WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

       

На правах рукописи

ХАСЦАЕВ Марат Борисович

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

ИМПЕДАНСА С РАСШИРЕННЫМИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И СБОРА ДАННЫХ

Специальность: 05.13.01 – «Системный анализ, управление

и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Владикавказ – 2012

       Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)» 

Научный руководитель:        доктор технических наук, профессор

       Дедегкаев Альберт Гагеевич        

Официальные оппоненты:        Кармоков Ахмед Мацевич

       доктор физико-математических наук, профессор,

       заведующий кафедрой материалов и компонентов

       твердотельной электроники КБГУ

       Петров Юрий Сергеевич

       доктор технических наук, профессор,

       заведующий кафедрой теоретической электротехники и электрических машин СКГМИ (ГТУ)

Ведущая организация:         Научно-производственный комплекс

       «Югцветметавтоматика», г. Владикавказ

Защита состоится 7 сентября 2012 г. в 1400 час. на заседании диссертационного совета Д212.246.01 при ФГБОУ ВПО «Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет)» по адресу: 362021, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44, СКГМИ (ГТУ). Факс: (8672) 40-72-03. E-mail: info@skgmi-gtu.ru

       С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке СКГМИ (ГТУ).

       Автореферат разослан «___» ____________ 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

Д212.246.01  к.т.н., доцент        А.Ю. Аликов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ 

Актуальность темы исследования. Параметры импеданса (модуль, активная и реактивная составляющие, емкость, индуктивность, тангенс угла потерь, добротность и др.) характеризуют с высокой точностью свойства веществ, качество различных изделий и технологических процессов, примесей, содержащихся в растворах, в почве, качество продуктов питания, разнообразные изменения, происходящие в медико-биологических и физических объектах и пр. Для определения этих параметров необходимы прецизионные, быстродействующие преобразователи импеданса (ПИ) с широкими функциональными возможностями, с простой реализацией. Однако существующие ПИ часто не соответствуют этим требованиям (о чем еще будет сказано ниже), хотя являются важным и перспективным классом  измерительных преобразователей. Они  используются и как основные элементы локальных приборов, и как элементы информационно-измерительных систем, автоматизированных систем научных исследований, автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), систем диагностики и телеизмерений, систем контроля и первичного сбора данных, в других системах.

Широкое применение и развитие ПИ в течение ряда десятилетий обеспечивали работы крупнейших ученых страны, таких как: К.Б. Карандеев, Ф.Б. Гриневич, Л.Ф. Куликовский, А.М. Мелик-Шахназаров, Т.М. Алиев, А.Д. Нестеренко, Г.А. Штамбергер, К.М. Соболевский, Н.Н. Шумиловский, В.М. Шляндин, Б.И. Швецкий, С.Л. Эпштейн, Ю.В. Кнеллер и др.

Характерно то, что области применения ПИ непрерывно расширяются. Но, несмотря на имеющиеся успехи в улучшении характеристик ПИ, существующие приборы и научные заделы, обеспечивающие их улучшение, явно не соответствуют требованиям все открываемым сферам применения ПИ, не отвечают требованиям ближайшего будущего. Причины: непрерывный и скачкообразный рост новых задач, нуждающихся в использовании ПИ, большие требования к ПИ, сложность задачи преобразования импеданса,  отставание в теоретических исследованиях и пр.

       Используемые на практике приборы характеризуются ограниченными функциональными возможностями, а также недостаточным быстродействием и т.д. В целом, в настоящее время отсутствует парк ПИ с высокими техническими и потребительскими характеристиками. В то же время развитие путей построения ПИ обусловлено потребностями различных отраслей народного хозяйства и задачами научных исследований.

       Поиск путей устранения недостатков ПИ позволил выявить два наиболее перспективных направления улучшения характеристик ПИ, определенные как структурное и интеллектуальное. Первое предполагает изменение структуры ПИ, второе – внедрение в ПИ свойства человеческого интеллекта.

Было установлено, что одновременное применение в ПИ и структурного, и интеллектуального направлений приведет к существенному улучшению характеристик ПИ. Последнее определило цель диссертационной работы.

       Целью диссертационной работы является расширение функциональных возможностей ПИ на основе применения в них структурных способов и элементов искусственного интеллекта.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи исследования:

  • разработка принципов улучшения характеристик ПИ на основе структурного подхода к изменению свойств базовых измерительных цепей (ИЦ)  и разработка методологии совершенствования ПИ структурными способами;
  • исследование и систематизация структурных способов для улучшения сходимости, чувствительности и линейности ПИ, а также обеспечения инвариантности к неинформативным параметрам элементов соединения (ЭС) и объектов исследования (ОИ), включая многоточечные измерения ОИ;
  • разработка алгоритмов построения ПИ с улучшенными структурными  способами характеристиками и используемых в режимах: уравновешивания, квазиуравновешивания и неуравновешивания;
  • определение структурных составляющих ПИ, обеспечивающих его интеллектуализацию.

       Объект исследования. Современные ПИ для систем управления и сбора данных.

