การใช้ Source–Victim Matrix เชื่อมโยงการทดสอบ RE102 และ RS103 ในการวิเคราะห์ EMC บนเรือ
บทนำ
การทดสอบ Electromagnetic Compatibility (EMC) ไม่ได้เป็นเพียงการผ่านเกณฑ์ในห้องแล็บเท่านั้น แต่ในเรือรบหรือเรือพาณิชย์ที่มีระบบสื่อสาร เรดาร์ และระบบนำทางหลายชนิดทำงานร่วมกันในพื้นที่จำกัด ความเข้ากันได้ทางแม่เหล็กไฟฟ้า (Electromagnetic Compatibility) เป็นเรื่องที่สำคัญอย่างยิ่ง
มาตรฐาน MIL-STD-461G มีการทดสอบ 2 ส่วนที่เกี่ยวข้องโดยตรง:
- RE102 (Radiated Emissions): วัดว่าระบบปล่อยคลื่นออกมามากแค่ไหน
- RS103 (Radiated Susceptibility): วัดว่าระบบสามารถทนต่อคลื่นจากภายนอกได้มากแค่ไหน
แม้แต่ละการทดสอบมีความหมายของตัวเอง แต่เมื่อเรานำมารวมกัน เราจะได้คำตอบว่า อุปกรณ์ทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันได้จริงหรือไม่
เครื่องมือสำคัญที่จะช่วยตอบคำถามนี้คือ Source–Victim (SV) Matrix
RE102 vs RS103 แบบเข้าใจง่าย
- RE102: ทำการสแกนความถี่และวัด ค่าความแรงสนามไฟฟ้าที่อุปกรณ์ปล่อยออกมา (V/m หรือ dBµV/m)
- RS103: ส่งสัญญาณสนามไฟฟ้าให้กับอุปกรณ์และดูว่ายังคงทำงานได้ตามเกณฑ์ ความทนทาน (V/m หรือ dBµV/m)
เมื่อนำข้อมูลทั้งสองมารวมกัน เราจะได้ภาพรวมของ การเข้ากันได้ทางแม่เหล็กไฟฟ้าในระบบจริง
แนวคิด Source–Victim Matrix
SV Matrix จะจับคู่ อุปกรณ์ที่เป็นต้นกำเนิดคลื่น (Source) กับ อุปกรณ์ที่อาจถูกรบกวน (Victim):
- Source Device: อุปกรณ์ที่ปล่อยคลื่น เช่น SATCOM, VHF Radio, Radar
- Victim Device: อุปกรณ์ที่อาจถูกรบกวน เช่น GPS, NAVTEX, เรดาร์นำทาง
- ระยะห่าง: ระยะจริงที่ติดตั้งบนเรือ
- Emission ที่ 1 m (RE102): ค่าพื้นฐานที่วัดได้
- Emission ที่ตำแหน่ง Victim: คำนวณจากการลดทอนตามระยะและการคัปปลิ้ง
- RS103 Immunity: เกณฑ์ความทนทานของ Victim
- Margin (dB):
Margin = RS103 - Emission\_{ที่\ victim} - PASS/FAIL: Margin > 0 → ปลอดภัย, Margin < 0 → มีความเสี่ยง
ตัวอย่างจากข้อมูลจริงบนเรือ
จากข้อมูลตัวอย่าง 338 คู่ Source–Victim พบ 2 กรณีที่น่าสนใจ:
- Self-Coupling (INMARSAT-C → INMARSAT-C)
- Emission ที่ตำแหน่ง Victim ≈ 13.8 MV/m (262 dBµV/m)
- RS103 Requirement = 50 V/m (154 dBµV/m)
- Margin = –109 dB → FAIL
- สะท้อนว่าแม้ตัวเลขจะสูงเกินจริง (เป็น placeholder) แต่ การรบกวนตัวเอง (self-interference) เป็นเรื่องจริงที่ต้องพิจารณา
- INMARSAT-C → NAVTEX
- Emission ที่ตำแหน่ง Victim ≈ 0.87 V/m (119 dBµV/m)
- RS103 Requirement = 50 V/m (154 dBµV/m)
- Margin = +35 dB → PASS
- แสดงว่า NAVTEX มีความทนทานเพียงพอต่อสัญญาณจาก INMARSAT
