CC BY
11
УДК 004
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-4-157-162
МЕТОД ИДЕАЛИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МНОГОКАНАЛЬНОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ
Ф.Ш. Агаева
Высокая точность многоканальных информационно-измерительных систем зависит от правильного определения параметров каналов информационного потока и управления датчиками. В то же время развитие информационных систем зависит от достоверности и последующей обработки собранной информации. С этой целью приведен анализ особенности многоканальной измерительной системы и разработан алгоритм тестирования и оптимальная структура для высокоточного определения параметров каналов информационного потока.
Ключевые слова: многоканальная, измерительная система, параметры канала, идеализированный, номинальный, значения, точность, тестовые алгоритм.
1. Введение. Известно, что при проектировании информационно-измерительных систем (ИИС), в общем случае, должен решать ряд задач, связанных с определением оптимальной структуры синтезируемой ИИС по выбранным критериям, с обеспечением заданных метрологических, эксплуатационных и других характеристик. Причина трудоемкости указанных задач синтеза ИИС заключается в сложности формализации методов решения. В настоящее время решение этих задач значительно упрощается при использовании принципа агрегатирования, предполагающего создание ИИС из унифицированных блоков или модулей, входящих в состав агрегатных комплексов, как первичные измерительные системы (ПИС) и обладающих типовыми характеристиками [1]. При этом наиболее важными показателями качеств технических средств измерения являются их метрологических характеристики. Поэтому, в общем случае, параметры метрологических характеристик (МХ) системы могут служить основой для выбора криртериев при синтезе ИИС. К основным из них относятся параметры, характеризующие точность ИИС [2, 3, 6].
2. Требования к созданию первичных измерительных систем. Для определения оценка погрешности измерения применяется обычно подсчет накапливающейся после каждого блока погрешности или анализируется результирующая погрешность системы, полученная на основании исследования отдельных ее составляющих. В этом отношении агрегатирование дает существенные преимущества благодаря унификация МХ блоков и модулей первичные измерительные системы (ПИС) по сравнению с ИИС, реализованных на базе индивидуально выполненных средств измерений. В последнем случае ИИС целесообразно разбить на подсистемы как ПИС, определить метрологические характеристики этих подсистем, а затем определить результирующую погрешность методом последовательного суммирования накапливающихся погрешностей, что, в общем случае, представляет весьма трудоемкую задачу [2, 3].
Учитывая, что первичные и промежуточные измерительные преобразователи (ИП), как правило, находятся при эксплуатация ПИС в более тяжелых условиях, чем ИИС или измерительный комплекс (ИК), и в то же время непрерывно растущие требования к их точности, разработка в создание новых датчиков и ИП, позволяющих получать результата измерения (РИ) инвариантными к внешним условиям, всегда актуальна. При этом использование вновь разработанных датчиков и ИП, не входящих в комплексы ПИС, позволяет разделить условно синтез ИИС на две части:
- синтез ПИС, включающих в себя вновь разработанные измерительные преобразователи, которые входят в состав функциональных рядов агрегатных комплексов ИИС;
- синтез общей часта ИИС, содержащей ряд унифицированных блоков агрегатных комплексов ПИС, способных удовлетворять по своим параметрам требуемым показателям показателям качества системы.
Если определение результирующей погрешности общей части ИИС может быть осуществлено поэтапно вышеизложенным методом на основании учета стандартной номенклатуры данных МХ унифицированных блоков, то определение параметров, характеризующих точность вновь разрабатываемой измерительной аппаратуры, будет, в общем случае, каждый раз представлять индивидуальную задачу.
В связи с этим в дальнейшем будем считать, что общая часть синтезируемой ИИС реализуется на основе унифицированных блоков агрегатных комплексов ПИС и обеспечивает по своим МХ и другим параметрам требуемые показатели качества системы.
Таким образом, одним из важнейших этапов создания тестовых ПИС является синтез первичной части системы, связанной с непосредственным получением информации от исследуемых объектов или процессов и с преобразованием их в форму, удобную для передача на расстояние или машинной обработка.
