Файл: Каверкин, И. Я. Анализ и синтез измерительных систем.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 29.10.2024

Просмотров: 75

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Г Л А В А Т Р Е Т Ь Я

ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

3-1. Основные виды и структуры

Измерительные информационные системы, как особый класс комплексных средств электроизмерительной техники, отличаю­ щихся наибольшей сложностью и функциональными возможно­ стями, в зависимости от назначения могут быть разделены [30] на:

измерительные системы; системы автоматического контроля;

системы технической диагностики и прогнозирования; системы опознавания образов.

Не останавливаясь на подробном рассмотрении специфики по­ строения, присущей каждому из видов систем, определим лишь их основные особенности и отличия друг от друга.

Системы первого вида предназначены, как правило, для работы с объектами, характеризующимися до начала эксперимента (науч­ ные исследования, испытательные работы) минимумом априорной информации, и поэтому наиболее универсальны по своей структуре и возможностям. Применение таких систем имеет целью получение максимального количества достоверной измерительной информации об объекте, достаточной, например, для составления алгоритмиче­ ского описания его поведения, обеспечивающего возможность по­ следующей реализации различных прикладных задач автоматиче­ ского контроля или диагностики (прогнозирования) состояния объекта.

Для подобных ИИС основной массив получаемой информации, если не преследуется цель автоматизации управления эксперимен­ том, выводится за пределы их структуры и замыкается на человека, ведущего эксперимент, или на средства автоматической обработки информации. Это объясняется тем, что обратная связь системы с объектом эксперимента носит, как правило, вспомогательный ха­ рактер или не имеет места вообще. В тех случаях когда такая связь и существует, речь идет не об управлении объектом, а о создании возмущающих воздействий, создающих дополнительные условия проведения эксперимента с целью изучения реакции объекта на эти воздействия.

Для таких систем характерны:

1. Более высокие по отношению к системам другого вида метро­ логические характеристики.

2.Более широкая разновидность измеряемых физических вели­ чин, и в особенности их количество (число измерительных каналов).

3.Развитость средств представления информации — как следст­ вие того, что основной массив информации с выхода систем пере-

64


дается человеку. В этой связи определяющим зачастую оказываются требования неискаженного, наглядного и оперативного представ­ ления текущей информации с учетом динамики ее обновления и быстродействия системы, обеспечивающего удобство восприятия и анализа, необходимых в свою очередь для принятия решения об изменении условий проведения эксперимента,. его продолжении или прекращении. Совокупность ряда требований к средствам пред­ ставления информации, в ряде случаев противоречивых, сохра­ няется и тогда, когда анализ результатов эксперимента выполняется человеком на основе не текущих, оперативных, а накопленных дан­ ных.

4. Большой объем (емкость) устройств внешней памяти для систем, в которых обработка и анализ результатов измерений мо­ жет производиться не обязательно в реальном масштабе времени (в ритме измерений) или вообще не производиться в процессе экс­ перимента, а выполняться лишь после его завершения с помощью набора различных средств обработки и представления информации.

Еще одной и очень важной особенностью измерительных систем, обладающих сочетанием высокого быстродействия и точности, при­ меняемых при исследовании сложных объектов или выполнении многофакторных экспериментов, являются большие потоки инфор­ мации на их выходе. Эти потоки содержат зачастую существенную долю избыточной информации, что затрудняет не только восприя­ тие и анализ информации человеком, но и ее обработку машинными средствами. Сокращение избыточности информации без нарушения достоверности и достаточности остальной ее части представляет собой сложную задачу, требующую для решения принятия специ­ альных мер системотехнического плана [11].

Для большинства моделей измерительных систем длительность непрерывной их работы, определяемая продолжительностью цикла исследований или испытаний, обычно невелика. Что касается пара­ метров надежности таких систем, то наиболее высокие их значения, в частности вероятность безотказной работы, зависят от степени риска и цены возможного ущерба, которыми могут сопровождаться испытания дорогостоящих объектов или исследования трудновос­ производимых процессов и явлений.

Системы автоматического контроля предназначены обычно для контроля объектов (технологических процессов), характер поведе­ ния и параметры которых известны практически полностью.

