автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Методы и средства обработки информации в автоматизированных аналитических информационно-измерительных системах

На правах рукописи

ЛАНГЕ ПЕТР КОНСТАНТИНОВИЧ

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННО - ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.11.16 - Информационно - измерительные и управляющие системы (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Самара - 2003

Работа выполнена на кафедре информационно - измерительной техники Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарского Государственного Технического Университета.

Научный консультант: Заслуженный деятель науки и техники Российской Федерации доктор технических наук профессор Куликовский Константин Лонгинович.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук профессор Кричке Владимир Оскарович,

доктор технических наук Леонович Георгий Иванович,

Заслуженный деятель науки Российской Федерации

доктор технических наук профессор Семенов Владимир Семенович.

Ведущая организация: ОАО НПО "Химавтоматика" (г. Москва)

Защита состоится "/9" октября 2003 года в /£7 часов на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 в аудитории № 28 корпуса №6 Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарского Государственного Технического Университета (ул. Галактионовская, 141).

Отзывы на автореферат просим направлять по адресу: 443100, г.Самара, ул. Молодогвардейская, 244, Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный технический университет, главный корпус, на имя ученого секретаря диссертационного совета.

С диссертацией можно познакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Самарского государственного технического университета по адресу: ул. Первомайская, 18

Автореферат разослан " £/ " сентября 2003 года

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.217.1 кандидат технических наук, доцент

В.ПЖиров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

В настоящее время в различных отраслях промышленности совершенствование технологических процессов связано с использованием быстрых и точных методов и средств непрерывного анализа состава и свойств газообразных, жидких и твердых веществ. Наиболее широко такие анализаторы используются в горной, металлургической, фармацевтической, нефтеперерабатывающей, химической и пищевой отраслях промышленности, а также при проведении научных исследований, в медицинской диагностике, контроле качества воды при водоподготовке, контроле загрязнения окружающей среды (в частности, воздушной и водной среды), контроле состава выхлопных газов автомобилей и др.

Возрастающие требования к качеству исходных материалов и готовой продукции, совершенствование и разработка новых технологических процессов и связанные с этим задачи управления этими процессами, повышение требований к охране окружающей среды требуют дальнейшего совершенствования автоматизированных аналитических информационно - измерительных систем (ААИИС), предназначенных для решения задач контроля состава и свойств веществ.

В таких ААИИС используются разнообразные аналитические методы, наиболее распространенными из которых являются спектрометрия, хроматография, гидрохимические и термические методы анализа.

В частности, при проведении научных исследований в области химии, биологии, медицины, фармакологии 40% всех методов анализа веществ составляют спектрометрические, 30% - хроматографические, 10% - электрохимические, 10% - термические, а 10% составляет группа из 15 других аналитических методов.

Все эти методы по существу достаточно разнородны, и при их реализации применяются разнообразные аппаратные средства преобразования сигналов, формируемых аналитическими приборами (аналитических сигналов), а для их обработки используется ряд модулей математического обеспечения.

В последнее десятилетие в промышленности, а также при проведении научных исследований все более интенсивно используются сложные комбинированные методы анализа, например, хромато - спектрометрия, при реализации которых необходимо обрабатывать двумерные аналитические сигналы, а также методы ускоренного анализа - скоростная хроматография, спектрометрия, методы ускоренного термического анализа.

Реализация таких методов требует обработки большого объема измерительной информации в реальном времени, и с подоб^того^ода^а^ч^ив сущест-

БИБЛИОТЕКА I

С. Петербург г-Чл 5 09 \

вующих системах справляются лишь дорогостоящие микропроцессорные и компьютерные средства с использованием математического обеспечения, специально разработанного для решения конкретных аналитических задач.

При проведении научных исследований, а также стендовых испытаний различных изделий в промышленности широко применяются комплексные аналитические системы, включающие ряд анализаторов, каждый из которых предназначен для контроля конкретного компонента в анализируемых веществах.

Так, например, современные системы, используемые в комплексах диагностики экологических параметров автомобильных двигателей, позволяют контролировать одновременно до 3 токсичных компонентов отработавших газов. При необходимости контроля большего числа компонентов (до 10... 15), а также расширении динамического диапазона измеряемых параметров (концентраций токсичных компонентов в отработавшем газе), что соответствует вводимым в ближайшее время международным стандартам ЕВРО-3 и ЕВРО-4, в существующих диагностических комплексах требуется существенное расширение объема дорогостоящего аналитического оборудования и его перенастройка, а также систематическое проведение длительной дорогостоящей градуировки его характеристик с привлечением высококвалифицированного персонала.

Применение стандартных методов построения ААИИС при обработке больших объемов измерительной информации приводит к использованию сложных и дорогостоящих средств микропроцессорной и измерительной техники.

Следствием этого является повышение в цене ААИИС доли стоимости средств преобразования аналитических сигналов и обработки аналитической информации, и эта доля составляет в настоящее время 30...60%.

Повышение метрологических характеристик существующих ААИИС, а также создание систем, реализующих более совершенные методы аналитических измерений, связано с увеличением объемов и скорости обработки аналитической измерительной информации.

Используемые в настоящее время в ААИИС для этой цели аппаратные и программные средства измерительной и микропроцессорной техники уже не удовлетворяют современным требованиям к скорости обработки измерительной информации, ее объемов, а также к достоверности результатов обработки.

Современные компьютерные средства, использующиеся в аналитических лабораториях, позволяют производить одновременную обработку лишь нескольких аналитических сигналов (а не нескольких десятков), что значительно увеличивает длительность циклов проведения аналитических измерений.

Отсутствие единого подхода к построению аппаратного и математического обеспечения средств обработки аналитической информации в ААИИС,

1

реализующих разнородные аналитические методы (хроматографические, спектрометрические, электрохимические и т.д.) приводит к усложнению и удорожанию таких систем, а также к увеличению сроков разработки их математического обеспечения.

В связи с этим актуальной является проблема разработки унифицированных устройств преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки, располагаемых на нижнем уровне структур ААИИС, позволяющих повысить их метрологические характеристики без существенного увеличения их стоимости, а также разработка методов предварительной обработки аналитической информации, реализуемых такими устройствами и обеспечивающих решение большинства задач аналитических исследований,

Такие устройства позволяют комплектовать аппаратные и программные средства ААИИС с учетом современных требований к объемам и скоростям обработки аналитической информации, а также при необходимости оперативной перенастройки, связанной с реализацией разнородных методов анализа и свойств веществ.

Для разработки ААИИС необходимо провести детальный анализ характеристик аналитических сигналов, исследовать метрологические характеристики алгоритмов их предварительной обработки с целью выбора наиболее универсальных, пригодных для решения большинства задач аналитических исследований, разработать структуры и схемотехнику унифицированных устройств предварительной обработки аналитических сигналов, являющихся основой для построения универсальных ААИИС, исследовать их метрологические характеристики.

Разработка многоуровневых ААИИС в настоящее время сдерживается отсутствием в литературе обобщающих работ по исследованию характеристик аналитической измерительной информации, получаемой с помощью таких систем, анализу и синтезу расположенных на их нижнем уровне устройств предварительной обработки сигналов, отсутствием используемых в них простых и эффективных алгоритмов обработки аналитической информации, учитывающих специфику используемых методов анализа, выбора современной элементной базы для построения таких устройств.

Цель работы: разработка унифицированных методов и быстродействующих средств обработки информации для ААИИС широкого применения в различных отраслях промышленности, проведения научных исследований, а также в охране окружающей среды.

При этом решаются следующие задачи:

анализ аналитических сигналов и их информационных характеристик;

разработка и исследование унифицированных методов предварительной обработки аналитической информации в ААИИС; синтез структур многофункциональных средств предварительной обработки аналитической информации;

исследование методических и аппаратных погрешностей разработанных средств предварительной обработки аналитической информации;

разработка оригинальной схемотехники средств предварительной обработки информации в ААИИС, схемотехническая реализация разработанных систем на базе современных комплектующих электронной и микропроцессорной техники. Научная новизна. Сформулирована и решена задача создания теории и практики построения ААИИС на базе многофункциональных модулей, реализующих базовый набор методов предварительной обработки аналитической измерительной информации. В частности:

определен базовый перечень задач обработки аналитической информации на основании классификации и анализа методов аналитических измерений, определены требования к обработке аналитической информации в ААИИС, определены направления создания аппаратных средств и программного обеспечения этих систем; обоснован теоретически априорный закон распределения уровней аналитических сигналов в ААИИС, а также получено экспериментальное подтверждение теоретических выводов; разработаны оптимальные и квазиоптимальные законы квантования в многофункциональных устройствах предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС с целью сжатия измерительной информации по уровню;

предложены эффективные алгоритмы сжатия во временной области аналитических сигналов, используемых в средствах их обработки на основе сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

предложены эффективные алгоритмы сжатия двумерных аналитических сигналов на основе их сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

разработан новый метод определения коэффициентов сплайн - аппроксимации аналитического сигнала при произвольном числе точек весовой функции цифрового аппроксимирующего сплайн -фильтра;

разработаны алгоритмы коррекции динамической погрешности инерционных измерительных преобразователей, используемых в ААИИС и формирующих аналитические измерительные сигналы; разработаны унифицированные многофункциональные аналого -цифровые устройства преобразования и предварительной обработки аналитических измерительных сигналов.

Практическая ненность. Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили создать методики проектирования многофункциональных ААИИС, предназначенных для различных технических отраслей и использующих такие аналитические методы, как хроматография, спектрометрия, электрохимические и термические методы, рентгенострук-турный анализ.

Использование полученных в работе информационных характеристик аналитических сигналов и предложенных методов их аппроксимаций позволило создать научную базу для проектирования аналоге - цифровых устройств предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС, обеспечивающих сжатие аналитической информации по уровню и во временной области, расширить диапазоны преобразования аналитических сигналов и тем самым увеличить объемы и скорость обработки этой информации, повысить метрологические характеристики ААИИС.

Применение предложенных методов обработки аналитической информации с повышением степени разделения аналитических пиков позволяет осуществлять обработку в ААИИС спектрограмм с высоким уровнем аддитивных шумов, что снижает порог чувствительности аналитических систем.

Эффективность разработанных многофункциональных ААИИС превышает эффективность существующих отечественных и зарубежных технических средств.

Реализация результатов. Представленные в работе исследования реализованы в ААИИС, разработанных и внедренных на п/я М-5912, п/я А-7141, Самарском Госуниверситете, п/я Г-4213, Казанском филиале ВНИИ ФТРИ, СКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань), институте аналитического приборостроения (г.Ленинград), в Госкомитете по охране окружающей среды Самарской области, на Волжской ГЭС им. В.И.Ленина, на АО АвтоВАЗ, в ООО "Самаратрансгаз", а также в учебных процессах на кафедрах "Информационно - измерительная техника" и "Общая химия" Самарского государственного технического университета.

Основные результаты диссертационной работы внедрены при создании:

- устройства переработки информации для автоматизации процесса

обезвоживания нефти, внедренного в СКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань);

- устройства для измерения скорости параметров, внедренного в ГСКБ

СКА (г.Ленинград);

- системы для контроля погрешностей рабочих эталонов, внедренной

в КФ ВНИИ ФТРИ (г.Казань);

- системы для автоматизации процесса поверки рабочих эталонов,

внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмического и метрологического обеспечения системы обра-

ботки хроматограмм А 329-24, внедренной в п/я А-7141;

- системы для автоматизации процесса поверки средств измерения расхода, внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмов непараметрического преобразования хроматографиче-ской информации, внедренных в Дзержинском филиале ОКБА хи-мавтоматики (г.Дзержинск Горьковской обл.);

- методов и средств для обработки аналитической информации, внедренных п/я М-5912;

- измерительного преобразователя ультразвукового расходомера, внедренного в КФ ВНИИФТРИ (г.Казань);

- алгоритмического и программного обеспечения для обработки аналитической информации, внедренных в институте аналитического приборостроения АН СССР (г.Ленинград);

- автоматизированной системы анализа газовых смесей, внедренной нап/яГ-4213;

- устройства автоматизации жидкостного хроматографа, внедренных в п/я М-5912;

- автоматизированной системы хроматографического анализа, внедренной в Самарском Госуниверситете;

- приборного и программного обеспечения комплекса стендовых испытаний автомобильных двигателей, внедренных в ООО "Конверсия - Лада - Сервис" (г.Самара);

- информационно - измерительной системы для обработки термосигналов в комплексе контроля состояния силовых агрегатов, внедренной на Волжской ГЭС им. В.И. Ленина;

- математического обеспечения для моделирования процессов загрязнения окружающей среды на территории Самарской области, внедренного Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области;

- программного обеспечения геоинформационной системы атласа электронных карт Самарской области, внедренной в Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области;

- информационно - измерительной системы для гидрохимического контроля питьевых и сточных вод, внедренной в ООО "Самаратранс-газ" и АО "АВТОВАЗ";

- в лекционном курсе по дисциплине "Электронные и микропроцессорные устройства в приборостроении" для студентов специальности 19.09.00 "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета.

Оригинальность разработок подтверждается 25 авторскими свидетельствами на изобретения.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на:

36 научно - технических конференциях союзного и республиканского уровня, а также 6 международных конференциях; на заседаниях Научного Совета Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ в период 1994...2002 г.г.;

на научно - технических семинарах кафедры "Информационно -измерительная техника" Самарского государственного технического университета и кафедры "Аналитическая химия и хроматография" Самарского государственного университета в период 1976...2002 г.г.;

на семинарах по теории и практике хроматографии Поволжского отделения по хроматографии РАН в период 1976... 1994 г.г.

Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 75 публикациях, в том числе в 2 брошюрах и 25 авторских свидетельствах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, приложения, библиографического перечня. Работа содержит 308 с. машинописного текста, 10 таблиц, 119 иллюстраций, 20 с. библиографического списка из 225 наименований и 19 с. приложений.

Основные положения, выносимые иа защиту

1. Априорный закон распределения уровней аналитических сигналов в ААИИС, имеющий логарифмически - равномерный характер, что подтверждается анализом физико - химических законов превращения веществ в природе.

2. Оптимальные шкалы квантования, а также оптимизированные параметры средств предварительной обработки информации в ААИИС, которые определяются на основе информационного подхода при исследовании аналитических сигналов.

3. Алгоритмы работы аналога - цифровых преобразователей поразрядного уравновешивания, формирующих выходной код в формате с плавающей запятой, а также функциональных аналога - цифровых преобразователей, использующихся в устройствах предварительной обработки измерительных сигналов в ААИИС.

4. Метод эффективного сжатия аналитических сигналов во временной области, реализуемый с помощью разработанных алгоритмов аппроксимации сплайн - функциями дискретных значений сигналов.

5. Алгоритмы параболической сплайн - аппроксимации двумерных аналитических сигналов, имеющие малую погрешность аппроксимации как двумерных гармонических сигналов, так и сигналов в виде двумерных Гауссовых пиков.

6. Методы определения первой и второй производных аналитического сигнала на основе разработанных дифференцирующих и дважды дифференцирующих сплайн - фильтров, имеющих весовые функции с произвольным числом точек.

7. Метод коррекции аппаратной функции детектора аналитического прибора, основанный на использовании сплайн - аппроксимации аналитического сигнала, позволяющий в том случае, когда детектор представляет собой апериодическое звено первого или второго порядков, в десятки раз снизить динамическую погрешность преобразования сигнала аналитическим прибором, а также повысить степень разрешения аналитических пиков на спектрограмме.

8. Метод повышения степени разделения совмещенных аналитических пиков при наличии помех на спектрограмме на основе использования обостряющего преобразования в виде цифрового фильтра.

9. Метод разделения совмещенных аналитических пиков на спектрограмме при наличии значительной аддитивной помехи на основе алгоритма определения числовых характеристик законов распределения аналитического сигнала с использованием его сплайн - апппроксимации.

10. Разработанные программируемые устройства преобразования и предварительной обработки аналитических сигналов, реализующие базовый набор алгоритмов обработки разнородной аналитической информации, и позволяющие построить унифицированные ААИИС.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с:

- программой работ отраслевой научно - исследовательской лаборатории ОНИЛ-11 Минприбора СССР в 1981...1989 г.г. по созданию унифицированных средств обработки аналитической информации;

- экологической программой Самарской области "Организация мониторинга природной среды" в 1997...2000 г.г.;

- программой работ по плану Госкомэкологии России на 1998...2000 г.г. "Создание региональной автоматизированной системы экологического мониторинга Самарской области";

- региональной научно - технической программой "Стабилизация промышленности Самарской области на базе развития автомобильной промышленности в 1996...2000 г.г.".

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, определена научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе проведен анализ различных методов определения состава и свойств веществ в промышленности, в научных исследованиях, в охране окружающей среды.

