автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.05, диссертация на тему:Отбор и обработка электрических сигналов при стохастических измерениях параметров переноса массы



ЛЬВОВСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи

КОВАЛЬЧЫК АДАМ

УДК 661.121

ОТБОР И ОБРАБОТКА ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ПРИ СТОХАСТИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЯХ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕНОСА МАССЫ

Специальность: 05.11.05 - Приборы и методы измерения

электрических и магнитных величин

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Львов - 1992

Работа выполнена на кафедре "Метрологии и измерительных систем" Жешувского политехнического института (Польша) и кафедре "Информационно-измерительной техники" Львовского политехнического института.

Научный консультант - заслуженный изобретатель Украины, академик АШ Украины, доктор технических наук, профессор Б.И. Стаднык

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор П.П: Орнатский

доктор технических наук, профессор

A. Д. Пинчевский

доктор технических наук

B. Калита (ПР)

Ведущая организация: Физико-механический институт АН Украины ^ Защита диссертации состоится *3£>" /о 1992 г. в час. на заседании специализированного совета Д 068.36.04 при Львовском политехническом институте (290013, Львов, ул. Бандеры, 12).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Львовского политехнического института (290013, Львов, ул. Профессорская, I).

Автореферат разослан

1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета кандидат технических наук

Я.Т. Луцик

- 3 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ. Ряд важных и перспективных направлен:::": з метрологии связан с использованием вероятностных и статистических методов. Прикладные методы теории случайных функций находя-." ес:" более иирокое применение при решении многих весьма актуальные га ".¿ч измерительной техники - от идентификации различных физических с-'.п'.^-лов и обьектов через измерения параметров пупов (электрс^ннх, акустических, вибрационных) до измерений различных неэлектртесс'м:;: тл::-чин (например, профиль поверхности, скорость движения и т.;и).

Перенос массы, т.е. перемещение твердых тел, скпучлх гпт'зр'^лоз, жидкостей или газов на значительные расстояния (I и :: бол.?<•), г':..т':о используется во многих отраслях техники. Основными парскотрп::::, г.о-торые характеризуют процесс переноса массы, являются: скорость жения и объемный или массовый расход. Измерение скорости г-.глг является основой для определения обьешого или кассового раехо;;:.

Во многих технических системах часто возникает гадача кггь'сэсг/д скорости движения без непосредственного контакта с двияущикса со1 том. Эта задача особенно важна в тех случаях, когда тактных латодов полностью исключается, например: при определ-скорости самолета относительно поверхности земли или скорос.;: - -ния судна относительно грунта, при измерении скорости дяек:"" чего проката или скорости теплоносителя в каналах ядеряяс '.'с:.:';; ••.-них установок и т.д.

При измерениях скорости носителями иксзрмэцг.и кгл.тг.'ел *: -ти или среды движущихся обьектов, коториа харахтеркауЕТС.т ».-..• • бо параметрами (оптическими, геометрическими, теплсгши, ■»-." кими, магнитными и т.д.), изменяющимися случайно 5 напр.;:; жения. В общем случае физический характер носителя ки-'^р- • имеет принципиального значен«*, а информация может б;:ть ; -

вена в стохастический электрический сигнал каким-либо датчиком. Проблеме измерения параметров движения (скорости, расхода) заключается в стохастических измерениях параметров электрических сигналов, генерированных в воспринимающих датчиках.

В течении последних 10-15 лет были разработаны теоретические основы автокорреляционных, взаидаокорреляционных и спектральных методов измерений. Все эти методы основаны на использовании зависимости от скорости определенных характеристик стационарных сигналов во временной и частотной областях:

1) при использовании взаимнскорреляционного метода и замкнутой спектральной схемы с одним датчиком осуществляется слежение за положением максимума на оси абсцисс (в первом случае - взаимнокорреляци-оиной функции, во втором - спектральной плотности);

2) принцип действия автокорреляципнных и разомкнутая спектральных схем с одним датчиком основан на использовании сечений соответствующих характеристик прямыми, параллельными осям абсцисс или ординат;

3} при спектральной схеме с двумя датчиками используется явление интерференции гармонических составляющих сигналов, приводящих к возникновение периодических минимумов в спектре разностного сигнала.

Практическая реализация указанных методов затруднена рядом существенных ограничений и недостатков. Для эффективного использования автокорреляционных и спектральных измерителей скорости движения наиболее важнш является обеспечение стационарности генерированного в датчике сигнала и повторяемости формы автокорреляционных функций и спектральных плотностей для каждой заданной скорости движущегося объекта. Взаимнокорреляционные схемы измерения скорости движения сохраняют работоспособность и при медленном изменении статистических характеристик сигналов при соблюдении условия, что за время транспортного запаздывания сигнала второго датчика не происходит заметных изменений. Основными недостатками этого метода являются

большей продолеттельность измерения и малая разрешающая способность выделения максимума взг-имнокорреляционной фудацки. Аппаратная реализация :этого метода является сложной и дорогой, что существенно ограничивает его практическое применение.

Таким образом, ограничения и недостатки приведенных методов, а также требования решений рассматриваемых измерительных задач обуславливают актуальность разработки новых методов стохастических измерений скорости движения и других параметров переноса массы, в тем числе исследования характеристик стохастических сигналов в области амплитудных значений для измерения скорости.

Целью диссертационной работы является обоснование и разработка новых методов и измерительных характеристик, эффективных для стохастических измерений параметров переноса массы.

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ. В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

1. Обобщение методов стохастических измерений параметров переноса. массы с учетом условий отбора сигналов от движущихся объектов (стохастическо-тестовые методы повышения точности измерений).

2. Исследование возможности применения для измерений скорости

и других параметров переноса массы свойств сигналов в третьей (кроме временной и спектральной) области описания и анализа характеристик измерительных сигналов - области амплитудных значений (характеристики: двухмерные плотности распределения, условные распределения, условные дисперсии, условные математические ожидания и др.).

3. Разработка новых эффективных статистических характеристик и соответствующих алгоритмов обработки сигналов, особенно для'измерений транспортных запаздываний и скорости.

4. Анализ свойств оценок предложенных статистических характеристик как основных измерительных характеристик.

5. Исследование свойств предложенных измерительных характеристик в условиях аппаратурной реализации получения измерительной информации.

МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЙ. В работе применяется аппарат теории вероятности и математической статистики, теории анализа случайных процессов и сигналов, а также теории синтеза сложных сигналов. Для сравнительного анализа эффективности алгоритмов измерения использованы методы имитационного моделирования измерительных сигналов и натурного- эксперимента.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:

1. Исследованы и обоснованы возможности эффективного использования статистических характеристик сигналов в области амплитудных значений при измерениях скорости движения. Для схемы с одним датчи- ■ ком -предложена новая измерительная- характеристика - характеристика условного математического ожидания модуля сигнала, которая более эффективна, нежели автокорреляционные и спектральные характеристики. Приведены аналитические выражения для определения свойств этой характеристики.

2. Разработаны теоретические основы нового тестового метода повышения точности стохастических измерений скорости движения без формирования дополнительного воздействия, обеспечивающего инвариантность результатов измерения к влиянию изменения стохастических характеристик движущихся с заданной скоростью обьектов.

3. Разработана теория применения стохастического тестового метода повышения точности определения условного математического ожидания модуля сигнала, дающая возможность использовать новую экстремальную характеристику для измерений транспортного запаздывания .и скорости. Для полученной характеристики условного математического ожидания модуля задержанного сигнала и ее оценки приведены аналитические выражения, характеризующие их свойства.

4. Разработаны алгоритмы и схемы для электронного моделирования сигналов, генерированных в датчиках при стохастических измерениях скорости движения. В моделях использованы псевдослучайные сигналы., имеющие заданные статистические характеристики.

