure communique par données numériques et protocole de haut niveau avec le PCCapteur 1
Capteur 2
Capteur 3
Capteur n
PCRS 232
GPIB USB Fire wireEthernet
etc u, i, f u, i, f u, i, fCentrale demesure
u, i, fTechniques de mesure K. Agbeviade6
Concevoir la chaine d'acquisition
1.4 Architecture D
Il s'agit de combinaisons des cas précédents. Il faut alors résoudre le problème de synchronisation des données provenant des divers équipements.Exemple: Architecture A et C
Capteur 1
Capteur 2
Capteur 3
Capteur n
PCRS 232
GPIB USBFire wire
Ethernet, etc.
u, i, f u, i, f u, i, fCentrale demesureu, i, f
u, i, f u, i, f u, i, fCapteur n+1
Capteur n+2
Capteur n+3
Conditionneur n+1
Conditionneur n+2
Convertisseur A/D
multiples ou multiplexésBus PCu, i, f
u, i, fTechniques de mesure K. Agbeviade7
Concevoir la chaine d'acquisition
Capteur de pression
Conditionneur
Capteur de position
Capteur de température
Conditionneur avec affichage
Appareil de mes. avec sorties pour acq.
Centrale de mesure
Centrale de mesure
Carte d'acquisition ISA
Multi IO, Analogin. multiplexé
Carte d'acquisition PCI
Multi IO, multi A/D
Module d'acquisition USB
Multi IO, multi A/D
Le P.C.
1.5 Composants
Techniques de mesure K. Agbeviade8
2 Les Signaux
Les signaux recueillis sur un dispositif expérimental Sont des fonctions réelles(S(x,..,t)) de variables réelles (x,..,t). Afin d'alléger l'écriture, nous faisons l'hypothèse générale que les signaux sont adéquat au traitement. Certaines caractéristiques du signal nous permettent de le classifier, d'en déduire la nature à fin de traitement.Traitement du signal
Introduction
S(t) (t)Techniques de mesure K. Agbeviade9
2.1 Classification
Parmi les diverses classifications existantes, nous nous bornerons aux classifications temporelle et énergétiqueClassification temporelle
L'observation de l'évolution du signal en fonction du temps permet de savoir si le signal est déterministe ou aléatoire.ȂEvolution prévisible en fonction du temps
Signal déterministe.
ȂEvolution du signal imprévisible en fonction du temps; évaluation du signal par un modèle statistiqueSignal aléatoire.
Traitement du signal
Introduction
Techniques de mesure K. Agbeviade10
Traitement du signal
Introduction
PériodiquesStationnaires
Déterministes
Non Périodiques
Pseudo
aléatoires QuasiPériodiques
TransitoiresPériodiques
compositesErgodiquesNon
Ergodiques
NonStationnaires
Signaux
Classification
spécialeAléatoires
Sinusoïdaux
2.1.1 Arbre de la classification temporelle
Techniques de mesure K. Agbeviade11
Traitement du signal
Introduction
-Signaux périodiques :de forme y(t)=y(t+kT) k entier Sinusoidaux: forme y(t)= Asin(2Ɏ(t+ɔ)/T)Périodiques composites
Pseudo aléatoire
2.1.2 Classification: signaux déterministes
Techniques de mesure K. Agbeviade12
Traitement du signal
Introduction
2.1.2 Classification: signaux déterministes
-Signaux non périodiques :n'obéissent pas à loi de répétition de période TQuasi périodique
Les périodes des principales composantes du signal semblent identiques mais ne le sont pas. Leur rapport donne un nombre irrationnel.Transitoire
Ce signal est le plus souvent produit lors du passage d'un état à un autre d'un système; il est par nature éphémère. univ-angers Y(t) tTechniques de mesure K. Agbeviade13
Traitement du signal
Introduction
2.1.3 Classification: signaux aléatoires
du signal ne changent pas au cours du temps . Ergodique: Si les moyennes statistiques du signal stationnaire sont équivalentes aux moyennes temporelles alors le signal aléatoire stationnaire est ergodique.Non ergodique
t S(t)Techniques de mesure K. Agbeviade14
Traitement du signal
Introduction
2.1.3 Classification: signaux aléatoires
-Signaux non stationnaires: Les propriétés statistiques du signal changent au cours du temps . t S(t)Techniques de mesure K. Agbeviade15
Traitement du signal
Introduction
2.1.4 Classification énergétique
