WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

2003 Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf Метод уменьшения случайной погрешности магнитострикционных преобразователей перемещений на основе DSP технологий Вдовин А. Ю. (8atlant8@mail.ru), Радов М. Ю.

Астраханский государственный технический университет Целю данной работы является исследование случайной погрешности магнитострикционных преобразователей перемещений (МПП) с использованием аппарата спектрального анализа и разработка метода ее уменьшения.

Конструкция МПП реализующая непосредственное преобразование на крутильных волнах [1,2] и осциллограмма поясняющая ее работу представлена на рис. 1а и рис. 1б соответственно.

а) б) Рис 1. Конструкция МПП (а) и осциллограмма формирующихся сигналов (б).

Устройство работает следующим образом: микропроцессор 8 выдает сигнал на формирователь импульса тока записи 6, этот же сигнал опрокидывает выходной триггер формирователя измерительного интервала 7. В магнитострикционном волноводе 1 формируется короткий (около 5 мкс) импульс тока (канал В осциллограммы рис. 1б). В катушке считывания 2 наводятся два сигнала, которые усиливаются усилителем считывания 5. Первый – сигнал электромагнитной наводки от импульса тока записи (канал А осциллограммы рис. 1б, слева), второй – сигнал (канал А осциллограммы рис. 1б, справа), наведенный в результате прохождения под катушкой ультразвукового импульса (обратный эффект Видемана), который возбуждается под постоянным магнитом 3, связанным с объектом позиционирования, при прохождении по магнитопроводу импульса тока записи (прямой эффект Видемана) и, распространяясь в обе стороны магнитопровода со скоростью около 3000м/с, гасится в демпферах 4. По приходу второго сигнала с усилителя считывания 5 устанавливается выходной триггер формирователя измерительного интервала 7. Таким образом на вход микропроцессора поступает отрицательный импульс, ширина которого равна времени прохождения возбужденной ультразвуковой волны от постоянного магнита 3 до катушки считывания 2. Одновременно со спадом импульса запускаются внутренние счетчики микропроцессора 8, по его фронту они останавливаются.

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf Случайная погрешность МПП описанной структуры складывается из следующих составляющих:

1. Случайная погрешность обусловленная собственными шумами операционных усилителей электронных узлов, случайными разбросами задержек цифровых микросхем, нестабильностью параметров дискретных элементов и напряжения питания.

2. Случайная погрешность, вызванная 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. Погрешность квантования аналого-цифрового преобразования.

Основным источником первой составляющей случайной погрешности является блок формирователя измерительного интервала. Это объясняется тем что блоки усилителя считывания и формирователя импульса тока записи имеют простые структуры и малое количество элементов в своем составе (однокаскадная схема усиления по напряжению в первом и импульсный ключ во втором) в отличие от формирователя измерительного интервала который содержит многокаскадные схемы детектирования сигнала и так же его дальнейшего усиления для формирования фронта устанавливающего выходной триггер. Ввиду того, что наименьшей случайной погрешностью обладают МПП в которых второй фронт формируется по главному экстремуму сигнала считывания [2], формирователь измерительного интервала в своем составе имеет дифференциатор на вход которого подается сигнал с выделенным главным экстремумом (в нашем случае – минимумом, два других обычно отсекаются диодом).

Для оценки величины первой составляющей случайной погрешности проведен корреляционный анализ выходной величины формирователя измерительного интервала – числа, равного количеству импульсов внутреннего генератора частотой 10МГц (погрешность дискретизации 100 нс) укладывающихся в измерительный интервал и определяющих это число моментах времени, соответствующих глобальным минимумам сигнала на выходе усилителя считывания. Для этого получены 22 осциллограммы сигнала поступающего на вход формирователя измерительного интервала и зафиксированы соответствующие им числа, накопленные в счетчиках микропроцессора за измерительный интервал времени. С помощью цифрового осциллографа Fluke 199 полученные осциллограммы импортированы в ЭВМ с разрешением 249 точек на развертку экрана. По осциллограммам определены моменты времени, соответствующие глобальному минимуму сигнала. На рис. 2 изображены диаграммы приведенных к одному масштабу относительных значений моментов времени соответствующих экстремумам сигнала на входе формирователя измерительного интервала (сплошная линия) и чисел на выходе счетчиков (пунктирная линия). При этом, содержимое счетчиков изменяется в пределах четырех значений, что при тактовой частоте счетного генератора 10МГц соответствует погрешности ± нс. Разброс моментов времени соответствующих минимуму сигнала несколько меньше и составляет ±180 нс.

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf Рис. 2 Диаграммы снятых значений минимумов сигнала считывания и состояний счетчиков.

Анализ полученных данных обнаруживает высокую корреляцию между исследуемыми величинами. Рассчитанный выборочный коэффициент корреляции [3] n yi - x y) (xi n (1) i=rв = x y где xi, yi, x, y,, - значения данных, их средние значения и дисперсии соответственно;

x y составляет 0,92. При увеличении выборки он существенно не меняется и остается в пределах 0,910,94. При увеличении частоты счета счетчиков до 15 МГц его значение увеличивается до 0,98. Это позволяет сделать вывод о том, что случайная погрешность электронных узлов весьма мала и, что состояние счетчиков микропроцессора практически целиком обусловлено положением выделенного экстремума сигнала считывания.

Таким образом, основными причинами возникновения случайной погрешности МПП являются флуктуации магнитной ориентации доменов материала волновода и электромагнитные наводки, влияние которых обеспечивает колебание момента времени, соответствующего экстремуму сигнала на выходе усилителя считывания. Вклад погрешности дискретизации на этапе оцифровки измерительного интервала в величину случайной погрешности составляет не более 10% (рис. 2 б).