5. Экспериментально исследованы свойства предложенных измерительных характеристик: условного математического ожидания модуля сигнала и условного математического ожидания модуля задержанного сигнала.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ РАБОТЫ. Разработанные методы и алгоритмы служат основой для разработки эффективных средств для стохастических измерений параметров переноса массы.

Применение стохастических тестовых методов повышения точности измерений позволяет использовать в измерениях широкий класс статистических функций (автокорреляционных, спектральных, условных средних) без ограничений требований стационарности сигналов И повторяемости формы характеристик для каждой заданной скорости движения объекта.

Характеристика условного математического ожидания модуля сигнала, по сравнению с автокорреляционными и спектральными характеристиками, более эффективна при измерениях скорости движения (простая аппаратурная реализация, линейность функции преобразования).

Экстремальная измерительная характеристика условного математического ожидания модуля задержанного сигнала является особенно эффективной при измерениях транспортного запаздывания и скорости движения. Основные преимущества предлагаемой характеристики: относительно простея аппаратурная реализация, экстремум является минимумом (теоретически нуль), большая крутизна характеристики вблизи экстремума, минимальная дисперсия характеристики в точке экстремума (теоретически нуль).

Экстремальная, резко выраженная, характеристика с миниыухом является особенно пригодно!? для применения дифференциальной схемы ав-

томатизации измерения скорости движения.

Алгоритмы и схемы электронного моделирования измерительных сигналов служат основой для ведения разнообразных -экспериментальных исследований в области измерений параметров переноса мзссы,

ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗА1ЩУ. На защиту выносятся: •

т Теория нахождения и свойства характеристики условного математического ожидания модуля сигнала, а также с применение при стохастических измерениях скорости движения объектов.

2. Теоретические основы нового стохастического тестового метода повышения точности в стохастических измерениях скорости движения, заключающиеся в дополнительных (кроме основного) измерениях с обработкой стохастического показателя движущегося объекта, позволяющие осуществлять измерения скорости объектов, не имеющих повторяемости формы статистических характеристик для каждой заданной скорости.

3. Стохастический тестовый метод повышения точности измерений для измерительной характеристики условного математического ожидания модуля сигнала.

4. Методика получения, результаты анализа и применение экстремальной характеристики условного математического ожидания мо,пуля задерганного сигнала цля измерений транспортного запаздывания и скорости движения.

5. Методика моделирования сигналов, генерированных датчиком в стохастических измерениях скорости движения и других параметров переноса массы.

6. Результаты экспериментальных исследований свойств предложенных в диссертационной работе измерительных характеристик.

ДОСТОВЕРНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ. Достоверность полученных результатов обеспечивается корректностью постановки задач и принимаемых для их решения математических и экспериментальных методов, что подтверждается близостью результатов теоретического анализа и эксперименталь-

них исследований характеристик реальных измерительных, сигналов.

АПРС."АЦКй РАБОТУ. Основные результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на:

- ХУ1 Межвузовской конференции метрологов (г. Люблин, 1983);

- международной конференции "Проблемы измерений и регулирования 2 проь'пы-гнкых процессах" (г. Высокие Татры - Чехословакия, 1985);

- с Международном научном симпозиуме (г. Зелена Гура,'1986);'

- XX Межвузовской конференции метрологов (г. Жещув, 1987.);

- XXI Межвузовской конференции метрологов (г. Познань, 1988);

- II Международном научном симпозиуме (г. Зелена Гура, 1989);

- Общепольской конференции "Прогрессы Метрологии в производственных техниках" (г. Кошалин-Мельно, 1991);

- научно-технических семинарах в Жешувсксм, Шлёнском и Львовском политехнических институтах в 1980-1992 г.г.

ПУБЛИКА1Щ. По результатам выполненных исследований разработано и опубликовано 36 работ, в том числе I изобретение.

СТРУКТУРА РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, восьми глав, заключения, списка основных обозначений, перечня литературы и приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. ВВВДЕНИЕ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель, научная новизна и практическая ценность работы, а также представляется структура работы.

2. ОСОБЕННОСТИ И ХАРАКТЕРИСТИКА СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗЛЕКТШЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕНОСА МАССЫ

Измерение скорости служит основой для определения объемного и массового расхода или других параметров переноса массы. Эти измерения связаны с большими перемещениями и основаны на определении скорости через измерения времени и пути.Движущийся объект генерирует в одном или нескольких датчиках (находящихся по направлению движения объекта) электрические сигналы, параметры которых зависят от скорости и подлежат измерениям. В измерениях используются разнообразные датчики: оптические, электрические, магнитные, акустические и другие. Сигналы, снимаемые с датчиков являются детерминированными или стохастическими.

При использовании детерминированных кодирующих устройств или меток, связанных с объектом, в датчиках получаются детерминированные электрические сигналы, а алгоритм измерения скорости имеет вид:

С0(А )— х(4 ) —V . (I)

Детерминированное свойство объекта С0(Л. ) расположено в направлении движения и преобразуется в электрический сигнал х(£ ), квазидетер-минированный параметр которого зависит от скорости V и подлежит измерение.

В тех случаях, когда применение детерминированных методов затруднено или исключается, могут быть использованы стохастические методу измерения скорости движения. Основными областями их применения

является измерения скорости при автоматизации технологически?: процессов (прокатываемого металла, пластмасс, бумаги, жидкостей, , многокомпонентных сухих или жидких смесей, плазмы и т.д.).

В стохастических измерениях скорости движения твердых тел и с;,;г-ных материалов более пригодными для использования в практике лелеются естественные свойства поверхностей объектов - для измерен;:;', скорости течения жидкостей или газов принимаются показатели движущейся среды.

При движении твердых тел в измерениях используются: шероховатость поверхности, прозрачность, магнитные и диэлектрические свойства. В измерениях скорости движения проката (рис. I) на поверхность металла проектируется через оптическую систему резкий световой штрих. Вследствие неоднородности поверхности металла, наличия на ней трещин, пятен и окалины яркость штриха изменяется. Изображение штриха воспринимается оптической системой и проектируется на фотоэлемент Фх, с которого снимается электрический стохастический сигнал х(1 ), пропорциональный яркости светового штриха. В измерительных схемах, использующих два датчика, находящихся по направлен!® движения, снимаются сигналы х( t ) и у(Ь), которые идентичны или близки по форме (рис. 3). Поскольку второй датчик Фу смецен относительно первого Фх на расстояние , то сигнал х( Ь ) повторится на выходе второго датчика с некоторым транспортным зпп&зп-'згнксм

г0. Взаимную связь между сигналеми х(1 ) и у(± ) Сез пог-

решностей ыожна представить упрощенной моделью: у(± ) - х( ± - Г0)

или более общей

у(£ ) « кх( Ь - т0) + л ( Ь ) , (3;

где к - постоянный коэффициент для данных реализации хл ) и ), п (£ ) - характеризует кумовые помехи, некоррелированное с сигня-

лвми x(t ) и у(t ); n (t) - ¿¡меет нулевое среднее значение и дисперсию Вп .

Движение жидкостей или газов в каналах или трубопроводах является в большей степени турбулентным *, это означает, что все. его характеристики (давление, скорость, температура, концентрация и др.) изменяются случайно в пространстве и во времени. Каждая отдельная частица потока имеет свою индивидуальную и неповторимую траекторию движения. Объектом измерений в турбулентных потоках являются различные статистические характеристики случайных полей (скорости, температуры, концентрации и их взаимные статистические характеристики). В турбулентных потоках эти поля являются неоднородными, анизотропными, коррелированными между собой, а также в пространстве и во времени и имеющими весьма широкий энергетический спектр. Практически все характеристики турбулентного потока использованы на практике и являются статистическими усредненными величинами. Знание закономерности турбулентного движения базируется до настоящего времени на экспериментальных данных, в том числе на стохастических измерениях скорости течения. Для описания связи между сигналами при использовании двух датчиков (рис. 2 и 3) надо принимать более сложную модель, аналогичную той, которая используется при движении твердых тел:

y(t ) « гас( t - г0) + усC0)n(t), (4)

где £ ( f0) - значение в заданной точке определенной функции, например: f (Z) « а-г .

