автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Параметрический синтез измерительных каналов в автоматизированной системе управления технологическим процессом

Н» правах рукописи

п о

ОД

1 Й ДЕК 2353

Данилов Сергей Иванович

ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ

Специальность 05.11.16 - "Информационно-измерительные системы (в машиностроении)"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

фИ

С/

Волгоград - 2000

Работа выполнена на кафедре "Автоматика, электроника и вычислительна« техника" Волжского политехнического института Волгоградского государственного технического университета.

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Шевчук В.П.

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

профессор Нестеров В.Н.,

- доктор технических наук, профессор Лукьянов B.C.

Ведущая организация - Астраханский государственный технический

университет

Защита состоится 5 июля 2000 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета К 063.76.06 в Волгоградском государственном техническом университете по адресу:

400131, г. Волгоград, пр. Ленина, 28.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета.

Автореферат разослан " / " ШОИЯ 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Евдокимов А.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Управление технологическими процессами невозможно без создания эффективных и надежных информационно-измерительных систем (ИИС), предназначенных для сбора и первичной обработки измерительной информации. которая в дальнейшем используется в алгоритмах управления для принятия решений.

Современные информационно-измерительные системы, функционирующие в составе автоматизированных систем управления (АСУ) технологическими процессами содержат в своей структуре микропроцессоры и микро-ЭВМ на их основе. Измерительные каналы (ИК) таких ИИС характеризуются наличием в тракте преобразования измерительной информации дополнительных операций: дискретизации во времени, квантования по уровню, предварительной цифровой обработки и восстановления. Наличие в структуре измерительных каналов наряду с аналоговыми преобразователями операций цифровой обработки измерительной информации, реализованных в виде программ ЭВМ, позволяет характеризовать их как программно-аппаратные.

Наряду с погрешностями, вносимыми аналоговыми преобразователями, программно-аппаратные измерительные каналы характеризуются наличием специфических погрешностей обусловленных перечисленными выше дополнительными операциями.

Информационная подсистема АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса состоит из совокупности параллельных программно-аппаратных измерительных каналов, предназначенных для измерения содержания кислорода в воде, а также температуры, давления, расход?., уровня и показателя рН воды. В каждом из измерительных каналов выполняются следующие последовательные преобразования измеряемых величин: аналоговое преобразование измеряемой величины; дискретизация аналоговой величины по времени и преобразование дискретных значений в код; цифровая обработка дискретных кодированных значений с целью приведения их ко входу и фильтрации помех измерений; восстановление значений измеряемой величины в моменты времени не соответствующие моментам дискретизации.

При проектировании измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса возникает задача обоснованного выбора значений периода дискретизации и параметров алгоритма цифровой фильтрации.

Существующие методы расчета периода дискретизации учитывают лишь погрешность, с которой может быть восстановлен непрерывный процесс по его

дискретным значениям. При этом не принимается во внимание тот факт, что в большинстве случаев в измерительных каналах между операциями дискретного отбора и восстановления находятся операции динамической обработки измерительной информации (в АСУ рыбоводным комплексом - операция фильтрации). Это приводит к тому, что рассчитанное значение периода дискретизации является далеким от оптимального, а точность получаемых результатов измерений -ниже требуемой. Таким образом, задача расчета оптимальных параметров типовых операций преобразования измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах с учетом всей цепи осуществляемых преобразований является актуальной.

Поставленная задача решалась в рамках

- региональной научно-технической программы "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" по программе Н.Р.200 "Вузовская наука регионам" Министерства общего и профессионального образования Российской Федерации;

- единого заказа-наряда, финансируемого Минобразования РФ из средств федерального бюджета (темы: № ВАЭ/02-Б-96, № 2/07-Б-99);

- выполнения хоздоговоров № 2/5-97 с Нижневолжрыбвод и № 2/09-99 с Волгоградским осетровым рыбоводным заводом.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются измерительные каналы информационно-измерительных систем, предназначенных для автоматизации контроля и управления технологическими процессами, а предметом исследования - погрешности получаемых с их помощью результатов измерений.

Цель работы. Целью диссертационной работы является решение задачи параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, осуществляющих сбор и первичную обработку информации в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

Для достижения поставленной цели в работе требовалось решить следующие задачи:

1. Исследовать структуру измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

2. Разработать математическую модель программно-аппаратного измерительного канала.

3. Разработать математическую модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

4. Проверить адекватность разработанных математических моделей про-

цессам в реальных измерительных каналах.

5. Разработать методику параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность получаемых оценок измеряемых величин.

Методы исследования. При выполнении исследования использовались методы, базирующиеся на теории вероятностей, теории измерений, теории автоматического управления, а также методы оптимизации, математического и имитационного моделирования.

Научная новизна выполненных исследований заключается в следующем:

1. Предложена математическая модель программно-аппаратного измерительного канала.

2. Предложена математическая модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах в установившемся динамическом режиме измерений.

3. Предложена математическая модель погрешности цифрового моделирования линейного аналогового измерительного преобразователя.

Практическая ценность. Из результатов исследования наибольшую практическую ценность представляют:

1. Методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

2. Методика параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих ¡адэнную точность получаемых оценок измеряемых величин.

3. Алгоритм расчета опгимальных параметров операций цифровой обработки измерительной информации в и ¡мерительных каналах заданной структуры.

4. Аналитические соотношения, которые могут быть использованы в качестве критериев оптимизации при параметрическом синтезе программно-аппаратных измерительных каналов.

Апробация работы. Оснонные результаты диссертации докладывались и обсуждались на международных, всероссийских и городских конференциях, в том числе на I международной научно-теоретической и практической конференции "Проблемы и перспективы автоматизации производства и управления" (Ташкент, 1407г.), I международной конференции "Промышленность, технология, экология" (Москва, 1998г.), Международной научно-технической конференции "Методы и средства измерения в системах контроля и управления* (Пенза, 1999г.), Всероссийской научно-технической конференции "Новые ме-

тоды, технические средства и технологии получения измерительной информации" (Уфа, 1997г.), V всероссийской научно-технической конференции "Состояние и проблемы технических измерений" (Москва, 1998г.), 111 Всероссийском симпозиуме "Математическое моделирование и компьютерные технологии" (Кисловодск. 1999г.), IV межвузовской научно-практической конференции студентов и молодых ученых г.Волгограда и Волгоградской области (Волгоград, 1998г.), Конференциях по региональной научно технической программе "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" (Волжский, 1997г, 1998г.), II и III межвузовских научно-практических конференциях студентов и молодых ученых г.Волжского (Волжский, 1997г., 1998г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 работ, в том числе, 3 статьи, 6 тезисов докладов международных и всероссийских конференций.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Математическая модель программно-аппаратного измерительного канала.

