Научная статья на тему 'Преобразование значений сигналов каналов давления и температуры в значения давления с использованием вычислений в целочисленной арифметике'

Преобразование значений сигналов каналов давления и температуры в значения давления с использованием вычислений в целочисленной арифметике Текст научной статьи по специальности «Физика»

CC BY
235
46
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ДАТЧИК / СИГНАЛЫ / ПРЕОБРАЗОВАНИЕ / SENCOR / SIGNALS / TRANSFORMATION

Аннотация научной статьи по физике, автор научной работы — Удод Е. В.

Рассмотрена возможность преобразования сигналов каналов давления и температуры в значения давления с использованием аппроксимации пространственной функции преобразования чувствительного элемента и с учётом особенностей, связанных с вычислениями в целочисленной арифметике.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Transformation values of signals channels pressure and temperature in values pressure with use calculations in integer arithmetic

Is considered possibility transformation signals of channels pressure and temperature in values pressure with use approximation spatial function of transformation a sensitive element and with the account of the features connected with calculations in integer arithmetic.

Текст научной работы на тему «Преобразование значений сигналов каналов давления и температуры в значения давления с использованием вычислений в целочисленной арифметике»

путевок позволяет или планировать перенос сроков заезда по неиспользованным путевкам или с разрешения Минздрава РФ перераспределять эти путевки по другим территориям с целью полного выполнения производственной программы по лечению ликвидаторов последствий аварии на ЧАЭС и с целью стопроцентного использования коечного фонда санатория.

Автоматизация рабочих мест лечащих врачей, врачей консультантов, врача лаборанта позволяет лечащему врачу с использованием шаблонов электронной истории болезни наиболее полно и грамотно заносить жалобы, данные объективного осмотра, формировать диагнозы основного и сопутствующих заболеваний. Своевременное получение лабораторных данных и заключений врачей консультантов через единую электронную сеть санатория способствуют более быстрой диагностике и рациональному составлению плана обследования и лечения. А единая сеть компьютеров врачей санатория позволяет начальнику медицинской части, заведующему отделением своевременно контролировать рабочую загрузку врачей, функциональных, диагностических и лечебных кабинетов и при необходимости вносить необходимые коррективы в их работу. Оценка эффективности лечения в санатории ликвидаторов последствия аварии на Чернобыльской АЭС как на этапах этого лечения, так и по его окончанию также проводится с привлечением компьютерной обработки данных. Использование единого информационного пространства позволяет подводить итоги санаторно-курортного лечения за различные временные промежутки и оптимизировать их с целью дальнейшего совершенствования.

Комплексная автоматизация лечебно-диагностического процесса в санатории приводит не только к повышению качества и эффективности санаторнокурортного лечения, но и обеспечивает оптимизацию деятельности основных структурных подразделений санатория.

УДК 681.33

Е.В.Удод

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ЗНАЧЕНИЙ СИГНАЛОВ КАНАЛОВ ДАВЛЕНИЯ И ТЕМПЕРАТУРЫ В ЗНАЧЕНИЯ ДАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫЧИСЛЕНИЙ В ЦЕЛОЧИСЛЕННОЙ АРИФМЕТИКЕ

Современное промышленное производство, транспортировка и добыча углеводородов, воздушный, морской и наземный транспорт, метеорология, лёгкая промышленность, предприятия водоканала, ракетно-космическая отрасль, атомная энергетика широко используют датчики давления. Одной из наиболее значимых характеристик датчиков давления является точность полученных результатов, так как это влияет на адекватность, получаемой с помощью датчика, информации о работе узлов и агрегатов, и на эффективность выполнения автоматического регулирования технологических процессов. Измерение давления с высокой точностью позволит более эффективно контролировать расход энергоносителей, что в свою очередь приведёт к снижению затрат на их приобретение.

В этой связи одним из наиболее значимых направлений по развитию и совершенствованию датчиков давления является снижение погрешности измерений. На сегодняшний день основная погрешность датчиков давления, построенных на основе тензорезистивного чувствительного элемента, составляет порядка

0,1% - 0,075% [1, 2]. Но на точность преобразования давления в электрический сигнал тензорезистивным элементом значительное влияние оказывают внешние

факторы, и наиболее значимым среди этих факторов является температура. Например, изменение температуры в диапазоне от минус 40 °С до 80 °С, может привести к изменению выходного напряжения чувствительного элемента на 36% [3].

При построении чувствительного элемента и аналоговых схем датчика давления в результате применения конструктивных, схемных и конструктивносхемных методов компенсации температурной погрешности возможно снижение этой погрешности в 10 - 20 раз [3, 4, 5]. Но даже в современных датчиках давления эта погрешность превышает 1,5% при изменении температуры в диапазоне от минус 40 °С до 80 °С [1, 2].

