Kaffeefilter

Braucht mein Sensor ein zusätzliches analoges Filter?

Müssen Sie ein industrielles Datenerfassungssystem designen und wissen Sie nicht wie Sie die Filter konfigurieren müssen? Kämpfen Sie in Ihrem Produkt mit Störungen und Rauschen und wissen Sie nicht wie Sie dieses reduzieren können? Haben Sie sich schon gefragt ob analoge oder digitale Filter besser sind?

Diese Fragen treten in der Praxis immer wieder auf. Ein analoger Sensor soll an einen digitalen Regelkreis oder an ein Datenerfassungssystem angeschlossen werden. Falls Probleme mit dem gemessenen Signal auftauchen folgt schnell der Ruf nach einem analogen Filter, um das Problem zu eliminieren. Aber ist das auch der richtige Weg? Es ist schliesslich sehr aufwändig ein analoges Filter an neue Anforderungen anzupassen (ausgenommen SC (Switched Capacitor) Filter). Auch der Platzbedarf darf nicht unterschätzt werden. Die folgende Beschreibung zeigt Ihnen, wie Sie selbst beurteilen können, ob Sie zusätzliche Messfilter benötigen und ob diese richtig dimensioniert sind.

Typische Situationen

Die genannten Fragestellungen können in sehr unterschiedlichen Situationen auftreten, z.B.:

  • Produktion und Testing: Hier wird häufig mit Datenerfassungssystemen von National Instruments und anderen Herstellern gearbeitet. Dadurch reduziert sich der Entwicklungsaufwand enorm. Über flexibel anpassbare, analoge Filter verfügen diese Systeme jedoch häufig nicht. Auch können lange Messleitungen zusätzliche Störungen einfangen.
  • Produktentwicklung: Es gibt kaum ein Produkt, dass nicht über Sensoren und anschliessende Digitalisierung verfügt. Das Datenerfassungssystem reduziert sich hier häufig auf einen integrierten analog-digital Wandler. Bauteilkosten, Platzbedarf sowie die Leistungsaufnahme des Produkts sind hier häufig zentral. Analoge Filter verursachen zusätzliche Kosten und benötigen Platz. Digitale Filter können hingegen die Leistungsaufnahme vergrössern.

Störquellen

Störungen des gemessenen Signals können sowohl im Sensor als auch auf der Übertragungsleitung zum Datenerfassungssystem auftreten. Je nach physikalischem Prozess und verwendetem Messprinzip kann auch ein nicht zu vernachlässigendes Rauschen im Sensor entstehen. Der Einfachkeit halber gehen wir hier davon aus, dass Rauschen tendenziell eher breitbandig ist, Störungen jedoch eher schmalbandig.

Gründe für ein analoges Filter

Analoge Filter werden aus zwei unterschiedlichen Gründen zwischen Sensor und A/D-Wandler eingefügt:

  • Fall A: Um Störungen und Rauschen ausserhalb des Nutzbandes des Sensorsignals zu verringern
  • Fall B: Um Aliasing während der Digitalisierung zu verhindern

Im Fall A kann das analoge Filter in den meisten Fällen durch ein digitales Filter ersetzt werden. Es ist immer möglich ein digitales Filter so zu entwerfen, dass es weitgehend dieselben Eigenschaften hat wie ein analoges Filter. Beide Filterarten sind also austauschbar. (Einzige Ausnahme: die Störungen sind so stark, dass sie zu Clipping oder anderen nicht-linearen Effekten vor der Digitalisierung führen).

Dank der hohen Rechenleistung heutiger Datenerfassungssysteme gibt es daher keinen Grund mehr solche Filter analog zu implementieren. Eine korrekt durchgeführte digitale Reduktion der Abtastrate mit sorgfältig gewählten, digitalen Tiefpassfiltern kann die Störungen mindestens gleich gut reduzieren.

Im Fall B müssen Sie überlegen, ob Aliasing-Effekte in Ihrer Anwendung überhaupt in nennenswertem Umfang auftreten. Die geringe Signalbandbreite der üblichen Sensoren zusammen mit einer vergleichsweise hohen Abtastrate sorgt dafür, dass der Sensor bereits selbst als anti-aliasing Filter für hochfrequente Signalanteile wirkt. Das zusätzliche analoge anti-aliasing Filter muss also nur Rauschanteile und Störungen, die weit über der Nyquist-Frequenz liegen, soweit dämpfen, dass sie nicht in das Nutzband gespiegelt werden.