2. Математическая модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах в установившемся динамическом режиме измерений.

3. Методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

4. Методика параметрического синтеза профаммно-аппарагных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность получаемых оценок измеряемых величии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка использованной литературы, включающего 87 наименований, 5 приложений. Основная часть работы изложена на 128 страницах машинописного текста. Диссертация содержит 26 рисунков и 3 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении показана актуальность темы, определены цель и задачи исследования. Сформулированы научная новизна и практическая ценность полученных результатов, представлены основные положения, выносимые на защиту. В конце вводной части раскрыта структура диссертационной работы.

В первой главе дано описание функциошфования системы замкнутого

водоснабжения комплекса по выращиванию ремонтно-маточного и товарного стада осетровых рыб на территории ОАО "Волжская ГЭС". Приведена структура проектируемой автоматизированной системы управления водоснабжением, строимая на базе программируемого регу лирующего контроллера.

На основе анализа требовании к функциям контроля и управления, реализацию которых должна осуществлять проектируемая АСУ, определен состав параметров системы водоснабжения, подлежащих измерению. В связи с тем, что для всех определенных параметров существуют непосредственно измеряющие их датчики, информационная подсистема АСУ будет состоять из однотипных измерительных каналов (см. рис. 1), обшем случае состоящих из первичного, нормирующего и аналого-цифрового (АЦП) преобразователей, алгоритмов реализации шкалы датчика (приведения измеренного значения сигнала ко входу), цифровой фтьтрации и восстановления значений измеряемого сигнала в моменты времени, не совпадающие с моментами замера.

По результатам анализа различных вариантов алгоритмов, сделан вывод о

!гК-рт."ш.1н! I Иормнр. | | | Шкала --И тАИНн

| прео-.-.-К!ь | |пг>срчр-.и.П П-тлтчига

1-! !_1 I

Цифровой фильгр

¡Восстанавл.

ад

Рис. !. Сгр\К1\ра типового тмориюльною канала в АСУ водоснабжением риГю-волного комплекса.

целесообразности осуществления фильтрации помех измерения методом экспоненциального сглзживания, а восстановление обеспечить путем простейшей не требующей вычислений ступенчатой экстрзполяции.

Таким образом, последней требующей своего решения является задача расчета оптимальных параметров алгоритма фильтрации и периода дискретизации аналогового выходного сигнала датчика во времени при его преобразовании в цифровую форму. Здесь же отмечено, что существующие методы расчета указанных параметров не учитывают структуры всей цепи преобразований, осуществляемых над измерительной информацией в измерительном канале. Из этого делается вывод об актуальности задачи разработки метода расчета оптимальных параметров операций цифровой обработки измерительной информации в измерительных каналах.

Учитывая то, что большое количество реальных сигналов в промышленных систем: \ управления описываются нестационарными по математическому ожиданию, но стационарными по дисперсии и автокорреляционной функции,

случайными процессами, в качестве математической модели измерительйой информации в работе принята следующая:

в(1)= Х(1)+ЩП,

где Дг) - полезный сигнал, А'(г) - помеха измерения. Полезный сигнал равен

где т1({) - среднее значение, зависящее-от времени (регулярная составляющая); Х(1) - центрированный стационарный случайный процесс. Помеха измерения N{1) представляет собой стационарный случайный процесс, некоррелированный с измеряемым процессом Х(г).

Отмечено, что в качестве критерия при поиске оптимальных значений параметров типовых операций обработки измерительной информации в ИК естественно использовать точность получаемых оценок измеряемых величин. По результатам анализа работ, посвященных исследованию способов оценки точности отдельных средств измерений и измерительных систем, сделан вывод о целесообразности использования дисперсионного критерия, предполагающего задание двух первых моментов распределения погрешности: ее математического ожидания (систематическая составляющая) и дисперсии случайной составляющей погрешности.

Вторая глава посвящена разработке математической модели погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах (см. рис. 2) при осуществлении прямых или косвенных динамических измерений.

Погрешность цифровой обработки измерительной информации принята равной:

Рис. 2. Структура программно-аппаратного измерительного канала:

БАП - блок аналоговых преобразований; БАЦП - блок аналого-цифрового преобразования; БПЦО - блок предварительной цифровой обработки; БПР - блок представления результатов.

Д0=Д0 - ПО.

где Щ) - оценка искомой величины, полученная с помощью программно-аппаратного измерительного канала, - истинное значение искомой величины.

При получении выражения для оценки Z(t) искомой величины на выходе ИК, в работе использовались следующие математические модели типовых операций преобразования измерительной информации:

1. Аналоговое преобразование -

к

Г(1)= ¡h(v)XU-v)dv, о

где Х(!) и Y(t) - соответственно входной и выходной сигналы аналогового преобразователя; h{t) - весовая (импульсная переходная) функция преобразователя.

2. Аналого-цифровое преобразование -

Y' (п)= Х(пТ,) + E*q(n), где Т, - период дискретизации во времени. X(t) и У'(п) - соответственно аналоговый входной и цифровой выходной сигналы, B'q{n) - ошибка квантования по уровню.

3. Цифровое преобразование -

где \'[п\ и Х'[п] - соответственно цифровой исходный сигнал и результат его преобра ювания, h'\k] - дискретная весовая функция осуществляемого преобразования

4. Операция восстановления непрерывного процесса по его дискретном) представлению -

цчт,\ _ У{>) = Y, х U)hU-IT-s),

/=-х

где >'(/) - сигнал, восстановленный по дискретным значениям -Y*(/) в моменты времени t, ~кТ„ h(r) - весовая функция используемого для восстановления алгоритма экстра- или интерполяции, £[•] - целая часть числа.

Приведенный в работе вывод выражения для выходного сигнала ИК осуществлен с учетом принятого математического описания осуществляемых в канале преобразований, а также с учетом последовательной структуры их выполнения. Полученное в результате выражение имеет следующий вид:

I E'4(m-n)^\ha(ß)GHm~ri)T„ -"=о v о

где h„(t) - эквивалентная весовая функция БПЦО и БПР, ha(i) - эквивалентная весовая функция БАП, G(t) - входной сигнал ИК, Е'ч(п) - ошибка квантования

поуровню в БАЦП, 4 =-ИТ,-Ц1/Т,), т = Е\1/Т,}.

С целью исследования свойств выходного сигнала ИК Z(f) были получены выражения для его математического ожидания т-(1) и автокорреляционной функции A^O,í", г), имеющие соответственно вид

а *

к:{и + г) = £ {К'ч (* - т) + А^К* - т)Г, 1)М'Ь

где тД/) - математическое ожидание входного сигнала ИК 0(0, А'^(л) - корреляционная функция ошибки квантования по уровню Е'ч(п), А', (:) - корреля-

ционная функция сигнала на выходе БАП, т = Е

1 + г

- £

Л

, 4 = .

