CC BY
18
ЛИТЕРАТУРА
1. Информация об измерительном преобразователе ZET 7080-V. https://zetlab.com/shop/tsifrovyie-datchiki/izmeritelnyiy-modul-zet-7 0 8 0-v/#toggle-id-3
2. Информация о преобразователе интерфейса ZET 7070. https://zetlab.com/shop/tsifrovyie-datchiki/preobrazovateli-interfeisov/usb/zet-7070/
3. Громков Н.В., Интегрирующие развёртывающие преобразователи параметров датчиков систем измерения, контроля и управления: монография/ Н.В. Громков. - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009. - 244 с.
4. Бардин В.А., Васильев В.А., Громков Н.В. Частотные интегрирующие развертывающие преобразователи и их применение для датчиков и актюаторов/ Труды международного симпозиума "Надежность и качество"-Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. -Т.2 - С. 8-11.
5. Громков Н.В., Жоао А.Ж. Универсальный модуль частотного преобразователя для информационно-измерительных систем/ Труды международного симпозиума "Надежность и качество"- Пенза: Изд-во ПГУ, 2016 г. С. 95-102.
6. Васильев В.А., Громков Н.В., Жоао А.Ж. Универсальный модуль ЧИРП для решения задач измерения, контроля и управления/«Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика», М - 2016. №9. С. 2129.
7. Бардин В.А., Васильев В.А., Громков Н.В. Универсальный модуль ЧИРП и его интеграция с нано-и микро-электромеханическими системами датчиков и актюаторов /«Нано-и микросистемная техника», М. 2017. -№2. - С.93-104.
8. Васильев В.А., Громков Н.В., Жоао А.Ж. Универсальный микромодульный частотный интегрирующий развертывающий преобразователь для резистивных датчиков физических величин/ Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2016. - № 1 (15). - С. 68-75.
УДК 542.3
Виньчаков А.Н., Доросинский А.Ю., Недорезов В.Г,
ОАО «Электромеханика», Пенза, Россия
ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
АНАЛИЗ ИНФОРМАТИВНЫХ СИГНАЛОВ В МАГНИТОСТРИКЦИОННЫХ ПОПЛАВКОВЫХ ДАТЧИКАХ
Описан процесс получения данных при функционировании магнитострикционного поплавкового датчика. Выполнен анализ методов обработки информативных сигналов. Сформировано пространство признаков для порогового метода анализа информативных параметров сигнала
Ключевые слова:
магнитострикционных датчик, пространство признаков, сигнал, параметр
Магнитострикционные датчики поплавкового типа, предназначены для измерения параметров топлива, таких как уровень и плотность [1]. За счет того что в поплавки вмонтированы магниты в датчике возникает «эффекта Видемана» за счет которого происходит измерение временных интервалов между началом подачи импульса возбуждения и сигналами-откликами от обоих поплавков.
Для более наглядного понимания процесса работы модуля сбора и обработки данных была разработана диаграмма последовательностей, которая относится к диаграммам взаимодействия иИЬ, описывающим поведенческие аспекты системы, но рассматривает взаимодействие объектов во времени.
Диаграмма последовательности управления процессом получения данных о параметрах топлива изображена на рисунке 1.
Процесс сбора, обработки и передачи данных .
Рисунок 1 - диаграмма последовательности сбора, обработки и передачи информации
Из диаграммы, изображенной на рисунке 1 видно, что программа для микроконтроллера инициирует процесс измерения путем вызова функции impulse(), которая инициирует подачу импульса возбуждения на магнитострикционный стержень. При этом запускается таймер, который функционирует в режиме непрерывного счета до окончания цикла преобразования. Далее вызывается функция разрешения работы компараторов en comp(). Полученный отклик в виде информативного сигнала выделяется компараторами с передачей сообщения comp take о
выделении информативного сигнала. Далее класс, отвечающий за преобразование (Periferial) посылает сообщение останавливающее таймер -stop conv. Полученное значение времени определяемое счетом таймера сохраняется микроконтроллером для чего предусмотрена функция save time(). Далее процесс повторяется 3 раза до тех пор пока не будут выделены все информативные составляющие.
По полученным данным осуществляется расчет измеряемых параметров с помощью функции
calc param() и полученные значения передаются по интерфейсу данных (функция send()) с получением сигнала о завершении передачи send complete.
Сигнал отклика, содержащий информацию о текущем уровне топлива (определяется местоположением поплавка) в датчиках, основанных на магни-тострикционном принципе функционирования, представляет собой последовательность квазипериодических сигналов с непрерывным спектром распределенных по оси времени [1].
