CC BY
7
УДК 621
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-8-224-225
ВЫБОР МОДУЛЕЙ ПОДСИСТЕМЫ СБОРА И ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ В АСУТП
С.Л. Горобченко, Д.А. Ковалёв, Т.Ш. Ильясов, В.А. Соколова, С.В. Алексеева, Н.В. Меламед
Рассматриваются вопросы анализа и выбора модулей подсистемы сбора и первичной обработки аналоговых сигналов при формировании АСУТП. Демонстрируются основные принципы аналоговой обработки сигналов в АСУТП. Показывается, что выбор модулей должен основываться на анализе технических требований к устройствам обработки первичных данных и анализе погрешностей, задаваемых основными элементами обработки аналоговых сигналов, к которым можно отнести нормализаторы, усилители и фильтры. Приводятся основные формулы для анализа вклада указанных элементов в формирование общей погрешности модуля. Приводится пример программы для расчета погрешностей и реализации требований к модулям сбора и первичной обработки аналоговых сигналов.
Ключевые слова: сбор и первичная обработка аналоговых сигналов, модули подсистемы сбора и обработки аналоговых сигналов, требования к выбору модулей, алгоритм обработки аналоговых сигналов, расчет погрешностей элементов, программа для сбора и обработки аналоговых сигналов.
Возможности, предоставляемые цифровизацией, позволяют решать самые разные задачи, которые ранее решить было невозможно. При этом многое определяется способностью технических средств автоматизации переводить аналоговые сигналы в цифровые. Так, например, перевод аналоговых сигналов в цифровые сегодня позволяет воспользоваться массой современных систем, повысив при этом эффективность и функциональные возможности всех элементов системы. Одним из важных элементов совершенствования автоматизированных систем управления является развитие подсистем сбора и первичной обработки аналоговых сигналов, как первого элемента, способного обеспечить передачу качественных данных вверх по иерархии АСУТП [1].
Первичная обработка сигналов нацелена на очистку сигналов, поступающих от объекта управления, и получаемой от датчиков и исполнительных механизмов. На этой стадии необработанные сигналы проходят нормализацию и фильтрацию в соответствии с установленными критериями. Это необходимо для обнаружения и устранения ошибок, произошедших при фиксации сигналов, и выявления помех в общем потоке сигналов, не имеющих отношения к измеряемым параметрам.
Исследователи уделяют большое внимание развитию систем сбора и первичной обработки аналоговых сигналов. Так, в статье М.Б. Абазокова и др. описаны основные алгоритмы работы программы для сбора и обработки данных с датчиков, применяемой при анализе данных с аналоговых датчиков в робототехнических системах. В разработанной программе реализован опрос нескольких датчиков с помощью COM-порта, вывод данных в числовом и графическом виде на экран, расчет параметров сигнала с датчиков и сохранение результатов работы. При анализе данных датчиков рассчитываются максимум, минимум и среднее значение сигнала, а также интегральные и дифференциальные показания датчиков. Результаты сохраняются в виде файла с таблицей в формате csv или в виде изображения в формате jpg. Проводимые в программе расчеты параметров сигнала позволяют оценивать влияние шума на сигнал и выбирать методы его устранения, в т.ч. и за счет правильного расчета ПИД регулятора [2,3].
Во многих статьях рассматриваются элементы обработки и преобразования аналоговых сигналов, дается определение аналоговой обработке сигналов, и рассмат-
риваются способы аналоговой обработки сигналов. Разбирается аналоговая обработка сигналов и классифицируется АЦП [6]. Представляются краткие обзоры основных видов аналого-цифровых преобразователей для микропроцессорных систем [3,4]. Рассматриваются методы их применения для обработки данных полученных в аналоговом виде. Приводятся практические схемы микропроцессорных систем, и обобщается опыт разработки и использования различных типов аналогово-цифровых преобразователей
[7].
Выбор модулей подсистемы сбора и первичной обработки аналоговых сигналов. Аналоговая обработка сигналов. Под аналоговым сигналом понимают непрерывную функцию, имеющую неограниченное число значений в разные временные промежутки. Если в сигнале будет шум или ошибка, то и в обработанном сигнале он будет в результирующей ошибке. Аналоговые сигналы могут меняться по тем же закономерностям, но и физические процессы, которые описываются этими сигналами [5].