1 + Г

</> = - £ Г,

/ + г Г.

Анализ полученных выражений показал, что выходной сигнал программно-аппаратного ИК является нестационарным не только по математическому ожиданию, но и по дисперсии и корреляционной функции. Однако стационарной является случайная последовательность, образуемая его значениями в моменты времени, кратные периоду дискретизации Т,. Таким образом, нестационарный выходной сигнал I) можно представить совокупностью бесконечного числа стационарных случайных последовательностей.

Полученное в работе выражение для корреляционной функции £-ой случайной последовательности, представляющей собой совокупность значений выходного сигнала ИК 2(Г) в моменты времени = (к + , где 2, 3... ,

0й£<\, имеет следующий вид: 2

^ к——ос

Здесь я£„,0Т5) - корреляционная функция весовой функции 9 - шаг квантования по уровню в БАЦП.

Учитывая, что в общем случае величина У(1), значение которой необходимо определить (искомая величина), функционально связана с величиной Дг),

воздействующей на вход ИК (измеряемой величиной), значение первой равно

«

о

где - весовая функция операции преобразования измеряемой величины

Х(1) в искомую К(/). Так как согласно принятой математической модели Х(1) представляет собой стационарный по автокорреляционной функции случайный процесс, то при условии линейности операции преобразования измеряемой величины в искомую )'(') будет также стационарной.

По результатам анализа свойств сигналов 2(г) и У(г) сделан вывод, что случайная функция погрешности £(/), представляет собой нестационарный случайный процесс, однако, как и в случае с выходным сигналом ИК, стационарной является случайная последовательность Поэтому в дальнейшем определялись именно ее статистические характеристики.

Выражение, полученное для математического ожидзния случайной последовательности для обозначения которой в работе используется сокращенная форма записи - имеет следующий вид:

"41 = К<а0** К* + 4)Т, - - £ М4(и)иг|(» -п)Т, -УУУ,

О "-0 о

где отг(() - математическое ожидание измеряемой величины Х(г). Дисперсия случайной последовательности Щ,^]

-2£/.„,[/,4- (Л)КХ(-Л)М ,

/=0 -ос

где Ку ,.(/) - взаимная корреляционная функция сигнала на выходе БАП и истинного значения У(1) искомой величины, Я№ (!) - корреляционная функция весовой функции Ь^г), Кх(1) - корреляционная функция измеряемой величины

ш

В конце главы сделан вывод, что поскольку относительная среднеквадра-тическая погрешность, равная

зависит от параметра £ или иначе от момента времени внутри интервала дискретизации по времени, для которого получена оценка искомой величины, на практике следует применять две различные оценки точности:

1, Максимальное значение относительной среднеквадратической погрешности:

Пу™* = ырп) = 511Р '

2. Усредненное значение относительной среднеквадратической погрешности:

|(фЧс = ' \oidi.

,0 , .> о

В третьей главе получены выражения для максимального значения относительной среднеквадратической погрешности цифровой обработки измерительной информации в типовом измерительном канале АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

В результате анализа характеристик используемых в АСУ первичных преобразователей сделан вывод о возможности аппроксимации их статических свойств линейным усилительным звеном, а динамических свойств - апериодическим звеном первого порядка. Таким образом, используемая при расчете погрешности весовая функция первичного преобразователя принята равной

I

Кг "г 'г

где Кр, ГР - соответственно коэффициент усиления и постоянная времени первичного преобразователя.

Используемые в АСУ нормирующие преобразователи представляют собой линейные безынерционные усилительные элементы, поэтому в качест ве их весовой функции использовалась следующая:

Л„(0 = *:„£(/),

где К„ — коэффициент усиления нормирующего преобразователя, - функция Дирака.

Учитывая характер осуществляемых в первичном и нормирующем преобразователях преобразований измерительной информации, в качестве весовой функции операции приведения сигнала ко входу использовалась

где 60(п) =

1 при п = 0, 0 при п* 0.

Весовая функция операции цифровой фильтрации методом экспоненциального сглаживания, полученная в результате расчета, имеет следу ющий вид:

^•ЪН,.

где Т, - интервал времени между двум* соседними значениями квантованного по времени входного сигнала фильтра, 7}~ постоянная времени фильтра.

Весовая функция экстраполятора нулевого порядка, как известно, равна: ¡1 при 0 21 < Т, \ (0 при I < 0,1 £ Тг.

Вывод выражения для максимальной относительной среднеквадратиче-ской погрешности осуществлен для случая, когда корреляционная функция помехи может быть аппроксимирована одной экспонентой - К„(!)= йпе, и случая, когда помеха представляет собой белый шум. При этом принималось, что измеряемая величина представляет собой стационарный случайный процесс с постоянным во времени математическим ожиданием и корреляционной функцией вида Кх(() = йхе.

Было доказано, что в обоих случаях математическое ожидание (систематическая составляющая) погрешности равно нулю. Полученное в результате выражение для максимальной относительной среднеквадратической погрешности в случае помехи с экспоненциальной корреляционной функцией имеет вид

<?2 Т, ,

Пу

\2К2пК-Ох 27>-Г,

2 7>-Г,

1 Т1+е^т'(Г/гГ,) к Г/+е^'(Г/-Г1) 1-(аГр)2 7у - ? ~аГ* (7у - Г,) +1 - (РГр )2 7/ -e~^T'(Tf -Т,)

аТп

■ + к-

ХГ/+е"Г'/7>(Г/-Г1)

{'.-<аТрГ 1 -(РГр) 2

:+1

(1)

а в случае помехи типа белый шу м -

Т.

„ МОК С _

Пу =

12к1к1йг Щ-Т, 27>-Г3

аТп

2 ТрОх 1-(аТр)2;

►Г^г,-/.) _

Г/-ГГ'/Г'(Г/-Г1) 1 ~(<*ТР)2 7/ - е~°Г' (7у - Г,)

7/ + (Т/ -Т,) 1

X - ----- _ - ---- +

О

j

гае ш1

! если А.'^ СО} £ А';.(0):

{ ,

| А,г(0), если А ,1(0) > А';_.(0).

I у о

2 аТ,

г

г

(Тг-Г,) 1 + Т

-Т Т !

. - е ' '' {Т, - Т,) I

к=0„!0,. спектральная плотность помехи типа белый шум.

Выражение (!) может быть использовано в качестве критерия оптимизации при параметрическом синтезе ПК в условиях, когда характеристики помечи могут быть определены, а ее корреляционная функция может быть аппроксимирована экспонентой. а выражение (2). когда характеристики помехи неизвестны и в качестве верхней оценки можно применить аппроксимацию ее свойств сигналом типа "белый шум".