3. Особенности многоканальной измерительной системы. Свойства многоканальной измерительной часта ИИС, в общем случае, определяется параметрами ал ФП измерительных каналов В свою очередь, параметры ал определяются свойствами УИП и датчиков, входящих в измерительные каналу ИИС. В общем случае она являются случайными величинами, изменяющимися под влиянием различных внешних факторов а также с течением времени. В рамках многоканальной ИИС значения параметров ау является, кроме того, случайными функциями номеров ] измерительных каналов, вследствие неидентичности характеристик входящих в них измерительных преобразователей, т.е.: ау = Г (*, ]).
В связи с этим ИИС, содержащая Ык измерительных каналов, характеризуется пространственной трехмерной матрицей Ь порядка Ык х п х ^ параметров своей математической модели [9]:
V = Ь
])
(О
Ь
] 0
Ь
] 1
Ьу* 2 I.... ЬУ* Я |-".|ЬУ* Ц \
\^(])
о)
(1)
где ] = 1.....Ык - номер измерительного канала системы; / = 1....п - номер параметра
ФП данного измерительного канала; *я = *0......*е - дискретные моменты времени, соответствующие циклам опроса датчиков.
Структурная схема одного измерительного канала ИИС приведена на рис. 1 [1,
7-9].
Щ
ПИП
Ком.
АЦП
г(х, I) ад —
I
Рис. 1. Измерительный канал ИИС
ЭВМ
Следует отметить, что при проектировании многоканальной ИИС разработчик, в общем случае, при ограниченном объеме постоянного запоминающего устройства (ПЗУ), вынужден считать, что параметры ФП всех измерительных каналов остаются постоянными во времени и, независимо от изменения внешних условий, равны своим номинальным значениям, то есть:
] = а,]Н . (3)
В действительности условие (2) не выполняется, поэтому в полученный РИ на последнем этапе измерительного процесса должна вноситься коррекция, которая может быть рассчитана следующим образом.
Пространственная трехмерная матрица Ь параметров ФП ИК1....ИКЫк, с учетом (2), вырождается в двухмерную матрицу порядка Ык х п номинальных параметров ФП измерительных каналов:
а 11Н а21Н . ..апн ....ап1Н
т" — 1 \л II — Ь1 - \\лт II - а1 Н а 2 Н .. ..аЦН ....—п]Н . (3)
а1Щп а 2 Щп ... а .... а
При этом матрица Ь" есть идеализированная матрица Ь.
При реализации ИИС, у которой параметры ММ ФП описываются матрицей Ь", необходимо априорно известные значения параметров ат записывается в память
ИИС, что ведет к значительному расширению объема блока памяти и, соответственно, существенно повышает стоимость системы.
В реальных условиях априорная информация о параметрах ауН, как правило,
ограничена и поэтому параметрам соответствующих столбцов матрицы Ь" присваиваются их среднестатистические значения. При этом одноименные параметры ац ММ
различных ИК, входящих в ИИС, рассматриваются как случайные величины с нормальным законом распределения, характеризующиеся математическим ожиданием М[ ] и дисперсией 5[ ] Таким образом, значения параметров а т считают независимыми от номера ИК, а в качестве их оценок используют их математические ожидания:
ат — М [а, ] (4)
С учетом (4) пространственная трехмерная матрица 1Ь2 :
Ь -
2 _
М [
(5)
: Ма М[-2 ].....М[«. ].....М[<
Значения М[а, ] присваиваются всем элементам соответствующих столбцов матрицы Ь" и вносятся в ПЗУ ПК.
