CC BY
73
СПР
Выхоцы нулевой строки Выпады нулевой строки
нейроэлементов нейроэлементов
\ яруса 1 у \ яруса 2 / -^- -^-
Птоо Пю1 Пюг Пюз П104 ГЪоо П201 Пгог Пзоз fbü4
1 I I I I
I I I I I
Рис.2. Схема подключения СПР
Далее ЭП робота выполняет разворот корпуса в соответствии со значениями углов, определенных СПР, и реализует шаг перемещения в среде по направлению к цели.
Таким образом, предлагаемая нейросеть позволяет решать задачу планирования перемещений адаптивного подводного робота к удаленной цели в среде с препятствиями. В случае попадания целевого объекта в область восприятия робота движение к цели будет происходить по оптимальной траектории. Однако при отсутствии цели в области восприятия СП робота его движение будет происходить по квазиоптимальной траектории. Для повышения степени оптимальности траектории в этом случае необходимо накапливать информацию о проходимости участков подводной среды в виде карты с дальнейшим ее использованием в процессе движения к цели.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Чернухин Ю.В., Каданов М.В., Трубачев О.Е. Нейросетевое планирование перемещений адаптивного мобильного робота к невидимой цели с известными координатами // Материалы 14 Международной конференции по нейрокибернетике "Проблемы нейрокибернетики": Сборник трудов. Т.2. Ростов-на-Дону. 2002.
2. Чернухин Ю.В. Нейропроцессорные сети. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. 439с.
3. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов // А.В.Каляев, Ю.В. Чернухин, В.П. Носков, И.А. Каляев -М.: Наука, 1990. -152 с.
С.И. Клевцов, Е.В.Удод
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КОМПЕНСАЦИИ СОСТАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ДАТЧИКА ДАВЛЕНИЯ В ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ
АРИФМЕТИКЕ
Большое влияние на точность измерения прецизионных датчиков давления оказывают внешние факторы, а также гистерезис и нелинейность градуировочной характеристики (ГХ) датчика. Компенсацию влияния этих факторов на погрешность измерений в интеллектуальных датчиках давления обеспечивает использование пространственной мультисегментной модели аппроксимации ГХ с нелинейными базовыми пространственными элементами [1, 2].
Вычисления выполняются в микроконтроллере цифровой части датчика по специальному микропроцессорному алгоритму с использованием ограниченной разрядной сетки и целочисленной арифметики. Эти ограничения при неверно по-
строенной схеме преобразования данных в алгоритме могут привести к нежелательному увеличению дополнительной систематической погрешности.
В данной работе рассматриваются результаты моделирования компенсации факторов, снижающих точность измерения давления в интеллектуальном датчике, с учетом особенностей обработки данных в микроконтроллере.
В качестве исходных данных для моделирования воспользуемся экспериментальной ГХ чувствительного элемента датчика абсолютного давления при различных температурах. Для её построения снимались значения сигналов на датчике
давления (Upэк)) и датчике температуры (и(эк)) при изменяющемся давлении в
диапазоне от 0 до 980 КПа с шагом 98 КПа. Температура соответствовала одному из следующих значений: - 40°С, - 20°С, 0°С, 25°С, 40°С, 60°С, 80°С. Когда съём значений проводился при увеличении давления от 0 КПа до 980 КПа, получали прямую ветвь ГХ, а когда при уменьшении давления от 980 КПа до 0 КПа - обратную ветвь ГХ.
Моделирование проводилось в среде МЛТЬЛБ - 81ши1шк. Рассматривались две модели вычисления давления: модель с компенсацией влияния факторов (МСК), построенная на основе указанной выше пространственной модели аппроксимации ГХ и, для сравнения, модель без компенсации влияния факторов (МБК). Модель без компенсации представляет собой линейную ГХ аналогового датчика [3].
Созданная в 81ши1шк модель, реализующая вычисление давления в целочисленном формате по МСК и МБК, представлена на рис. 1. Модель имитирует вычисления, выполняемые в микроконтроллере интеллектуального датчика.
Рис. 1. Модель вычисления давления по МСК и МБК
В данной модели 81ши1шк вычисление давления по варианту МСК реализовано блоками 1-11, а по варианту МБК - блоками 12-17.
Блок 1 является генератором входных сигналов и эталонных давлений. Блок 2 предназначен для выбора из заранее подготовленных массивов текущих масшта-
бированных коэффициентов аппроксимации, соответствующих поступившим значениям входных сигналов Up и Ut. Блоки 3, 5, 7, 9, 13, 15, 17 (библиотека Math)
служат для вычисления промежуточных значений. Блоки 4, 6, 8, 10, 14, 16 (библиотека Fixed Point Blockeset) осуществляют сдвиг вправо на заданное число разрядов. Блоки 11, 17 осуществляют деление в формате с плавающей запятой на масштабный коэффициент масштабированных давлений. Блок 18 предназначен для ввода данных о температуре. Блок 19 служит для анализа результатов. Остальные блоки являются вспомогательными.
