Примеры реализации аис
Остановимся на использовании АИС при измерении коэффициентов разложения Фурье—Уолша распределенной в пространстве непрерывной функции х(l). В этом важном для практики случае исходная величина воздействует в каждый момент на датчики, жестко закрепленные в узлах аппроксимации. Для первоначального рассмотрения можно принять, что в процессе измерения исследуемая функция не изменяется, координаты мест расположения датчиков известны с заданной точностью, а датчики воспринимают эту функцию в точках. Конечно, отступления от этих условий окажут влияние на погрешность результата измерения, но это влияние может быть оценено особо.
Размещение датчиков должно быть таким, чтобы можно было описать .исходную функцию с заданной погрешностью по полученным дискретам. Допустим, что на интервале наблюдения расположено N = 2n датчиков. Тогда имеется возможность реализовать алгоритм получения коэффициентов Фурье—Уолша по формуле Ck = (1/2n)∑ x(lj)Wk(lj), где Wk(lj) — функция Уолша.
Аппроксимирующая измерительная система разомкнутого типа при использовании функций Уолша реализуется довольно просто.
Рис. 13.6. АИС с получением коэффициентов Фурье—Уолша:
а – параллельное соединение; б – последовательное соединение; в – таблица функций Уолша
Положим, необходимо произвести аппроксимацию пространственной кривой х(l), воспринимаемую четырьмя датчиками, с использованием разложения Фурье—Уолша. Матрица коэффициентов функций Уолша Wk(lj) третьего порядка и структуры аналоговой части АИС параллельного (а) и последовательного (б) действия представлены на рис. 13.6. В параллельной структуре показаны цепи, необходимые для получения по формуле Ck = (1/4)∑ x(lj)Wk(lj) коэффициентов С0 и Сl. Поскольку функции Уолша принимают значения +1 или -1, то сопротивления равны между собой.
Коэффициенты разложения Уолша при этом выдаются генератором G ФУ.
На выходе аналоговой части может быть произведен анализ значимости полученных и устранение несущественных коэффициентов. Помимо этого, отбор существенных коэффициентов может быть выполнен путем оценки погрешности восстановления с помощью сравнения восстановленной и исходной функций и решения о значимости полученных коэффициентов.
Если исходная функция описывается многочленом высокого порядка, то имеется возможность многократного использования АИС на отдельных участках существования функции и «сшивания» кусочного описания в единое выражение. Возможность перехода к единому выражению при использовании функций Уолша определяется тем, что функции Уолша для удвоенного интервала увеличивают порядковый номер, а коэффициенты при таком «сшивании» могут быть получены в виде С = (C' + C")/2. Это достаточно наглядно может быть проиллюстрировано с использованием матрицы коэффициентов Уолша. Положим, определены коэффициенты С01 и С11 а также C02 и С12 для двух отрезков [0;0,5] и [0,5;1], содержащих по два датчика (1 и 2, 3 и 4). Тогда для отрезка [0;1] получается:
С0 = (C01 + C02)/2; С1 = (C01 – C02)/2;
С2 = (C11 + C12)/2; С3 = (C11 – C12)/2.
Действительно:
если С01 = 0,5[x(l1) + x(l2)], то С0 = 0,25[x(l1) + x(l2) + x(l3) + x(l4)];
если С02 = 0,5[x(l3) + x(l4)], то С1 = 0,25[x(l1) + x(l2) – x(l3) – x(l4)];
если С11 = 0,5[x(l1) – x(l2)]. то С2 = 0,25[x(l1) – x(l2) + x(l3) – x(l4)];
если С12 = 0,5[x(l3) – x(l4)], то С1 = 0,25[x(l1) – x(l2) – x(l3) + x(l4)].
После выполнения таких операций имеется возможность вновь оценить значимость и отфильтровать несущественные коэффициенты.
В Новосибирском электротехническом институте были изготовлены и использованы в различных целях АИС:
для работы с четырьмя термопарами (20 тыс. коэффициентов разложения Фурье—Уолша в секунду, ±0,4%);
для анализа периодических сигналов с частотой 10, 100, 1000, 10 000 Гц, ±1%; Для работы с четырьмя тензодатчиками (использовались многочлены Чебышева и разложение Фурье—Уолша, производилось одновременное измерение четырех коэффициентов, ±0,5%);
для работы с 64 тензодатчиками (получались 64 коэффициента ряда Фурье, разложения Фурье—Уолша, Фурье—Хаара и Чебышева);
для работы с тензодатчиками.
Кроме того, было изготовлено несколько генераторов сигналов заданной формы.
К основным областям применения АИС и восстанавливающих (синтезирующих) устройств относятся измерение статистических характеристик случайных процессов и характеристик нелинейных элементов, сжатие радиотелеметрической информации и информации при анализе изображений, фильтрация — восстановление функции без некоторых коэффициентов, генерация сигналов заданной формы.
Представляет интерес использование АИС для организации контроля состояния исходной функции и для распознавания образов по коэффициентам разложения.
=======================================================================================
ВОПРОСЫ:
Системы для раздельного измерения взаимосвязанных величин с выделением нужного компонента
Многомерные ИС с раздельным измерением взаимосвязанных величин по методу составления и решения системы уравнений
Многомерные ИС с раздельным измерением взаимосвязанных величин по методу моделей
Аппроксимирующие ИС
Примеры реализации аппроксимирующих ИС
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИС
- Общие понятия и определения ис
- Основные разновидности систем измерения независимых входных величин
- Обозначения функциональных блоков и преобразований в ис
- Многоточечные ис с резистивными датчиками
- Мультиплицированные ис
- Сканирующие системы для расшифровки графиков
- Акустическая система для измерения координат графических изображении
- Голографические измерительные системы
- Системы для раздельного измерения взаимосвязанных величин с выделением нужного компонента
- Многомерные ис с раздельным измерением зависимых величин по методу составления и решения системы уравнений
- Многомерные ис с раздельным измерением зависимых величин по методу моделей
- Аппроксимирующие ис
- Примеры реализации аис
- Особенности измерения статистических характеристик случайных процессов
- Cистемы для измерения законов распределения вероятностей случайных процессов
- Корреляционные измерительные системы. Основные определения. Методические погрешности
- Корреляционные ис с последовательным измерением коэффициентов корреляции
- Корреляционные ис с параллельным и параллельно-последовательным измерением коэффициентов корреляции
- Корреляционные ис с измерением коэффициентов многочлена, аппроксимирующего корреляционную функцию
- Методы измерения спектральной плотности случайных процессов
- Измерительный канал измерительной системы.
- Метрологические характеристики средств измерений, подлежащие нормированию
- Общие положения
- Характеристики погрешности средств измерений
- Характеристики преобразования измеряемой величины и сигналов измерительной информации
- Характеристики взаимодействия с объектом и внешними средствами измерений
- Метрологические характеристики измерительных приборов
- Метрологические характеристики аналоговых измерительных приборов
- Метрологические характеристики цифровых измерительных приборов
- Метрологические характеристики аналоговых измерительных преобразователей
- Метрологические характеристики аналого-цифровых и цифроаналоговых измерительных преобразователей
- Метрологические характеристики однозначных и многозначных мер
- Государственное управление обеспечением единства измерений
- Метрологические организации
- Государственные научные метрологические центры России
- Международные метрологические организации
- Передача размеров единиц величин рабочим средствам измерений от государственных эталонов
- Метрологическое обеспечение разработки, производства и применения средств измерений