Проведенный в работе анализ сигналов, снимаемых с датчиков при измерениях скорости реальных объектов, показал, что сигналы являются нормальными или квазинормальными, с автокорреляционными функциями, которые могут быть аппроксимированными выражением р х(^) ■ я е" 01 cospz (рис.-5) и соответствующими спектральными плотностями Gx(j ) (рис. 4), характерными для полосового шума (J/j^oc4).

t

При автокорреляционном методе измерения скорости информация снимается лишь с одной точки движущейся поверхности (среды) при помощи одного датчика, который генерирует стохастический сигнал. Увеличение скорости движения объекта приводит к расширению спектра сигнала и, соответственно, к изменения его автокорреляционной функции. Однозначная зависимость между скоростью движения объекта и ординатой автокорреляционной функции при некотором фиксированном значении запаздывания Ъ ^ (рис. 5) дает возможность измерять скорость с помощью прибора, включенного на выход коррелятора и проградуированно-го непосредственно в значениях скорости. В измерениях также может быть применен и второй вариант метода, в котором используется зависимость от скорости абсциссы точки пересечения заданного уровня автокорреляционной функцией.

Взаиынокорреляционный метод измерения скорости движения основан на определении временного сдвига двух сигналов, снимаемых с двух разнесенных в пространстве точек движущейся поверхности (среды). Временный сдвиг определяется путем отыскания максимума взаимнокор-реляционной функции отображенных сигналов (рис. 6).

В спектральных методах измерения с одним датчиком используется зависимость спектральной плотности сигнала ) от скорости V (рис. 4). В первом варианте метода используется однозначная зависимость между положением максимума кривой спектральной плотности на оси абсцисс и скоростью. При наличии автоматического спектрального анализатора можна создать замкнутую схему экстремального регулирования, автоматически отслеживающую положение максимума ^ ) на оси

5 с градуировкой шкалы $ мн в значениях скорости. В измерениях может быть применен второй вариант метода, в котором уровень какой-либо частотной составляющей спектральной плотности С>х( £ ) на определенной фиксированной частоте £ I также характеризует скорость

движения объекта. Подобным образом, как и при автокорреляционном методе может быть построена и схема измерения, в которой используется зависимость от скорости абсциссы точки пересечения заданного уровня 6Q спектральной плотностью.

Спектральный метод измерения с двумя датчиками основан на спектральном анализе разностного сигнала e(t) ¿^(i ) - y(t) и использует физическое явление интерференции гармонических составляющих сигналов, приводящих к возникновению периодических минимумов в спектре разностного сигнала. Значения частоты миниму?лов -f и связаны со средней скоростью объекта V соотношением f м " П ^ ^ L ' где п - порядковый номер.

При использовании стохастических методов алгоритм измерения скорости является более сложным, чем по формуле (I) и принимает вид:

С0СМ — x(t) — F сх — V. (5) Стохастическое свойство объекта CQ(L ) преобразуется в электрический сигнал хС t ) или сигналы х( t) и уС £), для которых определяется статистическая функция F , квазидетерминированный параметр Пх которой зависит от скорости V и подлежит измерению.

Практическое применение автокорреляционных и спектральных методов ограничено требованием стационарности сигнала, снимаемого с движущегося объекта и повторяемости использованных статистических характеристик для каждой заданной скорости движения. Основными недостатками взаимнокорреляционного метода являются большая продолжительность измерения и малая разрешающая способность выделения максимума взаимной корреляционной функции. Все используемые характеристики являются сложны™, а их аппаратная реализация дорогой, что весьма ограничивает их практическое применение.

Как видно из Изложенного выше, дальнейшие исследования стохастических методов измерений скорости с целью разработки более эффективных измерительных характеристик сигналов и их дальнейшей обра-

ботки, обеспечивающей инвариантность к изменениям статистические свойств этих характеристик, представляют большой научный интерес.

3. РАЗРАБОТКА И ПШМЕНЕНИЕ УСЛОВНЫХ ВЕРОЯТНОСТНЫХ

ХАРАКТЕШСШК ДЛЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕНОСА МАССЫ

При исследовании стохастических методов измерения параметров переноса массы, базирующихся на совместной обработке значений одного случайного сигнала при двух значениях аргумента либо значении двух сигналов при одном и том же значении аргумента, необходимыми для анализа являются двумерные законы распределения случайных сигналов и, главным образом, двухмерные плотности распределения их значений.

В дальнейшем, если специально не оговорено, полагаем, что в датчиках генерируются центрированные случайные сигналы с совместным нормальным (гаусовским) распределением (рис. 7).

Тогда при обработке двух значений х^, хо сигнала х С £ ) > взятых с интервалом X условное распределение плотности вероятности Р[*г/х< ] (ъ) получается путем сечения исходного распределения плоскостью, параллельной плоскости р(Х<,Хг ,*£)£) Хг и представляет собой кривую нормального распределения:

Выражение (б) совпадает по виду с нормальным законом распределения некоторой случайной величины со средним значением

и дисперсией

с

В случае обработки значений двух сигналов хС Ь) и у(£ ), связанных соотношением (2), при условии, что в начальный момент х(£ ) » . с! , получены следующие формулы:

тУ^*?:)|х(£.)-<* = с£-у* ("С(8)

, (9)

Характеристика (8) условного среднего задержанного сигнала уС й ) дает возможность определить время ¡задержки г. 0(и скорость У'^/йо) для максимума характеристики, в котором дисперсия (9) минимальна -рис. 8. Представленный метод прост ъ реализации.

В работе получены выражения для определения оптимального уровня й. , который обеспечивал бы наименьшую статистическую погрешность измерения при заданной продолжительности."измерения Т. Минимальное' значение квадрата погрешности - . 5" мин достигается для <1=><?(эх :

-. ** .Щ- (-1_- й »о

где ч)()< . - средняя'частота спектра- сигнала х(£).

.Второй предложенной и исследованной условной характеристикой является, условное среднее'значение модуля' 2 « |х|. Исходя из общей формулы

т2(х=]гр(2 . .(И)

о

получена нормированная характеристика

. ста)

На рисунке 9 представлены нормированные характеристики.сигнала х^ ): автокорреляционная функция ^ х(,с ) - е " ^ и функция

Рис. 7.

Jxir) ;

о ъ> t

Рис. 8.

<■0 0,8 0,6 ОМ

о,г о

Jv

пх

X<¿) ляп

fx!

СУУ

0,5 у, о

Рис. 9.

miColl et) lCo=0

"Н-сЮ

Рис. 10.

lx=o

A« L

РИС. II.

«

Рис. 12.

Блок-схема устройства для определения условного среднего модуля сигнала показана на рис. 10. Здесь в схеме двуполупериодного выпрямления (СДВ) получается модуль сигнала х(£ ). В схеме условного усреднения (СУУ) осуществляется усреднение участков реализации ]х(£)| длиной Ту таким образом, чтобы начало каждого участка соответствовало моменту прохождения реализации х(£ ) через нуль. Среднее анвчение кривых в любом сечении о ¿г б Ту является пропорциональным нормированной функции (12).

