Алгоритмизация идентификационно-тестовых систем технологических измерений в черной металлургии

Андрианов, Олег Николаевич

Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Алгоритмизация идентификационно-тестовых систем технологических измерений в черной металлургии

кандидата технических наук: Андрианов, Олег Николаевич
город: Новокузнецк
год: 2000
специальность ВАК РФ: 05.13.07

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Алгоритмизация идентификационно-тестовых систем технологических измерений в черной металлургии»

Автореферат диссертации по теме "Алгоритмизация идентификационно-тестовых систем технологических измерений в черной металлургии"

На правах рукописи'

РГВ од

23 пит пт

АНДРИАНОВ Олег Николаевич

АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-ТЕСТОВЫХ СИСТЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ В ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ

Специальность 05.13.07 Автоматизация технологических процессов и производств (металлургия, машиностроение)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новокузнецк - 2000

Работа выполнена в Сибирском государственном индустриальном университете

Научные руководители: заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор |В.П. Авдеев

Ведущая организация: ОАО "Западно-Сибирский металлургический комбинат"

Защита состоится 17 мая 2000г. в 12 час. на заседании диссертационного совета Д 063.99.02 в Сибирском государственном индустриальном университете (СибГИУ) по адресу: 654007, г. Новокузнецк Кемеровской области, ул. Кирова, 42, СибГИУ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СибГИУ Автореферат разослан 5 апреля 2000г.

кандидат технических наук, доцент Т.М. Гулевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

В.И. Веревкин,

кандидат технических наук, доцент В.Ф. Евтушенко

Ученый секретарь диссертационного совета

К32-1с-5-05%0

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Интенсификация металлургических процессов, повышение качества получаемых продуктов, необходимость учета экономических показателей работ ы металлургического производства настоятельно требуют дальнейшего совершенствования систем технологических измерений, повышения достоверности и точности результатов измерений.

Нестационарносгь, нелинейность, распределенность свойств объектов измерения, нестабильность метрологических характеристик средств измерений в действующих системах управления, связанная с влиянием различных воздействий, неизбежных в условиях металлургического производства, приводит к большим погрешностям измерения.

Использование традиционных периодических поверок и испытаний автоматизированных систем технологических измерений (АСТИ), невысокий уровень автоматизации и механизации этих работ не обеспечивают требуемую точность измерения, оперативность и единообразие а проведении метрологической аттестации систем регистрации и обработки результатов. Назрела необходимость, и имеются методические основы для реального перехода от традиционного (статического) к динамическому метрологическому обеспечению систем автоматизация доменных, сталеплавильных и других афегатов, ибо одним из наиболее узких местом в автоматизации этих объектов было и продолжает оставаться качество измерительной информации. "Однако этот переход сдерживается слабым методическим, алгоритмическим и техническим обеспечением процессов поверки, особенно в рабочих режимах эксплуатации систем автоматизации металлургических объектов.

В работе для решения поставленных задач предлагается новый класс многовариантных идентификационно-тестовых систем технологических измерений со встроенными метрологическими испытательными установками (МвИТИС с МИУ) или встроенными метрологическими блоками (МвИ-ТИС с ВМБ) с выделением для них достаточных ресурсов и тесным сопряжением их со всеми другими подсистемами АСУ ТП, которые за счет оперативного определения реальных градуировочных характеристик измерительных преобразователей и систем при реализации специальных тестовых воздействий в действующих измерительных системах в рабочих режимах их функционирования позволяют обеспечить формирование требуемого количества и качества измерительной информации.

Целью настоящей работы является повышение достоверности и точности измерений основных технологических параметров металлургических процессов при использовании в производственных системах низкоточного и нестабильного измерительного оборудования, а также повышение гибкости и расширение функциональных возможностей систем технологических измерений в черной металлургии и других областях промышленности.

В соответствии с поставленной целью решаются задачи: 1. Разработка функционально-структурной организации автоматизиро-

ванных многовариантньгх идентификационно-тестовых систем технологи ческих измерений со встроенными метрологическими блоками и у станов ками.

2. Конкретизация, совершенствование и метрологический анализ традиционных тестовых и предлагаемого идентификационно-тестового методов измерения.

3. Создание и исследование многовариантных алгоритмов дельта-идентификации метрологических характеристик (МХ) измерительных преобразователей и систем на базе тестовых (пробных) воздействий "в малом" в действующих производственных: системах.

4. Разработка и применение пакетов прикладных программ помехоза-щшценной обработки динамических сигналов, определения скользящих статистических и метрологических характеристик.

5. Разработка и реализация учебно-испытательных многовариантных систем технологических измерений для освоения типовых задач промышленной метрологии.

6. Планирование и проведение специальных опытно-промышленных экспериментов с целью формирования базы натурных сигналов измерительной информации.

Основы выполнения работы. Теоретической основой разработки систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками являются методы нетрадиционной метрологической идентификации с нанесением пробных (тестовых) воздействий "в малом", тестовые методы повышения точности измерений и новые способы измерения с дельта-замещением рабочей средой образцовых мер "в малом", многовариантные фильтры помехозащищенной обработки динамических сигналов измерительной информации для оперативной идентификации метрологических характеристик. Используются робастные процедуры многовыборочного (многовариантного) формирования и анализа натурных и полунатурных данных в условиях обычной эксплуатации средств измерений и ограниченного активного эксперимента.

К основам разработанных метрологических учебных и испытательных установок относятся: аппарат натурно-математического моделирования, многовариантное образное представление нестационарных рядов данных, многокаиатьный организационный механизм обучающей системы.

Научная новизна заключается в разработке:

1) новых нетрадиционных тестовых способов повышения точности технологических измерений в реальных условиях эксплуатации с оперативным накоплением информации о фактических градуировочных характеристиках измерительных преобразователей и систем;

2) нового метода дельта-идентификации с нанесением тестовых воздействий "в малом";

3) многовариантаого алгоритмического обеспечения встроенных метрологических блоков;

4) алгоритмов формирования многовариантных оценок, их анализа, комнлсксиронания и определения результирующей оценки измеряемой величины;

5) способов и алгоритмов настройки идеитификационно-тестовых систем со встроенными метрологическими блоками.

Практическая; ценность и реализация результатов. Разработано и испытано комплексное обеспечение МвИТИС с В МБ. включающее инженерные методики, базовые структуры, алгоритмы и компьютерные программы. Большое внимание уделено надлежащему обновлению учебно-исследовательского процесса в русле МвИТИС-направления. Осуществлена инженерная конкретизация встроенных метрологических блоков для аналоговых и аналого-цифровых систем измерения таких технологических параметров, как масса материалов и грузов, расход жидких и газообразных веществ,, температура, концентрация. Разработки сделаны применительно к измерению больших масс в статике, в системах дозирования шихтовых материалов и системах взвешивания в движении на автомобильных и железнодорожных весах.

Созданы новые способы и технические устройства автоматизации поверочно-настроечных работ измерительных систем в ходе их рабочего функционирования. Главное внимание уделено реализации тестовых воздействий физического (технологического) характера, и именно этот путь представляется важнейшим для коренного улучшения систем технологических измерений.

' Источниками эффективности практического использования предлагаемых разработок в русле МвИТИС являются:

1) возможность осуществления высокоточных измерений при наличии нестабильных рабочих средств измерения, в частности, низкоточных, с дрейфующей градуировочной характеристикой (ГХ), преобразователей;

2) снижение энерго-, материалоемкости поверочных механизмов и компактное их построение;

3) совмещение поверочных и рабочих измерений, уменьшение трудовых затрат на обслуживание измерительных систем и быстрое накопление достоверной информации об их фактических характеристиках.

Разработаны и поэтапно внедряются многовариангные автоматизированные учёбно-испытательные установки в лабораториях кафедр систем автоматизации, систем информатики и управлении, инженерных конструкций Сибирского государственного индустриального университета.

Эффективность разработок исследовалась на специально сконструированной учебно-испытательной установке "Доза", а также в режимах опытно-промышленных испытаний на ОАО "КМК" и "ЗСМК" в системах взвешивания и дозирования материалов в доменных и электросталеплавильных цехах. Показано повышение точности измерения массы материала в составе системы порционного дозирования в 2-5 раз.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на: конференции "Компьютеризация учебного процесса в техническом вузе" (Новокузнецк, 1994), Международной конференции "Измерение, контроль, автоматизация производственных процессов" (Барнаул, 1994), конференции "Метрология и автоматизация" (Новокузнецк, 1995), научно-технической конференции "Экологические проблемы крупного промышленного центра" (Новокузнецк, 1995), Международной конференции "Структурная перестройка металлургии" (Новокузнецк, 1996), Международной научно-практической конференции "Управление большими системами" (Москва, 1997), научно-технической конференции "Системы и средства автоматизации" (Новокузнецк, 1998), Международной научно-практической конференции "Современные проблемы и пути развития металлургии" (Новокузнецк, 1998), Международной научно-практической конференции "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" (Пенза, 1999), юбилейной региональной научно-практической конференции "Перспективы автоматизации в образовании, науке и производстве" (Новокузнецк, 1999).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 3 статьи и 28 тезисов докладов, подготовлено 2 изобретения, 1 методическое пособие.

Объем рукописи. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения, списка литературы и содержит__ страниц основного текста.

Предмет защиты и личный вклад автора. Предметом защиты служат многовариаптные алгоритмы идентификационно-тестовых методов измерений, конкретные обучающие, испытательные и рабочие системы многовариантных технологических измерений со встроенными метрологическими блоками и установками применительно к металлургическим объектам.

На защиту также вынесены методические основы и инженерные разработки по идентификационно-тестовым методам измерения с конкретизацией в виде пакетов прикладных программ (ППП) и устройств в системах автоматизации учебного, исследовательского и производственного назначения.

Основной вклад автора в эти разработки заключается в конкретизации принципиально нового направления многовариантных систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками, постановке и решении задач выбора, совершенствования и настройки методов и средств технологических измерений, а также разработке алгоритмов и пакетов прикладных программ идентификационно-тестовых измерений и автоматизированных учебно-испытательных установок и систем, проведении детальных исследований предлагаемых алгоритмов, связанных с обработкой (в частности многовариантным оцениванием) данных, полученных в результате проведения промышленных экспериментов и формирования базы сигналов измерительной информации (СИИ) таких технологических

процессов, как дозирование массы матернатоп, азвешивание грузов, находящихся в статическом состоянии и в движении, транспортировка жидких и газообразных сред и других.

Исследования выполнены по Федеральной целевой программе «Интеграция», Единому заказ-наряду Минобразования РФ, а также по договорам содружества с ОАО «КМК» и «ЗСМК», и вузовской программе развития обучающих систем в рамках общего научно-прикладного направления «Вариантника».

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МНОГОВАРИАНТНЫХ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-ТЕСТОВЫХ СИСТЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ

Рассматривается новый класс автоматизированных систем, ориентированных на повышение надёжности, достоверности и точности технологических измерений за счет применения специализированных метрологических испытательных установок (блоков) в составе рабочих измерительных систем.

