автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Повышение точности и помехозащищенности магнитострикционных преобразователей на основе DSP технологий

На правах рукописи

ВДОВИН АЛЕКСЕЙ ЮРЬЕВИЧ

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ И ПОМЕХОЗАЩИЩЕННОСТИ МАГНИТОСТРИКЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ

DSP ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность 05.13.05 — "Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Астрахань - 2005

Работа выполнена в Астраханском государственном техническом

университете

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Надеев А. И.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Гусев В. Г.

доктор технических наук, профессор Дмитриев В.Н.

Ведущее предприятие: Московский государственный

институт электроники и математики

Защита состоится 15 декабря 2005 г. в 15 30 на заседании диссертационного совета Д307.001.01 в Астраханском государственном техническом университете по адресу: 414025, г.Астрахань, ул.Татищева, 16, главный корпус, ауд. 305.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью, просим направлять ученому секретарю диссертационного совета по адресу: 414025, г. Астрахань, ул. Татищева, 16, АГТУ, Ученый совет

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного технического университета

Автореферат разослан 12 ноября 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета д.т.н., профессор

Попов Г.А.

2 261974

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Магнитострикционные преобразователи положения (МГТГГ) прочно заняли свое место среди предлагаемых на рынке датчиков положения. Это обусловлено в первую очередь их высокой надежностью, устойчивостью к вибрационным воздействиям, а также большим диапазоном преобразований, при относительно невысокой стоимости

Мировыми лидерами в исследованиях, разработке и производстве МПП являются крупнейшие фирмы-производители датчиковой аппаратуры: MTS (США), Balluff (Германия), Schlumberger Industries (Франция) и др. Аналитики этих фирм насчитывают уже более 1500 областей использования МПП.

Исследования зарубежных и отечественных ученых, таких как Артемьев Э.А., Демин С.Б., Надеев А.И., Шпинь А.П., Ясовеев В.Х. и др. привели к созданию множества способов реализации МПП, появлению структурных, технологических, алгоритмических методов улучшения их метрологических характеристик. Однако ужесточение требований к точностным и эксплуатационным характеристикам первичных преобразователей в современных системах автоматического управления требует поиска новых методов повышения точности МПП.

Нашедшие в настоящее время широкое применение структурные, технологические и алгоритмические методы повышения точности МПП, в основном, ориентированы на уменьшение систематической и дополнительной составляющих полной погрешности.

Развитие в последнее время интеллектуальных МПП наряду с их индивидуальной градуировкой приводит к тому, что главным критерием, обуславливающим достижение предельной точности МПП, является их случайная и динамическая составляющие полной погрешности.

Существующие методы уменьшения случайной погрешности, а так же интеллектуальные методы идентификации полезного сигнала на фоне импульсных помех опираются на статистический анализ серии повторных отсчетов, что приводит к существенной потере быстродействия МПП и повышению динамической погрешности.

В связи с вышеизложенным, тема диссертационной работы, посвященная разработке методов повышения точности МПП за счет уменьшения случайной и динамической составляющей погрешности магнитострикционных преобразователей на основе спектрального анализа сигнала первичного преобразователя с использованием DSP технологий, является актуальной.

Цель исследования. Уменьшение случайной погрешности и повышение помехозащищенности магнитострикционных преобразователей положения без потери их быстродействия.

Для достижения намеченной цели в работе поставлены и решены

следующие задачи:

1. Исследование причин возникновения—сд^шайной погрешности

магнитострикционных преобразователей положен «£ос- национальна

БИБЛИОТЕКА

2. Исследование спектральных свойств сигнала первичного преобразователя.

3. Исследование случайной погрешности преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам.

4. Разработка метода уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP (Digital Signal Processing - цифровая обработка сигналов) технологий.

5. Разработка алгоритмов идентификации промахов и полезного сигнала.

6. Разработка микропроцессорного преобразователя положения, реализующего метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

7. Анализ эффективности применения разработанного метода.

Методы исследования. Для решения поставленных задач и достижения

намеченной цели использованы методы математического моделирования, методы теории вероятностей, теории случайных процессов, математической статистики, спектрального анализа и цифровой фильтрации с использованием интегрированной среды Delphi6, пакета MathCad 2001 Professional, пакета Statistica 6, MATLAB 6.5.

На защиту выносятся:

1. Результаты исследования спектральных свойств сигнала первичного преобразователя.

2. Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

3. Алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала

4. Микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

5. Результаты анализа эффективности применения разработанного метода.

Научная новизна:

1. Проведено исследование спектральных свойств сигнала первичного преобразователя, в результате которого установлено, что сигнал первичного преобразователя имеет стабильные дискретные спектральные плотности в области 2-7 гармоник, при временном окне равном длительности сигнала.

2. Исследована случайная погрешность преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам. Подтверждена гипотеза нормального закона распределения случайной погрешности.

3. Разработан метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

4. Разработаны алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала.

5. Разработана имитационная модель микропроцессорного преобразователя положения, реализующего метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP техноло1ий, коюрая позволяет проверять работу алгоритмов метода, его помехоустойчивость, а также оценивать уменьшение случайной погрешности при его применении по экспериментальным данным с первичного преобразователя.

Практическую ценность имеют:

1. Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на базе алгоритмов цифровой фильтрации сигнала первичного преобразователя.

2. Быстродействующие алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала.

3. Микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

Реализация результатов работы. Результаты работы внедрены в учебный процесс АГТУ и используются при проведении практических и лабораторных занятий по курсам «Элементы и функциональные устройства автоматики», «Информационная электроника», «Метрология, стандартизация и сертификация» для студентов специальностей 240600 «Эксплуатация электрооборудования и автоматики судов», 180900 «Электрооборудование и автоматика судов», 180400 «Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов», 210200 «Автоматизация технологических процессов и производств».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XV - XVI Всероссийских научно-технических конференциях с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Судак, 2003 - 2004), Международной конференции «Образование. Экология. Экономика. Информатика» (Астрахань, 2003), . Международной конференции «АГТУ-75» (Астрахань 2005), научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава АГТУ.

Публикации. Основные положения, выводы и практические результаты работы изложены в 8 научных работах, в том числе: 4 статьях, 3 публикациях в материалах конференций, 1 свидетельстве о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав основного текста, списка литературы из 124 наименований, заключения и восьми приложений, общим объемом 156 страниц. В работе содержится 52 рисунка и 4 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, определены цели и задачи исследования, доказаны научная новизна и практическая значимость, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена рассмотрению принципов построения, основных точностных характеристик и анализу методов повышения точности магнитострикционных преобразователей положения.

Рассмотрены принципы построения первичных преобразователей МПП на продольных и крутильных волнах, описаны физические процессы преобразований.

Проанализированы известные технологические, аппаратные и алгоритмические методы повышения точности МПП. Выявлено, что в основном эти методы ориентированы на уменьшение систематической и дополнительной составляющих погрешности.

Применение технологических и аппаратных методов уменьшения случайной составляющей погрешности МПП позволяют в значительной степени уменьшить случайную погрешность. Однако ее значение зачастую не соответствует требованиям, предъявляемым к современным системам управления.

Основным программным средством компенсации случайной составляющей погрешности является усреднение результатов серии измерений и оценка центра распределения случайной величины на основании гипотезы нормального закона ее распределения. Однако применение этого метода сопряжено с ухудшением динамических характеристик МПП вследствие необходимости проведения многократных отсчетов и математической обработки их результатов.

Рассмотрена проблема помехоустойчивости МПП. Показано, что существующие методы формирования сигнала считывания опираются на два свойства сигнала считывания: превышение им определенного порога и наличие экстремума - которыми так же обладают мощные импульсные помехи, что неизбежно приводит к промахам и, как следствие, необходимости их идентификации. Наиболее эффективным методом при этом оказывается применение статистических приемов, ограничивающих динамические характеристики МПП.