В четвертой главе осуществлена проверка адекватности полученных в третьей главе математических моделей процессам в реальных измерительных каналах.

Проверка адекватности осуществлялась путем сравнения значений статистических характеристик (математического ожидания и дисперсии) погрешности. рассчитанных по математической модели, со значениями, рассчитанными по полученным в результате эксперимента реализациям. Оценка различия между значениями статистических характеристик осуществлялась путем проверки нулевой гипотезы по параметрическим критериям Т и I. Критерии ^ использовался для оценки различия между дисперсиями, а критерий 1 - между математическими ожиданиями. В результате математическая модель пригнана адекватной при уровне значимости риска 9^ 0.05 (5%).

Эксперимент по проверке адекватности проводился на программной имитационной модели, состояи'.ей из следующих блоков:

1. Генератора входного сигнала, моделирующего случайные сигналы с заданными статистическими характеристиками.

2. Блока имитации функционирования измерительного канала, состоящего из цифровых моделей компонентов измерительного канала.

3. Блока расчета статистических характеристик погрешности.

Проведению эксперимента на программной имитационной модели предшествовала ее проверка на адекватность процессам в реальных измерительных каналах. В главе приведены результаты эксперимента по проверке соот ветствия

характеристик случайных сигналов, формируемых генератором входного сигнала, заданным. В целях анализа точности имитации функционирования ИК получена математическая модель погрешности цифрового моделирования аналогового измерительного преобразователя. Получено выражение, позволяющее при заданном шаге дискретизации во времени рассчитать значение относительной среднеквадратической погрешности цифрового моделирования первичного преобразователя. Рассмотрены вопросы погрешности моделирования операций квантования по уровню, дискретизации во времени и восстановления измерительной информации.

Кроме того, в четвертой главе осуществлено исследование математической модели погрешности цифровой обработки измерительной информации в ПК АСУ водоснабжением в случае помехи, корреляционная функция которой может быть аппроксимирована экегюнентой. Результаты исследования математической модели представлены в виде графиков, отражающих зависимость максимального значения относительной среднеквадратической погрешности от параметров измерительного канала при различных значениях параметров измеряемого сигнала и помехи измерения.

Как показал анализ графиков, зависимость точности цифровой обработки измерительной информации в ИК от периода дискретизации по времени Т, при аналого-цифровом преобразовании выходного сигнала нормирующего преобразователя не носит экстремального характера. Это означает, что значение периода дискретизации (периода опроса) не может быть определено в результате поиска минимума функции погрешности. Его следует выбирать как можно большим при условии достижения заданной точности цифровой обработки.

В отличие от периода опроса Г, зависимость точггости результатов измерений от постоянной времени фильтра 7"„ имеет ярко выраженный минимум и, следовательно, значение постоянной времени 7} может быть найдено в результате оптимизации математической модели погрешности.

По результатам исследования математической модели разработан алгоритм расчета оптимальных параметров периода дискретизации во времени и постоянной времени алгоритма цифровой фильтрации. Разработанный алгоритм лег в основу методики параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Наиболее важным результатом проведенного исследования можно счи-

тать достижение поставленной цели - решение задачи расчета оптимальных шачений периода дискретизации и постоянной времени цифрового фильтра в измерительных каналах АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса. Кроме того, основные результаты работы можно сформулировать следующим образом:

1. Предложена математическая модель программно-аппаратного измерительного канала, представляющая собой выражение для нахождения корреляционных функций стационарных случайных последовательностей на ею выходе.

2. Предложена методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратном измерительном канале, которая может быть также использована для нахождения погрешности, обусловленной дискретностью процесса управления, чго позволит обоснованно ренцпь задачу выбора параметров используемых в АСУТГ1 цифровых устройств и численного метода, с помошыо которого реалшуется алгоритм управления.

3. Предложены аналитические выражения, потоляюшие расчетным п\-тем определить характеристики погрешности результата измерения на выходе программно-аппаратного измерительного канала по заданным параметрам отдельных его компонентов и характеристикам измеряемой величины для динамического режима работы.

4. Разработан алгоритм расчета оптимальных значений периода опроса датчика и параметра алгоритма фильтрации в измерительных каналах, осуществляющих следующие последовательные преобрлювання измеряемой величины: первичное преобразование измеряемой величины (отбор информации от объекта чувствительным элементом), нормирование полученного сигнала, его аналого-цифровое преобразование, приведение полученных дискретных значений ко входу и их фильтрация методом экспоненциального сглаживания, восстановление с помощью экстраполяции нулевого порядка значений измеряемой величины в моменты времени, несоответствующие моментам о.- роса датчика.

5. Основные теоретические результаты работы подтверждены экспериментальными исследованиями на программной имитационной модели.

6. Получена математическая модель погрешности цифрового моделирования аналогового измерительного преобразователя, позволяющая обоснованно решать задачу выбора шага дискретизации при замене аналогового измерительного преобразователя цифровой моделью.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Шевчук В.П., Данилов С.И., Ляснн Д.Н. Принципы математического описания программно-аппаратных информационно-измерительных гана-лов//Вопросы физической метрологии. - 1999. -№ 1. С.21-34.

2. Данилов С.И., Лясин ДН., Шевчук В.П. Оптимизация параметров линейных программно-аппаратных измерительных каналов в АСУ Iii/ ВолгГТУ. - Волгоград, 1999. - 19 с. - Деп. в ВИНИТИ 10.06.99, № 1883-В99.

3. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Шевчук В.П. Критерий качества линейных программно-аппаратных информационно-измерительных каналов/ ВолгГТУ. -Волгоград, 1999. - 16 с. - Деп. в ВИ11ИТИ 21.06.99, № 1990-В99.

4. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Студеникин A.B. Разработка аппаратных и программных средств для построения распределенных систем управления технологическими процессами//Матер. Первой международной научно-теор. а практ. конф. "Проблемы и перспективы автоматизации производства и управления" (Ташкент, 2-4 октября 1997г.). - Ташкент, 1997. - С. 164-167.

5. Шевчук В.П., Данилов С.И., Ляснн Д.Н., Студеникин A.B. Метрологические характеристики процессорных каналов обработки информации в системах экологического мониторинга/ЛГруды Первой международной конф. "Промышленность, технология, экология" (Москва, 15-18 сентября 1998г.). - Москва.: Изд-во "Станкин",1998. - С.306-310.

6. Лясин Д.Н., Данилов С.И., Шевчук В.П. Метрологические характеристики информационно-измерительных каналов, содержащих мультипликативную нелинейность//Материалы Международной научно-техн. конф. "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" (Пенза, 22-23 апреля 1999г.). - Пенза. 1999. - С.128-129.

7. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Студеникин A.B. Разработка устройств сопряжения микро-ЭВМ с аппаратными средствами АСУТП//Тез. докл. Всероссийской научно-техн. конф. "Новые методы, технические средства и технологии получения измерительной информации" (Уфа, 26-28 ноября 1997г.). - Уфа, 1997.-С.143-144.

8. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Студеникин A.B., Шевчук В.П. Метрологические характеристики процессорных каналов обработки информации, содержащих полиномиальную нелинейность//Тез. докл. 5-ой всероссийской научно-техн. конф. "Состояние и проблемы технических измерений" (Москва, 24-26 ноября 1998г.).-Москва, 1998. - С. 188-189.

-169. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Шевчук В.П. Математическое моделирование процессов обработки и передачи информации в информационных подсистемах АСУТП//Сборник научк. трудов 111 Всероссийского симпозиума "Математическое моделирование и компьютерные технологии". Том V "Информационные технологии" (Кисловодск, 22-24 апреля 1999г.). - Кисловодск, 1999. -С.22-23.

¡0. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Мелехов Д.Б. 8-кэнальный мультиплексор со встроенными преобразователями сигналов интерфейса RS232 в сигналы интерфейса "токовая петля"//Тез. докл. I! межвуз. научно-практ. конф. студ. и молодых ученых г.Волжского (Волжский, май 1997г.). - Волжский, 1997. - С.99-101.

11. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Шевчук В.П. Исследование процессорных каналов обработки информации в гибридных сетяхУ/Магер. конф. по регион, научно-техн. программе "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" (Волжский, 25-26 ноября 1997г.). - Волжский. 1997. -С.42-43.

12. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Сгуденикин A.B. Математическое моделирование информационно-измерительных каналов ACVV/Тез. докл. IV межвуз. научно-практ. конф. студ. и молодых ученых г.Волгограда и Волгогр. обл.(Волгоград, 8-11 декабря 1998г.). - Волгоград. 1998. - С.183-184.

13. Шевчук В.П., Ляснн Д.Н., Данилов С.И. Оптимизация режимных параметров информационных подсистем распределенных АСУТГ1//Тез. докл. Конф. по регион, научно-техн. программе "Научные,-технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" (Волжский, 16-17 декабря 1998г.). - Волжский, 1998. - С.28-29.

¡4. Шевчук- В.П., Данилов С.И.. Лясин Д.Н., Свиридова О.В., Студеникин A.B. Синтез процессорных каналов обработки измерительной информации//Тез. докл. Конф. по регион, научно-техн. программе "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" (Волжский. 16-17 декабря 1998г.). - Волжский, 1998. - С.96-98.

Введение.

Глава 1. Анализ информационных потоков в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса и постановка задачи.

1.1. Анализ технологического процесса и выбор структуры информационной подсистемы АСУ.

1.2. Анализ алгоритмов типовых операций преобразования измерительной информации.

1.3. Анализ и выбор модели измерительной информации.

1.4. Постановка задачи.

Выводы.).

Глава 2. Математическое описание погрешности как критерия оптимизации при синтезе программно-аппаратных измерительных каналов.

2.1. Математические модели измерительных компонентов.

2.2. Исследование свойств выходного сигнала программно-аппаратного измерительного канала.

2.3. Математическая модель погрешности цифровой обработки измерительной информации.

Выводы.

Глава 3. Математическая модель измерительного канала в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса

3.1. Математические модели компонентов измерительного канала

3.2. Математическое описание погрешности цифровой обработки измерительной информации.

Выводы.

Глава 4. Проверка адекватности математической модели и результаты ее исследования.

4.1. Описание программной имитационной модели.

4.2. Исследование адекватности моделируемых случайных сигналов и имитационных моделей компонентов измерительного канала

4.3. Проверка адекватности математической модели погрешности

4.4. Исследование свойств измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса

Выводы.

Управление технологическими процессами невозможно без создания эффективных и надежных информационно-измерительных систем (ИИС), предназначенных для сбора и первичной обработки измерительной информации, которая в дальнейшем используется в алгоритмах управления для принятия решений.

Современные информационно-измерительные системы, функционирующие в составе автоматизированных систем управления (АСУ) технологическими процессами, содержат в своей структуре микропроцессоры и микроЭВМ на их основе. Измерительные каналы (ИК) таких ИИС характеризуются наличием в тракте преобразования измерительной информации дополнительных операций: дискретизации во времени, квантования по уровню, предварительной цифровой обработки и восстановления. Наличие в структуре измерительных каналов наряду с аналоговыми преобразователями операций цифровой обработки измерительной информации, реализованных в виде программ ЭВМ, позволяет характеризовать их как программно-аппаратные.

Наряду с погрешностями, вносимыми аналоговыми преобразователями, программно-аппаратные измерительные каналы характеризуются наличием специфических погрешностей обусловленных перечисленными выше дополнительными операциями.

Информационная подсистема АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса состоит из совокупности параллельных программно-аппаратных измерительных каналов, предназначенных для измерения содержания кислорода в воде, а также температуры, давления, расхода, уровня и показателя рН воды. В каждом из измерительных каналов выполняются следующие последовательные преобразования измеряемых величин: аналоговое преобразование измеряемой величины; дискретизация аналоговой величины по времени и преобразование дискретных значений в код; цифровая обработка дискретных кодированных значений с целью приведения их ко входу и фильтрации помех измерений; восстановление значений измеряемой величины в моменты времени не соответствующие моментам дискретизации.

При проектировании измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса возникает задача обоснованного выбора значений периода дискретизации и параметров алгоритма цифровой фильтрации.

Существующие методы расчета периода дискретизации учитывают лишь погрешность, с которой может быть восстановлен непрерывный процесс по его дискретным значениям. При этом не принимается во внимание тот факт, что в большинстве случаев в измерительных каналах между операциями дискретного отбора и восстановления находятся операции динамической обработки измерительной информации (в АСУ рыбоводным комплексом - операция фильтрации). Это приводит к тому, что рассчитанное значение периода дискретизации является далеким от оптимального, а точность получаемых результатов измерений - ниже требуемой. Таким образом, задача расчета оптимальных параметров типовых операций преобразования измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах с учетом всей цепи осуществляемых преобразований является актуальной.

Поставленная задача решалась в рамках

- региональной научно-технической программы "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского" по программе Н.Р.200 "Вузовская наука регионам" Министерства общего и профессионального образования Российской Федерации;

- единого заказа-наряда, финансируемого Минобразования РФ из средств федерального бюджета (темы: № ВАЭ/02-Б-96, № 2/07-Б-99);

- выполнения хоздоговоров № 2/5-97 с Нижневолжрыбвод и № 2/09-99 с Волгоградским осетровым рыбоводным заводом.