Рассмотрены составляющие материальных затрат на проведение аналитических измерений, которые в промышленности и в научных исследованиях в последнее время значительно увеличиваются. Показано, что значительную часть стоимости аналитического оборудования составляет стоимость информационно - измерительных систем, входящих в состав аналитических комплексов.

На основании классификации и сравнительного анализа информационно - измерительных систем, используемых в аналитических системах, предложено в соответствии со спецификой задач измерения и обработки информации разделить их на хроматографические ИИС, спектрометрические ИИС, термометрические ИИС, электрохимические ИИС. Показано, что различие в аппаратном обеспечении этих трех групп обусловлено характеристиками измеряемых параметров и потоков обрабатываемых данных, однако имеет место сходство математического обеспечения всех трех групп в связи с близостью методов обработки аналитических сигналов.

Показано, что для удовлетворения жестких экологических требований международных стандартов "Евро-3", "Евро-4" необходимо использовать сложную современную аналитическую технику в системах экологического мониторинга, а также в стендах испытаний и диагностики автомобильных двигателей на соответствие экологическим требованиям. Предложено использовать в таких комплексах ИИС, включающие в свой состав средства предварительной обработки аналитической информации и обеспечивающие проведение многокомпонентного анализа в реальном темпе времени аналитического измерения.

С целью снижения стоимости аналитических измерений и повышения оперативности получения результатов обработки аналитической информации предложено использовать мультипроцессорные ААИИС, обеспечивающие большую производительность обработки и обладающие высокими метрологическими характеристиками. В таких системах целесообразно использовать средства для предварительной обработки аналитической информации на нижнем уровне их структуры с целью ее сжатия, фильтрации и т.д.

В связи с тем, что конфигурация и параметры средств предварительной обработки информации ААИИС во многом зависят от информационных характеристик измеряемых аналитических сигналов - динамического диапазона, частотного спектра и т.д., с целью определения структуры таких средств, выбора реализуемых ими алгоритмов, а также параметров этих алгоритмов проведено исследование информационных характеристик аналитических сигналов.

На основании анализа рассмотренных методов обработки информации в ААИИС, а также характеристик существующих средств преобразования и обработки аналитических сигналов при проведении аналитических измерений формулируются цель и задачи исследований.

Во второй главе проводится анализ информационных характеристик сигналов, формируемых измерительными преобразователями (детекторами) аналитических приборов.

На основании классификации и анализа информационных характеристик широко распространенных методов анализа веществ показано, что для большинства методов число градаций N определяется в основном значением относительного стандартного отклонения методической погрешности аналитического измерения С , а не пределом обнаружения, который для большинства методов анализа веществ на несколько порядков ниже СУ . Показано, что этим определяется информационная избыточность таких аналитических методов, в результате чего завышаются требования к метрологическим характеристикам ААИИС (диапазонам преобразования сигналов, погрешностям), что завышает их стоимость.

В связи с тем, что концентрации компонентов веществ, образовавшихся в результате всевозможных химических превращений, определяются законом действия масс, предложено определить априорный закон распределения концентрации с; конкретного компонента как закон распределения мультипликативного параметра

г = с1с2...с„, где с, - независимая нормированная случайная величина.

Исследование закона распределения г при произвольных законах распределения с, позволил определить и априорный закон распределения аналитического сигнала, соответствующего концентрации компонента с, в анализируемом веществе.

Анализ распределения параметра г показал, что при наиболее часто встречающихся в природе законах распределения величин с, (равномерном, треугольном, гауссовом) закон распределения параметра г при увеличении числа и сомножителей приближается к логарифмически - равномерному

/(1пг) = к, ми/(г) = ^, (1)

где к - постоянная величина.

График функции (1) представляет собой гиперболу. Детальный анализ статистических моментов функции распределения параметра г подтвердил это обстоятельство: третий центральный момент распределения г при увеличении числа сомножителей п увеличивается, что свидетельствует об его скошенности влево, и эта тенденция не зависит от формы и величины скошенности законов распределения величин с,.

Анализ экспериментальных данных более 4000 измерений подтвердил выдвинутые предположения о соответствии законов распределения содержа-

ния окиси углерода, окислов азота, двуокиси серы и углеводородов в атмосфере промышленной зоны городов Самары и Тольятти закону (1).

Аналогичные выводы получены и при анализе закона распределения интенсивности сигнала при реализации других методов анализа состава и свойств веществ.

В частности, в рентгеноструктурном анализе из семи известных типов кристаллической решетки исследуемого вещества .простейшим является кубическая сингония, для которой межплоскостные расстояния определяются по формуле

где а - межатомное расстояние,

к,к,1 - малые целые числа (индексы плоскостей).

Наиболее сложным является описание так называемой трехклинной сингонии.

Анализ функций, описывающих межплоскостные расстояния для этих двух случаев, позволил сделать вывод, что они носят равномерно - убывающий характер и приближаются к логарифмически - равномерному, близкому к распределению (1), следовательно, к такому распределению приближается и закон распределения сигналов при реализации рентгеноструктурных методов анализа веществ.

На основании полученных результатов определен оптимальный с точки зрения теории информации закон квантования в используемых в ААИИС аналого - цифровых преобразователях (АЦП) аналитических сигналов. Для большинства практических приложений этот закон характеризуется постоянной относительной величиной кванта 8 Ы, шкалы квантования:

М„ - число квантов шкалы;

АДГ; - размер г -го кванта;

Хв,Хн - верхняя и нижняя границы диапазона измерения сигнала.

Применение закона (2) при построении АЦП аналитических сигналов снижает объем аналитической информации при измерениях состава веществ и соответственно уменьшает величину информационной избыточности используемых при этом методов аналитических измерений.

Результаты исследований, содержащихся в этом разделе, позволили определить задачи преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки при выполнении широко распространенных видов аналитических измерений.

а

(2)

где

Третья глава содержит разработку и исследование методов преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки в ААИИС.

Такие методы основаны на использовании алгоритмов функционального аналого - цифрового и аналогового преобразования аналитических сигналов. С целью сжатия диапазонов измерительных сигналов при их преобразовании в цифровой вид предложены структуры функциональных устройств, имеющих оптимальные или квазиоптимальные шкалы квантования.

Предложены алгоритмы работы функциональных аналого-цифровых преобразователей (ФАЦП), использующих принцип поразрядного уравновешивания, реализующих функциональную зависимость над сигналом 11х :

%

где и0- опорное напряжение;

Иу - двоичный код на выходе преобразователя:

1=0

где т - число разрядов кода; к,- цифра г - го разряда.

N =Р{х)=Р

Алгоритм определения цифры выходного кода на / - м шаге для такого ФАЦП определяется выражением

*„-,=0 при Г1 ^'к^+ТГ

\1=о

при Г*

Кг*

'К <4+

ип

(3)

где кт., - цифра (от-/) - го разряда выходного кода.

Это выражение определяет алгоритм работы ФАЦП при реализации произвольной функции ¥ (х).

Для сжатия аналитических сигналов во временной области используются аппроксимирующие сплайн - функции.

При использовании этих функций на каждом п - м участке дискретизации сигнала их(1) его дискретные значения иг[я] аппроксимируются "гладкой" функцией, не имеющей разрывов по значению и нескольким своим производным. Параболическая сплайн - функция на п - м дискретном участке определяется выражением

иу (?) = аг [и]/2 +<?! +я0 [я], где я0[и], а\п\, а2\п\ -коэффициенты аппроксимации.

Для определения этих коэффициентов использованы методы цифровой фильтрации. Для фильтра, определяющего младший коэффициент а0[и],

предложено использовать симметричную весовую функцию, имеющую для нечетного числа (2^+1) дискретных участков вид

«»[«]= ¿W-«]' (4)

т »-Í

где их [и] - дискретные значения аппроксимируемого сигнала;

Ът - коэффициенты весовой функции фильтра. Качество аппроксимации сигнала сплайн - фильтрами оценивается для конкретных классов аналитических сигналов.

В частности, для гармонического сигнала использована теория частотных характеристик цифровых фильтров, для оценки их частотных свойств используется дискретное z - преобразование. Применив его к выражению (4), получаем

т--к

При гармоническом дискретизированном сигнале

их [и] = U0únmn , (6)

где хя = 2тс^ - относительная угловая частота,

N - число дискретных участков на периоде сигнала их [и],

погрешность аппроксимации в дискретных точках оценивается по частотной и фазовой характеристикам сплайн - фильтра, получаемых из (5) при подстановке в него

z = eJa.

При сравнительно малой погрешности аппроксимации гармонического сигнала (порядка 1...5%), что характерно для большинства аналитических измерений, выходной сигнал сплайн - фильтра можно считать близким к синусоидальному:

uy(t)*Aü(m)U0ún\rüt-<p(m)\ ,

где А0 (ш), (p{üJ) - значения амшштудно - частотной (АЧХ) и фазо

частотной (ФЧХ) характеристик сплайн - фильтра на частоте т.

Средне - квадратичная погрешность аппроксимации гармонического сигнала определяется выражением

8а{ш) 4 /[sin vt-y{t)]2dtJ-l~ А\^ +А0(п) [1-со.*Н] (7)

1 о ¿

Анализ (7) показывает, что погрешность За{ш) минимальна при нулевом фазовом сдвиге, а также при выполнении

В связи с этим целесообразно искать такую функцию сплайн - фильтра Р(г), чтобы его фазовая погрешность была бы равна нулю, откуда следует, что весовая функция фильтра должна быть симметричной.

На основании анализа частотных характеристик сплайн - фильтров, реализующих алгоритмы параболической сплайн - аппроксимации сигнала, получены выражения для определения коэффициентов аппроксимации аналитического сигнала для разного количества дискретных значений весовой функции фильтра.

В частности, коэффициенты сплайн - функции, аппроксимирующей сигнал по его пяти дискретным значениям, определяются выражениями Х^} + 2Х2Щ+Х3[П]_ г, 01 1 4 - а J % ' (8)

хМ-хАп]-хАп]+хАп].

где и - интервал дискретизации сигнала;

Х^/^-и^п^+бЩп-Ц-и^п));

И=ХК Iй!+6 •и* ["+Ч -и- 1п+2]); ^Л "] = X ИЛ "+!] + 6 • ^Л"+2] - ^Л" + 3]) •

Используемый подход позволил определить формулы для определения коэффициентов параболической сплайн - функции, определенной не только на нечетном числе дискретных значений сигнала, но и на четном.

В частности, параболический сплайн - фильтр для младшего коэффициента ¿¡о[я] параболической аппроксимации сигнала при его четырех дискретных значениях определяется выражением

в а М-Ч"}-Ч«1 а (9)

4 ' 11 ] 21, ' 21 J 41]

где и + " значения сигнала на серединах участков

его дискретизации.

Используемый подход позволил определить и коэффициенты сплайн -аппроксимирующих функций более высокого порядка.

В частности, коэффициенты а0[и], а\п], а,[и], а}[п] пятиточечного кубического сплайн - фильтра определяются соотношениями

6 ' Л 2/, ' V (10)

1

г[п]=Ш1Щ1МЫ; +*<["].

где

И = /6(-и* [«-1]+\n\-V, [«+1]);

Предложенный метод определения коэффициентов аппроксимирующих сплайн - функций может быть использован и при решении задачи сплайн -аппроксимации аналитического сигнала полиномами более высоких порядков.

Для удобства практического использования разработанных сплайн - фильтров рассмотрены амштитудно - частотные характеристики сплайн - фильтров в зависимости от относительной частоты гармонического сигнала

У-Ун-

где N - число дискретных отсчетов на его периоде.

Сравнительный анализ этих частотных характеристик (рис.1) с характеристиками других известных аппроксимирующих фильтров позволил сделать вывод, что сплайн - фильтры характеризуются меньшей частотной погрешностью.

В частности, при использовании 5 дискретных значений на периоде гармонического сигнала (/ = 0.2) частотная погрешность для ряда распространенных сглаживающих фильтров составляет не менее 20%, в то время как для предложенных параболических и кубического сплайн - фильтров она не превышает 10%.

Для сплайн - аппроксимации сигналов х, имеющих широкий частотный спектр, предложено использование простейшего двухточечного параболического сплайн - фильтра, функция которого имеет вид

а0[п] = их[п+1]

(И)

\ \ \у6

---- У2 Л?

\\ у4 \\

Рисунок 1. - Частотные характеристики параболических сплайн - фильтров двух -, четырех -, пяти - и шеститочечных - графики у2, у4, у5, уб.

Старший коэффициент параболической сплайн - аппроксимации в этом случае определяется формулой

«Л«МИ = к/Лих\п+1]-ао[«К<ф])> (12)

/ V

где к - постоянный коэффициент.

Анализ качества аппроксимации разработанными сплайн - фильтрами реальных сигналов, формируемых детекторами аналитических приборов, позволил определить области применения таких фильтров.

Аналитические сигналы, поступающие с выходов аналитических приборов, во многих случаях имеют вид Гауссовой функции

у= Ае 2а2 ,

где А - ее амплитуда, а сг- параметр ее ширины.

Графики аппроксимаций такой функции 4- точечным параболическим и 5 - точечным кубическим сплайнами при 5 участках аппроксимации на ширине пика приведены на рис.2. Как видно из рассмотрения этого рисунка, даже при небольшом числе точек аппроксимации ее погрешность является для многих практических приложений достаточно низкой.

Разработанные сплайн - фильтры используются в матобеспечении устройств предварительной обработки спектрометрических и хроматографиче-ских сигналов, с помощью которого в реальном времени определяется ряд их

информационных параметров, а также осуществляется сжатие сигналов во времени.

уЗ

- у5

у4

0 1 2 3 4 5

Рисунок 2. - Аппроксимация Гауссовой функции уЗ четырехточечным параболическим сплайном у4 и пятиточечным кубическим сплайном у5

В этом же разделе рассмотрены задачи сплайн - аппроксимации двумерных аналитических сигналов, определенных относительно двух независимых переменных - например, времени и оптической длины волны, г

Рис.3. Двумерная спектрограмма. Ось х - время, ось у - длина волны спектра, ъ — значение аналитического сигнала

Соответствующая спектрограмма является функцией от двух переменных, определена в трехмерном пространстве и представляет собой совокупность двумерных аналитических пиков (рис.3).

Для упрощения рассмотрена задача аппроксимации такого сигнала на дискретном участке двумерной параболой

/„ (х,у) = (,агх2 +а,х + а0) + (Ь2у2 + Ь,у + Ь0) = fa (х) + fb (у)

Коэффициенты двумерной сплайн - аппроксимации в этом случае определяются исходя из рассмотрения частотных характеристик сплайн -фильтра, по аналогии с выше описанной задачей аппроксимации аналитического сигнала одномерным сплайном.

При минимизации погрешности аппроксимации двумерного гармонического дискретного сигнала

/ [и,, п2 ] = (sin ш и,) • (sin т щ ),

определяются младшие коэффициенты двумерной параболической пятиточечной сплайн - аппроксимации, выражения для которых имеют вид

ао[«.] = ХбМ"'2]+4*[ni +1]-.ф, + 2]);

Реальный двумерный сигнал представляет собой совокупность двумерных Гауссовых пиков (Гауссианов), каждый из которых описывается выражением

/(м-«* ;

где Х0,, Y0 - координаты вершины Гауссиана,

стх, (Ту- параметры ширины Гауссиана по осям X, Y.

Анализ показал, что абсолютная погрешность аппроксимации симметричного Гауссиана (сгх — сгу) вышеупомянутым сплайном может быть

представлена поверхностью, изображенной на рис.4, и ее максимальное значение не превышает 4% при пяти дискретных участках на ширине двумерного Гауссиана по обеим независимым осям.

Определена зависимость этой погрешности от числа дискретных участков на ширине двумерного Гауссиана.

Использованный подход позволил разработать и сплайн - фильтры, аппроксимирующие первую и вторую производные аналитического сигнала по его дискретным значениям.

При гармоническом дискретизированном сигнале (6) выходной сигнал дифференцирующего фильтра можно считать близким к косинусоидальному:

д

Рис. 4. - Поверхность, изображающая погрешность аппроксимации двумерного Гауссиана параболическим сплайном.

(12)

где (яг) - значения АЧХ и ФЧХ по производной входного

сигнала на частоте ш. В этом случае средне - квадратичная погрешность аппроксимации определяется выражением

С [1-я ГУМ2 ^

2

ш

Погрешность 8а (йт) минимальна при (р{дг) =—> а также при выполнении А0(аг ) 1. В результате анализа частотных характеристик дифференцирующих сплайн - фильтров определены формулы для определения коэффициентов аппроксимации производной аналитического сигнала при различном количестве значений весовой функции фильтра.