Это создает предпосылки к поиску новых аппаратных и алгоритмических методов компенсации случайной составляющей погрешности, не влекущих ухудшение динамических характеристик преобразователя, а так же эффективных алгоритмов исключения промахов.

Во второй главе проведены исследования причин и источников возникновения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения, спектральных свойств сигнала первичного преобразователя и оценена случайная погрешность восстановленного по стабильным гармоническим компонентам сигнала.

Исследование причин возникновения случайной погрешности основывалось на анализе основных структур цифровых МПП, как наиболее перспективных. В результате анализа выявлено, что способ получения информации о положении объекта управления заключается в аналого-цифровом преобразовании временных интервалов, образованных запускающими сигналами инициируемыми алгоритмами управления и сигналами получаемых с катушек считывания, которые наводятся в них вследствие обратного магнитострикционного эффекта. Типовая структурная схема интеллектуального МПП непосредственного преобразования представлена на рис. 1а. На рис. 16 приведена осциллограмма напряжений, поясняющая работу схемы (для преобразователя на крутильных волнах).

V Канал А

АКаналВ

а) Структурная схема

б) Осциллограмма формирующихся сигналов

Канал А - напряжение на выходе усилителя считывания;

Канал В - ток на выходе формирователя импульса тока записи;

Рис. 1. Структурная схема интеллектуального МПП непосредственного преобразования и осциллограмма формирующихся сигналов.

Устройство работает следующим образом: микропроцессор 5 выдает сигнал на формирователь импульса тока записи 3, этот же сигнал опрокидывает выходной триггер формирователя измерительного интервала 4. Импульс тока записи подается на первичный преобразователь (рис. 16 канал В). По приходу сигнала с усилителя считывания 2 (рис. 16 канал А справа) устанавливается выходной триггер формирователя измерительного интервала 4. Таким образом, на вход микропроцессора поступает отрицательный импульс, ширина которого пропорциональна расстоянию до объекта позиционирования. Одновременно со спадом импульса запускаются внутренние счетчики микропроцессора 5, по его фронту они останавливаются.

Случайная погрешность МПП описанной структуры обусловлена следующими причинами:

1. Собственными шумами операционных усилителей электронных узлов, случайными разбросами задержек цифровых микросхем,

нестабильностью параметров дискретных элементов и напряжения питания.

2. Флуктуациями ориентации магнитных моментов доменов структуры магнитострикционного материала.

3. Электромагнитными наводками на катушку считывания и вход усилителя считывания в результате воздействия внешних переменных электромагнитных полей.

4. Погрешностью квантования аналого-цифрового преобразования.

Экспериментальные исследования показали, что основными причинами

возникновения случайной погрешности МПП являются флуктуации магнитной ориентации доменов материала волновода и электромагнитные наводки на катушку считывания и усилитель считывания.

Таким образом, задача исследования случайной погрешности сводится к анализу сигнала на выходе усилителя считывания при прохождении под катушкой считывания ультразвукового импульса.

Для исследования сигнала усилителя считывания разработан и реализован экспериментальный комплекс измерительного тракта (рис. 2).

ПП-первичный преобразователь; ФИТЗ-формирователь импульса тока записи, ФИИ-формирователь измерительного интервала, 1-волновод; 2-демпфер; 3-постоянный магнит, 4-катушка считывания, 5-устройство регулируемого натяжения; 6-импульсный ключ; 7-гальваническая развязка; 8-мультивибратор; 9-кнопка; 10-одновибратор; 11-предварительный усилитель, 12-режектор, 13-дифференциатор, 14-усилительформирователь, 16-цифровой ключ «И»; 17-цифровой осциллограф Fluke 199, 18-выходной триггер, 19-АЦП «время-код», 20-ПЭВМ

Рис. 2. Структурно-функциональная схема экспериментального комплекса.

Для исследования сигнала с усилителя считывания были применены методы спектрального анализа. В одной точке проводилась серия повторных

измерений, результатом которой были временные ряды, соответствующие снятым сигналам напряжений на выходе усилителя считывания, полученные с помощью высокочастотного цифрового осциллографа. Графики осциллограмм для преобразователя на крутильных волнах приведены на рис. 3. Осциллограммы сигналов для преобразователя на продольных волнах имеют тот же вид, только сжатыми по временной оси, что связано с более высокой скоростью распространения продольных колебаний.

волнах (диапазон преобразования 1000 мм).

Полученные временные ряды были интерполированы конечным рядом Фурье:

= ^ + + (1) * 1 1 где I - номер гармоники;

Ад - постоянная составляющая сигнала; А( - амплитуда /-ой гармоники; (р. - фаза /—ой гармоники. Оптимальный размер временного окна (периода основной гармоники) определяется средней длительностью сигнала. Для первичного преобразователя на крутильных волнах величина окна составляет 50 мкс для первичного преобразователя на крутильных волнах и 30 мкс для датчиков на продольных волнах.

Графики амплитудных и фазных спектров первых десяти гармоник приведены на рис. 4а и рис. 46.

А 1

А 1 1

1 ч \ 1

1 \ \ 1

\ 1

1 К

а) Амплитудный спектр сигнала

б) Фазный спектр сигнала

Рис. 4 Амплитудные и фазные спектры сигнала.

Как видно из графиков, спектры анализируемых сигналов имеют стабильный участок, т. е. набор частот при которых амплитуды и фазы соответствующих гармоник отличаются на весьма незначительную величину (на рис. 4. границы этого участка отмечены пунктиром).

Статистический анализ полученных спектров дает более детальное представление о характере исследуемого сигнала. Из графиков дисперсий амплитудных и фазных спектров, приведенных на рис. 5а и 56 видно, что оба спектра имеют ярко выраженные стабильные участки в области частот, соответствующей 2-7 гармоникам, дисперсия амплитуд и фаз на которых имеет незначительную величину по сравнению с другими гармониками. Для оценивания дисперсии фаз использовалась синусная функция.

а) Дисперсия амплитуд

б) Дисперсия фаз

Рис. 5. Графики дисперсий амплитудных и фазных спектров

Таким образом, сделан вывод, что временной ряд, формируемый 2-7 гармониками представляет собой «полезный», или не зашумленный электромагнитными наводками и другими случайными факторами сигнал с усилителя считывания, а для его частотной идентификации достаточно исследовать дисперсии амплитудных и фазных спектров и определить стабильные частотные компоненты. Для подтверждения адекватности сделанных выводов была решена задача синтеза сигнала по его стабильным

гармоникам. Графики отфильтрованных таким образом сигналов представлены на рис. 6.

Рис. 6. Восстановленные по стабильным гармоникам сигналы.

Случайная погрешность отфильтрованных сигналов по сравнению с исходными уменьшается на 50-90% в зависимости от условий измерений.

Основными параметрами МПП влияющими на величину случайной погрешности являются диапазон преобразования, натяжение волновода и параметры импульса тока записи. В связи с этим были исследованы спектральные свойства сигнала с усилителя считывания по диапазону измерения, а так же при изменении натяжения магнитопровода и параметров импульса тока записи.

Анализ результатов проведенных исследований спектральных свойств сигнала первичного преобразователя показал наличие в его амплитудном и фазном спектре стабильных составляющих в области со 2-й по 7-ю гармоники, дисперсии амплитуд и фаз которых остаются минимальными при изменении параметров преобразователя влияющих на случайную погрешность и положения позиционируемого объекта. Восстановление сигнала по данным гармоникам дает значительное уменьшение случайной погрешности.

При перемещении объекта позиционирования по диапазону наблюдается некоторое увеличение дисперсий высокочастотных составляющих стабильного участка на весьма незначительную величину при увеличении диапазона, обусловленное затуханием ультразвуковой волны. Случайная погрешность восстановленного сигнала в конце диапазона по сравнению с необработанным сигналом, уменьшалась с ±250 не до ±30 не (более 85%).

