автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Алгоритмическая коррекция динамической погрешности электрохимических газоанализаторов со встроенными микропроцессорами для автоматизированных систем аналитического контроля и наблюдения

МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И СРЕДНЕГО СПЕЦИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

ТАШКЕНТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени АВУ РАЙХАНА БЕРУНИ

• На правах рукописи

МИРСААТОВ Алишер Миртурсунович

АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ.КОРРЕКЦИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИХ ГАЗОАНАЛИЗАТОРОВ СО ВСТРОЕННЫМИ МИКРОПРОЦЕССОРАМИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ АНАЛИТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ И НАБЛЮДЕНИЯ

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ташкент-1992

Работа выполнена' в Ташкентском государственном техническом университете имени Абу Райхана Беруни.

Научный руководитель -Официальные оппоненты -

доктор технических наук, доцент Игамбердыев X. 3.

член - корреспондент ИА Республики Узбекистан, доктор технических наук, профессор Гулямов Ш. М. ,

кандидат технических наук Николаевская С. Г.

Ведущая организация - Центральное конструкторско-

технологическое бюро научного приборостроения ( ЦКТБ НП ) Академии Наук Республики Узбекистан (г.Ташкент).

Защита диссертации состоится " кр^лА 1дд2 г. в ¿¿7 часов на заседании специализированного Совета К 067.07.01 в Ташкентском государственном техническом университете по адресу: 700095, Ташкент, ГСП, Вузгородок, ул. Университетская,' 2, ТашГТУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТашГТУ ( 700011, Ташкент, ул. Навои, 13).

Автореферат разослан уИ¿¿{эгРгсг 1992 г.

Ученый секретарь специализированного Совета кандидат технических наук,

доцент -1НОРМУХАМЕДОВ А. Л.

. . ; ' , ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

; ■_■■ Актуальность теми. Интенсивное развитие, промышленности и -связанное с ним увеличение•объемов промышленных выбросов, загрязняющих окружающую среду,.- становится все более ощутимым для экологического равновесия многих, регионов страны. Обострилась проблема загрязнения среды промышленными выбросами, для которых характерно несоответствие предельно допустимых санитарных норм современным требованиям. ,

Контроль загрязнения атмосферы требует высокоточного, быстродействующего и автоматического анализа концентрации вредных газообразных веществ. Осуществить его позволяют газоаналитические приборы, оснащенные современными средствами микропроцессорной техники.

Существенное значение для решения задач синтеза автоматизированных систем аналитического контроля и наблюдения имеет разработка их математического, алгоритмического и программного обеспечения, позволяющего не только добиться требуемой динамической точности результатов измерения и натурных испытаний, но и модернизировать методики анализа состава и свойств сложных газовых смесей, достичь качественно нового уровня аналитического контроля и обеспечить полную автоматизацию измерений.

При этом перспективным представляется разработка принципиально новых типов газоанализаторов, представляющих собой интегрированный аналитический прибор, включающий вычислительное устройство, реализуемое на средствах микропроцессорной техники.

Целесообразность использования микропроцессоров(МП). в электрохимических газоанализаторах обусловлена возможностью алгоритмической коррекции динамических погрешностей приборов, что позволяет существенно улучшить метрологические характеристики последних. Однако, известные алгоритмы, используемые для коррекции динамической погрешности, нельзя считать совершенными, поскольку они в основном ориентированы на конкретные приборы и учитывают нормальные условия эксплуатации. Поэтому возникает необходимость разработки и исследования новых универсальных и надежных алгоритмов коррекции динамической погрешности средств измерений СИ). Кроме того, актуальной является разработка унифицированных схем базового программного обеспечения МП для коррекции динамической погрешности с учетом, с

одной стороны, метрологических и эксплуатационных требований, и с другой - необходимости функционирования вычислительного устройства в режиме реального времени.

Диссертационная работа выполнена в рамках госбюджетной НИР Ташкентского государственного технического . университета имени Абу Райхана Ееруни " Создать и ввести в эксплуатацию системы автоматизации процессов производства и управления в народном хозяйстве на основе интеграции АСУ различного уровня, применяя вычислительную технику и микропроцессорные средства" ( N Гос. per. 01870030008 ).