Le calcul de la puissance ou de l'énergie contenue dans le signal, permet de le classer dans l'une des deux catégories à savoir énergie finie ou puissance finie. -Tout signal x(t) dont l'énergie est bornée et dont la puissance moyenne est nulle est dit à énergie finie. C'est le cas des signaux transitoires, déterministes ou aléatoires. -Tout signal x(t) dont puissance moyenne est finie et dont l'énergie tend vers l'infini est dit à puissance finie. C'est le cas des signaux périodiques, quasi périodiques et des signaux aléatoires permanents2()W dtxt
f 222
10lim()
TTTTP dtxt
222
10 lim()
TTTTdtxt
2()W dtxt
fTechniques de mesure K. Agbeviade16
Traitement du signal
Introduction
2.2 Autres classifications
Il y en a deux autres principales que nous citons simplement. La classification spectrale (bandes de fréquence, largeur des bandes ) La classification morphologique(continu, échantillonné,Conclusions sur les classifications
Dans la suite du cours on traitera les signaux déterministes. Le traitement des signaux aléatoires fait appel à d'autres outils car la transformée de Fourier n'est pas directement applicable. L'ergodicitésimplifie l'analyse de signaux aléatoires(SASE) La moyenne, la covariance, la corrélation, la densité spectrale de puissance, Sont les outils de base pour le traitement des signaux aléatoires.Techniques de mesure K. Agbeviade17
Traitement du signal
Numérisation d'un signal
3 Echantillonnage
3.1 Echantillonnage (vision temporelle)
Les signaux physiques du dispositif sous test doivent être échantillonnés en vue des calculs numériques. t , x(k) kTeÉchantillon x(k) = x(kTe)t
x(t)Signal continu x(t) t, kTe PD(t)Peigne de Dirac de période Te
( ) ( )De kP t t kT
f Le signal temporel échantillonné est obtenu par simple produit entre x(t) et PD(t) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )D e e e kk xe t x t P t x kT t kT x k t kT f f t = kTe; x(kTe) est tout simplement l'échantillon x(k)Techniques de mesure K. Agbeviade18
Traitement du signal
Numérisation d'un signal
Remarques sur l'échantillonnage.
La période d'échantillonnage Te doit être constante par commodité. Dans l'échantillonnage réel, les impulsions du peigne on une durée non nulle. Lors de l'échantillonnage réel, afin que le convertisseur ne voit pas les changements du signal durant la conversion, induisant des erreurs, le signal est maintenu (hold) pendant un court instant.Techniques de mesure K. Agbeviade19
Traitement du signal
Numérisation d'un signal
3.2 Echantillonnage (vision fréquentielle)
Afin de présenter quelques lois importantes de l'échantillonnage, nous anticipons sur quelques notions et propriétés de la transformée de Fourier. t x(t)Signal continu x(t) t, kTe PD(t)Peigne de Dirac de période Te
( ) ( )De kP t t kT
fLa transformée de Fourier x(f) du signal
x(t) est: graphiquement, cela correspond à une bande de fréquence occupée par le signal2( ) ( )j ftx f x t e dt
f fLa transformée de Fourier PD(f) du peigne
de Dirac PD(t) est: graphiquement, cela correspond à des impulsions de Dirac espacé de fe=1/Te2( ) ( ) ( )j ft e e e kk x f t kT e dt f f kf f f f ff f-fB+fB x(f) f f PD(f) +2fe-fe+feTechniques de mesure K. Agbeviade20
Traitement numérique du signal
Numérisation d'un signal
3.2 Echantillonnage (vision fréquentielle)
L'application du théorème de Plancherel (correspondance du produit dans un domaine (t) au produit de convolution dans l'autre (f) et réciproquement , permet de trouver la TF du signal échantillonné.Le signal fréquentiel échantillonné est obtenu par produit de convolution entre x(f) et PD(f) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )k D e e e e kk x f x f P f x f f f kf f x f kf f f f-fB+fB x(f) PD(f) +2fe-fe+fe xk(f) +2fe-fe+fe Le spectre du signal échantillonné correspond à une périodisation aux multiples entiers de fedu spectre du signal à échantillonner.Cela évoque aussi une modulation en amplitude.
Techniques de mesure K. Agbeviade21
Traitement du signal
Numérisation d'un signal
3.2 Echantillonnage (vision fréquentielle)
Conséquences
On définit fe/2 comme la fréquence de Nyquist Si la composante fréquentielle la plus élevée de x(f) est plus grande que la fréquence de Nyquist, on auraquotesdbs_dbs12.pdfusesText_18[PDF] chaine d'énergie d'un four
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