CC BY
296
Развитие информационных измерительных систем и обработка измерительной информации в телекоммуникационных системах
Системы связи, как и другие информационные системы, являются сложными и многофакторными.
Именно поэтому системы диагностики и измерения параметров, также достаточно сложны.
В последнее время появилась тенденция построения таких систем как информационно-измеритель-Ключевые слова: ных. Специалисты в различных областях пытаются усовершенствовать существующие
измерительные системы, информационно-измерительные системы. Дается анализ основных особенностей существующих
информационные системы. информационных систем, определение пути их совершенствования.
Богданов ПА,
аспирант кафедры МС и ИИ МТУСИ
Развитие промышленности, высокий уровень автоматизации и интеллектуализации технических процессов, в том числе, процессов измерений, позволяет решать задачи обеспечения единства и требуемой точности измерений, распределяя метрологическую нагрузку между аппаратурной и информационной частями измерительной системы. Разработка и применение специализированных алгоритмов автоматической коррекции погрешности в ряде случаев позволяет значительно повысить точностные характеристики, упростить конструкцию измерительных устройств, снизить метрологические требования к их узлам и элементам.
Измерительная техника — один из важнейших факторов ускорения научно-технического прогресса практически во всех отраслях народного хозяйства. При описании явлений и процессов, а также свойств материальных тел используются различные физические величины, число которых достигает нескольких тысяч: электрические, магнитные, пространственные и временные; механические, акустические, оптические, химические, биологические и др. При этом указанные величины отличаются не только качественно, но и количественно и оцениваются различными числовыми значениями.
Присвоение числового значения физической величине осуществляется на этапе измерения. Результатом измерения является количественная характеристика в виде именованного числа с одновременной оценкой степени приближения полученного значения измеряемой величины к истинному значению физической величины. Нахождение числового значения измеряемой величины возможно лишь опытным путем, т. е. в процессе физического эксперимента.
В настоящее время важной областью применения измерительной техники является автоматизация научно-технических экспериментов. Для снижения себестоимости проектируемых объектов, механизмов и машин большое значение имеют экспериментальные исследования, проводимые на их физических и математических моделях. При этом задача получения и обработки измерительной информации усложняется настолько, что ее эффективное решение становится возможным лишь на основе применения специализированных измерительно-вычислительных комплексов и алгоритмов обработки.
В телекоммуникационных системах наибольший интерес представляет возможность использования существующих аппаратных устройств совместно с ЭВМ в качестве подсистем в информационно-измерительных системах (ИИС).
ИИС представляет собой совокупность функционально объединенных измерительных, вынислительных и других вспомогательных технических средств для получения измерительной информации, ее
преобразования, обработки с целью представления потребителю (в том числе для АСУ) в требуемом виде, либо автоматического осуществления логических функций контроля, диагностики, идентификации.
В зависимости от выполняемых функций И ИС реализуются в виде измерительных систем (ИС), систем автоматического контроля (САК), технической диагностики (СТД), распознавания (идентификации) образов (СРО). В СТД, САК и СРО измерительная система входит как подсистема.
Информация, характеризующая объект измерения, воспринимается ИИС, обрабатывается по некоторому алгоритму, в результате чего на выходе системы получается количественная информация, отражающая состояние данного объекта. Измерительные информационные системы существенно отличаются от других типов информационных систем и систем автоматического управления (САУ). Так, ИИС, входящая в структуры более сложных систем (вычислительных систем связи и управления), может быть источником информации для этих систем. Использование информации для управления не входит в функции ИИС, хотя информация, получаемая на выходе, может использоваться для принятия каких-либо решений, например, для управления конкретным экспериментом.
Каждому конкретному виду ИИС присущи многочисленные особенности, определяемые узким назначением систем и их технологически конструктивным исполнением. Ввиду многообразия ИИС до настоящего времени не существует общепринятой классификации.
Наиболее распространенной является классификация ИИС по функциональному назначению. По этому признаку, как было сказано выше, будем различать собственно ИС, САК, СТД, СРО.
По характеру взаимодействия системы с объектом исследования и обмена информацией между ними ИИС могут быть разделены на активные и пассивные. Пассивные системы только воспринимают информацию от объекта, а активные, действуя на объект через устройство внешних воздействий, позволяют автоматически и наиболее полно за короткое время изучить его поведение. Такие структуры широко применяются при автоматизации научных исследований и позволяют оптимально организовать воздействие на объект.
В зависимости от характера обмена информацией между объектами и активными ИИС различают ИС без обратной связи и с обратной связью по воздействию. Воздействие на объект может осуществляться по заранее установленной жесткой программе либо по программе, учитывающей реакцию объекта. В первом случае реакция объекта не влияет на характер воздействия, а следовательно, и на ход эксперимента. Его результаты могут быть вы1даны1 оператору после окончания. Во втором случае результаты реакции отражаются на характере воздействия, поэтому обработка ведется в реаль-
ном времени. Такие системы должны иметь развитую вычислительную сеть. Кроме того, необходимо оперативное представление информации оператору в форме, удобной для восприятия, с тем чтобы он мог вмешиваться в ход процесса.