В общем виде структура многовариантной измерительной системы со встроенными метрологическими блоками представлена на рис. 1. В составе рассматриваемой системы предусматриваются гибкие динамические метрологические блоки для реализации многовариантных методов измерения с дельта-замещением рабочей средой образцовых мер "в малом" и дельта-тестированием (т.е. нанесением пробных воздействий "в малом" на объекты измерений, фильтры и устройства помехозащищённой обработки динамических сигналов измерительной информации с использованием многовариантного робастного оценивания), а также метрологические блоки для оперативного определения характеристик средств измерений и систем.

Автоматизированные системы технологических измерений со встроенными метрологическими блоками принципиально отличаются от традиционных систем измерения тем, что наряду с известными метрологическими воздействиями, как правило, на уровне образцовых воздействий (Х°8,>) и сигналов (^.-сигналов), непосредственно на входы базовых измерительных средств накладываются специальные ограничения и метрологические формирующие воздействия (в т.ч. тестовые, индикаторные, развертывающие и т.п.) непосредственно па объекты измерения.

На примере систем рассматриваемого типа конкретизируется перспективное направление современной метрологии, опирающейся на широкое использование так называемых многовариантных структур, средств, систем. Для конкретности назовем труды В.П. Авдеева, Л.П. Мышляева по производственно-исследовательским системам с многовариантной структурой, которые включают встроенные тренажеры и испытательные стенды.

Основные формирующие воздействия и состояния

V«

Объект измерения

Помехи

а> «

о £

Л д

£ ы

£ я

Й о

Рч о о ^ •в* ^

^ га о ^ В «

Х7

-и/

* е-I з

3 о Г | 2

3 а.

съ

1Г

Процесс формирования измеряемых величин

Базовая измерительная система (ВИЗ - система)

Измерительный блок

и- сигналы

Оценивающий блок

Данные измерений (У)

Оценки измеряемых величин

(X)

Информация V о формирующих факторах

Встроенные многовариантные метрологические блоки

>¡1 Ограничения помех

Многовариантное формирование дельта-тестов и дельта-заданий

Многовариантные идентификаторы характеристик средств измерения

Многовариантные фильтры и корректоры

Л X

Рис. I. Схема многовариантной идентификационно-тестовой системы измерений

многовариантные помехозащищенные (робастные) сглаживающие фильтры для первичной и вторичной обработки динамических сигналов и процедуры многовыборочного формирования и анализа натурных и полунатурных данных в условиях обычной эксплуатации средств измерений и ограниченного активного эксперимента.

Суть тестовых методов повышения точности результата измерения заключается в использовании дополнительных пробных воздействий (аддитивных и мультипликативных тестов) непосредственно в процессе измерения постоянных или переменных физических величин [Э.М. Бромберг, К.Л. Куликовский]. Эти методы благодаря своим особенностям позволяют получить в цикле измерения либо результат измерения (оценку измеряемой величины), либо оценки реальной градуировочной характеристики.

Оперативная идентификация статической градуировочной характеристики (ГХ) с надлежащей расчетной коррекцией сигналов измерительной информации позволяет достаточно эффективно использовать рабочие средства измерений с разнообразными нелинейностями, нестаццонарностями и другого рода метрологическими сложностями, которые весьма типичны для металлургических объектов. Применительно к определению ГХ конкретизированы и развиты методы: 1) пассивной идентификации с рекуррентным оцениванием коэффициентов пересчета в компенсационных зависимостях и с выделением инфоматнвньгх участков натурных данных; 2) активной (со специальными тестирующими воздействиями) идентификации с прогнозированием рабочих траекторий динамических сигналов и, возможно, с дополнительным их регулированием исходя из метрологических требований; 3) поверочной (с учетом рабочих режимов) идентификации с адаптивным определением моментов ее проведения сообразно моделируемой динамике накопления метрологических возмущений; 4) комбинированной идентификации, включающей использование приближенно (грубо) управляемых рабочих воздействий в роли тестирующих при фактической-реализации последних в виде дискретной последовательности конечных импульсов. Эти методы положены в основу алгоритмов многовариантной идентификации в системах технологических измерений с анализирующими и перестраивающими блоками.

В русле теории и практики многовариантных структур, средств и систем (МВС) поставлены и решены задачи алгоритмизации технологических измерений с совместным использованием тестовых воздействий и идентификационных процедур обработки получаемых данных. Такое сочетание позволяет преодолеть быструю "забываемость" чисто тестовых методов с полным воспроизведением операций в каждом цикле, включая регулярное нанесение самих тестовых воздействий, путем перехода к разнообразным режимам тестирования и повышения помехоустойчивости оценок за счет информационной преемственности между последовательными измерениями в условиях относительно медленного дрейфа градуировочных характеристик.

При построении МвИТИС наибольшее внимание уделяется многовариантной тестирующей подсистеме (МвТПС) и многовариантной идентифицирующей подсистеме (МвИПС) с учетом их взаимосвязи и связей с другими функциональными подсистемами, а также с объектами измерения в режиме частичного метрологического управления ими. Учитывая физическую природу тестовых воздействий на конкретный объект измерения, информационно-материальная по содержанию МвТПС строится подобно многорежимному автоматизированному приводу технологического назначения.

Общая функциональная схема идентификационно-тестового метода измерения представлена на рис. 2. В основе этого метода (применительно к циклическим измерениям) лежит многовариантное пересчетное моделирование как внутрициклового, так и межциклового расчетного восстановления двухвариантного сигнала измерительной информации, полученного совместным натурно-модельным воспроизведением нескольких вариантных результатов измерения, соответствующих, к примеру, самой измеряемой величине и этой же величине вместе с тестовым воздействием по ходу ее постепенного изменения, и соответствующий механизм определения гра-дуировочных характеристик, оценок их коэффициентов и результата измерения. Для моделирования используются три типа псресчетных моделей: интерполяционная, экстраполяционная и комбинированная. При реализации МвИТИ возможны следующие режимы работы: однократное тестирование (распределенные тесты), многократное тестирование (импульсный тест), чередующееся тестирование (цикл измерения с тестом, цикл измерения без теста).

Обработка реальных динамических сигналов и порождаемых ими рядов данных в системах идентификационно-тестовых измерений опирается на многовариантные структуры, включающие совместно с традиционными алгоритмами новые алгоритмы каскадно-медианного многоварнантного и параллельного усреднения. Такого рода разработки доведены до программно-алгоритмических модулей, составляющих единую основу на всех этапах первичного сглаживания, прогивоинерционного преобразования, выделения информативных участков и определения оценок параметров динамических сигналов измерительной информации.

Глава И. ЗАДАЧИ АЛГОРИТМИЗАЦИИ МЕТОДОВ И СПОСОБОВ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ

Во второй главе работы рассматриваются вопросы, связанные с математическим описанием процессов измерения, алгоритмизацией как традиционных, так и современных аналого-цифровых методов измерения. Произведена классификация, структуризация и сравнительный анализ методов измерения. Приведены постановки задач для различных способов измерения, результаты имитационного моделирования и метрологического анализа.

Предметом исследования являются тестовые методы повышения точности измерений и конкретные способы их реализации, так как

Рис. 2. Общее функциональное представление идентификационно-тестового метода измерения Х- измеряемая величина (ИВ), X, - сформированная ИВ, 2- сигнал измерительной информации (СИИ), X - сглаженный СИИ, Лм - мера, в - тестирующее воздействие, Я - разностная ГХ, Рн - номинальная ГХ, ,Рв - восстановленная ГХ.

именно этого направление представляется наиболее конструктивным в деле совершенствования систем технологических измерений. Достоинством тра диционных тестовых методов, как известно, является независимость ре зультата измерения от текущих значений параметров ГХ, что даёт возмож ность практически исключить низкочастотную составляющую погрешности измерения. К недостаткам этих методов можно отнести ограниченную воз можность использования мультипликативных тестов из-за сложности их реализации, особенно, в системах технологических измерений.

В связи с указанными и другими ограничениями тестовых методов в настоящей работе поставлены и решены задачи совершенствования и разработки новых (нетрадиционных) методов тестовых измерений с применением только аддитивных тестовых воздействий с опорой на изобретения В.П. Авдеева, Т.М. Гулевич, В.В. Митина, Л.П. Мышляева, В.Ф. Евтушенко и др., а также задача метрологического анализа традиционных и нетрадиционных методов, в том числе, предложенного в работе идентификационно-тестового метода измерений.

Нетрадиционный тестовый метод измерения. Рассмотрим пример тестового метода измерения с разделением измеряемой величины, модель измерения которого представляется в виде Уо =а0 + я1* + дУ>

=а0+а,хА+^у, х = хА+хБ,

1 (1) Уг = «о + а\хв + АК.

Уз + (хБ + (9 + Ев)) + Ь.у где у - действительные значения измеренной величины, в - тестовое воздействие; Ео - погрешность реализации ¿>, Ау- аддитивная погрешность, приведенная к выходу системы.

Оценка измеряемой величины х, полученная решением уравнений (1), и погрешность измерения Ах-х-х определяются 1:3 выражений ¿= Аг = _2Уо-У,~У2Е

У3-У2 У3-У1

Модели для других нетрадиционных тестовых методов измерения с использованием только аддитивных тестов приведены в табл. 1.

Другим недостатком тестовых методов измерения является необходимость нанесения тестовых воздействий в каждом цикле измерения, что приводит к значительным затратам, увеличиваег сложность и уменьшает надежность систем. Поэтому поставлена и решена задача измерения на основе многовариактного подхода к объединению тестовых методов (как традиционных, так и нетрадиционных) с идентификационными процедурами восстановления градуировочных характеристик и их прогнозирования на будущие циклы измерения. Основой для такого решения является использование понятие о дифференциальной градуировочной характеристике и ее связи с абсолютной ГХ.

Таблица 1

Модели нетрадиционных тестовых методов измерения

Способ С разделением и внутренним тестом С отделением малых долей С многокомпонентным разделением Случай невозможности измерения основной измеряемой величины

С двойным отщеплением С одним отщеплением и тестом Вариант скрытого ("меченного") теста

Модель измерения >■„=£>„+ Я, X. ■ У2 ~ао Ус=а0 + а!х2, У, =а0 + а,( дт-Л,)2, ■ уг =а0 + аг( [л =П*> ¡У, =/2*, = ?*> 1 Л = + [уа = Г<>,

Комментария >4 ■ образцовое измерение образцовые измерения 8л* 6с У2 - образцовое измерение 1 - номер упадка аппрокснмаци и градуировочной характеристики, <-»1,2,... Уо > У\. У а -образцовый измерения, 0 - образцовый тест, 7 - несовой коэффициент

Оценка измеряемой величины 2у0-у,-у, о У, -у, УоУ, -Ъ-0 У\ ~Уо Л

и» -У% ) \~4yJTo У1 -у. У, -л

Модель измерения на базе дифференциальной ГХ. Сформулируем следующую задачу.

Дано. 1. Модель системы измерения "в малом" вида

йу = Р'(х) ■ скх 5 (3)

где Р\х) - дифференциальная градуировочная характеристика (ДГХ). 2.у — действительное значение измеренной величины, >' = [Уо,У]

Требуется. 1. Определить оценку измеряемой величины X .