       Предмет исследования. Предметом исследований работы является комплексное улучшение ПИ на основе структурного подхода с реализацией в ПИ элементов искусственного интеллекта.

Методы исследования.  Для решения поставленных задач и достижения цели диссертации использованы: структурный подход к обобщенному анализу и синтезу структур измерительных цепей, на основе которых строятся ПИ; методы математического анализа; основные положения теории графов; теории комплексного переменного; методы искусственного интеллекта.

       Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

1. Разработаны концепция построения ПИ с расширенными функциональными возможностями и соответствующие методы ее реализации с применением структурных способов и элементов искусственного интеллекта.

2. Предложены структурные способы, методика и алгоритм совершенствования ПИ, исследованы возможности  их практического применения. Разработаны структурная и функциональная схемы интеллектуального ПИ (ИПИ), а также структура интеллектуального интерфейса пользователя (ИИП).

3. Исследованы и разработаны модели квазиуравновешиваемых ПИ (КПИ) на основе линеаризованных четырехплечих мостовых измерительных цепей (МЦ), для которых выявлено существенное расширение их функциональных возможностей, особенно в режиме полууравновешивания. Разработаны графовые модели этих МЦ с улучшенными свойствами и принципы построения интеллектуальных КПИ (ИКПИ).

4. Исследованы возможности структурно-итерационного, структурно-алгоритмического методов и метода многоточечного измерения ОИ для построения ПИ, инвариантных к неинформативным параметрам ЭС, а также сформулированы и доказаны теоремы о возможности обеспечения инвариантности к неинформативным параметрам ЭС в ПИ.

       Практическая значимость работы состоит в следующем:

  1. Разработанные методология совершенствования ПИ, метод синтеза структурных способов и алгоритмы их реализации составляют высокоэффективный инструментарий для разработчиков измерительной аппаратуры.
  2. Синтезированные в работе модели ПИ на структурном уровне  позволяют проектировать целый ряд ПИ с хорошей сходимостью, чувствительностью,  линейностью и новыми функциональными возможностями (включая режимы квазиуравновешивания и полууравновешивания), со свойствами инвариантности к неинформативным параметрам в режиме неуравновешивания.
  3. Предложенные принципы интеллектуализации ПИ обеспечивают построение высокоэффективных ПИ и применимы во всех классах измерительных преобразователей.
  4. Построенные схемы ПИ на основе МЦ в разных режимах ее работы перспективны и смогут найти широкое применение в АСУ ТП, в системах сбора данных, в системах автоматизации научных исследований и диагностики.

       Достоверность результатов диссертационной работы, научных положений, выводов и рекомендаций подтверждена результатами математического моделирования, вычислительными экспериментами, а также результатами использования материалов диссертации на производстве.

       Реализация результатов работы.        Результаты диссертационной работы и практические рекомендации использованы при разработке АСУ ТП  на ГУП «Радуга» (г.Владикавказ) с ожидаемым экономическим эффектом

300 тыс.руб./год (2012 г.).

       Научные и практические результаты диссертационной работы также внедрены в учебный процесс в Северо-Кавказском горно-металлургическом институте, в Северо-Осетинском государственном университете.

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими документами о внедрении.

       Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы доложены и получили одобрение на VII Международной научной конференции «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений», г.Владикавказ, 2010г., на  V Международной конференции - выставке «Промышленные АСУ и контроллеры 2010: от А до Я», г.Москва, 2010 г.

       Публикации.  По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК  РФ для публикации кандидатских и докторских диссертаций.

       Личный вклад. Все результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, диссертантом выполнены:  теоретическое и экспериментальное исследования линеаризованных МЦ, разработка графовых моделей ПИ с новыми функциональными возможностями, математический анализ разработанных ПИ, решение вопросов внедрения ПИ.

       Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, содержит 178  стр. машинописного текста, 4 таблицы, 54 рисунка, список литературы из 101 наименований (из них 17 – зарубежных источников информации), 2 приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, дана общая характеристика выполненной работы, приведены основные положения, выносимые на защиту.

       В первой главе проведен информационно-аналитический обзор современного состояния и развития ПИ. В главе дан анализ необходимости и важности решения задачи улучшения характеристик ПИ, причины, определяющие их недостатки, функции ПИ в многоканальной АСУ ТП. Входящая в состав АСУ ТП многоканальная система сбора данных с функциями управления приведена на рисунке 1. Из него видно, что система включает в себя флеш-микроконтроллера (МК), блок сопряжения с компьютером (ПК) - RS-232, буферный усилитель (БУ), стабилизатор напряжения (СН), а также источник опорного напряжения (ИОН), переключатель каналов, ключ (К), кварцевый резонатор (КР) и индикатор работы системы (ИР). В МК встроены АЦП. Частота работы МК задается внутренним тактовым генератором и стабилизируется при помощи внешнего кварцевого резонатора КР. Для выбора нужного канала измерения применен внешний переключатель каналов, что обеспечивает использование всего одного буферного усилителя БУ с переменным коэффициентом усиления, который зависит от состояния ключа К. ПИ1 – ПИn устанавливаются перед переключателем каналов и на выходе имеют аналоговые сигналы, на входы ПИ сигналы подаются от датчиков Д1 – Дn. МК обеспечивает выработку сигналов управления исполнительными органами (ИО), подаваемые вначале на блок усиления управляющих сигналов  (БУУС),  а  затем  только  на  исполнительные  органы.  БУУС начинает выполнять функцию цепи обратной связи, а система из системы сбора данных перерастает в систему управления.