Условное среднее значение модуля сигнала после разложения (12) в ряд можно приблизительно представить как линейную модель:

тн2|хго(г) ио<х- г . (13)

На рисунке II показана функция условного среднего модуля свойства объекта, генерируемого сигнал в датчике т!Со1|с0=о 1 а на рисунке 12 представлены характеристики условного среднего модуля сигнала х(£.) как фук^цки запаздывания X. для разных значений •с-орости V объекта (приняты линейные модели характеристик). Угол «г характеризует свойство С0(1) объекта и определяет наклон характеристики. Нл основе предложенных характеристик получена формула:

+ ■ (14)

( С ^ - заданное значение аргумента С ), которая может быть использована для определения скорости V ,

Предложенная характеристика условного среднего значения модуля сигнала и метод измерения скорости движения обладают рядом преимуществ: необходим всего лишь один датчик; отсутствуют погрешности измерения скорости, связанные с расстоянием между датчиками; возможно создание многошкальных приборов для разных значений возможно

использование выходного сигнала непосредственно в схеме автоматического регулирования; простая схема измерения и линейная модель характеристики. Однако, ота измерительная характеристика не является инвариантной к иг"'енению статистических свойств объекта (т. е. значению оС).

- ÜO -

4. СТОХАСШЧЕСКО-ТЕСТОВЫЕ МЕТОДУ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕНОСА МАССЫ

При стохастических измерениях скорости движения статистические характеристики объектов, преобразованные в характеристики сигналов, являются для измерителей'скорости градуировочными. Обобщенная статистическая характеристика объекта Fc0 может быть представлеьа в виде:

. Fco (/•)= f ( L , aj, a2, ... , an), (J5)

где L - перемещение, (aj, ag, ..., ап) - параметры статистической характеристики.

На рисунке 13 представлена схема преобразования (СП), в которой скорость V движущегося объекта, который имеет характеристики С0(Д. ) и F cq{L ), преобразуется в статистическую характеристику сигнала в;х[а , полученную для заданного значения ci аргумента. Примером служат характеристики j?х( Z j) и mHZ («j) рис. 14.

Выражения для номинальной и действительной(реальной) статистической характеристики сигнала х(£ ) имеют вид:

рсхн - * н( У> а1н'а2н.....апн> (1б>

Рохд- { р[ ^и ), а2(£ ),..., впа )]. (17)

Отличие параметров ), еу( ... , ап( £ ) от своих номи-

нальных значений в процессе измерения Еызызает погрешность измерения, значение которой определяется выражением:

лРсх- а1и)' а2(1>.....-

- а 1н, а2н,-,апн). (18)

Обобщенная математическая модель статистической характеристики, которая может быть представлена в виде:

Гсх * В1 + а2 V + ... ап V (19)

зволяет с достаточно высокой точностью описывать градуировсчные характеристики различных сигналов (объектов).

При стохастическо-тестовом методе повышения точности результата измерения процесс измерения состоит из (п+1) преобразований. В первом, основном, преобразуется величина V ,• а в других Дополнительных)- тестовые сигналы V ), V), ... , Тп<V), каждый из которых является некоторой функцией преобразованной величины V . Результаты всех преобразований могут быть представлены в виде:

^схо = а1 + а2 ^ а^."-1 (20)

Рсх1 = а1 + а2Т1<^+--- ЕТ£( V )] И"1 )

: * - ■ 1 ' т У (21)

После определения параметров а0, ар, ... , ап из системы уравнений (21) необходимо нейти по (20) окончательное соотнесение, показывающее связь измеряемой величины V с результатами Р , р „„ ,

" 1> Ли Сд Т

..., Г сх 11 величинами Т^С ), Т2( ), ..., Тп( ) тестов, что будет предстаг-.-.ять собой алгоритм повышения точности измерения V .

Независим:«? аддитивные и мультипликативные тесты, соответственно 4ормирувтст * виде:

Тг (V) - V + вь ; ТГ (V ) - к; V , (22)

где ё;. - пост; , которая является однородной с величиной V и не г!эв11СЯ7^й с ч^у; К; - независимый от V коэффициент преобра-

аоваиия.

Функциональные аддитивные п мультипликативные тесты имеют пкд: '¿■и ( V ) - V + ей ( V ); С V ) » Н/ С V ) \1 , (23)

где 0£ (V ) к 1<1 (У) - некоторые известные функции V

Наиболее удобно применять независимые аддитивные и мультипликативные тесты. Оптимальной комбинацией тестов является один тест одного рода и (п—I) тестов другого рода.

Некоторые статистический характеристик вида (19) могут иметь один или несколько параметров ат, а£, ..., равных нули. В таких случаях тестовый алгоритм повышения точности измерений может быть получен проще, например, с помощью только аддитивных тестов.

Кроме общей модели (19), возможно и кусочное описание статистической градуировочной характеристики сигнала, что позволяет уменьшить степень аппроксимирующего полинома и общее количество необходимых тестов.

Наибольшее применение на практике получила использованная в работе кусочно-линейная аппроксимация, при которой градуировочная характеристика на I —м участке аппроксимации может быть представлена выражением:

рсх1ааИ + В?Л1'' ( 1 " I, 2, ...,/л ). (24)

Дополнительные преобразования двух необходимых тестов V ) и Тс (У ) дают возможность определить неизвестные параметры а^ и ¿21 в уравнении (24).

Особый интерес представляет частный случай, когда математическая модель характеристики имеет »0 и соответствует>предложенной в третьей главе,функции условного среднего модуля сигнала (13) и (14).

Для представленной модели в работе получен тестовый алгоритм, использующих один аддитивный тест Т2(У ) » V - УсI :

г,по '< - спдэндаи тип:»етр

Согязско (2о), процесс изменения ссзтоьт гглния

для сигнала х( ¿ ) и измерения аналогичной г.; •> пттви'сткхк {?■)

(аддитивный тест) для сигнала у( £ ) с ити.:::, нвггортегося на ряс-стояниг. ¿е1 1« направлении движения» с пое.-чтаук^ей обработкой результатов по ^опиуле (25). Как видно из (2а), результат измерения не зависит от параметра ж Ъ } Щ & характеристики.

Если обеспечить равенство интервала времени к времекг.

транспортного запаздывания Ъ 0 (при перехода объекта от датчика х к датчику у), тог-л т)у|| '(£,>) = ® '' У'3 ^^ получаете.",

новый алгоритм измерения скорости:

V- - ^^ (26Л

"-лр>.(т,уЧК:О(х)*0)- 'Со 1

Экстремальное значение условного математического ожидания модуля задержанного сигнала (УМОМЗС) является единой определяемой характеристикой в этом алгоритме стохастическо-тестового метода измерения скорости.

5. АНАЛИЗ СВОЙСТВ И ПШГОДНОСШ ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ УМОМЗС ПРИ ИЗМЕРЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ЗАПАЗДОАШЯ

В соответствии с полученными результатами в главе 4, далее исследованы возможности метода определения транспортного запаздывания в рабочем канале (РК) при использовании характеристики УМОМЗС.

В измерительной схеме (рис. 15) задержанный сигнал у(£.) преобразуется центрирующим фильтром (ЦФ) и поступает в схему двуполупе-рпоцного выпрямителя (ДВ), где получается сигнал 2 ( £ )»|у(£ )| и за г-м з схеме условного усреднения (СУУ) анализируется функция

тг!х=о =^Р(г1к-0)аг. , (27)

о

где р(^|х) -условная плотность вероятности сигнала при условии х (£) »0.

Р(У) А

Рис. 15.

1.0 0,8 0.6 аь 0.2 о

ОД

1.0 0.8 0.6 0.Ц 0,2 О

1.о 1.5

Рис. 16.

1>2.

\

\ \ \!

аг од о,б се 1,о Рис. 18.

Из выриинлд (27) после преобразований получена экстремальная характеристика:

т.о= ['"&<«>] ' , (28)

которая служит основой для измерения транспортного запаздывания в рабочем канале.

После нормирования (23) получается р<_:чажение

= • • (29)

где хо - время запаздывания сигнала в рабочем каналз.

Ка рисунке 16 представлены экстремальные характеристики

и тН2 (г) для сигнала х (Ь) с нормированной автокорреляционной -г2

функцией =» е и временной задержкой в рабочем кана-

ле г 0. Задердка Т определяется как абсцисса минимума экстремальной характеристики (29).

