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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. 2015Quels sont les différents procédés d'acquisitions de données ?
FAQ sur les systèmes d'acquisition de données
Systèmes d'acquisition de données sans fil.Systèmes d'acquisition de données de communication en série.Systèmes d'acquisition de données par port USB.Cartes enfichables d'acquisition de données.Quels sont les dispositifs d'acquisition ?
Les dispositifs d'acquisition, appelés aussi capteurs, sont des instruments qui mesurent une grandeur physique d'entrée et qui délivrent une grandeur de sortie de nature électrique.- Il existe 3 grandes familles de capteurs : -les capteurs Tout Ou Rien (TOR), -les capteurs analogiques, -les capteurs numériques.
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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)quotesdbs_dbs28.pdfusesText_34[PDF] acquisition de données du capteur ? l ordinateur
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