       Исследованы важнейшие тенденции развития ПИ и определены их недостатки и достоинства, выбраны два наиболее перспективных направления улучшения характеристик ПИ, названные структурным и интеллектуальным. Обоснована целесообразность исследования выбранных путей улучшения характеристик ПИ и показана их значимость. При этом структурный путь исключения недостатков составных частей ПИ основан на ввод в структуру ПИ дополнительных элементов и структурных связей без нарушения конфигурации исходной структуры ПИ, которой определялись их хорошие свойства, а путь интеллектуализации основан на внедрении в ПИ свойств человеческого интеллекта для существенного улучшения их характеристик.

Рисунок 1 – Многоканальная система сбора данных.

       Предложена концептуальная модель улучшения характеристик ПИ структурными способами, приведенная на рисунке 2, и разработана соответствующая этой модели методология улучшения характеристик ПИ.

На модели ПИ, состоящей из ОИ, ЭС ОИ к ПИ, ИЦ, функционального преобразователя (ФП) показано их значение в определении свойств, возможностей и метрологических характеристик ПИ. Приведены также задачи З-1 – З-4 и структурные способы СС-1 – СС-4. Выявлена зависимость особенностей составных частей ПИ с недостатками ПИ. Наивысшую приоритетность имеют задачи З-3, связанные с улучшением характеристик ИЦ, а значит, наиболее важными структурными способами являются СС-3, обеспечивающие совершенствование ИЦ.

Основными положениями методологии являются:

1. Разработка концептуальной модели улучшения характеристик ПИ.

2. Определение путей улучшения  характеристик ПИ по типам решаемых задач.

3. Синтез структурных способов улучшения характеристик ПИ.

4. Разработка структурных схем ПИ с улучшенными характеристиками на основе синтезированных структурных способов.

Рисунок 2 – Концептуальная модель построения ПИ

с расширенными функциональными возможностями.

       Достоинство методологии – развитие подхода для комплексного  решения проблемы совершенствования характеристик ПИ, предусматривающего исключение недостатков составных частей ПИ с учетом их приоритетности.

       В главе приведена классификация известных методов преобразования параметров импеданса и рассмотрено 9 структур, на основе которых построены существующие ПИ. Отмечена возможность улучшения характеристик ПИ разными структурными способами.

        В главе рассмотрена и обоснована задача интеллектуализации ПИ с точки зрения улучшения характеристик ПИ и отмечена важность пути интеллектуализации приборных средств на современном этапе развития науки и техники. Поэтому вторым направлением улучшения характеристик ПИ в диссертационных исследованиях выбрана интеллектуализация ПИ. В работе дано определение интеллектуализации ПИ, так как до настоящего времени существуют различные трактовки понятия интеллектуализации приборных средств. В работе под интеллектуализацией ПИ понимается  процесс реализации свойств человеческого интеллекта в ПИ. Выделены основные признаки, которыми следует характеризовать ИПИ. Это – умение обучаться; выполнение интеллектуальной обработки измерительной информации с возможностью формирования новых знаний, выявления новых процессов; осуществление автоматического выбора цифровых фильтров, реализованных программно. Функционирование ИПИ возможно при наличии в его структуре баз данных (БД), базы знаний (БЗ), ИИП.

По выбранным направлениям исследований сделан вывод, что оба направления являются наиболее перспективными и могут применяться по отдельности или совместно. При их совместном применении достигается максимальный эффект в улучшении характеристик ПИ. Дополнительно следует отметить, что достоинства структурных путей и известных средств интеллектуализации еще связаны с возможностью их применения при реализации всех методов преобразования параметров импеданса в активные или цифровые величины, а значит во всех структурах существующих ПИ и во вновь разрабатываемых.

На основании проведенного анализа литературных источников  определена цель диссертационной работы и сформулированы задачи исследования.

Вторая глава посвящена задаче улучшения сходимости, чувствительности и линейности ПИ структурными способами, анализу и систематизации структурных способов, разработке принципов построения ПИ с интеллектуальными способностями.

На основе сигнальных графов показана схема синтеза структурных способов улучшения характеристик (сходимости, чувствительности и линейности) ПИ, предусматривающая поиск способов изменения выходной величины ПИ в раз ( – коэффициент, зависящий от переменных параметров ПИ), сохраняющих при этом исходное построение ветвей и условие равновесия для нулевых ПИ. Такое изменение выходной величины ПИ определяется недостатками ПИ (существенно изменяющиеся в пределах измерения чувствительности, плохая сходимость или (и) нелинейная зависимость выходного сигнала от измеряемой величины), которые, в свою очередь, связаны с характером зависимости выходной величины ИЦ от ее переменных параметров: измеряемых (x,y) и регулируемых (p,q). Часто при классической структуре нулевого ПИ, представляемого графом с двумя параллельными ветвями, вид функции преобразования ПИ:

=F(x,y,p,q)=[ (x,y,p,q) - (х,у,p,q)],

где        F(x,y,p,q) – функция преобразования ПИ,  (х,у,p,q)  и  (x,y,p,q) –коэффициенты передач верхнего и нижнего ребер графа (=), определяется основными требованиями к функциональным и метрологическим возможностям необходимого ПИ.