В частности, коэффициенты пятиточечного дифференцирующего сплайн - фильтра определяются выражениями

а0 [и] = Уп(х\п - 2] - 8х[л -1]+ Юх[и] + 8х[и +1] - х\п + 2]), "" а\п] = У6(-х[п-2]+Ш[п-\]-\%х[г1)+\0х[п + \\-х[п + 2§ , (13)

аг[п] = Уп{х[п-2]-9х{п-1]+22х\п]-22х[п + \]+9х[п+2]-х[п+Ъ\у

Графики АЧХ четырехточечного и пятиточечного дифференцирующих фильтров (кривые у4, у5 соответственно) изображены на рис.5. Для сравнения на этом же рисунке изображена АЧХ уО "идеального" дифференцирующего фильтра

у0(ш) = т,

и АЧХ у1 простейшего дифференцирующего фильтра

У5

у!

Рисунок 5. - АЧХ дифференцирующих сплайн - фильтров.

Как видно из рассмотрения рисунка 5, частотная погрешность разработанных параболических дифференцирующих сплайн - фильтров сравнима с частотной погрешностью широко распространенного дифференцирующего цифрового фильтра, однако в отличие от последнего дифференцирующие сплайн - фильтры позволяют аппроксимировать производную сигнала внутри его дискретных интервалов.

В этом же разделе рассмотрены методы построения дважды дифференцирующих сплайн - фильтров, определяющих по дискретным значениям сигнала сплайн - аппроксимацию его второй производной.

В частности, функция, определяющая младший коэффициент сЦп\ параболического пятиточечного дважды дифференцирующего сплайн - фильтра определяется выражением

¿05[и] = -(-х[я-2] + 2*[п]-:ф7 + 2]) (14)

АЧХ

четырехточечного у4 и пятиточечного у5 дважды дифференцирующих сплайн - фильтров, а также характеристика >т "идеального" фильтра изображены на рис.6. Анализ частотных характеристик дифференцирующих и дважды дифференцирующих сплайн - фильтров позволил определить области их практического применения.

В этом же разделе рассмотрены алгоритмы преобразования аналитического сигнала с использованием процедуры пропорционального уменьшения рассогласования, позволяющей определять его экспоненциально сглаженные значения. Показано, что использование предложенной процедуры позволяет определять экспоненциально сглаженные значения коэффициентов его полиномиальной аппроксимации, что целесообразно использовать при определении границ аналитического пика, а также его вершины.

0.01 0.1 1

Рисунок 6. - АЧХ дважды дифференцирующих параболических сплайн - фильтров.

В четвертой главе рассмотрены методы и алгоритмическое обеспечение для обработки аналитической информации в ААИИС.

На основании сравнительного анализа методов повышения степени разделения совмещенных аналитических пиков предложен непараметрический метод обостряющего преобразования (типа свертки) сигнала с весовой функцией К(1,у,а), зависящей от параметра разделения у и параметра а, определяющего степень сглаживания аналитического сигнала при наличии на нем аддитивной помехи.

Исследованы погрешности такого преобразования симметричных аналитических пиков.

Отдельного рассмотрения требуют алгоритмы коррекции дрейфа базовой линии (БЛ) спектрограммы, частотный спектр которого расположен много ниже спектра аналитического сигнала.

Автором предложен эффективный метод коррекции дрейфа БЛ, ос^ванный на цифровой фильтрации аналитического сигнала, причем ширина весовой функции фильтра выбирается много большей ширины аналитических пиков на спектрограмме. Такое преобразование позволяет определить функцию дрейфа БЛ, которая с целью коррекции затем вычитается из исходной спектрограммы. Показано, что предложенное преобразование хроматографических сигналов позволило эффективно скорректировать нелинейный дрейф БЛ.

В этом же разделе рассмотрены методы коррекции аппаратной функции инерционных измерительных преобразователей (детекторов), формирующих аналитический измерительный сигнал.

Разработаны алгоритмы коррекции аппаратной функции детекторов, представляющих собой апериодическое звено первого порядка

Тр+1

Алгоритм коррекции аппаратной функции реализует оператор Шк{р) = Тр+\,

представляющий собой сумму сплайн - аппроксимаций аналитического сигнала (10) и его производной (13).

Рассмотрение частотных характеритик (рис.7) алгоритма коррекции на основе пятиточечной сплайн - аппроксимации сигнала и его производной позволило сделать вывод, что такой алгоритм в десятки раз расширяет частотный диапазон детектора аналитического прибора.

Предложенный алгоритм коррекции существенно снижает динамическую погрешность аналитического прибора.

— \

ч.. \

Ч.

АО \

А1 '"•■ 1

\ -

ч

0.001

0.01

0.1

Рисунок 7. А1 - АЧХ апериодическою звена первого порядка; АО - АЧХ всей цепи преобразования сигнала, включая апериодичесое звено и корректирующий фильтр

Этот эффект иллюстрируется коррекцией искаженного выходного сигнала у(1) детектора аналитического прибора, на вход которого поступает аналитический сигнал у1(1:) Гауссовой формы (рис.8)

0.7

0.5

о

уКО

-т

/ \ / \ •■•■■.______

I

0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40

Рисунок 8. - Коррекция динамической погрешности при преобразовании сигнала Гауссовой формы. Сигнал г(г) на выходе корректирующей цепи изображен с опережением на три дискретных интервала.

Аналогичный эффект наблюдается и при коррекции аппаратной функции инерционного измерительного преобразователя, представляющего собой апериодическое звено второго порядка

= {ТхР+\){Т1Р+\) '

В этом случае алгоритм коррекции основан на использовании сплайн -аппроксимации сигнала (10), а также его первой (13) и второй (14) производных.

В этом же разделе рассмотрены методы повышения степени разделения совмещенных аналитических пиков, на которые наложена интенсивная помеха. Один из таких методов основан на использовании алгоритма определения статистических моментов аналитического сигнала.

При определении этих моментов используется сплайн - аппроксимация сигнала. В частности, выражение для второго начального момента сигнала определяется выражением

т

t(aoН+Уьа* №.И+%аоН«2ИМ*2до)

где аг[п], а,[и], а0[л] - коэффициенты параболической сплайн - аппроксимации аналитического сигнала на п - м участке его дискретизации, т - число дискретных участков сигнала, на которых определяется значение момента.

Анализ методических погрешностей определения моментов на примере гармонического сигнала показал, что они не превышают 5...7% при шести интервалах дискретизации на его периоде, что является высоким показателем для алгоритмов статистической обработки измерительной информации.

100 125 150 175 200

Рисунок 9 - Спектрограмма, состоящая из двух совмещенных Гауссовых пиков и аддитивной помехи.

0 25 50 75 100 125 150 175 200 Рисунок 10. - Разделение суммы аналитических пиков с помехой методом эксцесса

Аналогичным образом определены выражения для третьего и четвертого начального моментов аналитического сигнала, на основании которых получены выражения для его эксцесса. Эти выражения использованы в разработанном алгоритме повышения степени разделения совмещенных аналитических пиков при наличии значительных помех (рис.9, 10).

В пятой главе рассмотрена практическая реализация ААИИС.

Разработана структурная схема многофункциональной ААИИС, позволяющая решать типовые задачи обработки аналитической информации, сформулированные в разделе 1.

Предложено использовать двухуровневую структуру такой ИИС (рис.11), на верхнем уровне которой используется компьютер, а на нижнем уровне - аналоговые и аналого - цифровые модули предварительной обработки аналитической информации в реальном времени аналитических измерений.

Одна группа этих модулей предназначена для преобразования и предварительной обработки аналоговых сигналов, другая группа предназначена для аналого - цифрового преобразования измерительных сигналов и их предварительной обработки.

Преимуществом описанной структуры является возможность ее сравнительно легкой модификации путем изменения состава устройств и их перепрограммирования на ее нижнем уровне, что позволяет достаточно быстро адаптировать ААИИС к решению конкретной задачи аналитических измерений.

В этом разделе рассмотрены также структурные схемы устройств предварительной обработки информации ААИИС, реализующих алгоритмы, разработанные в главе 3.

Предложены структуры АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, использующих основные принципы аналого - цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования.

Предложена схема универсального АЦП поразрядного уравновешивания с квазиоптимальной шкалой квантования, состоящая из схем определения кода мантиссы и кода характеристики при представлении выходного кода в формате с плавающей запятой, и построенного на базе узлов стандартных АЦП - компараторов, усилителей, цифро - аналоговых преобразователей.

В частности, схема для определения кода характеристики состоит из двоичного цифро - аналогового преобразователя, реверсивных регистров, компаратора и блока управления.

В схемах функциональных АЦП, реализующих произвольную функцию, использованы микропроцессорные схемы преобразования кодов с заложенными в память табличными функциями.

Л Он

о

н

яЗ со Я Ч сЗ

М <

Рисунок 11,- Структурная схема ААИИС

Структурная схема преобразователя поразрядного уравновешивания, реализующего описанный алгоритм, в общем виде состоит из компаратора, цифро - аналогового преобразователя и микропроцессора.

Микропроцессор при уравновешивании последовательно реализует функциональную зависимость (3).

Разработаны также структуры логарифмирующих АЦП, а также АЦП с автоматическим определением кода характеристики с использованием частотного и интегрирующего преобразований, используемых при преобразовании аналитических сигналов низкого уровня при наличии периодических помех.

В этом же разделе рассмотрены структуры функциональных преобразователей, предназначенных для линеаризации характеристик детекторов аналитических приборов.

В технике аналитических измерений погрешности, обусловленные нелинейностью характеристик детекторов, в ряде случаев достигают 5... 10%.

С целью снижения этих погрешностей предложено использовать суммирование выходных кодов высокоточных АЦП с линейной характеристикой и низкоточных функциональных АЦП.

Структуры таких комбинированных устройств просты в реализации и характеризуются малыми погрешностями преобразования аналитического сигнала.

В частности, структура ФАЦП для преобразования спектрометрического сигнала состоит из схемы логарифмирующего АЦП и функционального АЦП, выходные коды которых суммируются.

Для использования в портативных системах обработки аналитических сигналов предложен ряд структур функциональных аналоговых преобразователей, использующих принцип суммирования преобразованных сигналов.

Разработаны структуры с время - импульсным преобразованием сигнала, отличающиеся простотой схемотехнической реализации.

В этом же разделе разработаны структуры разомкнутых и замкнутых аналоговых и аналога - цифровых устройств предварительной обработки аналитических сигналов, реализующих алгоритмы их сплайн - аппроксимаций.

Эти схемы предназначены для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов и строятся на базе стандартных элементов - аналоговых регистров сдвига, сумматоров, фиксаторов уровня, интеграторов.

Описаны структуры универсальных устройств для сплайн - аппроксимации сигнала на основе современных микропроцессорных схем, а также сигнальных процессоров. Программное обеспечение таких устройств в этом случае определяется алгоритмами определения коэффициентов сплайн - аппроксимации (10) - (12).

В этом же разделе описан ряд разработанных устройств предварительной обработки аналитических сигналов для ААИИС, внедренных на ряде предприятий и научных организаций России.

Схема логарифмирующего АЦП спектрометрического сигнала выполнена на операционных усилителях, аналоговых коммутаторах, ряда логических схем. Схема АЦП формирует на выходе 8-разрядный двоичный код с временем преобразования 10 мс и используется в спектрометрической ААИИС, предназначенной для экспресс - анализа газовой среды.

Другая схема универсального ФАЦП, предназначенная для решения широкого круга задач обработки аналитических сигналов, выполнена на основе микропроцессора и цифро - аналогового преобразователя. Эта схема, в зависимости от программируемой функции, может реализовывать логарифмическое либо линейное преобразование сигнала, с представлением выходного кода в формате с плавающей запятой. Такая схема использована для скоростной обработки аналитических сигналов в реальном времени в ААИИС мобильной лаборатории экологического мониторинга.

Описана также схема аналогового устройства, отличающаяся простотой и реализующего двухточечный алгоритм (11), (12) параболической сплайн -аппроксимации аналитического сигнала. Схема выполнена на базе интегрирующих усилителей, суммирующего усилителя и схемы фиксации напряжения и предназначена для предварительной обработки быстроизменяющегося сигнала с целью определения его первой и второй производных. Сигналы, сформированные этой схемой, позволяют отказаться от обработки неинформативных сигналов и в результате снизить на 20...30% загрузку компьютера ААИИС.

В этом же разделе описаны структуры АЦП, реализующие алгоритм определения экспоненциально сглаженных значений аналитического сигнала, а также значений коэффициентов аппроксимирующей его полиномиальной модели. Эти структуры построены на базе стандартных элементов АЦП.

Одна из таких структур представлена на рис.12.

Схема фиксации СФ в (и-1)- й момент времени запоминает напряжение обратной связи £/ос , формируемое преобразователем "код - напряжение" ПКН.

Запомненное напряжение иж[п-\] усиливается усилителем У2 (с коэффициентом усиления К2) и вычитается суммирующим усилителем Е из текущего значения напряжения £4с[я], усиленного схемой У1 (с коэффициентом усиления К[). Счетные импульсы поступают на счетчик до тех пор, пока в блок управления БУ не поступит сигнал от компаратора К о равенстве нулю напряжений их и иж . В результате при выполнении А" = 1, К2- Кл-\ схема реализует выражение

у [п^ЧЖ+Е^и [„_!],

ОС I } рг у ос I .1 >

к,

что соответствует алгоритму экспоненциального сглаживания сигнала £/х.

Более широкими возможностями обладает описанная в этом же разделе схема универсального микропроцессорного АЦП со сплайн - аппроксимацией дискретных значений аналитического сигнала, выполненная на базе 16 -разрядного АЦП поразрядного уравновешивания и микропроцессора.

В этой схеме микропроцессор вычисляет значения коэффициентов сплайн - аппроксимации, определяемые выражениями (8) - (10) и с частотой 5 кГц передает их по последовательному каналу в компьютер ААИИС.

Рисунок 12. - Структура АЦП, реализующего алгоритм экспоненциального сглаживания сигнала.

Аналогичную схему имеет и устройство обработки термического сигнала и управления дифференциальным термическим анализатором, выполненное на базе 24 - разрядного сигма - дельта АЦП и микропроцессора. С целью коррекции динамических погрешностей, обусловленных инерционностью термодатчиков и нагреваемой печи аналитического прибора в программном обеспечении микропроцессора

использован описанный в 4 - й главе алгоритм коррекции аппаратной функции инерционных детекторов. Разработанное устройство позволяет обеспечить высокую скорость нагрева анализируемого вещества, что определяет малую длительность его анализа (порядка 200 с).

Схемы устройств, описанные в этом разделе, а также используемое при их разработке алгоритмическое и программное обеспечение применены при создании многофункциональных модулей предварительной обработки аналитических сигналов в ряде ААИИС.

В этом же разделе работы содержится анализ погрешностей разработанных схем.

Статическая погрешность логарифмирующих АЦП определяется инструментальными погрешностями элементов схем, а также погрешностью квантования.

Показано, что при преобразовании малых сигналов погрешность квантования в рассматриваемых преобразователях может оказаться много меньше инструментальной погрешности. В этом случае необходимо определять число значащих разрядов выходного кода преобразователей. В частности, при представлении выходного кода логарифмирующих АЦП в формате с плавающей запятой число значащих разрядов кода мантиссы определяется выражением

и сГПу

Аих=-^\па>Аит ,

где А11х - шаг квантования,

д иш - оценка инструментальной погрешности ФАЦП, а- основание логарифма.

При двоичном основании логарифма это выражение определяет число т значащих цифр кода мантиссы: т<к-Яу

где * =

* иин

Анализ погрешностей замкнутых аналоговых устройств преобразования и предварительной обработки аналогового сигнала, реализующих его сплайн - аппроксимацию, определяется погрешностями запоминания значений сигнала аналоговыми регистрами сдвига, погрешностью суммирования сигналов суммирующими усилителями, дрейфами интегрирующих усилителей за время цикла интегрирования сигнала.

В этом же разделе приведен детальный анализ погрешностей схемы масштабирующего усилтеля, используемого на входе большинства схем устройств преобразования аналитических сигналов и определяющего в

основном их результирующую погрешность. На основании результатов этого анализа определены рекомендации к выбору комплектующих схем масштабирующих усилителей.

В этом же разделе рассмотрены вопросы практической реализации

Описана многофункциональная двухуровневая ААИИС, соответствующая структуре, изображенной на рис.11. На верхнем уровне структуры ААИИС используется компьютер общего назначения.

Нижний уровень ААИИС включает две группы модулей. Одна группа предназначена для преобразования сравнительно медленно изменяющихся аналитических сигналов, их предварительной обработки, а также вводу аналитической информации через последовательные порты в компьютер ААИИС. Эта группа модулей используется при необходимости сжатия сигналов по уровню, а также функционального преобразования аналитических сигналов, изменяющихся в широком динамическом диапазоне.