Цель работы состоит в разработке алгоритмических методов и программно-технических средств коррекции динамической погрешности - восстановления входного воздействия электрохимических газоанализаторов по искаженным выходным данным для систем автоматизированной обработки экспериментальной информации.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы теории оптимальной динамической фильтрации и идентификации динамических объектов и систем, элементы теории автоматического управления, математические, методы моделирования и обработки результатов наблюдений, методы автоматизации исследований И программирования. Полученные теоретические результаты подтверждены как машинным моделированием на ЭВМ, так и экспериментально в промышленных условиях.

Объектом исследования явились электрохимические газоанализаторы, коррекция динамической погрешности которых позволяет улучшить их метрологические и эксплуатационные характеристики.

Научная новизна:

- разработан базовый алгоритм восстановления входного сигнала электрохимического газоанализатора и определена область его использования;

- разработан универсальный метод, позволяющий рекуррентно восстанавливать входной сигнал при априори неизвестных параметрах влияющих( мешающих) факторов;

- разработаны структуры программного обеспечения(ГО) МП для совместного и раздельного восстановления входного сигнала, определения и уточнения неизвестных параметров мешающих факторов ;

- предложена формализованная схема реализации комплекса алгоритмов восстановления входного сигнала с учетом априорных

данных о параметрах мешающих факторов, позволявшая повысить эффективность диалогового взаимодействия системы с экспериментатором.

Практическая ценность исследования. В работе создан комплекс алгоритмов и программных средств, позволяющий исследовать динамические погрешности СИ и применить его в системах автоматизированной обработки экспериментальных данных. Отдельные модули, адаптированные для целей конкретного использования, оформлены в виде постоянной памяти на МП серии К-580.

Разработанные программные средства гарантированно обеспечивают улучшение метрологических характеристик динамических СИ до уровня зарубежных аналогов и уменьшение времени измерения входного воздействия прибора.

Научное и техническое значение решения задачи обеспечивает повышение эффективности экспериментальных исследований за счет сокращения сроков экспериментального этапа исследования, повышения метрологических характеристик СИ и снижения материальных затрат на осуществление эксперимента.

Предложенный адаптивный алгоритм восстановления входного сигнала для электрохимической ячейки прибора "МИНДАЛЬ", реализованный в виде программного средства, вшитого в постоянную память МП, успешно применен для улучшения метрологических, эксплуатационных характеристик и повышения быстродействия прибора.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в Чирчикском ОКВА НПО "Химав-томатика" при создании электрохимической ячейки газоанализатора "Миндаль" со встроенным МП и обеспечили подтвержденный годовой экономический эффект в 35 тыс. руб.

Разработанные алгоритмы, программные средства и методика их применения сданы в Республиканский ОФАП при АН Республики Узбекистан.

Разработанные алгоритмы и программные средства внедрены в учебный процесс в Ташкентском государственном техническом университете для студентов специальности 2103 -"Автоматизация технологических процессов и производств".

.Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на: VI - УП - Всесоюзных межвузовских конференциях 'по теории и методам расчета нелинейных цепей и систем

(Ташкент, 1982г., 1983г. ); Всесоюзной научно-технической конференции "Методы и средства решения задач в интегрированных АСУ" (Ташкент, 1984г.);научно-технической конференции "Методы и средства проектирования динамических систем с учетом требований корректности и грубости" (Одесса, 1986г.); Всесоюзном научно-техническом совещании "Теоретические и прикладные проблемы создания систем управления технологическими процессами" (Челябинск, 1990г.); 111, IV Всесоюзных научно-технических конференциях "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУТП " (Ташкент , 1985,1988гг.);IV научном семинаре " Методы синтеза и прогнозирования ( Ташкент , 1989г ); региональной конференции "Моделирование и управление в технических системах'Ч Ташкент, 1991г.); на ежегодных научно-технических и практических конференциях профессоров и преподавателей, аспирантов и научных работников Ташкентского государственного технического университета имени Ееруни ( Ташкент , 1978 - 1991ГГ ).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 8 научных трудов.

Личный вклад автора в работу состоит в непосредственном участии автора во всех этапах исследования: от общей постановки задачи, выполнения теоретических исследований, экспериментальных расчетов до программной реализации и внедрения разработанных автором программных средств в состав конкретного прибора.