2. Восстановить градуировочную характеристику у = Р(х) . Решение. Интегрируя обе части уравнения (3) получаем

Уа

■ №

Так как х = Г (у), то выражение (4) приобретает вид

у 1 у 1 Х=Х,+ I-:-(¿у-Хп+ I-;-ду =£,, -1-/Р

0 ° ¿Р-Ь) и

(5)

С учетом (у) {неявная обратновыраженная дифференциальная

ах

градуированная характеристика, сокращенно ДГХ"1), выражение для оценивания измеряемой величины записывается в виде

(б)

Уо

а восстановление обратной явной ГХ А' - (у) производится путем определения структуры ДГХ"1 с помощью известных процедур аппроксимации.

Приведенные аналитические выражения справедливы при условии Дг^ 0 = (¡х, в случае же конечных приращений, когда Ах & с1х, имеем

= = + (7)

или, с учетом х = Рч(у)

&у = Р"'"1 {у) ■ Ах + <р{Ах), (8)

где (р{Ах) - остаточный член, определяющий погрешность перехода к конечным приращениям.

Произведя замену г = /?(>>) = Ау, Лх=<9 и подставив в (7) значение Р'~\у) из (8), получим для случая конечных приращений выражение для оценивания измеряемой величины

9 л

' (9)

>Я(у)-<р(в)

;ледовательно, восстановление явной ГХ из этого уравнения заключается в нахождении первообразной выражения в/(К(у)-<р(6)У).

Таким образом, алгоритм восстановления явной ГХ заключается в зпределении неявной разностной градуировочпой характеристики (РГХ), тредста^ляемой зависимостью приращения измеренного сигнала (реакции т тест) от значения этого сигнала и аппроксимации ее. Примеры операторов оценивания коэффициентов для некоторых нетрадиционных способов ¡змерения и типы градуиршзочных характеристик приведены соответственно в табл. 2 и 3. Эти операторы оценивания и соответствующие типы ГХ вставляют основу разработанных многоварнантных алгоритмов идентификационно-тестового метода измерения (см. рис. 2). Графическая иллюстрация операции аппроксимации и восстановления, а также аналитические выражения в общем виде представлены на рис. 3.

Таблица 2

Операторы оценивания коэффициентов и измеряемой величины

Вз-ри-а>гт Модель ГХ а 0 «1 X

<3, JC - >'| - Го h. ■ á¡

,. У2-У0 >0~ к-\ в

II ао + У) - Уг в Уо - ¿о ¿i

III У\+Уг-Уй У\ ~ Уз ' >4°

IV O'o-J'iM'Ss-<*л) Уо'У? г ¡Уо-°о

2[л:А*Е И V. V>'o - У2 )) i «,

V - У, 2!° f 1

VI - _ >'i - у а в >'0

VII - II 1 f

Примечание. 1 - традиционный; 11 - с разделением и внешним тестом; III - с разделением и внутренним тестом; IV - с отделением долей; V - с двойным отщеплением; VI - с одним отщеплением и тестом; VII - скрытый ("меченный") тест.

Метрологический анализ исследуемых методов измерения. Рассматриваемая задача точностного анализа заключается в сопоставлении погреш-тостей бестестового и тестовых методов измерений на примерах упрощенных модельных схем измерительной системы. Основной целью при этом является развитие инженерной методики предельного метрологического шализа предлагаемых новых тестовых методов измерения и ее

Таблица 3

Типы градуировочных характеристик

Прямая (ГХ) Обратная (ГХ"') Дифференциальная (ДГХ) Обратно выраженная дифференциальная (ДГХ1) Неявная разностная (РГХ) Обратная неявная разностная (РГХ-1)

У = Р(х) Х-Г'СУ) dy/dx = F'(x) dy/dx = F,I(y) г = R(y) = F(x+0)-F(x) у « R"4r)

ахх 1 —У ах <h а,в -

а0 -1- ахх а0 1 --2. +-у Я[ а{ а, О, ах9 -

а0 + а2х2 ¡У-а0 2 а2х ^а2(у-а0) агв2 +2в^а2(у-а0) { а2в2) г г2

1 аг . ^ 0 4 J 2 4в2а2

a0+a¡x + агхг ja? -4а2(.а0-у)-а, 2а2 2 а2х + а, Jaf +4а2(у-а0) а2в2 + 4а2{у-а0) 4а + 4 J 2 + 4в!а1

а0 ч-ах4х ( \2 Уао { а\ ) а. i4x 2 (у-а0) afe г а + - J--- 0 2г 2

—(1п(а0)-1п(1-у)) я, а0а1е~(ХхХ {l-e-afi) + (e~°ie-ЪУ 1

0,1

а)

тп п п.

О Время

1,0

5 ~

Время

0,2

г = К(у)

у - измеренный сигнал, уЕ, у„в - восстановленный сигнал без теста и с тестом, т - реакция на тест

б)

И М

0 Уо У1 ... У, ... Уп 1,0 Измеренный сигнал, отн.ед.

0,2

г = Щу)

Го

У]+\ =у] + к(у])> У1 = Уъ> у" =0,1,..., т

о Уо У1 ... ъ ... Уп. 1,0 Измеренный сигнал, отн.ед.

о Уо' У1* ... Ъ . ... Уш* 1.0 Измеренный сигнал, отн.ед.

Рие. 3. Восстановление явной ГХ

- реализация сигнала измерения при дозировании с многократным стированием, б - аппроксимация экспериментально полученных и паженных реакций сигнала на тест, в - нахождение по проксимационной зависимости узлов явной ГХ, г - аппроксимация ной ГХ.

Г1

конкретизация для разработки учебно-исследовательских автомагизиро ванных измерительных комплексов и соответствующих производственны; систем технологических измерений.

Для достижения поставленной цели в рамках исходных фуикцио нальяых схем измерения, исследуемых алгоритмов измерения, задаюшп критерия точности, фиксированных исходных условий (предпосылок и ог раничений) путем аналитических выводов получены выражения для пре дельных значений результирующей погрешности измерения как для традиционных, так и для исследуемых тестовых методов измерения и произведено сравнение полученных результатов.

Традиционный метод измерения. Например, модель измерения: у-ах2 Максимальная погрешность измерения |Ax|ma\ полученная разложение* функции F (а) в ряд Тейлора в окрестности точки действительного значения коэффициента а, определяется как

max

I I 2âm.nl i где à - оценка фадуировочного коэффициента, я"™ < а < д"1ах,

.Train _ _ , о т,„

а = а + да , а = а + да ,

Sa - вариация оценок градуировочного коэффициента а.

Тестовый метод с разделением. Модель измерения и оценка измеряемой

величины:

Ус = ах2,

Л=4(* + <£с)-<?]2, зГ=-4= (П)

[у2=(9+Ев),

где & - изменение (вариация) измеряемой величины.

Для условий л -ф const, Е6 4- 0, & 0, в / const выражение для

максимальной погрешности из выражений (11) определяется как

N, I Л „ТОЗХ

max "Т OX )Х \ ^ imax i iimn t0 imax i train

= N и Щ , (12)

т.е. при заданных предельных значениях параметров в,Ев,8х для максимального значения измеряемой величины -t определяется предельно допустимое (максимальное) значение погрешности по выражению (12), либо предельно допустимые (гарантированные) значения вариаций Ев,5х и величины 9, удовлетворяющие требуемой точности измерения |Ддг|'из выражения

+&п,доП(*иах +|Axf)<|Axf0min (13)

: помошг.го процедур нелинейного программирования либо поисковых процедур, в т.ч. перебора вариантов.

Для традиционного и тестового методов измерения получены !ависимости для предельно допустимой погрешности измерения, примеры фиведегы, соответственно, на рис. 4. Эти погрешности хорошо югласуюгся с результатами, полученными при натурно-модельных гсследованиях в составе учсбно-иснытательного комплекса.

Глава III. КОНКРЕТИКА УЧЕБНО-ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ И РАБОЧИХ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-ТЕСТОВЫХ СИСТЕМ

В третьей главе работы представлены следующие взаимосвязанные иделы: учебно-испытательные МвТИ-системы с типовыми задачами тех-ологической метрологии; рабочие МвТИ-системы и комплексные МвТИ-ютемы с интеграцией учебных, испытательно-наладочных и рабочих упкций (учебно-научно-производственный комплекс "Метролог" со утроенными и пристроенными подсистемами (блоками), включая автома-13ированные учебно-испытательные лабораторные установки (АЛУ)).

Учебно-испытательный комплекс (УИК) "Метролог" предназначен м активного обучения методам и средствам измерения, динамической по-■рки и настройки первичных и вторичных измерительных преобразовате-:й в составе КИП, САР, АСУ ТП и выполнения ПИР в области промыш-щной метрологии.

В основу методического обеспечения УИК положен аппарат натур->-математического моделирования, идентификационно-тестовые методы мереиия, обработка нестационарных рядов данных и активная организа-гя обучения с применением нормативных моделей. В рамках УИК разра-'таны конкретные варианты обучающих систем, которые используются я активного обучения на всех стадиях подготовки и повышения квалифи-ции специалистов.

«ебно-нспытательный комплекс "ДОЗА". УИК представляет собой йствуюгцую модель системы порционного дозирования с тестовым на-ужением и прямым цифровым управлением от персональной ЭВМ.

0,00 0,02 0,04 0,06 0,08 0,10 Вариации гравировочного а) коэффициента а, ота. ед.

0 12 3 4 5 Погрешность реализации

б) теста, oui. ел., £*104

Prie. 4. Предельно допустимая погрешность измерения а - традиционный метод, б - тестовый метод

Комплекс предназначен для исследования эффективности, демопст рации, сравнительного анализа и обучения студентов и технологов иденти фикационно-тестовым, традиционным и нетрадиционным тестовым мето дам измерения массы в системах порционного дозирования. В составе УИЬ создан программный модуль для реализации методов измерения в режиме "on-line" с оперативным управлением процессом дозирования и тестирова ния, обработкой СИИ и визуализацией результатов. Возможно также ис пользование пакета "Промышленный эксперимент" для записи СИИ на же сткий диск с последующей обработкой стандартными пакетами в режим* "off-line". Техническая структура комплекса приведена на рис. 5, а панел! программной части комплекса-па рис. 6.

Варианты ¡радуировочных характеристик приведены на рис. 7, а результаты исследований эффективности процедур аппроксимации и восстановления явных и неявных градуировочных характеристик в рамках идентификационно-тестового метода - на рис. 8.

Учебно-испытательные системы с типовыми задачами измерения. Автоматизированный многовариантный, лабораторный комплекс включает в себя набор АРМов со встроенными и пристроенными метрологическими подсистемами (блоками), автоматизированными лабораторными установками (АЛУ), например АЛУ "ДОЗА", АЛУ "РАСХОД", АЛУ "ОДИМИ-МА", АЛУ "ДИСКРЕГИЗАТОР" и другими специализированными установками, предназначенными для освоения навыков постановки и решения типовых задач технологической метрологии.