Целью диссертационной работы является решение задачи параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, осуществляющих сбор и первичную обработку информации в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

Для достижения поставленной цели в работе требовалось решить следующие задачи:

1. Исследовать структуру измерительных каналов в АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса.

2. Разработать математическую модель программно-аппаратного измерительного канала.

3. Разработать математическую модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

4. Проверить адекватность разработанных математических моделей процессам в реальных измерительных каналах.

5. Разработать методику параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность получаемых оценок измеряемых величин.

Объектом исследования являются измерительные каналы информационно-измерительных систем, предназначенных для автоматизации контроля и управления технологическими процессами, а предметом исследования - погрешности получаемых с их помощью результатов измерений.

При выполнении исследования использовались методы, базирующиеся на теории вероятностей, теории измерений, теории автоматического управления, а также методы оптимизации, математического и имитационного моделирования.

Научная новизна выполненных исследований, по мнению автора, заключается в следующем:

1. Предложена математическая модель программно-аппаратного измерительного канала.

2. Предложена математическая модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах в установившемся динамическом режиме измерений.

3. Предложена математическая модель погрешности цифрового моделирования линейного аналогового измерительного преобразователя.

Из результатов исследования наибольшую практическую ценность представляют:

1. Методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

2. Методика параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность получаемых оценок измеряемых величин.

3. Алгоритм расчета оптимальных параметров операций цифровой обработки измерительной информации в измерительных каналах заданной структуры.

4. Аналитические соотношения, которые могут быть использованы в качестве критериев оптимизации при параметрическом синтезе программно-аппаратных измерительных каналов.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель программно-аппаратного измерительного канала.

2. Математическая модель погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах в установившемся динамическом режиме измерений.

3. Методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратных измерительных каналах.

4. Методика параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность получаемых оценок измеряемых величин.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка использованной литературы и пяти приложений.

Выводы

После того как была доказана адекватность полученной в третьей главе математической модели, стало возможным ее применение для расчета оптимальных параметров операций преобразования измерительной информации в измерительных каналах автоматизированной системы контроля и управления водоснабжением рыбоводного комплекса.

В результате проведенного исследования математической модели, было установлено следующее:

1. Зависимость точности цифровой обработки измерительной информации в измерительном канале от периода опроса Т5 первичного преобразователя не носит экстремального характера. Это означает, что значение периода опроса не может быть определено в результате поиска минимума функции погрешности. Его следует выбирать как можно большим при условии достижения заданной точности цифровой обработки.

2. В отличие от периода опроса ТБ зависимость точности результатов измерений от постоянной времени фильтра 7}, имеет ярко выраженный минимум и, следовательно, значение постоянной времени 7} может быть найдено в результате поиска минимума функции погрешности.

Результатом исследования математической модели стала разработка алгоритма расчета оптимальных значений периода опроса и постоянной времени фильтра, который приведен в приложении 3. Разработанный алгоритм лег в основу методики параметрического синтеза линейных программно-аппаратных измерительных каналов, обеспечивающих заданную точность предварительной цифровой обработки измерительной информации (см. при

- 118ложение 4). Результаты применения методики для расчета оптимальных параметров алгоритмов преобразования измерительной информации в измерительных каналах АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса приведены в приложении 5.

Наиболее важным результатом проведенного исследования можно считать достижение поставленной цели - решение задачи расчета оптимальных значений периода дискретизации и постоянной времени цифрового фильтра в измерительных каналах АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса. Кроме того, основные результаты работы можно сформулировать следующим образом:

1. Предложена математическая модель программно-аппаратного измерительного канала, представляющая собой выражение для нахождения корреляционных функций стационарных случайных последовательностей на выходе на его выходе.

2. Предложена методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратном измерительном канале, которая может быть также использована для нахождения погрешности, обусловленной дискретностью процесса управления, что позволит обоснованно решать задачу выбора параметров используемых в АСУТП цифровых устройств и численного метода, с помощью которого реализуется алгоритм управления.

3. Предложены аналитические выражения, позволяющие расчетным путем определить характеристики погрешности результата измерения на выходе программно-аппаратного измерительного канала по заданным параметрам отдельных его компонентов и характеристикам измеряемой величины для динамического режима работы.

4. Разработан алгоритм расчета оптимальных значений периода опроса датчика и параметра алгоритма фильтрации в измерительных каналах, осуществляющих следующие последовательные преобразования измеряемой величины: первичное преобразование измеряемой величины (отбор информации от объекта чувствительным элементом), нормирование полученного сигнала, его аналого-цифровое преобразование, приведение полученных дискретных значений ко входу и их фильтрация методом экспоненциального сглаживания, восстановление с помощью экстраполяции нулевого порядка значений измеряемой величины в моменты времени, несоответствующие моментам опроса датчика.

5. Основные теоретические результаты работы подтверждены экспериментальными исследованиями на программной имитационной модели.

6. Получена математическая модель погрешности цифрового моделирования аналогового измерительного преобразователя, позволяющая обоснованно решать задачу выбора шага дискретизации при замене аналогового измерительного преобразователя цифровой моделью.

Естественно, что данная работа не закрывает всего многообразия задач параметрического синтеза программно-аппаратных измерительных каналов. Существует еще целый ряд задач, решение которых в различной степени подготовлено настоящим исследованием. В частности требует своего решения вопрос о методах анализа точности измерительных каналов, содержащих в своей структуре нелинейные операции цифровой обработки измерительной информации, а также задача параметрического синтеза измерительных каналов при осуществлении совокупных измерений.

В заключение отметим, что хотя в работе рассмотрены далеко не все вопросы, связанные с параметрическим синтезом программно-аппаратных измерительных каналов, однако автору представляется, что проведенное исследование дает возможность конструктивного решения ряда вопросов в части расчета информационных подсистем АСУТП.

1. Абдуллаев И.М. Анализ и синтез комплексов оптимального преобразования и цифровой обработки непрерывных сигналов в ИИС: Дис. д-ра техн. наук: 05.11.16. Баку, 1992.-465 с.

2. Авдеев Б.Я. и др. О влиянии закона распределения входного сигнала на эффективность адаптивной дискретизации//Изв. ЛЭТИ. 1973. - Вып. 133.

3. Адаптивные телеизмерительные системы/В.Я.Авдеев, Е.М.Антонюк, С.Н.Долинов и др. Л.: Энергоиздат, 1981. - 248 с.

4. Аналоговые и цифровые интегральные схемы//Под ред. С.В.Якубовского. М.: Радио и связь, 1985. - 432 с.

5. Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации. М.: Наука, 1965.407 с.

6. Баранов Л.А. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 с.