При изменении натяжения волновода участок стабильных гармоник остается в пределах со 2-й по 7-ю гармоники, однако при значительном увеличении силы натяжения дисперсия высокочастотных составляющих стабильного участка резко увеличивается. При этом уменьшение случайной погрешности восстановленного по стабильным гармоникам сигнала при увеличении натяжения менялось от 85% до 75%.

При увеличении амплитуды тока записи дисперсии высокочастотной составляющей стабильного участка уменьшаются. Уменьшение случайной погрешности меняется от 55% до 90% при изменении амплитуды импульса тока записи от 1 до 3 А.

При увеличении длительности импульса тока записи с 1,5 до 3 мкс дисперсии высокочастотной составляющей стабильного участка уменьшаются При достижении длительности импульса тока записи величины 3 мкс, дисперсии имеют минимальное значение, а при дальнейшем увеличении длительности импульса тока, увеличиваются. Уменьшение случайной погрешности сигнала восстановленного по стабильным гармоникам в ходе эксперимента изменялось от 50% до 90%, при изменении длительности от 1,5 мкс до 3 мкс.

Для определения параметров случайной погрешности МПП непосредственного преобразования с восстановлением сигнала по стабильным гармоническим компонентам в конце диапазона, где случайная погрешность максимальна, была проведены серия из 500 повторных измерений. При этом сигнал искусственно зашумлялся объединением аналоговой «земли» формирователя считывания и «общим проводом» персональной ЭВМ, импульсный источник питания которой является источником шума широкого спектра. График такого сигнала и гистограмма измерений проведенного эксперимента представлена на рис. 7.

Рис. 7. Определение параметров случайной погрешности МПП с восстановлением сигнала по стабильным гармоникам. ^

Анализ результатов показал, что распределение случайной погрешности подчиняется нормальному закону.

Среднеквадратическое отклонение случайной величины при этом составляет ¿г(д)=0,0123 мкс.

Таким образом, с учетом гипотезы о нормальном законе распределения случайной погрешности можно установить значения доверительной случайной погрешности для различных значений доверительной вероятности (табл. 1).

Таблица 1.

Доверительная вероятность 0,9 | 0,95 0,99

Случайная погрешность, мке 0,02 | 0,024 0,032

При логометрическом преобразовании микропроцессор определяет положение объекта позиционирования в соответствии с уравнением логометрического преобразования. Наилучшим по быстродействию является алгоритм логометрического преобразования вида

N х

г = = —- = к ■ х (2)

М0 х0

где А'х и Л'0 - цифровые коды измерительного и опорного интервалов времени;

хяхи- измеряемое и опорное расстояния.

Таким образом, задача построения математических моделей случайной погрешности логометрического преобразования (2) заключается в нахождении закона распределения отношения двух независимых случайных величин, т.е. закон распределения

где г = 1 / /д - период дискретизации преобразования время-код, д/х и Д/Й - случайные погрешности, которые распределены по некоторому закону

Общая форма закона распределения отношения двух независимых случайных величин имеет вид интеграла свертки:

+00 О

р(0= ¡з-Р1(*-з)-Р2(я)Ж- ¡*-Р1(' *)-Р2(я)Ж (4)

О -00

где р^) = р(1 "т) есть закон распределения суммы (Ых ■ X + МХ), а р}(1) = р(1 - М0 ■ т)- закон распределения суммы (N0 -т + М0).

Найдено аналитическое решение выражения (4) для нормального закона распределения:

* ~ ' " " " " ' --/4 А/ I Л/ 1 —

(5)

Плотности распределения вероятностей при разных г вычисленные в соответствии с (5) приведены на рис. 8.

7 Г~ . "[у ■/

л-(12+1) 3 ~

Рис. 8. Изменение закона распределения по диапазону преобразования.

Анализ графиков показывает, что при увеличении х ширина распределения увеличивается, а его высота уменьшается. Математическая модель случайной погрешности логометрических Ml 111 при нормальном законе распределения случайной погрешности измерительного и опорного интервалов времени аппроксимируются полиномом 2-го порядка:

А°(х) - а0 + ^ ■ х + а2 ■ х2, (6)

где коэффициенты а0 =0.01967, а, =0.01967, а2 =0.01967 были определены методом наименьших квадратов.

В третьей главе разработан метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий. Разработаны алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала. Проведен анализ влияния величины шага дискретизации на случайную погрешность.

Разработана функциональная схема метода уменьшения случайной погрешности, основой которого является установленный факт того, что сигнал, восстановленный по стабильным компонентам своей спектральной плотности и интерполированный в окрестности главного экстремума, имеет меньшую случайную погрешность. Для его реализации предлагается следующая функциональная схема (рис. 9.).

Хф

*С0

x(I)

tnm

Xlc

Рис. 9. Функциональная схема метода уменьшения случайной погрешности на основе DSP технологий.

Сигнал, снимаемый с выходного электроакустического преобразователя x(t) усиливается по мощности и проходит антиэлайсинговую фильтрацию, для избежания эффекта наложения спектров. Физической реализацией данной процедуры является применение простого фильтра низких частот с частотой среза равной периоду дальнейшей дискретизации сигнала. На этапе непосредственного аналого-цифрового преобразования непрерывный сигнал x(t) преобразуется в дискретную последовательность отсчетов х„ с шагом дискретизации т. Идентификация сигнала представляет собой определение отсчетов соответствующим полезному сигналу. После этого необходимо сформировать выборку из отсчетов х„ соответствующую изменению полезного сигнала во временном окне определенного его длительностью. Прямое дискретное преобразование Фурье (ДПФ) переносит временную выборку в частотную область. После обнуления коэффициентов ДПФ соответствующих

нестабильным спектральным компонентам производится процедура обратного ДПФ с интерполяцией результатов между интервалами дискретизации.

Локализация и поиск главного экстремума являются завершающими этапами метода.

Как видно из схемы рис. 9. для реализации метода необходимо применение специфических аппаратных средств и программных алгоритмов, реализующих по сути DSP технологии.

Аппаратная часть метода заключается в применении DSP микропроцессора и быстродействующего АЦП в структуре измерительного тракта (рис. 10):

1 ФИТЗ

се

о

i 3

ь &

Я о Si ПУ

fxf

ФНЧ С1К

АЦП

ФИТЗ - формирователь импульса тока записи, ПУ - предварительный усилитель; ФНЧ - антиэлайсинговый фильтр низких частот, АЦП - быстродействующий АЦП; СЬК - тактовый вход АЦП

Рис. 10. Структурная схема измерительного тракта ориентированного на DSP обработку.

Принципы формирования импульса тока записи и первичного преобразования остаются аналогичными для известных МПП. Принцип получения информации отличается тем, что АЦП непрерывно цифрует с частотой дискретизации ft усиленный ПУ и отфильтрованный антиэлайсинговым ФНЧ сигнал первичного преобразователя и передает данные в DSP микропроцессор, который согласно алгоритму своей программы производит обработку поступивших данных.

Алгоритм функционирования DSP микропроцессора реализует программную часть метода (рис. 9)

Получены расчетные формулы для оценки временных затрат и требуемого объема памяти на реализацию алгоритмов DSP микропроцессора. Поскольку оцифровка сигнала и алгоритм идентификации полезного сигнала происходят практически в режиме реального времени, максимум с отставанием в 2-3 такта (задержка обусловленная построением быстродействующих АЦП), все временные затраты будут обусловлены вычислениями прямого и обратного ДПФ, а так же интерполяции функции в области экстремума, что по сути так же является обратным ДПФ с шагом меньшим шага дискретизации обрабатываемого сигнала. Требования к объему памяти будут формироваться исходя из количества точек преобразования и шага интерполяции.

