如何使用安装在树莓派上的 DAQ 测量加速度计

IEPE（集成电子压电）传感器用于测量加速度、压力或力。这些类型的压电传感器包含内置的独立转换电子设备，用于将来自压电传感器的信号转换为低阻抗电压信号。
该项目将演示如何使用 MCC 172 DAQ HAT（与 Raspberry Pi 结合使用）来测量从此类传感器接收到的信号。使用的传感器用于振动，可以安装在不同的地方，以监测不同设备的状态。

所需的硬件和软件

该项目使用 MCC 172 IEPE Measurement DAQ HAT 和 Raspberry Pi 读取输出 IEPE 传感器。该项目使用的传感器是 805 加速度计 500G IEPE T05-3（data sheet）。面包板和电线用于连接到 HAT 通道，如下所示。
在软件方面，需要以下内容：
– Raspbian OS
– GIT
– Python libraries
– MCC DAQ HAT Libraries

设置必要的软件

要将 MCC 172 DAQ HAT 与 Raspberry Pi 一起使用，首先要做的是安装制造商提供的库。
以下是步骤：
1.如果使用图形界面，请打开终端窗口并更新您的包列表：

sudo apt update

2.可选：更新已安装的软件包并重新启动：

sudo apt full-upgrade
sudo reboot

3.如果未安装安装 git：

sudo apt install git

4.使用 git 将制造商提供的软件包下载到您的用户文件夹：

cd ~
git clone https://github.com/mccdaq/daqhats.git

5.安装库。安装程序将询问您是否要安装 Python 2 和 Python 3 支持。

cd ~/daqhats
sudo ./install.sh

要执行固件更新或阅读有关 MCC 172 的更多信息，请访问 MCC DAQ HAT Library documentation.

设置硬件

对于这个项目，我们将使用 IEPE 传感器。 TE Connectivity 的 805-0500 是一款 3 针 IEPE 低成本加速度计，非常适合使用 TO-5 接头的嵌入式应用。 该型号传感器具有 500g 的动态范围和高达 12kHz 的宽带宽。 该传感器可以使用粘合剂安装到要监测的结构上。 在这个项目中，传感器将使用面包板上的 3 个引脚安装，将引脚连接到 MCC 172 的通道以方便使用。 在制造数据表中，它指定了引脚功能。 引脚 1 是传感器的输出，作为参考，传感器封装有一个缺口（如下图所示），接地引脚是相反的。

图 1：传感器连接端口

图 2：传感器 +OUT 引脚

下一步是将输出和接地连接到 MCC 172 的通道 0 输入。市场上有几种类型的 IEPE 传感器连接器，但对于这种传感器，我们将使用螺钉连接器牢固地连接通向 传感器。 该项目的代码以这样一种方式编写，即如果需要，通道 2 也用于第二个传感器。

图 3：连接到 MCC 172

程序流程

挂载组件和安装库后，下面附加的两个文件必须保存在同一个文件夹中。 “daqhats_utils.py”取自示例文件夹，它位于执行使用 git 安装库的步骤后安装的“daqhats”文件夹中。 “main.py”是这个项目的主文件。
– 下载 main.py
– 下载 daqhats_utils.py (确保它与 main.py 位于同一文件夹中)

导入库

要执行测量，我们需要 git 存储库和 daqhats_utils 中的库中提供的一些函数。 我们导入整个 MCC 118 类和一些帮助函数。 “OptionFlags” 用于设置扫描 HAT 上通道提供的值的模式，并使用“HatIDs”和“HatError”函数识别 id 和错误。

读取和显示数据

total_samples_read = 0
read_request_size = READ_ALL_AVAILABLE
dt_string = date_time.strftime(“%d/%b/%Y/ %H:%M:%S”)#convert values store in the date_tame to string
print('\n\n', dt_string, file=open('log.txt', 'a'))
print('\nSamples Read    Scan Count       Channel 0       Channel 1', file=open('log.txt', 'a'))
timeout = 5.0
while True:
read_result = hat.a_in_scan_read(read_request_size, timeout)
# Check for an overrun error
if read_result.hardware_overrun:
print('\n\nHardware overrun\n')
break
elif read_result.buffer_overrun:
print('\n\nBuffer overrun\n')
break
samples_read_per_channel = int(len(read_result.data) / num_channels)
total_samples_read += samples_read_per_channel
# Display the last sample for each channel,in a maximum number of 12 digits.
print('\r{:12}'.format(samples_read_per_channel),
' {:12} '.format(total_samples_read), end='')
print('\r{:12}'.format(samples_read_per_channel),
' {:12} '.format(total_samples_read), end='', file=open('log.txt', 'a'))
# \r is use to write over the existing line
# Display the RMS voltage for each channel.
if samples_read_per_channel > 0:
for i in range(num_channels):
value = calc_rms(read_result.data, i, num_channels,
samples_read_per_channel)
# Display the value number of 10 digits and 5 digits after the comma
print('{:10.5f}'.format(value), 'Vrms ', end=”)
# save on a log file the value number of 10 digits and 5 digits after the comma
print('{:10.5f}'.format(value), 'Vrms ', end=”, file=open('log.txt', 'a'))
stdout.flush()
sleep(0.1)
print('\n')