Основные научные результаты, выносимые на защиту :

- алгоритмический метод коррекции динамической погрешности электрохимических газоанализаторов,, построенный на концепциях современной теории управления и динамической фильтрации;

- базовый алгоритм восстановления входного сигнала динамического СИ и построенные на его основе различные алгоритмы восстановления, учитывающие априорную информацию о параметрах и влияющих факторах, действующих на СИ;

- методика использования алгоритмов восстановления входного сигнала в зависимости от характера и объема априорных данных о параметрах СИ;

- метод коррекции динамической погрешности СИ. позволяющий одновременно восстанавливать входной сигнал и неизвестный

шум измерений;

- структура базового ПО МП для адаптивного восстановления входного сигнала;

- алгоритмические решения и приемы, реализованные в программных средствах МП, позволяющие сократить необходимый объем памяти и увеличить быстродействие.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 112 наименований и приложений, изложенных на 142 страницах машинописного текста.

Содержание диссертации. Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели исследования, выделены положения, выносимые на защиту и приведено краткое содержание работы. В первой главе рассмотрена система автоматизированного мониторинга и выполнен анализ существующих методов измерения концентрации вредных газообразных веществ в природной среде и в воздухе производственных помещений, оценена эффективность алгоритмической коррекции динамической погрешности газоанализаторов. Рассмотрены особенности электрохимических газооанали-заторов как сложной системы и предложена постановка задачи коррекции динамической погрешности с позиции современного аппарата теории управления . Во второй главе излагаются теоретические и практические вопросы применения алгоритмов коррекции динамической погрешности с помощью методов теории оптимальной динамической фильтрации и разработаны способы их' реализации в условиях параметрической неопределенности априорной информации о статистических характеристиках влияющих на 'СИ факторов. ■ В третьей главе исследуются адаптивные методы восстановления входного сигнала электрохимических газооанализаторов в условиях частичной неопределенности или недостаточности априорной информации о статистических характеристиках влияющих факторов и реализован новый подход к решению задачи восстановления входного сигнала на основе наблюдателя Луэнбергера. В четвертой главе рассмотрены способы построения и выработаны конкретные программно-технические решения программного обеспечения микропроцессора, встроенного в электрохимический газоанализатор для коррекции динамической погрешности. Приведены' результаты экспериментальной проверки последних в производственных условиях. В приложении приведены тексты программ разработанных

алгоритмов, акт внедрения и результаты промышленных испытаний.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ •

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ КОРРЕКЦИИ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИХ ГАЗОАНАЛИЗАТОРОВ В работе на Основе системотехнического подхода к задаче коррекции динамической погрешности электрохимических приборов и с учетом возможностей микропроцессорной техники предлагается формализованное описание процесса измерительного

преобразования с позиций современной теории

систем. Анализируется задача коррекции динамической погрешности СИ как задача восстановления входного сигнала.

Пусть аналитический блок СИ математически описывается .линеаризованным векторным дифференциальным уравнением вида

Х(кЧ) - ЦкП.к) Х(к) + В(к) U(k) + V(k), ( 1 ) где х(о) - Хо е «л , ufo; « и„ е т , v(o) - v0

вдесь Х(к) - вектор состояния динамического системы СИ, U(k) - вектор входного воздействия, V(k) - вектор

возмущений типа белого гауссовского шума с ' нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей

М С W(k) V4j) J - <Хк) S(k,j) , а модель измерения задается линейным алгебраическим соотношением

К к) « С(к) Х(к) + V(k) . V(O) = Уц , ( 2 )

где 2Ск)£№> - вектор наблюдений, Y(k) - вектор влияющих факторов типа белого гауссовского шума с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей

Ы С V(k) Vх (j) 1 ■= Ж к) S(k.j) , где S - символ KpoHeKepa(S(K.jJ=ö при khj и Z(k,j)=l при k=>j), A(k+Í,k) , В(к) , С(к) - соответствующие переходные матрицы состояния, входа и измерения .

Задача восстановления входного сигнала заключается в отыскании оптимальной оценки состояния системы Х(к) и входного воздействия Ц(к) в смысле критерия минимума математического ожидания квадрата ошибки оценки при измерении вектора 2(к) J = are Шп М аХ(к) - (%k) - Х(к)) J.