Для расчета требуемого объема ПЗУ получено следующее выражение:

Каф=——(7) ^интерн

где Аги;ф - общее число ячеек отводимых под синусоидальные базисные

функции ДПФ; г и тш - шаг дискретизации и шаг интерполяции

восстановленной функции; N - число точек ДПФ, определяемое шириной временного окна и шагом дискретизации внутри него; - количество стабильных гармоник в спектре си1 нала, которые определяются экспериментально для конкретного преобразователя. Требуемый объем ОЗУ:

• N... + N...

(8)

где Ытк - количество узлов дискретизации в интервале локализации главного экстремума; Ыц^ - размер циклического массива, зависит от заданного временного окна сигнала.

Суммарное количество умножений, требующееся для реализации алгоритма:

Nmul = 2■ N„ —-—N„„ + 2• ЛЛ_ -N = 2-N,

•ЛГ+ЛГ

(9)

Время, затраченное на реализацию алгоритма можно представить в виде: h=kc0nXmul-tmuUttid (10)

где кс0„ - коэффициент учитывающий выполнение сопутствующих операций (операций сложения, перехода, выборки и т.п.) при эскизном проектировании может быть принят как 1,1; tm„i+a<u - время выполнения операции «умножение+накопление», являющееся одной из главных характеристик DSP.

Разработаны алгоритмы идентификации промаха и полезного сигнала основанные на свойствах помех (рис. 11а) и спектральных свойствах полезного сигнала (рис. 116).

Первый алгоритм проверяет наличие превышения определенного порогового уровня в течении определенного времени. Если по его истечении сигнал все еще превышает пороговый уровень, то идентифицируется полезный сигнал, в противном случае идентифицируется импульсная помеха большой амплитуды.

Второй алгоритм осуществляет непрерывное ДПФ с шагом дискретизации и временным окном необходимыми для определения главной гармоники сигнала. Шаг дискретизации при этом кратен основному шагу дискретизации сигнала. При превышении рассчитываемого коэффициента ДПФ, соответствующего главной гармонике, определенного порогового уровня идентифицируется полезный сигнал.

а) Алгоритм использующий свойства помехи

^ Конец ^

б) Алгоритм использующий спектральные свойства полезного сигнала

Рис. 11. Алгоритмы идентификации промаха и полезного сигнала.

Учитывая такие свойства восстановленной функции, как единственность главного экстремума после определенного порогового уровня, задачи локализации и поиска главного экстремума сводятся к области численных методов одномерной оптимизации.

В четвертой главе предложено устройство микропроцессорного магнитострикционного преобразователя положения, реализующего предложенный метод уменьшения случайной погрешности, проведен анализ эффективности его применения методами имитационного моделирования.

Структурная схема предлагаемого магнитострикционного преобразователя на базе DSP микропроцессора приведена на рис. 12.

1-магнитострикционный проволочный волновод, 2-демпфер, 3-подвижный магнит, 4-опорный магнит; 5-катушка считывания, 6-формирователь тока записи, 7-усилитель сигнала считывания; 8-быстродействуюший АЦП; 9-источник опорного напряжения, 10-гибридный DSP микропроцессор, L опорное расстояние, Х-измеряемое расстояние

Рис. 12. Магнитострикциониый преобразователь на базе гибридного DSP микропроцессора.

Данный преобразователь реализует уравнение логометрического преобразования, поскольку данный тип преобразователей наиболее устойчив к температурным погрешностям.

Для анализа эффективности разработанного метода была реализована имитационная модель в программном пакте инженерной лаборатории MATLAB 6.1. Модель способна обрабатывать как искусственно генерированные ею сигналы, так и экспериментальные данные сигнала считывания.

Для анализа влияния помех и шума на результат преобразования положения в качестве исходного сигнала использовалась осциллограмма сигнала считывания. Далее после обработки генераторами сигнала и шума моделировались различные мощные импульсные помехи, распределенные по временной оси случайным образом. При этом значения амплитуд шумов моделировались до величины 3.5 В, что составляет около 40% амплитуды полезного сигнала (рис. 13а и 136):

а) График генерированного сигнала б) График идетгифицированного

и восстановленного сигналов

Рис. 13. Исследование влияния шума и импульсных помех большой амплитуды.

Для оценки уменьшения случайной погрешности при использовании предложенных алгоритмов, проводилась серия экспериментов, в ходе которой получены осциллограммы сигналов считывания и результаты преобразования положения методом аналогового выделения экстремума с последующим аналого-цифровым преобразованием время-код. Измерения проводились в конце 5-и метрового диапазона, где случайная погрешность имеет максимальное значение. Полученные осциллограммы были обработаны имитационной моделью.

а) График измерений пиков исходного б) График оценки уменьшения случайной

зашумленного и обработанного сигналов погрешности в конце 5-метрового диапазона

Рис. 14. Графики исследований влияний шумов и помех и оценки уменьшения случайной погрешности.

На рис. 14а и рис. 146 приведены графики результатов исследований влияния шума и импульсных помех большой амплитуды и графики оценки уменьшения случайной погрешности. Для сравнительного анализа приведены результаты преобразования с аналоговым методом выделения экстремума (при

исследовании влияния шума и импульсных помех большой мощности оценивались пиковые значения сигнала считывания, поскольку аналоговые методы оказываются неработоспособны для данных уровней шумов).

Как видно из графика разброс пиков зашумленного сигнала составляет ±1,2 мке, что составляет погрешность ±3,6 мм для датчика на крутильных колебаниях. Разброс минимумов восстановленного сигнала составляет ±20 не, что соответствует погрешности ±0,06 мм. Кроме этого, применение алгоритмов позволяет получить метрологически надежный результат вследствие частотной идентификации сигнала.

Из графика оценки уменьшения случайной погрешности видно, что максимальный разброс измерений, выделение сигнала в которых проводилось аналоговыми методами, составляет ±400 не, разброс измерений в результате обработки разработанными алгоритмами, реализованных в имитационной модели составляет ±30 не. Таким образом, уменьшение случайной погрешности составляет более 90%.

В приложениях приведены экспериментальные данные исследований, листинг программы имитационной модели и акт внедрения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Рассмотрены существующие структурные, технологические и алгоритмические методы повышения точности МПП. Выявлено, что, в основном, эти методы ориентированы на уменьшение систематической и дополнительной составляющих погрешности. Установлено, что главными факторами, ограничивающими точность и надежность результата преобразования МПП, является их случайная погрешность и возможные промахи при преобразовании.

2. Разработан и реализован программно-аппаратный комплекс для экспериментальных исследований магнитострикционных преобразователей положения, программное обеспечение которого защищено свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ.

3. Исследованы причины возникновения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения. Выявлено, что основными причинами возникновения случайной погрешности цифровых МПП являются флуктуации магнитной ориентации доменов материала волновода и электромагнитные наводки, влияние которых обуславливают случайные колебания момента времени, соответствующего экстремуму сигнала на выходе усилителя считывания.

4. Исследованы спектральные свойства сигнала первичного преобразователя, анализ результатов проведенных исследований показал наличие в его амплитудном и фазном спектре стабильных составляющих в области со 2-й по 7-ю гармоники, дисперсии амплитуд и фаз которых остаются минимальными как при изменении параметров преобразователя влияющих, на случайную погрешность, так при изменении диапазона преобразования. Восстановление сигнала по данным гармоникам дает

уменьшение случайной погрешности на 50-90%, в зависимости от параметров преобразователя.

5. Случайная погрешность непосредственного преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам распределена по нормальному закону со среднеквадратичным отклонением 0,0123 мкс.

6. Случайная погрешность логометрического преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам возрастает по нелинейному закону с увеличением диапазона преобразования, который аппроксимируется полиномом 2-го порядка.