7. Бахтиаров Г.Д., Малинин В.В., Школин В.П. Аналого-цифровые преобразователи. М.: Сов. радио, 1980. - 280 с.

8. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. -М.: Мир, 1974.-464 с.

9. Билинский И.Я., Микельсон А.К. Стохастическая цифровая обработка непрерывных сигналов. Рига: Зинатне, 1983. - 292 с.

10. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Сов. радио, 1971. - 326 с.

11. Быков Ю.М. Основы обработки информации в АСУ химических производств: Теория и расчет информационных подсистем. Л.: Химия, 1986.- 152 с.

12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

13. Волгин В.В., Каримов Р.Н. Оценка корреляционных функций в промышленных системах управления. М.: Энергия, 1979. - 80 с.-12214. Гельман М.М. Аналого-цифровые преобразователи информационно-измерительных систем. М.:Изд-во стандартов, 1989. - 320 с.

14. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987. - 552 с.

15. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. М.: Физматгиз, 1962.162 с.

16. Голд Б., Рейдер Ч. Цифровая обработка сигналов. М.: Сов. радио, 1973.-367 с.

17. Гольденберг Л.М., Левчук Ю.П., Поляк М.Н. Цифровые фильтры. -М.: Связь, 1974. 443 с.

18. ГОСТ 8.009-72. ГСП. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений. М.: Изд-во стандартов, 1972. - 38 с.

19. Грановский В.А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. Л.: Энергоатомиздат, Ленинград, отд., 1990. -288 с.

20. Гусев В.Г. Методы исследования точности цифровых автоматических систем. М.: Наука, 1973. - 399 с.

21. Данилов С.П., Лясин Д.Н., Шевчук В.П. Критерий качества линейных программно-аппаратных информационно-измерительных каналов/ ВолгГТУ. Волгоград, 1999. - 16 с. - Деп. в ВИНИТИ 21.06.99, № 1990 - В99.

22. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Шевчук В.П. Оптимизация параметров линейных программно-аппаратных измерительных каналов в АСУТП/ ВолгГТУ. Волгоград, 1999. - 19 с. - Деп. в ВИНИТИ 10.06.99, № 1883 - В99.

23. Данилов С.И., Лясин Д.Н., Студеникин A.B. Математическое моделирование информационно-измерительных каналов АСУ//Тез. докл. IV меж-вуз. научно-практ. конф. студ. и молодых ученых г.Волгограда и Волгогр. обл. Волгоград, 1998. - С.183-184.

24. Данчеев В.Н. Цифрочастотные вычислительные устройства. М.: Энергия, 1976. - 176 с.

25. Джури Э. Импульсные системы автоматического регулирования. -М.: Физматгиз, 1963. 455 с.

26. Ефимов В.М. Квантование по времени при измерении и контроле. -М.: Энергия, 1969. 88 с.

27. Заико А.И. Точность аналоговых линейных измерительных каналов ИИС. М.: Изд-во стандартов, 1987. - 136 с.

28. Земельман М.А., Кузнецов В.П. О методах нормирования метрологических характеристик измерительных устройств//Измерительная техника.- 1241969. -№ 1-3.

29. Исмаилов Ш.Ю. Автоматические системы и приборы с шаговыми двигателями. М.: Энергия, 1978. - 131 с.

30. Исмаилов Ш.Ю., Комшилов O.A. Определение закона распределения погрешности восстановления при равномерной дискретизации// Информационно-измерительная техника. Межвуз. сб. 1975. - Вып.1.

31. Ицкович Э.Л. Контроль производства с помощью вычислительных машин. М.: Энергия, 1975. - 417 с.

32. Ицкович Э.Л., Трахтенгерц Э.А. Алгоритмы централизованного контроля и управления производством. М.: Сов. радио, 1967. - 352 с.

33. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974. - 375 с.

34. Карташов В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. М.: Высшая школа, 1982. - 190 с.

35. Коган Б.М. Электронно-вычислительные машины и системы. М.: Энергия, 1979.- 582 с.

36. Конюхин Н.Е., Плют A.A., Глазунов В.А. Выбор критерия для оптимизации информационно-измерительных систем//Изв. ВУЗов: Приборостроение. 1975. - № 10. - С.5-7.

37. Корн Г. Моделирование случайных процессов на аналоговых и аналого-цифровых машинах. М.: Мир, 1968. - 315 с.

38. Косякин A.A. Статистический анализ цифровых автоматических систем//Сб. статей "Многосвязные и инвариантные системы. Нелинейные и дискретные системы". М.: Наука, 1968.

39. Краус М., Вашны Э. Измерительные информационные системы. -М.: Мир, 1975. -310 с.

40. Круг Е.К., Легович Е.А. Автоматизация экспериментальных исследований человеко-машинных систем. М.: ИПУ, 1982. - 60 с.

41. Кузин JI.T. Расчет и проектирование дискретных систем управления. М.: Машгиз, 1962. - 683 с.

42. Левшина Е.С., Новицкий П.В. Электрические измерения физических величин. Измерительные преобразователи. М.: Энергоатомиздат, 1983.- 320 с.

43. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. T.l. -М.: Мир, 1983. 311 с.

44. Малиновский Б.Н. Цифровые измерительные устройства. М.: Энергия, 1976.- 192 с.

45. Мановцев А.П. Основы теории радиотелеметрии. М.: Энергия, 1973.- 592 с.

46. Маркюс Ж. Дискретизация и квантование/Пер. с франц. М.: Энергия, 1969. - 144 с.

47. Математическое обеспечение сложного эксперимента. Т.1. Обработка измерений при исследовании сложных систем. Киев: Наук, думка, 1982. - 304 с.

48. Модягин И.В., Солопченко Г.Н. Об интервальных характеристиках случайных погрешностей измерения//Автометрия. 1971. - № 2. - С.6-9.

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

50. Новоселов О.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информационно измерительных систем. М.: Машиностроение, 1980. - 280 с.

51. Орнатский П.П. Автоматические измерения и приборы аналоговые- 126и цифровые. Киев: Вища школа, 1980. - 558 с.

52. Ориатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. Киев: Вища школа, 1983. - 455 с.

53. Отчет ВПИ ВолгГТУ по х/д теме № 2/5-97: Эскизный проект на АСУ водоснабжением рыбоводного комплекса/Рук. В.П.Шевчук (исп. С.И.Данилов)

54. Пидорин Н.М. О нормировании точности измерений на основе информационных критериев//Измерительная техника. 196 8.-№5.-С.13-16.

55. Проектирование датчиков для измерения механических вели-чин/Е.П.Осадчий и др. М.: Машиностроение, 1979. - 480 с.

56. Пугачев B.C. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. М.: Физматгиз, 1962. - 883 с.

