CC BY
44
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Brutschin W., Lopatin S. Vorrichtung zur Feststellung und/oder Überwachung des Füllstandes eines Füllguts in einem Behälter. - Offenlegungsschrift DE 10022891 A1.
2. Lopatin S., Pfeiffer H., Müller A., Dreyer V., Brutschin W. Apparatus for establishing and/or monitoring a predetermined filling level in a container. - Pat. US 6236322 B1.
3. Lopatin S., Müller A. Method and device for determining and/or monitoring the level of medium in a container, or for determining the density of a medium in a container. - Int. Veröffentlichungsnummer WO 02/42724 A1.
4. Getman I., Lopatin S. Vorrichtung zur Bestimmung und/oder Überwachung der Viscosität eines Mediums in einem Behälter. - Offenlegungsschrift DE 10050299 A1.
5. Dreyer V., Struett B. Device for determining and/or monitoring a predetermined material level in a container. - Pat. US 5631633.
6. Raffalt F., Frick A. Verfahren zur Ansteuerung einer Wandlereinrichtung in Fuellstandmess-geraeten und Vorrichtung zur Durchfuehrung des Verfahrens. - Pat. DE 10023305 С2.
7. Getman I., Lopatin S. Method and assembly for monitoring a predetermined level in a container. - Pat. US 6263731 B1.
8. Asin A.J., Rosselson B.S. Continuous self test time gate ultrasonic sensor and method. - Pat. US 5269188.
9. D'Angelico S., Lopatin S. Method and apparatus for establishing and/or monitoring the filling level of a medium in a container. - Pat. US 6389891 B1.
10. Чувыкин Ю.В., Козицын С.А. Способ температурной компенсации пьезоэлектрических датчиков. - Положительное решение от 06.08.99 по заявке № 97120344 с приоритетом от 05.12.97.
11. Лопатин С.С., Медведев Б.С., Биятенко Ю.Н., Басенко Н.И. Пьезоэлектрические свойства керамики (Pb1-X Bax) 2NaNb5O15 при воздействии давления в направлении поляризации. Изв.АН СССР. Неорган.материалы. Т.22, №9. - С.1516 - 1519 (1986).
С.В.Ищенко МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКИХ ЗНАЧЕНИЙ ВИБРОУСКОРЕНИЯ НА ЛАБОРАТОРНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОМ СТЕНДЕ
В статье приводится результаты моделирования вычисления среднеквадратического значения виброускорения (СКЗа) на лабораторно-исследовательском стенде с ядром MSP430F149.
В качестве эталонного сигнала виброускорения взят гармонический сигнал, описываемый синусоидой, частота которого f изменяется в пределах [10, 1000] Гц, а амплитуда вольт равна единице. Диапазон изменения сигнала (35 +- 100) дБ.
Для упрощения рассмотрим ситуацию, когда сигналы виброускорения смещены по амплитуде в положительную область на постоянную величину А=2.
Т аким образом, для анализа воспользуемся представлениями сигналов
a(t) = A + B sin(wt), которые отличаются по частоте w =2pf и имеют вид
a(t) = 2 + sin(wt), (1)
Период одного измерения виброускорения Т = 1 сек.
Для вычислений среднеквадратических значений сигналов используются их квадраты
a(t) = (2 + sin(wt))2,
Среднеквадратическое значение виброускорения (СКЗа) рассчитывается по формуле
СКЗа = F = .
Среднеквадратическое значение виброускорения рассчитывается по форму-
т
— ¡а 2(ґ№ т 0
СКЗа =
І
1 п—1
т I а2н т і=0
(2)
Когда сигнал описывается выражением (1),
СКЗа = 2.1213. (3)
Для проведения моделирования необходимо провести масштабирование формулы (2). Для этого выберем масштаб ускорения
Ма = 2Нацп—2 ,
т.к. М8Р430Н49 имеет встроенный 12-ти разрядный АЦП, то значение Ма будет
равно 212.
Масштабированное среднеквадратическое значение ускорения
"I
СКЗаМ =
1 п—1
Iа мФм
т
(4)
М і=0
где Им — Мф, ам. = Ма Тм = пИм — пИМи — ТМи
В частности, для Т=1, ИМ—1, МИ — п СКЗам =
п—1
— I (а Мі пі=0
После подстановки Ьм, аМь Тм в (4) найдем
1 п—1
СКЗам =
і)2.
ТМН і=0
п—1
I М&МьН =
1 п —1
М^ I аік = Ма
т
і=0
1 п—1
— I аіН
т і =0
Отнеся последнее выражение к (2), получим
СКЗам
СКЗа
= Ма
или
СКЗа =
СКЗа
ам
Ма
(5)
Проведем оценку точности вычисления СКЗаМ на лабораторноисследовательском стенде который состоит из интеллектуального датчика измерения сигналов (ИДИС) и персонального компьютера (ИПК), для этого разобьем эту задачу на несколько подзадач:
Первой подзадачей будет вычисление квадратного корня в ИДИС. Т.к. в составе ИДИС находятся два АЦП разной разрядности, 12-ти и 16-ти разрядные, проведем сначала эксперимент по сравнению точности вычисление квадратного корня. Для вычисления квадратного корня воспользуемся таблично-
алгоритмическим метод с линейной интерполяцией между узлами. Количество узлов на интервале выберем равным 256. Формула вычисления квадратного корня имеет вид:
у » У{ + (ж- ж)(У+1 У) , (6)
h
где щ - узловое значение аргумента хе [щ; %+] ] ; у{, у{+} - узловые (таблич-
ные) значения функции; к - шаг таблицы (h = щ+1 - щ ).
