WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 | 3 |
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. M. В. ЛОМОНОСОВА ФИЗИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

На правах рукописи

Новицкий Денис Михайлович МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНОГО СИНТЕЗА ИЗМЕРИТЕЛЬНО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ДАТЧИКОВ ПЕРВОГО И ВТОРОГО ПОРЯДКОВ Специальность 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Mосква 2006 г.

Работа выполнена на кафедре компьютерных методов физики Физического факультета Московского Государственного Университета им. М. В. Ломоносова

Научный консультант: доктор физико-математических наук, профессор Ю.П.Пытьев

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор Л. Г. Деденко доктор физико-математических наук, профессор М. И. Киселев

Ведущая организация: Московский Энергетический Институт

Защита состоится 2006 г. в на заседании Диссертационного Совета К 501.001.17 при Московском Государственном Университете им.М.В.Ломоносова (г. Москва, Ленинские горы, МГУ, Физический факультет, ауд. ).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Физического факультета МГУ.

Автореферат разослан 2006 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета К 501.001.17 д.ф.-м.н., профессор П. А. Поляков 3

Общая характеристика работы

Актуальность темы.

За последнее время значительно увеличилась роль компьютера в решении задач интерпретации данных измерений. Для оптимизации характеристик датчиков, используемых в процессе измерений, все чаще используются возможности вычислительной техники.

Измерительным преобразователем (ИП), или датчиком, называется прибор, преобразующий внешнее воздействие той или иной физической природы в электрический сигнал. Измерительные преобразователи составляют основу всех измерительных средств. В работе рассматриваются линейные измерительные преобразователи, которые описываются линейными дифференциальными уравнениями и называются измерительными преобразователями с сосредоточенными параметрами, когда речь идет об обыкновенных дифференциальных уравнениях, или измерительными преобразователями с распределенными параметрами в случае уравнений в частных производных.

Электрический сигнал, полученный на выходе ИП, может быть оцифрован и подвергнут математической обработке в вычислительном преобразователе (ВП). Основное преимущество использования ВП – возможность реализовать принципиально новый подход, согласно которому ИП и ВП рассматриваются вместе как единый прибор, измерительно-вычислительный преобразователь (ИВП), выполняющий функции средства измерений с существенно более широкими возможностями, чем ИП как таковой [Пытьев, 2004]1. Реально это означает, что качественные измерения без использования ВП, как правило, невозможны не только из-за технологических трудностей, но и в силу фундаментальных физических запретов и ограничений.

Как известно [Пытьев, 1989]2, [Пытьев, 1990]3, характеристики измерительной компоненты ИВС, обеспечивающие наивысшее качество измерительно-вычислительной системы как средства измерения, вообще говоря, не совпадают с характеристиками, обеспечивающими наивысшее качество измерительной компоненты как средства измерения. Действительно, качество измерительной аппаратуры определяется физическими законами и процессами, лежащими в основе ее функционирования. Однако если критерием качества измерительной компоненты является точность интерпретации измерений на соответствующей ИВС, решающую роль начинают играть характеристики математической модели процесса измерения и оптимальный для этой модели алгоритм функционирования вычислительной компоненты, который обеспечивает максимальную в своем классе точность интерпретации измерений на ИВС. Постановка задачи наиболее точной интерпретации измерения и ее решение основываются, таким образом, на математических моделях метода измерения и интерпретации измерения.

Пытьев Ю.П. Методы математического моделирования измерительно-вычислительных систем.

– М.: 2004. – 400 с.

Пытьев Ю.П. Математические методы интерпретации эксперимента. – М.: Высш. шк., 1989. – 351 c.

Пытьев Ю.П. Методы анализа и интерпретации эксперимента, – М.: Изд-во МГУ, 1990. – 288 c.

Для достаточно широкого класса линейных и нелинейных моделей получены теоремы, гарантирующие существование и единственность таких решений, которые в теории ИВС называются редукцией измерения [Пытьев, 1989], [Пытьев, 1990]. Погрешность редукции определяет точность интерпретации измерений на ИВС и, следовательно, качество ИВС как средства измерений – чем меньше погрешность редукции, тем выше качество ИВС.

