Обеспечение метрологической надежности блоков аналого-цифрового преобразования в информационно-измерительных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Курносов Роман Юрьевич

• Курносов Роман Юрьевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Курносов Роман Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТОЧНОСТИ И МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

1.1 Характеристика состояния проблемы метрологической надежности

информационно-измерительных систем

1.2. Алгоритмическое описание процесса аналого-цифрового преобразования

1.3 Метрологический анализ и пути его реализации

1.4 Применение методологии аналитико-вероятностного прогнозирования и математической метрологии для оценки качества блоков информационно-измерительных систем

1.5 Постановка задачи исследования

Выводы по первой главе

2 АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ПРОЦЕДУРЫ АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И ОЦЕНКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ БЛОКА АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ В СТРУКТУРЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

2.1 Метрологический анализ измерительной процедуры аналого-цифрового преобразования в информационно-измерительных системах

2.1.1 Определение априорных знаний

2.1.2 Алгоритмическое обеспечение измерительной процедуры аналого-цифрового преобразования

2.1.3 Операция дискретизации

2.1.4 Операция квантование

2.1.5 Операция масштабирование

2.1.6 Определение полной погрешности блока аналого-цифрового преобразования

2.2 Оценка метрологической надежности блока аналого-цифрового преобразователя на этапе его проектирования

2.2.1 Математическое моделирование блока аналого-цифрового преобразователя

2.2.2 Построение математических моделей метрологических характеристик

2.2.3 Статистическое моделирование состояния метрологических характеристик модулей аналого-цифрового преобразователя

2.2.4 Математическое моделирование изменения во времени метрологических характеристик блока аналого-цифрового преобразователя

Выводы по второй главе

3 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

3.1 Общие положения

3.2 Оценка метрологической надежности блока аналого-цифрового преобразования информационно-измерительных систем

Выводы по третьей главе

4 РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО БЛОКА ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

4.1 Оценка характеристик погрешности процедуры аналого-цифрового преобразования

4.2 Оценка метрологической надежности исследуемого блока на этапе его проектирования

Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обеспечение метрологической надежности блоков аналого-цифрового преобразования в информационно-измерительных системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Структурная, конструктивная и алгоритмическая сложность современных информационно-измерительных систем (ИИС) обуславливает требование гарантировать необходимый уровень их метрологической надежности, определяющий свойство измерительных средств (ИС) сохранять метрологические характеристики с течением времени в пределах нормативов, установленных в определенных режимах и условиях эксплуатации, хранения и транспортировки.

Метрологическая надежность (МН) ИИС определяется метрологической надёжностью блоков, составляющих измерительный канал (ИК) ИИС. Важное место в современной структуре ИК занимает блок аналого-цифрового преобразования. Основными требованиями, предъявляемыми к рассматриваемому блоку, являются высокая точность и широта функциональных возможностей. Для количественной оценки МН блока аналого-цифрового преобразователя (АЦП) и ИИС в целом наиболее часто используется показатель метрологического ресурса (МР).

Важной проблемой, решаемой при проектировании ИИС и составляющих ее блоков, особенно входящих в ИК ИИС, является проведение метрологического анализа, который заключается в согласовании базы априорных знаний с решаемой задачей по оценке точности и метрологической надежности проектируемого измерительного средства с учетом его функциональных возможностей. Поэтому задачи, решаемые в диссертационной работе, являются актуальными.

Степень разработанности темы исследования. Первые работы, связанные с проблемами обеспечения метрологической надежности измерительных средств относятся к 1965 г. Установлено, что математический аппарат общей теории надежности, применяемый для технических средств, по оценке метрологической надежности ИИС в полной мере не может быть

применен при оценке МН ИИС. Вопросам оценки МН ИИС посвящены работы П. В. Новицкого, А. Э. Фридмана, Г. А. Кондрашковой, Э. И. Цветкова, П. Г. Королева и других ученых.