Под аналоговой обработкой сигналов понимают самые разные виды обработки, которые осуществляются над аналоговыми сигналами при помощи аналоговых средств. Это определение в широком смысле, в узком - под аналоговой обработкой понимают математический алгоритм, при помощи которого происходит обработка представленного аналоговой электроникой сигнала. В аналоговую обработку сигналов включены все основные операции: сложение, умножение, вычитание и деление сигналов. Помимо отмеченных базовых математических операций, аналоговая обработка дает возможность выполнить и дифференцирование, и интегрирование, и фильтрацию.
На рис. 1 представлен основной алгоритм обработки аналоговых сигналов (работа программы обработки).
ввop количества датчиков (п)
J
опрос датчиков обработка данных [расчет max, miri, sum, average, delta, smooth и др.] rmr-пд данных на экран добавление данные в массив (data[i, jj) вывод графика на экран
Т
запись в файл data [ij]
I
Рис. 1. Программа сбора и обработки сигналов с аналоговых датчиков [2]
Осуществление аналоговой обработки сигналов, вне зависимости от ее сложности, может происходить при помощи трех элементов - операционного усилителя, резистора и конденсатора [6].
Выбор модулей подсистемы сбора и первичной обработки аналоговых сигналов. В качестве исходных данных для выбора технических средств сбора и обработки выступают требования, которые представлены в ТУ. К ним относят следующие требования (рис.2).
По техническим Требования к точности II
характеристикам быстродействию устройств
По эксплуатационным
Требование надежности устройств
характеристикам
_
По техннко- г
Требования к стоимости устройств
экономнческнм
характеристикам
- _)
Рис. 2. Требования для выбора данных по сбору и обработке аналоговых сигналов
Требования разделяются по следующим характеристикам: технико-экономические характеристики, технические характеристики, эксплуатационные характеристики, требования к точности и быстродействию устройств, требования надежности устройств, требования к стоимости устройств [8, 9].
Можно представить цепочку аппаратных средств ьго канала измерения в виде, показанном на рис.3.
Датчик
■О!
^ нормализатор Усилитель Аппаратный
фильтр
АЦП
Рис. 3. Цепочка аппаратных средств
Устройства, представленные на данном рисунке, можно выбирать, основываясь на представленных на рис.2 требованиях. Допустимая погрешность ±Аутз., которая была задана в Техническом задании, распределяется между аппаратными средствами представленной на рис.3 цепочки блоков, в соответствии со значением погрешностей, которые вносятся каждым блоком.
Данные погрешности - величины случайные, которые подчинены законам распределения. В целях осуществления оценки дисперсии погрешности Ох на входе микроконтроллера МК, можно воспользоваться следующим выражением:
^ = &датч1 + ^1орм1 + ^ +&АЦЩ (1)
В представленном выражении (1) априори установлено, что отдельные аппаратные блоки имеют погрешности, которые не связаны друг с другом, величины данных погрешностей определены классами точности аппаратных средств.
Самыми значимыми блоками будут выступать датчик и аналого-цифровой преобразователь, ибо остальные блоки не настолько сильно будут влиять на общую картину, в частности, речь идет о нормализаторе, усилителях и фильтрах.
Нормализатор - это резистор, который работает как потенциометр. Он будет иметь погрешность меньшую, если класс точности будет выше, и, если провести сравнение с иными погрешностями, то данной погрешностью можно будет пренебречь. Усилителями выступают прецизионные операционные усилители с коррекцией дрейфа нуля и с полосой пропускания до 50 Гц. Нужный коэффициент определяется уровнем сигнала на входе, а также расстоянием передачи сигнала. Помехи фильтруются при помощи одно- или двухзвенных RC-фильтров. Требуемая полоса пропускания /11р такого фильтра будет зависеть от времени опроса датчика Т, как показано в формуле ниже:
/" = 0 2/Т
Jпр > опрг
В связи с тем, что частоты полезных сигналов в автоматизированных информационно-управляющих системах (АИУС) находятся в пределах 1 Гц, то аппаратными погрешностями можно будет пренебречь, если выбрать высокоточные элементы фильтров.
Таким образом, погрешность на входе МК можно считать равной
2 2
авХ1 = адатч1 + °АЦП, (2)
Для выбора датчика и АЦП необходимо задать коэффициент х (0-0,6) - долю общей погрешности, приходящейся на датчик, т.е.
адатЧ1 = Z ' °ТЗ или (7датч1 = Z ' $ТЗ (3)
и р (0-0,5) - долю погрешности датчика, приходящейся на АЦП, т.е.