Другая группа модулей предназначена для преобразования быстроиз-меняющихся аналитических сигналов, предварительной обработки аналитической информации, а также ее вводу через параллельные порты в компьютер ААИИС. Основное назначение модулей этой группы - предварительная обработка двумерных быстроизменяющихся спектрометрических сигналов.

Описанная ААИИС была введена в опытную эксплуатацию и предназначена для определения содержания трех ключевых компонентов (окиси углерода, окислов азота и углеводородов) в газовой среде в динамическом режиме.

Аналогичный состав имеет и ААИИС автоматизации передвижной экологической лаборатории, расположенной в автомобиле. Система осуществляет одновременную обработку до 10 сигналов, формируемых группой приборов, анализирующих загрязнение воздушной и водной среды, с привязкой получаемых аналитических данных к карте обследуемой местности с помощью спутниковой навигационной системы GPS.

В этом же разделе описана ААИИС, предназначенная для мониторинга загрязнений питьевых и сточных вод на основе обработки результатов гидрохимических измерений и внедренная на ряде предприятий различных отраслей промышленности России. С целью снижения динамической погрешности инерционных гидрохимических датчиков, входящих в состав ААИИС, в ее математическом обеспечении использован алгоритм коррекции аппаратной функции, описанный в главе 4 работы.

ААИИС.

О» we акт

Основные результаты работы

В процессе проведенных исследований получены следующие теоретические и практические результаты:

1. Показано, что материальные затраты на проведение аналитических измерений в различных отраслях промышленности и при проведении научных исследований в последнее время имеют тенденцию значительного увеличения, причем значительную часть стоимости аналитического оборудования составляет стоимость математического обеспечения ААИИС.

2. Показано, что с целью удовлетворения требований унификации ААИИС необходимо их строить на базе многофункциональных средств предварительной обработки аналитической информации, с использованием унифицированного алгоритмического обеспечения.

3. Показано, что для большинства аналитических методов число градаций аналитических сигналов определяется в основном значением относительного стандартного отклонения результата аналитического измерения, а не пределом обнаружения компонента анализируемого вещества. Показано, что этот факт определяет в основном информационную избыточность большинства аналитических методов, что влечет за собой завышение требований к метрологическим характеристикам ААИИС и, соответственно, увеличивает их стоимость.

4. Обоснован логарифмически - равномерный характер априорного закона распределения аналитических сигналов на основании математического моделирования процесса их формирования.

5. На основании анализа частотных спектров аналитических сигналов определены частоты дискретизации в средствах их преобразования и предварительной обработки. Показано, что с целью снижения частот дискретизации и, следовательно, сжатия аналитической информации целесообразно использовать аппроксимацию дискретных значений аналитических сигналов.

6. Показано, что с целью сжатия аналитических сигналов по уровню целесообразно использовать в ААИИС функциональные АЦП поразрядного уравновешивания, формирующие выходной код в формате с плавающей запятой. Предложено с целью упрощения структуры таких АЦП использовать функции процесса уравновешивания, определяющие формирование цифр выходного кода таких преобразователей.

7. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн аппроксимации аналитических сигналов, реализуемых в средствах их

преобразования и предварительной обработки в ААИИС, позво-

> ' ' > ->

■ !Н>

ляющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров с произвольным числом ее значений при использовании как параболических, так и кубических сплайн - функций.

8. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн -аппроксимации, позволяющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров, аппроксимирующих первую или вторую производные аналитического сигнала. Предложено использовать такие алгоритмы при решении задач определения границ аналитических пиков.

9. Разработан метод определения параметров алгоритмов сплайн - аппроксимации двумерных аналитических сигналов на основе критерия наименьшего значения средне - квадратичной погрешности аппроксимации двумерного гармонического сигнала. Этот метод позволил определить коэффициенты весовой функции с ограниченным числом ее значений для алгоритма параболической сплайн - аппроксимации двумерного аналитического сигнала. Показано, что при использовании такого алгоритма достигается заданная точность аппроксимации не только двумерных гармонических сигналов, но и сигналов в виде двумерных Гауссовых пиков.

10. Разработан новый метод разделения совмещенных аналитических пиков на спектрограмме с высоким значением аддитивной помехи на основе определения числовых характеристик законов распределения аналитических сигналов (матожидания, дисперсии, а также третьего и четвертого центрального моментов) с использованием их предварительной сплайн - апппроксимации.

11. Разработан новый метод коррекции аппаратной функции детектора аналитического прибора (в том случае, когда детектор представляет собой апериодическое звено первого или второго порядков) на основе алгоритмов сплайн - аппроксимаций дискретных значений аналитического сигнала, а также его первой и второй производных, позволяющий в десятки раз снизить динамическую погрешность такого детектора. Показано, что такой метод коррекции аналитического сигнала позволяет в несколько раз повысить степень разрешения совмещенных аналитических пиков на спектрограмме.

12. Разработаны структуры устройств предварительной обработки аналитических сигналов с оптимальной и квазиоптимальной шкалами квантования, а также со сплайн - аппроксимацией измеряемого сигнала, отличающиеся простотой и возможностью программирования основных функций преобразования. Показано, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, входящие в состав устройств предварительной обработки аналитических сигналов, могут быть построены с использо-

ванием основных принципов аналога - цифрового преобразования -поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования.

13. Разработаны структуры АЦП, реализующих алгоритм экспоненциального сглаживания сигнала, а также устройств, определяющих экспоненциально сглаженные коэффициенты полиномиальной модели сигнала. Показано, что такие устройства могут быть реализованы на основе узлов стандартных АЦП.

14. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн - аппроксимацией сигналов, используемых для обработки быстроизменяющих-ся аналитических сигналов, а также схемы АЦП, позволяющие определять коэффициенты аппроксимации их дискретных значений с высокой точностью.

15. Проведенный анализ инструментальных погрешностей ряда устройств предварительной обработки аналитической информации показал необходимость использования прецизионных операционных усилителей на общем входе цепей преобразования для ряда фунциональных АЦП. Анализ погрешностей аналоговых устройств, реализующих алгоритмы сплайн - аппроксимации, позволил определить конфигурацию цепей отрицательной обратной связи, снижающих инструментальные погрешности.

16. Разработана двухуровневая структура многофункциональной ААИИС с распределением вычислительных мощностей по модулям нижнего уровня, позволяющая достаточно легко осуществлять их модификацию и перенастройку при изменении задач аналитических измерений.

17. Достоверность научных положений и выводов, приведенных в диссертационной работе, подтверждена теоретическими расчетами и экспериментальными данными, внедрением предложенных методов, алгоритмов, устройств и ААИИС на ряде предприятий различных отраслей промышленности и академических исследовательских институтов

Перечень публикаций, в которых отражено основное содержание диссертации.

1. Ланге П.К., Шафранский И.В. Информационно - измерительные системы для обработки хроматографической информации. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно - измерительные приборы. ЦНИИТЭНЕФТЕХИМ. М. 1974. - 18с.

2. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Применение ЦВМ в системах автоматизации хроматографического анализа. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно - измерительные приборы. ЦНИИТЭНЕФТЕХИМ. М, 1979. - 15 с.

3. Ланге П.К., Куликовский Л.Ф., Лихтциндер М.Я., Кацюба O.A. Экспоненциальное устройство переработки информации, реализующее степенной ряд. Ж-л "Автометрия" №3, 1969, с. 61-65.

4. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я., Кацюба O.A. Экспоненциальный степенной функциональный преобразователь. Ж-л "Измерительная техника" №3,1969, с. 16-18.

5. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я. Функциональное устройство, реализующее степенной ряд. A.c. №251257, Б.и. № 27,1969г.

6. Ланге П.К., Тюмиков Д.К. Устройство, определяющее корреляционную функцию. A.c. №388273, Б.и. №28, 1973.

7. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М. №1,1974. -с. 14-17.

8. Ланге П.К., Шафранский И.В. Экспоненциальный алгоритм автоматического вычисления площади хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М. №4, 1974. -с.23-26.

9. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методы определения несимметрии хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М. №6,1974. -с.9-11.

10. Ланге П.К., Шафранский И.В. Автоматическое измерение несимметрии хроматографического пика. Межвузовский сборник научных трудов "Информационно - измерительные системы и их элементы". Куйбышев, 1974.-с. 44-49.

11. Ланге П.К., Евлов Е.Ю. Устройство переработки информации для анализа состава многокомпонентных смесей. Сборник "Техническая кибернетика". Куйбышев, 1974.-С.24-30.

12. Ланге П.К., Антонов H.H. Волик В.Г. Кацюба O.A. Устройство переработки информации для оперативного учета нефти. Метрологические исследования в области измерения расхода и количества ве-

ществ. Труды метрологических институтов СССР. Выпуск 149(209). Из-во стандартов. М. 1974,- с.152-159.

13. Ланге П.К., Петров П.В. Тройников В.А. О методах построения разомкнутых четырехквадрантных множительно - делительных устройств время - импульсного типа. Межвузовский сборник научных трудов "Вычислительная техника". Пенза, 1974. - с. 134-140.

14. Ланге П.К., Шафранский И.В. Математическое описание несимметричных хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1975. №6- с. 13-16.

15. Ланге П.К. Исследование нелинейных импульсных систем с широтной модуляцией импульсов методом гармонической линеаризации. Ж-л "Известия ВУЗов", серия "Электромеханика". №2, 1975. - с. 198202.

16. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1975. №7. - с. 17-20.

17. Ланге П.К., Зимин Г.П. Автоматизированная обработка данных в дифференциальном термическом анализе (ДТА). Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1976. №3. - с. 8-11.

18. Ланге П.К., Горбков А.Г., Сайфуллин Р.Т., Голицын В.Н., Хижняк А.Ф. Вычислительное устройство. - A.c. №532106, Б.и. №38, 1976.

19. Ланге П.К. Исследование логарифмирующего аналого - цифрового преобразователя хроматографической информации. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1976. №10. - с. 12-16.

20. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для определения площади хро-матографического пика. - A.c. №544975, Б.и. №4,1977.

21. Ланге П.К., Горбков А.Г. Исследование одного алгоритма работы измерительного запоминающего преобразователя с кусочно - параболической аппроксимацией. Ж-л "Известия ВУЗов". Серия "Приборостроение". №3, 1977. - с. 21-25.

22. Ланге П.К., Горбков А.Г. Исследование алгоритма работы следящего аналого - цифрового запоминающего преобразователя с кусочно -параболической аппроксимацией. Межвузовский сб. научных трудов "Устройства и системы автоматизированной обработки информации". Пенза, 1977.-с 152-156.

23. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Разделение совмещенных хроматографических пиков на ЭВМ с применением математических моделей. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Казань. 1978.-с. 222-231.

24. Ланге П.К., Горбков А.Г. Метод воспроизведения хроматографи-ческих пиков при метрологической аттестации средств обработки хроматографической информации. Ж-л Метрология. №8, 1978. - с. 15-18.

25. Ланге П.К. Пришиты метрологической аттестации устройств обработки хроматографической информации. Ж-л "Метрология". №10. 1978.-с. 10-13.

26. Ланге П.К. Горбков А.Г., Афанасенко А.И. Кусочно - квадратичный аппроксиматор. - A.c. № 638979, Б.и.№47, 1978.

27. Ланге П.К., Горбков А.Г., Качеев А.М. Аналого - дискретное функциональное устройство. - A.c. № 650226, Б.и. №8, 1979.

28. Ланге П.К., Горбков А.М. Аналого - цифровой преобразователь. -A.c. № 669483, Б.и. № 23, от 25.06.79.

29. Ланге П.К., Горбков А.М. Аналого - цифровой сглаживающий преобразователь. - A.c. № 668085, Б.и. № 22, от 15.06.79.

30. Ланге П.К., Горбков А.Г., Шафранский И.В. Влияние времени регистрации хроматографического пика на его форму. Сборник "Процессы разделения в аналитических и препаративных колонках". НИФХИ им. Карпова. М., 1980. - с. 58-62.

31. Ланге П.К., Горбков А.Г. Методы построения осциллографических систем со сплайн - аппроксимацией. Ж-л "Метрология". № 10,

1980.-с. 14-17.

32. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для отображения информации на экране электронно - лучевой трубки. - A.c. № 748462. Б.и. №26 от 15.07.80.

33. Ланге П.К., Горбков А.Г. Экстраполятор п - го порядка. - A.c. № 744641. Б.и. №24 от 30.06.80.

34. Ланге П.К., Тройников В.А. Алгоритм обработки статистической информации при автоматизации процесса градуировки рабочих эталонов расхода жидкости. Ж-л "Измерительная техника". № 12,

1981.-с. 28-30.

35. Ланге П.К., Горбков А.Г. Построение математической модели хроматографического пика при аддитивности влияния процессов диффузии и сорбции. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Вып. 6. Казань. 1982. - с. 233-239.

36. Ланге П.К., Горбков А.Г. Дифференцирующее сглаживающее устройство. - A.c. № 920757. Б.и. № 14 от 15.05.82.

37. Ланге П.К., Горбков А.Г. Цифровой измеритель скорости изменения физических параметров. - A.c. №957426. Б.и. № 33 от 07.09.82.

38. Ланге П.К., Шафранский И.В. Метод компенсации нелинейного дрейфа базовой линии хроматограммы. Ж-л "Заводская лаборатория". №5. 1983.-с. 17-19.

39. Ланге П.К., Куликовский К.Л., Тихонов B.C. Основы построения функционально - параметрического ряда средств обработки аналитической информации. Сборник "Измерения. Контроль. Автоматизация" М. ЦНИИТЭИП. №2. 1983. - с. 23-31.

40. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения параметров симметричных импульсов. - A.c. № 1078345. Б.и. № 9 от 07.03.84.

41. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения границ аналитического пика. - A.c. № 1084822. Б.и. № 13 от 07.04.84.

42. Ланге П.К., Зайкин В.И., Захаров A.C., Зюбанов Р.П. Хромато-графический анализатор. - A.c. № 1076826. Б.и. № 8 от 28.02.84.

43. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л. Устройство для регистрации хроматограмм. - A.c. № 10992279. Б.и. № 23 от 23.06.84.

44. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Кусочно - квадратичный аппроксиматор. - A.c. № 1091187. Б.и. № 17 от 07.05.84.

45. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л., Зайкин В.И. Способ хроматографического анализа. - A.c. № 1160299. Б.и. №21 от 07.06.85.

46. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. - А.с.№ 1327660. Приоритет 06.09.85. ДСП.

47. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматизированная система обработки результатов хроматографического анализа состава газовой смеси. Сборник "Хроматографический анализ углеводородов и их производных". Куйбышев. 1985.-е. 96-98.

48. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В., Вайнпггейн М.И. Средства автоматизации жидкостных хроматографов серии "ОХ-ТА-А". Сборник "Аппаратура и методы инструментальной жидкостной хроматографии в научных исследованиях". Киев. 1987. -с. 152-157.

49. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Краузе И.М. Устройство для газо-хроматографического анализа. A.c. № 1316001. Б.и. .№ 21 от 07.06.87.

50. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А., Холодный Б.П. Устройство для регистрации хроматограмм. A.c. № 1509727. Б.и. № 35 от 23.09.89.

51. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. - A.c. № 1509624. Б.и. № 35 от 23.09.89.

52. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Устройство для формирования строчной развертки электронно - лучевой трубки. - A.c. № 1492379. Б.и. № 25 от 07.07.89.

53. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А. Устройство для приготовления газовых смесей. - A.c. № 1615610. Б.и. №47 от 23.12.90.

54. Lange P., Tatarenko E., Melnikov E. Portable hydrochemical analyser. Proceedings of the Technical conference on 2-d Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'92". Bulgaria, Varna, 1992,- pp. 56-59.

55. Lange P., Tatarenko E., Melnikov E. Yacht laboratory for ecological monitoring of environment's pollution. Proceedings of the Technical conference on 2-d Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'92". Bulgaria, Varna, 1992.-pp. 59-61.

56. Ланге П.К., Паслов B.H. Компьютерные системы обработки аналитической информации для мобильных систем экологического мониторинга. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 07.04.92 №1187-В92. -25с.

57. Ланге П.К., Паслов В.Н. Информационные характеристики аналитических сигналов в системах экологического контроля загрязнений окружающей среды. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 25.08. 92 №2687-В92. - 12с.

58. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Буланова А.С. Способ хроматогра-фического анализа сложных смесей органических соединений. -А.с. 1744646. Б.и. №24 от 30.06.92

59. Ланге П.К., Вигдергауз М.С. Хроматография как спектральный метод исследования. Журнал физ. химии. - 1993. Том 67, №4, с. 815.