Многовариантное образное представление измерительной информации. Разработана обучающая подсистема образно-динамической имитации методов измерения на примере измерения масс, которая реализована в составе АЛУ "ОДИМИМА". Программа содержит три варианта обучения: ознакомительный, статический и динамический. Стержневой идеей программы "ОДИМИМА" при изучении методов измерения на основе образной информации является построение опорного образа (изображения) при воспроизведении изучаемых методов. Представлена соответствующая структурно-вариантная классификация методов измерения массы посредством рычажно-пружинных весов. Предусмотрено раздельное и, главное, последовательно-параллельное воспроизведение структурно-вариантного представления методов измерения с сопоставительным анализом. Совместная дискретизация динамических сигналов л преобразований (СД-задача). Многовариантность по временному шагу помехозащищенной дискретизации динамического сигнала обеспечивается посредством многовариантного аналогового противоподменного фильтра (МвАПФ) в сочетании с многовариантным цифровым противоподменным фильтром (МвЦПФ) и многовариантным дециматором (прореживателем) отфильтрованных последовательностей цифровых данных, чтобы избежать искажающих эффектов аналого-цифрового преобразования. Гибкий программно-алгоритмический модуль многовариантного противоподменного фильтра

Рис. 5. Техническая структура учебно-исследовательского комплекса

"ДОЗА"

УСО- устройство связи с объектом; АЦП- аналого-цифровой преобразователь; НУ- нормирующий усилитель; БГР- блок гальванической развязки; БРУ- блок ручного управления; 71^2,^3- усилители сигналов управления электроприводом; М1 ,М2,МЗ- электропривод питающего конвейера, конвейера выгрузки и тестирующего устройства соответственно; К1- питающий конвейер; К2- конвейер выгрузки; Д- датчик усилия.

загруэкд вссйвок воронки

) ><онв?иер г )

мно г ох Ратное

-5000

любая клавиш4-быход

Рис. 6. Панель УИК для испытаний идентификационно-тестовых систем измерения

Отображение резулыею

/¿у 1

\ •; |

1200 II Задание доз£ -Идентафикаиионно^естовый метод - Мгтод непосредственной оценки

Рис. 7. Панель программы с вариантами ГХ и погрешности измерения при различных заданиях дозы.

0,06 ----;--- 0,20 --

0,05 Л 3 0,16 -

0,04 1

ь? 0,12 -

0,03 /Л\ ■ . В

0,02 га а: 0,08 -

0,01 * « 0,04 -

о - » . "—*-7=" ' 1 0,00 —

« 0,12

I 0,10

р 0,08 о

0 0,06

. к

| 0,04

1 °'°2

2 0,00

Разностная ГХ

3 А 5 Модель ГХ

0,0

0,2

0,6

0,8 у, 01Н.

4 5

Модель ГХ

Модель ГХ:

1) а0ч-а,х + а^х1, 2) а0+а2х2, 3) в0+а,х, 4) <з0 5) 1-а0е~

Аппроксимация: о-сплайн, □-полином, д-дробь.

Рис. 8. Результаты исследований восстановления ГХ.

включает обычные и робастиые многовариантные сглаживающие фильтры рекурсивного и нерекурсивного типов. Выбор, настройка и испытание различных структур, методик расчета осуществляются с помощью специализированной обучающей установки АЛУ "ДИСЖРЕТИЗАТОР". Многовариантная корректирующая фильтрация. Исследование эффективности использования многовариантных корректирующих фильтров проводится в рамках специализированного натурно-модельного лабораторного комплекса АЛУ "КОРРЕКТОР", включающего реальные инерционные измерители (преобразователи), подключенные ко встроенному АЦП персонального компьютера с программой "Electronics Workbench", позволяющей синтезировать модели вариантов схемотехнических реализаций корректирующих фильтров.

Метрологическая идентификационно-тестовая диагностика. Предлагается методика решения задачи, основанная на совместном использовании тестовых воздействий и идентификационных процедур обработки полученных данных, включая определение реакции на тестовые воздействия с возможным восстановлением явных и неявных фактических 1радунровочных характеристик. Кроме того, вводится условно-нормативная (предписанная) градуировочная характеристика в линейной и нелинейной формах, с соответствующими ей нормативными реакциями на тестовые воздействия. Сопоставлением этих нормативных реакций с результатами, полученными в процессе динамической идентификации в режиме функционирования системы формируется заключение о дрейфе градуировочных характеристик и достоверности результатов измерений.

Накоплен опыт обучения студентов с использованием УИК в качестве базы для проведения лабораторных работ и практических занятий и вы-галены пути дальнейшего совершенствования УИК как развивающейся че-ювеко-машшшой системы управления. Рабочие идентификационно-тестовые системы.

Нормирование базы натурных сигналов (опытно-промышленный эксперимент). С целью совершенствования действующих и разработки нового шасса систем был поставлен и реализован промышленный эксперимент по )сгистрации натурных сигнатов измерительной информации для основных •ехнологическ1ГХ переменных. Разработан специализированный интерфейс-шй модуль и оригинальный пакет программ для проведения экспериментов в условиях нормальной эксплуатации обьектов, отличающиеся от из-юстных гибкостью и дополнительными функциональными возможностями. Сформированная база натурных сигналов используется для анализа дейст-¡уюгцих систем измерения и проведения натурно-модельных исследований I рамках учебно-испытательных комплексов.

Статическая и циклическая массометрия. Предложены новые способы и истемы измерения массы, которые могут быть использованы в любой об-асти для точного взвешивания и дозирования различных сред в диапазо-¡ах порядка нескольких единиц., десятков и даже тысяч тонн.

Предлагаемые способы позволяют полностью автоматизировать прс цессы поверки, испытаний и коррекции средств измерений непосредствеь но в ходе дозирования материалов или в специально формируемых исст довательских режимах их набора по заданной программе.

В системах порционного дозирования доменной печи №2 и электрс сталеплавильного цеха №2 Кузметкомбината были проведены эксперимег ты по практическому испытанию рассматриваемых способов измерени масс и оперативной поверке весоизмерительных систем.

Данные, полученные в ходе испытаний системы порционного дозг рования кокса на доменной печи в режиме последовательного нагружени контрольным грузом величиной в одну тонну в каждом цикле дознровани до и после традиционной поверки весоизмерительной системы, приведен! в таблице 4.

Таблица 4

Данные производственных испытаний

Номер шисда допирования Число •кетовых нагру-жений Результат измерения массы кокса, кг

До традиционной поверки ГГосле традиционной поверю!

По прибору итми Модуль отклонения По прибору итми Модуль отклонения

1 5 3600 3710 110 3700 3670 30

2 5 3540 3620 80 3600 3580 20

3 5 3250 3450 200 3500 3550 50 .

4 5 3400 3620 220 3550 3480 70

Полученные результаты подтверждают возможность существенног (в 3-5 раз) снижения ошибок оценивания действительно набираемых масс ] хорошо согласуются с результатами традиционной поверки весоизмсри тельных систем.

Взвешивание в движении. Как показали опытно-промышленные испыта ния, одним из основных недостатков систем взвешивания в движении явля ется невысокая точность и воспроизводимость результатов. Задача повы шения воспроизводимости решена за счет разработки специализированное алгоритма обработки динамических сигналов, выполняющего многовари антное сглаживание сигналов по времени и по множеству реализаций, заре гистрированных при поосном и потележечном измерении массы в движс нии. Задача же повышения точности решена в первом приближении на ос нове идентификационно-тестовых измерений за счет применения дополни тельных образцовых грузов, например, тележек и толкателей с известно! массой заданной точности.

Расходометрия с разделяющими и меченными воздействиями. Много вариантная технология расходометрип представлена в виде автоматизиро ванной системы, включающей учебно-испытательную установку и произ водственную систему со встроенным метрологическим блоком. Исследова ния были проведены с использованием данных, полученных в АСУ ТП н;

Драгунском водозаборе г.Новокузнецка, а также на водопроводных производственных сетях. Произведена конкретизация тестовых (одно- и двухдат-чиковых) способов с разделением для измерения расхода по переменному перепаду давления (с использованием дополнительных образцовых измерений в обвОдных каналах-байпасах, а также дополнительных меченных воздействий).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Результаты работы позволяют сделать заключение о целесообразности широкого освоения рассматриваемого направления технологических измерений, что приводит к весьма значительному эффекту по гибкости, точности и разнообразию реального измерительного процесса. В рамках рассматриваемого подхода выполнены лабораторные, промышленные эксперименты и многовариантные расчеты с привлечением разнообразных модельных и натурных динамических сигналов технологических измерений.

Основные выводы по работе:

1. Сформулированы предпосылки совершенствования методов и способов измерения физических величии, а также постановок и решений конкретных задач метрологического обеспечения систем технологических измерили! со встроенными метрологическими блоками.

2. Показана эффективность нового класса идентификационно-тестовых измерительных систем с многовариантной алгоритмической обработкой данных. Эти системы позволяют совмещать поверочные и рабочие измерения, обеспечивать уменьшение трудовых затрат на обслуживание н оперативное накопление достоверной информации об их фактических характеристиках.

На базе идентификационно-тестовых методов измерения разработаны и испытаны способы и устройства применительно к расходу больших масс, а также расходов газообразных и жидких сред.

3. Доказано, что новый способ дельта-идентификации метрологических характеристик с использованием естественных свойств изменения измеряемых величин либо с управляемым формированием необходимых свойств, позволяет подучить требуемые результаты измерения и необходимые аппроксимации метрологических характеристик средств измерения во всем рабочем диапазоне.

4. Сформированный комплекс многовариантных номехозащищенных алгоритмов сглаживания (оценивания трендовых составляющих сигналов), выделения информативных участков и оценивания информативных параметров измерительных сигналов позволяет повысить достоверность оценивания результатов обработки и соответственно точность измерений в 2 раза и выше.

5. Конкретные инженерные решения по встроенным метрологическим установкам (блокам) для аналоговых и аналого-цифровых систем измерения технологических параметров металлургического производства, а также новые технические цели и способы измерения позволяют сформировать ряд

новых изобретений.

6. Разработанный учебно-испытательный комплекс "Метролог" целесооб разно использовать как инженерный инструмент для исследования и освое ния методов измерения, а также для повышения квалификации ие тольк< студентов, аспирантов, но и производственников. В рамках этого комплекс; можно ставить и решать типовые задачи промышленной метрологии, в тол числе и учебные задачи (образного динамического представления и клас сификации методов измерения масс, идентификационно-тестовой метрологической диагностики, совместной дискретизации динамических сигнало! и преобразований, совместного выбора и настройки АЦП и противопод-меиных фильтров, противоинерционной коррекции динамических сигналов, многокритериального выбора метрологических решений и др.).

7. Эффективность конкретных разработок в русле идентификационно-тестовых методов подтверждены испытаниями с использованием автоматизированного лабораторного комплекса "Доза" в составе УИК "Метролог", а также опытно-промышленной эксплуатацией в весодозирующих системах электросталеплавилыюго и доменного цехов ОАО КМК. Точность оценивания массы при порционном дозировании с нанесением тестовых воздействий (в виде дополнительного образцового груза) увеличивается в 2-5 раза по сравнению с традиционной действующей системой.

8. Применение разработанных способов измерения и программно-технических решений повышает точность и гибкость информационно-измерительных систем в черной металлургии и других отраслях промышленности, а также эффективность учебно-исследовательской деятельности в области промышленной автоматизации.