Погрешность определения ззеисит от наклона функции т2(г)

вблизи минимума. После анализа наклона характеристики получены условия:

■ 4 Уду (30)

В диапазоне изменения р , определенном пределами (30), большую, --ом взаимная корреляционная функция, крутизну вблизи экстремума, имеет функция тг(г) , что является преимуществом метода, р"ле:;ствис наличия возможности точного определения Х0.

¿ели сигнал у (/-) не повторяет точно сигнала х СЪ) , тогда с формулы (3) из (29) получена характеристика:

тнг, 1- (31)

|х=0 V '

При условии (30), определено предельное значение отношения пум/сигнол

v б* /то-х.

(32)

Полученный результат подтверждает преимущество метода.

В работе представлен анализ свойств характеристики при условиях, что анализируемые сигналы имеют плотности вероятное^'.:, не очень сильно отличающиеся от нормальных. Характерные особенности таких функций состоят в следующей!:

— они являются одновершинными т.е. имеют один максимум ;

- по обе стороны от вершины они имеют ветви, достаточно быстро приближающиеся к нулю по мере роста абсолютного значения аргумента.

Условная одномерная плотность вероятностей такого типа Р^ (у{х=о) представлена суммой нормального распределения Рп(У\х-о) и соответствующей ошибки £ (у) - рис. 17. После представления £ (у) при помощи ряда Эдаворта с использованием полиномов Эрмита из анализа зависимости (27) получено соотношение:

, (33)

где 5 - коэффициент эксцесса, который характеризует протяженность (остроту) распределения.

Абсциссы соответствующих точек функции (28) и (33} перекрываются.

Получено выражение условной дисперсии характеристики т2|х (г)) которая имеет вид:

^.„(^»б^У-З-^-^ху (г)] , (34)

а после нормировки

<*) . (35)

График « { (^ху ) изображен на рисунке 18. Минимальное значение дисперсии для ^ ^ « I делает возможным точное определение минимума характеристики для аргумента « X. о.

ОПЗЖАШЕ ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ люмзс

}>ля стационарных п стационарно связанных сигналов х( Ь ) и у( Ь ) ;.-уимгн®ка цтфровоя оценка формулы (28):

¡ч-го ~ число некоррелированных выборок, осуществляемых, когда

-V ¿и ) « 0.

Аналого-цифровой преобразователь, запускаемый входными шпульса-ш я момент + 'С), если х() « 0, преобразует напряжение | у С £ ^ 'к)|. Результаты всех преобразований суммируются, а отноие-

суммы к числу выборок V определяет оценку (36).

Систематическая составляющая статистической погрешности сценки (36) отсутствует, т.е. оценка несмещенная. Для определения характеристик случайной составляющей статистической погрешности использованы элементы теории выбросов случайных процессов. Дисперсия оценки имеет вид:

/5 |Д<Ч -Т ' ' (37)

; де Т - длительность измерения.

Относительная среднеквадратическая погрешность определяется по Формуле:

/Г № Л/ Я(Г-гУ (38)

"•"»Чм, -V г и>1Чт "

Если ввести обозначен;^

т = И. - , (39)

С04Ц V '

где То '- средний интер:£.г. между пересечением слу-.айным сигналом ср

нулевого уровня, ¿п - среднее расстояние между пересечениями ср

нулевого уровня центрированного свойства С) объест, скорость движения V которого измеряется, из (28) получается г ¡.ечекие:

£ц,~ 0,7о5У ут^ * (40)

Формула (40) позволяет найти минимальную продолжителен.,- гъ измерения при заданной погрешности для минимального значе;-;',:л V шн измеряемой скорости.

В работе исследована аналоговая схема измерения и оценки х'-р к-теристики УМОМЗС. Примененное в схеме звено выборки и хранения ирг -образует сигнал 2 ( ¿:) в последовательность,примыкающих друг к другу случгайньп: импульсов, имеющих среднюю длительность Тс и некоррелированные амплитуды к1 ш 2 ¿ {Li^■'й). Среднее значение импульсного сигнала, которое получается после применения идеального интегратора или фильтра нижних частот, дает аналоговую оценку статистической характеристики т21х.0 (ъ)

Относительная среднеквадратическая погрешность аналоговой оценки определяется формулой

«^- 0,755^ . (41)

где Тф - постоянная РС фильтра нижних частот. После подстановки (ЗЭ) в (41) и выполнения преобразований получается выражение

из которого можна определить соответствующую постоянную времени

(при заданных V и <У ) как функцию . L , характери-

макс ср

зующув движущий объект.

После исследования аналоговой оценки характеристики УМОМЗС сделаны следующие выводы:

1-При усреднении PC фильтром импульсного сигнала Zi (i ) практически получается несмещенная оценка для времени усреднения Т > 4Тф. Использование интегратора всегда дает несмещенную оценку среднего значения Zi (t ).

2.Оценка условного среднего при использовании фильтра PC является состоятельной. После увеличения постоянной фильтра Тф и времени усреднения Т случайная составляющая погрешности для фильтра уменьшается почти до значения погрешности для интегратора с большим временем интегрирования.

3.Усреднение, при'помощи фильтра PC менее эффективно (е ^ jr ), чем для интегратора, где е - отношение дисперсии эффективной оценки к дисперсии рассматриваемой оценки. Фильтр "забывает" информацию по истечении интервала, равного нескольким постоянным времени Тф, в то время как интеграторы используют всю информацию за интервал измерения.

4.Оценивание среднего значения сигнала zeit) фильтром PC аппа-ратурно проще, чем интегратором.

В главе 6.рассмотрено влияние погрешностей отдельных узлов измерительной схемы на точность измерения характеристики УМОМЗС и особенно центрирующих фильтров, двухполупериодного выпрямителя и схемы выборки и хранения.

7. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ИЗМЕРЕНИЯ СКОРОСТИ

Характеристика УМОМХ имеет четко выраженный минимум при "С »

Z 0, потому схему ее измерения можно рассматривать как объект с

экстремальной характеристикой.

Для получения замкнутой схемы автоматического регулирования вход экстремального регулятора (ЭР) подключается к выход,' схемы измерения УМСМЗС, а выход ЭР воздействует на блок регулируемой задержки (значение X ) так, чтобы поддерживать минимальное значение характеристики УМОМЗС (рис. 19).

В работе исследованы возможности применения разных схем ЭР. Процесс отыскания экстремума при помощи классических схем экстремальных регуляторов (шагового типа, автоколебательных, с модулирующим воздействием и т.д.) связан с поисковыми колебаниями, что уменьшает быстродействие схемы. Важным недостатком поисковых ЭР является их-сравнительно низкая помехоустойчивость, объясняющаяся тем, что управляющий сигнал, вырабатываемый регулятором, зависит не только от рассогласования, но и от возмущения, смещающего экстремальную характеристику обьекта в вертикальном направлении. Надо сказать, что все перечисленные схемы поисковых ЭР достаточно сложны.

Для реаения экстремальной задачи в работе применена дифференциальная схема ЭР, которая не требует поисковых колебаний, упрощает измерительную схему в целом и повышает ее быстродействие.

Б схеме используются две характеристики УШЛЗС (обьекта регулирования и его модели), определенные аналогичным методом и сдвинуты вдоль оси х на заданную величину . Выходные сигналы (характеристики) обьекта и модели подаются на вычитающее устройство, с выхода которого снимается их разница, т.е. сигнал рассогласования. После усиления сигнал рассогласования воздействует на изменение в нужную сторону регулируемой задержки т: . Равновесие в схеме наступает для г^« т:0 - ^/2. В вычислительном устройстве определяется искомая скорость из выражения

V- ,1 и ■ (43)

Для исследования статических свойств автоматической измерительной схемы после разложения (28) в ряд Тейлора получена упрощенная модель характеристики

"Чх-о^^и ?(0)Сс-го)г'= а\z-zj, (44>

где

На рисунке 20 представлена схема замещения объекта регулирования (схема измерения УМОМЗС) в виде двух звеньев - нелинейного безынерционного звена(НЗ)с экстремальной характеристикой (44) и линейного инерционного звена (ЛЗ).

