автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Измерительно-вычислительные средства преобразования, предварительного оценивания и обработки аналитической информации

и 1 5 г

АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН УЗБЕКСКОЕ НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ СБШДШЕНИЕ "1ШБЕРНЕТ11КА" ИНСГИТУТ КИБЕШЕГШОД С ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫМ ЦЕНТРОМ

На правах рукописи

НАШРОВ Мухутдин Шахабович

ИЗМЕРИТ ЕЛ ЬН0-В1ЛИСЛ11ГЕЛШЫЕ СРЕДСТВА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ, ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ И ОБРАБОТКИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность 05.13.16 - Применение вычислительной техники,

математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Ташкент - 1991

Работа выполнена в ордена Трудового Красного Знамени институте кибернетики с вычислительным центром Уз Н1ю "Кибернетика" АН ресцублики Узбекистан '

Официальные оппоненты:

Засл. деятель науки и техники республики Беларусь, лауреат Государственной премии респуГ" 1ики Беларусь, доктор технический наук, профессор П.М.ЧЕГОЛШ

доктор технических наук, профессор Д.Д.НЕДОСЕКИН

доктор технический наук С.С.САДЦКОВ

Ведущая организация:

Всесоюзный научно-исследовательский химико-технологический институт

Защита диссертации состоится пеЫ " 1992 г.

в Ю часов на заседании специализированного Совета Д 015.12.03 при Уз НПО "Кибернетика" АН республики Узбекистан по адресу: 700143, Ташкент, ул.Ф.Ходкаева, 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института кибернетики с Щ Уз НПО "Кибернетика"

Автореферат разослан 1991 Г.

Ученый секретарь специализированного Совета, доктор технических наук,

профессор / г Ф.Т.АДШЮВЛ

ОПИЛЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЛДОШ

, - [ Актуальность проблемы. Постоянное расширение сферы экспериментальных исследований, возрастание их сложности и информативности выдвигают на первый план проблему совершенствования систем автоматизации научного эксперимента, которая на современном этапе заключается с повышении интеллектуапьного уровня систем подобного типа. Это требует все более инт нсивной разработки и внедрения различного рода методов,устройств и систем, позволяющих автоматизировать процессы сбора аналитической информации, ее обработки и принятия решений в условиях изменения состояния и характеристик объекта, а также неполноты и стохастичности исходной информации .

Создание тагах систем требует, прежде всего, формирования эффективных методов и адаптивных алгоритмов, измерения и вычисления, направленных на повышение качества результатов обработки за счет установления максимального соответствия между существом отдельна задачи и содержанием процедур её решения. Реализация этих алгоритмов, в свою очередь, требует оптимального распределен., операций между аппаратными и программном средствами системы VI разработки соответствующих технических средств, ориентированных, как правило, на устройства нестандартного типа.

Задача создания интеллектуальных средств сопряжения может быть весьма различной по характеру и сложности, Её решение не сводится только к созданию и внедрению новых технических и программных средств, но требует и разработки соответствующих методик измерения информативьгх параметров исследуемого аналитического сигнала.

Для информационно-измерительных систем, используемых при автоматизации проведения экспериментов,большое значение имеет интеллектуальный уровень применяемых методов, алгоритмов и программных средств. При этом одним из основных требований к аппаратным и программным средствам является возможность с высокой скоростью и в реальном масштабе времени оценивать входные данные и получать аналитические результаты. Наибольший эффект достигается в том случае, когда применяется принцип децентрализации вычислений, разгружавший обрабатывающую ЭВМ от выполнения однотипных, часто повторяющихся алгоритмов при работе с каналами ввода-вывода.

Выходные сигналы универсальных анализаторов состава и свойств веществ имеют сложную форму и представляют собой суперпозицию от-

дальних сигналов, каждый из которых соответствует определенному компоненту анализируемой смеси, либо характеризует то или иное свойство верюства.

В отличие от других ви"ов измерительной информации аналитическая обладает рядом особенностей, оатрудняюиих её обработку: широкий динамический диапазон изменения параметров, дрейфуюшее фоновое основание, наличие шумов и помех, частичное наложение соседних компонентов.

Типичным примером информации такого вида является хроматогра-фическая. Первичный результат хроматографического анализа фиксируется в виде низкочастотного напряжения специфической формы, в анализе которой и заключается процес предварителы^й обработки полученного измерительного сигнала.

Следует отметить, что отап предварительной обработки является наиболее существенным в об^ем процессе, от успешного осуществления которого зависит точность и достоверность результатов окончательного анализа. Результатом этапа предварительного оценивания является выделение и определение информативных признаков полученной экспериментальной кривой на основе данных анализа различных типов её формы физического носителя.

В данной диссертационной работе решается важная народно-хозяйственная задача разработки, исследования и широкого практического применения новых методов аппаратнопрограммной реализации задач предварительного оценивания информативных параметров аналитических сигналов в автоматизированных системах количественного и качественного анализа состава и свойств вешеств.

Состояние проблемы и обоснование цели исследования.

Ядром разрабатываемой информационно-вычислительной системы является устройство сопряжения, выполняющее большую часть функций по анализу формы и обработке экспериментальной кривой. При этом значительная роль отводится измерительному преобразователю, который является главным звеном в тракте сопряжения экспериментальной установки с вычис 1тельной машиной и который помимо выполнения традиционных функций преобразования формы представления информации выполняет операции по выявлению информативных признаков сигнала. Выявление и измерение характеристических параметров с использованном принципов искусственного интеллекта позволяет повысить эффек-

тивность и точность вычисления определяющих параметров хроматог-рамми, что в свод очередь повышает достоверность окончательных результатов анализа.

Необходимость и актуальность проведения исследований по использованию методов и принципов искусственного интеллекта в создании аппаратно-программных средств для анализа физической формы носителя информации в определенной предметной области подтверждаются и многочисленными пранти' ?сними разработками ряда советских ученых: Г.С.Поспелова, ¡О.И.Журавлева, В.М.Глушкоиа, Л.И.Преснухи-на, Э.И. Цветкова, М.П.Цапенко. И.В.Прангиишили, А.И.Кондалева, Е.А.Чернявского, В.М.Епшко, Л.А.Русиноса, Т.Ф.Еекмуратова, И.М.Камилова, Л.В.Палагина, В.М.Ордынцева и других, в которых получены результаты по многим теоретическим и прикладным вопросам обработки аналитических сигналов.

Целью исследований является сование теоретических основ , методов и структур измерительно-вычислительных средств преобразования, оценивания и обработки аналитической информации, а также рас аботка и практическая реализация соответствующих алгоритмических и программно-аппаратных средств.

В качестве предметной области выбрана обработка хромаигча-фмческой информации, на долю которой приходится значительная часть "информационного фонда" современных аналитических данных. Хрома-тографические методы анализа состава и свойств вешеств применяют не только в химии, но и в физике, биологии, фармацевтической промышленности, медицине, сельском хозяйстве в контроле за загрязнением окружавшей среды и в других областях науки и техники.

Достижение указанной цели включает решение следующих задач:

1. Теоретическое обоснование, решение и обобщение отдельных задач интеллектуализации средств сопряжения ЭВМ с объектом исследования,

2. Создание методов комплексирования первичных датчиков информации и средств сопряжения в единный измерительный комплекс с приданием ему свойств искусственного интеллекта в указанной предметной области.

3. Исследование методов организации систем сопряжения, технологии обработки и ввода информации в процессор, обладавших возможностью в отличие от традиционных, формирования, преобразования и

ввода не только количественной /числовой/, но и содеркателыюй /смыс-опой/ информации, характеризующей исследуемый процесс.

4. Разработка аналоговых, цифровых и гибридных аппаратно-программных средств для выявления информативных признаков аналитических сигналов и предварительного оценивания ситуации, зафиксированной на хромотогра>'чах.

5. Алгоритмизация разработанных методов выявления информативных параметров хроматограмм и построение алгоритмов распознавания характеристических ситуаций.

