Appunti rielaborati di Misure meccaniche e collaudi

Concetto di Misura

Introduzione

• Specie → ottenere la qualità
• Misura → definire la quantità
• Unità di Misura

Misura

• Def. Tradizionale → confronto fra la grandezza fisica in esame e un'altra della stessa specie scelta come unità
• Def. Estensiva → processo che consiste nel porre ad essequenza numeri ad oggetti o eventi secondo certe regole

Sperimentazione ≠ Misura

Nella sperimentazione si ottengono effetti e l'osservatore può valutare e interpretare l'influenza

Nella misura si procede alla inferenza e all'attribuzione di numeri a grandezze osservabili

Identificare le proprietà che delineano il fenomeno (oggetti di studio) permette di ottenere un modello di tale fenomeno, essenziale per la rappresentazione che sta alla misura.

Def. Grandezza Fisica → Classe di equivalenza di proprietà fisiche che possono essere misurate mediante un rapporto reciproco.

Affinché una proprietà sia misurabile è necessario poter stabilire una relazione di ordine fra quella proprietà in un sistema ≠ 0 se tale confronto si può basare sul rapporto. Le proprietà di due sistemi oltre le classi di equivalenza di queste proprietà costituiscono una grandezza fisica.

Fissato il metodo di misura: le proprietà si quantificano con un valore numerico ottenuto dal rapporto con la proprietà scelta come campione e il risultato è un’unità di misura.

• Estensiva → oggetto della citazione del campione
• Intensiva → non dipende dalle dimensioni del campione

CATENA DI MISURA

necessita di un dispositivo per le misure

di un procedimento (che può essere automatizzato o no)

e di un laboratorio e personale qualificato

OGGETTO DI MISURA - QUANTITÀ MISURATA - ELEMENTO SENSIBILE PRIMARIO - ELEMENTO DI CONVERSIONE - ELEMENTO DI AMPLIFICAZIONE - ELEMENTO DI TRASMISSIONE DATI - ELEMENTO DI REGISTRAZIONE DEI DATI - ELEMENTO DI PROCESSAMENTO DEI DATI

SENSORI

elementi sensibili ➔ il fenomeno induce una variazione di stato sul sensore, che fornisce un'uscita basata su un principio fisico dipendente dalle variazioni delle grandezze di interesse

TRASDUTTORI

➔ modifica le misure del sensore trasmettendole da un supporto fisico ad un altro

CONDIZIONAMENTO

➔ elementi di conversione che garantiscono il segnale sia reso adatto a successive elaborazioni (es. amplificazione di segnali), si può trovare anche in altri settori della catena di misura

PROCESSORI

➔ tratta del segnale per renderlo più adatto a successive elaborazioni elettroniche (es. filtri passa-basso, etc...)

• Ingressi Interferenti ⇒ quantità che può b stimare è direttamente ridente sensibile produrre il contributo F₁ e/o umile.
• Ingressi Modificanti ⇒ quantità che provocano variare nelle relazioni ⇒ ricavo vari vi. ve un vvia variando con l - M_O o F_M o T_IZ.

Metodo delle correzioniCalcolato sull'uscita

Si misura iso er e si dispone quantità moltiplicata l'uscita per calcolare la correzion da apportare dell'esito las.

Metodo di correzione

Metodo del filtraggiodel segnale

Si mettono filtri nelle istruzioni che bloccano separat spuri.

Metodo degli ingressiin opposizione

Si introducie inizialmente nuposc multipli o importanti che lavorano a cancellare gli effetti dovusi da separat spuri.

Esempio (Momento d'inumet)

→ P₁ ← P₂ ∅D → P₁/P₂ Misura → X

Se viene sur un verso des sto calcolato avver in uscirda andro se P₁-P₂=0 ⇒ acc e vi

Foller cane flo fsous im, fattiva vend la fettura ob propunento del consente P₁+ P₂ a x e quant lo rela inupess - usciite.

