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EMC的整改流程是怎麽樣的及有哪些常見問題

西门子深爱激情网內容   查阅次数:2820   更新时间: 2019-07-28 11:50

EMC主要是通過測試深爱激情网在電磁方面的幹擾大小和抗幹擾能力的綜合評定,是深爱激情网在質量安全認證重要的指標之一。很多深爱激情网在做深爱激情网安全認證時都會遇到深爱激情网測試不合格的情況,尤其是在電磁兼容測試出錯頻率更是普遍。當深爱激情网一旦測試不合格,那麽隨之而來的肯定是EMC整改通知書。在EMC整改過程中很多管理人和技術人員並不太明白該從何處入手,今天我們就來分析EMC整改常遇到的問題和一些整改建議。

首先我們來從EMC測試項目構成說起,EMC主要包含兩大項:EMI和EMS。當然這兩大項中又包括許多小項目,EMI主要測試項:RE、CE、Harmonic、Ficker。EMS主要測試項:ESD、EFT、DIp、CS、RS、Surge、pMS。通過這些測試項目我們不難看出EMC測試主要圍繞深爱激情网的電磁幹擾和敏感度兩部分,如果一旦深爱激情网不符合安全認證標准需要EMC整改的時候我們可以通過降低其材料和零部件進行整改。

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一、EMC整改意見

1、在拿到整改意見書以後,需要提前定位好EMC整改計劃。沒有定位好計劃就去盲目的整改深爱激情网就像無頭的蒼蠅一樣到處亂動,這樣只會增加整改的成本。

2、定位手段,對于這裏小編覺得主要可以分爲兩點。第一:直覺判斷,需要完全依托工程師的直覺和經驗來進行判斷。第二:比較測試,根據測試儀器所提供的數據來進行分析問題。

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二、EMC整改流程

1、RE超標整改流程:

2、電線電纜超標整改流程:

3、信號電纜整改流程:

4、屏蔽體泄漏整改流程:

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三、EMC整改的一些小建議

1、電容的濾波作用

即頻率f越大,電容的阻抗Z越小。

當低頻時,電容C由于阻抗Z比較大,有用信號可以順利通過;

當高頻時,電容C由于阻抗Z已經很小了,相當于把高頻噪聲短路到GND上去了。

2、電容濾波在何時會失效

整改中常常會使用電容這種元器件進行濾波,往往有“大電容濾低頻,小電容濾高頻”的說法。

以常見的表貼式MLCC陶瓷電容爲例,進行等效模型如下:

容值10nF,封裝0603的X7R陶瓷的模型參數如下:

由于等效模型中既有電容C,也有電感L,組成了二階系統,就存在不穩定性。對電路回路來說,就是會發生諧振,諧振點在如下頻率處:

下圖是諧振曲線的示例:

即常說的在諧振點前是電容,諧振點之後就不再是電容了。

3、LC濾波何時使用

如果串聯電感L,再並聯組成C,就形成了LC濾波:

單獨一個電容C是一階系統,單獨一個電感L也是一階系統,在幅值衰減斜率是-20dB。但LC組成的二階系統,幅值衰減斜率是-40dB,更靠近理想的“立陡”的截止頻率的效果,即濾波效果更好。

4、pWM頻率到底是多少

往往提到pWM,比如会说用20kHz pWM驱动电机等。但实际上,这个20kHz仅代表pWM的脉冲周期是50us:

那么所谓的20kHz pWM在频域上的频率点落在哪里呢,如下公式:

對于階躍信號來說,由于上升時間tr無窮小,則頻率f無窮大。當頻率高了之後,寄生參數則不能在忽略,會引發很多諧振的問題。

從信號上來看,就是很陡峭的階躍信號會有過沖和振蕩的問題。簡單來說就是頻率f越大,則噪聲所占的頻率就會越寬泛,即EMC特性就會越差。

5、如何將原理圖和pCB對應起來

由于細分工種的問題,原理圖和pCB被割裂開來,由兩組人進行分工作業:

例如在原理圖上有如下的電路:

其隱含一個問題就是在pCB上其實V1的負極和C1的負極是有一條線。

往往在設計階段A->B->C是都會關注的。如果EMC出現問題,除了要在原理圖上查找電路參數的問題,還需要特別關注C->D,即回流路徑。

如果回流路徑不順暢,會造成信號的畸變:

比如在EMC試驗時,MCU的ADC采集到的信號被幹擾到了,則除了在原理圖上分析外,在pCB上講該信號高亮出來,然後再耐心尋找該信號的回流路徑是否有不順暢的地方:

對著信號線頭腦中想象回流路徑,有點意識流的感覺。

6、總結

原文標題:資深EMC工程師總結:EMC整改流程及常見問題

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科普 | 商业分析与数据分析、算法模型的关系与区别

我們常說,辦事情要“名正言順”,而數據領域的名字則是格外的多,商業分析、數據分析、數據挖掘、算法模型……經常把大家繞暈,今天系統科普一下。

商业分析VS 数据分析

廣義上的數據分析,指的是“利用數據對XX問題進行分析”。包括了數據采集、數據存儲、數據清洗、數據計算、結論輸出、數據可視化等部分。大家注意到了,這裏是有個空白的XX沒有填的。實際上,廣義上的數據分析是一個基礎技能,可以利用到很多很多領域。空白處可以填學術、理論、科學、醫療、教育、情感、心理……等等名詞。是滴,這個空白處也可以填“商業問題”。如果是:利用數據分析方法進行商業問題的分析,那就是商業分析了。商業分析是廣義的數據分析方法的一個具體應用場景。