Применение математических вычислений в микроконтроллере, встроенном в интеллектуальный датчик давления, открыло направления дальнейшего снижения температурной погрешности. Одним из таких направлений является метод, основанный на полиномиальной аппроксимации пространственной функции преобразования (ПФП) чувствительного элемента, включающей в себя значения сигналов каналов давления и температуры. Для преобразования сигналов каналов давления и температуры в значения давления с использованием этого метода модель ПФП чувствительного элемента рассматривается в виде системы локальных поверхностей, описанных функцией [3]:

р = /и (ир ит). (1)

Эти локальные поверхности (П^т> П^т) перекрываются на границах. Перекрытие границ снимает неопределенность при принятии решения о принадлежности к той или другой области сигналов каналов давления (ир) и температуры (иТ]), если значения этих сигналов формально принадлежат границе этих областей. Разбиение ПФП на локальные поверхности осуществляется как по давлению, так и по температуре [3].

Для построения модели ПФП вместо выражения (1) используются различные функциональные соотношения, определяющие линейные и нелинейные пространственные элементы. Примером таких функциональных соотношений могут служить [3]:

1) линейная функциональная зависимость, на которой базируется метод линейной компенсации:

ру = АМЛКав + ВШЛКа/3иР~. + В2МЛКариТГ] пРи г = 1...Кр, ] = 1...Ыт ; (2)

2) параболическая функциональная зависимость, служащая основой методу параболической компенсации:

Р = АМПКар + ВЖПКариР- + В2МПКар ир_

1 1 г]

АмПКа = 700 в + 701 в ит у + 702 в % ’

ВШШар =П°ав +ГПаиу +П2аи2т_ .

В2МПКв = ^ + 721 ав ит~} + 722 ав ’

где г = 1...Ыр - номер экспериментальной точки по давлению при фиксированной температуре, принадлежащей текущей области разбиения ПФП, Ыр - число экспериментальных точек при фиксированной температуре;

(3)

] = 1...Ыр - номер экспериментальной точки по температуре при фиксированном давлении, принадлежащей текущей области разбиения ПФП,

Ыр - количество экспериментальных точек при фиксированном давлении; Р- - экспериментальное значение давления, принадлежащие текущей области разбиения ПФП;

Пр_ - экспериментальное значение сигнала канала давления, принадлежу

жащие текущей области разбиения ПФП;

Пр _ - экспериментальное значение температуры, принадлежащие текущей

у

области разбиения ПФП;

АМЛКав ,в1МЛКав ,в2МЛКар - коэффициенты аппроксимации для текущей области разбиения ПФП при использовании метода линейной компенсации.

АмпК , В1МПК , В2МПК - коэффициенты аппроксимации для теку-

а/З а/З а/З

щей области разбиения ПФП при использовании метода параболической компенсации.

Стоит учитывать, что в интеллектуальном датчике давления эти функциональные зависимости реализуются с использованием микроконтроллера, что накладывает ряд ограничений. Наиболее значимыми из них являются ограниченная разрядная сетка микроконтроллера и аналого-цифрового преобразователя, а так же реализация вычислений в целочисленных форматах, что приводит к необходимости использования масштабирования коэффициентов аппроксимации. Применение языков программирования высокого уровня, в некоторой степени компенсирует эти ограничения, но вопросы масштабирования коэффициентов аппроксимации останутся. Это связано с отличаем коэффициентов аппроксимации АмпК от

ар

В2МПК более чем на восемь порядков и необходимостью минимизировать

ар

объём данных хранящихся в памяти микроконтроллера. В связи с этим, перед разработчиком стоит задача минимизировать количество используемых для вычислений в микроконтроллере значащих разрядов коэффициентов аппроксимации. Кроме того, целесообразно перейти от операции деления к операции сдвига вправо, так как операция деления есть не во всех микроконтроллерах. Для этого масштабные коэффициенты выбираются кратными степени двойки.

С учётом вышесказанного, линейная функциональная зависимость (2) примет вид [3]:

в1ММЛиР + в2ММЛи Т

амлк +-

М в(м)

~ в'

РмЛК =-----------------------------------------------------------м-—-, (4)

м А(М) лмлк

где РмЛК - давление при температуре Т, преобразованное для вычислений с использованием выбранной разрядной сетки;

ир - выходной сигнал канала давления чувствительного элемента датчика после аналоговой обработки, оцифровки и первичной обработки в микроконтроллере;

Пр - выходной сигнал канала температуры чувствительного элемента датчика после аналоговой обработки, оцифровки и первичной обработки в микроконтроллере;

АмЛК, В1ММЛ, В2ММЛ - масштабированные коэффициенты аппроксимации пространственной функции преобразования при использовании линейной функциональной зависимости;

м А(м) , м в(м) - кратные степени двойки масштабные коэффициенты.