Таким образом, вектор-строка (5) есть идеализирования матрица Ь". Однако конструктивные меры по стабилизации параметров а^, как правило, не позволяют
практически выполнять условия (2) и (4). Поэтому реальная ИИС будет обладать погрешностью измерения, характеризующейся пространственной трехмерной матрицей вида:
1 т" у" у"
АЬНС — Ь — Ь2 -
Ь
Шл
)
>
А/ )-| М [
(3.6)
Погрешность результата измерения при — I и у — у у - фиксированные значения 1л и у) может быть представлена (3.6) в следующем виде:
5 (а,Ц - М [а,
,-1
,г—1
(3.7)
Как видно из (7), погрешность РИ в каждом конкретном случае может быть сведена к разности между реальными текущими величинами параметров ФП ИС и принятыми за их номинальные значения идеализированными величинами М [а, ]
Очевидно, что ее расчет для последующей коррекции РИ, получаемого с помощью многоканальных ИИС, представляет собой весьма трудоемкую задачу. Кроме того, корректирующая величина находится в прямой зависимости от разности значений
текущих параметров ФП ИК, априорно неизвестных для данных моментов времени, и принятыми за их номинальные значения М].
Таким образом, для исключение погрешностей (3.7) из РИ необходимо получить дополнительную информацию о текущих значениях параметров а^ . Получение
этой информации может быть достигнуто за счет проведение дополнительных измерений сформированных в системе тестовых величин. Это позволяет, не применяя специальных мер по стабилизации характеристик отдельных датчиков и ПИП и при отсутствии априорной информации о характере изменений параметров ФП, получить высокоточные РИ. На основании анализа, проведенного в предыдущем разделе работы, уже известным способом рассчитываются погрешности ИИС.
Реализация описваемого в работе метода построения измерительной аппаратуры позволяет получить на выходах ИК1,...., ИКп унифицированные сигналы в виде частоты переменного тока или цифрового кода, сопрягаемы с последующими в многоканальной ИИС функциональными модулями агрегатных комплексов ИК.
В общем случае, структура многоканальной ИИС, в которой реализуется тестовый алгоритм повышения точности измерения, имеет вид, представленный на рис. 1.
ИК1 ГП1С1
р
ПК/ ПИС/
ИКн ПИСи
МК ТИИС
д.
К
ПК
Рис. 2. Структура многоканальной ИИС
Соответствующим ИК и ПИС поступающие на контроллер информации об измерении последовательно собираются на персональном компьютере, а результаты обрабатываются.
Измерительный канал выключает в себя первичный преобразователь (ПП) и группу (или один) унифицирующих измерительных преобразователей (УИП). При этом персональный компьютер (ПК) осуществляет связь с каждым из измерительных каналов через программируемый контроллер (К) по шине Дг (данные об измеряемой величине), шине Yl (управление измерительным процессом). Опрос датчиков может проводиться как в циклическом режиме, так и выборочно по сигналам управления с ПК. При этом используется шина А (между К и ПК).
Следует отметить, что если ИИС предназначается для исследования процесса (объекта), характеризующегося параметрами различной физической природы, то группы датчиков объединяются по роду измеряемого параметра. Так, например, при реализации ИИС для определения количества нефте по трубопровод (рис.3), тогда можно рассматривать ИС температуры, ИС давления, ИС плотности, ИС расхода и так далее.
В зависимости от ФП измерительных каналов ПИС, соответствующие ПК будут запрограммированы, в общем случае, разными базовыми тестовыми алгоритмами. Для этого необходимо предусмотреть возможность перестройки их программы на реализацию любого из возможных алгоритмов, то есть необходимо разработать универсальное информационное обеспечение информационно-измерительной системы.
ИИС и все необходимые органы управления, дополнительная памяти, сопряжения и т.д. должны быть оснащены современным оборудованием. Все функциональных блоков агрегатных комплексов ИИС и стандартных интерфейсных устройств исходя и сложности конечной цели решаемой задачи и ряда других факторов, которые могут быть учтены для любых условий эксплуатации.
пинод f'jj^jí' ЫД1ИЖКИ ЛП^. _
" тЩ
Рис. 3. ИИС для определения количества нефте по трубопровод
Заключение. Как видно из полученного результата, погрешность результата измерений в каждом конкретном случае может быть скорректирована на разницу между реальной текущей значений параметров ФП и их идеализированной номинальной величин.
Список литературы
1. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе Lab VIEW / Под ред. П.А. Бутыркина. М.: ДМКОПресс, 2005. 264 с.