Публикации по теме диссертационной работы:

1. Авдеев В.П., Гулевич Т.М., Криволапова Л.И., Андрианов О.Н., Романов Д.В. Вариантопорождакмцие преобразования.// Изв. вузов. Черная металлургия, 1996, №4. С.72-76

2. Авдеев В.П., Руденкова Е.Г., Киселева Т.В., Кораблина Т.В., Андрианов О.Н. Многовариштный анализ рядов данных.// Изв. вузов. Черн. металлургия, 1998, №6. С.68-71

3. Авдеев В.П., Гулевич Т.М., Андрианов О.Н., Шестаков А.Э, Измерение массы со встроенными метрологическими блоками.// Тезисы докладов Первой Международной конференции "Датчики электрических и неэлектрических величин (Датчик-93)" - Барнаул, 1993. - С.86

4. Андрианов О.Н., Гулевич Т.М., Шестаков А.Э. Испытательно-обучающий комплекс "Метролог".// Тезисы докладов межвузовской на^но-практической конференции "Компьютеризация учебного процесса в техническом вузе" - Новокузнецк, 1994.-С. 15

5. Гулевич Т.М., Андрианов О.Н., Митин В.В., Татаринов А.Е., Крупин 'Е.А. Многовариантные идентификационно-тестовые измерительные сиетемы.//Тезисы докладов 3-й Международной конференции "Измерение, контроль и автоматизация производствешшх процессов". Т1, ч.2 - Барнаул, 1994. - С.37

Шее та коп Л.Э., Андрианов О.Н., Тарандов D.E., Котов C.B. Совместная дис-гтизация динамических сигналов и преобразований.// Тезисы докладов научо-¡иической конференции "Метрология и автоматизация - 95" - Новокузнецк,

Гуле/дат Т.М., Мнтин D.D., Андрианов О.Н. Многовариантная нелинейная грология и автоматизация в металлургии.// Тезисы докладов Международной учно-тсхнпчсскоИ конференции "Структурная перестройка металлургии: эко-мика, экология, управление, технология" - Новокузнецк, 1996. - С.63 Гул евич Г.М., Ми тин D.D., Нагайцев Ю.В., Андрианов О.Н. О многовариант-х задачах инженерной деятельности при наличии рынка средств и систем авто-тизации.// Тезисы докладов Международной научно-практической конферен-и "Управление большими системами" - М.:ИПУ, РАИ, 1997. - С.75 Авдеев В.П., Гулевич Т.М., Андрианов О.Н. Автоматизированная технология результаты многовариантных технологических измерений.// Тезисы докладов -•ждународной научно-технической конференции "Методы и средства измере-я в системах контроля и управления" - Пенза, 1999, С.160 . Андрианов О.Н., Гулевич Т.М., Москаленко А.П., Михайлов A.B., Адамов В. Метрологическая идентификационно-тестовая диагностика в системах изменяя расхода.// Тезисы докладов Международной научно-технической конфе-ицш1 "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" - Пен-1999, С. 162

. Авдеев В.П., Гулевич Т.М., Митин В.В., Андрианов О.Н. Перспективы нели-йной метрологии и мнотовариантяых технологических измерений.// Тезисы кладов юбилейной региональной научно-практической конференции "Перспек-вы автоматизации в образовании, науке и производстве" — Новокузнецк, 1999,

. Андрианов О.Н., Дубовик В.Я., Шпеняк Д.П. Многовариантные корректи-ющие фильтры в измерительных системах.// Тезисы докладов юбилейной ре-ональной научно-практической конференции "Перспективы автоматизации в разовании, пауке и производстве" - Новокузнецк, 1999, С.31 . Авдеев В.П., Гулевич Т.М., Аддрианов О.Н., Крупин Е.А. ИдегЛпфикационно-гтовые методы и системы измерепий.// Тезисы докладов юбилейной региональ-й научно-практической конференции "Перспективы автоматизации в образова-:и, науке и производстве" - Новокузнецк, 1999, С.54

. Гулевич Т.М., Андрианов О.Н. Динамическое метрологическое обеспечение ;ентификационно-тестовых измерений.// Тезисы докладов юбилейной регио-льгой научно-практической конференции "Перспективы автоматизации в обра-вании, науке и производстве" - Новокузнецк, 1999, С.56

. Андрианов О.Н., Гулевич Т.М. Многовариангаая автоматизированная техно-гия идентификационно-т * '' Изв. вузов. Черная металлургия,

»00, №4 (в печати)

Лицензия на издательскую деятельность ЛР № 020353, издательский код Т 18

?5. - С.58

1одписано в печать

¡умага писчая. Печать офсетная.

^ч.-изд. л._

Формат бумаги 60x80 1/46 Усл. печ. л.

Тираж 100 экз.

Заказ $7.

Сибирский государственный индустриальный университет

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Андрианов, Олег Николаевич

ОБЩЕЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РАБОТЫ.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, СОКРАЩЕНИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МНОГОВАРИАНТНЫХ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-ТЕСТОВЫХ СИСТЕМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ.

1.1. Аналитический обзор и обоснование направления работы.

1.2. Многовариантная система технологических измерений со встроенными метрологическими блоками.

1.3. Натурно-математическое моделирование.

1.4. Методы идентификации в измерительных системах.

1.4.1. Идентификация с выделением информативных участков данных.

1.4.2. Идентификация в измерительных системах с применением пробных воздействий.

1.4.3. Методы идентификации с использованием физически меченных тестирующих воздействий.

1.5. Тестовые методы повышения точности измерений.

1.6. Основы многовариантных структур, средств и систем.

1.6.1. Многовариантная обработка динамических сигналов.

1.6.2. Основы автоматизированной технологии многовариантных измерений.

ГЛАВА 2. ЗАДАЧИ АЛГОРИТМИЗАЦИИ МЕТОДОВ И СПОСОБОВ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ.

2.1. Постановки задач измерения.

2.2. Математическая модель измерительного устройства.

2.3. Структуризация базовых методов измерений.

2.3.1. Классификация методов измерений.

2.3.2. Функциональное представление методов измерений.

2.4. Математическое представление методов измерений.

2.4.1. Метод образцовых мер.

2.4.2. Тестовые методы измерений.

2.4.3. Нетрадиционные тестовые методы измерения.

2.4.4. Идентификационно-тестовые методы измерений.

2.4.5. Функциональная схема идентификационно-тестового метода измерений.

2.5. Метрологический анализ исследуемых методов измерений.

ГЛАВА 3. КОНКРЕТИКА УЧЕБНО-ИСПЫТАТЕЛЬНЫХ

И РАБОЧИХ ИДЕНТИФИКАЦИОННО-ТЕСТОВЫХ

СИСТЕМ.

3.1. Учебно-испытательный комплекс "Метролог".

3.1.1. Учебно-испытательный комплекс "Доза".

3.2. Обучающие системы с типовыми задачами измерения.

3.2.1. Многовариантное образное представление измерительной информации.

3.2.2. Задача помехозащищенной дискретизации аналоговых сигналов.

3.2.3. Многовариантная корректирующая фильтрация.

3.2.4. Метрологическая идентификационно-тестовая диагностика.

3.3. Рабочие идентификационно-тестовые системы.

3.3.1. Формирование базы натурных сигналов.

3.3.2. Статическая и циклическая массометрия.

3.3.3. Взвешивание в движении.

3.3.4. Расходометрия с разделяющими и меченными воздействиями.

3.3.5. Многокритериальный выбор метрологических решений

Введение 2000 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Андрианов, Олег Николаевич

Актуальность темы. Интенсификация металлургических процессов, повышение качества получаемых продуктов, необходимость учета экономических показателей работы металлургического производства настоятельно требуют дальнейшего совершенствования систем технологических измерений, повышения достоверности и точности результатов измерений.

Нестационарность, нелинейность, распределенность свойств объектов измерения, нестабильность метрологических характеристик средств измерений в действующих системах управления, связанная с влиянием различных воздействий, неизбежных в условиях металлургического производства, приводит к большим статическим погрешностям измерения.

Современное метрологическое обеспечение АСТИ в металлургии опирается, в основном, на статические либо квазистатические модели метрологического процесса, что сдерживает прогресс в этой важной области. Назрела необходимость, и имеются методические основы для реального перехода от традиционного (статического) к динамическому метрологическому обеспечению систем автоматизации доменных, сталеплавильных и других агрегатов, ибо наиболее узким местом в автоматизации этих объектов было и продолжает оставаться качество измерительной информации. Однако, этот переход сдерживается слабым методическим, алгоритмическим и техническим обеспечением процессов поверки, особенно в рабочих режимах эксплуатации систем автоматизации металлургических объектов.

С целью формирования требуемого количества и качества измерительной информации и решения соответствующих задач в работе предлагается новый класс многовариантных идентификационно-тестовых систем технологических измерений со встроенными метрологическими испытательными установками (МвИТИС с МИУ) или встроенными метрологическими блоками (МвИТИС с ВМБ) с выделением для них достаточных ресурсов и тесным сопряжением их со всеми другими подсистемами АСУ ТП.

В соответствии с поставленной целью решаются задачи:

1. Разработка функционально-структурной организации автоматизированных многовариантных идентификационно-тестовых систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками и установками.

4. Разработка и применение пакетов прикладных программ помехозащи-щенной обработки динамических сигналов, определения скользящих статистических и метрологических характеристик.

Основы выполнения работы. Теоретической основой разработки систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками являются методы нетрадиционной метрологической идентификации с нанесением пробных (тестовых) воздействий "в малом", тестовые методы повышения точности измерений и новые способы измерения с дельта-замещением рабочей средой образцовых мер "в малом", многовариантные фильтры помехозащищен-ной обработки динамических сигналов измерительной информации для оперативной идентификации метрологических характеристик. Используются робастные процедуры многовыборочного (многовариантного) формирования и анализа натурных и полунатурных данных в условиях обычной эксплуатации средств измерений и ограниченного активного эксперимента.

К основам разработанных метрологических учебных и испытательных установок относятся: аппарат натурно-математического моделирования, многовариантное образное представление нестационарных рядов данных, многоканальный организационный механизм обучающей системы.

Научная новизна заключается в разработке:

2) нового метода дельта-идентификации с нанесением тестовых воздействий "в малом";

3) многовариантного алгоритмического обеспечения встроенных метрологических блоков;

4) алгоритмов формирования многовариантных оценок, их анализа, ком-плексирования и определения результирующей оценки измеряемой величины;

5) способов и алгоритмов настройки идентификационно-тестовых систем со встроенными метрологическими блоками.

Практическая ценность и реализация результатов. Разработано и испытано комплексное обеспечение МвИТИС с ВМБ, включающее инженерные методики, базовые структуры, алгоритмы и компьютерные программы. Большое внимание уделено надлежащему обновлению учебно-исследовательского процесса в русле МвИТИС-направления. Осуществлена инженерная конкретизация встроенных метрологических блоков для аналоговых и аналого-цифровых систем измерения таких технологических параметров, как масса материалов и грузов, расход жидких и газообразных веществ, температура, концентрация. Разработки сделаны применительно к измерению больших масс в статике и динамике, в частности, в режиме опытно-промышленных испытаний на ОАО "КМК" и "ЗСМК" в системах дозирования шихтовых материалов доменных и электросталеплавильных цехов и системах взвешивания в движении на автомобильных и железнодорожных весах.

Созданы новые способы и технические устройства автоматизации пове-рочно-настроечных работ измерительных систем в ходе их рабочего функционирования. Главное внимание уделено реализации тестовых воздействий физического (технологического) характера, и именно этот путь представляется важнейшим для коренного улучшения систем технологических измерений.

