CC BY
11
УДК 004.932.2
Кагдин А.Н. старший преподаватель кафедра «Электроэнергетика» Молоканов А.А. студент 3-го курса Энговатов В.П студент 3-го курса
Тамбовский Государственный Технический Университет
Россия, г. Тамбов ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММ GETDATA GRAPH DIGITIZER И CURVEEXPERT ДЛЯ СОЗДАНИЯ БАЗЫ ДАННЫХ УРАВНЕНИЙ
ГРАФИКОВ СИГНАЛОВ ТОКА
Аннотация: в данной статье рассмотрено применение программа для оцифровки изображений, использованы различные алгоритмы для последующего сравнения.
Ключевые слова: оцифровка изображений, аппроксимация, интерполяция,
Kagdin A.N.
Senior lecturer of the department "Power engineering"
Molokanov AA 3rd year student Engovatov V.P. 3rd year student Tambov State Technical University
Russia, Tambov
APPLICATION OF PROGRAMS GETDATA GRAPH DIGITIZER AND CURVEEXPERT FOR CREATING A DATABASE OF EQUATIONS OF CURRENT SIGNALITY SCHEDULES.
Annotation: in this article, the application of the program for digitizing images is considered, various algorithms are used for the subsequent comparison.
Key words: digitization of images, approximation, interpolation, graphs.
На протяжении тысячелетий, основными источниками энергии были сила человека и животного, а также сжигание древесины и органических отходов.
Пришедшее им на смену электричество дало человеку огромные возможности. Большинство процесов, выполняемые ранее руками или с помощью прислуги, стали осуществляться автоматически. По факту, именно тогда и началась эпоха автоматизации.
Технологические революции, связанные с процессами производства, создавали все новые устройства для того чтобы улучшить качество жизни.
Проходило время, и в жизни человека появились радио, телевидение,
различные бытовые приборы и инженерные системы, сложность которых от года к году только возрастала. Все эти устройства отлично справлялись с той функцией, которая на них возлагалась - они приносили в быт все больше комфорта, а также сокращали время, которое ранее затрачивалось на выполнение рутинных действий.
Количество различных инженерных систем стало исчисляться десятками, а то и сотнями единиц. Управление и контроль над этими системами становился все более трудоемким и дальнейшее их внедрение грозило тем, что справиться с ними стало бы просто невозможно. К счастью, это было время активного развития компьютерной техники, использование которой открыло человеку совершенно новые перспективы.
Именно на этой стадии, в конце семидесятых годов прошлого века ученые в США и Японии начали вести активные работы по автоматизации управления инженерных систем.
Впервые определение Умный дом было сформулировано в Вашингтонском Институте интеллектуального здания и звучало следующим образом: Умный дом - это здание, обеспечивающее продуктивное и эффективное использование рабочего пространства.
От теории в меру быстро перешли к практике. Применяя все новые и новые объекты с использованием систем Умный дом, сообщество производителей и интеграторов этих систем разработало концепцию интеллектуального здания.
Основой концепции является принцип максимально эффективного использования пространства и его базовых элементов: структуры, систем, служб и управления. Данный принцип стал общим для коммерческой и жилой недвижимости, с учетом разницы в назначении объектов.
У нас же была сформулирована другая идея, которая только косвенно связана с концепцией умного дома и частично дополняет его. Идея состоит в том, чтобы создать устройство, которое при подключение в сеть, например, квартиры может выдать таблицу с количеством и наименованиями потребителей.
Для этого были сняты осциллограммы различных бытовых приборов (чайник, телевизор, холодильник и т.д.).
Теперь задача заключается в переводе полученных изображений в графики и получение функциональных зависимостей. Для решения первой части задачи была применена программа «GetDATA Graph
В1§Ш7ег».Интерфейс и функционал программы достаточно прост. Мы загружаем изображение, устанавливаем максимальные и минимальные значения, выбираем область, которая будет оцифрована и значение интервала оцифровки и производим аппроксимацию.(рис. 1)
Рисунок 1 - Оцифровка изображения сигнала тока Полученные значения координат переносятся в блокнот и затем копируются в программу Curveexpert.
CurveExpert Professional-это кросс-платформенное решение для подгонки кривых и анализа данных. Данные можно моделировать с помощью набора моделей линейной регрессии, моделей нелинейной регрессии, методов сглаживания или различных типов сплайнов. Более 90 моделей являются встроенными, но пользовательские модели регрессии также могут быть определены пользователем. Полнофункциональная возможность построения графиков качества публикации позволяет тщательно изучить кривую. Процесс поиска наилучшего соответствия можно автоматизировать, позволяя Сш^еЕхрег! сравнивать данные с каждой моделью, чтобы выбрать наилучшую кривую. Программное обеспечение сконструировано с целью производить высокоточные результаты и сохранять ваше время в процессе.
После загрузки данных используем поиск подходящих решений, интерполируем и из полученных уравнений выбираем оптимальное. (рис. 2)
Рисунок 2 - Полученные результаты в программе СигуеЕхрей Таким же способом были обработаны остальные графики. Получена база данных уравнений с помощью которой будет составляться алгоритм для технического устройства.
Следующим этапом задачи будет выбор алгоритма, либо написание оптимального математического аппарата для него.
Использованные источники: 1. Ю.Н. Шахов Численные методы : учебное пособие // Ю.Н. Шахов, Е.И. Деза // - М. - 2010 - с. 116-122