Для анализа возможности компенсации факторов, снижающих точность вычисления, рассмотрим с помощью построенной модели следующие задачи:
• компенсация температурной погрешности;
• компенсация гистерезиса;
• компенсация нелинейности градуировочной характеристики.
Компенсация температурной погрешности.
Компенсация температурной погрешности осуществлялась с использова -нием модели МСК с коэффициентами аппроксимации ГХ, рассчитанными по данным испытаний для ее прямой и обратной ветвей отдельно. Полученные результаты компенсации температурной погрешности с использованием модели МСК представлены на рис. 2 и сведены в табл. 1.
505 г
-40
Рассчитанное давление МСК при Р= 490 КПа Рассчитанное давление МБК при Р= 490 КПа
-20
20
Температура
40
80
80
Рис. 2. Значения давления, вычисленные по данным испытаний для обратной ветви ГХ для различных температур с компенсацией и без компенсации их влияния на
результат при установленном испытательном давлении Р(эк) =490 КПа
В табл. 1 приведены максимальные значения относительных погрешностей вычисления давлений в динамическом диапазоне от 0 КПа до 980 КПа с использованием МСК и МБК для фиксированных значений температуры. Коэффициенты аппроксимации были получены по данным испытаний для прямой ветви ГХ. Расчет проводился для двух вариантов изменения давления:
■ увеличение давления при фиксированной температуре (прямая ветвь);
■ уменьшение давления при фиксированной температуре (обратная ветвь).
Таблица 1
Значения относительных приведённых погрешностей_
Относительная приведённая погрешность (5е) %
-40°С -20°С 0°С 25°С 40°С 60°С 80°С
МСК прямая ветвь 0,051 0,0255 0,0255 0,0255 0,0255 0,0255 0,0255
обратная ветвь 0,0765 0,1276 0,051 0,0765 0,102 0,1531 0,2296
МБК прямая ветвь 8,2653 6,0714 4,0051 0,0765 1,5816 4,2857 7,1173
обратная ветвь 8,2653 6,0714 4,0051 0,1276 1,5816 4,2857 7,1173
Анализ данных показывает, что компенсация влияния температуры на результаты измерения давления в интеллектуальном датчике, осуществленная с использованием высокоточных микропроцессорных алгоритмов, построенных на основе использования МСК, может обеспечить снижение погрешности более чем на два порядка по сравнению с вычислениями без использования компенсации. Низкие по величине погрешности для прямой и обратной ветвей, тем не менее значительно отличаются друг от друга, что объясняется гистерезисом реальной ГХ чувствительного элемента датчика давления.
Компенсация гистерезиса.
Для того чтобы уменьшить влияние гистерезиса, построим ГХ с использованием «усредненных» коэффициентов аппроксимации, полученных по смешанным данным градуировочных испытаний без выделения прямой и обратной ветвей. Для оценки эффекта компенсации гистерезиса расчет давления также проведем для прямой и обратной ветвей с использованием «прямых» коэффициентов, полученных при обработке данных испытаний для прямой ветви ГХ.
Результаты моделирования представлены на рис. 3, 4 и в табл. 2.
491 490.5
ф
х 490
ф
5 <
СП
489.5
а)
О г
X 1
| 469
Е
ц-
о
| 488.5 488
487.5 -4
Температура
Рис. 3. График давлений, рассчитанных по данным прямой и обратной ветвей с использованием обоих типов коэффициентов для Р(эк) =490 КПа
- Рассчитанное давление по прямой ветви и прямым коэффициентам
- Рассчитанное давление по обратной ветви и прямым коэффициентам
- Рассчитанное давление по прямой ветви и усреднённым коэффициентам
- Рассчитанное давление по обратной ветви и усредненным коэффициентам
0
■20
20
40
60
80
0.25г
0.2
*
- Погрешность при расчете по прямой ветви и прямым коэффициентам
- Погрешность при расчете по обратной ветви и прямым коэффициентам
- Погрешность при расчете по прямой ветви и усреднённым коэффициентам
- Погрешность при расчете по обратной ветви и усреднённым коэффициентам
-40
-20
40
60
80
0 20
Температура
Рис. 4. Максимальные значения относительных погрешностей при вычислении давления по данным для прямой и обратной ветвей
Анализ графиков показывает, что расчет с использованием «усредненных» коэффициентов приводит к частичной компенсации гистерезиса. При этом погрешности для прямой и обратной ветвей (табл. 2) становятся сопоставимыми по величине, а максимальные значения относительной погрешности уменьшаются приблизительно в два раза по сравнению с вычислениями с использованием «прямых» или «обратных» коэффициентов.
Таблица 2
Значения относительных приведённых погрешностей вычисления давления с использованием «усредненных» коэффициентов аппроксимации ГХ
Относительная приведённая погрешность (5е) %
-40°С -20°С 0°С 25°С 40°С 60°С 80°С
прямая ветвь 0,0765 0,0765 0,051 0,05102 0,05102 0,05102 0,0765
обратная ветвь 0,051 0,0765 0,0255 0,051 0,051 0,0765 0,1276
Компенсация нелинейности градуировочной характеристики
Для проверки компенсации нелинейности ГХ с использованием МСК в экспериментальную ГХ чувствительного элемента датчика была искусственно введена нелинейность так, чтобы величина максимального отклонения от линейной характеристики для каждой из заданных температур составляла не более 5%. Расчёт проводился с использованием «усредненных» коэффициентов аппроксимации ГХ.