Теория ИВС позволяет решать задачу оптимального синтеза измерительной компоненты, специально предназначенной для работы в составе ИВС и обеспечивающей максимальное качество ИВС как средства измерений [Пытьев, 2004]. Для проектирования измерительной аппаратуры, которую предполагается использовать в качестве измерительной компоненты ИВС, существен ответ на вопрос о том, при каких значениях параметров погрешность интерпретации измерения на ИВС (при прочих равных условиях) будет минимальна, иными словами, каково предельное качество ИВС как средства измерения. В связи с этим представляет интерес исследование зависимости величины погрешности редукции от параметров измерительной аппаратуры. Например, в [Соболев]4 исследуется зависимость качества ИВС (для стохастической модели) как оптического телескопа сверхвысокого разрешения от параметров многоапертурного оптического телескопа, используемого как измерительная компонента этой ИВС; в [Задорожный, 1991]5 рассматривается ИВС на основе оптического сканирующего микроскопа. Для стохастических моделей редукции зависимость погрешности редукции от параметров датчика исследована в работах [Волков, 2000]6 и [Пытьев, 2004]. Вопросы качества ИВС на основе датчиков с сосредоточенными параметрами для случая стохастической модели также рассмотрены в [Бондаренко, 1993]7. В работах [Журавлев, 1987]8, [Жохов, 1991]9 рассмотрены задачи выбора оптимальных параметров датчика, реализующих предельные возможности ИВС как средства измерения.

Среди всех рассмотренных публикаций не удалось обнаружить других подходов к построению теории ИВС, кроме изложенных в [Пытьев, 1990].

Основной целью диссертации является изучение проблемы оптимального синтеза ИВП, т.е. нахождения таких параметров ИВП, которые гарантировали бы максимальную точность интерпретации измерений (т.е. минимальную погрешность редукции).

Соболев К.С., Чуличков А.И., Пытьев Ю.П. Многоапертурный телескоп. Сравнительный анализ алгоритмов сверхразрешения. // Pattern Recognition and Image Analysis, в печати.

С.С. Задорожный, Ю.П. Пытьев. Измерительно-вычислительная система на базе оптического сканирующего микроскопа. // Математическое моделирование. – 1991. – т. 3, № 8. – с. 53–62.

Б.И.Волков, Ю.П.Пытьев. Измерительно-вычислительные преобразователи. // Датчики и системы. – 2000. – № 6 (15). – с. 17–23.

Бондаренко С.П., Пытьев Ю.П., Сердобольская М.Л. О предельных возможностях измерительновычислительной системы как измерительного прибора. // Математическое моделирование. – 1993. – т. 3, № 9. – с. 43–54.

Журавлев О.В. и др. О предельных возможностях измерительных преобразователей второго порядка. – ЖВМиМФ. – 1987. – т. 27, № 6. – с. 985 – 989.

Жохов Н.Н., Козлов А.А., Пытьев Ю.П. О предельных возможностях параметрических измерительных преобразователей второго порядка с сосредоточенными параметрами. // Математическое моделирование. – 1991. – т. 3, № 7. – с. 57–70.

Эта задача рассматривается для интервальной модели редукции; также проводится сравнение полученных результатов с аналогичными для стохастической и теоретиковозможностной моделей редукции.

В диссертации впервые исследуются вопросы оптимального синтеза ИВП на основе датчиков с сосредоточенными параметрами, гарантирующих максимально возможную точность интерпретации измерений, для интервальных моделей редукции. Для нескольких вариантов вычисления погрешности интервальной редукции, а именно, (а) для случая, когда важна пиковая величина ошибки, и (б) когда важно ее среднее значение за некоторый промежуток времени, в диссертации получены следующие результаты:

1. решены задачи оптимального синтеза ИВП на основе датчиков первого и второго порядков;

2. показано, что требования к параметрам ИП, обеспечивающие максимальную точность измерения на ИВП, противоречат тем, которые обеспечивают максимальную точность измерения на ИП как таковом, без использования ВП; это утверждение совпадает с выводом, следующим из аналогичных расчетов для стохастической редукции, см. [Пытьев, 1989], [Волков, 2000].