6. Разработка аппаратных средств преобразования формы информации, выполнения арифметических и логических операций, разработка алгоритмов и программных средств предварительного оценивания

и обработки хроматографической информации с учетом специфических свойств входных данных.

7. Решение задач практического применения методов и средств обработки, их внедрение в конкретных системах, получение количественных и качественных оценок функционирования разработанных аппаратных и программных средств.

Использование полученных теоретических результатов, внедрение созданных программно-аппаратных средств, решение с их помощью задач обработки данных установок физико-химических исследований' состава и свойств вешеств позволят совершенствовать существующие и разрабатывать перспективные автоматизированные системы, попытать их технические характеристики,.качественно улучшить и ускорить процесс принятия решений.

Интеллектуализация разработанных программно-аппаратных средств обеспечивает возможность выполнения следующих дополнительных процедур:

- выбора соответствующего метода выделения и измерения вспомогательных параметров в завист.ости от типа и условий проведения анализа, и вычисления на их основе требуемого определявшего параметра ;

- обработки информации на основе алгоритма распознавания аналитических ситуаций на спектрограмме ;

- выбора слределенного атгоритма количественной оценки данных в зависимости от результатов распознавания ;

- определения вспомо/'атольных параметров и отдельных основных информативных признаков аппаратурном путем в периферийной части

системы.

В основе разработанных методов, программных и аппаратных средств и их практического применения лежат научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, выполненные под руководством и при непосредственном участии автора в соответствии со Сводным тематическим планом НИР АН Республики Узбекистан и НПО "Кибернетика" по проблеме 0.80.^5 /номеп госрегистрации 76080706/ "Ссистемный анализ и разработка математических моделей, алгоритмов и программ управления в зада' ах АСУ ТП /1976-1380 г.г./, по проблеме I.I3.7 /номер Гос.регистрации 01870038/89 "Исследование [I разработка архитектуры, моделей, теории и принципов организации функционирования высоконадежных персональных систем обработки информации" /1986-1990 г.г./, а также в соответствии с техническими заданиями, утвержденными заказчиком х. эдоговорных работ. Частично результаты настоящей работы нашли отражение при выполнении исследовании по конкурсной теме 1ПШ 108 "Создание системы искусствен-юго '.нтеллекта для анализа физической формы носителя информации", финансируемой ГИГГ СССР /1989-1991 г.г./.

Сформулированные и обоснованные автором теоретические пол*. -teния предстапляют собой обобщение и развитие методов обработки [роматографнческпх сигналов в автоматизированных системах обработ-П1 данных анализа состава и свойств вешеств. Выполненные исследо-1анил и разработки аппаратно-программных средств с элементами скусственного интеллекта позволяют решать научно-техничешсуо роблему по созданию алгоритмических и аппаратных средств увели-ения производительности и расширения функциональных возможностей втоматизированных систем обработки да! ,.ых физико-химических ис-ледований, нмею!яую важное народно-хозяйственное значение.

На базе развитых в диссертационной работе методов нреобразо-анил, предварительного оценивания И обработки информации разри-отани н внедрены пакеты прикладных программ для количественного роматографического анализа состава вешеств, а также аппаратные редства по выявлению информативных признаков спектрометрических лгналов. Суммарный экономический эффект от внедрения составляет злее 375 тыс.рублей. Получено 25 авторских свидетельств на изо-зетения, созданных в ходе выполнения НИР и ОКР. Результаты рабо-д внедрены:

- в научно-исследовательском физико-химическом институте

- б -

им. Л.Я.Карпова;

- в Государственном научно-исследовательском химико-технологическом институте элемент ""»-органических соединений /П/я Г-4236/.

Некоторые результаты исследований читаются в виде лекций на факультете Системотехники ТашГТУ, а также используются при выполнении научно-исследовательски;: и дипломных работ.

Основные материалы работы докладывались на 'У—1У—У Всесоюзном симпозиуме по проблемам создания преобразователей формы информации /Киев, 1976, 1981, 1984 г.г./, П-Ш Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы, их применение в кинетике и катализе, автоматизация измерения /г.Москв , 1978 г.,Ташкент 1981 г./, Всесоюзном совещании "Применение микро-ЭВМ в управляющих и информационных системах и промышленности синтетического каучука" /Воронеж, 1905 г./, УШ Всесоюзной научно-технической конференции "Измерительные информационные системы" /г.Ташкент, 1987 г./, 1У Всесоюзной научно-технической конференции "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУТП", /Ташкент, 1988 г./, Республиканской научно-технической конференции "Применение микроэвм и микропроцессоров в народном хозяйстве" /Ташкент, 1980 г./,. У Всесоюзном семинаре по автоматизации исследований в ядерной физике и смежных областях" /Ташкент, .1988 г./.

По теме диссертации опубликовано 70 работ, в том числе одна монография, 34 статьи, 25 изобретений и 10 тезисов докладов. Часть материалов отражена в 5 научно-технических отчетах по НИР, в которых автор являлся ответственным исполнителем.

Структура и объем. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 210 страницах машинописного текста, списка литературы 240 наименований и приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы и выбранного направления исследований, формулируются цель и задачи диссертации, отмечается научная новизна и практическая ценность выносимых на еашиту научных и практических результатов. Дается краткое содержание диссертации, сообяаптся сведения об опробации работы и публикациях.

В перссй главе рассматриваются перспективы развитая автоматизированных систем обработки аналитической информации, успешная

реализация которых обеспечивается, провде всего, расширением функциональных возможностей устройств сопряжения аналитической установки с обрабатывающей ЭЗМ. Исследуется пути решения задачи предварительной обработки информации в устройствах сопряжения, использующих аппаратно-программные методы совмещения процессов преобразования и предварительной обработки.

Создание эффективных средств обработки данных с установок физико-химического анализа помимо решения вопросов проблемной ориентации, требуют разработки перспективных методов и алгоритмов, позволяющих реализовать принципы искусственного интеллекта, повысить точность и оперативность обработки данных.Отмечается, что успешная реализация принципов искусственного интеллекта в измерительных и вычислительных процедурах, в первую очередь, определяется степенью изученности специфических особенностей анализируемого сигнала. В этой связи рассматриваются особенности, модели и основные информативные параметры аналитического сигнала на примере хроматографического.

Хроматография представляет собой один из наиболее эффективных методов разделения и анализа сложных смесей. С точки эрь.н'ч физико-химических процессов хроматографический метод является разновидностью динамического сорбционного процесса в двухфазной системе. Спесь веществ, движущаяся вместе с потоком растворителя через пористую среду, разделяется на отдельные компоненты в соответствии с их сорбционной активностью. Указывается также, что большие аналитические возможности метода хроматографии способствовали его широкому применению в различных областях народного хозяйства, науст и техники. Дач анализ методов определения.информативных параметров хроматографического сигнала, на основе которых определяется количественный и качественный состав анализируемой смеси.

Основным параметром хроматографического пика, характеризующим количество анализируемого компонента, является его плошадь, ограниченная контуром кривой и нулевой линий. Эта кривая при оптимальных условиях проведения анализа, может быть описан кривой нормального распределения Гаусса. Указывается, что форма хроматографического пика отражает процессы, происходящие в колонках, и дает информацию о термодинамических и малекулярно-кинетических

неличинах разделяемых вешеств. Это затрудняет построение точной аналитической модели профиля пика. Модель теоретических тарелок приводит к форме пика, соответствующей распределению Цуассона или биноминальному, которое только в предельном случае переходит в нормальное распределение. Отклонение формы отдельного пика от этого предельного случая зависит во многом от колонки хроматографа и условий работы анализатора. В частности, на форму пика оказывает большое влияние характер изотермы сорбции, скорость проведения анализа, а также химический состав исследуемого вещества и фактор распределения пиков с точением анализа.

Проведен анализ форм кривых, используемых для аппроксимации реальных хроматографических пиков. Такие функции как Гаусс, бнга-усс, комбинация функции Гаусса с другими фунт; ями /экспонента и гиберболитический тангенс дают наилучшие приближения/.

