Напряжение с датчика подается на делитель R2-R3, которым ослабляется в нужное количество раз, и подается на вход (+Vin) индикатора (разводка выводов индикатора на рис. 13.5 не приводится, т. к. все указано на его корпусе). Другой способ установки нужного наклона характеристики — изменение делителя в самой схеме индикатора (согласно примерам, приведенным в техническом описании индикатора), тогда от делителя R2-R3 можно избавиться. Ноль показаний (соответствующий нулю температуры) устанавливается с помощью делителя R4-R5. Таким образом, процедура калибровки здесь аналогична описанной ранее: вы устанавливаете на индикаторе ноль (подбирая резистор R5) и некоторое значение температуры (меняя резистор R3 или соотношение делителя индикатора), попеременно погружая датчик в воду с разной температурой.
Учтите, что сам индикатор имеет погрешность измерения напряжения порядка 0,5 %, так что отражение десятых долей градуса тут есть, в общем, чистая бутафория. Погрешность превысила бы градус, если бы не наша процедура калибровки, которая позволяет избавиться от систематической составляющей и снижает погрешность раза в два-три. Если же уменьшить входное напряжение еще в десять раз, избавившись от десятых, то часть погрешности, обусловленная индикатором, пропорционально возрастет — 0,5 % отчитывается от полной шкалы входных напряжений (200 мВ), и термометр начнет показывать ошибку уже в единицах градусов. Но в подобных конструкциях от погрешности не избавишься — надо делать все по-иному, чем мы и займемся в главе 17.
В заключение остановимся еще на одной проблеме, которая имеет решающее значение для корректных измерений температуры воздуха (для воды все несколько проще). Напомним основополагающий физический принцип, согласно которому температуру воздуха можно измерять только в тени — «температура воздуха на солнце» не имеет никакого физического смысла, о чем часто забывают даже телевизионные ведущие. Это обусловлено тем, что воздух прозрачен и лучами солнца не прогревается, зато термометр и окружающие его поверхности на солнце прогреваются очень даже, и степень этого прогрева зависит от материала, который освещается солнечными лучами. Заверните при 20-градусном морозе термометр в черную ткань при полном безветрии, и вы получите «температуру воздуха на солнце» градусов в двадцать-тридцать тепла, что к действительности не имеет никакого отношения.
Поэтому место расположения датчика надо выбирать очень тщательно — он не только не должен сам подвергаться воздействию прямых солнечных лучей, но и не должен располагаться вблизи поверхностей, которые такому воздействию подвергаются (особенно под ними — скажем, в случае расположения под козырьком, но на освещенной стене дома, козырек только усугубит ситуацию из-за того, что под ним будет скапливаться поднимающийся теплый воздух). Практически выбрать место установки датчика бывает очень непросто, и именно поэтому уличные термометры-табло часто врут.
Доступность цифровых измерений в современных реалиях породила явление массовой безграмотности в отношении таких сущностей, как ошибки измерений. В самом деле, уже не раз упоминавшаяся платформа Arduino (см. главы 21 и 22) для проведения аналоговых измерений фактически требует всего лишь одной строчки программного кода — вызова функции anaiogRead (). Это порождает мнимую уверенность в том, что все произойдет само по себе, и никаких знаний об погрешностях тут не требуется. Разумеется, это далеко не так, и данный раздел — лишь краткое введение в тему погрешностей электронных схем, изучение которой мы будем продолжать на протяжении всей книги.
Необходимость элементарных знаний в области метрологии для радиолюбителя можно пояснить на примере инструкции к мультиметру: пусть там записано, что погрешность измерения напряжения составляет 0,5 % на пределе 2 вольта. Если вы сходу правильно ответите на вопрос, насколько в абсолютных единицах (вольтах или милливольтах) конкретная величина, показываемая прибором (например, «1,000 В») может отличаться от истинной, можете эту часть главы не читать (правильный ответ приведен в конце главы).
Другая типовая задача — построить градуировочную кривую и вычислить нужные коэффициенты пересчета для какого-либо датчика, чтобы прибор показывал физические величины, — также трудноосуществима без элементарных знаний в области метрологии. Кроме того, пытаться проектировать измеритель любой физической величины, не проведя хотя бы поверхностного анализа возникающих погрешностей, совершенно бессмысленно — даже при самых мягких требованиях к точности можно основательно «попасть», зря потратив и время, и деньги. Попытаемся очень кратко систематизировать сведения, которые необходимы для такого анализа.