Задачей решаемой в рамках данной работы явилось формирование пространства признаков, с по-
мощью которых возможно точное выделение временных интервалов между составляющими сигнала отклика.
Под признаком в данном случае понимается некоторая характеристика или совокупность характеристик, по которым можно однозначно идентифицировать сигнал отклика и его параметры (в данном случае местоположение на оси времени).
Для описания сигналов, с точки зрения формирования признакового пространства по которым тот или иной сигнал может быть выделен и идентифицирован, существует множество подходов. Обобщенная классификация представлена на рисунке 2.
Методы выделения признаков характеризующих сигнал
Рисунок 2 - методы обработки сигналов
Спектральные методы основываются на разложении сигнала на составляющие, в качестве которых могут выступать как классические гармонические функции (Фурье-преобразование) так и вейвлеты. Причем для данного случая Фурье-преобразование непригодно, так как не позволяет однозначно определить местоположение сигнала на оси времени. Схожим недостатком обладают и различные аналоги данного преобразования (например, разложение по дискретным базисам Уолша, Хаара, Ра-демахера и др.). Это объясняется тем, что данные виды преобразований нечувствительны в виду композиции сигналов, которая может быть как аддитивной, так и мультипликативной.
Вейвлет-преобразование в данном случае удовлетворяет предъявляемым требованиям, так как исходный сигнал представляет сумму дискретных функций ориентированных во времени. Более того, формы многих вейвлет-функций (например, вейвлет Морле или вейвлеты построенные по производным от функции Гаусса) повторяют сигнал отклика, представленный на рисунке 3 с точностью до формы.
Таким образом, при данном подходе, признаковое пространство будут формировать две составляющие, а именно форма сигнала и его положение на оси времени.
Существенными недостатками данного подхода являются необходимость аналого-цифрового преобразования сигнала отклика, что для данной задачи требует высокого быстродействия АЦП. Кроме того, для осуществления вейвлет-преобразования с выделением требуемых признаков необходима высокая производительность микроконтроллера используемого в датчике.
Высокая цена микроконтроллера удовлетворяющего совокупности данных требований существенно ограничивает его применение, так как неизменно приводит к удорожанию самого датчика.
Более того, идентификация сигналов для случаев, когда поплавок находится в крайних положениях относительно направляющей датчика, будет сильно затруднена. Все это делает использование вейвлет-преобразования неоправданным для решения данной задачи.
Математические методы обработки сигналов на предмет выделения признаков характеризующих по-
лезный сигнал можно условно разделить на две категории, а именно методы, основанные на аппроксимации сигнала и методы, основанные на выделении признаков сигнала за счет сравнения с заданными пороговыми значениями.
Аппроксимация сигнала может быть как кусочно-линейной, так и полиномиальной (могут использоваться степенные полиномы и полиномы Лежандра, Лаггера, Эрмита и др.). Несмотря на то, что кусочно-линейная аппроксимация требует несравнимо меньших аппаратурных затрат, чем полиномиальная, тем не менее ее использование также связано с необходимостью высокого быстродействия исполнительного микроконтроллера и необходимостью оцифровки сигнала с помощью быстродействующего АЦП.
В данном случае признаковое пространство также будет состоять из формы сигнала и его ориентации на оси времени, с той лишь разницей, что для выделения полезных составляющих (в данном случае отклик от магнита расположенного на поплавке) будет необходимо наличие алгоритма поиска заданной формы сигнала путем сравнения ее с заданным шаблоном. Сложность такого алгоритма заключается в необходимости аффинных трансформаций заданного шаблона с целью приведения его масштаба в соответствие с масштабом полученного сигнала.
Кроме того, степень аппроксимирующего полинома прямо пропорциональна точности определения интервалов времени функционально зависимых от местоположения поплавка.
Наиболее привлекательным с точки зрения выделения пространства признаков полезного сигнала, является метод, основанный на сравнении сигнала с заданными пороговыми значениями.
Исходя из исследований, приведенных в [1] пространство признаков можно описать в виде кортежа
где {Р} - совокупность пороговых значений;
- совокупность настроек компараторов; Т({Р},^})
- получаемые временные интервалы.
Использование данных признаков позволяет построить достаточно гибкий алгоритм выделения элементов полезного сигнала даже в условиях значительных помех.
ЛИТЕРАТУРА
1. Доросинский, А. Ю. Системы контроля параметров прецизионных резисторов / А. А.Н. Виньчаков, В.Г. Недорезов // Надежность и качество сложных систем. - 2016. 49-55.
Ю. Доросинский, - №3 (15). - С.