аАЦП =Р'°датч1 (4)
Значения х и р назначаются такими, чтобы произведение рх располагалось в диапазоне:
0 <рх< 0,4 (5)
При этом остальная величина допустимой погрешности измерений в i-м канале «отдается» ошибкам вычисления в микроконтроллере по алгоритмам первичной обработки информации и управления. Из выражения (5) следует, что, задаваясь значениями коэффициентов р и х можно выбрать датчик и определить разрядность АЦП. В частности, чем меньше значение х, тем точнее, но и дороже, будет датчик, а чем меньше будет р, тем с большей длиной разрядной сетки потребуется АЦП [10].
Пример программы для сбора и обработки аналоговых сигналов. Для анализа сигнала с датчиков в первую очередь необходимо провести сбор данных. В разработанной программе предусмотрена возможность опроса нескольких датчиков, что позволит проводить сравнительный анализ их поведения. Поэтому после начала работы необходимо установить количество опрашиваемых датчиков. Основной цикл программы опрашивает все датчики и записывает полученные значения в соответствующие переменные sensor [i]. После проведения опроса проводится обработка полученных данных. Полученные данные выводятся на экран и добавляются в массив data [i, j]. При этом элементы массива постоянно смещаются, то есть в памяти могут храниться только данные за последние несколько секунд работы программы. Использование массива позволит выводить на экран или в файл не только текущие значения с датчиков, но и анализировать динамику изменения измеряемых параметров. Соответственно, данные из массивов выводятся на экран и при востребованности могут быть сохранены в файле.
Для каждого датчика в программе проводится расчет ряда параметров сигнала. Рассчитываются максимальное и минимальное значение сигнала с помощью выражений (6) и (7), интегральный показатель (8), среднее значение (9), дифференциальный показатель (10) и сглаженные данные. Расчет максимума (max) и минимума (min) позволяет отслеживать диапазон изменений входящего сигнала:
Ídatai,datai > maxi
(6)
maxi_l ,datai < maxi
{datai, datai < mini
(7)
mini_, datai > mini
Интегральный показатель (sum) рассчитывается как сумма всех значений входящего сигнала. Данный параметр интересен для сигналов, показывающих отклонение от нормального (нулевого) значения, и позволяет отследить накопление ошибки:
= ^ data i (8)
sumi
i—0
Среднее значение (average) рассчитывается как отношение суммы к количеству измерений (n):
sumi
averagei —--(9)
n
Изменение сигнала (дифференциальный показатель delta) определяется как разница текущего и предыдущего сигналов с датчика. Данный параметр характеризует скорость изменения сигнала и вместе с sum может использоваться при подборе коэффициентов ПИД регулятора:
deltai — datai - datai_l (10)
Программа для сбора и обработки данных с датчиков разрабатывается на языке C++ для ЭВМ на базе операционных систем Windows. Выбор обусловлен широким функционалом языка программирования и доступностью свободно распространяемых сред разработки для него. Внешний вид окна программы представлен на рис.4. В окне есть область настройки соединения с АЦП. В качестве протокола связи используется виртуальный COM-порт, в который передаются значения с датчиков. Для этого в программе реализован поиск активных портов, а также возможность выбора порта и подключения к нему [11].
Рис. 4. Внешний вид программы
Полученные данные выводятся в виде чисел и графических индикаторов (ProgressBar) в области «принятые данные». В программе реализована возможность получения данных сразу с 10 датчиков, причем выбор датчика осуществляется в этой же области окна программы. В области «линии» выводятся (в числовом и графическом виде) параметры исследуемого сигнала по выражения (6)-(10).
При выборе определенного вида данных линия, показывающая эти данные на графике, выделяется. Основная часть программы используется для вывода графика зависимостей параметров исследуемого сигнала от времени. Данные выводятся за последнюю минуту работы программы [2, 12].
Таким образом, качественная аналоговая и аналогово-цифровая обработка сигналов является необходимым условием получения достоверных и качественных данных и информации для дальнейшей обработки и служит базой для эффективной работы АСУТП. Развитие математических методов расчета погрешностей, выбор эффективных устройств от нормализатора до аппаратных и программных фильтров, включая и обработку получаемых данных в программной оболочке, являются теми инструментами, которые позволяют добиться высокой точности и надежности в работе АСУТП.
Список литературы
1. ГОСТ 24.103-84 Автоматизированные системы управления. Общие положения
2. Абазоков М.Б. Разработка программы для сбора и обработки данных с аналоговых датчиков в робототехнических системах / М.Б. Абазоков, Д.Г. Макоева, З.А. Сундуков // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2019. № 6. С. 5-9.
3. Абилазимов А.С. Цифровая обработка аналоговых сигналов / А.С. Абилази-мов, А.Д. Тулегубов // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2016. № 1. С. 199-201.
