Главная Об электрических измерениях. Достоинства и недостатки



Это означает усреднение, при котором вес каждой ординаты функции Ujt) уменьшается по мере ее удаления в прошлое от текущего момента t. При этом быстрота уменьшения веса прошлых ординат задается значением q . Рекуррентное соотношение (5.5 5) преобразуется в выражение

и* = (1 - qXUf + qu. J + qu. 2 + ... + + ...). (5.56)

Легко убедиться, что если в течение длительного времени равно достоянной величине Uq, то

uf = (1- q)Uoil + q + q + ...).

Выражение в скобках справа представляет собой сумму членов убывающей геометрической прогрессии, стремящуюся при возрастании числа членов к значению 1/(1 - q). Следовательно, результат сглаживания в этом случае будет стремиться к Uq. Если максимальная скорость изменения u(t) такова, что изменение и за несколько шагов в не превышает допустимой погрешности измерения, то рассматриваемое сглаживание-не исказит существенно функцию u{t). В то же время более быстрые помехи s(t), входящие в состав суммарного сигнала Uj(t), будут в значительной мере сглажены, поскольку от каждого приращения м за один шаг в в выходной сигнал м * входит относительно малая часть, определяемая коэффициентом 1 - <?.

Для закона убывания коэффициентов q, q, q ... при членах ряда (5.56) всегда можно подобрать экспоненциальную функцию е "" из условия, что за время, равное шагу дискретизации в, она должна уменьшиться до значения q:

-ав е = q.

Отсюда

а = (1/0) In (1/).

Благодаря убыванию значений коэффициентов ряда по экспоненциальному закону рассматриваемому методу обработки информации гтрисвоено название экспоненциального сглаживания. Он экономичен в отношении требуемого объема оперативной памяти ЭВМ: в ней нужно хранить только последнее значение результата сглаживания.

Масштабирование. Этот термин получил применение по отношению к операщш приведения диапазона значений чисел iV, подаваемых на устройство цифрового воспроизведения, к диапазону значений воспроизводимой величины X в принятых для нее единицах измерения. В многоканальной системе сигналы от разных жточников приводятся к од-



ному диапазону на входе общего АЦП. Поэтому числа Ло на его выходе пропорциональны соответствующим значениям х, цо не равны им. Их требуется умножать на индивидуальные масштабные коэффициенты. Масштабирование выполняется в ИИС либо специализированным блоком, либо общим устройством обработки информации.

Если в данном информационном канале тфисутствуют измерительные преобразователи с нелинейной функцией преобразования, операции масштабирования должна предшествовать операция линеаризации.

Масштабирование часто приходится совмещать с операцией смещения диапазона шкалы. Например, х представляет собой температуру, диапазон значений которой от 250 до 1000 °С, а этому диапазону соответствуют сигналы от О до Ю В на входе АЦП и числа Nq от О до 1000 на его выходе. Тогда масштабирование заключается в вычислении N по формуле

N= 250 + OJSNg.

Сравнение с уставками. Одной из основных функций системы автоматического контроля, являющейся разновидностью ИИС, служит обнфужение выхода параметров технологического процесса за тфеде-лы нормальных значений. Для этого каждое очередное значение параметра, введенное через входной коммутатор системы, подвергается сразпскжо с заданными границами зоны нормальных значений, т. е. с уставками. Обнаружение выхода за эти границы сигнализируется оператору, регистрируется печатающим устройством, а в ряде случаев вызывает срабатывание тех или иных средств автоматики.

Уставки бывают индивидуальные или групповые (для группы однотипных параметров). Сравнение с уставками выполняется в ИИС либо специализированными блоками, либо общим устройством обработки информации.

Логическая обработка информации. Эта функция характерна для многих видов ИИС, и в особенности для систем технической диагностики и систем опознания образов. В них наряду с вычислительной обработкой приходится формировать разнообразные логические суждения. Ответ на вотфос о том, соответствует ли данный образ одному из известных ранее, может формироваться как результат решения сложных логических функций большого числа дискретных переменных. Аналогично может решаться задача отфеделения номера отказавшего элемента в контролируемой технической системе.

Для решения каждой логической функции можно составить схему из набора простейших логических элементов типа И, ИЛИ, НЕ и т. п., но если в системе число таких логических задач велико и они сравнительно сложны, то вьшолнение их возлагают на общее устройство обработки информации.

Прогнозирование аварийных ситуаций. Система автоматического контроля в некоторых случаях должна не только обнаруживать от-



клонения норм в объекте, после того как они произошли, но и предсказывать заблаговременно наступление таких событий, в особенности аварийных ситуаций. Предсказание выполняется устройством обработки информации на основе накопленных в его памяти сведений о ходе технологического процесса (о состоянии объекта) в течение определенного интервала времени, непосредственно предшествующего данному моменту. В математические формулы, по которым ведется прогнозирование, входят помимо этих данных динамические характеристики объекта. Программа выполнения этой обработки, а также константы, входящие в решаемые уравнения и определяемые конкретными динамическими характеристиками данного объекта, хранятся в памяти устройства обработки.

Результаты прогнозирования помогают заблаговременно ликвидировать onacHociO аварии путем оперативного воздействия на объект. Задачи такого типа решают, например, распространенные в энергетике смсзгемы противоаварийной автоматики.

Статистическая обрабстка результатов измерений с целью повышения точности. Погрешность измерений представляет собой обычно случайную величину. Во многих случаях математическое ожидание (т. е. среднее значение) погрешностиравнонулю. Если заранее известно, что это условие соблюдается, то можно повысить точность, измеряя п раз данную величину X и вычисляя затем среднее из результатов измерений

хь х„ :

1 «

При зтом погрешность остается случайной величиной, но ее дисперсия в п раз меньше дисперсии погрешности отдельных измерений л::

£»(Ахр) = D(Ax)ln. Здесь Ал: - случайная погрешность отдельного измерения х; Ах - случайная погрешность определения среднего значения Хср, D(Ax), D{Ax) - дисперсии этих погрешностей.

Следовательно, среднеквадратическое значение погрешности, равное корню квадратному из дисперсии, уменьшается в результате описанной обработки в л/к" раз.

Если математическое ожидание погрешности М(Дл:) Ф О, но значение его известно из предьщущих статистических исследований характеристик данного измерительного прибора, то можно выполнять аналогичную обработку, вьиитая предварительно из каждого результата измерений х. значение М(Ах):

ср = - [х.-М{Ах)]. 292



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 [95] 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114


0.018