Значения рассчитанных с компенсацией и без компенсации давлений представлены на рис. 5.
Оценки относительных погрешностей расчета давлений по моделям МСК и МБК для заданных значений температуры сведены в табл. 3.
Анализ результатов, представленных в таблице 3 показывает, что применение компенсации позволяет снизить погрешность нелинейности на два порядка по сравнению с вычислениями без компенсации.
930 832 784 ё 636 I 538
т СП
490
ш
° 392
I ГО
£ 294 3 196
СП
^ 98
0 93 196 294 392 490 588 686 784 882 980 Экспериментальное давление
Рис. 5. График рассчитанных давлений с компенсацией и без компенсации
Таблица 3
Значения относительной приведённой погрешности_
Относительная приведённая погрешность (5еЦел.ар) %
Р(эк) =0 КПа Р(эк)=98 КПа Р(эк)=196 КПа Р(эк)_ =294 КПа Р(эк)=392 КПа
МСК 0,0255 0,051 0,051 0,051 0,051
МБК 4,4133 1,6837 0,7908 2,2194 2,9847
Относительная приведённая погрешность (5еЦел.ар) %
Р(эк)=490 Р(эк)=588 Р(эк -=686 Р(эк)=784К Р(эк)=882 Р(эк)=980
КПа КПа КПа Па КПа КПа
МСК 0,0255 0,0255 0,051 0,0255 0,051 0,0255
МБК 3,3163 2,8827 1,9898 0,4847 2,2959 5,051
В заключении следует отметить:
• использование пространственной мультисегментной модели аппроксимации ГХ с нелинейными базовыми пространственными элементами позволяет компенсировать влияние температуры, нелинейности и гистерезиса на результат измерения давления и снизить относительную погрешность вычислений на 1-2 порядка по сравнению с вычислениями без компенсации указанных факторов;
• минимизация влияния на точность вычисления давления особенностей микропроцессорной обработки, связанных с использованием ограниченной разрядной сетки и представлением чисел в целочисленном формате, осуществляется с помощью специализированных высокоточных микропроцессорных алгоритмов;
• более глубокая компенсация влияния гистерезиса в рамках пространственной мультисегментной модели аппроксимации ГХ возможна при условии идентификации положения измеряемого давления (принадлежит прямой или обратной ветви) и использованию соответствующего набора аппроксимирующих коэффициентов.
Рассчитанное давление МСК при Т= -40 °С —е- Рассчитанное давление МБК при Т= -40 °С 1111111
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК
1 Клевцов С.И., Клевцова А.Б. Мультисегментная пространственная модель градуиро-вочной характеристики интеллектуального датчика. //Материалы международной научной конференции "Цифровые методы и технологии". Ч.4. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005.
2 Клевцов С.И., Удод Е.В. Пространственная плоскостная модель градуировочной характеристики интеллектуального датчика давления // Известия ТРТУ. 2005. №1.
3 Семенов Л.А., Сирая Т.Н. Методы построения градуировочных характеристик средств измерений. - М.: Изд-во стандартов, 1986.
В.Т. Лобач
РАДИОЛОКАЦИОННОЕ ИЗМЕРЕНИЕ УГЛОВОГО СПЕКТРА И СТЕПЕНИ АНИЗОТРОПНОСТИ МОРСКОГО ВОЛНЕНИЯ
В рамках общей проблемы дистанционного измерения параметров морского волнения значительное место занимает задача определения степени анизотропности и углового спектра морского волнения. Угловой спектр морского волнения (функция углового распределения энергии волн) определяется соотношением [1]
Ян (у)= N
где коэффициент анизотропности т является показателем трехмерности волнения и характеризует ширину углового спектра.
Таким образом, для определения углового спектра (у) в рамках аппроксимации (1) необходимо определить параметр анизотропности. В работе [2] показана возможность измерения средней длины волны в направлении полета ЛА относительно направления распространения волн. Осуществляя в процессе полета ЛА по кругу измерения средней длины морских волн Лт;п = Л(0) в направлении
распространения волн у = упол - у в = 0 и длины гребней Лтах = Л(л/2), получаем возможность определения коэффициента анизотропности т из соотношения
[3]
"Л(я /2)п 2
СОБт у
(1)
т =
-1. (2)
Л(0)
Здесь упол - направление полета ЛА; ув - направление распространения морских волн.
Графики зависимости средней длины морских волн от относительного направления полета ЛА у и от параметра анизотропности т приведены на рис.1.
Процедуре измерения Лт;п и Лтах предшествует измерение направления распространения морских волн, которое может быть реализовано с неопределенностью 1800 по угловому положению минимума на графических зависимостях рис.1.
Для определения углового положения экстремума методом производной оценим первую производную по углу для функции Л (у)
^у) = 0,5Л(0)- 11шп2у = Л'(у). (3)
dy
(т +1>
, т . 2 '
1--Б1П у
т +1