Указывается также, что хроматографмческий пик может быть полностью охарактеризовав статистнчесшши моментами распределения, так как представляет собой распределение концентраций во времени.

Нэ проведенного анализа делается вывод, что только гауссова модель требует для описания пика минимального количества параметров. Все остальные модели, в том числе производные от гаус.сиана, требуют для своего описания более трех параметров, что влияет на точность их определение особенно при частичном наложении пиков.

Отмечается, что далеко не всегда выбор модели, наиболее качественно описывавшей пик, способствует уменьшению погрешности результата анализа. Результирующая погрешность может оказаться меньше при применении более грубой модели, ко характеризующейся сначительно меньше числом параметров. При прочих равных условиях это упрощает реализацию алгоритмов обработки за счет уменьшения объема вычислений и экономии ресурсов памяти.

В идельном варианте соответствующая модель должна подбираться для какдого пика на хроматограмме с учетом условий проведения анализа, особенностей анализируемого пика, таких как величина и знак коэффициент" асимметрии, форма вершины пика, его положение на оси времени относительно начальной и конечной точек хроматог-раммы. Па основе анализа леречисленных факторов принимается решение о замене первоначально выбранной мо,,?ли или о её модификации.

Наряду с этим рассмотрены вероятностно-статические методы проверки гипотез о законах распределения. С их помощью такие можно получить описания исследуемых хроматографических сигналов, однако их применение требует большого объема вычислительных работ, так необходимо проведение работ по многократному перебору количества выборок для идентификации необходимой модели.

Одним из эффективных путеК преодоления указанных проблем является разделение обыей вычислительной задачи на предварительную и основную. В предварительной ча ги с помошью разработанных методов выявления информативных признаков хроматограмм на аппаратном уровне определяются характеристики формы кривой. Это значительно упрощает окончательную обработку на ЭВМ данных физико-химического анализа, увеличивает точность, оперативность и достоверность определения количественных и качественных указателей анализа.

Во второй главе указывается на целесообразность использования в тракте сопряжения измерительно-вычислительных аппаратных средс в для выявления информативных параметров хроматографических пиков. В соответствии с этим выбран гибридный тип измерительно-вычислительных средств.

Гибридные средства представляют особый интерес при создании измерительно- вычислительных устройств, поскольку, занимая промежуточное положение между аналоговыми и цифровыми устройствами, обеспечивают:

- сочетание большого быстродействия аналоговых вычислительных устройств с высокой точностью цифровых ;

-.обработку информации, представленной в цифровой и аналоговой форме с разнородными физическими но^лтелями сигналов ;'

- повышение универсальности за счет использования аппаратно-программных методов обработки сигналов как аналоговых, так и цифровых устройств.

Расширение функциональных возможностей гибридных средств сопряжения предполагает выполнение различных функциональных, вычислительных и логических операций над измерительной информацией помимо линейного преобразования формы их представления и различного рода совместимости с нормированными информационно-энергетическими характеристиками входа ЭВМ. Прослеживаются пути решения задачи выполнения первичной обработки информации в устройствах сопряжения, использующих аппаратно-программные методы совмещения

процессов преобразования и обработки информации. Реализация в устройствах сопряжения аппаратно-программных методов обработки информации с использованием в структуре микропроцессоров и работы с современными широкофункциональными периферийными устройствами дало обоснование к выделению устройств сопряжения в самостс ..тельный класс средств вычислительной техники.

Для успешного осуществления предварительной обработки необходимо выполнить целый комплекс алгоритмов, реализующих типовые функции обработки хроматографических данных, функционирование объединенных в единый комплекс алгоритмов должно быть организовано тагам образом, что каждый частный алгоритм вступает в работу при определенных условиях, а именно, при определенной характеристической ситуации, зафиксированной на хроматограмме Для выявления той или иной ситуации удобно использовать методы теории распознавания | образов. Необходимость процедуры распознавания существенно возрастает в связи с наличием н хроматограмме неполностью разделенных пиков, а также ь связи с принципиальными различиями в обработке так называемых основных пиков и микропиков. На основе анализа применяемых на практике методов распознавания формь: хроматографичес-кого сигнала разработан метод, базирующийся на основных принципах структурных методов распознавания, который всесторонне учитывает особенности обрабатываемого сигнала, позволяет выявить практически любой тип анализируемои пика: одиночный основной пик /микропик/, основной пик /микропик/ в начале, в середине, в конце группы слившихся основных пиков /или микропиков/, а также позволяет определить местоположение микрспика на контуре основного пика. При этом б качестве границ сегмента используются начальная и конечная точки аналитического колебания, в качестве непроизводных элементов используются позиционные экстремумы, а отношения между ними определяются с помошью логических и математических операций. Для этого анализируется каждая пара рядом расположенных пиков в зафиксированной группе слившихся пиков - рассматривается их максимальные значения, а при необходимости, значения минимумов между ними и результаты анализа предыдущей пары.

Проведен анализ характеристик устройств предварительной обра-ботга аналитических сигналов. Исследуется прохождение входного сигнала, состоящего из полезного и случг1ного /типа белый шум, ог-рониченньш по частоте/, через устройство обработки, основным оле-

ментом которого является АЦП следящего типа. АЦП следящего типа рассмотрен как замкнутая система, состоящая из инерционного эвена, постоянная времени которого учитывает динамические свойства усилителей схемы сравнения, компаратора, цифро-аналогового преобразователя, нелинейности типа реле и интегратора. В результате статистической линеаризации, нелинейный элемент заменен двумя линейными безинерционными элементами, коэффициенты передачи которых зависят от вероятностных характеристик входного сигнала. Исходная нелинейная замкнутая система эквивалентно заменена двумя замкнутыми линейными системами, причем по первой системе проходит медленная составляющая сигнала, а по второй - случайная и они влияют на коэффициенты линеаризованного элемента. По уравнениям зависимости коэффициентов передачи от ошибок отработки медленного и случайного составляющего сигнала не. зходе линеаризованного элемента и по уравнениям зависимостей перечисленных ошибок - от линеаризованных коэффициентов, найдены значения последних. Уравнения реше1 I численным методом последовательных приближений. По найденным линеаризованным коэффициентам определена зависимость диспр-сии сигнала на выходе преобразователя от частоты тактовых импу^о-сов АЦП, крутизны полезной составляющей и параметров случайной составлявшей входного сигнала.

Анализ зависимости показал, что при тактовых частотах минимального искажения крутого изменения полезного составляющего сигнала практически весь шум проходит через систему ; при скорости возрастания полезного составляющего сигнала больше £/?> / £ -уровень квантования, . 7* - период тактов/ дисперсия выходного сигнала круто возрастает ; помеха типа "..ыброс" лучше фильтруется на низких частотах. Это позволило сделать вывод о том, что: уровень порога устройства определения экстремумов необходимо установить больше уровня шумов входного сигнала ; в интервалах отсутствия пикообразных сигналов необходимо уменьшить частоту тактовых импульсов и уровень порога определения начала пика установить по дисперсии выходного сигнала о ; можно отказаться от фильтра скользяшей медианы, подавляющей помехи типа "выброс", в пользу фильтра скользяшей средней.

ЛЦП следящего типа квалифицируются как ДМ-кодер цифрового типа. ДМ-коды на шинах сложения и вычитания АЦП следящего типа, являясь по сути производным входного сигнала, указывают на его

где

тенденцию изменения. Однако они реагируют на щумы и помехи, что затру,цЛяет непосредственное применение ДМ-кодов для определения характерных точек аналитической информации. Для помехоустойчивого 01гределения производного необходимо профильтровать ДМ-коды.