Для целых чисел формула 6 примет вид Алгоритм имеет вид:
Г = у + Рп2п-1 [2-п+10+* [(¥+ - У{)(Х - X )]], (7)
где X - значение аргумента с масштабом 2П"10;
У - значение функции с масштабом 2П"9;
X { - значение аргумента, кратное шагу таблицы, с масштабом 2П"10;
У - табличное значение функции с масштабом 2П"9;
5 - показатель степени шага таблицы к = 2-я; п - разрядность аргумента X;
_1 [• ]2 - функция расчленения, позволяющее выделить старшее слово произведения.
Эксперимент проведем следующим образом:
В ИПК будем формировать число в вещественной форме по формуле:
Х=2*ът(к*1), (8)
где к - является шагом изменения аргумента и равно п/1000 ;
I - номер шага [1..500].
Далее это число будет переведено в целочисленную область и приведено к масштабу 212-1 и 216-1 с помощью умножения на масштабные коэффициенты. Целые числа подаются в ИДИС1 и ИДИС2. В ИДИС1 будет производится вычисления корня квадратного с эмуляцией работы 12-ти разрядного АЦП, а ИДИС2 будет производится вычисления корня квадратного с эмуляцией работы 16-ти разрядного АЦП. Из переданных чисел в ИДИСах извлекается квадратный корень, затем по команде считываются в ИПК. В ИПК производится демасштабирование полученных чисел и сравнение с первоначально полученным по формуле(5) числом. Результат работы программы в виде графиков относительных погрешностей представлены на рис. 1 и рис. 2.
Рис. 1. Относительная погрешность вычисления корня квадратного при 12-ти разрядном АЦП
Из рисунка видно, что величина относительной погрешности не превышает 8'10-4. Что составляет один-два младших разряда АЦП.
Из графиков видно, что погрешность вычисления квадратного корня при подаче данных с 16-ти разрядного АЦП на порядок меньше погрешности при подаче данных с 12-ти разрядного АЦП. Но эти погрешности меньше 0,01%. Следовательно, погрешностью вносимой вычислением корня квадратного при в вычислении СКЗа можно пренебречь.
0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1 ,К 1,9 2,0
Рис. 2. Относительная погрешность вычисления корня квадратного при 12-ти разрядном АЦП
В качестве второй подзадачи возьмем проверку точности вычисления СКЗа в цифровой подсистеме. Для этого В ИПК будем формировать цифровые массивы 12 разрядных данных размером 512 точек эмулирующих подачу на АЦП ИДИС аналогового сигнала описываемого выражением (1) с шагом дискретизации 2'10-3с. Частота сигнала f будет изменять в пределах от 10 до 1000Гц с шагом 10Гц.
В ИДИС после принятия массива данных по формуле (2) производится вычисление СКЗа по данным значениям. Результат вычислений считывается в ИПК, где происходит его сравнение со значением СКЗа вычисленным в ИПК. Результаты сравнения в виде графика относительной погрешности представлены на рис.3.
Рис. 3.
Как видно из графика точность вычислений составляет порядка 0.2%. Следующей подзадачей будет проверка совместно аналоговой и цифровой подсистем ИДИС. На аналоговый вход ИДИС с ГЭАС подается сигнал, описываемый выражением (1) с частотой 500Гц и показанный на рис. 4.
Рис. 4
Через управляемый усилитель этот сигнал поступает на вход АЦП МБР430Б149, где происходит оцифровывание этого сигнала с периодом 210-3с. Значение СКЗа полученное по формуле (2) один раз в секунду считываются ИПК (рис. 5.)
Рис. 5
В ИПК производится сравнение полученных значений с (3), график относительной погрешности этого сравнения представлен на рис. 6.
Рис. 6
Как видно из рисунка погрешность при вычислении СКЗа при подаче аналогового сигнала увеличилась по сравнению с погрешностью представленной на рис. 3. Но погрешность не превысила 0.3%.
А.В. Максимов АНАЛИЗ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ С ПОМОЩЬЮ НОСИМОГО КАРДИОМОНИТОРА
Для анализа состояния сердца человека в условиях повседневной жизни активно применяются носимые системы наблюдения. В настоящее время такие системы получили широкое распространение благодаря уменьшению своих размеров и увеличению функциональных возможностей.
Носимые мониторы, еще называемые мониторами Холтера ранних выпусков осуществляли запись данных на магнитные ленты и были неудобны тем, что после снятия электрокардиограммы требовалось довольно существенное время на перезапись этих данных в компьютер и расшифровку. С развитием технологий производства полупроводников, появились возможности создать малогабаритные цифровые устройства записи и хранения информации. Такая модернизация кардиомониторов позволила существенно уменьшить массогабаритные характеристики системы, сократить энергопотребление и увеличить объем снимаемой информации. Современные мониторы имеют возможность записывать три отведения ЭКГ с частотой дискретизации 500Гц в течение нескольких суток без применения сжатия информации. Обычно это достигается применением энергонезависимых элементов на базе flash-памяти. В этих устройствах разработчики аппаратуры имеют возможность гибко адаптировать функции кардиомонитора в соответствии с требованиями и пожеланиями врачей-кардиологов. Однако целесообразность применения тех или иных технических решений не определяется только сущест-