Уравнения звеньев объекта регулирования имеют вид:

и1 - а | -с - -с 01 + 5 ! + К' , (45)

(Т15 + I) тг4 -к 1и1 , (46)

где: и ^ - напряжение на выходе схемы выборки и хранения; а - наклон экстремальной характеристики; К - задержка в схеме выборки;

2го - транспортное запаздывание в измерительной схеме; нормальный, центрированный шум, связанный с дисперсией экстремальной характеристики; ¿с - помеха, перемещающая экстремальную характеристику в вертикальном направлении; Т^ - постоянная времени фильтра

низких частот; т.* - напряжение на выходе фильтра; К т - коэффи-I

1 циент усиления объекта регулирования.

Подобным образом построены соответствующие уравнения модели • объекта регулирования, а для вычитающего устройства, интегратора и преобразователя "напряжение-время" получено выражение

Ъ ш «3 ( т 2 1 - т 2 2) , (47)

где т - напряжение на выходе модели объекта регулирования;

Из - коэффициент усиления.

№

Го&ект регулиро-I Ванай

г

И С

ЭР

из

V

1

"1.

лз

-ф

к<

Рис. 19.

________J

г'

Рис. 20.

В работе получены выражения для определения влияния параметров а; К< , Кг' (коэффициент усиления модели объекта регулирования) на статическую погрешность £ « Ъ - ^с 0. Крутизна 0. уменьшает как абсолютную, так и относительную погрешности. Относительная погрешность пропорциональна произведению Кг , последнее следует выбирать не слишком большим. Дополнительное постоянное запаздывание "¿У в модели объекта регулирования должно быть достаточно малым, потому что статическая погрешность £ пропорциональна сдвигу характеристик объекта и модели.

В диссертации исследована динамическая погрешность автоматической измерительной схемы, получены критерии, выполнение которых обеспечит измерение скорости с заданной точностью.

При цифровом измерении X. 0 путем измерения длительности импульса X. х ■ Ъ р + ^<¡¿2 получено выражение для суммарной относительной средней квадратической погрешности измерения V»

^х ^збу^цдщ.*' , (48)

' оср

где <5^ - относительная средняя квадратическая погрешность определения расстояния ¿.х между датчиками, N - число калиброванных импульсов с периодом Т0 ( •= N Т0), К - К 1 « К 2.

8. ЭЛЕКТРОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СХЕМ ГЕНЕРИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ В СШППМ

Исследования новых методов и измерительных схем в СЕИППМ затруднено такими факторами:

- технической и экономической проблемами отбора сигналов с движущихся объектов, особенно при нескольких модификованных экспериментах;

- нестабильностью характеристик, генерированных в датчиках сигналов;

- ограничениями в доступе эталонных измерителей скорости и других параметров.

Для исключения или минимализации представленных ограничений в лабораторных исследованиях надо использовать модели схем генерирования сигналов в СЭДППМ - генераторы взаимно сдвинутых стохастических сигналов с заданными статистическими характеристиками.

Для решения стохастических задач в СсИППМ необходимо многократное повторение экспериментов в течение достаточно длинных интервалов времени. Поэтому выходные сигналы генератора должны представлять собой стационарные процессы.

Наиболее общим требованием, предъявляемым к электронны* генераторам сигналов, использованных в СЗШШ, является равномерность спектральной плотности в заданной полосе инфранизких частот. Такой стохастический сигнал является "универсальньы" для получения сигна-

лов с требуемыми спектральными характеристиками, например, важной на практике характеристикой

5хМ = «ег;

{

ссг + (и)-и)0)а ОСгг(сО-иОа)г

(49)

где х - сигнал с определенной полосой и центральной частотой и) 0.

Поскольку большинство анализированных в СЭИШМ сигналов имеют нормальный или квазинормальный законы распределения амплитуд, то такой же закон желательно иметь у генерируемого сигнала.

Автором диссертации исследованы разные методы и схемы генерирования стохастических сигналов, имитируемых сигналы при действительных измерениях параметров переноса массы. На практике предпочтительно использовать две схемы генераторов: аналоговый генератор стохастических задержанных сигналов (АГСЗС) и цифро-аналоговый генератор стохастических задержанных сигналов (Ц-АГСЗС).

На рисунке 21 представлена блок-схема АГСЗС. Здесь ГШ - генератор широкополосных шумов, ПУ - полосовой усилитель, ФД - фазовый детектор, ФНЧ - фильтр низких частот, ГОН - генератор опорных периодических колебаний ( £ г « I кГц ), АРУ - схема автоматической регулировки усиления, СЗ - схема задержки к 0.

В генераторе для переноса спектра узкополосных шумов в область низких частот используют систему с переменными параметрами (коммутируемый фазовый детектор). Шумовый сигнал, спектр которого ограничен частотой 30 Гц . (сигнал х(£ )), подается на вход схемы задержки (СЗ) для получения сигнала у(± ) с запаздыванием Ь0.

Для расширения области максимальных значений произведения ^ )иакс. применена схема запаздывания, построенная по формулам, воспроизводящим разложение функции е-5^ в дробный ряд Падэ:

К(з) - с"**- ^ъ)2(50)

Настройка

ГШ

пи

АРУ

т

9НЧ СЗ

гон

№ 1

Рис. 21.

гпч т~г

ГТИ

Ь Яа Оз

РС

X

ЛФ

I.

ЛФ

I

Лф

¿ад ~ш-гдПа-гг)

па)

ГБШ

Рис. 22.

- ГТИ

сз-/

сзы

РС

ФС

РС

* 1

ФС

• • »

РС /У

{1

ФС N -

ЛФ

1

Ду

I

ЛФ

Тш-ад

ЛФ

Рис. 23.

В схеме воспроизводимое время запаздывания -С 0 может изменяться ступенчато в пределе от 5 до 16,165 мс. Предельное значение

(изс ) МШсс. = 3>°-

При построении цифро-аналоговых схем генераторов задержанных

стохастических сигналов в качестве первичного источника использован генератор псевдослучайных двоичных чисел (ГПЧ), который реализован по схеме, генератора последовательности максимальной длины (М - последовательности), генерируемой регистром сдвига с соответствующей связью. Применена схема генератора, позволяющая получить сигналы со стабильными характеристиками, которые относительно просто изменять.

Генератор стохастических задержанных сигналов с нормальным распределением целесообразно построить на основе схемы ГПЧ с генератором тактовых импульсов (ГТИ), снабдить регистром сдвига (РС) и на выходах всех его ячеек поставить аналоговые фильтры низких частот (АФ) с подобранными параметрами (рис. 22). Частота среза £ э фильтров и тактовая частота подобраны так, чтобы выполнялось отношение

{г / »20. Применение генератора белого шума (ГЕШ) и суммирующей схемы (2 ) позволяет моделировать отношение сигнал/шум в задержанном сигнале у(£ ). Подобными схемными решениями можно комплектовать отдельные выходы задержанных сигналов.

£ области низких и инфранизких частот цифровые фильтры имеют су. щественные преимущества, по сравнению с аналоговыми: обеспечивают больщую точность формирования заданной спектральной плотности и простую перестройку Ь'широком диапазоне частот, экономичны по габаритам й стоимости. -

На рисунке 23 представлена схема Ц-АГСЗС, в которой стационарные последовательности независимых чисел получаются в канальных регистрах сдвига, а временный сдвиг между каналами реализован в канальных схемах задержек старта очередных регистров. Для получения сигналов с заданной спектральной плотностью в формирующей схеме (ФС) применен

цифровой фильтр с алгоритмом скользящего., суммирования последовательности независимых чисел х [п] с некоторым весом

■ . • т

Х9[п]:£с«Х[п.-к]. (51)

Полученную, таким образом, характеристику спектральйой плотности определяет набор значений. Ск и их количество.