Обший подход к определению свертки, при построении ф1. .ьтров в формате ДМ базируется н„ разностях свертки в формате импульно-кодовой модуляции /ВД/. Определяя разности первого и второго порядка найдена связь форматов ИКМ и ДМ. Алгоритм определения произ водного сигнала в ШШ формате при представлении входного сигнала и импульсной характеристики в ДМ формате имеет ¿ид:

? V /ю гЧ

■ „ " „г; * т п '

{ ¿л | , ¿' О, - имцульсная характеристика фильтра в формате ДМ;

I ~ входной сигнал в формате ДЫ.

Взвешенная последовательность | ¿т | определена пропускани-

нием через гипотетический троичный дельта-модулятор сигнала, совпадающего по форме с заданной импульсной характеристикой фильтра. Импульсная характеристика усредняющего звена /интегрирующего/ имеет вид единичного скачка , причем т0 ,при

£ >МГ , Т - период одного такта АЦП следящего типа. Получена взвешенная последовательность , , . . . , I

элементы которой равны {1,0,0, ... , -1} . Совместный анализ формулы элементов полученной взвешенной последовательности показал, что вместо М-входового сумматора можно использовать реверсивный счетчик.

В этой же главе рассматривается случай, называемый перегрузкой по крутизне, когда сигнал обратной связи не успевает следить за входным сигналом. Найдено выражение для определения условиТ отсутствия перегрузки по крутизне для гауссового сигнала. Полученнче соотношения позволяют определить применимость раэработанны". устройств для исследуемых сигналов.

В течение интервала перегрузки на ДМ выходе А!р следящего типа формируется непрерывная последовательность импульсов сложения или вычитании. Использованием ?ф|>екта перегрузки по крутизне

разработан мсгод определения начала пика, сущность которого заключается в следующем: аппроксимируется начальный участок- пикооб-разного сигнала наклонной прямой, угод которой является порогом дли дифференциатора. Частота генератора импульсов АЦП настраивается на отработку сигналов не выше этой крутизны. При превышении текущего производного сигналов вше. уровня порога частота генератора переключается на частоту, при которой перегрузка исключается. Момент переключения яшшетсл нач; юм пика, Метод эффективно приценяется н при наличии базисной линии в хроматографии. При технической реализации метода существенно упрощается структура дифференциатора.

В конце главы приводится расчет методической погрешности разработанных устройств.

Третья глава посвяшена разработке и оценке методов определения основного информативного параметра хроматографического никоего п ошади. Разработанные методы основаны на приближении исследуемого сигнала кривой нормального распределения Гаусса и би-^аусса

Предложенные методы могут найти применение и длядругих моделей, алпрокспммируюших асимметричный пикообразный сигнал, в которых взаимосвязь меиду амплитудными и временными параметрами может быть определена при помощи числовых коэффициентов.

В начале главы дается краткий анализ используемых на практике методов определения площадей пиков хроматограмм, которые отличаются простил техническим исполнением, но имеют большие методические погрешности вследствие невозможности учета специфических особенностей реальных сигналов. Отмечается, основную трудность при реализации методов представляет измерение среднеквадратичного отклонения на требуемом уровне.

Один из разработанных методов предполагает задержку анализиру-змого сигнала. При этом отпадает необходимость непосредственного Измерения ширины пика, которая задается заранее в виде значения зременной задержки. В последующем находится уровень пика, выражений в долях высоты, на котором ширина пика численно равна заданной »ременной задержки. Таким образом, для вычисления плошцди пика юобходшо измерить только его амплитудные параметры. Аналитически выраженье и диаграмма, посняюше метод, приведены в таблице I.

Регулирование) времени эадержю: с течением анализа позчолязт честь такую особенность хро;.:атограт.г>!ы, как расширение формы её

пиков. Кроме того, оптимальный выбор значения временной задержки позволяет существенно повысить помехоустойчивость метода за счет селекции ложных пиков. При этом минимальное регулируемое время задержки необходимо установить превышающим максимальную длительность ложного пика.

■ Комбинация метода задержки и известного метода экспоненты позволяет совместить достоинства обоих методов /таблица I/. Для реализации предлагаемого метода необходимо осуществить задержку хроматографического пика и сформировать из вершины основного пик окспонту, которая пересекала бы его нисходяшую ветвь и восходя!Цу ветвь задержанного пика.

Другой предложенный метод основан на аппроксимации хроматог рафического пика кривой Гаусса, туш которой ш ,ется определенная связь между амплитудой и среднеквадратичным отклонением.

Следует отметить, что нахождение оконечных точек пика необходимо при использовании чюбого метода определения его плошади для учета дрейфа базисной линии. Кроме того при измерении ширины или полуширины пика требуемый уровень определяется относительно точки пересечения высоты пика и продолжения базисной линии, кото рая проходит под контуром анализируемого пика. Сущность предлага емого метода заключается в определении среднеквадратичного откло' нения пика как шестой части отрезка времени от его начала. Аналитические выражения для. вычислений плошади пика согласно этого метода, приведены в таблице I. Рассмотренный метод исключает процедуру измерения среднеквадратичного отклонения.

Еше один разработанный метод основан на однозначной взаимосвязи между шириной пика и уровнем высоты на котором эта ширина измеряется. В частности, на уровне 0,607Л ширина пика соответст! ет двум среднеквадратичным отклонениям (э и фиксируется в точка: перегиба. Следовательно, зная координатные значения этих точек и максимума функции, можно найти величину отрезка высоты ме;::ду вершиной пика и точкой пересечения этой высоты с прях'ой, соединяющей точки перегиба. Зная, что величина найденного отрезка составляет 0,393 А можно легко вычислить полную высоту пика ^ . Формула для нахождения плошади пика по предложенному методу приведена в таблице I. Как видно из таблицы I для определения действительной высоты пика нет необходимое""! в нахождении граничных точек пика, что особенно важно при зашумлешюм фоновом основании.

Условное название Графическая интерпретация Аналитическое выражение

I. Метод задержки — -( У\ к в - Л. *

/ Л ■ \\ Мм Г* 1.

2. Метод комбинации задержки и экспоненты 1 д 1 и ' \ \ \ \ V N |

3. Метод определениг ширины пик* • > основанш 1/ т 1 -Ш.)

. Ь----

■

4. Метод нахождения точек перегиба и |' I1 4 / ¿/Л»* 1,1 \ V* ¡Г "5,6?-.*,; 0,736

Топки перегиба определяются двойным дифференцированием. Как известно, в точках перегиба вторая производная обращается в ноль.

"реложенньте методы отличаются высокой точностью обусловленной уютом особенности анализируемого сигчала; простой аналитического выражения. Согласно этого виражания производится вычисление требуемых параметров, что значительно упрощает реал.^ацию методов и делает эффекти; ;ым их аппаратурное исполнение.

Для наглядности раыерытия ка-адого метода разработаны соответствующие графехомы алгоритмов,поясняюшие процесс нахождения вспомогательных параметров требуемых для вычисления и корректировки измеренных основных.

Наличие на хроматограмые частично наловившихся пиков свидетельствует как правило о недостаточно удачном выборе условий проведении анализа. Если число слитых пиков в одпм профиле велико и между ними отсутствуют минимумы, то задача их разделения является1, прежде всего, задачей оптимизации условий анализа. Если же полученная кривая соответствуюшлп слившимся пикам имеет четко выраженные минимумы, то разделение этой кривой на индивидуальные компоненты производится в ходе её предварительной обработки.

Задача разделения слитные п.;ков сводится к восстановлению неискаженных параметров из непосредственно измеренных на хроматограм-ме. Длл качественной оценки этих параметров необходимо знать количество индивидуальных пиков в сложном профиле сигнала. В случае,' если оно неизвестно за"' гнее и не может быть определено непосредственно на хроматограмме, большинство известных методов разделения за исключением статистических, не может бьггь использовано. Методы определения параметров слитых пиков можно разделить на эмпирические, так называемые параметрические, интегральные и дифференциальные. Можно классифицировать методы разделения по числу пиков, в профиле сигнала, которое они позволяют разделить. Есть методы, пред назначенные для разделения практически любого числа пиков, и методы специфика которых позволяет разделять только бинарные пики.