7. Разработан метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий, обеспечивающий уменьшение случайной погрешности в режиме единичного преобразования, что обеспечивает также значительное повышение динамической точности.

8. Разработаны алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала, использующие спектральные свойства сигнала первичного преобразователя, что, в отличие от известных методов, делает их нечувствительными к шумам и импульсным помехам значительной амплитуды, без проведения серии повторных измерений.

9. Разработан микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий. Разработана его имитационная модель адекватная реальному устройству, которая позволяет проверять работу алгоритмов метода, его помехоустойчивость, а также оценивать уменьшение случайной погрешности по экспериментальным данным первичного преобразователя.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Вдовин А.Ю. Надеев А. И Севостьянова Е. В. Математическая модель погрешности магнитострикционного преобразователя перемещений. // М.: «Измерительная техника» № 1 - 2001, с. 24-28.

2. Vdovin A. Yu., A. I. Nadeev,E. V. Sevost'yanova. Mathematical model of the error of a magnetostrictive displacement transducer. // «Measurement techniques», New-York, January 2001 Pages: 37-43.

3. Вдовин А.Ю.,Радов М.Ю., Надеев M.A. Автоматизация многофакторных экспериментов при исследовании магнитострикционных преобразователей // Сборник материалов XV Научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Датчик - 2003). Под ред. д. т. н., проф. В. Н. Азарова М.: МГИЭМ, 2003, с. 168-169.

4. Вдовин А.Ю., Радов М.Ю. Автоматизация экспериментальных исследований магнитострикционных преобразователей перемещений // Тезисы Докладов VIII Международной конференции «Образование. Экология. Экономика. Информатика». Астрахань 2003 г., с.69.

5. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004612143. Управление автоматизированным комплексом метрологической аттестации магнитострикционных преобразователей перемещений. Вдовин А.Ю., Радов М.Ю., Рогов A.B. - 23.07.04г.

6. Вдовин А.Ю., Радов М.Ю. Аппаратно-программный комплекс для исследования магнитострикционных преобразователей перемещений // Материалы XVI Научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов "Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления" (Датчик - 2004). Под ред. д. т. н., проф. В. Н. Азарова М.: МГИЭМ, 2004, с. 254-256.

7. Вдовин А.Ю., Радов М.Ю. Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей перемещений на основе DSP технологий. // Электронный журнал. «Исследовано в России» http://zhumal.gpi.ru

8. Вдовин А. Ю. Математическое моделирование магнитострикционных преобразователей положения на базе DSP микропроцессора. // Электронный журнал. «Исследовано в России» http://zhurnal.gpi.ru

^23 й 35

РЫБ Русский фонд

2006-4 27772

Астраханский государственный технический университет Заказ 684. Тираж 100 экз. Подписано в печать 11.11.2005 г.

Введение.

ГЛАВА 1. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ, ТОЧНОСТНЫЕ

ХАРАКТЕРИСТИКИ И МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ МАГНИТОСТРИКЦИОННЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ПОЛОЖЕНИЯ.

1.1. Принципы построения магнитострикционных преобразователей положения.

1.2. Точностные характеристики магнитострикционных преобразователей положения.

1.2.1. Статические характеристики.

1.2.2. Систематические погрешности.

1.2.3. Случайные погрешности.

1.2.4. Дополнительные погрешности.

1.2.5. Динамические характеристики.

1.3. Методы повышения точности.

1.3.1. Технологические методы повышения метрологических характеристик МПП.

1.3.2. Принцип отражения ультразвуковой волны.

1.3.3. Логометрические и дифференциальные магнитострикционные преобразователи положения.

1.3.4. Модульное преобразование.

1.3.5. Формирование временного интервала по экстремуму сигнала считывания.

1.3.6. Применение микропроцессорного устройства.

1.3.7. Помехоустойчивость магнитострикционных преобразователей положения.

1.4. Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ СИГНАЛА С ПЕРВИЧНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ.

2.1. Исследование причин возникновения случайной погрешности при обработке сигнала считывания.

2.1.1. Обобщенная структура измерительного тракта.

2.1.2. Определение составляющих случайной погрешности измерительного тракта и причин их возникновения.

2.1.3. Оценка составляющих случайной погрешности измерительного тракта.

2.2. Исследование спектральных свойств сигнала с первичного преобразователя.

2.2.1. Исследование в одной точке диапазона преобразования положения.

2.2.2. Исследование по диапазону преобразования положения.

2.2.3. Исследование влияния натяжения звукопровода.

2.2.4. Исследование влияния параметров импульса тока записи.

2.3. Исследование случайной погрешности преобразования с восстановлением сигнала с первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам.

2.3.1. Случайная погрешность непосредственного преобразования.

2.3.1. Случайная погрешность логометрического преобразования.

2.4. Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. МЕТОД УМЕНЬШЕНИЯ СЛУЧАЙНОЙ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ DSP ТЕХНОЛОГИЙ.

3.1. Функциональная схема.

3.2. Аппаратная реализация метода.

3.2.1. Структурная схема измерительного тракта.

3.2.2. Влияние шага дискретизации на точность преобразования положения.

3.2.3. Влияние разрядности АЦП.

3.2.4. DSP микропроцессоры.

3.2.5. Быстродействующие АЦП.

3.3. Алгоритм обработки сигнала и формирования результата преобразования.

3.3.1. Основной алгоритм функционирования DSP микропроцессора.

3.3.2. Оценка временных затрат на реализацию алгоритма функционирования DSP микропроцессора и вычисление требуемого объема памяти.

3.3.3. Алгоритмы идентификации полезного сигнала и связанные с ними затраты.

3.3.4. Алгоритмы локализации и поиска главного экстремума.

3.4. Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МИКРОПРОЦЕССОРНОГО МАГНИТОСТРИКЦИОННОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ПОЛОЖЕНИЯ И ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЕГО РАБОТЫ.

4.1. Аппаратная реализация преобразователя.

4.1.1. Структурная схема микропроцессорного магнитострикционного преобразователя положения.

4.1.2. Применение гибридного DSP микропроцессора.

4.1.3. Формирователь импульса тока записи.

4.1.4. Предварительный усилитель.

4.1.5. Антиэлайсинговый фильтр.

4.2. Имитационное моделирование работы устройства.

4.2.1. Построение имитационной модели в инженерной лаборатории MATLAB 6.5.

4.2.2. Имитационное моделирование устройства.

4.3. Анализ эффективности метода уменьшения случайной погрешности.

4.3.1. Анализ влияния мощных импульсных помех и шума на преобразование положения.

4.3.2. Оценка уменьшения величины случайной погрешности.

4.3.3. Динамические характеристики.

4.4. Выводы по четвертой главе.

Магнитострикционные преобразователи положения (Ml111) прочно заняли свое место среди предлагаемых на рынке датчиков положения. Это обусловлено в первую очередь их высокой надежностью, устойчивостью к вибрационным воздействиям, а также большим диапазоном преобразований, при относительно невысокой стоимости [2].

Мировыми лидерами в исследованиях, разработке и производстве Mi 111 являются крупнейшие фирмы-производители датчиковой аппаратуры: MTS (США), Balluff (Германия), Schlumberger Industries (Франция) и др. Аналитики этих фирм насчитывают уже более 1500 областей использования МПП [49].

Исследования зарубежных и отечественных ученых, таких как Артемьев Э.А., Демин С.Б., Надеев А.И., Шпинь А.П., Ясовеев В.Х. и др. привели к созданию множества способов реализации Ml 111, появлению структурных, технологических, алгоритмических методов улучшения их метрологических характеристик. Однако ужесточение требований к точностным и эксплуатационным характеристикам первичных преобразователей в современных системах автоматического управления требует поиска новых методов повышения точности Ml 111.