Метрология — наука о том, как правильно проводить измерения. Все началось с того, что возникшая в середине прошлого тысячелетия рациональная наука поставила во главу угла принцип поверки теории экспериментом. Ясно, что это возможно осуществить только в том случае, если эксперимент воспроизводим, т. е. может быть повторен любым другим человеком (это положение еще называют принципом «верификации»). Основная же проблема воспроизводимости состоит в том, что ни один эксперимент не обходится без ошибок. Поэтому метрология занимает очень важное место в современном мире. Без нее технический прогресс был бы вообще невозможен, потому что никто бы тогда не смог ничего сказать о достоверности полученных в эксперименте данных.
Если мы представим себе экспериментальную систему наподобие объекта регулирования, изображенного на рис. 12.2, то кроме входов (входных воздействий), которые контролируются исследователем, на систему действует еще множество различных факторов, которые можно поделить на несколько различных групп. Так, есть незначимые факторы — те, которые нам известны, но для простоты мы их влиянием пренебрегаем, — такие, как отклонения в свойствах реальных физических тел от идеализации типа «абсолютно твердое тело» или «материальная точка» (типичный пример — влияние базового тока в транзисторе на величину эмиттерного, которое мы обычно не учитываем). Есть факторы вполне значимые, но мы не можем ими управлять и часто даже неспособны их контролировать, — скажем, разброс параметров электронных компонентов. Как бы все упростилось, если бы все транзисторы одного типа были бы совершенно одинаковыми! Наконец, во многих случаях могут быть и неизвестные нам факторы — содержание науки во многом состоит в том, чтобы такие факторы обнаруживать и влияние их исследовать.
Как же можно учитывать подобные воздействия? Тут на помощь приходит теория вероятностей — точнее, ее дочерняя прикладная дисциплина под названием математическая статистика. Основное ее предположение состоит в том, что все неучтенные факторы можно рассматривать, как равномерный шум, приводящий к чисто случайному разбросу значений измеряемой величины. Излишне говорить, что довольно часто это предположение не совсем соответствует действительности, но все же в большинстве практических случаев (по крайней мере, в технических приложениях) оно обеспечивает неплохое приближение к истине, и применение методов математической статистики дает на удивление хорошие результаты. Только не следует забывать, что статистика не может повысить точность измерения, если прибор этого не позволяет, — она всего лишь дает нам сведения о том, чего мы достигли в действительности.
Несколько слов о том, насколько вообще целесообразно стремиться к высокой абсолютной точности измерений. Измерительные схемы характеризуются тремя основными параметрами: точностью, разрешающей способностью и стабильностью (временным дрейфом). Что такое точность или обратная ей величина — погрешность, понятно интуитивно. Разрешающая же способность (иногда говорят о чувствительности) — это попросту минимальная разница в значениях измеряемого параметра, которую мы еще можем различить. Для аналоговых приборов (стрелочных, или, например, ртутных термометров) это половина самого мелкого деления шкалы, а для цифровых — единица самого младшего разряда. Естественно, повышать точность сверх разрешающей способности бессмысленно. А стабильность (дрейф) — самый сложный для оценки параметр, она характеризует уход показаний с течением времени. Подробнее на вопросах оценки дрейфа мы не будем здесь останавливаться.
Я вас могу удивить, но буду утверждать, что в большинстве практических случаев точное значение абсолютной величины — в определенных пределах, разумеется — не представляет особого интереса. При измерении температуры единственное исключение для бытовых приборов — точка замерзания воды, о чем мы говорили ранее. Но в других случаях обычно нам неважно, 9 градусов на улице или 11, главное — весна, и можно снимать шубу.
С другой стороны, обычно нет никакого смысла конструировать суперстабильные и высокоразрешающие, но неточные, приборы — просто потому, что обеспечение стабильности и точности во многом взаимосвязаны, причем первое еще и существенно сложнее. А если мы очень сильно увеличим разрешающую способность по сравнению с точностью, то рискуем попасть в ситуацию, когда десятые градуса просто будут мельтешить на дисплее, что еще хуже, чем если бы их не было вовсе. Но не забывайте, что абсолютная точность, кроме всего прочего, зависит от тщательности градуировки и используемого эталона, а разрешающая способность и стабильность — только от компонентов и конструкции.
* * *
Заметки на полях
Точность и погрешность — величины взаимодополняющие, что совершенно ясно по смыслу терминов. Поэтому, вообще говоря, произнести что-то вроде «точность в пределах 1 %» — некорректно, естественно, тут идет речь о погрешности, а точность в данном случае выражалась бы числом 99 %. Тем не менее, в повествовательной речи такое допустимо, и мы сами не раз прибегали к подобным оборотам — просто потому, что совершенно ясно, о чем идет речь, и запутаться невозможно. А вот в англоязычных странах почему-то вместо погрешности принят термин именно «