Х(к)

Такая постановка задачи коррекции динамической погрешности позволяет выработать общий подход к целому классу динамических СИ, практически исключить влияние размерности и сложности конкретных технических задач на процедуру восстановления входного сигнала, осуществить эффективное решение многомерных задач.

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ВХОДНОГО СИГНАЛА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ОПТИМАЛЬНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА Для восстановления входного сигнала электрохимических газоанализаторов, описываемых математической моделью в пространстве состояний ( 1) и ( 2 ) использован метод расширения вектора состояния X и получена расширенная модель динамического СИ в виде:

Х(к+1) .Ад. Х(к)

IKk+i) о ®22. IX к)

+ W(k)

и системы наблюдения :

Z(k) = [ С(к) | О J где «и = А(кП,к)

Х(к)_ Ш к)

+ Г(к)

«12 - ХЮ

( 3 )

( 4 )

Проведенные экспериментальные исследования позволили формализовать априорную информацию и выявить следующие особенности функционирования электрохимических СИ:

а) параметры входных воздействий 1%к) и состояний Х(к) газоанализаторов в большинстве случаев являются случайными величинами, зависящими от конкретных условий эксплуатации температуры окружающей среды, давления, скорости изменения входного сигнала и т. д:), что позволяет считать

М ( Х(0) ] = Х(0) О, MC 1КО) J - й(0) = о

Р(0) = 1Н С Х(0) Х*(О) ] -IE, ( 5 )

где - а =» С = const , < С < о» ,

£ - единичная матрица соответствующей размерности.

б) входной сигнал имеет вид ступенчатой функции со случайными амплитудой и длительностью, что позволяет считать

IXkW ~1Хк) , ( б )

тогда = £ .

в) для обнаружения появления на входе ступенчатого воздействия необходима предварительная обработка выходного сигнала;

г) при действии : на' СИ.помех произвольного типа ( в виде цветного шума ) и для учета инерционности измерительного блока необходимо использовать концепцию формирующих фильтров.

Таким образом, для восстановления входного сигнала СИ в рассматриваемой постановке необходимо решить следующие основные задачи: оценить текущее состояние и предсказать будущее состояние СИ, а также выявить (обнаружить) сгачкообразное изменение входного сигнала.

С учетом принятых начальных условий для системы, описываемой уравнениями ( 3 ) - ( 4 ), получены следующие рекуррентные соотношения для оптимальной текущей оценю!

Х(к\к) ~Х(к\к-1)

U(k\k) U(k\k-1)

+ к(к){ 2(к) -[СТАЛО]

Х(к\к-1) й(к\к-1)

и оптимального предсказания

Х(к+1\к) . «12. Х(К\к) '

LKk+l\k) 0 ®22 . _ ¡Кк\к)

с соответствующими ковариационными матрицами ошибок Р(к\к) - [ Е - НС к) 11( к) 1 Р(к\к-1)

и

P(ktl\k) - в(к) Р(к\к) & (к) + (ХЮ ,

( 7 )

( 8 )

( 9 )

( 10 )

где

КЮ

С(к) JO], G(к)

«iL _ Л.2_

0 ®22 .

Матрица передачи Калмана удовлетворяет уравнению К(к) - Р(к\к-1) ¡Г(к) С 1Кк) Р(к\к-1) НЦк) + ¡¡(к) .7-1 ( 11 )

Для преодоления противоречивости требований осуществления одновременной оптимальной фильтрации и надежного слежения за входным сигналом с помощью единой схемы фильтра, в работе предлагается вести параллельную обработку выходного сигнала с помощью двух фильтров - один фильтр ( благодаря достаточно высокой способности отслеживать входной сигнал) позволяет исключить "потерю" входного сигнала, а второй фильтр ( обладая хорошим демпфированием ошибки фильтрации) решает задачи оптимальной фильтрации и предсказания.

Соответствующая схема параллельной обработки . сигнала (восстановления входного сигнала) изображена на рис. 1. Оба фильтра ( ФС и ФО ) реализованы на базе фильтра Калмана. К фильтру оценки подсоединен детектор скачкообразного изменения,

- и -2(к)"

Сильт р ел?де ни я

Ф С

Е по к пара

(О н

эаяены итро« I «С~

У с(К|к) Хс(ки| к) Р о С к | к > Рс(Н1

БЭ

Й*

Ф О

Фильтр

оптимальной

оценки

V > 1/п

Хо(к|к>,Хо(к»1IЪ> Р о < к | к) ,Ро(Ш|к)

у_ ип Вл»К .