Источниками эффективности практического использования предлагаемых разработок в русле МвИТИС являются:

2) снижение энерго-, материалоемкости поверочных механизмов и компактное их построение;

Разработаны и поэтапно внедряются многовариантные автоматизированные учебно-испытательные установки в лабораториях кафедр систем автоматизации, систем информатики и управлении, инженерных конструкций Сибирского государственного индустриального университета.

Эффективность разработок исследовалась на специально сконструированной учебно-испытательной установке "Доза". Показано повышение точности измерения массы материала в составе системы порционного дозирования в 2-5 раз.

Предмет защиты. Предметом защиты служат многовариантные алгоритмы идентификационно-тестовых методов измерений, конкретные обучающие, испытательные и рабочие системы многовариантных технологических измерений со встроенными метрологическими блоками и установками применительно к металлургическим объектам.

На защиту также вынесены методические основы и инженерные разработки по идентификационно-тестовым методам измерения с конкретизацией в виде пакетов прикладных программ (111111) и устройств в системах автоматизации учебного, исследовательского и производственного назначения.

Основной вклад автора в эти разработки заключается в обобщении и конкретизации принципиально нового направления многовариантных систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками, постановке и решении задач выбора, совершенствования и настройки методов и средств технологических измерений, а также разработке алгоритмов и пакетов прикладных программ идентификационно-тестовых измерений и автоматизированных учебно-испытательных установок и систем, проведении детальных исследований предлагаемых алгоритмов, связанных с обработкой (в частности многовариантным оцениванием) данных, полученных в результате проведения промышленных экспериментов и формирования базы сигналов измерительной информации (СИИ) таких технологических процессов, как дозирование массы материалов, взвешивание грузов, находящихся в статическом состоянии и в движении, транспортировка жидких и газообразных сред и других.

В составе рассматриваемой системы предусматриваются гибкие динамические метрологические блоки для реализации многовариантных методов измерения с дельта-замещением рабочей средой образцовых мер "в малом" и дельта-тестированием (т.е. нанесением пробных воздействий "в малом" на объекты измерений, фильтры и устройства помехозащищённой обработки динамических сигналов измерительной информации с использованием многовариантного робастного оценивания), а также метрологические блоки для оперативного определения характеристик средств измерений и систем.

Автоматизированные системы технологических измерений со встроенными метрологическими блоками принципиально отличаются от традиционных систем измерения тем, что наряду с известными метрологическими воздействиями, как правило, на уровне образцовых воздействий (Хобр) и сигналов (¡1-сигналов), непосредственно на входы базовых измерительных средств накладываются специальные ограничения и метрологические формирующие воздействия (в т.ч. тестовые, индикаторные, развертывающие и т.п.) непосредственно на объекты измерения.

На примере систем рассматриваемого типа конкретизируется перспективное направление современной метрологии (теории и практики комплексного управления качеством измерительной информации), опирающейся на широкое использование так называемых многовариантных структур, средств, систем. Для конкретности назовем труды В.П. Авдеева, Л.П. Мышляева по производственно-исследовательским системам с многовариантной структурой, которые включают встроенные тренажеры и испытательные стенды.

Алгоритмическое обеспечение рассматриваемых систем технологических измерений опирается на тестовые способы повышения точности измерения; методы идентификации метрологических характеристик; многовариантные поме-хозащищенные (робастные) сглаживающие фильтры для первичной и вторичной обработки динамических сигналов и процедуры многовыборочного формирования и анализа натурных и полунатурных данных в условиях обычной эксплуатации средств измерений и ограниченного активного эксперимента.

Обработка реальных динамических сигналов и порождаемых ими рядов данных в системах идентификационно-тестовых измерений опирается на многовариантные структуры, включающие совместно с традиционными алгоритмами новые алгоритмы каскадно-медианного многовариантного и параллельного усреднения. Такого рода разработки доведены до программно-алгоритмических модулей, составляющих единую основу на всех этапах первичного сглаживания, противоинерционного преобразования, выделения информативных участков и определения оценок параметров динамических сигналов измерительной информации.

Предметом исследования являются тестовые методы повышения точности измерений и конкретные способы их реализации, так как именно этого направление представляется наиболее конструктивным в деле совершенствования систем технологических измерений. Достоинством традиционных тестовых методов, как известно, является независимость результата измерения от текущих значений параметров ГХ, что даёт возможность практически исключить низкочастотную составляющую погрешности измерения. К недостаткам этих методов можно отнести ограниченную возможность использования мультипликативных тестов из-за сложности их реализации, особенно, в системах технологических измерений.

В связи с указанными и другими ограничениями тестовых методов в настоящей работе поставлены и решены задачи совершенствования и разработки новых (нетрадиционных) методов тестовых измерений с применением только аддитивных тестовых воздействий, а также задача метрологического анализа традиционных и нетрадиционных методов, в том числе, предложенного в работе идентификационно-тестового метода измерений.

Для достижения поставленной цели в рамках исходных функциональных схем измерения, исследуемых алгоритмов измерения, заданного критерия точности, фиксированных исходных условий (предпосылок и ограничений) путем аналитических выводов получены выражения для предельных значений результирующей погрешности измерения как для традиционных, так и для исследуемых тестовых методов измерения и произведено сравнение полученных результатов.

В третьей главе работы представлены следующие взаимосвязанные разделы: учебно-испытательные МвТИ-системы с типовыми задачами технологической метрологии; рабочие МвТИ-системы и комплексные МвТИ-системы с интеграцией учебных, испытательно-наладочных и рабочих функций (учебно-научно-производственный комплекс "Метролог" со встроенными и пристроенными подсистемами (блоками), включая автоматизированные учебно-испытательные лабораторные установки (АЛУ)).

Учебно-испытательный комплекс (УИК) "Метролог" предназначен для активного обучения методам и средствам измерения, динамической поверки и настройки первичных и вторичных измерительных преобразователей в составе КИП, САР, АСУ ТП и выполнения НИР в области промышленной метрологии.

В основу методического обеспечения УИК положен аппарат натурноматематического моделирования, идентификационно-тестовые методы измерения, обработка нестационарных рядов данных и активная организация обучения с применением нормативных моделей. В рамках УИК разработаны конкретные варианты обучающих систем, которые используются для активного обучения на всех стадиях подготовки и повышения квалификации специалистов.

С целью совершенствования действующих и разработки нового класса систем был поставлен и реализован промышленный эксперимент по регистрации натурных сигналов измерительной информации для основных технологических переменных. Разработан специализированный интерфейсный модуль и оригинальный пакет программ для проведения экспериментов в условиях нормальной эксплуатации объектов, отличающиеся от известных гибкостью и дополнительными функциональными возможностями. Сформированная база натурных сигналов используется для анализа действующих систем измерения и проведения натурно-модельных исследований в рамках учебно-испытательных комплексов.

Предложены новые способы и системы измерения массы, которые могут быть использованы в любой области для точного взвешивания и дозирования различных сред в диапазонах порядка нескольких единиц, десятков и даже тысяч тонн.

Предлагаемые способы позволяют полностью автоматизировать процессы поверки, испытаний и коррекции средств измерений непосредственно в ходе дозирования материалов или в специально формируемых исследовательских режимах их набора по заданной программе.

В системах порционного дозирования доменной печи №2 и электросталеплавильного цеха №2 Кузметкомбината были проведены эксперименты по практическому испытанию рассматриваемых способов измерения масс и оперативной поверке весоизмерительных систем.

Полученные результаты подтверждают возможность существенного (в 35 раз) снижения ошибок оценивания действительно набираемых масс и хорошо согласуются с результатами традиционной поверки весоизмерительных систем.

Задача повышения воспроизводимости результатов измерения массы в движении решена за счет разработки специализированного алгоритма обработки динамических сигналов, выполняющего многовариантное сглаживание сигналов по времени и по множеству реализаций, зарегистрированных при поос-ном и потележечном измерении массы в движении. Задача же повышения точности решена в первом приближении на основе идентификационно-тестовых измерений за счет применения дополнительных образцовых грузов, например, тележек и толкателей с известной массой заданной точности.

В работе представлена многовариантная технология расходометрии в виде автоматизированной системы, включающей учебно-испытательную установку и производственную систему со встроенным метрологическим блоком. Произведена конкретизация тестовых (одно- и двухдатчиковых) способов с разделением для измерения расхода по переменному перепаду давления (с использованием дополнительных образцовых измерений в обводных каналах-байпасах, а также дополнительных меченных воздействий).

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ, СОКРАЩЕНИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ

Тестовый метод измерения (ТМИ) - метод измерения физической величины с использованием тестовых (пробных) воздействий непосредственно в процессе измерения. Результатом измерения является оценка измеряемой величины.

Идентификационно-тестовый метод измерения (ИТМИ) — метод измерения физической величины, совмещающий редкое использование тестовых (пробных) воздействий с идентификацией градуировочной характеристики.

Многовариантные алгоритмы ИТМИ - алгоритмы, реализующие в каждом цикле измерения варианты решений по: 1) обработке сигналов измерительной информации; 2) определению вариантных оценок измеряемой величины; 3) идентификации градуировочной характеристики; 4) выработке режимов и управляющих воздействий в подсистеме реализации тестов.

Многовариантные технологические измерения - многовариантные структуры, средства и системы, особенно в виде многовариантных методов и способов измерения, моделей измерения, первичных и вторичных преобразований динамических сигналов.

Вариантность технологическш измерений - комплексная реализация многих вариантов технологических измерений с их эффективным взаимосовмещением и взаимодействием по всем функциям и видам обеспечения.

20 х - измеряемая величина; хм~ мера измеряемой величины; V х - оценка измеряемой величины; §х - требуемая точность измерений; у - измеренное значение величины (измеренный сигнал); г - сигнал измерительной информации;

Ох - диапазон изменения измеряемой величины, Лх=[хт1П;хтах]; ГХ - градуировочная характеристика ИС, у = Б(х);

- поддиапазон изменения измеряемой величины нау'-том участке ГХ при ее кусочной аппроксимации, у-1,2,. т - количество участков кусочной аппроксимации ГХ; ГХ"1 - обратная градуировочная характеристика ИС, х = Г"1 (у); ДГХ - дифференциальная градуировочная характеристика, с1у1с1х = Р'(х); ДГХ"1 - обратновыраженная дифференциальная градуировочная характеристика, с1у/с1х = Г,1(у); РГХ - неявная разностная градуировочная характеристика,

РГХ"1 - неявная разностная обратная градуировочная характеристика, у = Я"1 (г) в - образцовое (тестовое) воздействие;

Лвых погрешность результата измерения, приведенная к выходу ИС; Двх - погрешность результата измерения, приведенная ко входу ИС; г - непрерывная переменная времени;

1 = 1/Д1 - дискретная переменная времени;

Д1 - шаг дискретизации времени;

Т - конечный интервал (отрезок) времени;

ИС - измерительная система;

ИУ - измерительное устройство;

ИП - измерительный преобразователь;

РИ - результат измерения;

ПОДС-система - система помехозащищенной обработки динамических сигналов;

СФ - сглаживающий фильтр;

АПФ, ЦПФ - аналоговый и цифровой противоподменный фильтр соответственно;

ЦКФ - цифровой корректирующий фильтр; ДЕЦ - дециматор цифровых сигналов; УВХ - устройство выборки и хранения;

Заключение диссертация на тему "Алгоритмизация идентификационно-тестовых систем технологических измерений в черной металлургии"

Основные выводы по работе:

1. Сформулированы предпосылки совершенствования методов и способов измерения физических величин, а также постановок и решений конкретных задач метрологического обеспечения систем технологических измерений со встроенными метрологическими блоками.