амлк вмлк

Применение масштабирования параболической функциональной зависимость преобразует её к виду [3]::

В МПК и Р , в2 МПК иР

1МПК + —т;------------+

М В(М) М (1)м М (2)м

~ в 1 мпк в (М) в (М)

~ В 2 МПК В 2 МПК

РМПК = ---------------------------—-------------------------------. (5)

М А(М) лМПК

где РмпК - давление при температуре Т, преобразованное для вычислений с использованием выбранной разрядной сетки;

ир - выходной сигнал канала давления чувствительного элемента датчика после аналоговой обработки и оцифровки;

Пр - выходной сигнал канала температуры чувствительного элемента датчика после аналоговой обработки и оцифровки;

АмПК, В\МПК, В2МПК - масштабированные коэффициенты аппроксимации пространственной функции преобразования при использовании параболической функциональной зависимости;

МА(М) , МВ(М) ,М(1М;) ,М(2М - кратные степени двойки масштаб-

мпК ШШ В2МПК В2МПК

ные коэффициенты.

Блочная структура микропроцессорного алгоритма вычислений значений давления с использованием линейной функциональной зависимости и учётом преобразования (4) приведёна на рис. 1.

1 Начало 1

' і

< <

Ввод исходных данных:

(М)

~(М)

~(М)

2млк коэффициенты аппроксимации;

.(М)к > МаМЛк " степени двойки масштабных коэффициентов; ~~с^грмлк), рГрмлк) - массивы граничных значений областей

сигналов;

Количество границ областей разбиения по давлению и температуре.

¡Точка входа для начала нового цикла вычислений ¡значения давления

Ожидание прихода оцифрованных значений сигналов и т , и р для вычислений значений давления

Определение области разбиения ПФП по давлению сравнением текущего значения сигнала канала давления со значениями границ областей разбиения ПФП по давлению

Определение области разбиения ПФП по температуре сравнением текущего значения сигнала канала температуры со значениями границ областей разбиения ПФП по температуре

Считывание коэффициентов аппроксимации соответствующих найденной области разбиения пространственной функции преобразования

Рз = Рі + Р2

Арифметический сдвиг вправо на М в разрядов двоичного значения Р3

Арйфм^жчёскй^двй^прав^н^МА

разрядов двоичного значения Р^

I

Вычисление значения Давления с учётом масштабирования

Сохранение вычисленного масштабированного значения давления Закончить работу?

| Конец ]

Рис. 1. Блочная структура микропроцессорного алгоритма вычислений значений давления с использованием линейной функциональной зависимости

Блочная структура микропроцессорного алгоритма вычислений значений давления с использованием параболической функциональной зависимости с учётом преобразования (5) приведена на рис. 2.

Главные отличия алгоритмов, блочные структуры которых приведены на рис. 1 и 2, заключаются в использовании целочисленных вычислений, отсутствии операции деления и оптимизации последовательности вычислений для предотвращения переполнения разрядной сетки.

Р — II

Р1 = В2МЛК (, Р^,, Ргр>)ит

Р — в^ ТТ

Р2 В1МЛК (і Ргр),, Ргр))иР

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

П _ Д I р

Гмлк МЛК (і Р^),і Р^) 3

Ввод исходных данных:

л (M) b(M)

d(M)

МПК’ '"'іМПК’ 2МПК

M (M) , M(1L , м(1

В([МІіК В21МП^

коэффициентов;

коэффициенты аппроксимации;

, м, ,

степени двойки масштабных

(грМПК )

и(т

U ргрМПК) - массивы граничных значений областей сигналов;

к - степень двойки шага квантования сигнала и т при расчёте коэффициентов аппроксимации;

Количество границ областей разбиения по давлению и температуре.

Точка входа для начала нового цикла вычислений значения давления

Ожидание прихода оцифрованных значений сигналов и т , и р для вычислений значений давления

Определение области разбиения ПФП по давлению сравнением текущего значения сигнала канала давления со значениями границ областей разбиения ПФП по давлению

х

Определение области разбиения ПФП по температуре сравнением текущего значения сигнала канала температуры со значениями границ областей разбиения ПФП по температуре

Определение номера столбца массивов коэффициентов аппроксимации, соответствующих

текущим значениям сигналов Up , Uт по формуле: E - функция округления до ближайшего целого

]?р) = E

(UT - min UT) 2k

Считывание коэффициентов аппроксимации соответствующих найденной области разбиения пространственной функции преобразования