нет

сринениа (!:2(к)-С(Ш,Ш 1| к) ип - порог Восстановленной в Ко а но й сигнал

Рис. 1. Схема параллельной обработки выходного сигнала СИ

Рис. 2. а Траектория изменения выходного сигнала

Рис. 2. б Реэультаты моделирования процесса восстановления

назначение которого заключается в проверке совпадения предсказанного значения выходного сигнала с действительным. В качестве критерия при принятии решения - "Поступило скачкообразное воздействие" обосновано превышение средним значением некоторого соответствующим образом выбранного порогового значения.

Если величина среднего превысила выбранное пороговое значение, то делается вывод о наличии "скачка" на входе. Происходит замена вектора состояния и ковариационной матрицы фильтра ФО на вектор состояния и ковариационные матрицы фильтра К, следящего га входным сигналом. В виду того, что ошибка оценки следящего фильтра значительна, в фильтре ФО имеет место некоторый переходной процесс, до окончания которого детектор скачкообразного изменения воздействовать на фильтр <Ю не может.

Эффективность алгоритма восстановления входного сигнала была проверена путем моделирования на ЭВМ. При этом предполагалось, что наблюдение ведется за скачкообразно изменяющимся значением концентрации газа.

Траектория изменения выходной величины изображена на рис. 2 а. Результаты моделирования представлены на рис. 2 б. Средний интервал обнаружения изменения входного воздействия не превышал во всех случаях 5 - 10 с. , а точность слежения составила примерно 5% .

АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВХОДНОГО СИГНАЛА ПРИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ВЛИЯЮЩИХ ФАКТОРОВ

В измерительной практике не всегда существует возможность определения параметров влияющих факторов с требуемой точностью вследствие сложности физико-химических процессов, протекающих в измерительных преобразователях, несоответствия реальных условий эксплуатации нормальным и из-за случайности природы их изменения. Таким образом, на практике априорную статистическую информацию можно получить либо приближенно, либо она полностью отсутствует. В этом случае начальные условия исходной задачи (1 ), ( 2 ) оказываются нарушенными, предложенные алгоритмы восстановления могут стать неоптимальными, а формируемые ими оценки входного сигнала могут быть несостоятельными и расходящимися.

В работе рассмотрены подходы к конструированию алгсрит-

мов восстановления входного сигнала, рассчитанных на различную степень априорной неопределенности:

1. Полная априорная статистическая неопределенность, когда не известны ни вид, ни параметры законов распределения вероятностей влияющих факторов, а заданы лишь допустимые конечные области, в пределах которых изменяются соответствующие компоненты влияющих факторов.

Синтез алгоритмов восстановления в данном случае произведен с использованием гарантирующего подхода - такого, как минимаксное восстановление, когда строятся такие оценки, максимальное расстояние от которых до границы множества было бы минимальным из возможных. В этом случае коэффициент усиления фильтра К(к) в ( 11 ) выбирается таким образом, чтобы удовлетворялся следующий критерий:

S ( Р ) = min тах Jn { Q(k),R(k),K(k) У.

KEJr i £ I

Предполагается, что

Jm - tr ( Ы f (Xk),R(k),K(k)» , I = /<j X JR ,

где Iq и /r определены в виде:

Iq £ О < g min < { Q(k) > < g mix < <л .

Считается, что для каждого I в множестве К(к) € I содержатся соответствующие значения.

В рамках анализируемой априорной ситуации рассмотрен и другой подход к задаче синтеза, основанный на использовании алгоритмов восстановления, построенных на базе фильтров иерархической структуры. Для определения неизвестных параметров влияющих факторов в этом случае составлены аналогичные исходной системе ( 1 ) системы уравнений для первых двух моментов, которые по ходу измерений с использованием фильтров, подобных фильтру Калмана, определяют статистические характеристики параметров влияющих Факторов. Так, например, параметры ковариаций О и ff представлены в следующей векторной форме:

S(kH) = (кП.к) S(k) + TS (к) vs (к) , ( 12 )

где S ~ к [ к/2)(кП)] - мерный вектор параметров ковариаций:

S = [ 5Ti ST2. . . STKJ.