В отличие от измерительных систем объем априорной информа­ ции об объекте контроля в данном случае достаточен не только для определения «нормы его поведения» и допустимых отклонений от этой нормы, предшествующих предварительным или аварийным ситуациям, но также для составления алгоритма контроля и функ­ ционирования самой системы. В смысле определенности и доста­ точности исходных данных объект контроля может рассматриваться как детерминированная система. Поэтому стратегия поиска реше­ ний в процессе автоматического контроля оказывается более огра­

65


ниченной по сравнению с процессом исследований или испытаний (вариант применения измерительных систем).

Получаемая в процессе контроля информация должна быть ми­ нимальной, позволяющей судить о том, находится ли контролируе­ мый объект в заданном режиме, имеет ли тенденции к нарушению или этот режим нарушен. Такое условие, специфичное для систем автоматического контроля, оказывается важным и необходимым, поскольку количественная информация об исправной работе объекта или нормальном режиме процесса имеет малую ценность для опе­ ратора, и человек должен быть освобожден от ее восприятия.

Другими словами, если основной целью измерительных систем оказывается получение количественной информации, то примени­ тельно к системам автоматического контроля возможные состояния объекта, число которых сведено к минимуму, рассматриваются, в основном, как качественно различные [4]. Однако подобная спе­ цифика не исключает возможности получения по мере необходи­ мости (по вызову оператора или в соответствии с наперед заданной программой) и количественных оценок величин, характеризующих контролируемый объект, в абсолютном или относительном (в % «нормального» значения) выражений. Переход от измерения абсо­ лютных величин к относительным повышает эффективность работы оператора, так как освобождает его от необходимости помнить но­ минальные предельные значения контролируемых параметров.

При таком способе количественной оценки он получает инфор­ мацию в единицах, непосредственно характеризующих уровень опасности в поведении контролируемого объекта (процесса). Для систем автоматического контроля свойственна высокая степень обратной связи, используемой для целей управления объектом. Можно считать, что практически вся информация с выхода системы замкнута на объект через человека-оператора или непосредственно. Второе свойственно системам автоматического управления, в ко­ торых собственно системы контроля составляют лишь часть всего комплекса управления. Обработка и представление информации в системах контроля ведется в ритме контроля. Поэтому внешняя память или отсутствует вообще или имеет значительно меньший объем по сравнению с устройствами аналогичного назначения си­ стем первого вида. Алгоритм функционирования системы, преду­ сматривающий выполнение операций по обработке информации, зависит от того, контроль какой из групп параметров объекта (ха­ рактеристик процесса) выполняет система. К первой группе отно­ сятся параметры, даже кратковременное отклонение которых от «нормального» значения может повлечь за собой возникновение аварийной ситуации. Вторая группа объединяет параметры, разо­ вые и кратковременные отклонения которых на нормальном ходе процесса или поведении объекта существенно не сказываются; опе­ ратору необходимо знать об изменении этих параметров только в среднем. Параметры третьей группы используются для расчета средних технико-экономических показателей, например расхода

66


сырья, выхода основного продукта производства, расхода электро­ энергии и т. д., за большие интервалы времени (час, смена, сутки, весь цикл процесса).

Системы автоматического контроля обладают меньшей универ­ сальностью и ограниченными возможностями в смысле их примене­ ния в качестве ИИС для научных исследований, хотя в отдельных случаях такая возможность и не исключается.

В то же время системам этого вида по сравнению с большинством измерительных систем присущи значительно более высокие экс­ плуатационные параметры (длительность непрерывной работы, устойчивость к воздействию промышленных помех, климатическим и механическим воздействиям).

Системы технической диагностики относят к классу измеритель­ ных информационных систем на том основании, что диагностика обязательно предполагает выполнение измерительных преобразо­ ваний, совокупность которых составляет базу для логической про­ цедуры диагноза. При постановке диагноза наиболее часто пред­ ставляет интерес не состояние диагностируемого объекта в целом, а состояние отдельных элементов его структуры [23!.