Доказано, что значительно повысить эффективность ИИС при недостаточной априорной информации об объекте исследования можно за счет сокращения избыточности информации, т. е. сокращения интенсивности информационных потоков данных, полученных в результате измерений.
При проектировании и создании ИИС большое внимание уделяется проблеме повышения достоверности выходной информации и снижения вероятности возникновения (или даже исключения) нежелательных ситуаций. Этого можно достичь, если на ИИС возложить функции самоконтроля, в результате чего такая система способна осуществлять тестовые проверки работоспособности компонентов системы и тем самым сохранять метрологические характеристики тракта прохождения входных сигналов, проверять достоверность результатов обработки измерений, полученных посредством их последующего преобразования и представления в удобном виде.
Для измерительных систем характерны:
• более высокие по отношению к системам другого вида требования к метрологическим характеристикам;
•более широкий спектр измеряемых физических величин и в особенности их количество (число измерительных каналов);
• необходимость в средствах представления информации; это связано с тем, что основной массив информации с выхода систем передается человеку для принятия им решения об изменении условий проведения эксперимента, его продолжении или прекращении. Поэтому определяющим требованием является неискаженное, наглядное и оперативное представление текущей информации с учетом динамики ее обновления и быстродействия системы, обеспечивающее удобство восприятия и анализа человеком;
• большой объем внешней памяти для систем, в которых обработка и анализ результатов осуществляется после завершения эксперимента с помощью набора различных средств обработки и предоставления информации.
Рассмотрим несколько типов ИС, такие как голографические ИС (ГИС), статистические измерительные системы (СИС), системы автоматического контроля (САК), системы распознавания образов (СРО), телеизмерительные информационные системы (ТИИС), системы технической диагностики (СТД) и др.
Основу датчиков голографических ИС (ГИС) составляют лазеры, представляющие собой когерентные источники света, когерентная оптика и оптоэлектронные преобразователи. Голографические измерительные системы отличаются высокой чувствительностью и повышенной точностью, что послужило основой широкого их применения в голографической интерферометрии. Основная информация, как правило, передается в отраженном луче и наибольшей трудностью является ее извлечение. В данном случае, адекватным аппаратом для выделения информации является Вейвлет анализ. Го-лографическая интерферометрия обеспечивает бесконтактное измерение и одновременное получение информации от множества точек наблюдаемой поверхности с использованием меры измерения — длины световой волны, известной с высокой метрологической точностью.
Основой статистических измерительных систем (СИС) является статистический анализ случайных величин и процессов. При статистическом анализе используются законы распределения вероятностей и моментные характеристики, в частности корреляционные спектральные функции.
Системы для измерения законов распределения вероятностей
случайных процессов — анализаторы вероятностей — могут быть одно- и многоканальными.
Существует два основных метода построения корреляционных измерительных систем. Первый из них связан с измерением коэффициентов корреляции и последующим восстановлением всей корреляционной функции, второй — с измерением коэффициентов многочленов, аппроксимирующих корреляционную функцию.
По каждому из этих методов система может действовать последовательно, параллельно, работать с аналоговыми или цифровыми сигналами и в реальном времени.
Выделение сигналов на фоне шумов, измерение параметров движения, распознавание образов, идентификация, техническая и медицинская диагностика — это неполный перечень областей практического применения методов и средств корреляционного анализа. В настоящее время подавляющий объем статистического анализа выполняется корреляционными ИС, содержащими ЭВМ, либо отдельными устройствами со средствами микропроцессорной техники.
Системы спектрального анализа предназначены для количественной оценки спектральных характеристик измеряемых величин. Существующие методы спектрального анализа основываются на применении частотных фильтров или на использовании ортогональных преобразований случайного процесса и преобразований Фурье над известной корреляционной функцией. Однако, преобразование Фурье позволяет исследовать только стационарные процессы. Как правило, информация, полученная на выходе статистических информационных систем является нестационарным сигналом. Для подобного анализа наиболее эффективно использовать Вейв-лет преобразование.
Системы автоматического контроля (САК) предназначены для контроля технологических процессов, при этом характер поведения и параметры их известны. В этом случае объект контроля рассматривается как детерминированный.
Эти системы! осуществляют контроль соотношения между текущим (измеренным) состоянием объекта и установленной "нормой поведения" по известной математической модели объекта. По результатам обработки полученной информации выдается суждение о состоянии объектов контроля. Таким образом, задачей САК является отнесение объекта к одному из возможных состояний, а не получение количественной информации об объекте, что характерно для ИС.
В САК благодаря переходу от измерения абсолютных величин к относительным (например в процентах "нормального" значения) эффективность работы значительно повышается. Оператор САК при таком способе количественной оценки получает информацию в единицах, непосредственно характеризующих уровень опасности в поведении контролируемого объекта или процесса.
Системы автоматического контроля могут быть встроенные в объект контроля и внешние по отношению к нему. Первые преимущественно применяются в сложном радиоэлектронном оборудовании и входят в комплект такого оборудования. Вторые обычно более универсальны.