Обеспечив эти требования, зависимость передач и   от переменных параметров ветвей графа, во многих случаях бывает нежелательной с точки зрения обеспечения хорошей сходимости, чувствительности или линейности. К примеру, если при этом в ветви с передачей оказывается участок с обратно пропорциональной зависимостью передачи от регулируемой комплексной величины, то линии уравновешивания ПИ являются окружностями, из-за чего возникают все известные трудности с обеспечением хорошей сходимости и быстродействия в ПИ. При использовании ПИ в режиме неуравновешивания, его функция преобразования – нелинейная уже при появлении передачи   с обратно пропорциональной зависимостью от параметра (x или y). В указанных случаях недостатки ПИ исключаются изменением на величину . Анализ многих ИЦ показал, что изменение выходной величины ИЦ с сохранением исходного построения ветвей на величину обеспечивает улучшение сходимости и быстродействия уравновешиваемых ПИ и линейную функцию неравновесным ПИ, а также изменение характера зависимости чувствительностей ПИ от переменных параметров (обеспечение постоянства или (и) повышение чувствительности). Предложенная методология синтеза структурных способов предопределила разработку всей совокупности возможных структурных способов с разными свойствами и особенностями, их систематизацию и системный анализ. В главе  разработана методика применения структурных способов для улучшения сходимости, чувствительности и линейности ИЦ и ПИ. Рассмотрены примеры построения ПИ с улучшенными характеристиками на основе предложенной методики. Основные положения методики являются: формулировка задачи улучшения характеристик (сходимости, чувствительности или (и) линейности) ИЦ, как задачи изменения ее выходной величины на определенную величину (), зависящую от переменных параметров ИЦ; построение обобщенного графа по принципиальной или структурной схеме ИЦ (осуществляется переход от схемы к модели в виде графа); построение на основе графа в соответствии с одним из структурных способов нового графа – переход к новой структуре ИЦ, имеющей желаемые свойства (построение нового графа включает в себя такие шаги, как определение участка ветви в графе ИЦ, на коэффициент которого практически возможно и целесообразно изменение  функции преобразования; выбор структурного способа в зависимости от нахождения участка ветви, на коэффициент которого необходимо изменить функцию преобразования, и свойств, которыми должен обладать ПИ; построение нового графа ПИ с использованием выбранного способа; проверка результата улучшения характеристики ПИ и повторение шагов в случае отсутствия желаемого результата); построение на базе полученного графа схемы ПИ (переход от графа к схеме ПИ). Алгоритм построения ПИ с улучшенными характеристиками, лежащий в основе данной методики, приведен на рисунке 3.

       Заметим, что основным шагом алгоритма построения ПИ с улучшенными в желаемом направлении характеристиками является выбор структурного способа, так как в некоторых ПИ выделение участка с коэффициентом передачи, изменение на который выходной величины ИЦ обеспечивает желаемую зависимость ИЦ от переменных величин, составляет большую трудность.

В главе задача улучшения чувствительности ПИ структурными способами рассматривается на разных примерах и показывается, что чувствительность ПИ к отклонению любого скалярного параметра «с» определяется по формуле:

= .

Так как в равновесном состоянии ПИ (К2 – К1) = 0, то следует:

=  или  =,

где         - чувствительность к тому же параметру ПИ с исходной структурой (при  ).

На основе структурных способов в главе разработан класс МЦ с не только улучшенной сходимостью и чувствительностью, но и линеаризованных относительно измеряемых импедансов. Для ПИ, строящихся на основе МЦ, выявлены структурные способы с положительной обратной связью (ПОС), реализуемые без использования усилителей с большими коэффициентами усиления. Разработаны графовые модели МЦ с использованием комбинаций разных структурных способов.

       В главе также исследованы вопросы практического построения ИПИ, в частности рассмотрен принцип построения ИПИ, предусматривающий дополнение обычного (исходного) ПИ блоками интеллектуализации, к которым относятся БД, БЗ, ИИП, блок интеллектуальной обработки и анализа данных (БИАД). Структурная схема построенного ИПИ на основе указанного принципа приведена на рисунке 4. Другой принцип построения ИПИ – это вначале улучшение характеристик ПИ структурными способами, а затем – интеллектуализация ПИ. В работе определены особенности БД и БЗ, необходимых для работы ИПИ, построенного как по первому принципу, так и по второму.

Рисунок 3 - Алгоритм построения ПИ с улучшенными

характеристиками на основе структурных способов.