В модели фильтра использован 28-разрядный регистр сдвига, выходные -сигналы всех ячеек которого суммируются с весами Ск (значения резисторов),' выбранными для аппроксимации импульсной переходной функции идеального фильтра низких частот, т.е. функции .^Г^

В представленной схеме Ц-АГСЗС "грубая" фильтрация осуществляется цифровым фильтром в блоке $С, а' "тонкая" - аналоговым фильтром

■Ш.

В работе представлен метод формирования взаимосдвинутых во времени сигналов с произвольным законом распределения на основе генератора М-последовательности без промежуточных нелинейных преобразований. Для этой цели в блоке 5С.(рис. 23) суммируются сигналы'выбранных ячеек регистра с подобранными весовыми коэффициентами и добавочно для повышения точности аппроксимации, формируются и суммируются дополнительные сигналы, описываемые функциями Уолша.

Важным преимуществом разработанных моделей генераторов взаимно-сдвинутых во времени сигналов с регистрами сдвига является возможность точного моделирования стохастических сигналов с переменной во времени частотной структурой. Это преимущество обеспечивается вследствие использования модуляции тактовой частоты $ ? заданной функцией времени или стохастическим сигналом с заданными статистическими характеристиками.

9. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИШЕШТЕЛЬНО-ВЫЧИШТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА POSBPP-I ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СсИПШ

Аппаратура измерительно-вычислительного комплекса POSBPP-I включает в себя: блок согласующих усилителей, блок низкочастотных фильтров, генераторы белого шума, генераторы АГСЗС и А-ЦГСЗС, генераторы детерминированных сигналов, осциллографы электронно-лучевые, вольтметры, цифровой измеритель времени и частоты, двухканальный измерительный магнитофон, цифровой регистратор сигналов, модуль автоматического измерителя скорости по принципу УМОМЗС, стохастический анализатор NSА-1000, компьютер IBM PC , цифропечатающее устройство и графопостроители.

При помощи комплекса POSBPP-I были практически исследованы свойства и алгоритмы применения условного усреднения сигналов в СЭДППМ, в частности: основные статистические характеристики сигналов, оценки характеристик УМОЗС, УМОМС и УМОМЗС, свойства автоматической схемы измерения скорости по принципу УМОМЗС.

На рисунках 24...26 представлены экстремальные характеристики задержанных сигналов на выходах х, у в АГСЗС. Корреляционные функции получены при использовании анализатора N5 А-1000 (графики представляют непосредственно напряжения на выходе анализатора). На рис. 26 изображены экспериментальные данные нормированных функций УМОМЗС, полученные для значений запаздываний ZQ * 5 мс и 10 мс и теоретические функции, отмеченные крестиками. Совпадение теоретических и экспериментальных данных, особенно вблизи минимумов, хорошее. Как видно из представленных рисунков,характеристики тИ2| (ц) имеют больший наклон вблизи экстремума, чем соответствующие взаимно-корреляционные функции. Перемещение минимума характеристики УМОМЗС вверх для Z0 * 10 мс проявляется вследствие возрастания фазовых искажений блока задержки и уменьшения нормированной взаимнокорреля-

ционной функции

На рисунках 27...29 приведены некоторые экстремальные характеристики опоздавших сигналов для действительной движущейся модели объекта. Объектом являются два взаимносвязанные и вращающиеся вокруг своей оси диска : прозрачный, генерирующий в фотоэлектрических датчиках стохастические сигналы х( ) и у( 1) и алюминиевый с 60 отверстиями для измерения числа оборотов цифровым методом.

Полученные в работе экспериментальные данные позволяют сделать ряд выводов:

- сигналы, полученные от датчиков, имеют псевдослучайные свойства (период повторения определен значением числа оборотов);

- сигналы х(1 ) и у(Ь ) имеют разные дисперсии (разные значения параметров преобразователей);

- оценки дисперсии сигналов х(£) и у( t ) увеличиваются при уменьшении скорости (усреднение сигналов в схемах фотоэлектрических преобразователей);

- сигналы х(1 ) и у(Ь ) имеют квазинормальный закон распределения амплитуд;

- экстремальные данные стохастического измерения числа оборотов по алгоритму УМОМЗС и цифрового метода считывания импульсов хорошо совпадают (рис. 29).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами работы являются:

I. Обоснованы и исследованы возможности эффективного использования статистических характеристик сигналов в области амплитудных значений при стохастических электрических измерениях параметров переноса массы (СЗШПМ).

Предложено использовать при СЭДППМ статистические характеристики: условное математическое ожидание задержанного сигнала УМОЗС,

условное математическое ожидание модуля сигнала (УМОМС) и условное математическое ожидание модуля задержанного сигнала (УМОМЗС) и разработаны соответствующие методы измерений, которые целесообразно применять для центрированных сигналов с нормальными или квазинормальными распределениями амплитуд, которые имеют большинство сигналов, использованных в СЭИППМ.

2. Созданы теоретические основы нового стохастлчс-ко-тестсвого метода повышения точности в СЗДППМ, который может быть эффективно использован для определения аирокого класса статистических характеристик.

3. Предложена новая измерительная характеристика УМОМС для измерительной схемы с одним датчиком, - более эффективная, чем автокорреляционные и спектральные характеристики. Получены аналитические выражения для определения свойств этой характеристики.

4. Разработана теория применения стохастическо-тестового метода повышения точности определения характеристики УМОМС, дающяя возможность использовать новую экстремальную характеристику УМОМЗС для измерений транспортного запаздывания и скорости. Для характеристики УМОМЗС и ее оценки получены аналитические выражения, характеризующие их свойства.

5. Доказаны преимущества экстремальной характеристики УМОМЗС, а именно:

- характеристика принимает минимальное значение для X ■ X. 0 ( X. - транспортное запаздывание) и вблизи минимума имеет большую крутизну, чем нормированная корреляционная функция;

- характеристика более предпочтительная при практической реализации, чей взаимнокорреляционная характеристика с максимумом для точного определения аргумента окстремума при воздействии помех;

- минимальное значение дисперсии характеристики в точке минимума обеспечивает точное определение аргумента X « X0.

6. Предложен новый метод измерения корреляционных функций, использующий характеристики УМОМЗС или УМОМС, для которого при 0,5 4

£. % й I (0,5 6 £ 4 I) относительная среднеквадратическвя погрешность меньшая, чем для метода умножения.

7. Разработаны методы и схемы генераторов стохастических сигналов, точно, имитирующие сигналы в реальных С31ПШ. Применение генераторов упрощает исследования измерительных схем в СЕШШ, а особенно калибровку измерителей. Важным преимуществом разработанных моделей генераторов сдвинутых друг относительно друга сигналов с регистрами сдвига яг'яется возможность точного моделирования стохастических сигналов с переменной во времени частотной структурой (нестационарных сигналов).

8. Создан измерительно-вычислительный комплекс Р05ВРР-1, характеризующийся минимально необходимым набором измерительной аппаратуры, позволяющим проводить разнообразные исследования в СШПШ.

9. Разработанные методы и полученные характеристики, кроме представленных применений в СЕИПШ, могут быть использованы в:

- измерениях расстояний;

- измерениях угловных координат;

- локации повреждения трубопроводов;

- идентификации физических систем;

- исследованиях физико-химических свойств материалов;

- диагностических измерениях в промышленности и медицине.