II

DERIVA

Ad esempio nel tre soluzioni di p un ΔT provoca evoluzione le elevate gradienti causa una alterazione/contrazione curva in assenza di sp che sono letti dallo strumento e curva in assenza di sp che sono letti dallo strumento e inseriti

al livello degli stati delle visciole ottenendo le relazioni nel passato e mentre la sensazione a sp (→ deriva dallo sensibilità)

LINEARITÁ

Spesso (anche per l'isteresi) la curva di isteresi non è una retta (con l'isteresi su classi e curve distinti dalle diodiolique la curvatura misura la dispersione rispetto a sue rette approssimate.

• LINEARITÁ DEI PUNTI DI ISBRIL → Costituito da due volumi colorati rispettivamente sulla successione con un valore costante e significativo elevamento
• LINEARITÁ MEDIA → Costituito da due volumi colorati rispettivamente sulla successione un massimo centrale e indicativo tempo nuova dispersione percentuale rispetto alle rette specifiche

CONVERSIONE ANALOGICO/DIGITALE

Elaborare un segnale analogico richiede un trasduttore di corrente elettrica che modifichi il segnale → senzori e costosi. Per questosi può usare un segnale analogico ricevere continuo definito e finiti ed un segnale digitale ← ” tensive punti di coppia di variabile ”

X(t)

SEGNALE

ANALOGICO

CAMPIONAMENTO

QUANTIZZAZIONE

X^m(n)

SEGNALE

DISCRETO

    discretizza il segnale    nel dominio del tempo → discretizza il segnale nelle continuous

FREQUENZA DI CAMPIONAMENTO

→ Pi con cui si sceglie la campionamento

    acquisire nella conversione analogico/digitale.

La frequenza deve essere scelta dipendentemente sui entrata che nel

segnale componenti in bassa tensione che perturbano nella vielo di

un segnale ” erroneo ” e nel complesso giucre quello fissa sul convertitore nel "copla tal".

TEOREMA CAMPIONAMENTO

→ Per una conversione analogico/digitale La

MINIMA frequenza di componenti necessaria per entire colpule

        2/o ” pezzi di input nel evento ” sinusoidi di digitule

      a analysis dello segnale superior (→FREQUENZA DI NYQUIST

  in a quand si

  branch di earn alla frequenze max dello signal

Deve peoi a valere

f_{CAMPIONAMENTO} >> f_NYQUIST = 2 f_max

Se cos vale si può ricostruire correttamente con funzioni ”interpolate

un segnale continuo senza generare multipi, eliminati se detto il

fenomeno dell’ ALIASING (dilazione dello segnale analogico restituiti

     a quelli "soppress"

• μ (valore medio)
• σ (deviazione standard)

σ² la varianza

P(x) = ¹/_√2πσ e^{- (x - μ)2 / 2σ2}

∞ < x < ∞

All'aumentare di σ la curva diventa sempre più squadrata

Media μ = ∫ _-∞^+∞ xP(x)dx

Dev. standard σ = √∫ _-∞^+∞ (x - μ)²P(x)dx

Distribuzione

• Continua
• Discreta
  • Popolazione
    • Media μ = ∑_i x_i / m
    • Dev. standard σ = √∑_i (x_i - μ)² / m
  • Campione
    • Media m = ∑_i x_i / m
    • Dev. standard S = √∑_i (x_i - μ)² / m - 1

RHK La probabilità è l'area sotto la funzione

P{x₁ < x < x₂} = ∫_x1^x₂ P(x)dx

Probabilità che X sarà tra x₁ e x₂

Normalmente ∫_-∞^+∞ P(x)dx = 1

Per ottenere x_o ± Δ cioè tutti i valori devi ottenere il 99,71% dei valori

RHK Per S metti m - 1 infatti stavo pensando quale fosse il caso giusto (per non avere che il campione avrebbe la stessa media della popolazione quando vuoi usarlo e calcoli metti m - 1). All'aumentare di N la deviazione S è sempre + vera (addirittura se N = ∞ coincide con).