- 14 -

a , I's - соответствующие переходные матрицы: s = Q , S ~ R , S = Q , S = R .

2. Частичная априорная статистическая неопределенность, когда ковариационные матрицы Q и R влияющих факторов заданы неточно вследствии неадекватного отражения реальных поме-хо-сигнальных условий или когда элементы матриц Q и R медленно изменяются в ходе процесса измерения. В этом случае предлагается использовать адаптивные алгоритмы восстановления входного сигнала, позволяющие определять и уточнять! идентифицировать) неизвестные параметры системы в темпе поступления информации об измеряемом выходном, вычисляемом входном и других апостериорных данных. На основе анализа и исследования методов адаптации выбраны алгоритмы, наиболее полно учитывающие особенности динамических СИ. Экспериментальные исследования показали,что эффективность алгоритмов восстановления входного сигнала существенно улучшается, когда значения параметров Q и R непрерывно корректируются.

АЛГОРИТМ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВХОДНОГО СИГНАЛА НА ОСНОВЕ НАБЛЮДАТЕЛЯ ЛУЭНВЕРГЕРА В работе также предлагается и исследуется алгоритмический подход к решению задачи коррекции динамической погрешности СИ с использованием наблюдателей Луэнбергера. Суть метода заключается в волновом представлении входного сигнала и возмущений линейной комбинацией ряда базовых функций со случайными, кусочно-постоянными коэффициентами. Согласно этому подходу, исходное динамическое СИ описано в виде: X - A[t) Aft; + B(t) ixt)

y = crt; xft; + Gft; v(t; ( 13 )

где X(t)£lfi, U(t)£ffl, V(t)üRp- соответственно векторы состояния, входа и влияющих факторов.

. В ( 13 ) составляющие вектора входного сигнала Of t) и шума измерений Y(t) считаются неизвестными и восстанавливаются по результатам наблюдения вектора выходных сигналов Y(t).

i's

Аг , при Ие , при Гч , при

А!

при

На основе концепций волнового описания сигналов получена модель автономного генератора неизвестных сигналов в следующем виде

г = в г + I си, Щ1) « щ г . ч(ь) = нг г ( ы )

здесь Р, (Ь) = { ¿1 (Ы. ... - последовательность

импульсных функций Дирака неизвестной интенсивности. С учетом ( 13 ) получена следующая расширенная модель СИ:

X 2

А В //4 X

О В г

( 15 )

у - [с \ в яг ]

Подставив данную систему в уравнение наблюдателя, получим:

X

г

Г*1 А + /Сц С 1 В Й! с Чг X Г «п

[ «21 С Г о + кп в нг г «21

В этом случае задача восстановления неизвестных возмущений состоит в нахождении таких значений Ли, К21 при которых решение уравнения вида:

' А / Ки С о 11х + ки а и2 УК + О

«21 С В + «21 о щ . ег ко

было бы асимптотически устойчивым относительно точки £?х= ег=0. Для решения данного уразнения использован алгоритм Барте-ла-Стюарта, основанный на предварительном преобразовании расширенной переходной матрицы к верхней вещественной форме Шура.

СТРУКТУРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МИКРОПРОЦЕССОРА, ВСТРОЕННОГО В ПРИБОР И ПРЕДНАЗНАЧЕННОГО ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВХОДНОГО СИГНАЛА

На основе предложенных алгоритмов коррекции динамической погрешности разработана структура базового программного обеспечения МП. ПО предлагаемого типа предполагает выполнение трех в общем случае взаимосвязанных процедур обработки:

- определение состояния и параметров динамического СИ в процессе его функционирования;

- восстановление входного сигнала;

г

*■ ü

I X= F(a,x,u,t) К—

4. X

I 2= H(a,x,t> К--

RjQ - I —X—

R t IQ

1 1 1—1 1 а

1—1 1 6

Единая схема | восстановления и идентификации |

i I

Г з а h

1 1 3 6 h

1 3 1 в Ь 1

4 6

4 в

Раздельная схема адаптивного восстановления и идентификации

Рис 3. Структура базового программного обеспечения МП:

1 - алгоритмы восстановления с использованием наблюдателей;

1а - алгоритм полного порядка;

16 - алгоритм пониженного порядка.