Результаты для интервальной модели сравнивались с полученными для стохастической и теоретико-возможностной моделей:

1. для интервальной, стохастической и теоретико-возможностной моделей решены задачи оптимального синтеза ИВП на основе датчика первого порядка при одном фиксированном параметре;

2. для датчика первого порядка исследованы зависимости минимальных по одному из параметров значений погрешности от величины второго параметра этого датчика; показано, что для различных моделей эти зависимости имеют схожие тенденции;

3. показано, что для датчика первого порядка существует некоторое множество значений параметров, которым для всех трех моделей соответствуют значения погрешностей, мало отличающиеся от оптимальных (т.е. минимальных по одному параметру при фиксированном втором); это позволяет выработать единые рекомендации для проектирования измерительной компоненты ИВП; исследователь, таким образом, может выбирать модель исходя лишь из характера имеющейся в его распоряжении информации о шуме и входном сигнале.

Качественные измерения без использования ВП, как правило, невозможны не только из-за технологических трудностей, но и в силу фундаментальных физических запретов и ограничений [Пытьев, 2004]. Например, на выходе ИВП можно получить наиболее точную оценку пространственно-временного распределения температуры объекта, измеряя его температуру в некоторые моменты времени в нескольких точках.

Более того, это будет распределение, свойственное естественному состоянию объекта, которое не искажено помещенными на нем датчиками температуры. ИВП позволяет компенсировать возмущения, вносимые датчиками при измерении, скорректировать искажения самих датчиков и определять температуру объекта в тех точках, где датчиков нет, и в те моменты времени, когда температура не измеряется.

В диссертации рассмотрена задача синтеза ИВП на основе датчика температуры с распределенными параметрами. В рамках этого направления получены следующие результаты:

1. решены задачи оптимального синтеза ИВП на основе датчика с распределенными параметрами для измерения временного и пространственного распределений плотности источников;

2. получены зависимости погрешностей для различных граничных условий; сравнение этих зависимостей позволяет сделать вывод о том, что величины погрешностей могут заметно различаться даже при небольшом изменении параметров граничных условий;

3. на примере одной задачи для уравнения теплопроводности проведено сравнение интервальной редукции с методами классической теории некорректных задач.

Цель работы.

Целью диссертационной работы является:

для ИВП на основе датчиков с сосредоточенными (первого и второго порядков) и распределенными параметрами, для интервальной модели редукции измерений:

1. исследование зависимостей погрешности редукции от параметров датчиков первого и второго порядков;

2. разработка программного комплекса для решения (на основе результатов теоретических исследований либо численно) задач редукции;

3. нахождение с его помощью предельных характеристик ИВП, а также значений параметров датчиков, при которых эти характеристики достигаются.

для ИВП на основе датчиков первого порядка:

1. разработка программного комплекса для решения задач редукции для интервальной, стохастической и теоретиковозможностной моделей;

исследования зависимостей погрешностей редукций от параметров датчика для перечисленных моделей;

оптимального синтеза ИВП на основе датчика для каждой модели;

2. сравнение полученных результатов между собой; сравнение множеств параметров датчика, являющихся оптимальными (в смысле минимальности соответствующих погрешностей) для каждого из методов; на основании результатов сравнения формулировка единых рекомендаций для оптимального синтеза ИВП;

Методы исследования.

Теоретическая часть работы выполнена с использованием методов интервальной математики, функционального анализа, теории дифференциальных операторов, математических методов редукции измерений, математической статистики, теории вероятностей, теории возможностей. Численные эксперименты реализованы с использованием симплекс-метода для решения задач линейного программирования, а также составленных на базе платформы Matlab программ.

Научная новизна.

Работа является дальнейшим развитием исследований, выполненных на кафедре компьютерных методов физики под руководством заведующего кафедрой профессора Ю.П. Пытьева (физический факультет МГУ). Новизна результатов заключается в следующем:

1. впервые исследованы зависимости погрешностей интервальной редукции для ИВП на основе датчиков с сосредоточенными (первого и второго порядков) и распределенными параметрами от значений параметров датчиков; получены численно-аналитические оценки погрешности интервальной редукции;

2. разработан программный комплекс для решения задач интервальной редукции;

3. получены предельные характеристики ИВП на основе датчика первого порядка для случая, когда значение одного из его параметров фиксировано;

4. проведено сравнение полученных результатов с аналогичными для стохастической и теоретико-возможностной моделей; показано, что эти предельные характеристики достигаются при близких для всех рассмотренных моделей значениях параметров датчика, что в свою очередь позволяет сформулировать единые для всех трех моделей рекомендации для оптимального синтеза ИВП на основе датчика первого порядка.

Практическая значимость.

Pages:     || 2 | 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»