57. Рыбашов М.В. Некоторые вопросы динамической коррекции нелинейных датчиков//Измерительная техника. 1965. - № 6. - С.31-34.

58. Свешников A.A. Прикладные методы теории случайных функций. -М.: Наука, 1968.-463 с.

59. Солодов A.B. Теория информации и ее применение к задачам автоматического управления и контроля. М.: Наука, 1967. - 432 с.

60. Солодовников В.В. Статистическая динамика линейных систем автоматического управления. М.: Физматгиз, 1960. - 655 с.

61. Солопченко Г.Н. Динамические погрешности идентификации// Метрология. 1975. - № 1. - С.63-69.

62. Солопченко Г.Н. Метрологический анализ измерительно-вычислительных комплексов: Дис. д-ра техн. наук: 05.11.16. Л., 1989. - 387 с.

63. Ту Ю.Т. Цифровые и импульсные системы автоматического управления. М.: Машиностроение, 1964. - 703 с.

64. Фалькович С.Е., Хомяков Э.Н. Статистическая теория измерительных радиосистем. М.: Радио и связь, 1981. - 288 с.

65. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы: Структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 439 с.

66. Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства. Л.: Энергоатомиздат, 1989. - 224 с.

67. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем. М.: Физмат-гиз, 1963. - 968 с.

68. Швецкий Б.И. Электронные цифровые приборы. Киев: Техника, 1981.-247 с.

69. Шевчук В.П. Исследование динамических погрешностей ИИК в системах автоматического управления по косвенным показателям: Дис. д-ра техн. наук: 05.11.16. Волжский, 1995. - 390 с.

70. Шевчук В.П. Теория информационных каналов систем управления. Математические основы описания линейных и нелинейных программно-аппаратных каналов обработки информации: Учебное пособие. Волгоград: ВолгГТУ, 1993.- 128 с.

71. Шевчук В.П., Данилов С.И., Лясин Д.Н. Принципы математического описания программно-аппаратных информационно-измерительных кана-лов//Вопросы физической метрологии. 1999. - № 1. С.21-34.

72. Шевчук В.П., Лясин Д.Н., Данилов С.И. Оптимизация режимных параметров информационных подсистем распределенных АСУТП//Тез. докл.- 128

73. Конф. по регион, научно-техн. программе "Научные, технические, экономические и экологические проблемы г.Волжского". Волжский, 1998. - С.28-29.

74. Шенброт И.М. Графоаналитическое определение среднего квадрата методической ошибки дискретного измерения//Измерительная техника. -1963. № 8. - С.6-10.

75. Шенброт И.М., Гинзбург М.Я. Расчет точности систем централизованного контроля. М.: Энергия, 1970. - 408 с.

76. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 420 с.

77. Шляндин В.М. Цифровые измерительные устройства. М.: Высшая школа, 1981. - 355 с.

78. Электрические измерения неэлектрических величин/А.М.Туричин, П.В.Новицкий, Е.С.Левшина и др. Л.: Энергия, 1975. - 576 с.

79. Методика расчета погрешности цифровой обработки измерительной информации в программно-аппаратном измерительном канале

80. Расчет осуществляется следующим образом:

81. Вычисляем эквивалентную весовую функцию аналоговой части ПК:

82. К(0 = К\ (0 * Кг (0 * ¿а3 (0 *. * нак (0 > (П1 •!)где * операция свертки, ка1 (7), Ьа2(0, ка3 (/), .,Иак (7) - весовые функции кзвеньев, входящих в состав аналоговой части ИК.

83. Вычисляем эквивалентную весовую функцию цифровой части ИК:

84. О) = ¿4 (и) * («) * ¿4 (И) *. * (и) > (П1.2)где * операция дискретной свертки, /4 (г), /4 (0> ¿4 (0» • • • > ^¿т (0 весовые функции т звеньев, входящих в состав цифровой части ИК.

85. Вычисляем эквивалентную весовую функцию цифровой части ИК и восстанавливающего элемента:00 * к=Огде кг (0 весовая функция восстанавливающего элемента.

86. Вычисляем математическое ожидание последовательности отсчетовслучайного сигнала на выходе программно-аппаратного ИК:00 000= р(П1.5)п=О от2где математическое ожидание входного воздействия ИК.

87. Вычисляем математическое ожидание последовательности отсчетов Ек,^\ случайной функции погрешности определения искомой величины:т£= \к§(М)тх(к + ОТ3-м¥м-т2[к,4., (П1.6)огде тх(/) математическое ожидание измеряемой величины.

88. Вычисляем корреляционную функцию эквивалентной весовой функции аналоговой части ИК:оо

89. Яаа({)= \ка(р)ка(м + Оф. (П1.7)о

90. Вычисляем корреляционную функцию сигнала на выходе аналоговой части ИК:оо

91. Куа(?)= ¡Яаа{Л)К^-Я)с1Я, (П1.8)-00где 0 корреляционная функция сигнала на входе измерительного канала.

92. Вычисляем корреляционную функцию эквивалентной весовой функции цифровой части ИК и восстанавливающего элемента:ооп=О

93. Вычисляем дисперсию последовательности отсчетов случайного сигнала на выходе программно-аппаратного РЖ:2 со= к\ (0) = (0) + Е К (Щ (кТ3). (ШЛО)

94. Вычисляем взаимную корреляционную функцию эквивалентных весовых функций аналоговой части программно-аппаратного ИК и операции преобразования измеряемой величины в искомую:оо1. П1Л1)о

95. Вычисляем взаимную корреляционную функцию сигнала на выходе аналоговой части программно-аппаратного ИК и истинного значения искомой величины:со

96. Куау( 0= \Яа^Я)К§х({-Я)с1Я, (П1.12)оогде К^) взаимная корреляционная функция сигнала на входе измерительного канала и измеряемой величины.

97. Вычисляем значение взаимной корреляционной функции случайных последовательностей отсчетов искомой величины и выходного сигнала программно-аппаратного ИК при нулевом значении аргумента:оо1. П1.13)0

98. Вычисляем корреляционную функцию эквивалентной весовой функции операции преобразования измеряемой величины в искомую:оо1. П1.14)о

99. Вычисляем дисперсию истинного значения искомой величины:оо

100. Оу=Ку( 0)= \Яёё(Я)Кх(-Я)с1Л, (П1.15)-ООгде Кх(?) корреляционная функция измеряемой величины.

101. Вычисляем дисперсию последовательности отсчетов Ек,^\ случайной функции погрешности определения искомой величины:

102. Алгоритм моделирования стационарного случайного процесса с корреляционной функцией Ку(т) = Ц,е~-а\ т\1. Vе

103. Sv (со) = —-— ¡Dve~aK-ie0TdT- v001. V-coeare~lú)Tdr + \e~aTe-iandT o1. A,