2 - алгоритм настрой™ начального состояния и параметров СИ.

3 - алгоритмы восстановления входного сигнала:

За - алгоритм восстановления при априори известных значениях шумов системы и возмущающих факторов ( 0 и R ) на основе метода оптимальной фильтрации;

36 - алгоритм минимаксного восстановления при априорной неопределенности значений Q и R ( случай, когда заданы границы изменения, т.е. { min У <= Q , R <= i пах'} );

Зв - алгоритм восстановления на базе фильтров иерархической структуры при априорной неопределенности значений Q и R.

4 - адаптивные алгоритмы восстановления значений Q и R при

неточное неполностью) заданных априорных данных:

46 - адаптивный алгоритм, основанный на корреляционном методе;

4в - адаптивный алгоритм, основанный на взвешивании ошибок оценок;

4г - адаптивный алгоритм, основанный на методе максимального правдоподобия.

- идентификация параметров влияющих факторов с использованием информации, получаемой с помощью первых двух процедур.

В общем виде структура базового ПО МП для адаптивного восстановления входного сигнала представлена на рис. 3 . Созданные единая(совместная) и раздельная структуры программного обеспечения позволяют использовать их для конкретных применений с учетом требований как к прибору ,так и к вычислительному устройству.

Разработка и отладка программ для МП проводилась на ЭВМ СМ-4 с 'помощью системы ПРАМ - 4. 4.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ПРЕДЛОЖЕННЫХ АЛГОРИТМОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВХОДНОГО СИГНАЛА

На основе раздельной структуры программного обеспечения разработаны программы на языке микроассемблер для МП К-580. Данное программное обеспечение проверялось в лабораторных условиях на электрохимическом газоанализаторе "МИНДАЛЬ". Результаты испытаний фиксировались на диаграммной ленте вторичного прибора КСП-4 ( рис. 4а, б). Результаты промышленных испытаний программного обеспечения МП для восстановления входного сигнала прибора приведены в таблице. При сопоставлении результатов испытаний, в качестве эталона для газоанализатора "МИНДАЛЬ" принят газоанализатор "TX-172-SCNH-246" фирмы "REKEN КЕ1КГЧЯпония). Как видно из этой таблицы, время измерения в реальных условиях с точностью 10% составляет не более 20 с. Сама система измерения обеспечивает гарантированную точность 5% . Время вычисления одного цикла программы не превышает 0,42 с.

Предложенная методика восстановления входного сигнала по искаженным выходным данным также была апробирована на выпускаемых Чирчикским ОКБА НПО "Химавтоматика" газоанализаторах "ПАЛЛАДИЯ" и "ЧИМГАН" и показала свою работоспособность.

15 30

Рис. 4. Выходной сигнал электрохимического газоанализатора: а) до б) после - коррекции динамической погрешности.

Таблица

Результаты промышленных испытаний ПО МП, встроенного в электрохимический газоанализатор "МИНДАЛЬ"

Наименование показателей качества Приборы

МИНДАЛЬ Й1КЕЫ-КЕ1КЕ

Поедел допустимой основной погрешности, % 5 10

Время установления показаний, с 20 30

Время срабатывания сигнала тревоги, с 15 30

Параметры ПО МП : - время выполнения, с - объём требуемой ОЗУ. Кб - объём занимаемой ПЗУ, Кб - настройка на параметры прибора 0,42 1,0 1,5 автоматич. жесткая

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Произведен анализ известных методов аналитического контроля газообразных веществ в природной среде и в производственных помещениях; исследован, выбран и обоснован алгоритмический метод коррекции динамической погрешности, обеспечивающий существенное повышение быстродействия и точности газоанализаторов, основанных на электрохимическом методе определения концентрации вредных газообразных веществ.

2. Разработана математическая модель динамического СИ для измерения концентрации вредных газообразных веществ в терминах пространства состояний. Показано, что для алгоритмической кор-

рекции динамической погрешности с целью улучшения метрологии ческих и эксплуатационных характеристик электрохимического газоанализатора весьма эффективными оказываются концепции метода оптимальной линейной фильтрации.