Системы технической диагностики (СТД) относятся к классу ИИС, так как здесь обязательно предполагается выполнение измерительных преобразований, совокупность которых составляет базу для логической процедуры диагноза. Цель диагностики — определение класса состояний, к которому принадлежит состояние обследуемого объекта.
Диагностику следует рассматривать как процесс определения из множества возможных состояний объекта, в которых он может существовать на данный момент на основе множества сигналов, отраженной информации о состоянии объекта и алгоритма их сопоставления.
Основные этапы реализации СТД:
• выделение состояний элементов объекта диагностики, определение диагностических параметров и контроль их значений, сбор необходимых статистических данных, оценка затрат труда на проверку;
• построение математической модели объекта и разработка программы проверки объекта;
• построение структуры диагностической системы.
По целевому назначению различают диагностические и прогнозирующие СТД. Диагностические системы предназначены для установления точного диагноза, т. е. для обнаружения факта неисправности и локализации места неисправности в момент контроля. Прогнозирующие СТД по результатам анализа в настоящий момент предсказывают поведение объекта в будущем.
Системы распознавания образов (СРО) предназначены для определения степени соответствия между исследуемым объектом и эталонным образом.
Для задач классификации биологических объектов и дактилоскопических снимков, опознавания радиосигналов и других создаются специальные системы распознавания образов. Эти системы осуществляют распознавание образов через количественное описание признаков, характеризующих данный объект исследования.
Процесс распознавания реализуется комбинацией устройств обработки и сравнения обработанного изображения (описания образа) с эталонным образом, находящимся в памяти. Распознавание осуществляется по определенному, заранее выбранному, решающему правилу. При абсолютном описании образа изображение восстанавливается с заданной точностью, а относительное описание с набором значений отличительных признаков (например, спектральных характеристик), не обеспечивая полное воспроизведение изображения.
Телеизмерительные информационные системы (ТИИС) отличаются от ранее рассмотренных в основном длиной канала связи. Канал связи является наиболее дорогой и наименее надежной частью этих систем, поэтому для ТИИС резко возрастает значение таких вопросов, как надежность передачи информации.
Телеизмерительные ИИС могут быть одно- или многоканальными. Они предназначаются для измерения параметров сосредоточенных и рассредоточенных объектов. В зависимости от того, какой параметр несущего сигнала используется для передачи информации, можно выделить ТИИС:
• интенсивности, в которых несущим параметром является значение тока или напряжения;
• частотные (частотно-импульсные), в которых измеряемый параметр меняет частоту синусоидальных колебаний или частоту следования импульсов;
• времяимпульсные, в которых несущим параметром является длительность импульсов; к ним же относятся фазовые системы, в которых измеряемый параметр меняет фазу синусоидального сигнала или сдвиг во времени между двумя импульсами;
• кодовые (кодоимпульсные), в которых измеряемая величина передается какими-либо кодовыми комбинациями.
Системы интенсивности подразделяются на системы тока и системы напряжения в зависимости от того, какой вид сигнала используется для информации. Этим системам присущи сравнительно большие погрешности, и они используются при передаче информации на незначительное расстояние.
Частотные ТИИС имеют большие возможности, поскольку в них значительно меньше погрешности, обусловленные влиянием линий связи, и возрастает дальность передачи информации по сравнению с системами интенсивности.
Время-импульсные системы по длительности применяемых для передачи импульсов подразделяют на две группы: системы с большим периодом (от 5 до 50 с) и системы с малым периодом (менее десятых долей секунды).
Длиннопериодные системы применяются в основном для измерения медленно меняющихся неэлектрических величин (уровень жидкости, давление газов и др.).
Короткопериодные системы имеют большое быстродействие. Для передачи коротких импульсов требуется большая полоса частот, пропускаемых каналом связи. В силу этого такие системы с проводными линиями связи (ЛС) используются редко.
В наше время на рынке услуг связи повсеместно происходит рост производительности труда за счет вытеснения человеческого труда машинами. Именно этим обусловлена столь значимая потребность в качественных ИИС, а их совершенствование дает новый качественный скачек для сферы телекоммуникаций в целом.
Литература
1. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. — М.: Энергоатомиздат, 1985. — 357 с.
2. Корнеенко В.П. Методы оптимизации. — М.: Высшая школа, 2007.
— 664 с.
3. Грановский В А. Системная метрология: метрологические системы и метрология систем. — СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ "Электроприбор", 1999. — 360 с.
4. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе Lab VIEW / Под ред. ПА. Бутыркина. — М.: дМк-Пресс, 2005. — 264 с.
5. Атамалян Э.Г. Приборы и методы измерения электрических величин.
— М.: Дрофа, 2005. — 415 с.
6. Хромой Б.П, КандиновА.В, СенявскийАЛ. и др. Метрология, стандартизация и измерения в технике связи. — М: Радио и связь, 1986. — 424 с.
36
T-Comm, #10-2013