Нашедшие в настоящее время широкое применение структурные, технологические и алгоритмические методы повышения точности Ml 111, в основном, ориентированы на уменьшение систематической и дополнительной составляющих полной погрешности.

Развитие в последнее время интеллектуальных МПП наряду с их индивидуальной градуировкой приводит к тому, что главным критерием, обуславливающим достижение предельной точности МПП, является их случайная и динамическая составляющие полной погрешности.

Существующие методы уменьшения случайной погрешности, а так же интеллектуальные методы идентификации полезного сигнала на фоне импульсных помех опираются на статистический анализ серии повторных отсчетов, что приводит к существенной потере быстродействия МПП и повышению динамической погрешности.

В связи с вышеизложенным, тема диссертационной работы, посвященная разработке методов повышения точности МПП за счет уменьшения случайной и динамической составляющей погрешности магнитострикционных преобразователей на основе спектрального анализа сигнала первичного преобразователя с использованием DSP технологий, является актуальной.

Цель исследования:

Уменьшение случайной погрешности и повышение помехозащищенности магнитострикционных преобразователей положения без потери их быстродействия.

Для достижения намеченной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследование причин возникновения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения.

2. Исследование спектральных свойств сигнала первичного преобразователя.

3. Исследование случайной погрешности преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам.

4. Разработка метода уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP (Digital Signal Processing - цифровая обработка сигналов) технологий.

5. Разработка алгоритмов идентификации промахов и полезного сигнала.

6. Разработка микропроцессорного преобразователя положения, реализующего метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

7. Анализ эффективности применения разработанного метода.

На защиту выносятся:

1. Результаты исследования спектральных свойств сигнала первичного преобразователя.

2. Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

3. Алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала

4. Микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

5. Результаты анализа эффективности применения разработанного метода.

Научная новизна:

1. Проведено исследование спектральных свойств сигнала первичного преобразователя, в результате которого установлено, что сигнал первичного преобразователя имеет стабильные дискретные спектральные плотности в области 2-7 гармоник, при временном окне равном длительности сигнала.

2. Исследована случайная погрешность преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам. Подтверждена гипотеза нормального закона распределения случайной погрешности.

3. Разработан метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

4. Разработаны алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала.

5. Разработана имитационная модель микропроцессорного преобразователя положения, реализующего метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий, которая позволяет проверять работу алгоритмов метода, его помехоустойчивость, а также оценивать уменьшение случайной погрешности при его применении по экспериментальным данным с первичного преобразователя.

Практическую ценность имеют:

1. Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на базе алгоритмов цифровой фильтрации сигнала первичного преобразователя.

2. Быстродействующие алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала.

3. Микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий.

Основные результаты и выводы работы состоят в следующем:

1. Рассмотрены существующие структурные, технологические и алгоритмические методы повышения точности Ml 111. Выявлено, что, в основном, эти методы ориентированы на уменьшение систематической и дополнительной составляющих погрешности. Установлено, что главными факторами, ограничивающими точность и надежность результата преобразования Ml 111, является их случайная погрешность и возможные промахи при преобразовании.

2. Разработан и реализован программно-аппаратный комплекс для экспериментальных исследований магнитострикционных преобразователей положения, программное обеспечение которого защищено свидетельством об официальной регистрации программы для ЭВМ.

3. Исследованы причины возникновения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения. Выявлено, что основными причинами возникновения случайной погрешности цифровых Ml 11 1 являются флуктуации магнитной ориентации доменов материала волновода и электромагнитные наводки, влияние которых обуславливают случайные колебания момента времени, соответствующего экстремуму сигнала на выходе усилителя считывания.

4. Исследованы спектральные свойства сигнала первичного преобразователя, анализ результатов проведенных исследований показал наличие в его амплитудном и фазном спектре стабильных составляющих в области со 2-й по 7-ю гармоники, дисперсии амплитуд и фаз которых остаются минимальными как при изменении параметров преобразователя влияющих, на случайную погрешность, так при изменении диапазона преобразования. Восстановление сигнала по данным гармоникам дает уменьшение случайной погрешности на 50-90%, в зависимости от параметров преобразователя.

5. Случайная погрешность непосредственного преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам распределена по нормальному закону со среднеквадратичным отклонением 0,0123 мкс.

6. Случайная погрешность логометрического преобразования с восстановлением сигнала первичного преобразователя по стабильным гармоническим компонентам возрастает по нелинейному закону с увеличением диапазона преобразования, который аппроксимируется полиномом 2-го порядка.

7. Разработан метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий, обеспечивающий уменьшение случайной погрешности в режиме единичного преобразования, что обеспечивает также значительное повышение динамической точности.

8. Разработаны алгоритмы идентификации промахов и полезного сигнала, использующие спектральные свойства сигнала первичного преобразователя, что, в отличие от известных методов, делает их нечувствительными к шумам и импульсным помехам значительной амплитуды, без проведения серии повторных измерений.

9. Разработан микропроцессорный преобразователь положения, реализующий метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий. Разработана его имитационная модель адекватная реальному устройству, которая позволяет проверять работу алгоритмов метода, его помехоустойчивость, а также оценивать уменьшение случайной погрешности по экспериментальным данным первичного преобразователя.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Итогом диссертационной работы является разработанный метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей положения на основе DSP технологий, в котором уменьшение случайной погрешности достигается восстановлением сигнала с первичного преобразователя по его стабильным гармоническим компонентам, а при идентификации сигнала считывания используются его спектральные свойства, что увеличивает помехоустойчивость преобразования. Предложена конструкция магнитострикционного преобразователя положения на базе DSP микропроцессора, применение которого позволяет реализовать разработанный метод.

1. Артемьев Э.А. Датчики линейных перемещений для современных гидравлических систем управления. // Межвузовский научный сборник "Измерительные преобразователи и информационные технологии ". Вып. 1, Уфа, 1996, с. 70-83.

2. Артемьев Э. А. Надеев А. И. Магнитострикционный датчик перемещений. //Приборы и системы управления. 1980. -№ 3. с. 2628.

3. Белов К.П Магнитострикционные явления и их технические приложения. М.: Наука, 1987. 159 с.

4. Бендат Дж., Пирсол А.- Прикладной анализ случайных данных.-М:Мир, 1989,- с.540.

5. Бендат Дж., Пирсол А,- Применение корреляционного и спектрального анализа.- М:Мир, 1983,- с.312.

6. Бироне П./ Некоторые практические замечания к обобщенному методу спектрального анализа Прони.// ТИИЭР, I988,t.76,N3,-c.86.

7. Блохин JI.H./ Спектральный метод оптимизации оценки состояния сложного неустойчивого объекта при случайных воздействиях. // Автоматика, 1984,N6,-с.57-59.

8. Бородюк В.П., Вощинин А.П. и др. Статистические методы в инженерных исследованиях: Учеб. пособие, М.: Высш. школа, 1983. -216с.

9. Бриллинджер Б.- Временные ряды. Обработка данных и теория.-М:Мир,1980,-с.536.

10. Вдовин А.Ю. Математическое моделирование магнитострикционных преобразователей положения на базе DSP микропроцессора. Электронный журнал "Исследовано в России", 193, стр. 1996-2002, 2005 г. http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/193.pdf

11. Вдовин А.Ю., Радов М.Ю. Автоматизация экспериментальных исследований магнитострикционных преобразователей перемещений // Тезисы Докладов VIII Международной конференции «Образование. Экология. Экономика. Информатика». Астрахань 2003 г., с.69.

12. Вдовин А.Ю. Надеев А. И Севостьянова Е. В. Математическая модель погрешности магнитострикционного преобразователя перемещений. // М.: «Измерительная техника» № 1 2001, с. 24-28.

13. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. -М.: Наука, 1964, 576с.

14. Гихман И.И., Скороход A.B.- Введение в теорию случайных процессов.-М:Наука, 1977,-с.568.

15. Гольдберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н., Цифровая обработка сигналов.- М.: Радио и связь, 1990.

16. Джейнс Э.Т./ О логическом обосновании методов максимальной энтропии.// ТИИЭР, 1982, т.70, N9,- с.33-51.

17. Дженкинс Г., Ватте Д.- Спектральный анализ и его приложения.-М:Мир, 1972, T.I-c.316, т.2-с.288.

18. Домрачев В.Г., Матвеевский В.Р., Смирнов Ю.С. Схемотехника цифровых преобразователей перемещений: Справочное пособие. -М.: Энергоатомиздат, 1987.

19. Журбенко И.Г., Клиндрукова О.В./ Выявление периодических составляющих в последовательности псевдослучайных чисел.//Кибернетика,Киев,1984,Ж, с.89-96.

20. Ибрамхалилов И.Н., Скороход A.B.- Состоятельные оценки параметров случайных процессов.- Киев:Наукова думка, 1980,- с. 192.

21. Кей С.М., Марпл C.JI./ Современные методы спектрального анализа.//ТИИЭР, 1981, т.69, N11,- с.5-51.

22. Кетков Ю. Л., Кетков А. Л., Шульц М. М. MATLAB 6.x.: программирование численных методов.-СПб.: БХВ-Петербург, 2004.672 е.: ил.

23. Кононенко С. В. Интеллектуальные алгоритмы измерительных преобразователей. // В кн. Новые информационные технологии в региональной инфраструктуре (2001, сентябрь): Материалы конф./ Астрахан. гос. тех. ун-т.- Астрахань: Изд-во АГТУ, 2001.- с. 87-88.

24. Кононенко С. В. Обработка измерительной информации преобразователей положения// Датчики и системы 2002 - № 5 - с. 23-24.

25. Кэдзоу Дж.А./ Спектральное оценивание: метод переопределенной системы уравнений рациональной модели.// ТИИЭР,1982,т.70,М9,-с.256-293.

26. Маккленнан Дж.Х./ Многомерный спектральный анализ// ТИИЭР, 1982,т.70, N9,-0.139-152.

27. Макс Ж.- Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях.- М:Мир, 1983,т.1,- с.312, т.2,- с.256.

28. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. -М.: Мир, 1990.

29. Мартин Р.Д.Домсон Д.Дж./ Проблемы устойчивости и стойкости оценок спектральной плотности.//ТИИЭР,1982,т.70,М9,- с.220-243.

30. Мащенко А.И., Надеев М.А., Кузякин Д.Н., Радов М.Ю., Хамум Б. Сопряжение с ЭВМ магнитострикционного преобразователяперемещений. // Сб. научных трудов. Автоматика и электромеханика. АГТУ, 2002, с.63-66.

31. Мельников А.О. Основы цифровой обработки сигналов. — М.:МГАПИ, 2002.

32. Методика установления вида математической модели погрешности. МИ 199- 79. М., Издательство стандартов. 1981. -38с.

33. Моисеев H.H.- Математические задачи системного анализа.-М:Наука,1981,- с.487.

34. Мукаев Р. Ю., Ураксеев М. А. Магнитострикционный метод измерения перемещений // В кн. . ¡"Применение методов и средств тензометрии для измерения механических параметров". -М. :ЦПНТОПП, 1982. -с. 75-76.

35. Мукаев Р.Ю. Магнитострикционные преобразователи перемещения с подвижным магнитом для систем управления. Дис. Канд. техн. наук.- Уфа, 1994.- 150 с.

36. Надеев А. И. Магнитострикционные интеллектуальные преобразователи параметров движения. Монография / Астрахан. гос. техн. ун-т. Астрахань, АГТУ, 1999. - 155 е.- деп. в ВИНИТИ 22.07.99 № 2385-В99.

37. Надеев А. И. Аппроксимация статических характеристик магнитострикционных преобразователей параметров движения. // Измерительная техника, 1997, № 5, с. 33-34.

38. Надеев А. И. Интеллектуальные уровнемеры: Справочное пособие./ Астрахань, Изд-во АГТУ, 1997, -64с.

39. Надеев А. И. Магнитострикционные интеллектуальные преобразователи информации: Основные понятия и определения/ В кн. XLII науч. конф. профессорско-преподавательского состава: тез. докл./ Астрахан.гос.техн.ун-т.- Астрахань: Изд-во АГТУ, 1998 с. 225-226.

40. Надеев А. И. Многомодульный магнитострикционный преобразователь перемещений сверхбольшого диапазона// В кн. Тезисы докладов Всесоюзной конференции"ИИС-91",Санкт-Петербург, 1991. -с. 75-76.

41. Надеев А. И. Интеллектуальные магнитострикционные преобразователи параметров движения сверхбольшого диапазона. -Дис. докт. техн. наук. -Астрахань, 2000.

42. Надеев А. И., Кононенко С. В., Кузнецов Р. О. Виртуальные преобразователи и приборы // В кн. "Методы и средства измерения в системах контроля и управления". Материалы Международной научно-технической конференции. Пенза, 1999, с. 167-169.

43. Надеев А. И., Кузнецов Р. О., Мащенко А. И., Четверухин А. В.

44. Надеев А. И., Четверухин А. В., Кононенко С. В. Магнитострикционный датчик уровня. // Материалы конференции "Новые методы, технологические средства и технологии получения измерительной информации". Уфа, УГАТУ, 1997.- с. 40-41.

45. Надеев А. И., Кононенко С. В. Процессорная характеристика магнитострикционного преобразователя перемещений // Измерительная техника 1999 - № 5 - с. 29-30.

46. Надеев А. И, Кузнецов Р. О., Кононенко С. В. Микропроцессорный магнитострикционный преобразователь параметров движения // Наука производству - 2001.- № 4 - с. 24-26.

47. Надеев А.И., Мащенко А.И., Мащенко И.П. Математическая модель прохождения магнитострикционного импульса по цилиндрическому звукопроводу / Сборник научных трудов АГТУ Серия "Морская техника и технология"/ Изд-во АГТУ,- Астрахань, 2000.C.150-155.

48. Надеев А.И., Радов М.Ю. Оптимизация нормирования метрологических характеристик магнитострикционных преобразователей. // М.:Датчики и системы № 2 2002, с. 12-15.

49. Надеев А.И., Радов М.Ю., Решетов С.С., Кириллов А.Н. Динамическая модель полной погрешности магнитострикционных преобразователей параметров движения // «Датчики и системы», №6, 2001г.

50. Надеев А.И., Радов М.Ю., Решетов С.С., Кириллов А.Н. Динамическая модель полной погрешности магнитострикционных преобразователей параметров движения // «Датчики и системы», №6, 2001г.

51. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. -Л.: Энергоатомиздат, 1991. -304 с.

52. Отнес Р., Энексон JI.- Прикладной анализ временных рядов.-М:Мир,1982,- с.428.

53. Патент № 18961 Япония. Магнитострикционная линия задержки, кл.96, А23, 1965.

54. Патент №2097916 РФ; МКИ 6 H 03 M 1/24. Модульный преобразователь перемещений в код/ А. И. Надеев №92010543. Заявл. 08.12.92; Опубл.27.11.97. Бюл. № 33.

55. Патент №2465196 Франция; МКИ G 01 В 7/14, G 01 F 23/22. Dispositif pour déterminer la posotion d'un objet. Redding Robert James. Whessoe Ltd. №79227876. Заявл. 12.09.79; Опубл. 20.03.81.

56. Патент на изобретение №2175754 Микропроцессорный магнитострикционный преобразователь положения в код./ Надеев А. И., Кононенко С. В., Кузнецов Р. О— Зарегистрирован в государственном реестре изобретений РФ 10.11.2001 г.