Арифметический сдвиг вправо на разрядов двоичного значения р

I

P3 = P,Up

ZC

Арифметический сдвиг вправо на разрядов двоичного значения

Р1МПК(І P^.J T^) p

Арифметический сдвиг вправо на разрядов двоичного значения

+ P + P

ii^.j (грЪ +ґ2 +ґ3

Арифметический сдвиг вправо на разрядов двоичного значения

X

-I Ja

j ъ

1-ГД

і Iа

■г їм;

ь

1_ Iа г[м

Т-р

_г Ь 1 І"

Т-р

_г ь

[Вычисление масштабированного (произведения

Демасштабирование ¡вычисленного значения

Вычисление

¡масштабированного

произведения

Демасштабирование ¡вычисленного значения

Вычисление

¡масштабированного

произведения

Демасштабирование ¡вычисленного значения

Получение ¡масштабированного значения текущего давления

Демасштабирование ¡вычисленного значения

Сохранение вычисленного масштабированного значения давления

Закончить работуг Т '"Да

^ Конец ^

Рис. 2. Блочная структура микропроцессорного алгоритма вычислений значений давления с использованием параболической функциональной зависимости

Компьютерное моделирование, а также микропроцессорная реализация рассмотренных алгоритмов подтвердила, что при корректно построенном алгоритме применение ограниченной разрядной сетки не приводит к увеличению погрешности преобразования сигналов каналов давления и температуры в значения давления. В результате чего погрешность преобразования значений сигналов кана-

+1

р _ uv-, і

Р3 _ В2МПК(і P^.jT^)0

м

м

м

м

лов давления и температуры в значения давления методом, основанным на полиномиальной аппроксимации ПФП чувствительного элемента, составит порядка

0.25. даже при изменении температуры от минус 40 оС до 80 оС [3].

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. БТ 3000 интеллектуальный датчик давления Серия 100, модели для перепада давления.

Спецификация и руководство по выбору модели.//

М1р:/Мр.т(!ш1ху. 8и/Ьопеу'№е11/Р1еМ_1ш1гитеп18/Тгаштйеге/Рге88Ш'е/8Тз000_В1РЕЕКЕК Т1АЬ/Яш/34-8Т-03-60_К.раГ

2. Каталог продукции ПГ Метран.// http://www.metran.rш/home/pr/pdf/1dd.pdf

3. Пьявченко О.Н., Мокров Е.А., Панич А.Е., Клевцов С.И., Пьявченко А.О., Удод Е.В., Федоров А.Г. Методы, модели, алгоритмы и архитектуры прецизионных интеллектуальных датчиков давления. -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. -130 с.

4. Васильев В.А. Методы уменьшения температурной погрешности датчиков давления.// Технология и конструирование в электронной аппаратуре. - 2002. - №4-5. - С. 50-54.

5. Мартынов Д.Б. Стучебников В.М. Температурная коррекция тензопреобразователей давления на основе КНС.// Датчики и Системы. - 2002. - №10. С. 6-12.

УДК 621.3

А.Б. Клевцова

АНАЛИЗ МЕТОДИК ФОРМИРОВАНИЯ И ДЕКОМПОЗИЦИИ ЦЕЛЕЙ

Проблемы целевого управления долгое время были предметом исследования философов [1], психологов [2], кибернетиков [3,4], но, начиная с 60-х годов, эти проблемы начинают становиться объектом серьезного исследования в теории управления [5].

Первой методикой, в которой были определены порядок, методы формирования и оценки приоритетов элементов структур целей (названных в методике “деревьями целей”), была методика ПАТТЕРН [6].

В переводе с английского ПАТТЕРН - шаблон, прицел, а аббревиатура означает “помощь планированию посредством относительных показателей технической оценки”.

В качестве основы для формирования и оценки “дерева целей” разрабатывались “сценарий” (нормативный прогноз) и прогноз развития науки и техники (изыскательный прогноз).

Главное достоинство методики ПАТТЕРН состоит в том, что в ней определены классы критериев оценки относительной важности, взаимной полезности, состояния и сроков разработки.

Что касается собственно формирования структуры целей, то из опубликованных материалов известно, что в различных модификациях методики разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия. Логика же формирования структуры, как отмечали сами авторы, не отрабатывалась. Не уделялось внимание разработке принципов и приемов структуризации ни в последующих вариантах методики -ПАТТЕРН-МО, НАСА-ПАТТЕРН, ни в других зарубежных методиках - ПРОФИЛЕ, ППБ и т.п. [6, 7].

Ощущая этот недостаток, отечественные ученые основное внимание уделяли разработке принципов и приемов формирования первоначального варианта структуры целей (“дерева целей”), составляющие которого подлежат затем оценке и анализу. Первыми работами, в которых предложены не только принципы формирования “дерева целей”, но и признаки структуризации были работы Ю.И. Чер-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.