Das Optimum ist erreicht, wenn die Dämpfung so hoch ist, dass kleine Signale nicht mehr durch das Aliasing verdeckt werden. Kritisch ist dabei vor allem der Frequenzbereich in der Nähe der Abtastrate. Nur wenn Ihr Sensorsignal hier signifikante Störanteile aufweist, benötigen Sie ein analoges Filter. Und nur für diesen Frequenzbereich müssen Sie das analoge Filter auslegen. Sie können auch bereits bekannte, schmalbandige Störquellen durch geschickte Wahl der Abtastrate in Frequenzbereiche verschieben, wo sie einfacher weggefiltert werden können.

Je höher Sie die Abtastrate des Systems wählen, desto einfacher wird das Design des analogen anti-aliasing Filters. Selbst wenn Ihr Sensor hochfrequente Signalanteile produzieren sollte, ist es meistens einfacher die Abtastrate zu erhöhen, statt ein aufwändiges analoges Filter zu entwerfen. Wenn das Sensorsignal erst einmal digitalisiert ist, können Sie die Abtastrate wieder auf den gewünschten Wert reduzieren. Siehe Fall A.

Schnelle Datenerfassungssysteme

Glücklicherweise haben die in der Industrie eingesetzten Sensoren für physikalische Grössen meist eine sehr geringe Signalbandbreite verglichen mit dem nachfolgenden Datenerfassungssystem. Aufgrund dieser Tatsache sind analoge Filter in vielen Fällen nicht mehr nötig. Wenn die Abtastrate genügend hoch ist reicht ein nachträgliches digitales Filtern, bzw. eine damit verbundene Reduktion der Abtastrate meist aus.

Weitere Kriterien

Digitale Filter lassen sich sehr schnell an neue Anforderungen anpassen. Falls dabei aber die Filterordnung steigt, so hat das auch Einfluss auf die benötigte Rechenleistung und in embedded System auf den Stromverbrauch. Digitale Filter haben gegenüber analogen Filtern zudem den Vorteil, dass sich Filtertopologien implementieren lassen, die analog nicht sinnvoll implementierbar sind, z.B. Filter mit sehr hoher Steilheit oder FIR Filter. Letztere haben vor allem dann Vorteile, wenn Sie nicht nur den Frequenzgang, sondern auch den Phasengang, bzw. die Gruppenlaufzeit besser kontrollieren wollen.

Filter in Regelkreisen

Hohe Gruppenlaufzeiten können das Design von Regelkreisen erschweren und im schlimmsten Fall zu einem instabilen Regler führen. Auch hier gilt jedoch wieder der Grundsatz, dass äquivalente digitale Filter und analoge Filter auch dieselbe Gruppenlaufzeit aufweisen. Digitale Filter führen trotzdem häufiger zu Instabilität in schnellen Regelkreisen. Dies liegt jedoch nicht am Filter, sondern daran, dass PC-basierte Datenerfassungssysteme die einzelnen Abtastwerte häufig blockweise verarbeiten. Dies führt zu grossen Latzenzzeiten, bzw. Totzeiten im Regelkreis. Die Blockgrösse muss deshalb in einem solchen Fall zwingend an die Anwendung angepasst werden.

Analoges Filterdesign wird immer einfacher

Aus dem gesagten lässt sich schlussfolgern, dass Sie fast alle Messprobleme mit einem analogen Filter 1. Ordnung lösen können. Häufig können Sie sogar ganz auf ein analoges Filter verzichten und den Sensor direkt an das Datenerfassungssystem anschliessen. Um Ihnen die Beurteilung von Datenerfassungssystemen zusätzlich zu erleichtern, haben wir für Sie ein Flussdiagram erstellt. Es enthält die wichtigsten Fragestellungen dieses Blogs in kompakter Form: Antialiasing Selection Flow Chart.

Und noch ein Tipp zum Schluss: Verwenden Sie digitale Mittelwert-Filter (moving-average Filter) nur dann, wenn Sie die Frequenz des Störsignals genau kennen und die Länge des Filters darauf abstimmen können. In allen anderen Fällen gibt es effektivere Lösungen.

Fragen Sie einen unserer Experten, wenn Sie Probleme mit der analogen oder digitalen Verarbeitung von Sensorsignalen haben.

Daniel Megnet

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