4. Виноградов В.М. Технологические процессы автоматизированных производств / В.М. Виноградов, А.А. Черепахин, В.В. Клепиков. - М.: Курс, 2016. 272 с.
5. Грудинин И.В. Информационная подсистема сбора, обработки и обмена радиолокационной информацией сетевой структуры / И.В. Грудинин, Д.А. Пальгуев, А.Н. Шентябин // Труды Военно-космической академии им. Ф. Можайского. 2020. № 675. С. 243-253.
6. Гурьянова М.В. Элементы обработки и преобразования аналоговых сигналов / М.В. Гурьянова, А.С. Аброскин // Мировая наука. 2020. № 7. С. 218-222.
7. Зайцев, А.В. Оцифровка аналоговых сигналов / А.В. Зайцев // E-Management. 2021. № 1. С. 13-19.
8. Луков Д.К. Автоматизированные системы управления технологическим процессом (АСУТП) // European science. 2019. № 3.С.1-3.
9. Марусин А.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами, их структура и функции / А.Е. Марусин, В.Н. Астапов // Международный студенческий научный вестник. 2022. № 3. С. 17.
10. Пьявченко Т.А. Автоматизированные информационно-управляющие системы с применением SCADA-системы TRACE MODE. СПб.: Лань, 2015. 500 с.
11. РД 153-34.2-35.520-99 Общие технические требования к программно-техническим комплексам для АСУ ТП гидроэлектростанций.
12. Туликин А.В. Анализ методов первичной обработки данных подсистемы сбора и первичной обработки данных системы защиты контента интернет-ресурсов от автоматизированного сбора данных на основе анализа поведения пользователей ресурса // Вопросы науки и образования. 2019. № 17. С. 32-37.
Горобченко Станислав Львович, канд. техн. наук, sgorohchenko@yandex.ru, Россия, Санкт-Петербург, Высшая школа технологии и энергетики, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Ковалёв Дмитрий Александрович, канд. техн. наук, доцент, d.a.kovalyov@yandex.ru, Россия, Санкт-Петербург, Высшая школа технологии и энергетики, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,
Ильясов Талгат Шамильевич, канд. техн. наук, доцент, ilyasovtsh@mail.ru, Россия, Казань, Казанский федеральный университет,
Соколова Виктория Александровна, канд. техн. наук, доцент, sokolova_vika@inhox.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Алексеева Светлана Владимировна, канд. техн. наук, доцент, _pum222@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет,
Меламед Наталья Владимировна, канд. техн. наук, доцент, natali@melamed.su, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М.Кирова
SELECTION OFMODULES OF THE SUBSYSTEM OF COLLECTIONAND PRIMARY PROCESSING OF ANALOG SIGNALSIN APCS
S.L. Gorohchenko, D.A. Kovalev, T.Sh. Ilyasov, V.A. Sokolova, S.V. Alekseeva, N.V. Melamed 229
The issues of analysis and selection of modules of the subsystem for collecting and primary processing of analog signals during the formation of process control systems are considered. The main principles of analog signal processing in process control systems are demonstrated. It is shown that the choice of modules should be based on the analysis of technical requirements for primary data processing devices and the analysis of errors specified by the main elements of analog signal processing, which include normalizers, amplifiers and filters. The basic formulas for analyzing the contribution of these elements to the formation of the total error of the module are given. An example of a program for calculating errors and implementing the requirements for modules for the collection and primary processing of analog signals is given.
Key words: collection and primary processing of analog signals, modules of the subsystem for collecting and processing analog signals, requirements for the selection of modules, algorithm for processing analog signals, calculation of element errors, program for collecting and processing analog signals.
Gorobchenko Stanislav Lvovich, candidate of technical sciences, sgorobchen-ko@yandex.ru, Russia, St. Petersburg, Higher School of Technology and Energy, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Kovalyov Dmitry Aleksandrovich, candidate of technical sciences, docent, d.a.kovalyov@yandex.ru, Russia, St. Petersburg, Higher School of Technology and Energy, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,
Ilyasov Talgat Shamilevich, candidate of technical sciences, docent, ilyasov-tsh@,mail.ru, Russia, Kazan, Kazan Federal University,
Sokolova Viktoriia Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, sokolo-va_vika@inbox.ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Telecommunications by Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny,
Alekseeva Svetlana Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, pum222@mail.ru, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering,
Melamed Natalya Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, nata-li@,melamed.su, Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State Forest Technical University named after S.M. Kirov