2. Показана эффективность нового класса идентификационно-тестовых измерительных систем с многовариантной алгоритмической обработкой данных. Эти системы позволяют совмещать поверочные и рабочие измерения, обеспечивать уменьшение трудовых затрат на обслуживание и оперативное накопление достоверной информации об их фактических характеристиках.

3. Доказано, что новый способ дельта-идентификации метрологических характеристик с использованием естественных свойств изменения измеряемых величин либо с управляемым формированием необходимых свойств, позволяет получить требуемые результаты измерения и необходимые аппроксимации метрологических характеристик средств измерения во всем рабочем диапазоне.

4. Сформированный комплекс многовариантных помехозащищенных алгоритмов сглаживания (оценивания трендовых составляющих сигналов), выделения информативных участков и оценивания информативных параметров измерительных сигналов позволяет существенно повысить точность измерений.

6. Разработанный учебно-испытательный комплекс "Метролог" целесообразно использовать как инженерный инструмент для исследования и освоения методов измерения, а также для повышения квалификации не только студентов, аспирантов, но и производственников. В рамках этого комплекса можно ставить и решать типовые задачи промышленной метрологии, в том числе и учебные задачи (образного динамического представления и классификации методов измерения масс, идентификационно-тестовой метрологической диагностики, совместной дискретизации динамических сигналов и преобразований, совместного выбора и настройки АЦП и противоподменных фильтров, противоинерционной коррекции динамических сигналов,

241 многокритериального выбора метрологических решений и др.).

7. Эффективность конкретных разработок в русле идентификационно-тестовых методов подтверждены испытаниями с использованием автоматизированного лабораторного комплекса "Доза" в составе УИК "Метролог", а также опытно-промышленной эксплуатацией в весодозирующих системах электросталеплавильного и доменного цехов ОАО КМК. Точность оценивания массы при порционном дозировании с нанесением тестовых воздействий (в виде дополнительного образцового груза) увеличивается в 2-5 раза по сравнению с традиционной действующей системой.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Библиография Андрианов, Олег Николаевич, диссертация по теме Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)

1. Товаровский И.Г., Райх Е.И., Шкодин К.К., Улахович В.А. Применение математических методов и ЭВМ для анализа и управления доменным процессом. М., 1978. 264 с.

2. Дидиенко К.И. Проектирование агрегатных комплексов технических средств АСУ ТП. М., 1984. 169 с.

3. Сульман JI.A. АСУ доменной печи №5 объемом 5580 мЗ Череповечкого металлургического комбината (АСУ ТП ДП-5 ЧерМК) // Приборы и системы управления, 1987, №11. С. 18-20.

4. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. М.: Мир, 1982.-428 е., ил.

5. Куликовский К.Л., Купер В.Я. Методы и средства измерений. М., 1986. 408с.

6. Измерение в промышленности. Справ, изд. В 3-х кн./ Под ред. Профоса П. -2-е изд., перераб. и доп. М.: Металлургия, 1990.

7. Камень Я.Э. Разработка и использование в АСУ ТП доменных печей согласованного с преобразованиями усредняющего сжатия данных: Дис. к-та техн. наук. Новокузнецк, 1988. - 161 е., ил.

8. Черныш И.Г. Алгоритмы помехозащищенной обработки динамических сигналов в системах автоматизации металлургических процессов: Дис. к-та техн. наук. Новокузнецк, 1987. - 187 е., ил.

9. Гольденберг Л.М., Левчук Ю.П., Поляк М.Н. Цифровые фильтры. М.: Связь, 1974.- 164 е., ил.

10. Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М.: Связь, 1979. -416с., ил.

11. Антонью А. Цифровые фильтры. М.: Радио и связь, 1983. - 320с., ил.

12. Кавалеров Г.И. Проблемная ориентация вычислительных комплексов СМ ЭВМ. Приборы и системы управления. 1981. №2, с. 20-23.

13. Евсюков К.Н., Калин К.К. Основы проектирования информационно-вычислительных систем. М.: Статистика, 1977. - 214 с.

14. Бритов Г.С., Резник Л.К. Оптимальное управление линейными нечеткими системами. Автоматика и телемеханика, 1981, №4, с. 66-69.

15. Розенберг В.Я. Введение в теорию точности измерительных систем. М., Мир, 1975.

16. ГОСТ 26. 203-81. Комплексы измерительно-вычислительные. Общие требования. -М.: Стандарты, 1981. 10 с.

17. Цветков Э.И. Методические погрешности статистических измерений. Л., 1984. 144 с.

18. Иванов В.Н., Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства // Приборы и системы управления. 1984. №5. С. 20-22.

19. Камень Я.Э., Сафрис В.Л. Дискретные усредняющие сглаживающие фильтры. Детерминированный подход / Днепропетровский филиал ВНИПИ АСУ. Днепропетровск, 1986. 74 с. Деп. в ЦНИИТ приборостроения, 24.10.1986, №3555.

20. Иванов В.Н., Певзнер Г.С., Цветков Э.И. Развитие системных средств электроизмерительной техники в XI пятилетке // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1982. №2(42). С. 3-14.

21. Цапенко М.П., Алиев Т.М., Клисторин И.С. и др. Современное состояние и перспективы развития измерительных информационных систем // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1981. №5(39). С. 66-77.

22. Антропов М.В., Фикс М.О., Шенброт И.М. База данных в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Итоги науки и техники. Техническая кибернетика, 1980, т. 12, с. 212-236.

23. Иванов В.Н., Соболев В.С., Цветков Э.И. Интеллектуализация измерений // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1992. №1-2(80). С. 13-28.

24. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976. - 248 с.

25. Ope О. Теория графов. M.: Наука, 1980. - 336 с.

26. Пиотровский Я. Теория измерений для инженеров. М.: Мир, 1989. - 335с.

27. Авен П.О. Мучник И.В., Ослон A.A. Функциональное шкалирование. М.: Наука, 1988.- 182 с.

28. Кунце Х.-И. Методы физических измерений. М.: Мир, 1989. - 216с.

29. Основные термины в области метрологии: Словарь-справочник/ М.Ф. Юдин, М.Н. Селиванов, О.Ф. Тищенко, А.И. Скороходов. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 113 с.

30. Корнеева Т.В. Толковый словарь по метрологии, измерительной технике и управлению качеством. М.: Рус. яз., 1990. - 464 с.

31. Хофманн Д. Техника измерений и обеспечение качества. М.: Энергоатом-издат, 1983.-472 с.

32. Трауб Дж., Васильковский Г., Вожьняковский X. Информация, неопределенность, сложность. М.: Мир, 1988. - 184 с.

33. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, 1989. - 360 с.

34. Шукшунов В.Е. Корректирующие звенья в устройствах измерения нестационарных температур. М.: Энергия, 1970. - 121 с.

35. Перспективы развития вычислительной техники: Справ, пособие. В 2-х кн. / Под ред. Ю.М. Смирнова. Кн. 2. Интеллектуализация ЭВМ/ Е.С. Кузин, А.И. Ройтман, И.Б. Фоминых, Г.К. Хахалин. -М.: Высш. шк., 1989. 159 с.

36. Поспелов Д. Инженерия знаний. // Наука и жизнью. 1987. -№6. - С. 11-17. -24 с.

37. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 89 с.

38. Иванов С.Ю., Карталова Т.Е. Анализ алгоритмов обработки информации для интеллектуальных датчиков давления // Измерительная техника. 1990. - №3. - С. 26-29.

39. Функциональные возможности интеллектуальных измерительных регистраторов/ С.М. Мандельштам, A.M. Овчинников, Е.И. Орлова, М.С. Сохова // Тр. ВНИИЭП. 1989. - №82. - С. 73-81.245

40. Мандельштам С.М. Интеллектуальные измерительные регистраторы// Приборы и системы управления. 1986. - №12. - С. 11-13.

41. Мандельштам С.М., Соловьев А.Г., Эйдус В.Е. Системные аспекты построения унифицированных ИВК. Приборы и системы управления, 1978, №11.

42. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Принципы построения,измерительно-вычислительных комплексов для автоматизации научного эксперимента. -Препринт, ИМЕКО-VIII, Москва, 1979.

43. Мандельштам С.М., Солопченко Г.Н. Основные проблемы теоретической метрологии и практика измерений // Измерения. Контроль. Автоматизация. 1978. №4(16). С. 3-8.

44. Маликов М.Ф. Точные измерения. М.-Л., Стандартгиз, 1935.

45. Зедгинидзе Т.П., Гогсадзе Р.Ш. Математические методы в измерительной технике. М., Стандарты, 1970.

46. Земельман М.А. Автоматическая коррекция погрешностей измерительных устройств. М., Стандарты, 1972.

47. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М., Энергия, 1974.

48. Персии С.М. Основы теории и проектирования автоматических измерительных систем. JL, Гидрометеоиздат, 1975.

49. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. Киев, Вища школа, 1976.

50. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М., Солпченко Г.Н. Статистические оценки качества средств измерений при массовом производстве. Acta ИМЕКО-V, Будапешт, 1970.246

51. Finkelstein L. Introductory article: J. Phys. E. Sci. Instrum, 1977, v. 10, N 6, p. 566-572.

52. Toth M. T. The theoretical approach for optimising the verification of transdusers and measuring instruments. Acta IMEKO-V, D-TH-20, Budapest, 1970.

53. Модягин И.В., Солопченко Г.Н. Статистические методы определения и контроля характеристик погрешности средств измерений. Измерения, контроль, автоматизация, 1976, №1(5), с.23-30.

54. Бренер М.Д. и др. Методы определения динамических характеристик аналоговых средств измерения и их программное обеспечение. Приборы и системы управления, 1977, №3, с. 20-23.

55. ГОСТ 8.009-72. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений. М., Стандарты, 1976.

56. РТМ 25.161-74. Расчет характеристик погрешности линейной, аналоговой, аналого-дискретной и аналого-цифровой измерительных систем. JI., ВНИИЭП, 1974.

57. РТМ 25.191-75. Средства измерений и автоматизации ГСП. Определение динамических характеристик. JL, ВНИИЭП, 1975.

58. РТМ 25.248-76. Расчет характеристик погрешности передачи измерительной информации по линиям связи. Л., ВНИИЭП, 1976.

59. Пугачев B.C. Теория случайных функций. М., Физматгиз, 1960.

60. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М., Мир, 1975.

61. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М., Наука, 1974.

62. Эльязберг П.Е. Измерительная информация: сколько ее нужно? Как ее обрабатывать?-М.: "Наука", 1983

63. Алимов Ю.И. Опрактической ценности теории оценок // Автоматика, 1981, №2. С. 84-94.

64. Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. М., 1980. 64 с.

65. Тутубалин В.Н. Статистическая обработка результатов наблюдений^!,1973.64с.

66. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. Ленинград, Энергоатомиздат, 1990

67. Бромберг Э.М., Куликовский К.Л. Тестовые методы повышения точности измерений. -М.: Энергия, 1978 176 е., ил.