60. Ланге П.К., Куликовский К.Л. Автоматизированная система экологического мониторинга Самарской области. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздовление окружающей среды" Казань, 1994. - с. 56-57.

61. Ланге П.К. Средства обработки аналитической информации в системе экологического мониторинга. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994.-е. 57-58.

62. Ланге П.К. Передвижная лаборатория на базе а/м КАМАЗ для экологической безопасности. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994.-е. 58-59

63. Lange P., Lafer R. A unique cruising yacht with a submarine for oceanological, gydrological, archaelogical research and scientific tourism. Proceedings of the 3-d Technical conference on Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'94". Bulgaria, Varna, 1994.- pp. 36-42.

64. Ланге П.К., Тройников B.A. Интерфейс сопряжения хроматогра-фической аппаратуры с персональным компьютером. Труды XI Всероссийской конференции по газовой хроматографии. Самара, 1995.-с. 48-49.

65. Lange P., Lafer R. Submersible Vessels and Structures for Ecological Monitoring, Scientific Research, Resque and Technical Underwater Works. Proceedings of the 4-th Technical conference on Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'97". Bulgaria, Varna, 1997.- pp. 43-47.

66. Ланге П.К., Малахов А.Ю. Микропроцессорные средства для измерения больших расходов газов и жидкостей. Самара, 1998. Деп. в ВИНИТИ 16.01.98 №98-В98. - 9с.

67. Ланге П.К., Куликовский К.Л. Автоматизированная система мониторинга окружающей среды Самарской области. Труды Международной конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем". - Пенза, 1998г.-с.318-322.

68. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Использование сплайн - аппроксимации в задаче коррекции динамической погрешности инерционного датчика с апериодической переходной функцией. Тематический сборник научных трудов "Информационно - измерительные и управляющие системы". Поволжский региональный научно - технический центр Метрологической академии РФ. Вып.6., Самара, 1998г. -с.43-48.

69. Ланге П.К., Мешалкин A.B. Сопряжение аналитических приборов с компьютером. Труды 6-й Всероссийской конференции "Состояние и проблемы измерений". Москва, 1999. - с. 159-161.

70. Ланге П.К., Васильчук A.B. Сжатие данных в инфомационных сетях диагностических комплексов. Сборник трудов ученых Поволжья "Информатика. Радиотехника. Связь." - Вып. №4.- Самара,-1999г.- с.42-44.

71. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Коррекция динамической погрешности инерционного датчика температуры на базе сплайн - аппроксимации сигнала. Тематический сборник научных трудов Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ "Информационно- измерительные и управляющие системы". Выпуск 10,2001г. - С.33-38.

72. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Исследование частотных характеристик сплайн - аппроксимативного алгоритма коррекции динамической погрешности измерительных преобразователей. Сборник "Современные информационно - управляющие системы газотранспортного предприятия". Вып.З. - М.: Из-во Российской инженерной академии, 2001. -с.58-72.

73. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Аппроксимативные методы коррекции динамической погрешности. Журнал "Датчики и системы". - 2001, №12, с.10-12.

74. Lange P., Karpova N. Correction of a dynamic error of hydrological in-ertial gauges that used at ocean sounding. - Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002.- pp. 53-57.

75. Lange P., Melnikov E. Using of neurons networks in devices for the hydrochemical control of seawater pollution. - Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002,- pp. 57-61.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03 (протокол №6 от 14 мая 2003 г.)

Заказ № 1366. Тираж 100 экз.

Отпечатано с готовых оригинал - макетов в типографии СамГТУ. 443100 г.Самара, ул.Молодогвардейская, 244

ИЯ2. i114 31 2

Введение.

1 Классификация и анализ методов аналитических измерений

1.1 Методы хроматографических измерений.

1.2 Методы спектральных измерений.

1.3 Методы измерений теплофизических характеристик . 32 1.4. Методы электрохимических измерений.

Основные результаты.

2 Анализ информационных характеристик сигналов при аналитических измерениях

2.1 Информационные характеристики аналитических сигналов при хроматографических и спектрометрических измерениях.

2.2 Информационные характеристики аналитических сигналов при рентгеноструктурном анализе.

2.3 Математические модели аналитических сигналов.

2.4 Частотные свойства аналитических сигналов.

2.5 Снижение объема избыточной информации в автоматизированных аналитических информационно - измерительных системах (ААИИС).

Основные результаты.

3 Алгоритмическое обеспечение средств предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС

3.1. Алгоритмы функционального преобразования аналитических сигналов.

3.2 Алгоритмы сплайн - аппроксимации аналитических сигналов и их метрологические характеристики.

3.2.1 Алгоритмы параболической сплайн - аппрокси мации аналитических сигналов.

3.2.2 Алгоритмы кубической сплайн - аппроксимации аналитических сигналов.

3.2.3 Алгоритмы сплайн - аппроксимации аналитических сигналов с несимметричной весовой функцией

3.2.4 Алгоритмы сплайн - аппроксимации двумерного аналитического сигнала. 3.2.5 Алгоритмы сплайн - аппроксимации производных аналитических сигналов

3.3. Алгоритмы сглаживающего преобразования аналитических сигналов.

Основные результаты.

4 Алгоритмическое обеспечение для обработки аналитической информации в ААИИС

4.1. Сравнительный анализ алгоритмического обеспечения ААИИС.

4.2. Алгоритмы разделения аналитических пиков с использованием обостряющего преобразования.

4.3. Алгоритмы коррекции аппаратной функции аналитического прибора.

4.4. Алгоритмы моментного анализа аналитических сигналов.

Основные результаты.

5 Практическая реализация ААИИС

5.1 Общая структурная схема ААИИС.

95 96'

5.2 Структуры устройств для преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки.

5.2.1 Структуры АЦП со сжатием диапазона измерения сигнала.

5.2.2 Структуры функциональных аналоге - цифровые преобразователей аналитических сигналов.

5.2.3 Структуры устройств со сплайн - аппроксимацией аналитических сигналов.

5.2.4. Структуры устройств со сглаживанием аналитического сигнала.

5.2.5 Структуры микропроцессорных устройств предварительной обработки аналитических сигналов.

5.3. Схемы устройств предварительной обработки информации в ААИИС.

5.4 Анализ инструментальных погрешностей устройств предварительной обработки аналитических сигналов

5.5. Практическая реализация ААИИС и их элементов

Основные результаты.

В настоящее время в различных отраслях промышленности совершенствование технологических процессов становится возможным при использовании быстрых и точных методов и средств непрерывного анализа состава и свойств газообразных, жидких и твердых веществ.

Возрастающие требования к качеству исходных материалов и готовой продукции, совершенствование и разработка новых технологических процессов и связанные с этим задачи управления этими процессами, повышение требований к охране окружающей среды требуют дальнейшего совершенствования автоматизированных аналитических информационно - измерительных систем (ААИИС), предназначенных для решения задач контроля состава и свойств веществ.

В таких ААИИС используются разнообразные аналитические методы, наиболее распространенными из которых являются спектрометрия, хроматография, гидрохимические и термические методы анализа.

В частности, при проведении научных исследований в области химии, биологии, медицины, фармакологии 40% всех методов анализа веществ составляют спектрометрические, 30% - хроматографические, 10% - гидрохимические, 10% - термические, а 10% составляет группа из 15 других аналитических методов.

Особенно актуальной в последнее время становится проблема оперативного контроля загрязнения окружающей среды.

В воздушном и водном бассейнах типичного большого города, имеющего нефтехимическую, металлургическую, электротехническую, нефтеперерабатывающую промышленности, электрохимические производства на многих предприятиях, содержится более 1900 органических соединений, около 30 неорганических соединений и тяжелых металлов, токсичных по своему воздействию на организм [2,4,7].

По данным Американского химического общества на 1993 г. зарегистрировано 6 млн. химических веществ, причем синтетические соединения составляют более 90% этого количества. Ежедневно регистрируется около 600 химических веществ, из них около 100 являются вновь открытыми [1].

Число наиболее широко используемых химических веществ в промышленности в 1993г. составляло 60.70 тыс., 90% этого объема составляло 3 тыс. соединений [3].

Цифры такого же порядка характеризуют и ситуацию наших дней.

Следует отметить, что одно и то же загрязняющее вещество в окружающей среде может находиться в разнообразных состояниях. Например, тяжелые металлы (Cd, Pb и др.) присутствуют в воде в виде ионов, неорганических и органических соединений, металла, адсорбированного на твердых примесях или осажденного в виде покрытия, в виде включений в кристаллические структуры, или твердые биоматериалы. Токсичность этих видов веществ может сильно различаться.

В настоящее время в нашей стране известны предельно допустимые концентрации (ПДК) примерно одной трети загрязнителей окружающей среды и лишь они, как правило, контролируются. Количество соединений, периодически контролируемых научными учреждениями страны, не превышает 20.30 для водной среды, 7. 10 для воздушной среды (атмосферы) и 40.50 для воздушной среды рабочей зоны [2].

Всего же в стране установлено около 800 ПДК различных загрязнителей воздушного бассейна жилой зоны и около 1200 ПДК загрязнителей воздуха рабочей зоны.

Эти цифры не согласуются с общим числом около 3000 соединений, используемых в настоящее время в крупнотоннажных химических и нефтехимических производствах, а также с более чем 20000 соединений, используемых в мелкотоннажных производствах (парфюмерия, фармакология, биотехнология и т.д.).

Необходимо учитывать также, что ежегодно в промышленность внедряется около 1000 новых соединений, а ПДК определяются примерно для 100 веществ [4,5].

Контроль большинства загрязнителей окружающей среды по осуществляется в настоящее время нерегулярно, информация о загрязнениях формируется с большим запаздыванием, достигающим нескольких дней.

В связи с этим необходимо решать задачу создания автоматизированных систем оперативного экологического мониторинга загрязнения окружающей среды.

Возрастающие требования к качеству исходных материалов и готовой продукции, совершенствование и разработка новых технологических процессов и связанные с этим задачи контроля и управления этими процессами, ужесточение требований к охране окружающей среды требуют дальнейшего совершенствования автоматизированных аналитических информационно — измерительных систем (ААИИС), используемых для решения задач контроля состава и свойств веществ.

Повышение метрологических характеристик существующих ААИИС, а также создание новых систем, реализующих более совершенные аналитические методы, связано с увеличением объемов и скорости обработки аналитической измерительной информации.

Использование стандартных методов построения ААИИС при необходимости обработки все большего количества измерительной информации, что характерно для современного уровня приборостроения, приводит к использованию все более сложных и дорогостоящих средств микропроцессорной и измерительной техники.

В связи с этим очевидной становится необходимость разработки автоматизированных средств для создания системы оперативного экологического контроля параметров окружающей среды.

На рис.1 показан рост объема потребления различных видов аналитических приборов в США за период с 1992 по 1998 гг. [8,13,14]. Следует отметить, что капиталовложения в аналитическое приборостроение представляются иностранным фирмам весьма выгодными, поэтому на научно- исследовательские и опытно - конструкторские работы в данной области затрачивается 8 - 10% средств от объема продажи. В 1996 г. в США аналитическое приборостроение составляло около 50% объема всего приборостроения, причем 25% выпущенных аналитических приборов было экспортировано [13,14].

1S91

1S34 19Э7

2000

Термоанализаторы

5Э рН-метры

Рентеноанзли-заторы и масс-спектрометры

Е Хроматографы

Спектрофотометры

Рисунок.1. - Динамика развития аналитического приборостроения в США.

ААИИС предназначены для накопления получаемой от аналитических приборов измерительной информации, ее переработки с целью определения информативных параметров, выдаче результатов обработки оператору или передаче по стандартным каналам связи, а также управления работой аналитического прибора.

Повышение требований к аналитическим комплексам в плане повышения чувствительности, снижения времени аналитического измерения, расширения перечня определяемых компонентов определяет в настоящее время тенденцию к усложнению ААИИС, ее удорожанию, в первую очередь за счет используемого в таких средствах математического обеспечения.

В связи с этим весьма заметна тенденция к повышению доли стоимости ААИИС в цене аналитического прибора, и эта доля доходит до 30 - 60% [5,6,15].

Использование стандартных методов построения ААИИС при необходимости обработки все большего количества измерительной информации, что характерно для современного уровня приборостроения, приводит к необходимости использования все более сложных компьютерных средств и средств измерительной техники. Это видно из рассмотрения тенденции [9-12] изменения за последние годы долей измерительного оборудования, используемого в аналитическом приборостроении и обладающего повышенными характеристиками (рис.2).

Рисунок 2. - Тенденции изменения потребности в высокопроизводительной информационно - измерительной технике:

1 - системы с производительностью > 1000 изм./сек.;

2 - системы с разреш. способностью >18 бит;

3 - системы с погрешностью < 0,1 %;

4 - системы с измерением на больших расстояниях (телеизмерения).

5 - системы с компьютерной обработкой измерительной информации и управ лением процессом измерений.

Использование высокопроизводительного измерительного и компьютерного оборудования сопровождается существенным увеличением стоимости аналитической техники, характеризуемой [9,10] соответствующей тенденцией развития мирового рынка измерительной техники, используемой в аналитическом приборостроении (рис.3).

За последние 5 лет объем этого рынка увеличился на 70%. Учитывая то обстоятельство, что за этот же период парк аналитических приборов увеличился примерно на 50% [9], можно сделать вывод, что значительная часть прироста объема рынка обусловлена тенденцией увеличения доли сложных и дорогостоящих средств электроники, компьютерной и измерительной техники. млрд DM

1989 1994 1999 годы

Рисунок 3. - Тенденции развития мирового рынка аналитической электроники и из мерительной техники

1989 1994 1999 годы

Рисунок 4. - Тенденция изменения удельного веса электроники и информационно -измерительной техники в общей стоимости аналитического прибора

Это подтверждается тенденцией увеличения доли таких средств в общей стоимости аналитических комплексов [6,9,10,16], изображенной на рис.4.

Существенную часть этих средств составляет стоимость аппаратной части средств переработки измерительной информации, а также его математического обеспечения, доля которого доходит до 50% всех затрат на аналитические комплексы [11,12].

Однако используемые для этой цели в настоящее время информационно -измерительные системы (ИИС) уже не удовлетворяют современным требованиям скорости обработки измерительной информации, ее объемов, а также достоверности результатов обработки.

Современные компьютерные средства, использующиеся в аналитических лабораториях, позволяют производить одновременную обработку лишь нескольких аналитических сигналов (а не нескольких десятков, что в настоящее время является необходимым), что значительно увеличивает длительность циклов проведения аналитического эксперимента.

Так, например, ИИС, используемые в комплексах диагностики экологических параметров автомобильных двигателей, позволяют контролировать одновременно от 1 до 3 токсичных компонентов отработавших газов. При необходимости контроля большего числа компонентов, а также расширении динамического диапазона измеряемых параметров (концентраций токсичных компонентов в отработавшем газе), что соответствует вводимым в ближайшее время международным стандартам ЕВРО-3 и ЕВРО-4, в существующих диагностических комплексах требуется существенное расширение объема дорогостоящего аналитического оборудования и его перенастройка, а также систематическое проведение длительной дорогостоящей градуировки его характеристик с привлечением высококвалифицированного персонала.

Кроме того, в ближайшем времени потребуется создание компактных бортовых автомобильных систем, позволяющих проводить оперативный многокомпонентный анализ отработавших газов в реальном темпе времени с целью оптимизации работы автомобильного двигателя. Средства переработки измерительной информации, входящие в состав таких систем, должны обладать сравнительно низкой стоимостью по отношению к стоимости всего автомобиля, но тем не менее обрабатывать значительные потоки измерительных данных.

В настоящее время в промышленности, а также при проведении научных исследований начали использоваться комбинированные методы анализа, например, хромато - спектрометрия, при реализации которых необходимо обрабатывать двумерные аналитические сигналы, а также методы ускоренного анализа - скоростная хроматография, спектрометрия, ускоренный термический анализ.

Это подтверждается, в частности, наукометрическим анализом публикаций, посвященным таким комбинированным методам анализа, как газовая и жидкостная хромато - масс - спектрометрия в ведущем журнале по аналитической химии Analytical Chemistry [8] (Рис.5).

2000

Рисунок 5. - Рост числа публикаций в журнале Analytical Chemistry по методам газовой хроматографии - масс спектрометрии (GC - MS) и жидкостной хроматографии - масс - спектрометрии (LC - MS)

Реализация таких методов требует обработки в реальном времени больших объемов измерительной информации, и с такими задачами в существующих системах справляются лишь дорогостоящие микропроцессорные и компьютерные средства с использованием математического обеспечения, специально разработанного для конкретных аналитических задач.