       В главе показано, что построение БД и БЗ определяются во многом недостатками исходных ПИ. К примеру, при построении ИПИ на основе обычной уравновешиваемой МЦ необходимы одни БД и БЗ, а при использовании линеаризованной МЦ требования к БД и БЗ другие, они более простые. Последнее обеспечивает существенное упрощение ИПИ. В целом, оба принципа реализуются с использованием одинаковых элементов по назначению. Так, в обоих случаях обязательными БД являются БД областей применения параметров импеданса в качестве информативных параметров, БД измеряемых (преобразуемых) параметров, БД моделей ОИ, БД методов преобразования, БД ИЦ, БД условий и режимов преобразования, БД измерительных сигналов, БД источников ошибок при измерениях и т.д. Проанализировано значение БЗ в ИПИ, для создания которой необходимо выполнить 5 процедур: идентификация решаемой ИПИ задачи (анализ всех классов задач преобразования импеданса, выделение подзадач и типовых ситуаций, оценка информационных, временных и вычислительных ресурсов, формулировка целей и задач построения ИПИ); концептуализация (выделение понятий и типов отношений, выявление механизма управления понятиями и уровня детализации, структуры, общей стратегии и области применимости для создания классификатора предметной области и протокола действий для различных ситуаций); формализация (построение понятий отношений в виде формализованной схемы, ориентированной на языки построения БЗ, разработка модели задачи);  реализация (разработка правил и процедур, адаптация уже разработанных программных средств или создание нового программного обеспечения (ПО)); тестирование (необходимо для проверки адекватности разработанной системы). Разработана функциональная схема ИПИ и алгоритм его работы. Рассмотрены особенности ПО ИПИ.

Рисунок 4 – Структурная схема ИПИ.

Разработанный в главе ИИП представляет собой механизм самообучения ПИ при взаимодействии с пользователем и внешней средой для решения задачи преобразования импеданса, для контроля состояния ПИ при различных действиях пользователя (при аварийных ситуациях и неадекватных действиях пользователя). ИИП обеспечивает сокращение времени разработки ПИ, времени на адаптацию к ПИ и упрощение взаимодействия с ним. В состав ИИП входят элементы и компоненты программы, способные оказывать воздействие на отношение пользователя с ПО. Он определяет средства отображения информации, отображаемую информацию в форматы и коды; командные режимы и язык пользователя – интерфейса; устройства и технологии ввода данных; диалоги, взаимодействия и транзакции между пользователем и компьютером; обратную связь с пользователем; поддержку принятия решений в конкретной предметной области и т.д.  ИИП включает в себя БД: базовых понятий, определений, единиц измерений, типовых словосочетаний, сообщений, ситуаций, возникающих в процессе измерения. ПО ИИП должно обеспечивать выполнение функций анализа, синтеза, сравнения, обобщения, накопления, обучения всех составных элементов, участвующих в процессе взаимодействия с пользователем, обеспечивая тем самым интерфейсу интеллект. Главными функциями ИИП являются: анализ выполняемых действий пользователя, определение класса пользователя и его обучение в соответствии со степенью образования, оптимизация выполнения технических операций, опрос пользователя – формирование решения и выполнение команд для аппаратной части ПИ с выводом результатов измерений и т.д.

ИПИ также должен иметь в составе графический интерфейс пользователя (ГИП) – графическая среда организации взаимодействия пользователя с вычислительной системой. ГИП обеспечивает управление поведением вычислительной системы посредством визуальных элементов управления, включая окна, списки, кнопки, гиперссылки и т.д.

Третья глава  посвящена исследованию возможностей расширения функций и улучшения характеристик КПИ структурными способами и построению высокоэффективных КПИ с улучшенными характеристиками различного назначения. Исследованы отдельные вопросы построения ИКПИ. Главным образом исследованы свойства и возможности обычных и линеаризованных структурными способами МЦ, описываемых выражениями:

;  ; ; .

Исследовано четыре типа МЦ с одной цепью ОС, в которых обратной связью охватывается ветвь сравнения или ветвь с ОИ. Показано, что большими функциональными возможностями МЦ обладают, когда с помощью ФЧД устанавливается синфазность или квадратура между напряжением разбаланса и падением напряжения на одном из плеч МЦ. МЦ с ОС обладают большими функциональными возможностями. Они обеспечивают формирование как пассивной, так и активной величин постоянного или переменного тока, пропорциональных параметру импеданса, а по выходной активной величине определять отношения составляющих или одной из составляющих импеданса и т.д. Приобретаемые новые свойства МЦ зависят от применяемого структурного способа и от вида ОС и их числа. Наибольший интерес представляют МЦ с двумя ОС. Исследования этих МЦ подтвердили  схожесть их свойств со свойствами известных полууравновешиваемых ИЦ.

В главе показано, что на основе линеаризованных МЦ возможно построение сравнительно простых ПИ с широкими функциональными возможностями. К примеру, ПИ модуля импеданса в широких пределах измерения и ПИ для преобразования не менее двух параметров импеданса (с отсчетом параметров по пассивной и по активной величинам) и т.д. Определено, что результаты исследований полууравновешиваемых МЦ могут быть перенесены на другие известные полууравновешиваемые ИЦ. Построены на моделях в виде графов всевозможные структуры МЦ с двумя ОС. На основании выявленных структур квазиуравновешиваемых МЦ построены варианты аналоговых ПИ, простых в реализации.

