Presupuesto de Exactitud del Sensor
Calcula la exactitud total del sistema de sensor usando métodos RSS y caso peor a partir de errores de offset, ganancia, no linealidad, resolución y deriva térmica.
Fórmula
e_RSS = √(e₁² + e₂² + ... + eₙ²)
Cómo Funciona
Un presupuesto de precisión de un sensor es un análisis sistemático de todas las fuentes de error en una cadena de medición y su efecto combinado en la precisión total del sistema. Los términos de error individuales incluyen: error de compensación (cambio cero respecto al ideal), error de ganancia/sensibilidad (desviación de pendiente), no linealidad (desviación de una línea recta), resolución (cuantificación o nivel de ruido mínimo) y deriva de temperatura (cambio de cualquier parámetro con la temperatura). Se utilizan dos métodos combinados: el peor de los casos (suma de todos los errores absolutos) asume que todos los errores están simultáneamente en su máximo y en la misma dirección; proporciona un límite garantizado, pero es demasiado conservador. El RSS (root-sum-square) trata cada error como independiente desde el punto de vista estadístico y los combina en cuadratura: e_total = √ (e1⁄² + e²+... + e²). El RSS proporciona una estimación realista de los sistemas en los que los errores son verdaderamente independientes y no están correlacionados; se utiliza habitualmente en los estándares de instrumentación y calibración. En el caso de las aplicaciones críticas para la seguridad, utilice el método más desfavorable; en el caso de las ventajas y desventajas del diseño del sistema, utilice el RSS como una estimación aproximada.
Ejemplo Resuelto
Problema: un sistema de sensores de temperatura tiene: compensación = 0.2% FS, error de ganancia = 0.3% FS, no linealidad = 0.1% FS, resolución = 0.05% FS, deriva de temperatura = 0.01% FS/°C en un rango de 25 °C. Calcule la precisión total. Solución: 1. Error de temperatura: e_temp = 0.01 × 25 = 0.25% FS 2. RSS total: e_RSS = √ (0,2² + 0,3² + 0,1² + 0,05² + 0,25²) = √ (0,04 + 0,09 + 0,01 + 0,0025 + 0,0625) = √0,205 = 0,453% FS 3. Total en el peor de los casos: e_WC = 0.2 + 0.3 + 0.1 + 0.05 + 0.25 = 0.90% FS Resultado: precisión del RSS ± 0,45% FS; en el peor de los casos ± 0,90% FS. Para un intervalo de 100 °C, el error de RSS es de ±0,45 °C y, en el peor de los casos, de ±0,90 °C.
Consejos Prácticos
- ✓Identifique primero el término de error dominante; reducirlo proporciona la mayor mejora del sistema. Si predomina la deriva térmica, añadir una compensación de temperatura es más eficaz que mejorar la resolución del ADC.
- ✓La calibración del sistema puede eliminar por completo los errores de compensación y ganancia, dejando solo la no linealidad residual y la deriva de temperatura en el presupuesto. Especifique siempre la precisión posterior a la calibración.
- ✓Para comparar las hojas de datos de los sensores, confirme si las especificaciones de precisión son anteriores o posteriores a la calibración; algunos fabricantes especifican la banda de error total (TEB), incluida la deriva de temperatura, mientras que otros especifican cada término por separado.
Errores Comunes
- ✗Usar el peor de los casos para cada análisis presupuestario: el peor de los casos para un sistema con 10 errores puede ser 5 veces más alto que el RSS, lo que lleva a componentes costosos y sobreespecificados innecesariamente.
- ✗Olvidar la deriva de temperatura como un término de error independiente: si el rango de temperatura operativa es de 50 °C y la deriva es del 0,01% FS/°C, la contribución de la deriva (0,5% FS) puede dominar todos los demás términos.
- ✗Tratar los errores correlacionados de forma independiente en RSS: si tanto la compensación como la ganancia aumentan con la temperatura debido al mismo mecanismo, están correlacionados y deben agregarse directamente, no en RSS.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo debo usar el análisis de precisión en el peor de los casos frente al RSS?
Utilice el peor de los casos para aplicaciones críticas para la seguridad (dispositivos médicos, instrumentación de seguridad), pruebas de homologación de tipo cuando se requieran límites garantizados o cuando los errores estén correlacionados. Utilice el RSS para realizar estudios sobre las ventajas y desventajas del diseño, para la selección de componentes y para estimar la precisión típica que alcanzará un sistema de producción en toda su población.
¿Qué es la banda de error total (TEB)?
La TEB es una especificación única utilizada por algunos fabricantes de sensores que abarca todas las fuentes de error (compensación, ganancia, no linealidad, efectos de temperatura) en un rango de temperatura de funcionamiento específico. Es la desviación máxima con respecto a la salida ideal en cualquier combinación de temperatura y presión. TEB = error total en el peor de los casos y es la especificación más conservadora y útil para el diseño del sistema.
¿Cómo puedo expresar la precisión como un porcentaje entre la escala completa y las unidades absolutas?
El% FS (porcentaje de la escala completa) es el mismo error absoluto independientemente del valor medido. Es el estándar para las especificaciones de los sensores. El porcentaje de lectura significa que el error aumenta con el valor medido (algo habitual en los multímetros). Conversión: error absoluto = (% FS/100) × rango de escala completa. Para un sensor de 0 a 100 kPa, 0,5% FS = 0,5 kPa de error en cualquier punto del rango.
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