狭义上的数据分析, 应该叫“对企业内部系统采集的数据进行分析”。实际上,我们在招聘时看到的要求懂sql,hive,python,R等软件操作的“数据分析岗位”,指的都是狭义的数据分析。这些分析工作基于企业网站、App、订单、售后、客服、物流、财务系统记录的数据,进行计算、建模、报告等工作。

內部數據質量不行,是個永恒的問題,也常常成爲分析的死穴。不懂數據的人往往想當然的認爲:數據不是很多嗎,分析分析就好了呀。可真正做數據工作的都知道,急躁的業務領導、投機取巧的同事、薅羊毛的用戶、落後的IT建設,都會讓內部數據看似龐大,實則一塌糊塗。常見的內部數據的分類與問題,簡單歸納如下,大家感受一下:

商業分析不僅僅利用企業內部系統數據,還需要大量利用外部數據。它由四個構成部分:深爱激情网研究、定性訪談、定量調研、內部數據分析。因爲影響企業經營狀況的因素,本身就包括了宏觀環境、競爭對手、內部組織、員工能力、消費者態度與意願等等方面。這些因素非常重要,但不一定都能通過系統采集到。因此就得靠多方面的信息采集來滿足需求。具體每個部分的采集方式、用途,如下表所示:

真正進行商業分析,需要有綜合性技能和多方面獲取數據的能力。很多企業拿著做內部數據分析的要求招商業分析師,結果招來的人只會跑數據,沒有解決真實問題的能力。寫代碼的小哥每天對著銷售曲線發呆,冥思苦想不得其解。其核心症結就在這裏:本身商業分析就不是敲兩行代碼就能完事的。至少要有深爱激情网研究-市場調查-內部訪談-內部數據分析四部分相互配合,不是200行代碼就能讓阿爾法狗子開口說人話:貴公司的問題是XXXX。200萬行代碼都不行。

更何況,很多企業對數據的重視程度遠遠不夠。

有新政策出台也不知會;

外部信息系統采集、共享機制不存在;

內部做事情的背景、現狀、目標啥都不交代;

不給做分析的同學走訪一線,了解實際的機會;

遇到問題就知道甩給分析:“你建個模型分析分析”

私下裏搞小動作,做分析的同學甚至是最後一個知道企業發生什麽事的人

這就讓做分析的同學們無米下鍋了。就更難通過分析産出效益了。

商业分析VS 算法模型

拜Alpha Go所赐,现在人人都知道人工智能很厉害。阿尔法狗子一声汪汪,咬哭了柯洁,也让人们产生了无数对人工智能、算法模型的幻想。实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容,和数据分析没啥关系。算法模型目前比较成熟应用的领域,在于图像识别、语义识别、路线规划等方面,具体应用在安防、风控、物流、驾驶等领域,是基础的工业级应用。

在商業領域算法的用處相當有限。因爲本身企業經營靠的就不一定是精細的計算,政策大勢、老板的資源、員工創新、創意、創造能力,這些都很難用數據量化。換句話說:如果給定圍棋的規則讓算法去學習,算法可以打敗最一流的高手;但在商業領域不是下圍棋,有可能明年下棋的規則都變成在圍棋盤上擺車馬炮……別說阿爾法狗了,阿爾法噴火大恐龍都搞不掂。

因此,在商業領域算法往往應用在特定場景上。

第一類常用的是直接針對用戶場景的算法。具體場景往往有以下特點:個人決策、封閉信息、一對一溝通、用戶決策容易被營銷策略影響、數據指標多需要壓縮、創意影響較少。比如常見的:風控。都是個人申請資料,金融機構審核。如果這個人信用不好,我們也沒必要幫助他好,拒絕他就是了。設計信用的指標很多,單靠一兩個指標很難判斷,因此可以建模來區分用戶風險等級。類似的如推薦算法或者大數據殺熟,往往在App裏應用多,欺負的就是一對一的封閉場景溝通。如果真在實體店搞這一套,估計早就被客人告到工商局,或者幹脆砸了招牌走人。

第二類常用的是預測算法,包括基于時間序列和因果關系預測兩類。商業分析很需要對未來發展趨勢做預測,因此需要算法輔助。常見的用法、優缺點如下表所示

第三類是用來降維的算法。包括因子-聚類分析、AHp、主成份分析等。往往是評估一個問題,考慮指標太多的時候,需要做降維處理,壓縮指標方便評分。常用于評估類問題,比如項目、新深爱激情网、品牌評估等等。

綜上,可以看到算法模型在商業分析中是非常有用的,可它本身不能替代商業分析,更不是一個問題思考不清楚了,就甩給做分析的同學:“人工智能好厲害,快人工智能分析一下爲什麽我們業績做不起來”。業績是做出來的,不是算出來的。更多的商業問題是和人的主觀能動性有關,因此脫離人的因素去指望算法,最後就淪爲數字遊戲。

以上就是商業分析、數據分析、算法模型的關系與區別。用一句話概括,可以說是:商業分析是數據分析方法在商業問題的具體應用,算法模型是一個有效解決特定商業分析問題的工具。

原文標題:商業分析與數據分析、算法模型的關系與區別

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