68. Бромберг Э.М., Куликовский К.Л. Алгоритмические методы повышения точности информационно-измерительных систем // Измерения, контроль, автоматизация. 1978, №4 (16), С.38-45

69. Алиев Т.М., Сейдель Л.Р., Тер-Хачатуров A.A. Способ повышения точности цифрового измерения аналоговых величин. "Автометрия", 1969, №5, с.91-96

70. Бромберг Э.М. Автокорректирующиеся тензометрические весоизмерительные системы //Измерительная техника, 1971, №5. С. 20-21

71. Бромберг Э.М. Автокорректирующиеся системы для измерения некоторых неэлектрических величин //Приборы и системы управления, 1973, №10. С. 24-26

72. Туз Ю.М. Структурные методы повышения точности измерительных устройств. Киев: Выща школа, 1976

73. Авдеев В.П., Карташев В .Я., Мышляев Л.П., Ершов A.A. Восстановительно-прогнозирующие системы управления. Учебное пособие. Кемерово, 1984. 91 с.

74. Авдеев В.П., Парпаров Я.Г., Сульман Л.А., Мышляев Л.П., Поляк A.B. Настраиваемые модели в измерительных системах // Изв. вузов: Черная металлургия. 1982. №6. С. 142-147.

75. Авдеев В.П., Даниелян Т.М., Белоусов П.Г. Идентификация промышленных объектов с учетом нестационарностей и обратных связей. Учебное пособие. Новокузнецк, 1984. 88 с.

76. Веников В.А. Теория подобия и моделирования. М.: Высшая школа, 1976. - 479 е., ил.248

77. Кочубиевский И.Д., Стражмейстер В.А., Калиновская JI.B., Матвеев П.А. Динамическое моделирование и испытания технических систем. М.: Энергия, 1978. - 303с., ил.

78. Зельцер С.Р., Авдеев В.П., Тараборина E.H. Способ реализации натурно-математического моделирования. Известия вузов. Черная металлургия, 1980, №2, с. 128-131.

79. Сб. "Планирование эксперимента". Изд-во "Наука", 1966, с. 150.

80. Сб. "Проблемы планирования эксперимента". Изд-во "Наука", 1969, с. 359.

81. Сб. "Приспосабливающиеся автоматические системы". ИЛ, 1963, с. 381.

82. Егоров С. В. Автоматика и телемеханика, 1966, № 12, с. 20.

83. Беляев Ю. П. Применение радиоактивных индикаторов для исследования металлургических процессов. М., Атомиздат, 1972. 93 с. с ил.

84. Дубовик В. Я., Строков И. П., Авдеев В. П.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1978, №2.

85. Шевцов Е. К., Глинков Г. М.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1977, № 7, с. 43—45.

86. Кузов К. Мир без форм (Гидрогазодинамика). М., «Мир», 1976. 245 с. с ил.

87. Ицкович Э.Л. Статистические методы при автоматизации производства. М., «Энергия», 1964. 192 с. с ил.

88. Масловский П.М., Авдеев В.П., Раев Ю.О.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1970, №2, с. 174—177.

89. Авдеев В.П., Корнев В.Б.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1971, № 10, с. 156—160.

90. Бейтельман Л.С., Мучник И.Б., Симсарьян P.A.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1971, №12, с.149—155.

91. Ротач В. Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М., «Энергия», 1973. 440 с. с ил.

92. Авдеев В.П., Корнев В.В.—«Изв. вуз. Черная металлургия», 1971, № 12, с. 156—158.249

93. Пирсон Э.М. Применение регрессионного анализа в функциональном пространстве для определения характеристик многомерных линейных систем. Труды III Международного конгресса ИФАК.М., «Наука», 1971, с. 265— 275.

94. Гильбо Е.П., Челпанов И.Б. Обработка сигналов на основе упорядоченного выбора. М., «Советское радио», 1975. 344 с. с ил.

95. Максимов Ю, М., Рожков И. М., Саакян М. А. Математическое моделирование металлургических процессов. М., «Металлургия», 1976. 288 с. с ил.

96. Тараборин Ф. Н., Соловьев В. И., Авдеев В. П. и др.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1974, № 8, с. 159—162.

97. Китаев Б. И., Ярошенко Ю. Г., Лазарев Б. Л. Теплообмен в доменной печи. М., «Металлургия», 1966. 355 с. с ил.

98. Авдеев В. П., Строков И. П., Даниелян Т. М.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1971, № 8, с. 171—174.

99. Авдеев В.П., Кустов Б.А., Мышляев Л.П. Производственно-исследовательские системы с многовариантной структурой. Новокузнецк: Кузбасский филиал Инженерной академии, 1992. - 188 е., ил.

100. Цыпкин яз. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977, 560с.

101. Осломовский П.Ф. Итерационные многоканальные системы автоматического управления. М., "Советское радио", 1969. 256 с.

102. Бонгард M. М. Проблемы узнавания. М., «Наука», 1967. 352 с. с ил.

103. Дургарян И. С., Райбман Н. С.— «Автоматика и телемеханика», 1972,№ 3, с. 170—175.

104. Поляк Б. Т., Цыпкин Я. 3.— В кн.: Сб. трудов IV симпозиума ИФАК «Идентификация и оценка параметров систем». Тбилиси, «Мецниереба»,1976, с. 190—213.

105. Пилипчук Н. И., Яковлев В. П.— «Приборы и системы управления»,1977, №2, с. 3—5.250

106. Туркенич Д. И. Управление плавкой стали в конверторе. М., «Металлургия», 1971. 360 с. с ил.

107. Ротач В. Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М., «Энергия», 1973. 439 с. с ил.

108. Дукарский С. М. Термометрия продуктов доменной плавки. М., «Металлургия», 1976. 119 с. с ил.

109. Каганов В. Ю., Блинов С. М., Беленький А. М. Автоматизация управления металлургическими процессами. М., «Металлургия», 1974. 415 с. с ил.

110. Киселев С. Ф., Авдеев В. П., Кулаков С. М. и др.— «Изв. вуз. Черная металлургия», 1976, № 12, с. 133—138.

111. Быков В. В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М., «Советское радио», 1971. 325 с. с ил.

112. Смоляк В. А., Щербицкий Б. Р., Евсеева Н. Т. Опыт нейтронной влаго-метрии в черной металлургии. М., Атомиздат, 1974. 63 с. с ил.

113. Налимов В. В., Чернова Н. А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. Изд-во «Наука», 1965.

114. Круг Г. К., Сирмай И. А. Доклады научно-технической конференции по итогам исследовательских работ за 1966—1967 гг. Изд. Московского энергетического института, 1967, с. 50.

115. Сб. "Планирование эксперимента". Изд-во "Наука", 1966, с. 150.

116. Сб. "Проблемы планирования эксперимента". Изд-во "Наука", 1969, с. 359.

117. Сб. "Приспосабливающиеся автоматические системы". ИЛ, 1963, с. 381.

118. Егоров С. В. Автоматика и телемеханика, 1966, № 12, с. 20.

119. Масловский П. М., Авдеев В. П., Даниелян Т. М. Изв. вузов. Черная металлургия, 1971, № 2, с. 146.

120. Ротач В.Я. Расчет динамики промышленных автоматических систем регулирования. М., «Энергия», 1973. 440 с. с ил.251

121. Теоретические основы. Пер. с нем./Под.ред. Профоса П. 2-е изд., пере-раб. И доп. - М.: Металлургия, 1990. 492с.

122. Эгильс И.С. Автоматизированные системы управления технологическими процессами подачи и распределения воды. JL: Стройиздат, Ленингр. Отд-ние, 1998.-216 е., ил.

123. Попкович Г.С., Кузьмин A.A. Автоматизация систем водоснабжения и канализации: Учебник для техникумом. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Стройиздат, 1983.- 151 с.

124. Ж. СТА: Современные технологии автоматизации №1, 1996 г.

125. Справочник проектировщика АСУТП/Г.Л. Смилявский и др.; Под ред. ГЛ. Смилянского. М.: Машиностроение, 1983. 527 с.

126. С.Г. Рабинович. Погрешности измерений.-Л.: Энергия 1978,-262с. ил.

127. Кремлевский П.П. Расходомеры и счетчики количества: Справочник.-4-e изд. Перераб. И доп.-Л.: Машиностроение 1989.-701с. ил.

128. Бирюков Б.В. Средства испытаний расходомеров. -М.: Энергоатомиздат, 1983.-112с. ил.1. Mask dt1. Present Mode{word;{boolean;{byte; {^

129. Режим А и битов 4. .7 С: 00 режим 001 режим 1 IX - режим 21. Маска прерывания IRQ1. Интервал запуска1. Наличие платы

130. Инициализация: 1 Аппаратный запуск2 Программный

131. Программный с задержкой Procedure Init ( S:TA11; t:word; NMode:byte );{Инициализация

132. S Опрашиваемые каналы (например:3,5,13.) NMode - Пуск: 1 - аппаратный2 программный3 программный с задержкой - Для NMode=l период опроса; для Nmode=3 время задержки

133. SetAll ( S:TA11 );{ Назначение опрашиваемых каналов1. ReadADC : word; { АЦ-пр-е

134. ReadADCn ( chan : byte ) : word;{ АЦ-пр-е, канал chan

135. SetAdress; { Инициализация адресов регистров1. Check;{1. Procedure1. Function1. Function1. Procedure1. Procedure1. Procedure1. Procedure1. Function1. Var Plata {

136. Проверка наличия платы с Base и IRQ1. WriteA ( b:byte );{1. WriteBuf ( b:byte );{1. ReadB : byte;{end; : TADC;

137. Запись в цифровой канал А Запись в буферный канал

138. Чтение из цифрового канала В1.plementation Uses Crt,Dos; Var i,j : integer; s : string;

139. Procedure TADC.SetAll ( S:TA11 ); Begin

140. All:=S; Any:=0; allmaska:=0;

141. For i:=l to 16 do if i in S then beginj:=i-l; allmaska:=allmaska or ( 1 shl j ); end;

142. For i:=l to 16 do if i in S then begin Inc(Any); allmany.:=i end; allm[any+l]:=allm[l];

143. For i:=l to any do nextallm1.-1.:=allm[i+1]-1; first:=allm1.-1; last:=allm[any]-1; on:=first; read:=on; run:=on; j:=l; Port[ Input ]:= on; end;

144. Procedure TADC.Init ( S:Tall; t:word; NMode:byte ); { NMode режим работы: 1 - аппаратный запуск }2 программный }3 программный с задержкой }1. Begin

145. Mode:=NMode; 'SetAll(S); If Mode=l then dt:=t;

146. PortportR .:=$8A; Delay(l);{ Порт A,0.ЗС-вывод, В,4--7С-ввод }1. Port Buf .:=0;

147. PortBase+12.:=1; Case Mode of 1: begin Port[timerR] Port[timer0] Port[timer0]end; 2: begin1. Porttimer R.:=$12;1. Delay(1);$34; Delay(1) =Lo(t); Delay(1) =Hi (t) ; Delay(1)0.й канал в реж. генератора }

148. Делитель в 0-й канал таймера }

149. Delay(l);{ 0-й канал таймера- в режим N 1 }1. К морал^ои^ 333

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00