10. Исследована и представлены конкретные проблемы условного усреднения сигналов в СЭД1Ш. Перспективным направлением продолжения исследований являются - разработка новых алгоритмов в тестовых методах повышения точности СсИППМ, исследования свойств условного усреднения сигналов с переменной во времени частотной структурой и применения условных характеристик в системах формирования изображений (в поперечном сечении трубы) двухкомпонентных потоков.

Основное содержание исследований отражено в разработанных и опубликованных следующих работах:

1. Ковальчык А., Хагель Р. Полупроводниковые генераторы аналоговых случайных сигналов. Научный сборник Шленского политехнического института: Электрика.- Гливице, 1979.- Вып. 62 ( польск.).

2. Ковальчык А.: Модульная измерительная система МБР-!. Радиоэлект-роник, 1979, № 9 (польск.) .

3. Ковальчык А., Шута Ю. Модели генерирования и преобразования сигналов в стохастических измерениях скорости. Научные труды: Энергопо-мяр.- Гливице, 1980 (польск.) .

4. Ковальчык А. Регрессионный метод измерения транспортных запаздываний. Научный сборник Шлёнского политехнического института: Электрика. - Гливице, 1981.- Вып. 71 (польск.) .

5. Ковальчык А.: Электронный аналоговый вольтметр VАЮ5. Радио-электроник, 1982, М 6 (польск.) .

6. Ковальчык А., Питуха П. Измерительный, стенд с калькуляторным микропроцессором. Труды XVI Межвузовской конференции метрологов.- Люблин,- 1983 (польск.).

7. Ковальчык А. Оценка погрешности определения корреляционной функции при помощи условного математического ожидания модуля сигнала. Научный сборник Жешувского политехнического института: Электротехника.- Жешув, 1985.-Вып. I (польск.).

8. Гнядек 3., Ковальчык А.: Исследование метрологических свойств избранных фазочувствительных выпрямителей. Жешувский Политехнический Институт, Труды Электрического факультета, Жесув, 1985 (польск).

9. Ковальчык А. Применение функции регрессии в статических измерениях скорости. Труды международной конференции: Проблемы измерения и регулирования в промышленных процессах.- Высокие Татры.- Чехословакия, 1985 (нем.).

10. Ковальчык А., Либушовски В. Формирование характеристик акусти-

ческих шумов для целей обезболивания. Труды 8 Международного научного симпозиума.- Зелена Гура, 1986 (нем.).

11. Борыцки Я., Ковальчык А. Генерирование стохастических сигналов с заданными распределениями вероятностей. Жешувский Политехнический Институт. Труды Электрического факультета, Жешув, 1936 (польск.).

12. Ковальчык А.: Разработка устройства для измерения и регулирования температуры при тепловой обработке бетона. Работа У-1331, Кешувский Политехнический Институт, Жешув, 1986 (польск.).

13. Ковальчык А.: Разработка измерителей модуля магнитной индукции для неразрушащих испытаний. Работа У-1502, Жешувский Политехнический Институт, Хешув, 1986 (польск.) .

14. Ковальчык А., Либуиовски В. Генерирование псевдослучайных сигналов с нормальными распределениями. Труды XIX Межвузовской конференции метрологов.- Жешув, 1987 (польск.) .

15. Ковальски А., Ковальчык А.: Исследование метрологических свойств стохастического анализатора V5 А-ЮОО при измерениях корреляционных функций. Жегаувский Политехнический Институт. Труды Электрического факультета. Жешув, 1987 (польск.) .

16. Ковальчык А.: Разработка измерителя магнитного потока. Работа У-1812, Жешувский Политехнический Институт, Жешув, 1967 (польск.) .

17. Витовска М., Ковальчык А. Тестовые методы повышения точности при измерениях неэлектрических величин. Жешувский Политехнический Институт. Труды Электрического факультета. Жешув, 1968 (польск.] .

18. Ковальчык А. Регрессионные методы в измерениях скорости. Труды XX Межвузовской конференции метрологов.- Познань, 1988 (польск.).

19. Цабан 3., Ковальчык А.: Определение точности измерения дисперсия. Жешувский Политехнический Институт. Труды Электрического факультета. Жешув, 1968 (польск.).

20. Ковальчык А., Ханус Р, Схема для аналоговой регистрации быстрых пробегов напряжения. Труды II Международного научного симпозиума.-Зелена Гура, 1989 (нем.).

21. Недбала 3., Ковальчык А.: Измерен:« временных запаздываний сиг-::длов. ЯесувскяЯ Политехнический Институт. Труды Электрического фа~ .культета. Жезуз, 1369 (польск.).

£2. Ковальчык А. Регрессионный принцип измерения скорости. Научная и } чеОная аппаратура { А /Vд), 1989, 3 3-4 (польск.).

23. Ковальчг^ А., Яблоньски Е.: Установка для цифровой регистрации я анздиза профиля шероховатости. Разработка \Л/КТ| Н в Жепуве для .".зтозавода г 3 0 Варшава. Яепув, 1989 (польсх.).

24. Ковальчык А.: Разработка устройства для импульсного намагничивания хольпевых ¡! разрезных магнитов. Работа У-1854, ЖеиувскиЯ Политехнический Институт, 2еиув, 1939 (польск.) .

£5. Ковальчык А.: Измерительный усилитель с программированным коэффициентом усиления. Рапиоэлектроник, 1990, 3 8 (польск.К 26. Буры А., Ковальчык ч.: Исследование метрологических свойств линейных измерительных преобразователей с переменными параметрами. Же-пувский Политехнический Институт. Труда Электрического факультета. Неиув, 1990 (польск.).

:П . Ковальчык А.: Схема увеличения времени выборки считывания для вольтметра с преобразователем С52С0 . Радиоэлектроник, 1991, ? 4 (польск.).

28. Ковальчык А.: Дискриминатор прсцентовый. Радиоэлектроник, 1991 9 (польск.).

29. Ковальчык А., Чайковский О.И.: Микропроцессорный блок для цифрового измерителя температуры. Труди Всесоюзной научно-технж'скоЯ конференции "ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ИЖОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ", г. С.Петербург, 1991 (русея.).

30. Яблоньски Е., Ковальчык А. Измерительные схемы для регистрации г:рофиля я анализа его параметров. Труды ОСщепольской конференции "Прогресса метрологии в производственных техниках".- Кожалин-Медьно, 1391 (польск.).

- 4ô -

31. Ковальчык А., Либушовски В. Оптимизация особенности псевдослучайных сигналов тестовых. Научный сборник Жешувского Политехнического Института. Электротехника,- Жешув, 1992 (польск.).

32. Ковальчык А. Способ и схема измерения транспортного запаздывания стохастических сигналов. Пат. Р 2222II (РП). (польск.).

33. Ковальчык А. Применение условного усреднения сигналов в стохастических -измерениях скорости. Помяры - Автоматика - Контроля ( РАК ) 1992 (польск.).

34. Сыгут М., Ковальчык А.: Стохастическо'-тестовые методы повышения точности при измерениях скорости. Жешувский Политехнический Институт. Труды Электрического факультета. Жешув, 1992 (польск.).

35. Клода В., Ковальчык А.: Универсальный цифровой измеритель с калькуляторным микропроцессором. Радиоэлектроник, 1992, №7 (польск.),

36. Ковальчык А. Электронное моделирование схем генерирования сигналов в стохастических измерениях скорости движения. Научный сборник Жешувского Политехнического Института: Электротехника.- Жешув, 1992 (польск.).

Подл, к печати о*. 92. формат 60x8^/16 Бумага типограф. Ж 2. Офо. печ. Усл.пэч. л 2,?бг ГОЛ. КраО.-ОК. УЧ6ТН0-И8Д.-л -2*3 Тира« -Юр 8кз♦ Зак» 9/. .Баоплатно

_Ш 290646 ЛьвовЧЗ. Мира. 12

Учаоток оперативной печати опытного завода ЛПИ Львов, ул. 1-го! Мая, 286