       В главе показана и возможность целенаправленного улучшения характеристик известных полууравновешиваемых ИЦ и  синтез структур ПИ на основе этих ИЦ. Для ИКПИ в главе рассматриваются особенности построения БЗ, вопросы использования знаний, отмечено, что знания должны модифицироваться по необходимости,  возможна их интерпретация, формирование новых знаний. Указывается,  что знания ценны не сами по себе, а возможностями их применения. В связи с этим современные методы представления знаний в БЗ представляют собой совокупность и взаимосвязанность средств формального описания знаний и манипулирования ими. В ИКПИ БЗ должна содержать исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации о КПИ, информацию важную для измерения импеданса с использованием одного регулируемого органа, информацию об ОИ,  метрологического анализа результатов измерения и пр.  В БЗ ИКПИ должна формироваться и храниться информация о методах калибровки и тестирования, самодиагностики, о режимах измерения импеданса разных ОИ, о режимных параметрах ОИ. БЗ также должна хранить информацию о дестабилизирующих факторах, воздействующих на основные части ИКПИ, об эталонных значениях резисторов и конденсаторов, используемых для квазиуравновешивания КПИ и т.д.

Перспективной формой представления знаний в БЗ являются фреймы, благодаря своей универсальности и гибкости. Разработана фреймовая модель представления знаний и алгоритм (продукционное правило) функционирования БЗ ИКПИ для случая выборки модели ОИ:

S~i={<xi,  S*i, P(zi, fk, Tl), D>}.

В главе рассмотрены и разработанные КПИ для экспресс-анализа экологического загрязнения горных территорий, контроля и управления  технологическими процессами. Разработан ИКПИ для решения ряда задач, структурная схема которого представлена на рисунке 5. Он предназначен для измерения двух параметров импеданса во многих точках ОИ. В результате таких измерений и их обработки обеспечивается исключение влияния неинформативных параметров на точность измерения. В роли неинформативных параметров в главе рассматриваются импедансы соединительных проводов, импедансы контактов и т.д. В ИКПИ используется структурно-алгоритмический метод повышения точности измерения импеданса, предполагающий и структурные изменения ПИ, и обработку измеренных данных по определенным алгоритмам. В схеме ИКПИ используется  формирователь прямоугольных импульсов (ФПИ), блок управления Ms1 и  Ms2  (БУМ), источник двух сигналов: сигналов управления и измерительных сигналов (ИИС), блок интеллектуальной обработки измеренных данных (БО), устройства отображения информации (УОИ), БД, БЗ, интерфейс пользователя (ИП). Дополнением КПИ узлами: БО, БЗ, БД, ИП - становится возможным определение ряда параметров ОИ, а также существенное повышение точности их определения, решение задач самодиагностики и таким образом существенное повышение уровня интеллектуализации КПИ.

       Четвертая глава посвящена исследованию задачи построения инвариантных ПИ на основе применения структурных способов. Инвариантность достигается к неинформативным параметрам, свойственным элементам соединения ОИ с ПИ. Разработанный в данной главе метод  синтеза структурных способов, обеспечивающих инвариантность ПИ к неинформативным параметрам, определен как структурно-итерационный метод. Он предусматривает развитие структуры преобразований сигналов в ПИ с пошаговым приближением к структуре ПИ с требуемыми свойствами. Метод основан на использовании только двух дополнительных соединений на каждом шаге итерации и минимизации структурных преобразований сигналов по завершению всех итерационных шагов. Показано, что построение ПИ, инвариантного к неинформативным параметрам и , определяется классом ИЦ, лежащим в основе ПИ и видом зависимости выходной величины ИЦ от переменных параметров. Применение метода показывается на примере МЦ, формулируются и доказываются 3 теоремы о возможности формирования активной величины, независящей от неинформативных параметров. Доказательства этих теорем показали возможности построения инвариантных к импедансам ЭС при условии использовании дополнительных ЭС. В главе разработаны схемы синтеза графовых моделей инвариантных ПИ как с воздействием на напряжения питания, так и с воздействием на напряжение диагонали питания. Разработаны методика и алгоритм построения инвариантных ПИ на основе МЦ с применением структурно-итерационного метода.

Рисунок 5 – Схема квазиуравновешиваемого интеллектуального ПИ.

На основе синтезированных графовых моделей разработаны инвариантные ПИ с подключением ОИ по четырехпроводной и трехпроводными схемами подключения. На основе МЦ с использованием разных структурных способов построено 12 структур инвариантных ПИ.

Существенная зависимость погрешности преобразования от величины определена для МЦ с двумя ОС. Формула расчета погрешностей имеет вид:

,

а графики зависимости погрешностей преобразования МЦ от и в пределах одного поддиапазона при разных значениях показаны на рисунке 6.