ขั้นตอนการทำงาน (ผังข้อความ)
Source Device (Tx) --> RE102 Emission at 1 m
|
v
Propagation / Coupling (ระยะ, การบัง, โครงสร้าง)
|
v
Field ที่ Victim (E_at_v, V/m & dBµV/m)
|
+--> เปรียบเทียบกับ RS103 Immunity
|
v
Margin = RS103 - E_at_v
|
+---------+----------+
| |
PASS (positive) FAIL (negative)
| |
บันทึกใน SV Matrix ทำ Mitigation (Filter, Shield, Relocate)
ทำไมจึงสำคัญ
- มุมมององค์รวม: ไม่ได้ดูเพียงอุปกรณ์เดียว แต่ดูการทำงานร่วมกัน
- แนวทางการออกแบบ: ใช้กำหนดตำแหน่งอุปกรณ์ การป้องกัน หรือการติดตั้งฟิลเตอร์
- เตือนล่วงหน้า: เห็นความเสี่ยงก่อนการติดตั้งจริง
- ความมั่นคงของภารกิจ: สำหรับเรือที่มีพื้นที่จำกัดและระบบหนาแน่น วิธีนี้ช่วยป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้
ตัวอย่าง SV Matrix (ตารางข้อความ)
| Source: VHF | Source: SATCOM | Source: Radar
---------------+----------------+-----------------+----------------
Victim: GPS | +28 dB PASS | +12 dB PASS | -6 dB FAIL
Victim: NAVTEX | +35 dB PASS | +18 dB PASS | +9 dB WARN
Victim: Radar | +42 dB PASS | -3 dB FAIL | +5 dB WARN
- ค่า Margin บวก = PASS (ปลอดภัย)
- Margin บวกเล็กน้อย = WARN (ควรเฝ้าระวัง)
- Margin ติดลบ = FAIL (เสี่ยงต่อการรบกวน)
สรุป
SV Matrix เป็นตัวเชื่อมระหว่าง RE102 (สิ่งที่อุปกรณ์ปล่อยออกมา) และ RS103 (สิ่งที่อุปกรณ์ต้องทนได้) จากเดิมที่ได้ผลเพียงผ่าน/ไม่ผ่าน เราจะได้ แผนที่การทำงานร่วมกันของระบบทั้งลำเรือ
สำหรับเรือที่มีระบบซับซ้อน วิธีนี้ช่วยยกระดับการวิเคราะห์ EMC จากการทดสอบเชิงกฎระเบียบ ไปสู่การออกแบบเชิงปฏิบัติที่ช่วยเพิ่มความพร้อมรบและลดความเสี่ยงจริง
Get in Touch with us
Related Posts
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)
- IoT Sensors ไม่ได้สำคัญที่สุด — “การเชื่อมข้อมูล” ต่างหากคือหัวใจของ Smart Farming
- พัฒนา Mobile Application ด้วย React / React Native
- AI Vertical Integration: เปลี่ยนธุรกิจไทยให้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- คู่มือองค์กรไทย: วิธีนำ AI มาใช้แบบเป็นขั้นตอน — ฉบับปี 2025
- ทำไม EV Fleet Management SaaS ที่มี AI Optimization คือ “หัวใจสำคัญ” ของธุรกิจยานยนต์ไฟฟ้าในไทย
- 7 Use Cases ของระบบ Machine Learning ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตโรงงานและธุรกิจไทย
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)
- ใช้ Deep Learning + วิเคราะห์ข่าว (News Sentiment) ทำนายราคาหุ้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์













