Основы идентификационных измерений

ЛЕКЦИЯ

Пример стенда для приемо-сдаточных испытаний

Рассмотрим реализованный нами по описанной выше методике стенд для приемо-сдаточных испытаний электронных модулей, аттестован­ный органами государственной метрологической службы и исполь­зуемый в серийном производстве. В состав стенда входит камера теп­ла, камера холода, термостат, модули серии NL [7], вольтметр НР34401А. Стенд позволяет выполнить в автоматическом режиме измерения следующих параметров:

· основная и дополнительная погрешность измерения напряжения;

· основная и дополнительная погрешность измерения тока;

· основная и дополнительная погрешность измерения сопротивле­ния;

· основная и дополнительная погрешность измерения частоты сле­дования импульсов;

· погрешность компенсации температуры холодного спая термопа­ры;

· временная нестабильность источника опорного напряжения;

· зависимость погрешности измерения от уровня входного напряже­ния;

· взаимное влияние входов;

· взаимное влияние выходов;

· ток утечки закрытых выходных ключей;

· напряжение логического нуля на входе;

· напряжение логической единицы на входе;

· напряжение логического нуля на выходе;

· ток утечки дискретных выходов;

· ток утечки потенциальных входов;

· скорость передачи информации в порт RS-232.

Стенд позволяет также строить разнообразные графики, примеры которых представлены ниже. Для управления камерой холода с сосудом Дюара использован модуль NL-4RTD [7], кото­рый измеряет температуру с помощью датчика ТСМ-50 и под­держивает ее путем управления клапаном подачи жидкого азота. Модуль закреплен непосредственно на камере холода. Аналогич­ный модуль, управляющий нагревательными элементами, закреп­лен на камере тепла. Модули NL-8A1 [7] считывают показания датчиков влажности воздуха в камерах.

Модули, обеспечивающие подачу на испытуемый прибор сигна­лов и считывание результатов, помещены в общий шкаф (Рис. 6.1).

Все модули стенда объединены в сеть на основе интерфейса RS-485 и включены в офисную Ethernet сеть (Рис. 2.4), что позволяет главному инженеру, начальнику отдела НИОКР и разработчикам системы наблюдать за процессом испытаний со своих рабочих мест.

Измеряемые стендом параметры записаны на листе MS Excel (Рис. 6.2).

При нажатии кнопки "Автоматическая проверка" про­исходит синтаксический анализ имен проверяемых параметров и вызов соответствующего макроса VBA, который выполняет измерение данного параметра. Полученные значения записываются в колонку "Измерено" и сравниваются со значениями, указанными в ТУ. Результат сравнения указывается в столбце "Годен/Негоден".

Весь список параметров проверяется автоматически, без участия оператора. Оператору остается только посмотреть, нет ли среди записей в столбце "Годен/Негоден" записи, выделенной красным цветом.

Отдельный параметр может быть проверен в ручном режиме, путем нажатия кнопки "Проверка команды выделенной курсором", для чего клетку с именем проверяемого параметра нужно сначала выделить курсором.

Применение компьютера позволяет не только автоматизировать испытания, но и выполнить уникальные измерения, на­пример, получить гистограмму плотности распределения случайной величины - напряжения на выходе источника опор­ного напряжения (Рис. 6.3), построенную на основе 1700 измерений, или построить зависимость абсолютной погрешно­сти измерения температуры датчиком температуры холодного спая термопары от величины температуры ее холодного спая (Рис. 6.4). Резкие скачки температуры на графике (на 0,2 град) получаются, когда в термостат со льдом подбрасы­вают лед.

На Рис. 6.5 представлена зависимость абсолютной погрешности измерения испытуемого прибора от величины входного напряжения, построенная за 15 мин. Эту зависимость вручную можно построить только за несколько дней. На Рис. 6.6 представлена зависимость напряжения опорного источника напряжения от времени, необходимая для оценки его вре­менной стабильности. По оси абсцисс указан номер отсчета, что эквивалентно времени, полученному из условия, что измерения происходят с периодичностью 2 раза в сек. Описанные графики получены с помощью ActiveX объекта NLView в реальном времени, т.е данные отображаются на графике по мере их поступления из устройства ввода, без сбо­ра в промежуточный файл. Это позволяет остановить или скорректировать проводимый эксперимент по мере его прове­дения.

Следует обратить внимание, что на оси абсцисс графиков на Рис. 6.4 и Рис. 6.5 отложено не время, а напряжение или температура, хотя вновь поступившие данные отображаются на графике по мере их получения. Аналогичным способом можно снять зависимость, например, коэффициента усиления транзистора от температуры или его вольт-амперную характеристику, АЧХ четырехполюсника, зависимость частоты вибрации от амплитуды смещения, зависимость темпера­туры пара от давления в котле, зависимость относительного растяжения образца от усилия растяжения и т.п.

Выводы

Рассмотрены основные принципы построения автоматизированных испытательных стендов с помощью модулей "RealLab!", ОРС сервера и программы MS Excel. Использование этих универсальных компонентов позволяет планиро­вать испытания различной сложности при низкой стоимости разработки программного обеспечения и аппаратной части системы.

Литература

1. ГОСТ Р 8.568-97. Государственная система обеспечения единства измерений. Аттестация испытательного обо­рудования. Основные положения. М., Госстандарт России.

2. ПР 50.2.009-94. Государственная система обеспечения единства измерений. Порядок проведения испытаний и утверждения типа средств измерений.

3. МИ 2438-97. Системы измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения

4. МИ 2439-97. Метрологические характеристики измерительных систем. Номенклатура, принципы рег­ламентации, определения и контроля.