В главе разработан ИПИ, имеющий важное значение для экологических исследований почвы, а также ИПИ для измерения импеданса металлизированных пленок с функциями сбора, регистрации, обработки, хранения и отображения результатов измерения.

Рисунок 6 – Графики зависимостей погрешностей преобразования

МЦ от величин и

На рисунке 7 приведена структурная схема ИПИ, построенной на основе МЦ.  Схема  включает  в себя верхнюю ветвь ab, состоящую из ОИ - 1, имею-

Рисунок 7 – Схема неуравновешиваемого ПИ на основе МЦ.

щего четыре вывода для связи с ПИ: токовые выводы 2 и 3 и потенциальные  - 4 и 5, а также нижнюю ветвь a'b', состоящую из двух плеч с образцовыми импедансами 7 и 8. ОИ - 1  посредством токовых выводов 2 и 3 подключен к первому плечу  верхней ветви МЦ ас. ПИ также состоит из образцового элемента 6, включаемого во второе плечо верхней ветви cb,  дифференциального  усилителя 9, генератора напряжения 10, сумматоров 11 и 12, повторителей напряжения 13, 14, 15, 16, дифференциальных усилителей 17, 18 и 19, масштабного  усилителя 20, блока сопряжения 21, микроЭВМ 22, блока  управления 23.  Выходное напряжение ПИ равно:

где        G2=1/R2 ,  G3=1/R3.

Выражение показывает, полную инвариантность выходного сигнала ПИ к неинформативным параметрам, существенно снижающим точность преобразования (измерения) импеданса ОИ с малыми значениями. В ПИ, помимо формирования команд управления, обеспечивается выполнение функций сбора, обработки, регистрации и хранения результатов измерения и т.д. Возможно выполнение и других функций.

Областью применения ПИ может быть широкий спектр измерительных средств, необходимых для исследования импедансных свойств ОИ.

       Таким образом, в главе исследованы также области наиболее эффективного применения ПИ, построенных на основе неуравновешиваемых МЦ. Для этих областей разработаны ПИ с разными техническими средствами интеллектуализации ПИ.

В главе рассмотрены и вопросы автоматизации проектирования инвариантных ПИ, работающих в режиме неуравновешивания. Показано, что автоматизация проектирования наиболее просто реализуется при применении графовых моделей ПИ. Для автоматизации проектирования  разработано правило проектирования графов с желаемыми свойствами и соответствующий алгоритм проектирования. Предложены методология и программное обеспечение на языке С++, необходимые для автоматизированного проектирования  инвариантных ПИ.

В ПРИЛОЖЕНИИ приведены результаты исследования устойчивости МЦ с ОС и погрешностей линеаризованных ИЦ, а также приведены акты внедрения результатов работы в производство на ГУП «Радуга» (г.Владикавказ) и в учебный процесс в СК ГМИ (ГТУ) и СОГУ.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

       1. Разработаны концептуальная модель и методология улучшения характеристик ПИ разных классов, основанных на применении структурного подхода и элементов искусственного интеллекта. Предложены методика и алгоритм улучшения свойств ПИ структурными способами, обеспечивающими повышение быстродействия до 10 раз по сравнению с ПИ с использованием координированного уравновешивания и увеличение чувствительности от 2 до 10 раз. Определена задача интеллектуализации ПИ и спектр расширения функциональных возможностей ПИ на основе решения этой задачи.

       2. Исследованы и построены классы ПИ на основе МЦ, улучшенных структурными способами (с ООС и ПОС, а также с двумя ОС). Разработаны структурная и функциональная схемы ИПИ, его алгоритм работы, а также структура ИИП и требования к БД и БЗ ИПИ.

       3. Показано расширение функциональных возможностей МЦ структурными способами в режимах квазиуравновешивания и полууравновешивания на основе графовых моделей, а также определены возможности построения ИКПИ, для которых предложена фреймовая модель организации БЗ  в ИКПИ.

       4. Выявлены перспективные области применения КПИ: экспресс-анализ экологического благосостояния горных территорий, контроль и управление технологическими процессами в составе АСУ ТП, контроль и управление качеством продукции, для которых разработаны схемы КПИ. Для этих областей применения ПИ дополнительно разработан метод многоточечного исследования объектов и предложены варианты его технической реализации.

5. Предложен структурно-итерационный метод для построения ПИ,  инвариантных к неинформативным параметрам ЭС. Используя графовые модели МЦ, сформулированы и доказаны теоремы о возможности построения инвариантных МЦ, разработаны методика и алгоритм построения инвариантных ПИ на основе этих МЦ. В результате применения методики разработаны схемы ПИ с различными функциональными возможностями. В МЦ с двойной линеаризацией достигается увеличение точности измерения (преобразования) импеданса до 50%.

       6. Исследована возможность автоматизации проектирования ПИ на примере автоматизации синтеза графов ИЦ с желаемыми свойствами и разработаны соответствующий алгоритм и ПО. Разработан макет ПИ в непрерывном диапазоне частот, экспериментальные исследования которого подтверждают достоверность теоретических положений. Результаты диссертации получили внедрение в учебный процесс и производство.