Отсутствие единого подхода к построению аппаратного и математического обеспечения средств обработки аналитической информации в ААИИС, реализующих разнородные аналитические методы (хроматографические, спектрометрические, гидрохимические и т.д.) приводит к удорожанию таких средств, а также к увеличению сроков разработки их математического обеспечения.

В связи с этим актуальной является задача разработки многоуровневых ААИИС с использованием устройств, реализующих базовый набор методов предварительной обработки измерительной информации, характерных для большинства задач аналитических исследований, построения входящих в состав ААИИС унифицированных рядов средств предварительной обработки аналитической информации и модулей математического обеспечения, обладающих способностью быстрой перенастройки, и используемых в различных средствах аналитических измерений.

Цель работы: разработка унифицированных методов и быстродействующих средств обработки информации для ААИИС широкого применения в различных отраслях промышленности, проведения научных исследований, а также в охране окружающей среды.

При этом решаются следующие задачи:

- анализ аналитических сигналов и их информационных характеристик;

- разработка и исследование методов предварительной обработки измерительной информации в ААИИС;

- синтез структур многофункциональных средств предварительной обработки аналитической измерительной информации;

- исследование методических и аппаратных погрешностей разработанных средств предварительной обработки измерительной информации;

- разработка оригинальной схемотехники средств предварительной обработки информации в ААИИС, схемотехническая реализация разработанных систем на базе современных комплектующих электронной и микропроцессорной техники.

Научная новизна. Сформулирована и решена задача создания теории и практики построения ААИИС на базе многофункциональных модулей, реализующих базовый набор методов предварительной обработки аналитической измерительной информации.

В частности:

- определен базовый перечень задач обработки аналитической информации на основании классификации и анализа методов аналитических измерений, определены требования к обработке аналитической информации в ААИИС, определены направления создания аппаратных средств и программного обеспечения этих систем;

- впервые определен априорный закон распределения уровней аналитических сигналов в ААИИС, а также получено экспериментальное подтверждение теоретических выводов;

- разработаны оптимальные и квазиоптимальные законы квантования в многофункциональных устройствах предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС с целью сжатия измерительной информации по уровню;

- предложены эффективные алгоритмы сжатия во временной области аналитических сигналов, используемых в средствах их обработки на основе сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

- предложены эффективные алгоритмы сжатия двумерных аналитических сигналов на основе их сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

- разработан новый метод определения коэффициентов сплайн - аппроксимации аналитического сигнала при произвольном числе точек весовой функции цифрового аппроксимирующего сплайн - фильтра;

- разработаны алгоритмы коррекции динамической погрешности инерционных измерительных преобразователей, используемых в ААИИС и формирующих аналитические измерительные сигналы;

- разработаны унифицированные многофункциональные аналого -цифровые устройства преобразования и предварительной обработки аналитических измерительных сигналов.

Практическая ценность. Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили создать методики проектирования многофункциональных ААИИС, предназначенных для различных технических отраслей и использующих такие аналитические методы, как хроматография, спектрометрия, гидрохимические и термические методы, рентгеноструктур-ный анализ.

Использование полученных в работе информационных характеристик аналитических сигналов и предложенных методов их аппроксимаций позволило создать научную базу для проектирования аналого - цифровых устройств предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС, обеспечивающих сжатие аналитической информации по уровню и во временной области, расширить диапазоны преобразования аналитических сигналов и тем самым увеличить объемы и скорость обработки этой информации, повысить метрологические характеристики ААИИС.

Применение предложенных методов обработки аналитической информации с повышением степени разделения аналитических пиков позволяет осуществлять обработку в ААИИС спектрограмм с высоким уровнем аддитивных шумов, что снижает порог чувствительности аналитических систем.

Эффективность разработанных многофункциональных ААИИС превышает эффективность существующих отечественных и зарубежных технических средств.

Реализация результатов. Представленные в работе исследования реализованы в ААИИС, разработанных и внедренных на п/я М-5912, п/я А-7141, Самарском Госуниверситете, п/я Г-4213, Казанском филиале ВНИИ ФТРИ, СПКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань), институте аналитического приборостроения (г.Ленинград), в Госкомитете по охране окружающей среды Самарской области, на Волжской ГЭС им. В.И.Ленина, на АО АвтоВАЗ, в ООО "Самаратрансгаз", а также в учебных процессах на кафедрах "Информационно - измерительная техника" и "Общая химия" Самарского государственного технического университета.

Основные результаты диссертационной работы внедрены при создании:

- устройства переработки информации для автоматизации процесса обезвоживания нефти, внедренного в СПКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань);

- устройства для измерения скорости параметров, внедренного в ГСКБ

СКА (г.Ленинград); • - системы для контроля погрешностей рабочих эталонов, внедренной в КФ ВНИИ ФТРИ (г.Казань);

- системы для автоматизации процесса поверки рабочих эталонов, внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмического и метрологического обеспечения системы обработки хроматограмм А 329-24, внедренной в п/я А-7141;

- системы для автоматизации процесса поверки средств измерения расхода, внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмов непараметрического преобразования хроматографической информации, внедренных в ДОКБА (г.Дзержинск Горьковской обл.);

- методов и средств для обработки аналитической информации, внедренных п/я М-5912;

- измерительного преобразователя ультразвукового расходомера, внедренного в КФ ВНИИФТРИ (г.Казань); алгоритмического и программного обеспечения для обработки аналитической информации, внедренных в институте аналитического приборостроения АН СССР (г.Ленинград); автоматизированной системы анализа газовых смесей, внедренной на п/яГ-4213; устройства автоматизации жидкостного хроматографа, внедренных в п/яМ-5912; автоматизированной системы хроматографического анализа, внедренной в Самарском Госуниверситете; приборного и программного обеспечения комплекса стендовых испытаний автомобильных двигателей, внедренных в ООО "Конверсия -Лада - Сервис" (г.Самара); информационно - измерительной системы для обработки термосигналов в комплексе контроля состояния силовых агрегатов, внедренной на Волжской ГЭС им. В.И.Ленина; математического обеспечения для моделирования процессов загрязнения окружающей среды на территории Самарской области, внедренного Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области; программного обеспечения геоинформационной системы атласа электронных карт Самарской области, внедренной в Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области; информационно — измерительных систем для гидрохимического контроля питьевых и сточных вод, внедренных в ООО "Самаратрансгаз" и АО "АВТОВАЗ"; в лекционном курсе по дисциплине "Электронные устройства в приборостроении", "Теория, расчет и проектирование приборов и систем", "Схемотехника" для студентов специальности 19.09.00 "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета.

Оригинальность разработок подтверждается 25 авторскими свидетельствами на изобретения.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на:

- межвузовской научно- технической конференции (Пенза, 1967г.);

- научно — технической конференции "Электронные измерительные приборы с коммутационно - модуляционными преобразователями" (Киев, 1969г.);

- II Всесоюзном симпозиуме "Проблемы создания преобразователей формы информации" (Киев, 1973г.);

- IV Всесоюзной научно - технической конференции "Кибернетические методы в теории и практике измерений" (Ленинград, 1974г.);

- Всесоюзной конференции "Проблема создания автоматизированных систем управления процессами разработки и эксплуатации нефтяных месторождений" (Казань, 1974г.);

- Всесоюзной конференции "Развитие системы метрологического обеспечения измерения расхода и количества веществ" (Казань, 1975г.);

- Всесоюзной школе - семинаре "Промышленные хроматографы в контроле технологических процессов на предприятиях нефтехимии" (Сумгаит, 1975г.);

- Всесоюзной конференции "Хроматография — автоматизация — 77" (Горький, 1977г.);

- Всесоюзной конференции по применению хроматографии в нефтехимии и нефтепереработке (Уфа, 1977г.);

- Всесоюзном научно - техническом совещании по применению газовых хроматографов в народном хозяйстве (Челябинск, 1977г.);

- II Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы и автоматизация измерений" (Тарту, 1979г.);

- Всесоюзной конференции "Расходометрия - 79" (Казань, 1979г.);

- Всесоюзной конференции "ИИС - 79" (Ленинград, 1979г.);

- IV Всесоюзном симпозиуме "Проблемы создания преобразователей формы информации" (Киев, 1980г.);

- II Всесоюзной конференции по автоматизации анализа химического состава вещества (Москва, 1980г.);

- Всесоюзной конференции "ИИС -81" (Львов, 1981 г.);

- III Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы, автоматизация измерений" (Ташкент, 1981г.);

- Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Нальчик, 1982г.);

- Всесоюзной научно — технической конференции "ИИС - 83" (Куйбышев, 1983г.);

- III Всесоюзном симпозиуме по молекулярно - жидкостной хроматографии (Рига, 1984г.);

- Всесоюзной конференции "Надежность и долговечность машин и приборов" (Куйбышев, 1984г.);

- Всесоюзной конференции "Математические методы и ЭВМ в аналитической химии" (Москва, 1986г.);

- IX Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Куйбышев,

1987г.);

- Международном совещании "Метрология в хроматографии" (Сигнахи, Грузия, 1990г.);

- X Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Казань,

1991г.);

- II Всесоюзной конференции "Математические методы и ЭВМ в аналитической химии" (Москва, 1991г.);

- Сессии Научного Совета АН СССР по аналитической химии (Дагомыс,

1991г.);

- 2-й международной конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 92" (Болгария, Варна, 1992г.); международном конгрессе "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" (Казань, 1994г.);

3-й международной конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 94" (Болгария, Варна, 1994г.);

XI Всероссийской конференции по газовой хроматографии (Самара, 1995г.); республиканской научно - технической конференции "Теория цепей и сигналов" (г. Геленджик, 1996г); межотраслевой научно - технической конференции "Автоматизированные информационные системы при строительстве и эксплуатации сооружений и объектов жизнеобеспечения" (г. Самара, 1996г);

4-й международной технической конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 97" (Болгария, Варна, 1997г.); межотраслевой научно - технической конференции "Исследования в области архитектуры, строительства и охраны окружающей среды" (г.Самара, 1998г.); международной конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем" (г.Пенза, 1998г.); научно - технической конференции "Измерительные преобразователи и информационные технологии" (г.Уфа, 1999г.); научно - технической конференции "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" (г.Пенза, 1999г.); международной конференции "Надежность и качество в промышленности, энергетике и на транспорте" (г.Самара, 1999г.); 6-й Всероссийской конференции "Состояние и проблемы измерений" (г.Москва, 1999г.);

6-й международной технической конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 2002" (Болгария, Варна, 2002г.);

- на заседаниях Научного Совета Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ;

- на научно - технических семинарах кафедры "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета и кафедры "Аналитическая химия и хроматография" Самарского государственного университета;

- на семинарах по теории и практике хроматографии Поволжского отделения по хроматографии РАН.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с:

- программой работ отраслевой научно — исследовательской лаборатории ОНИЛ-11 Минприбора СССР в 1981.1989 г.г. по созданию унифицированных средств обработки аналитической информации;

- экологической программой Самарской области "Организация мониторинга природной среды" в 1997.2000 г.г.;

- программой работ по плану Госкомэкологии России на 1998. .2000 г.г. "Создание региональной автоматизированной системы экологического мониторинга Самарской области";

- региональной научно - технической программой "Стабилизация промышленности Самарской области на базе развития автомобильной промышленности в 1996.2000 г.г.".

Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 80 публикациях, в том числе в 2 брошюрах и 25 авторских свидетельствах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, приложения, библиографического перечня. Работа содержит 328 с. машинописного текста, 10 таблиц, 119 иллюстраций, 19 с. приложений и 20 с. библиографического списка из 225 наименований.

Основные результаты.

1. Разработана двухуровневая структура многофункциональной ААИИС, позволяющей решать широкий класс задач обработки измерительной информации при автоматизации аналитических измерений. Показано, что с целью расширения возможностей такой системы на ее нижнем уровне целесообразно располагать многофункциональные модули преобразования и предварительной обработки аналитических сигналов.

2. Разработаны структуры новых устройств предварительной обработки информации ААИИС с оптимальной и квазиоптимальной шкалами квантования, а также со сплайн -аппроксимацией аналитического сигнала, отличающиеся простотой и возможностью программирования основных функций преобразования.

3. Показано, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП могут быть построены с использованием основных принципов аналого -цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования. Предложено в схемах быстродействующих функциональных АЦП использовать микропроцессорные схемы управления с зашитыми в них табличными функциями, что позволяет достаточно просто осуществлять их программирование.

4.' Предложено использовать для линеаризации характеристик измерительных преобразователей аналитических приборов, нелинейность которых представляет собой монотонно возрастающую к верхнему пределу диапазона сигнала функцию, разработанные сравнительно простые схемы функциональных преобразователей с широтно - импульсным преобразованием.

5. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн -аппроксимацией дискретных значений сигнала, которые могут быть использованы для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также аналого - цифровых преобразователей, применяющихся для определения коэффициентов сплайн - аппроксимации с высокой точностью.

6. Предложено с целью многоканальной обработки двумерной спектрометрической информации использовать на нижнем уровне ИИС мультипроцессорные устройства на базе цифровых сигнальных микропроцессоров класса DSP. Определена типовая структура многофункционального модуля такого устройства.

7. На основании анализа погрешности аналоговых устройств, реализующих алгоритм сплайн - аппроксимации, сделан вывод, что она в основном определяется дрейфом интегрирующих усилителей. С целью снижения этой погрешности предложено в описываемых схемах использовать цепи отрицательной обратной связи.

8. Рассмотрена инструментальная погрешность устройств предварительной переработки информации, определяемая дрейфами параметров используемых микроэлектронных комплектующих - масштабирующих резисторов, напряжений сдвига нуля операционных усилителей, погрешностями аналоговых регистров сдвига, разрядностью ЦАП и АЦП. Анализ погрешности устройства, реализующего логарифмирующее аналого - цифровое преобразование, показал, что в схеме преобразователя на его входе необходимо использовать прецизионные операционные усилители.

6. Заключение

В процессе проведенных исследований получены следующие теоретические и практические результаты:

1. Показано, что материальные затраты на проведение аналитических измерений в различных отраслях промышленности и при проведении научных исследований в последнее время имеют тенденцию значительного увеличения, причем значительную часть стоимости аналитического оборудования составляет стоимость математического обеспечения ААИИС.

2. Показано, что с целью удовлетворения требований унификации ААИИС необходимо их строить на базе многофункциональных средств предварительной обработки аналитической информации, с использованием унифицированного алгоритмического обеспечения.

3. Решена задача оптимизации параметров средств предварительной обработки информации ААИИС, которая во многом определяется информационными характеристиками измеряемых сигналов динамическим диапазоном, частотным спектром и т.д. Определен перечень параметров таких средств, характеризующих их информационную производительность.

4. Показано, что для большинства аналитических методов число градаций аналитических сигналов определяется в основном значением относительного стандартного отклонения о результата аналитического измерения, а не пределом обнаружения компонента анализируемого вещества, который на несколько порядков ниже с . Показано, что этот факт определяет в основном информационную избыточность большинства аналитических методов, имеющую порядок 2. 100, что влечет за собой в ряде случаев завышение требований к метрологическим характеристикам ААИИС, и соответственно, увеличение их стоимости.

5. Обоснован логарифмически - равномерный характер априорного закона распределения аналитических сигналов на основании математического моделирования процесса их формирования средствами анализа состава и свойств веществ.

6. На основании анализа частотных спектров аналитических сигналов определены частоты дискретизации в средствах их преобразования и предварительной обработки. Показано, что с целью снижения частот дискретизации и, следовательно, сжатия аналитической информации в математическом обеспечении средств преобразования аналитических сигналов целесообразно использовать аппроксимацию их дискретных значений.

7. Показано, что с целью сжатия аналитических сигналов по уровню целесообразно использовать в ААИИС функциональные АЦП поразрядного уравновешивания, формирующие выходной код в формате с плавающей запятой. Предложено с целью упрощения структуры таких АЦП использовать функции процесса уравновешивания, определяющие формирование цифр выходного кода таких преобразователей.

8. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн — аппроксимации аналитических сигналов, реализуемых в средствах их преобразования и предварительной обработки в ААИИС, позволяющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров с произвольным числом ее значений как для параболических, так и кубических сплайнов.

9. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн — аппроксимации, позволяющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров, аппроксимирующих первую или вторую производные аналитического сигнала. Предложено использовать такие алгоритмы при решении задач определения характерных значений (в частности, экстремальных) аналитического сигнала.

10. Разработан метод определения параметров алгоритмов сплайн -аппроксимации двумерных аналитических сигналов на основе критерия наименьшего значения средне - квадратичной погрешности аппроксимации двумерного гармонического сигнала. Этот метод позволил определить коэффициенты весовой функции параболических сплайн - фильтров с ограниченным числом ее значений. Показано, что при использовании таких алгоритмов достигается заданная точность аппроксимации не только двумерных гармонических сигналов, но и двумерных Гауссовых пиков, имеющихся на двумерных спектрограммах аналитических сигналов.