Кроме того, принципиальное различие методов разделения определяется также соотношением высот наложившихся друг на друга пиков. Длл соизмеримых по высоте пиков неприменимы методы, используемые для отделения одьлго или нескольких микропиков от склона основного пика. Неразделенные соизмеримые пики наблюдаются на базисной линии,

а основанием микропиков в случае их неполного разделения является контур основного пика.

Сущность предлагаемого в работе метода, заключается в разделении слитых бинарных пиков путем определения поправочной площади с последующим её вычитанием из измеренной левой половины первого пика, которая затем удваивается и вычитается из обшей плошади под кривой. При этом поправочная площадь представляет собой интеграл!-нее значение функции от момента времени, который фиксируется по истечении промежутка премени между максимумами неразделс .mix пи-1сов, начиная с момента достижения вторил пнксм своей максимальной ординаты Tf " Ts па рис.1 а . Действительно, как видно из рис.1а влияние второго пика J) на левую половину первого пика 1} заключается в увеличении площади этой половины на величину JSe (/iv'vj SS'j = dSs ) . Таким образом, для нахождения нескаткенпой плошади левой половины первого пика достаточно из измеренного значения последнеГ! вычесть поправочную плошадь J Ss .

Особую группу составляют методы отдел? .ия микропина от склона основного пика. В отом случае строится условная базисная линия длп микропика, которая считается продолжением контура основного пика. В работе дан анализ методов отделения микропика и предлагается методика, согласно которой производится предварительное распознавание местоположения мшфопика на контуре основного пика с последующим построением тангенты в реальном времени, если мик-ропчк располагается на склоне основного пика и во вторичном времени, если микропик фиксируется на blвходящей ветви основного пика.

Предложенные методы позволяют с высокой точностью обрабатывать частично налояивипеся пики, типы профилей которых наиболее часто встречаются на реальных хроматограммах.

Описанная методика применима для пиков, симметричных относи тельно своей максимальной ординаты. При наличии асимметрии возникают погрешности. При растянутом заднем фронте значение поправочной площади di> значительно превышает фактическое значение ¿IS а при размытом переднем фронте, значение поправочной площади JS меньше фактического значения JS , либо взаимовлияние пиков вообще но фиксируется, хотя имеет место (рис.16.в).

Чтобы избежать погрешностей, вызванных фактором асимметрии реальных хромптографичееккх пиков, необходимо соответствующим образом менять значение Тг в зависимости от коэффициента асим-

- Iü -

метрик - обратно пропорционально величине последнего. При обработке слитых бинарных пиков можно учитывать коэффициент асимметрии одиночного пика, предшествующего сложному профилю, такккак пики, расположенные на хроматограмме рядом, имеют близкие параметры, определяемые условиям! проведения анализа (рис.1г,д).

В реферируемой главе проведен анализ различных методов разделения слитых пиков. Особое внимание уделяется эмпирическим методам разделения соизмеримых бинарных пиков соответствуют]!, которым профиль наиболее часто встречается на хроматограммах. Рассмотренные известные методы отличаются простотой реализации, но имеют невысокую точность, обусловленную собственными методичесьим. погрешностями, так как недостаточно учитывают особенности реальных хроматографических ликов. На основе проведенного анализа в работе предложен метод, позволяющий учесть при разделении пиков фактор асимметрии и фактор взаимовлияния пиков друг на друга.

Предложенные в третьей главе методы определения площадей и разделения слитых пиков хроматограмм реализованы в канале сопряжения ЯШ с установкой физико-хг.мического анализа. Основу аппаратуры обработки пиков составляет многофункциональный ЛЦП, содержаний дополнительные электронные узлы предварительной оценки характеристик хроматограмм.

В четвертой главе рассматриваются методы определения вспомогательных параметров анализируемого сигнала, от точностных характеристик которых зависит точность вычисления информативных параметров пика. Вышесказанное относится к задаче обнаружения пика и коррекции базисной линии. Как правило на практике предпочтение отдается локальной цифровой коррекции,, предполагающей предварительное нахождение граничных точек пика,, которое обычно проводит ся по значениям производных сигнала. При э-ом возникает задача подборки оптимального значения порога, при превышении которого разностью соседних значений (функции фиксируется начальная точка пика. Малое значение порога является причиной возникновения погрешностей, связанных с нестабильностью фонового основания и наличием различного рода помех. Установка относительно большого порогового значения способствует потере части полезной информации. В этом случае,' чтобы избежать потери начальной и конечной частей пика, иногда прибегают к запоминанию X -го количества значений функции до момента фиксации начальной и после фиксации конечной

точек пика. Результат суммирования запомненных значений складывается с вычисленной плошадыо пика, ограниченной точками, в которых производная сигнала больше и соответственно меньше достаточно высокого порогового значения.

Для учета фактора расширения пикой с течением анализа практикуется изменение такта интегрирования при заданном пороговом знач нии.

Использование упомянутых вше "пособов для учета особенностей анализируемого сигнала повышает точность определения границ пика, но также не исключает некоторых погрешностей. Возникновение отих погре. .юстей обусловлено тем, что закон изменения порогового значения и такта интегрирования неизвестен заранее, так как далеко не всегда заранее известны время анализа и приблизительный состав смеси. Кроме того, реальные хроматографические пики имеют часто растянутый задний или передний фронт, вызванный нелинейностью изотермы сорбции и другими причинами, что также приводит к ошибкам в фиксации граничных точек отдельного пика.

Разработан и предложен метод, позволяющий повысить точность обнаружения пика в спектре путем адаптации процесса поиска граничных точек к форме хроыатоггафцчоского пика.

Сущность метода заключается в том, что предварительно сглаженный и продифференцированный сигнал с выхода детектора хроматог-лафа сравнивается с двумя различными заранее установленным порогами, между которыми расположена облаоть вероятных значений начала /конца/ пика /области JIT, и Жг на рис.2 /.Значения функции, принадлежащие этой области, запоминаются, и в зависимости от интервала времени между моментами сравнения с заданными порогами выбирается соот етствуюшее значение функции, которое и представляет ординату начала /конца/ пика и Ак) . Для повышения помехоустойчивости метода пределы интегрирования определяются большим значением порога ¿Я." и ¿fc" ,

Найденные значения координат граничных точек пика затем используются для определения поправочной площади, при этом дрейф базисной линии во время прохождения пика считается линейным.

Выбор нужного значения из зафиксированной области производится при помощи так называемого коэффициента выборкг, который характеризует расположение значения начала /конца/ пика по гтнешенпь к другим отччетаи bhv: -'». области веро. ных значений начала /зонцл/

пика. Определение коэффициента выборки производится относительно эталонного пика, который является результатом хроматографи^ского анализа эталонной пробы. Плошадь эталонного пика определяется . теоретически на основании заранее известной концентрации эталонного вешестза и известной зависимости между плошадью пика на хромьтограмме и концентрацией соответствующего вещества. Эталонный пик также подвергается обработке. Для гзго находятся границы области вероятных значений его начала путем сравнения с двумя порогами, значения которых затем используются для обработки пиков рабочей хроматограммы. Плошадь эталонного пика также интегрируется, корректируется. Так как пределы интегрирования определяются большим значением порога, измеренная плошадь будет, очевидно, меньше действительной плошади. Затем производится последовательное приближение проинтегрированной плошади к известной заранее при помоши ее увеличения, которое заключается в последовательном расширении границ интегрирования "нутри области вероятных значений начала пика. Увеличиваемая измеренная плошадь всякий раз сравнивается с действительной и при минимальном отличии от последней фиксируются координаты начальной точки, соответствующие с о'| тлошади. Коэффициент выборки кг вычисляемся делением числа ответов между меньшим порогом и началом пика на обшее число этсчетов : " Л» /Х} .