Необходимость проведения диагностики без разборки объекта диагноза, т. е. недоступность его элементов для непосредственного наблюдения, определяет преимущественное применение в системах технической диагностики косвенных методов измерения и контроля. Цель диагностики состоит в опознавании класса состояний, к ко­ торому принадлежит состояние обследуемого технического средства, а сам процесс диагностирования может быть разделен на два этапа:

определение работоспособности, локализацию

неисправностей и

их опознавание.

рассматривать [23]

В указанном смысле диагностику следует

как совокупность множества возможных состояний объекта, мно­ жества сигналов, несущих информацию о состоянии объекта и ал­ горитм сопоставления каждого элемента из множества состояний с элементом из множества сигналов и наоборот.

Системы технической диагностики по своей структуре и набору применяемых устройств во многом близки системам двух других рассматриваемых видов. Существо отличий заключается в иной организации элементов их структуры и наборе используемых во входных цепях устройств и преобразования информации. В осо­ бенности это относится к получающим распространение в последнее время системам опознавания сканирующего типа. Этот вид систем выполняется, как правило, одноканальным с применением на входе сканирующих устройств. Однако набор средств обработки, анализа и представления информации, входящих в состав структуры систем технической диагностики, может оказаться значительно более раз­ витым, чем в системах автоматического контроля и измерительных системах.

Многоплановость и практически неограниченный диапазон за­ дач, решаемый с применением ИИС, представляет, в свою очередь,

67


столь же неограниченное многообразие моделей систем, выполняе­ мых этими моделями функций и относительно высокую их стои­ мость по сравнению с другими техническими средствами.

Существующая практика «индивидуального» проектирования

систем применительно к каждой конкретной

задаче сопряжена,

как правило, со значительной

продолжительностью разработок

и

в конечном счете с большими

материальными

затратами как

в

сфере производства, так и в сфере их потребления.

Принципиально возможен и другой подход к проектированию, связанный с созданием ограниченного числа универсальных моде­ лей систем. Однако в этом случае структурная и функциональная избыточность каждой подобной системы, являющаяся следствием ее универсальности, приведет не только к дальнейшему росту слож­ ности модели и ее стоимости, но и к еще большему увеличению про­ должительности разработки, освоения в производстве и связанных с ними затрат.

Поиск новых и более совершенных методов создания ИИС при­ водит к необходимости применения и развития принципов агрега­ тирования в качестве основы системотехнических решений, обеспе­ чивающих достаточную их общность, и перехода на последующих стадиях к машинному проектированию систем.

Как уже указывалось, агрегатирование (в электроизмеритель­ ной технике) — метод создания электроизмерительной аппаратуры, основанный на использовании функционально и конструктивно завершенных технических средств, характеризующихся метроло­ гической, информационной, конструктивной и эксплуатационной совместимостью при их совместном применении в различных соче­ таниях.

Представление о сложности и содержании задачи, связанной с эффективным использованием принципов агрегатирования, поз­ воляет составить граф основной совокупности событий, приведен­ ный на рис. 3-1. Исходным событием графа является определение основных структур систем, составляющих базу дальнейшей после­ довательности работ, и в частности поиска общих для этих структур элементов и их унификации (агрегатирования). В наиболее общем виде информационную и структурную модели (схемы) гипотетиче­ ской измерительной информационной системы в соответствии с ее определением можно представить в виде, показанном на рис. 3-2 и 3-3. Эти модели следует рассматривать как развитие моделей, рассмотренных в первой главе.

Рассмотрим

информационную

модель ИИС, приведенную на

рис. 3-2.

Здесь

S x [А] — поток

информации

о характеристике

объекта эксперимента А [х],

поступающий в систему

непосредст­

венно от объекта Х\ Рсб [Sx

[А,]] — оператор

сбора

информации

о характеристике объекта к [х]

и получения

потока

информации

S c6 [А,];

S c6 [X] = Рсб ISX [А,]];

Рпр [Sc6 [А,]] — оператор пре­

образования потока информации Sc6 [X] в поток Snp [АЛ; 5 пр [А]= = Р пр [Sc6 [А,]]; Ра-ц [5пр [А ]]— оператор аналого-цифрового

68