11. Разработаны новые методы определения числовых характеристик законов распределения аналитических сигналов (матожидания, дисперсии, а также третьего и четвертого центрального моментов) с использованием их предварительной сплайн - апппроксимации, позволяющие обрабатывать спектрограммы с высоким уровнем помех и плохо разделенными аналитическими пиками. Показано, что такие алгоритмы целесообразно применять при решении задачи разделения совмещенных аналитических пиков на спектрограмме с наложенным высоким значением аддитивного случайного шума.

12. Разработаны новые методы коррекции аппаратной функции детекторов аналитического прибора (в том случае, когда детектор представляет собой апериодическое звено первого или второго порядков) на основе алгоритмов сплайн - аппроксимаций дискретных значений аналитического сигнала, а также его первой и второй производных, позволяющие в десятки раз снизить динамическую погрешность преобразования сигнала такими детекторами. Показано, что такие методы коррекции аналитического сигнала позволяют в несколько раз повысить степень разрешения аналитических пиков на спектрограмме.

13. Разработаны структуры устройств предварительной обработки аналитических сигналов с оптимальной и квазиоптимальной шкалами квантования, а также со сплайн - аппроксимацией измеряемого сигнала, отличающиеся простотой и возможностью программирования основных функций преобразования. Показано, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, входящие в состав устройств предварительной обработки аналитических сигналов, могут быть построены с использованием основных принципов аналого - цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования. Предложено использовать в схемах быстродействующих функциональных АЦП микропроцессорные схемы управления с заложенными в их память табличными функциями, позволяющие осуществлять их быстрое перепрограммирование.

14. Разработаны структуры АЦП, реализующих алгоритм экспоненциального сглаживания сигнала, а также устройств, определяющих экспоненциально сглаженные коэффициенты полиномиальной модели сигнала. Показано, что такие устройства могут быть реализованы на основе узлов стандартных АЦП.

15. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн -аппроксимацией сигналов, используемых для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также схемы АЦП, позволяющие определять коэффициенты аппроксимации их дискретных значений с высокой точностью.

16. Проведенный анализ инструментальных погрешностей ряда устройств предварительной обработки аналитической информации показал необходимость использования прецизионных операционных усилителей на общем входе цепей преобразования для ряда фунциональных АЦП, в частности, логарифмирующих АЦП. Анализ инструментальных погрешностей аналоговых устройств, реализующих алгоритмы сплайн -аппроксимации, позволил определить конфигурацию цепей отрицательной обратной ' связи в таких устройствах, снижающих инструментальные погрешности, обусловленные неидеальностью характеристик микроэлектронных комплектующих.

17. Разработана двухуровневая структура многофункциональной ААИИС с распределением вычислительных мощностей по периферийным модулям, обеспечивающая достаточно легко осуществлять их модификацию и тем самым перенастраивать ААИИС при необходимости изменения задачи аналитических измерений.

18. Достоверность научных положений и выводов, приведенных в диссертационной работе, подтверждена теоретическими расчетами и экспериментальными данными, внедрением предложенных методов, устройств и ААИИС на ряде предприятий различных отраслей промышленности и академических исследовательских институтов.

1. Бюллетень международного регистра потенциально токсичных химических веществ. 1983. т.6.№1, с.2.,.3.

2. Химия окружающей среды. под ред. Дж. Бокриса. М.: Химия, 1982. -670с.

3. Instrumentation for Environmental Monitoring: Water, LBL 1, Vol.2., Technical Information Division, Lawrence Berkley Laboratory, Bercley, Calif., 94720.

4. Annual Book of ASTM Standards, Part 23, Water; Atmospheric Analysis, 1970, Amer. Soc. ASTM, 1916, Race Street, Philadelphia, Pa. 19103.

5. Eckschlager Karel. Application of computers in analytical chemistry. Wilson and Wilson's Compr. Anal. Chem. Vol. 18,1988. -pp. 251- 440.

6. Измерения в промышленности. Справ, изд. в 3-х кн. Кн.З. Способы измерения и аппаратура: Пер. с нем./Под ред. Профоса П. — М.: Металлургия, 1990,344с.

7. Другов Ю.С. Экологическая аналитическая химия. М.:2000. - 432с.

8. Архипов Д.Б., Березкин В.Г. Развитие аналитической химии во второй половине XX столетия (наукометрический анализ). Журнал аналитической химии, 2002. т.57. - №7, с.699-703.

9. Westbrok М. Developments in automotive sensors and their systems // Journ.Phys. E: Sci. Instrum. 1998. -N 22. - pp. 586-595.

10. C.R.M. Electronic und Sensoren // Messen,Prufen, Automatisieren. 1998. - N5. - S. 85-86.)

11. VDI Nachrichten. 1995. N20. S. 24.

12. J. Hickey. Survey identifies key trends in measurement systems // Instrumentation and control Systems. November 1998. pp.155-158.

13. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Today's Chemist at Work, 6(9), 29-37 (1997).

14. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Managing the Modern Laboratory, 3(1), 9-14 (1998).

15. S.D.Brown, "Information and Data Handling in Chemistry and Chemical Engineering: The State of the Field from the Perspective of Chemometrics", Сотр. Chem. Eng., 23,203-216 (1998).

16. S.D.Brown, "Has the Chemometrics Revolution Ended?", Chemom. Intell. Lab. Sy^.,30,49-58(1995).

17. Данцер К., Тан Э., Мольх Д. Аналитика: Систематический обзор.- М.: Химия, 1981. -278с.

18. Спектроскопические методы определения следов элементов / Под ред. Дж. Вайнфорнера. М.: Мир, 1979. - 494с.

19. Тарасов К.И. Спектральные приборы. JL: Машиностроение, 1977. - 367с.

20. Дашковский А.А., Колотуша С.С., Коробейник А.В., Максименко Ю.Н. Инфракрасные абсорбционные газоанализаторы. М.: ЦНИИТЭИП, 1990. -64с.

21. Конев Д.Г. Приборы флюоресцентного анализа состояние и перспективы.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1979, вып. 6(22), с. 18-23.

22. Левчук Б.В. и.др. Современное состояние хромато масс - спектрометрии.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1978, вып. 2(14), с.3-15.

23. S.D. Brown, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 62, 84R-101R (1990).

24. S.D. Brown, R.S. Bear, Jr. and T.B. Blank, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 64, 22R-49R (1992).

25. S.D. Brown, T.B. Blank, S.T. Sum and L.G. Weyer, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal Chem., 66, 315R-359R (1994).

26. S.D. Brown, S.T. Sum, F. Despagne and B.K. Lavine, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 68,21R-61R (1996).

27. Карасек Ф., Клемент P. Введение в хромато-масс-спектрометрию: Пер. с англ.-М.: Мир, 1993.-237 с.

28. Брицке М.Э. Атомно-абсорбционный спектрохимический анализ.-М.: Химия, 1982.-224 с.

29. Формен Дж., Стокуэл П. Автоматический химический анализ.- М.: Мир. -1978.-396с.

30. Пиккеринг У. Современная аналитическая химия. М.: Химия. - 1977. -558с.

31. Куликовский K.JL, Ланге П.К., Тихонов B.C. Основы построения функционально параметрического ряда средств обработки аналитической информации. - Измерения, контроль, автоматизация. 1983, Вып. 2 (46). - с. 23-31.

32. Егунов В.П. Введение в термический анализ. Самара: СамВен, 1996. — сс.270.

33. Уэндланд У. Термические методы анализа. М.: Мир, 1978. сс.526.

34. Берг Л. Г. Введение в термографию. М.: Наука, 1969г., сс. 356.

35. Kaiser Н. Quantitation in Elemental Analysis. Anal. Chem. 1970, vol. 42, N 2, pp. 24A - 41 A; N 4, pp. 26A - 52A.

36. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств. Л.: Энергия, 1968. - 248 с.

37. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике.- Изд-во иностр. лит.- 1963.- 156с.

38. The measurement of exhaust Emissions. Global Emission Experiences: Processes, Measurements and substrates. SAE International SP - 1094.- 1994.- pp. Ill - 117.

39. Липсон, Стипл. Интерпретация порошковых рентгенограмм. М.: Мир, 1985, 250с.

40. Руководство по рентгеновскому исследованию минералов / под редакцией Франк Каменецкого. М.: Химия, 1975, 244с.

41. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1969. - 576 с.

42. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Применение ЦВМ в системах автоматизации хроматографического анализа. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М* 1979. - 15 с.

43. Ланге П.К., Шафранский И.В. Информационно измерительные системы для обработки хроматографической информации. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно — измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М. 1974. - 18с.

44. Коломыцев J1.A. Разработка и исследование методов и средств автоматизированной обработки хроматографической информации. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. Л., 1971.

45. Гольберт К.А., Вигдергауз М.С. Курс газовой хроматографии. М.:Химия, 1974.-375с.

46. Ланге П.К., Шафранский И.В. Экспоненциальный алгоритм автоматического вычисления площади хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М. №4, 1974. -с.23-26.

47. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методы определения несимметрии хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М. №6, 1974. -с.9-11.

48. Ланге П.К., Шафранский И.В. Автоматическое измерение несимметрии хроматографического пика. Межвузовский сборник научных трудов "Информационно измерительные системы и их элементы". Куйбышев, 1974. — с. 44-49.

49. Ланге П.К., Шафранский И.В. Математическое описание несимметричных хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1975. №6 - с. 13-16.

50. Grushka Е. Investigation of exponentially modifying Gauss peaks in chromatography. Anal. Chem. ,1972, №11.

51. Семенов M.A. Аппроксимация хроматографических пиков кривой логарифмического нормального распределения. "Заводская лаборатория", 1973, №7.

52. Frazer D.B., Suzuki E. Analytical describing of chromatographic peak. Anal. Chem. 1966, №10

53. Bjuz T.S., de Klerk K. Approximation non symmetric chromatographic functions with by- Gaussian. Anal. Chem. 1972, №7.

54. Grubner O. Interpretation of non symmetric curves in chromatography. Anal. Chem. 1971, №14.

55. Chesler S.N., Gramm S.P. Iterating adjustment of chromatographic peak curve. Anal. Chem. 1973, №8.

56. Andersen A., Gibb Т., Littlwud A. Computerised analysis of overlapped non-Gaussian chromatographic peacks with approximation method. Anal. Chem. 42, 1970,No. 4.-pp. 434-446.

57. Персии C.M. Основы теории и проектирования автоматических измерительных систем.- Л.:Гидрометеоиздат, 1975.-319с.

58. Ланте П.К. Исследование логарифмирующего аналого цифрового преобразователя хроматографической информации. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1976. №10. - с. 12-16.

59. Westbrok М. Developments in automotive sensors and their systems // Journ.Phys. E: Sci. Instrum. 1998. -N 22. - pp. 586-595.

60. C.R.M. Auto Electronic und Sensoren // Messen,Prufen, Automatisieren. -1998. - N5. - S. 85-86.)

61. VDI Nachrichten. 1995. N20. S. 24.

62. J.Hickey. Survey identifies key trends in measurement systems // Instrumentation and control Systems. November 1998. pp. 155-158.

63. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. ч.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

64. Силис Я.Я., Кофман A.M., Розенблит А.Б. Первичная обработка спектров и хроматограмм химических соединений с помощью ЭВМ. Принципы. Алгоритмы. Программы.- Рига: Зинайне, 1980.- 128с.

65. Хемминг Р. Цифровые фильтры. М.: Советское радио, 1980. 220с

66. Halang W. A PC- based evaluation and control system for gas liquid chromatography. North- Holland microprocessing and microprogramming. 21 (1987). -pp.153- 160.

67. Kaiser R.E., Rackstraw A.J. Computer chromatography. Vol.1.Heidelberg e.a. 1 Alfred Huthig, 1983, VI11. pp.171.

68. Kaiser R.E., Oerlich E. Optimizierung in der HPLC. Heidelberg e.a. Alfred Huthig. 1979.-pp.181.

69. Fozart A., Franses J., Wyatt A. Chromatographia 5, 377 (1972). pp. 68-75.

70. Charrier G., Dupuis M., Merlivat J., Pons J., Sigelle R. Chromatographia 5, 119 (1972).-pp. 36-39.

71. Roberts S. and oth. Using least squares method in chromatographia handling. Anal. Chem. 42,1970, No 4. pp. 268-274.

72. Кириченко A.A., Логинов B.JI. Применение сплайн аппроксимации в задачах статистической обработки информации. - Зарубежная электроника, 1978,№2.-с. 3-6.

73. Kelly P., Harris W. Application of method of maximum posterior probability to estimation of gas- chromatographic peak parameters. Anal.Chem. 43, 1971. pp. 1184- 1195.

74. Foley J. Systematic errors in the measurement of peak area and peak height for overlapping peaks. J. of Chromatography, 384(1987). pp. 301- 313.

75. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно — измерительные приборы". М. №1, 1974. -с. 14-17.

76. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1975. №7. - с. 17-20.

77. Kullic Е., Kaljurand М., Ess L. Resolution of overlapping gas chromatographic peaks using fast Fourier transformation. J. of chromatography, V. 118,1976. pp. 313-317.

78. Harder A., Galan L. Deconvolution when only the lower order moments of the convolution function are known. Anal. Chem. 1974, V. 46, No. 11. pp. 14641468.

79. Rayborn G. and oth. Resolution of fused gas chromatographic peaks by deconvolution with extension of the Fourier spectrum. Amer. Lab. 1986, V. 18, No. 10. -pp. 56, 58-60, 62-64.

80. Singhal R., Smoll D. Hardware and software for microprocessor controlled HPLC. J. of liquid chrom., 9 (12), (1989), pp. 2661- 2693.

81. Сайфуллин P.T. Задача повышения разделения совмещенных хромато графических сигналов. Автоматизация и контрольно- измерительная техника. 1983, №2.-с. 14-15.

82. Ланге П.К., Шафранский И.В. Метод компенсации нелинейного дрейфа базовой линии хроматограммы.- Заводская лаборатория. 1983, т.49, № 6.- с. 17-19.

83. Гуревич А.Л. и др. Автоматизация обработки хроматографической информации. М., "Энергия", 1973.

84. Кюллик Э.А. и др. Применение ЭВМ в газовой хроматографии. М.: Наука, 1978, с.127.

85. Новак И. Количественный анализ методом газовой хроматографии. М.: Мир, 1978, с. 175.

86. Smit Н.С., Walg H.L. Васе Line Noise and Detection Limits in Signal-Integrating Analitical Method. Chromatographia, 1975, 6, No. 7.

87. Kelly P.S., Harris W.E. Estimation of Chromatographic Peaks with particular Consideration off effects of Base Line Noise, AnaL. Chem., 43, 1971, p. 11701183.

88. Giannelli G., Altamure O. Design of experimental signal smoothing. Rev. Sci. instrum. 47, 1976, No.l, p.32-36.

89. Deblasi M. and oth. The filtering of experimental signals. Annali di Chimica. 65, 1975, s.183-199.

90. Cram S.P. and oth. Analysis of digital filtering of chromatographic data. J. Chromatogr. 126, p.279-300.

91. Введение в цифровую фильтрацию (под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса), М.: Мир, 1976, с.216.

92. Lewis T.L., Hung I.C. A comparative study of least square and Kalman estimation techniques for polinomial fit // Русский перевод в экспересс-информации сер. "Контрольно-измерительная техника", №13, с. 1-9.

93. Wold S. Spline Functions in Data Analysis, Technometric, 16, 1974, No.I, p.5-11.

94. Reinsch C.H. Smooting by Spline Function, Numerische Mathematik, 10, 1967, p.177-183.

95. Roberts S.M. and oth. Using least squares method in Chromatogramm handling, Anal. Chem, 42, 1970, No.4.

96. Kel ly P.C., Harris W.S. Application of Method of Maximum Posterior Probability to Estimation of Gas Chromatoaraphic Peak Parameters. Anal. Chem., 43, 1971, s.l 184-1195.

97. Ланге П.К. и др. Оценка точности разделения совмещенных хроматографи-ческих пиков. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с. 27.

98. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Разделение совмещенных хроматографических пиков на ЭВМ с применением математических моделей. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Казань. 1978. с. 222-231.

99. Гольдин М.Л. и др. Математическая обработка не полностью разрешенных спектров и хроматограмм. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.24.

100. Сайфуллин Р.Т. и др. Метод повышения разрешенности хроматографических спектров. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.27.

