Fuentes De Error En Las Mediciones De Voltaje De Ca - Keysight Technologies DAQ970A Guia Del Usuario

Fuentes de error en las mediciones de voltaje de CA

Muchos de los errores asociados con las mediciones de voltaje de CC también se aplican a las mediciones de voltaje
de CA. Los errores adicionales exclusivos de las mediciones de voltaje de CA se describen en esta sección.
Errores de factor de cresta (entradas no sinusoidales)
Un error común es que "dado que el DMM interno es RMS verdadero, sus especificaciones de precisión de onda
sinusoidal se aplican a todas las formas de onda". En realidad, la forma de la señal de entrada puede afectar
notablemente la precisión de la medición. Una forma común de describir formas de ondas de señal es el factor de
cresta. El factor de cresta es la relación entre el valor pico y el valor RMS de una forma de onda.
En general, cuanto mayor es el factor de cresta, mayor es la energía contenida en los armónicos de alta frecuencia.
Todos los multímetros muestran errores de medición que dependen del factor de cresta. Tome en cuenta que los
errores de factor de cresta no se aplican a señales de entrada por debajo de 100 Hz cuando se usa el filtro de CA
lento.
Puede estimar el error de medición debido al factor de cresta de la señal como se muestra a continuación:
Donde:
Error = precisión de onda sinusoidal de DMM
sine
Error = factor de cresta de DMM
crest factor
Error =
bandwidth
Donde:
C.F = factor de cresta de la señal
F = frecuencia de la señal de entrada fundamentales
BW = ancho de banda -3 dB del DMM (1 MHz para el DAQ970A/DAQ973A)
Ejemplo: Cálculo del error de medición
Calcule el error de medición aproximado para una entrada de tren de pulsos con un factor de cresta de 3 y una
frecuencia fundamental de 20 kHz. El DMM interno se establece en el rango de 1 V. Para este ejemplo, use las
especificaciones de precisión de 90 días de ± (0,05 % de lectura + 0,04 % del rango).
Error = = ±(0,05 %+0,04 %) = ±0,09 %
sine
Error = 0,15 %
crest factor
Error =
bandwidth
Error total = 0,09 % + 0,15 % + 1,4 % = 1,6 %
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