Так как для эталонного вешества обычно подбираются наиболее >птимальные условия разделения, то эталонный пик предполагается гимметрнч; 1ым относительно своего максимального значения и поэтому >тнадает необходимость причисления коэффициента выборки для псиока гонца пи;: а В связи и тем, что пропорция мезду числом отсчетов от геныазго гирога цо начала пика и сбшим числом от^-1етОЕ области

ьероятных значений начала пика с изменением крутизны измеряемого сигнала изменяется для каждого отдельного пика коэффициент выборки 1с„. необходимо скорректировать. Коррекция заключается в умножении его на отношение величины зафиксированных областей вероятных значений начала для с - того пика и для пика эталонного , «

Таким образом, чтобы найти начало пика внутри области вероятных его значений, нужно обшее число отсчетов, входящих в эту область, умножить на скорректированный коэффициент выборки. Тем самым будет определен порядковый ьомер отсчета, начиная от меньшего порога, соответствующий началу пика.

В трЧлице 2 приведены значения координат по оси абсцисс нескольких точек, соответствующим различны/! порогам и различной форме пика . Хроматографический пик приближается к

кривой нормального распределения Гаусса а. ехв)•

, * гё? ^ 26*' В целях упрощения вычислений л принимается равным I.

Таблица 2.

. -С* 014 ' ¿=1 -0,035 г =2 -0,028 г =3 -Ц0132 ¿=4 -0,0077 г= 5 -0,0056 ¿■- 6

0,7 1,97 2,03 2,09 2,275 2,41 2,485

0,8 2,16 ''2,24 2,3 2,53 2,68 2,755

0,9 2,33 ' 2,43 2,51 2,77 2,945 3,035

1,0 2,5 2,6 2,7 3,0 3,2 3,3

1,1 2,65 2,775 2,88 3,235 3,445 3,56

1,2 2,7Р 2,93 3,04 4,435 3,68 3,81

1,3 2,9 3,05 3,2 3,635 3,91 4,07 '

Соответствующий подбор значений порогов позволяет добиться высокой помехоустойчивости метода. При этом предполагается, что пик считаетоя полезным, если помимо максимума возможна фиксация интервалов вероятных значений его начала и конца. Длительность этих- интервалов должна превышать определенное значение, в против-

нем случае имеет место сосредоточенная помеха. Если крутизна помехи меньше определенного значения /в данном случае значения максимального порога, ограничивающего'интервал вероятных значений начала и конца пика/, то имеет место случайный кратковременный дрейф базисной линии.

В талице 3 приведены вычисленные координаты начала пика по оси абсцисс для различных значений среднеквадратичного отклонения 6 и различных значений коэффициента Выборга ^ в с .апненпч приведенного метода и традиционного метода производной.

Таблица 3

0,7 0,8 0,9 1,1 1,2 1,3

По методу произ- 2,28 2,53 2,77 3,24 3,35 3,64

водной

Искомые 2,1 2,4 2,7 3,3. 3,6 3,9

Вычисления по 2,19 2,45 2,73 3,28 3,56 3,88

предложенному методу для раз- 2,21 2,47 2,74 3,26 3,53 3,81

личных 2,22 2,46 2,74 3,26 3,53 3,81

2,17 2,43 2,12 3,29 3,6 3,95

Предложенный метод позволяет определить граничные точки хроматографических пиков практически с одинаковой : точностью и высокой помехоустойчивостью на протяжении всего анализа независимо от его продолжительности и искажений.

В этой главе рассматриваются также вопросы определения позиционных экстремумов обрабатываемого сигнала и вычисления коэффициента асимметрии. Последний является Одним из важнЕЙших параметров хроматографического пика . Например, если асимметрия не превышает допустимых пределов иожно увеличить скорость газа-носителя и .¿м самьм ускорить анализ в целом. И если вычисление коэффициента асимметрии одиночного пика не вызывает затруднений, то при определении величины асимметрии частично наложив! .хся пиков воз- ■ никапт трудности. В работе предлагается методика для определения

кооффициента асимметрии слитых пиков, позволяющая вычислить этот важный параметр для первого и последнего пиков в отдельной группе неполностью разделившихся пиков.

Пятая глава посвяшена алгоритмизации разработанных методов и объединению их в обший алгоритм распознавания характеристических ситуаций на хроматограмме не стадии её предварительной обработки.

Составление единого типового алгоритма процесс сложный и трудоемкий, особенно если он охватывает весь этап предварительной обработки - от дискретизации аналогового сигнала до контроля достоверности результатов. При этом основным требованием выступает однородность комплексируемых процедур, а тате требования, касающиеся усх вий реализации этих процедур: минимизация объема вычислительных работ, объема требуемой машинной памяти и уменьшение частоты обрашений к анализатору.

Известные алгоритмы, как правило, предполагают почти полную программную реализацию всех процедур обработк. . На вычислительную .машину возлагаются и такие операции предварительной обработки, как фильтрация полученного сигнала и его масштабирование. Это существенно увеличивает объем используемой памяти и способствует частому обращению к аналого-цифровому преобразователю, осуществляющему непосредственную связь анализатора с вычислительной машиной. Нет необходимости доказывать'целесообразность выполнения этих, процедур в аппаратном варианте. Поэтому в предлагаемый алгоритм процедуры предварительной оценки сигнала /дискретизация, фильтрация, масштабирование/ не включены. Результатом предлагаемого комплексного алгоритма является аппаратное определен а информативных параметров хроматографического сигнала, которое.учитывается на основном этапе обработки сигнала.

Как упоминалось выше, качество и оптимальная структура комплексного алгоритма определяются, прежде всего, однородностью комплексируемых алгоритмов, использованием однотипных методов их выполнения, адекватных по точности метрологическим характеристикам аналитической системы. Алгоритм, составленный на основе перечисленных принципов, позволяет значительно ускорить процесс обработки данных анализа, снизить требования к вычислительной машине. Отдельные частные алгоритмы, комбинируемые в единый комплекс, в большинстве своом , либо базируются на выводах статистической .теории информации, либо носят эмпирический характер. Первый вари-

ант обеспечивает высокую точность получаемых оценок, однородность методов выполнения соответствующих операций при относительной сложности последних. При использовании второго варианта однотипность применяемы;? эмпирических методов обеспечить труднее, но их реализация отличается легкостью и простотой. Это обстоятельство предоставляет возможность рационального распределения функций по обработке хроматографичс. ской информации между аппаратной и программными средствами системы. Кроме того, необходимость } ета особенностей обрабатываемых данных, в частности, специфики распределения полезной информации вдоль хроматографы, делает более предпочтительными эмпирические методы обработки. Комбин'г^ия таких методов положена в основу предлагаемого комплексного алгоритма.

Выбор того ил . иного метода обработки производится после предварительного распознавания определенной аналитической ситуации ча хроматограмме с применением структурных методов распознавания образов на основе анализа каждой порции полезной информации. Может быть представлена либо одиночным пиком, либо группой частично наловившихся пиков. В результате распознавания каждый пик относится к тагу типу, с которым обнаруживается его наибольшее сходство и в зависимости от которого выбирается определенный метод его обработки. При помощи предложенного алгоритма выявляются следующий типы пиков: одиночный основной пик; основной пик в начало /середине, конце/ группы слитых основных пиков ; одиночной микропик па контуре основного пт.х; микропик в начале /середине, конце/ группы слитых микропиков на склоне основного пика. Алгоритм позволяет также выявить- микропики в начале анализируемой группы слитых пиков, в конце и внутри группа между основными пиками. В последнем случае выявляется принадлежность микропиков предшествующему или последующему основному пию»-. Единственное ограничение, накладываемое на алгоритм - предположение, что на посходяшей ветви основного пика располагается не более одного микропика. В противном случае алгоритм существенно усложняется.

В рамках комплексного алгоритма разработан алгоритм отделения мгкропика от контура основного пика и алгоритм распознавания ти^в и обработки кикропиков на нисходящей ветви основного пика, который позволяет определять параметры микропиков, расположенных на склоне основного пика в случае их частичного наложения. Результатом работы этого частного алгоритма являются значения площадей .