Таким образом, диссертация посвящена решению важной задачи, связанной с созданием ПИ с расширенными функциональными возможностями. Разработаны методики совершенствования ПИ структурными способами и средствами интеллектуализации, позволяющие строить ПИ на качественно новом уровне. Приведены итоги практического внедрения полученных научных положений и результатов.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В изданиях, рекомендованных ВАК:

        1. Хасцаев М.Б., Дряева Х.Ш., Максимова И.П., Хасцаев Б.Д. Структурный синтез преобразователей импеданса на основе автоматизированного проектирования графов // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. №2. – С.25-28.
        2. Хасцаев М.Б., Хасцаев Б.Д. Квазиуравновешенный линеаризованный многоэлектродный преобразователь параметров импеданса для АСУ // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. №5. – С.36-38.
        3. Хасцаев М.Б., Дряева Х.Ш., Хасцаев Б.Д. Аналоговый инвариантный преобразователь импеданса. // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. 2010. №6. – С.31-33.

Материалы международных конференций:

        1. Хасцаев М.Б., Кожиев Х.Х., Хасцаев Б.Д. Метод многоточечного исследования загрязнения горных территорий и основы его реализации / VII Международная конференция «Устойчивое развитие горных территорий в условиях глобальных изменений». Владикавказ. 2010. С.22.
        2. Хасцаев М.Б., Хасцаев Б.Д. Квазиуравновешенный линеаризованный многоэлектродный преобразователь параметров импеданса для АСУ. V международная конференция-выставка «Промышленные АСУ и контроллеры 2010: от А до Я». Москва – 2010.
        3. Хасцаев М.Б., Дряева Х.Ш., Хасцаев Б.Д. Аналоговый инвариантный преобразователь импеданса. V международная конференция-выставка «Промышленные АСУ и контроллеры 2010: от А до Я». Москва – 2010.
        4. Хасцаев М.Б., Дряева Х.Ш., Максимова И.П., Хасцаев Б.Д. Структурный синтез преобразователей импеданса на основе автоматизированного проектирования графов. V международная конференция-выставка «Промышленные АСУ и контроллеры 2010: от А до Я». Москва – 2010.

В других изданиях:

        1. Ханмагомедов А.Х., Хасцаев М.Б. Принципы создания системы поддержки принятия решений для объектов электроэнергетики // Сборник научных трудов СОО АН ВШ РФ. Владикавказ: «Терек» СКГМИ. 2009. №7. – С.6-9.
        2. Ханмагомедов А.Х., Ханмагомедов В.Х., Хасцаев М.Б. Принцип расчета погрешности схемы измерения универсальных измерительных приборов // Сборник научных трудов СОО АН ВШ РФ. Владикавказ: «Терек» СКГМИ. 2009. №7. – С.9-11.
        3. Хасцаев М.Б., Хасцаев Б.Д. Линеаризованное устройство для измерения параметров импеданса во многих точках объекта контроля // Труды Северо-Кавказского Горно-Металлургического Института (государственного технологического университета). 2011. №18. – С.161-165.
        4. Хасцаев М.Б., Карпенко Е.А., Томаев А.А., Хасцаев Б.Д. Устройство для последовательного измерения комплексных сопротивлений в точках объекта контроля // Труды молодых ученых ВНЦ РАН. 2011. №1. – С.17-22.
        5. Хасцаев М.Б., Ханмагомедов В.Х., Хасцаев Б.Д. Построение многоканальных систем сбора данных с измерительными преобразователями // Труды молодых ученых ВНЦ РАН. 2011. №2. – С.123-129.
        6. Хасцаев М.Б., Карпенко Е.А., Томаев А.А., Малдзигати А.И., Хасцаев Б.Д. Электронный тахометр с цифровой индикацией // Сборник научных трудов СОО АН ВШ РФ. Владикавказ: «Терек» СКГМИ. 2011. №9. – С.70-72.
        7. Хасцаев М.Б., Карпенко Е.А., Томаев А.А., Перепелицына А.С., Хасцаев Б.Д. Тахометр на основе микроконтроллера и его программное обеспечение // Сборник научных трудов СОО АН ВШ РФ. Владикавказ: «Терек» СКГМИ. 2011. №9. – С.72-76.
        8. Хасцаев М.Б., Дедегкаев А.Г. Квазиуравновешиваемый преобразователь емкости и проводимости объектов в аналоговые величины // Труды молодых ученых ВНЦ РАН. 2012. №1. – С.25-27.
        9. Хасцаев М.Б. Квазиуравновешиваемый преобразователь индуктивности и сопротивления объектов // Труды молодых ученых ВНЦ Российской академии наук. 2012. №1. – С. 28-31.

Подписано в печать 10.07.12. Формат 60х84 1/16. Бумага офсетная.

Гарнитура «Таймс». Печать на ризографе. Усл. п.л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ № .

Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет). Изд-во «Терек».

Отпечатано в отделе оперативной полиграфии СКГМИ (ГТУ)

362021. Владикавказ, ул. Николаева, 44.







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

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.