2.2. Устройства получения информации

Устройства получения информации предназначены для сбора и преобразования информации без изменения ее содержания о контролирующих и управляющих параметрах технологических процессов. К устройствам получения информации о состоянии процесса относятся чувствительные элементы или датчики, измерительные и нормирующие преобразователи. К этой же группе устройств относятся релейные (позиционные) преобразователи.

Измерительный преобразователь это совокупность чувствительного элемента, измерительного и нормирующего преобразователей. Нормирующие
 преобразователи переводят выходной сигнал измерительного преобразователя с естественным выходом в унифицированный сигнал.

В настоящее время наиболее распространенные выходные сигналы: величины постоянного  и переменного токов, напряжения, импульсы, модулированные по амплитуде, ширине, фазе  или частоте и давление воздуха. Величины основных унифицированных сигналов  установлены соответствующими стандартами и приведены в  табл. 2.2.

Таблица 2.2. Унифицированные сигналы  преобразователей

Для организации введения данных из датчиков необходимо осуществить опрос датчиков и определить значение измеряемых величин согласно показателям датчиков. Режим получения данных с объекта управления реализуется с помощью циклического и адресного опроса  датчиков. При циклическом опросе  датчики периодически опрашиваются в предварительно заданной и установленной последовательности. При этом в каждом цикле (такте квантования) отдельные датчики опрашиваются несколько раз через промежутки времени . Результаты  опросов  усредняются, и средние значения запоминаются. После этого через промежуток времени, который  равен  периоду квантования , весь процесс повторяется, т.е. датчики снова опрашиваются  раз с дискретностью , и результаты опроса  усредняются. Для большей точности желательно, чтобы  при ограничении .

При адресном опрашивании по адресу, указанному оператором или определенному автоматически, опрашивается один или несколько датчиков. Для использования результатов опрашивания в алгоритмах управления необходимо определить истинные значения измерительных величин согласно показателям датчиков. Исходный сигнал датчика  с  истинным значением измерительного параметра X в общем случае заменяется нелинейной зависимостью вида . Для определения измерительной величины X по показателям датчика  разработано много алгоритмов.

При  линейной характеристике датчика значение измерительной переменной определяется следующим образом

,                   (2.17)

где      -   нижняя   и   верхняя   границы   шкалы   измерительного параметра;

 - нижняя и верхняя границы выходных сигналов датчика;

х - текущее значение параметра X;

 у - выходной сигнал датчика текущего значения параметра х при каждом опросе.

При квадратичной характеристике датчика значения параметра определяются формулой

.                               (2.18)

Если зависимость У от Х аналитически определить невозможно, то для определения истинного значения измеряемого параметра используются аппроксимирующие полиномы

,       (2.19)

где  - постоянные коэффициенты, которые определяются таким образом, чтобы погрешность аппроксимации (2.19) не превышала допустимого значения во всем интервале  измеряемого параметра  и сигнала , полученного с датчика.

Оценка точности представления сигналов. Реальный физический сигнал , снимаемый с выхода датчика, превращается в соответствующий цифровой код. Связь между реальным сигналом  и точным невозбужденным значением сигнала на выходе датчика  может быть представлена в виде

,       (2.20)

где  -    погрешность,    которая    вызвана    несовершенством   динамической характеристики датчика;

 - высокочастотный низкого уровня шум на выходе датчика;

 - возможные сбои в работе датчика;

   - случайная помеха, которая обусловлена дрейфом коэффициентов  характеристики датчика в результате старения и других причин.

Влияние высокочастотной помехи  может быть уменьшено применением алгоритмов усреднения, которые реализуют функции выделения постоянной составляющей сигнала в реальном времени и фильтрации случайных выбросов.

Для реализации фильтров высокочастотных помех применяется алгоритм усреднения с бесконечной памятью. Допустим, что на сигнал постоянной величины  накладывается случайная помеха  так, чтобы измерительный сигнал, который снимается с датчика, был равен

.                               (2.21)

Определим значение постоянного сигнала  по методике наименьших квадратов

.                  (2.22)

     Благодаря минимизации функции потерь из условия  ,   получаем усредненную оценку

     .                           (2.23)

Алгоритм усреднения в рекурентной форме получается путем  вычитания предыдущей оценки  из (2.23):

.                     (2.24)

Рассмотренный алгоритм не применяется для оценки сигнала , который изменяется медленно. В этом случае применяется алгоритм усреднения с ослабленной памятью. В предыдущем алгоритме предусматривалось, что оцениваемая координата  в интервале  измерений остается постоянной. В этом случае в отдельные измерения  входят значения  с одинаковыми весами, независимые от дискретного времени . Если нужно отследить медленно изменяющийся сигнал , то новым измерениям необходимо увеличить  вес сравнительно с теми, которые были получены  раньше.  Усредненная оценка параметра

,                       (2.25)

где величина  выбирается порядка 0.95.

Алгоритм усреднения получим в виде

,                    (2.26)

где  - усредненное значение сигнала , снимаемого с  датчика.

Для устранения  применяют алгоритмы перехода контролирующего параметра за допустимые границы. Простейший алгоритм базируется на отбраковке следующего опрошенного сигнала  при выходе его за известный диапазон изменения . Если известная погрешность сигнала  и диапазон изменения , то значение сигнала  при -м опросе бракуется, если для него не выполняется условие

.                                                    (2.27)

При этом  заменяют  предыдущим по  времени  небракованным значением сигнала . Более тщательное устранение сбоев  выполняется с учетом диапазона  и скорости изменения  при известной погрешности сигнала . При этом сигнал  бракуется, если не выполняется хотя бы одно из неравенств:

                                                   (2.28)

   . (2.29) 

При преобразовании в АЦП аналогового сигнала  в цифровой код  возникает  погрешность   округления,    которая   равняется половине  последнего    верного   разряда  кода  числа,  которую условно можно отнести   к  составной .

Локальные системы автоматики


*****
Новосибирск © 2009-2017 Банк лекций siblec.ru
Лекции для преподавателей и студентов. Формальные, технические, естественные, общественные, гуманитарные, и другие науки.