отдельных микропиков, которые вычисляются в зависимости от типов последних.,

функционирование алгоритма распознавания поясняется таблицами 4, ¡V 6, где: 2) - общее число пиков в группе; I - число микропиков на нисходящей ветви одного основного пика; X - порядковый номер анализируемого пика на хроматограмме; С - признак наличия (С - I) или отсутствия (С * 0)нескольких микропиков на нисходящей ветви основного 'пика; - порядковый номер последнего основного пика в Группепризнак, выражающий I ¡отношение каждой пары соседних пиков в группе. Последний принимает значение 01 в случае ситуации "микропик - основной пик", 10 - "основной пик - микропик" и II -"Основной пик - основной пик" или "микропик - микропик".

Таблица 4.

' ,'Г Х-1 Г Х-1

л П(Х-1)Х м. '01 я

д - - >2 -2 -

• 0 - - 0 /

графическое изображение Ч ч / Т Л V

Таблица о

Зафиксированные характеристические точки ""

конец микропика минимум конец группы ликов фическое^. изображен

+ + Ж 1 1

+ Х-гГП ! 1

+ + : ТГ

Таблица 6

А • п>

Ьш8 А

/ / V V 1 1 1 1 //

V 11 11 V ! 1 10

а > А

Разработан также алгоритм определения граничных точек пика или группы неполностью разделившихся пиков и методика вычисления коэффициента выборки по результатам обработки эталонного пика. Частный алгоритм, реализуют- Ч предложенную методику, неиболее эффективен в с;:учае, когда для окончательного количественного анализа используется метод внутренней стандартизации, а вещество, выбранное в качестве стандарта, элюирует перед определяемыми компонентами, При невыполнении послеш.^го условия пики, время выхода которых меньше времени выхода эталонного пика, булут обрабатываться с запаздыванием;

При фиксации ситуации наличия слитых бинарных основных пиков о работу вступает частный алгор..ты их разделения, реализующий метод, основанный на определении поправочной площади в случае наличия вличния второго пика на левую половину правого. Алгоритм несложен в исполнении, органично вписывается в общий комплекс алгоритмов, обеспечивает высокую точность в определении площадей частично положившихся бинарных пиков.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Научные и практические результаты работы состоят в следующем.

1. Рассмотрены вопросы состояния и путей развития автоматизированных систем научных исследований, выпонен детальный анализ современных методов, технических и программных средств обработки аналитической информации.

2. Сформулированы основные проблемы повышения производительности автоматизированных систем обработки результатов физико-химического анализа за счет расширения функциональных возможностей аппаратуры сопряжения обрабатывающей ЭВМ с хроматографичес-. киыи установками и реализации принципа децзнтрализации в! числительного процесса.

■3. Теоретически обоснованы и аппараты о реализованы способы выявления информативных признаков индивидуальных или групповых пиков, использующие предложенные в работе структурные методы распознавания ситуаций. Соответствующие алгоритмы обработки выбираются в результате предварительной оценки возникающих ситуаций на учистк&х разбиения хроиаюграмии.

4. Поставлены и решены теоретические вопросы определения граничных точек хроматографлческих пиков, сформулированы и решены проблемы разделения слитых пиков, отряжгющнх неполное разделение компонентов исследуемой смеси.

5. На основе анализа особенностей хром иогрифической информации и существующих методов со обработки предложены методы корректировки информативных параметров обрабатываемого хрематогра-фического сигнала, учитывающие особенности аппаратной реализации и отличающиеся методической точностью и простотой технического исполнения.

6. Решены зрдачи структурного синтеза аппаратуры тр.чкта измерения и преобразования информации, основной функцией которого является предварительная оценка формы входных сигналов. Разработаны функциональные и принципиальные схемы устройств, реализующих комплексный алгоритм, в виде параллельно функционирующих блоков нестандартного типа. Блоки обработка обеспечивают оперативность и точность обработки, гибкость и открытость системы а смысле возможности расширения номенклатуры щпаратных средств.

7. Выполнена алгоритмизация разработанных методов и реализовано их комплексирование в единый алгоритм, позволяющий распознавать сложные аналитические ситуации в обрабатываемом хро-матографическом сигнале и использовать соответствующий метод обработки.

8. Сформулированы основные требования к программному обеспечению микро-ЭВМ и персональных ''омпьютеров, реялизующих основную обработку данных в системе, исследованы особенности процосса обмена данными с учетом децентрализации вычислительного процесса и наличия контура предварительного оценивания информации.

Полученные в работо теоретические и г иклалные результаты позволяют полностью автоматизировать этапы предварительной обработки и оценивания аналитической информации, повысить точность и достоверность результатов физико-химического теитип* п системах обработки данных установок анализа состава и свойств веществ.

Экономический эффект от применения предложенных разработок сс хавллет 373 тыс.рублей.

ОПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. A.C. № 1456973 СССР. Устройство для определения граничных точек хроиатографического пика /Р.Б.Рассказова//Вол.1989. №.

2. A.c. № I50I096 СССР. Устройство для определения плошади хроиатографического пика /°.Б.Рассказова//Был.1989. ШО.

3. Дифференцируюший преобразователь для обработки сигналов //РИСО АН Уз ССР. 1991. Вып .142.-С. 22-25 /соавтор Ниязов А./.

4. Аппаратно-программная структура экспертной системы для хроыатографических исследований /.РИСО АН УзССР.1990. Вып.136.-

5. Алгоритм определения граничных точек индиви,ад'альных пиков хроыатогпамы //Заводская лаборатория6.1989.-С.18-21 /соавтор Рассказова Р.Б./.

6. Вопросы построения прс^емноориентированных гибридных управляющих систем //Управляющие системы и машины:Ji2.-Киев, 1975.-С.124-127./Соавторы Бекмуратов Т.Ф.,Мусаев м.м..Шамсиев Т.Г./.

2. К вопросу выбора параметров технических средств АСУ// РИСО АН УзССР.Ташкент,1976.-Вып.86.-С.66-71 /соавтор Ниязов А./

8. Гибридные вычислительные системы и устройства в АСУТП химии //Известия АН УзССР,сер.техн.наук. - Ташкент.,1975.№1.-С.9т /соавторы Бекмуратов Т.Ф.,йусаев U.M..Шамсиев Т.Г./.

9. Об одном методе ¡.эстроения разнородных вычислительных преобразователей // РИСО АН УзССР.1973.Вып.66.-СЛ27-134. /соавтор Бекмуратов Т.Ф./.

10. Проблемно- ориентированный вычислительный преобразователь // ТРУДЫ Ш Всесоюзного симпозиума по пробл.созд.ПФм /соавтс!р Ниязов А./.

11. Оценка эффективности структуры многорежимных комбинированных решающих элементов//РКС0 АН УзССР.Ташкент.1973.Вып.55.-С.1'21-128./соавтор Бекмуратов Т.Ф./.

12. Устройство для определения плошади хроиатографического пика. А.0.^1095199 СССР.Бол.1984.Г20./соавтор Рассказова Р.Б./.

'J3. A.c.if1 II60443 СССР. Устройство для интегрирования хрома' тографического пика./Рассказова Р.Б. «Максудов Ф.С./.Еюл.1?28.1984,

14. A.c.?.'1 II0IB44 СССР.Устройство для коррекции базовой ли-)аш хроиатографического сигнала /Рассказова Р.Б./Вол. 1965.-''25. ■ . * 15. A.c.№ 1383402 СССР.Устррйство для интегрирования хрома-тографнчаской функции/Расскаэова Р.Б./ Бол .1968.-Ш.

16. А.с.№ II0059I4 СССР.Устройство дия определения плошади ,; jq?oM»T£гра^нчвс-о о пика /Рассказова Р.Б.,Максудов Ф.С.,Аминов Ш.

Вол Л984.-'.'28.

17. Л.с. № 1661980 СССР. Устройство для определения моментов появления экстремумов /Рассказова Г.В./ Бол .1991.-'"25.