101. Chohen A. Estimation in mixtures of two normal distributions. Technometrics, 9, No.l, 1967, p.15 28.

102. Grubner О. Theory of stastistical moments in gas chromatography "Advances in Chromatography". 1968, №6.

103. Bjus Т., de Clerk K. Asimmetry and 3-th moment of chromatographic peaks. "Separation science", 1972, 7(4).

104. Grushka E. and oth. Moment analysis of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem." 1970, №1.

105. Rush R. Analytical moments of non symmetric Gauss function of distribution. "Anal. Chem". 1973, №8

106. Struppe H. A full estimation of chromatogram with computers "Aspects Gas Chromat." 1971.

107. Grushka E. The connection of column parameters with moments of chromatographic peaks. "The Journal of physical Chemistry" . 1972, №18.

108. Grushka E., Monachelli D. Slope analysis for investigation and resolution of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem". 1972, №3.

109. Берман А.Д. Метод расчета хроматограмм для случая сильно перекрывающихся пиков. Сб. "Газовая хроматография", 1969, вып. 9.

110. Франк Ю.А., Берман А.Д. Расчет состава смеси для случая взаимно перекрывающихся хроматографических пиков. "Автоматизация и КИП", М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1972, № 2.

111. Chesler S., Gramm S. An iterating adjustment of the chromatographic peak curve. "Anal. Chem". 1973, №8.

112. Andersen A. An account of non resolved peaks with computers. "Journal of Chromatographic Science" . 1970, №11.

113. Ланге П.К., Горбков А.Г., Шафранский И.В. Влияние времени регистрации хроматографического пика на его форму. Сборник "Процессы разделения в аналитических и препаративных колонках". НИФХИ им. Карпова. М., 1980.-с. 58-62.

114. Ланге П.К., Горбков А.Г. Построение математической модели хроматографического пика при аддитивности влияния процессов диффузии и сорбции. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Вып. 6. Казань. 1982. — с. 233-239.

115. Ланге П.К., Вигдергауз М.С. Хроматография как спектральный метод исследования. Журнал физ. химии. 1993. Том 67, №4, с. 815.

116. Ланге П.К., Васильчук А.В. Сжатие данных в инфомационных сетях диагностических комплексов. Сборник трудов ученых Поволжья "Информатика. Радиотехника. Связь." Вып. №4.- Самара.-1999г.- с.42-44.

117. Рабинер Л.,Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов, М.: Мир, 1978, с.848.

118. Ланге П.К., Шафранский И.В. Метод компенсации нелинейного дрейфа базовой линии хроматограммы. Ж-л "Заводская лаборатория". №5. 1983. -с. 17-19.

119. Васильчук А.В. Аналого цифровые преобразователи со сжатием диапазона сигнала. Самарский гос. техн. ун.-т. Самара, 1998.-8 с: Деп. в ВИНИТИ 17.03.99 №837-В99.

120. Рабинович В.И. Функциональное аналого цифровое преобразование, основанное на обратной функции. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП , 1983, вып. 2(46). - с. 16-22.

121. Гитис Э.И., Пискулов Е.А. Аналого цифровые преобразователи. - М.: Энергоиздат, 1981. - 360с.

122. Гутников B.C. Методы реализации специальных весовых функций в измерительных устройствах. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП , 1983, вып. 2(46). с. 3-15.

123. Ланге П.К. Аппроксимационные алгоритмы предварительной обработки аналитической информации. Труды научно технической конференции

124. Исследования в области архитектуры, строительства и охраны окружающей среды". Самара, 2001. с.334-336.

125. Nussbauer Н. Fast polynomial transform algorithms for digital convolution. -IEEE Transactions. 1980, Vol. ASSP 28, No. 2. - pp. 205-215.

126. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления.- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

127. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем.- М.: Физматгиз, 1963. 460с.

128. Завьялов Ю.С. и др. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352с.

129. Ланге П.К., Горбков А.Г. Исследование одного алгоритма работы измерительного запоминающего преобразователя с кусочно параболической аппроксимацией. Ж-л "Известия ВУЗов" . Серия "Приборостроение". №3, 1977.-с. 21-25.

130. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления. ч.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

131. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления.- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

132. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.

133. Галкин В.Я., Сайфуллин Р.Т. Редукционная обработка сигналов аналитических приборов // Численные методы решения обратных задач математической физики. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. с.58-63.

134. Ланге П.К., Сайфуллин Р.Т., Гликман И.Я. .Метод повышения разрешенное™ хроматографических спектров. Тезисы докладов II Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тарту. 1979.-с. 85

135. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. О редукции к идеальному прибору в физике и технике. — М.: Сов. радио, 1979. 269с.

136. Марчук Г.И., Дробышев Ю.П. Некоторые вопросы линейной теории измерений. Автометрия, 1967, №3, с.24-30.

137. Харченко P.P. Коррекция динамических характеристик электроизмерительных приборов и преобразователей. Приборостроение, 1956, №2, с.21-26.

138. Солопченко Г.Н. Обратные задачи в измерительных процедурах. ИКА, 1983, №2 (46), с. 34-49.

139. Хазанов Б.И. Интерфейсы измерительных систем. М.: Энергия, 1979. -120с.

140. Кривченко Т.И., Станкевич Е.А., Клементьев А.В., Новопашенный Г.Н. Построение современных измерительных систем на базе стандартных интерфейсов. Приборы и системы управления. №1, 1996. - с. 1-6.

141. PC совместимое оборудование для автоматизации промышленности. каталог фирмы OCTAGON SYSTEMS. - 1997. - 150с.

142. Ланге П.К., Паслов В.Н. Информационные характеристики аналитических сигналов в системах экологического контроля загрязнений окружающей среды. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 25.08. 92 №2687-В92. 12с.

143. Микроэлектронные цифро аналоговые и аналого - цифровые преобразователи информации / Под ред. В.Б.Смолова. - Л.: Энергия, 1976. - 336с.

144. Полупроводниковые кодирующие и декодирующие преобразователи /Под ред. В.Б.Смолова и Н.А.Смирнова. Л.: Энергия, 1967. - 312с.

145. Преобразование информации в аналого цифровых вычислительных устройствах и системах /Под ред. Г.М.Петрова. - М.: Машиностроение, 1973. -360с.

146. Коломиец О.М., Прошин Е.Н. Автоматический выбор диапазона измерений в цифровых приборах. М.: Энергия, 1980.- 128с.

147. Гришанов А.А. и др. Интегрирующие цифровые приборы. М.: Энергоиздат, 1981. 120с.

148. Ланге П.К., Горбков A.M. Аналого цифровой преобразователь. - А.с. № 669483, Б.и. № 23, от 25.06.79.

149. Ланге П.К., Горбков A.M. Аналого цифровой сглаживающий преобразователь. - А.с. № 668085, Б.и. № 22, от 15.06.79.

150. Ланге П.К., Куликовский Л.Ф., Лихтциндер М.Я., Кацюба О.А. Экспоненциальное устройство переработки информации, реализующее степенной ряд. Ж-л "Автометрия" №3, 1969, с. 61-65.

151. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я., Кацюба О.А. Экспоненциальный степенной функциональный преобразователь. Ж-л "Измерительная техника" №3, 1969, с. 16-18.

152. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я. Функциональное устройство, реализующее степенной ряд. А.с. №251257, Б.и. № 27, 1969г.

153. Ланге П.К., Тюмиков Д.К. Устройство, определяющее корреляционную функцию. А.с. №388273, Б.и. №28, 1973.

154. Ланге П.К., Евлов Е.Ю. Устройство переработки информации для анализа состава многокомпонентных смесей. Сборник "Техническая кибернетика". Куйбышев, 1974.-С.24-30.

155. Ланге П.К., Петров П.В. Тройников В.А. О методах построения разомкнутых четырехквадрантных множительно делительных устройств время — импульсного типа. Межвузовский сборник научных трудов "Вычислительная техника". Пенза, 1974.-с. 134-140.

156. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с.№ 1327660. Приоритет 06.09.85. ДСП.

157. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с.№ 1327660. Приоритет 06.09.85. ДСП.

158. Ланге П.К., Зимин Г.П. Автоматизированная обработка данных в дифференциальном термическом анализе (ДТА). Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1976. №3. - с. 8-11.

159. Ланге П.К., Горбков А.Г., Сайфуллин Р.Т., Голицын В.Н., Хижняк А.Ф. Вычислительное устройство. А.с. №532106, Б.и. №38, 1976.

160. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для определения площади хромато-графического пика. А.с. №544975, Б.и. №4, 1977.

161. Ланге П.К. Горбков А.Г., Афанасенко А.И. Кусочно квадратичный ап-проксиматор. - А.с. № 638979, Б.и.№47, 1978.

162. Ланге П.К., Горбков А.Г., Качеев A.M. Аналого — дискретное функциональное устройство. А.с. № 650226, Б.и. №8, 1979.

163. Ланге П.К., Горбков А.Г. Экстраполятор п го порядка. - А.с. № 744641. Б.и. № 24 от 30.06.80.

164. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Кусочно квадратичный аппроксиматор. - А.с. № 1091187. Б.и. № 17 от 07.05.84.

165. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А., Холодный Б.П. Устройство для регистрации хроматограмм. А.с. № 1509727. Б.и. № 35 от 23.09.89.

166. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с. № 1509624. Б.и. № 35 от 23.09.89.

167. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Устройство для формирования строчной развертки электронно лучевой трубки. - А.с. № 1492379. Б.и. № 25 от 07.07.89.

168. Ланге П.К., Малахов А.Ю. Микропроцессорные средства для измерения больших расходов газов и жидкостей. Самара, 1998. Деп. в ВИНИТИ 16.01.98 №98-В98.-9с.

169. Ланге П.К., Горбков А.Г. Дифференцирующее сглаживающее устройство. А.с. № 920757. Б.и. № 14 от 15.05.82.

170. Ланге П.К., Горбков А.Г. Цифровой измеритель скорости изменения физических параметров. А.с. №957426. Б.и. № 33 от 07.09.82.

171. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В.Автоматизированная система обработки результатов хроматографического анализа состава газовой смеси. Сборник "Хроматографический анализ углеводородов и их производных". Куйбышев. 1985. с. 96-98.

172. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В., Вайнштейн М.И. Средства автоматизации жидкостных хроматографов серии "ОХТА-А". Сборник "Аппаратура и методы инструментальной жидкостной хроматографии в научных исследованиях". Киев. 1987. с. 152-157.

173. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Краузе И.М. Устройство для газохромато-графического анализа. А.с. № 1316001. Б.и. .№ 21 от 07.06.87.

174. Ланге П.К. Исследование нелинейных импульсных систем с широтной модуляцией импульсов методом гармонической линеаризации. Ж-л "Известия ВУЗов", серия "Электромеханика". №2, 1975. с.198-202.

175. Ланге П.К., Горбков А.Г. Метод воспроизведения хроматографических пиков при метрологической аттестации средств обработки хроматографиче-ской информации. Ж-л Метрология. №8, 1978. с. 15-18.

176. Ланге П.К. Принципы метрологической аттестации устройств обработки хроматографической информации. Ж-л "Метрология". №10. 1978. с. 1013.

177. Ланге П.К., Горбков А.Г. Методы построения осциллографических систем со сплайн аппроксимацией. Ж-л "Метрология". № 10, 1980. - с. 14-17.

178. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для отображения информации на экране электронно лучевой трубки. - А.с. № 748462. Б.и. № 26 от 15.07.80.

179. Ланге П.К., Тройников В.А. Алгоритм обработки статистической информации при автоматизации процесса градуировки рабочих эталонов расхода жидкости. Ж-л "Измерительная техника". № 12, 1981. с. 28-30.

180. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения параметров симметричных импульсов. А.с. № 1078345. Б.и. № 9 от 07.03.84.

181. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения границ аналитического пика. А.с. № 1084822. Б.и. № 13 от 07.04.84.

182. Ланге П.К., Зайкин В.И., Захаров А.С., Зюбанов Р.П. Хроматографический анализатор. А.с. № 1076826. Б.и. № 8 от 28.02.84.

183. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л. Устройство для регистрации хроматограмм. А.с. № 10992279. Б.и. № 23 от 23.06.84.

184. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л., Зайкин В.И. Способ хроматографического анализа. А.с. № 1160299. Б.и. № 21 от 07.06.85.

185. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А. Устройство для приготовления газовых смесей. А.с. № 1615610. Б.и. № 47 от 23.12.90.

186. Ланге П.К., Паслов В.Н. Информационные характеристики аналитических сигналов в системах экологического контроля загрязнений окружающей среды. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 25.08. 92 №2687-В92. 12с.

187. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Буланова А.С. Способ хроматографического анализа сложных смесей органических соединений. А.с. 1744646. Б.и. №24 от 30.06.92

188. Ланге П.К., Тройников В.А. Интерфейс сопряжения хроматографической аппаратуры с персональным компьютером. Труды XI Всероссийской конференции по газовой хроматографии. Самара, 1995. с. 48-49.

189. Ланге П.К., Мешалкин А.В. Универсальный интерфейс для сопряжения аналитических приборов с компьютером. Сборник трудов "Измерительные преобразователи и информационные технологии". Уфа, 1999. с. 215-217.

190. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Аппроксимативные методы коррекции динамической погрешности. Журнал "Датчики и системы". 2001, №12, с. 10-12.

191. Lange P., Karpova N. Correction of a dynamic error of hydrological inertial gauges that used at ocean sounding. Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002.- pp. 53-57.

192. Lange P., Melnikov E. Using of neurons networks in devices for the hydro-chemical control of seawater pollution. Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002.- pp. 57-61.

193. Басманов A.C., Широков Ю.Ф. Микропроцессоры и однокристальные ЭВМ: Номенклатура и функциональные возможности. М.:Энергоатомиздат, 1988. 128с.

194. Сташин В.В., Урусов А.В., Мологонцева О.Ф. Проектирование цифровых устройств на однокристальных микроконтроллерах. М.: Энергоатомиздат, 1990.-224с.

195. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. Книга 1. М.: фирма МИКРОАРТ, 1996. - 144с.

196. Самофалов К.Г. и др. Микропроцессоры.- К.: Техника, 1986.- 278с.

197. Ланге П.К., Паслов В.Н. Компьютерные системы обработки аналитической информации для мобильных систем экологического мониторинга. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 07.04.92 №1187-В92. 25с.

198. Ланге П.К. Средства обработки аналитической информации в системе экологического мониторинга. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994. с. 57.

199. Ланге П.К. Передвижная лаборатория на базе а/м КАМАЗ для экологической безопасности. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994. с. 58.

200. Метрологическое обеспечение информационно- измерительных систем. Сборник руководящих документов.- М.: Из-во стандартов, 1984.- 264с.

201. Алексенко А.Г., Коломбет Е.А., Стародуб Г.И. Применение операционных аналоговых ИС.- М.: Радио и связь, 1981.- 224с.

202. Цифровые и аналоговые интегральные микросхемы: Справочник /С.В.Якубовский, Л.И.Ниссельсон, В.И.Кулешова и др.; Под ред. С.В.Якубовского. М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

203. Коломбет Е.А., Юркович К., Зодл Я. Применение аналоговых микросхем. М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

204. ANALOG DEVICES. Design in - reference manual. Data converters, Amplifiers, Special linear products, Support components, 1994. - pp. 2253.

205. ANALOG DEVICES. Practical analog design techniques. High Resolution Signal Conditioning ADCs, 1995. pp. 44.

206. Burr Brown 1С Applications Handbook. 1996. - pp. 423.

207. Интегральные микросхемы. Перспективные изделия. Вып. 2- М.: из-во ЭКОМ, 1996. 96с.

208. Гутников B.C. Интегральная электроника в измерительных устройствах. -Л.: Энергоатомиздат, 1988. 304с.

209. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники.- М.: Мир, 1984.- Т.1.-598с.

210. Lange P., Tatarenko Е., Melnikov Е. Portable hydrochemical analyser. Proceedings of the Technical conference on 2-d Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'92". Bulgaria, Varna, 1992.- pp. 5659.

211. Ланге П.К. Дифференцирующие цифровые фильтры со сплайн — аппроксимацией производной дискретизированных сигналов. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия "Технические науки". — Вып. 18,2003.-с. 156-165.

212. Ланге П.К. Сплайн аппроксимация дискретных значений сигналов с применением методов цифровой фильтрации. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия "Физико - математические науки". - Вып.18, 2003. - с. 87-93.

213. Ланге П.К. Алгоритмы сплайн — аппроксимации двумерных аналитических дискретизированных сигналов. Известия Самарского научного центра РАН. Т.5, №1, 2003. с. 169-178

214. Куликовский К.Л., Ланге П.К., Тройников В.А. Разработка устройства автоматизации и анализ точности жидкостного хроматографа. Отчет по НИР № 02830014546. Куйбышев, 1983. 52с.