2. Бондаренко Л.Н., Нефедьев Д.И. Анализ тестовых методов повышения точности измерений // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2014. № 1 (7). С. 15-20.
3. Бромберг Э.М., Куликовский К.Л. Тестовые методы повышения точности измерений. М.: Энергия, 1978. 176 с.
4. Диденко К.И. Вопросы агрегатирования технических средств для систем контроля и управления // Измерения, контроль, автоматизация, 1979. № (22). С. 1017.
5. Корнеенко В.П. Методы оптимизации. М.: Высшая школа, 2007. 664 с.
6. РМГ 64-2003. Государственная система обеспечения единства измерений. Обеспечение эффективности измерений при управлении технологическими процессами. Методы и способы повышения точности измерений. М.: ИПК Издательство стандартов. 2004. 20 с.
7. Рубичев Н.А. Измерительные информационные системы: учебное пособие. М.: Дрофа, 2010. 334 с.
8. Хомченко В.Г., Голобурдин А.И., Федотов А.В. Автоматизация технологических процессов и производств. Учебное пособие. Омск: Изд-во ОмГТУ, 1999. 486 с.
9. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. М.: Энергоатом-издат, 1985. 357 с.
Агаева Фарида Шахбазовна, старший преподаватель,
agayeva.feride71@mail. ru, Азербайджан, Сумгаит, Сумгаитский государственный университет
METHOD FOR IDEALIZING PARAMETERS OF A MULTI-CHANNEL MEASURING SYSTEM
F.Sh. Agayeva
The high accuracy of multichannel information-measuring systems depends on the correct determination of the parameters of the channels of the information flow and the control of the sensors. At the same time, the development of information systems depends on the reliability and subsequent processing of the collected information. For this purpose, an analysis of the features of a multichannel measuring system is presented and a testing algorithm and an optimal structure for high-precision determination of the parameters of information flow channels are developed.
Key words: multichannel, measuring system, channel parameters, idealized, nominal, values, accuracy, test algorithm.
Agayeva Farida Shakhbazovna, senior lecturer, agayeva.feride 71@.mail.ru, Azerbaijan, Sumgait, Sumgait State University
УДК 681.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-4-162-172
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ВОЗМУЩЕНИЙ НА ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЙ МАЯТНИКОВОГО АКСЕЛЕРОМЕТРА
В РЕЖИМЕ АВТОКОЛЕБАНИЙ
А.Н. Малетин
Рассмотрена актуальная научная задача снижения погрешности измерений, обусловленной внешними периодическими возмущениями с априорно неопределенными значениями параметров. С помощью метода гармонической линеаризации получено приближённое выражение, устанавливающее взаимосвязь между указанной погрешностью и параметрами возмущения. Также данное выражение показывает влияние явления захватывания на погрешность измерений на гармониках и субгармониках. На основе анализа полученного выражения выявлены локальные минимумы данной погрешности, что подтверждается результатами моделирования. Определено, что глобальный минимум погрешности измерений наблюдается при нечётном отношении частот возмущений и автоколебаний по окончании процесса захватывания.
Ключевые слова: маятниковый акселерометр, нелинейное звено, режим автоколебаний, гармоническая линеаризация, возмущение, явление захватывания.
Введение. Проведённые исследования показали [1-3], что режим автоколебаний способствует уменьшению влияния таких факторов, как зоны нечувствительности, люфты, сухое трение и может использоваться для снижения погрешностей маятниковых акселерометров (МА), датчиков угловых скоростей и других информационно-измерительных приборов. Возможна настройка таких приборов на требуемый диапазон измерений с сохранением высокой чувствительности. Наличие автоколебаний также устраняет влияние преднамеренно введённого нелинейного звена (НЗ), придаёт нелинейной системе свойство пропорциональности, т.е. линеаризует её.
В режиме автоколебаний чувствительный элемент (ЧЭ) МА совершает периодические движения относительно центра динамического равновесия. Под воздействием кажущегося ускорения, а также возмущающих сил и моментов центр колебаний пропорционально смещается. На выходе НЗ образуется прямоугольный сигнал, отношение
162