18. Гибридные методы моделирования и улртления//Изд-по' "Фан".-Ташкент. ,1977./соавторы Езкмуратов Т.Ф.,Мусаеп М.М., Шачсиев Т.Г./.

19. Многорежимный аналого-цифровой вычислительный преобразователь// РИСО ЛИ УзССР.-1975.-Вып.71тС.147-157.

20. Преобразователь напряжения// Известил ЛИ УзССР:сер.техн. ч-к. ГЭ'ЛЗ. -.'"2.-С.88-95 /соавтор Бекмуратов Т.Ф./.

21. Принцип построения кольцевых управляемых генераторвв // РИСО ЛН УзССР.-197Г -Вып.75.-С.118-125./соавтор Пиязов А./.

22. Гибридный аналого-цифровой вычислительный преобразователь //ГИСО ЛН УзССР.-1976.-Вьт.90.-С.93-99.

23. Универсальный преобразователь напряжения //РИСО ЛН УзССР. -1972.-Вш.53./соавтор Бекмуратов Т.Ф./.

24. Ци^овой управляемый генератор импульсов //Известия ЛН УзССР:сер.техн.наук.1977.-Я.-С.18-20.

25. Построение технических структур систем автоштиз.химико-технолог.процессов//Труды Ш Всесоюзной конференции "Хроматогра-фичесгие процессы и их применение в кинетике и катализе,автоматизация измерений",Ташкент.,1981.-С.51-52./соавторы Бекмуратов Т.5., Шепелев Т.Г./.

26. Методы обработки данных хроматограф.информации //РИСО АН УзССР.-1977.-Вып.94.-С.88-95./соавтор Гулямов Л.И./.

27. Методы разделения совмещенных хроматографических пиков //Труды I" Всесоюзной конференции "Хроматограф.процессы.их приме-ноние в кинетике и катализе,автоматизация измерений".Ташкент., 1981.-С.69-70./соавтор Рассказова Р.Б./.

28. Вопросы выбора структур вычислительных интегралов для обработки хроматограммн //П Всесоюзная конференция "Хроматограф, процессы и авто.измерения",М.-1978.-С.9-10./соавтор Ниязол Л./.

29. Вычислительный преобразователь для определения информативных параметров хроматограмм//Всесо:озная конкуренция "Хромат.процессы и авт.измерения,"М.:1978.-С.ТО-П/соавтор Нияэоз А./.

30. Методы разделения сложных спектральных крисых на индп-пидугиьнче пита //Г/СО АН УзССР.-1982.-0ып.П8.-С.78-91./соавтор Рассказова Р.Б./.

_ -

31. Вопросы построения средств автоматизации обработки данных хроматографического анализа //RICO АН УзССР.--Вт.П9.-СЛ00-104 /соавтор Аминов Ш.У./.

32. Вопросы проектирования АЦП для сопряжения установок физико-химич.анализа с мшп-ЭВЦ //РИСО АН УзССР.-1984.-Вш.125. /соавтор Амгнов Ш.У./.

33. Вычислительное устройство для обработки данных хроматограф. //РИСО АН УзССР.-1966.-Вып.131.-С.28-32/соавтор Рассказо-ва Р.Б./.

34. Аппаратурно-программний метод обработки хроматограмм //ТРУДи Ш Всесоюзной конференции "Хром.процессы,их применение в кинетике и катализе авт.измерений",Ташкент.-1981.-С.71-77 /соавторы Ниязов А.,Максудов Ф.С.,Риленко И.А..Сакодынский К./.

35. Аналого-цифровое устройство для определения параметров опект.кривых //Труди 1У Всесоюзного симпозиу з по проблемам соз. преобр.формы информации.-Киев..Наукова Думка.-1961./соавтор Ниязов А./.

36. Преобразователь для сбора и обработки спектральных данных //Труди У Всесоюзного симпозиума пс, проблемам созд.преобр. формы информации.Киев.Наукова Думка,196-1./соавтор Ниязов А.,'.

37. Система автоматизированной обработки данных установок анализа состава и свойств вешеств //Труды УШ Всесоюной научно-технической конференции "Измерительные информационные системы",' ТашПИ,Ташкент.-1987./соавторы Бекмуратов Т.Ф.,Аминов Ш.У.,Рас-сказова Р.Б./.

38. Метод определения среднеквадратичного отклонения пикооб-ваэных сигналов //РИСО АН УзССР.-ВыпЛ35.-С.БЗ-65 /соавтор Рас-сказова Р.Б./.

39. /\дап\.>вный алгоритм разделения бинарных пиков при помощи ыикро-сШ //Известия АН УзССР:серия техн.наук. ,!Г6Л988.-С.5-8. /соавтор Расскаэова Р.В./.

40. Многофункциональный АЦП для следящих систем //1У Всесоюзная научно-техническая конференция "Математическое,алгоритмическое и техническое обеспечение АСУТП,-Ташкент,1988./соавтор Ниязов А./.

41. Автоматизированная система анализа постоянней газов //Республиканская неучно-техничеокая конференция "Г^имененив 'микро-ЭВМ и микропроцессоров в народной хозяйстве".-Ташкемт,1988.

42. A.c.tf 372675,СССР.Генератор импульсов /Чернявский ?../ Бюл.1973.-"13.

43. А.с562839 СССР.Аналого-цифровое множительное устройство /соавтор Бекмуратов Т.Ф.,Енилеев Ш.Г./Бол.1977.-Г23.

44. A.c.!," 621085 СССР.Генератор импульсов /Дусимов А.,Ния-зов А./ Бол. 1978.-\"31.

45. А. c.J"1 612398 СССР.Генератор импульсов /Бекмуратов Т.Ф., Ниязов А./ Вол.1978.-"23.

46. A.c."- 601703 СССР.Устройство для интегрирования функции Гаусса /Шамсиев Т.Г. .Гулямов А.И./Вол.1978.-ПЗ.

47. A.c.)? 74I28I СССР.Устройство для интегрирования функций, имеющих пики /Ниязов А.,Гулямов А.И./Еюл Л980.-Г22.

48. А.с.№ 744629 СССР.Устройство для интегрирования пикооб-разных сигналов /Ниязов А./ Вол.1980.-¡Г-24.

49. А.с.№ I47I29I СССР.Устройство для определения экстремумов /Рассказова Р.Б. .Аминов Ш.У./Егал Л989.-ИЗ.

50. А.с.К1 1399776 СССР.Устройство для определения плошадй хроматографического пика /Аминов Ш.У..Рассказова Р.Б..Максудов Ф./ Бол. 1988.-'"20.

51. A.c. }?731579 СССР.Аналого-цифровое устройство для определения параметров спектральных кривых /Ниязов А./Ейл.1980.-1?16.

52. Л.с.!? 813453 СССР.Устройство для интегрирования пико-образных функций /Ниязов А. .Шамсиев Т.Г./Бол.198Г.-!?10.

53. А.с.№ 822205 СССР.Устройство для интегрирования пикооб-разных сигналов/Ниязов А..Аминов Ш.У./Бол.I98I.-"I4.

64. A.c.!' 970391 СССР.Устрой тво для определения плошадй хроматографического пика /Рассказова Р.Б..Аминов Ш.У./Бол. № 4061982.

55. A.c.',' 1575209 СССР.Устройство для определения границ микропика на контуре основного пика /Расск-зова Р.Б./Бол.1990.-'.'24.

56. А.с.'Р 1587547 СССР.Устройство для определения граничных точек хроматографического пика /Рассказова Р.Б./Бол. 1990.-',"31.

57. А.с.!,"' 1322323 СССР.Устройство для коррекции базовой линии хроматографического сигнала /Аминов Ш.У..Рассказова Р.Б./ Бо„.1987.-';25_

58. А.с.Г' 1615977 СССР.Устройство для определения энергии сигнала гауссовой формы /Рассказова Р.Б./ Егол.19'".-1Г25.