读数在循环中执行，直到用户停止扫描或检测到溢出错误。 读取所有可用样本（最大为 read_buffer 的大小）。 由于 read_request_size 设置为 -1 (READ_ALL_AVAILABLE)，函数“hat.a_in_scan_read”立即返回当前可用的样本，超时参数被忽略。 函数“hat.a_in_scan_read”返回多个元素：运行、硬件溢出、缓冲区溢出、触发和超时，所有都是布尔类型，数据是浮点列表。 数据返回是我们接下来将用来显示从缓冲区读取的信息的数据。

samples_read_per_channel = int(len(read_result.data) / num_channels)
total_samples_read += samples_read_per_channel

“samples_read_per_channel”用于显示获取的数据列表中的编号，并显示它。 “total_samples_read”存储样本总数。 这些数字以 12 位数字格式显示。
如果缓冲区中有样本，则程序将开始显示。 对于每个通道，其结果保存到列表中的某个值，每个值的位置是所用通道数的倍数。 为了显示，我们使用一个索引，为每个读数保存每个通道上每个样本的位置。

f samples_read_per_channel > 0:
for i in range(num_channels):
value = calc_rms(read_result.data, i, num_channels, samples_read_per_channel)
# Display the value number of 10 digits and 5 digits after the comma
print('{:10.5f}'.format(value), 'Vrms ', end='')
# save on a log file the value number of 10 digits and 5 digits after the comma
print('{:10.5f}'.format(value), 'Vrms ', end=”, file=open('log.txt', 'a'))

对于终端中显示的每个值，每个显示值的副本都保存在日志文件中。 为此，在显示每个数据值后，我们有另一个以“file=open(‘log.txt’, ‘a’))”结尾的打印行是在 Python 中处理文件的函数，该函数需要两个参数：文件名和模式。 “a” 在此模式下，打开一个文件以进行追加，如果该文件不存在，将创建一个具有文件名的文件。

数值显示格式

def calc_rms(data, channel, num_channels, num_samples_per_channel): “”” Calculate RMS value from a block of samples. “””
value = 0.0
index = channel
for _i in range(num_samples_per_channel):
value += (data[index]* data[index]) / num_samples_per_channel
index += num_channels
return sqrt(value)

在终端中，缓冲值显示为 Vrms（均方根电压）。 RMS 值是瞬时值平方函数的平均值的平方根。 IEPE 传感器的输出是 8 到 12 V 之间的正弦偏移。比较 MCC 172 读取的这些值的一种方法是计算 RMS 值。 这个值比读取 DAQ 直接发送的值更容易解释。 在值显示在终端之前调用 calc_rms 函数。

for i in range(num_channels):
value = calc_rms(read_result.data, i, num_channels, samples_read_per_channel)

启动脚本

要启动 Python 脚本，请使用以下命令在保存两个文件的文件夹中打开一个终端。

python main.py

之后，终端中会出现 MCC 172 所在的地址。 回答问题以启用 IEPE，其中 y 表示是，n 表示否。 之后，终端应显示：如何设置 HAT（连续扫描）、IEPE 电源状态、正在使用的通道，以及最后设置为工作的扫描速率。 按下 ENTER 键后，程序将开始扫描。 第一次运行时，程序将创建一个日志文件。 第一行将包含开始和保存扫描的日期和时间。 然后在日志文件中，将终端中显示的数据保存在不同的行中。 再次执行程序时，数据将保存在上次写入的最后一行之后的同一个日志文件中。

图 4：终端显示

图 5：日志文件
显示的解释如下：
– Samples Read 是显示的样本数，在缓冲区填满后重置为 0。
– Scan Count 是读取的样本总数，当缓冲区已满时它不会重置并继续计数。
– 通道0 和通道1 是该通道读取的值。

结论

该项目是 MCC 172 DAQ HAT 如何与基于 IEPE 的加速度计一起用于监测突然运动或振动的示例。 借助其他 IEPE 传感器，还可以监测力和压力。 该代码无需任何修改即可使用其他类型的 IEPE 传感器。