3. Разработан базовый алгоритм восстановления входного сигнала динамического СИ, наиболее полно удовлетворяющий условиям работы электрохимических газоанализаторов. Предложены алгоритмы для различных условий априорной определенности параметров влияющих факторов и состояния СИ. На модельных задачах показана эффективность алгоритмов в деле улучшения метрологических и эксплуатационных характеристик динамических СИ.

4. Предложена методика использования алгоритмов в задачах исследования и проектирования электрохимических газоанализаторов в зависимости от объема априорных данных. Программные средства, реализованные на больших (ЕС-1061), средних (ЕС-1022), малых (СМ-4) и персональных ЭВМ ( ИСКРА-226,ДВК -2, IBM PC/XT/AT) на различных языках программирования (ПЛ/1, Фортран,Бейсик,Паскаль,Ассемблер), согласно предложенной методике, облегчают и помогают быстро подобрать алгоритм коррекции динамической погрешности для исследуемого или проектируемого динамического СИ.

5. Разработан адаптивный и универсальный алгоритмический метод коррекции динамической погрешности, позволяющий одновременно с восстановлением входного сигнала, определять параметры влияющих на СИ факторов, действующих в реальных условиях. Предложенный метод коррекции, наряду с восстановлением входного сигнала, обеспечивает возможность определять неизвестные параметры влияющих факторов на базе наблюдателей Луэнбергера полного или пониженного порядков. Эти алгоритмы отличаются от известных эффективными вычислительными возможностями.

6. Проанализированы требования, предъявляемые к ПО МП, встраиваемого в прибор. Разработаны структуры ПО МП для целей восстановления и идентификации состояния и параметров СИ. На основе предложенной раздельной структуры ПО МП разработаны программные средства, ииюченные в состав прикладного программного обеспечения МП электрохимического газоанализатора "МИНДАЛЬ" .

Экономический эффект от внедрения газоанализатора "МИНДАЛЬ" со встроенным МП составил 35 тыс. руб. в год.

- 20 -

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Игамбердыев X. 3. , Абдурахманов И. Ю. , Ыирсаатов А. М. Устойчивые алгоритмы идентификации и оценивания в системах управления технологическими процессами/Лезисы докл. 4 Всесоюзн. научно-техн. конф. "Матем. , алгоритмич. и техн. обеспечение АСУ Т1Г\ - Москва, 1988.

2. Игамбердыев X. 3. , Абдурахманов И. ¡й , Мирсаатов А. М. Формализованное описание и структурная идентификация динамических систем//Тезисы докл. 4 научного семинара "Методы синтеза и планирования развития структур сложных систем". -Ташкент, 1987.

3. Игамбердыев X 3. .Мирсаатов А. М. , Абдурахманов И. Ю. Адаптивные алгоритмы идентификации и оценивания в системах управления технологическими процессами//Тезисы докладов 11 Всесоюзного совещания по проблемам управления. - М.,1989. - С. 130-131.

4.. Мирсаатов А. М. Вопросы программного обеспечения при решении задачи идентификации систем управления//Математическое и программное обеспечение систем управления/Тр. Ташкент, политех. инс-та. - Ташкент, 1989. - С. 32-34.

5. Игамбердыев X. 3. , Мирсаатов А. М., Абдурахманов И. Ю. Последователельные алгоритмы оценивания характеристик неопределенных возмущений в задачах оптимальной фильтрации//Тезисы докладов Всесоюзного НТС "Теоретические и прикладные проблемы создания систем управления технологическими процессами". -Часть 1. - М. , 1990. - С. 75.

6. Игамбердыев X. 3., Мирсаатов А. М. Восстановление входного воздействия динамического средства измерения по искаженным выходным данным. - Ведомственный фонд алгоритмов и программ АН УзССР. - Справка N 456.-Ташкент, 1990. - 32 с.

7. Игамбердыев X. 3. , Мирсаатов А. М. Адаптивные алгоритмы восстановления ненаблюдаемых сигналов в динамических средствах измерений//Тезисы докладов региональной научно-технической конференции "Моделирование и управление в технических системах".- Часть II.- Ташкент: ТМИ, 1991.- С. 157.

8. Мирсаатов А. М. Алгоритмический метод восстановления входного воздействия газоаналитического прибора//Автоматпза}дия производства/Тр. Таш. ГТУ. - Ташкент, 1991. - С. 59-65

- С. 22.