5. МИ 2440-97. Методы экспериментального определения и контроля характеристик погрешности изме­рительных каналов измерительных систем и измерительных комплексов.

6. МИ 2441-97. Испытания для целей утверждения типа измерительных систем. Общие требования.

7. Research Laboratory of Design Automation, www.RLDA.ru.

8. Frank Iwanitz, Jurgen Lange. OPC Fundamentals, Implementation, and Application. - 2. rev. ed. - Heidelberg: Huting, 2002, 225 p.

9. Sanchez P. M., Cruz, P. J. Real time connection of programmable logic controllers to Excel spreadsheets. - Proc. of the 2002 IEEE Int. Symposium on Industrial Electronics, 2002, vol. 1, p. 233 - 238.

10. Денисенко В.В. Применение MS Excel в качестве SCADA системы для лабораторной и промышленной автома­тизации. - "Компоненты и технологии", № 6, 2001 г., стр. 96-98.

11. Закон об обеспечении единства измерений. №4871-1 от 27 апреля 1993 г.

ТЕМА №14 «НЕЧЕТКИЕ И ФРАКТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ»

ВОПРОСЫ

1. Основы идентификационных измерений:

· Понятия идентификационных измерений;

· Классификация средств идентификационных измерений;

· Применение средств идентификационных измерений;

· Представление моделей сигналов в системе идентификационных параметров;

· Методы и инструменты исследования;

· Результаты исследований, выводы и рекомендации.

2. Методы определения фрактальных характеристик объектов:

· Метод покрытия сеткой;

· Метод Херста (Метод нормированного размаха);

· Метод Барроу;

· Метод фазового портрета;

· R/R-метод;

· Метод виртуальных объемов (NF-метод);

· метод; метод.

3. Генераторы фрактальных объектов:

· Метод средней точки с приращениями во всех точках;

· Метод средней точки с приращениями в средних точках;

· Метод спектрального синтеза;

· Метод средней точки для трехмерных поверхностей.

4. Основы лингвистического описания понятия формы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Кликушин Ю.Н., Кобенко В.Ю. Основы идентификационных измерений. «Журнал радиоэлектроники» №5, 2006.

2. Кликушин Ю.Н., Горшенков А.А. Представление моделей сигналов в системе идентификационных параметров. «Журнал радиоэлектроники» №12, 2010.

3. Кликушин Ю.Н., Кобенко В.Ю. Нечеткие и фрактальные методы и модели измерительных процессов и систем. – Омск: ИЦ ОмГТУ, 2010. – 64 с.

Распознавание, как информационная процедура, присуща всем живым природным объектам, является их естественной, "встроенной" функцией и направлена на адаптацию организма к условиям внешней и внутренней среды. Однако, если в живой природе функция распознавания выполняется быстро, эффективно и на интуитивном уровне, то научить техническую систему выполнять тоже самое представляет собой сложную проблему.

Существует достаточно большой круг задач, прямо или косвенно связанных с распознаванием сигналов, являющихся носителем информации о состоянии объектов или процессов. Наиболее характерными в этом отношении являются задачи, связанные с измерением формы входного сигнала, поскольку от этого зависит выбор оптимальных алгоритмов преобразования данных и вычисления именно тех параметров, которые наиболее точно оценивают исследуемые свойства объекта или процесса. Поэтому в данной работе все классы задачи распознавания сигналов сводятся к задаче измерения формы сигналов и их характеристик.

Эти измерения названы идентификационными измерениями, поскольку именно операция идентификации сигнала присутствует во всех разработанных авторами инструментах. В теории управления идентификацией принято называть определение структуры и параметров математической модели процесса или системы [1].

В теории измерений определение параметров модели (параметрическая идентификация) реализуется путем измерений с использованием специальных средств. Определение же структуры (структурная идентификация) модели производится априорно, путем прямого указания назначения данного средства измерения в его техническом паспорте. Подстройка измерительного прибора к модели исследуемого объекта вообще не производится, либо производится в интерактивном режиме (в "ручную", не автоматически), путем соответствующей перенастройки системы.

Понятие измерения используется для того, чтобы подчеркнуть методологическое единство процедур количественного оценивания любой физической величины и величины, характеризуемой понятием "форма сигнала". Основное отличие между понятиями "измерения физической величины", например, электрического напряжения, и "измерения формы сигнала" состоит, в соответствии с современной теорией измерения [2, 3], в статусе измерительных шкал. Если "электрическое напряжение" измеряется по масштабной шкале, характеризующейся эквивалентностью, строгим упорядочением состояний, интервалов между ними и частных от деления состояний, то "форма сигнала" - в системе порядковых шкал, характеризующихся отношениями эквивалентности и порядка. Другими словами, порядковая шкала формы сигналов является более простой, в функциональном отношении, по сравнению с масштабной шкалой электрического напряжения. В дальнейшем, порядковые шкалы, предназначенные для количественного оценивания формы сигналов, будем называть идентификационными шкалами (ИШ). Распознаванию, как информационной процедуре, с позиции теории шкал, ставится в соответствие номинальная шкала, являющаяся шкалой самого низкого статуса и характеризующаяся лишь отношением эквивалентности. Поэтому в рамках номинальной шкалы можно формировать лишь суждения типа "равен - не равен". Однако, в этом случае нельзя ответить на основной "метрологический" вопрос: на сколько точно результирующее суждение? Такая возможность появляется только при использовании порядковых шкал. С этой точки зрения, ИШ являются инструментом "метризуемости" процедуры распознавания формы сигналов.

Дата добавления: 2013-12-13