57. Петрищев О. Н., Шпинь А. П. Ультразвуковые магнитострикционные волновые системы . -Киев:Изд-во Киев, университета, 1989. 132 с.

58. Прецизионные сплавы. Справочник/Под ред. Молотилова Б. В. -М.: Металлургия, 1983. -439 с.

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

60. Радов М. Ю., Вдовин А. Ю. Надеев М. А. Способ нормирования статической погрешности магнитострикционных преобразователей перемещений. // М.: Датчики и системы №5 2002, с. 25-26.

61. Радов М.Ю. Автоматизация экспериментальных исследований магнитострикционных преобразователей перемещений // Тезисы

62. Докладов VIII Международной конференции «Образование. Экология. Экономика. Информатика». Астрахань 2003 г.

63. Радов М.Ю. Алгоритм оптимизации индивидуальной градуировки магнитострикционных преобразователей перемещений // «Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки», ЮРГТУ (НПИ), Новочеркасск 2005г.

64. Разработать систему позиционирования автоматизированного склада./ Надеев А.И., Моралев A.M., Шумов О.И. и др.- Отчет о НИР ВНТИЦентр.- №ГР 01900023144.- №03920012230.- Астрахань, 1991.-57 с.

65. Разработка программных и аппаратных средств сопряжения магнитострикционных преобразователей с ЭВМ / Надеев А.И. , Мащенко А.И., Кононенко С.И., Кузнецов P.O. и др. Отчет о НИР. ВНТИЦентр № ГР 01980004872, инв. № 02.9.80004045, -Астрахань, 1997.-29 с.

66. Розанов Ю.А.- Теория вероятностей, случайные процессы и математическая статистика.- М:Наука, 1985, с.320.

67. Розанов Ю.А.-Стационарные случайные процессы.-М:Наука,1990,-с.271

68. Свешников A.A. Прикладные методы теории случайных функций.-М:Наука, 1968, - с.464.

69. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2004612143. Управление автоматизированным комплексом метрологической аттестации магнитострикционных преобразователей перемещений. Радов М.Ю., Вдовин А.Ю., Рогов A.B.-23.07.04г.

70. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 980705. Универсальная программа метрологической аттестации полной погрешности преобразователей линейных перемещений Stat ver 2.0. Кузнецов Р. О., Надеев А. И., Кононенко С. В. 10.12.98 г.

71. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990843. Виртуальный преобразователь параметров движения. Кононенко С. В., Кузнецов Р. О., Надеев А. И.- 25.11.99 г.

72. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990844. Программа управления преобразователем (ТгапзСоп1:го1 196.1). Кононенко С. В., Кузнецов Р. О., Надеев А. И 25.11.99 г.

73. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990845. Виртуальный прибор (Ун^ 99.1). Кононенко С. В., Кузнецов Р. О., Надеев А. И.- 25.11.99 г.

74. Сейдж Э., Меле Дж.- Теория оценивания и ее применение в связи и управлении.- М:Связь, 1976,-с.495.

75. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003.608 е.: ил.

76. Тафте Д.У., Кумаресан Р./ Оценивание частот суммы нескольких синусоид: модификация метода линейного предсказания, сравнимая по эффективности с методом максимального правдоподобия.// ТММЭР, 1982,т.70, N9, с.77-94.

77. Тверитинов В.В.- Определение аналитических моделей спектральной плотности временного ряда.- Сб. тез. докл. ВНТК "Идентификация, измерение характеристик и имитация случайных сигналов", Новосибирск: НЭИ, 1991, с.48-49.

78. Теория обнаружения сигналов./ под.ред. П.А.Бакута.- М:Радио и связь, 1984, с.440.

79. Тимофеев Г. Д. Исследование характеристик магнитострикционных линий задержки для вычислительных устройств. -Дис. канд. техн. наук. -М., 1973.-146 с.

80. Ураксеев М. А., Мукаеев Р. Ю., Ясовеев В. X. Магнитострикционные преобразователи перемещения с подвижным магнитом. // Приборы и системы управления.- 1999, №2, с.24-26.

81. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989 440с.: ил.

82. Физический энциклопедический словарь. Гл. ред. A.M. Прохоров -М: Сов. Энциклопедия, 1983, 928с.

83. Хеннан 3.- Анализ временных рядов.- М:Наука, 1964,- с.215.

84. Ю4.Хеннан Э.- Многомерные временные ряды.- М:Мир, 1974,- с.575.

85. Хидэюки К. Ультразвуковые измерительные преобразователи линейных перемещений //"Дзидока гидзюцу. Mech. Autom"-1985:T. 17, N7, с. 59-62 (яп).

86. Цыпкин Я.З./Оптимальные рекуррентные методы спектрального оценивания. Обзор и новые результаты.// Автоматика и телемеханика, 1985, N11,- с.7-25.

87. Шпинь А. П. Принципы построения магнитострикционных преобразователей перемещений //Метрология, 1986, № 6. -с. 10-18.

88. Ю8.Шахтарин Б.И. Случайные процессы в радиотехнике. М. «Радио и связь», 2000г.

89. Ясовеев В. X., Мукаев Р. Ю. Магнитострикционные преобразователи перемещений //В кн. :Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления. -М. :Тип. МИЭМ, 1991. -с. 159.

90. Bradburg Е. M. Magnetostrictive Delay Line//Elekrical Communikation. -vol. 28. -March. -1951. -p. 46-53.

91. Des distances de 50 m'etres connues 'a 1 mm pr'es l'effet Wiedmann. Peyrucat Jean-Francois. "Mesures", 1986, 51, №10, 43, 45-46. (фр.)

92. Displacement sensor using soft magnetostrictive alloys / Hristoforou E., Relly R. E. // IEEE Trans. Magn. 1994. 30, №5. - C. 2728-2733.

93. E. Catier C. Capteurs de deplacement:Quelles techno//"Electronique industrielle". -1984:N64, c. 66

94. Kohmoto O., Yamaguchi N., Ohya K., Fujishima H., Ojima T. Effekts of annealing on magnetostriction and permeability of zero magnetostrictive amorphous alloys//IEEE Transactions on Magnetiks. -Vol. MAG-14, № 5, September. -1978. -p949-951.

95. Lineares Positionierysystem mit Ultraschall// Reiff Ellen, Hombury Dietnich.// Schweiz. Maschinenmarkt.- 1990.-90, № 6.- c.74-75.

96. Lion J. A., Thompson F. B. Analises and applications of Magnetostrictive Delay Line//Transactions of the institute of Radio Engineers. -PGUE-4. -August. -1956. -p. 8-22.

97. Magnetic and electrostatic motion system sensor/ Ohshima Y., Akiyama Y.// Powerconvers. And Intell. Motion.-1989.- 15, №4.- c. 56, 58-60.

98. Magnetostrictive LDTs are precise, built tongh / Brenner William // I and CS.- 1989.- 62, № 9.- c.45-47.

99. Mertins Alfred. Signal Analysis: Wavelets, Filter Banks, Time-Frequency Transforms and Applications. John Wiley & Sons, 2000.

100. Saeed V. Vaseghi Advanced digital signal processing and noise reduction. New York, John Wiley & Sons, 2000.

101. Soderstrom T., Stoica P.- On criterion selection and noise model parametrization for prediction error identification methods.- International Journal of Control, 1981, vol.34, N4, pp.801-811.

102. Steven W. «The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing» California Technical Publishing, 2-nd edition, 1999.

103. Tank gauging is on the level // InTech. 1994. - 41, № 2 - C. 24-26.

104. The Applications Engineering Staff of Analog Devices, DSP Division. Digital signal processing applications using the adsp-2100 family. -Prentice Hall, 1990.