Ее значение можно довести до требуемой величины путем увеличения частоты счета внутренних счетчиков микропроцессора, что легко осуществимо при использовании современных микропроцессоров, а задача исследования случайной погрешности сводится к анализу сигнала получаемого на выходе усилителя считывания.

Наиболее эффективным инструментом для исследования сигнала на выходе усилителя считывания, на взгляд авторов, являются методы спектрального анализа [4].

Полученные экспериментально временные ряды, соответствующие сигналу на выходе усилителя считывания были интерполированы конечным рядом Фурье, максимальное возможное Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf число гармоник при этом составило 124 (249 точек на экран – максимально возможное разрешение сигнала, выдаваемое осциллографом). При этом оптимальный период разложения составил 50 мкс.

Больший период разложения не имел смысла ввиду того, что длительность сигнала составляет не более 40 мкс (канал А осциллограммы рис. 1б, справа), а использование меньшего периода исключило бы из разложения представляющие интерес при дальнейшем исследовании низкочастотные составляющие сигнала. Как известно, [3] конечный ряд Фурье представляет собой сумму:

A0 n u(t) = + Ai cos(i t + i ) (2) 2 T i=Где i – номер гармоники;

А0 – постоянная составляющая сигнала;

Ai – амплитуда i–ой гармоники;

i - фаза i–ой гармоники.

Даже из визуального анализа осциллограмм (канал А осциллограммы рис. 1б) видно, что в спектре сигнала присутствуют высокочастотные составляющие способные влиять на положение глобального экстремума сигнала и в то же время сигналы имеют стабильный спектр в области низких частот. Это наблюдение подтверждается построением амплитудных и фазных спектров, показанных на рис. 3а и 3б соответственно, на которых пунктиром отмечены стабильные участки (на рисунке показано первые 20 гармоник, поскольку остальные имеют малые амплитуды и оказывают весьма незначительное влияние на результат измерения):

а) б) Рис. 3 Спектры амплитуд (а) и фаз (б) сигнала.

Как видно из графика амплитудных спектров (рис. 3а) сигнал имеет незначительную составляющую основной частоты, фаза которой также имеет некоторый разброс.

Статистический анализ полученных спектров дает более детальное представление о характере исследуемого сигнала. Из графиков дисперсий амплитудных и фазных спектров, приведенных на рис. 4а и 4б видно, что оба спектра имеют ярко выраженные стабильные участки в области частот, соответствующей 2-7 гармоникам.

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf а) б) Рис. 4. Графики дисперсий амплитуд (а) и фаз (б) спектров исследуемой выборки сигналов.

Таким образом, логично сделать вывод, что временной ряд, формируемый 2-7 гармониками представляет собой «полезный», или не зашумлённый 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. При этом, весьма эффективным способом определения глобального минимума исследуемого сигнала представляется использование простейшего цифрового фильтра, отсекающего частотные компоненты сигнала, соответствующие участкам с нестабильными амплитудными и фазными спектрами, или со значительными величинами дисперсий этих спектров.

Для подтверждения адекватности сделанных выводов была решена задача синтеза сигнала по его стабильным гармоникам. Графики отфильтрованных таким образом сигналов представлены на рис. 5.

Рис. 5. Синтезированный по стабильным гармоникам сигнал.

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf Рис. 6. Функциональная схема метода уменьшения случайной погрешности на основе DSP технологий.

Оценка разброса моментов времени соответствующих глобальным экстремумам, показывает что при использовании цифровой фильтрации он уменьшается на порядок. В рассмотренном примере он составляет 25нс, в то время как разброс экстремумов не отфильтрованного сигнала – 200нс, что соответствует уменьшению случайной погрешности МПП на 87,5%.

Таким образом, для уменьшения случайной погрешности МПП предлагается использовать метод, основанный на цифровой фильтрации сигнала с усилителя считывания по определенным предварительно для данных условий стабильным гармоническим компонентам. Для его реализации предлагается следующая функциональная схема (рис. 6).

Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2005/194.pdf Сигнал, снимаемый с выходного электроакустического преобразователя x(t) усиливается по мощности и проходит антиэллайсинговую 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 xn с шагом дискретизации. Идентификация сигнала представляет собой определение отсчетов соответствующим полезному сигналу. После этого необходимо сформировать выборку из отсчетов xn 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. 3.1. для реализации метода необходимо применение специфических аппаратных средств и программных алгоритмов, реализующих по сути DSP технологии (Digital Signal Processing).

Использование предложенного метода уменьшения случайной погрешности так же позволяет значительно улучшить динамические характеристики МПП, т.к. при этом отпадает необходимость производить серию последовательных измерений для дальнейшего усреднения результатов и определения центра распределения случайной погрешности на основе предположения о нормальном законе её распределения.

Реализация предложенного метода требует использования в структуре МПП весьма распространенных и доступных в настоящее время быстродействующего АЦП (порядка кВыб/с) и сигнального процессора (DSP-процессора), ориентированного на цифровую обработку сигналов.

Применимость предложенного метода распространяется и для МПП на продольных волнах, поскольку принцип формирования измерительного интервала остается подобным описанному в данной статье.

Литература 1. Домрачев В. Г., Матвеевский В. Р., Смирнов Ю. С. Схемотехника цифровых преобразователей перемещений: Справочное пособие. – М.: Энергоатомиздат, 1987.

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

3. Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей.-М.: Наука, 1988.

4. Г. Дженкинс, Д. Ваттс. Спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1971.




© 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.