Формирование общего математического обеспечения метрологического анализа составляет главное направление развития основ математической метрологии, так как метрологический анализ охватывает широкий круг задач, связанных с оценкой погрешностей средств измерений. Требования к качеству измерений тесно связаны с метрологическим обеспечением измерительных средств - комплексом работ, необходимых для достижения единства и требуемой точности измерений.

Также следует отметить, что текущее состояние ИС, в том числе ИИС, в котором наблюдается значительный рост использования интеллектуальных средств измерений для проведения эксперимента, требует адекватного развития расчетных методов метрологического анализа, обеспечивающих уменьшение временных затрат и повышение эффективности решения задач, направленных на увеличение качества измерительных средств, в том числе и метрологической надежности при их проектировании.

Объект исследования: метрологический ресурс как показатель метрологической надежности блоков аналого-цифровых преобразователей в структуре ИИС.

Предмет исследования: погрешность блока аналого-цифрового преобразования в структуре измерительного канала ИИС.

Цель исследования: обеспечение метрологической надежности АЦП на основе разработки алгоритмов проведения метрологического анализа и оценки метрологической надежности блока АЦП при проектировании ИИС.

Для реализации поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- получить формализованное представление погрешности аналого-цифрового преобразования на основе уравнения измерений с использованием априорной базы знаний и выделения основных измерительных процедур, определяющих преобразования в проектируемом блоке;

- разработать математические модели процессов изменения во времени исследуемых метрологических характеристик АЦП и входящих в состав исследуемого блока модулей: цепи дифференциальной нагрузки и согласования, нормализующего усилителя, устройства формирования частоты;

- разработать алгоритм оценки метрологического ресурса аналого-цифрового преобразователя как основного показателя МН проектируемого блока;

- разработать методику оценки метрологического ресурса при проектировании блока аналого-цифрового преобразования.

Научная новизна диссертационного исследования:

1. Предложен алгоритм оценивания погрешности процедуры аналого-цифрового преобразования в проектируемых информационно-измерительных системах, отличающийся получением формализованного аналитического описания исследуемой погрешности на основе уравнения измерений с использованием базы априорной информации.

2. Разработан алгоритм оценки метрологического ресурса аналого-цифрового преобразователя как основного показателя МН рассматриваемого блока, в котором предложены два подхода к оценке выбранного показателя метрологической надежности, позволяющие в первом случае оценить метрологический ресурс АЦП с учетом доминирующего влияния на метрологические свойства проектируемого блока основного модуля, входящего в измерительный канал АЦП, а во втором - дать более корректную оценку метрологического ресурса АЦП с учетом метрологических свойств всех модулей, составляющих рассматриваемый блок.

3. Разработана методика оценки метрологической надежности проектируемого блока аналого-цифрового преобразования, которая позволяет определить выбранный показатель метрологической надежности с учетом постановки задачи проектирования АЦП и требований к оперативности в решении задачи по расчету метрологического ресурса АЦП, а также при необходимости дать рекомендации по метрологическому обслуживанию исследуемого блока на этапе эксплуатации.

Теоретическая значимость работы:

1. Получено формализованное представление исследуемой погрешности аналого-цифрового преобразования на основе проведённого метрологического анализа.

2. С использованием построенного уравнения измерений и аналитического выражения для оценки полной погрешности аналого-цифрового преобразования проведено имитационное моделирование входных измерительных воздействий, реализуемых в процедуре аналого-цифрового преобразования с известными характеристиками, что позволило определить значения характеристик погрешностей аналого-цифрового преобразования и при необходимости дать численную оценку МН блока АЦП.

3. Разработан алгоритм оценки метрологического ресурса с учетом метрологических свойств составляющих блок модулей. Алгоритм включает в себя два подхода к оценке метрологического ресурса и позволяет в первом случае оперативно оценить метрологический ресурс с учетом доминирующего влияния на точность основного входящего в аналого-цифровой преобразователь модуля, а во втором - дать более корректную оценку метрологического ресурса с учетом всех модулей, составляющих измерительный канал аналого-цифрового преобразователя.

4. На основе разработанного алгоритма оценки метрологического ресурса предложена методика оценки метрологической надежности блока

аналого-цифрового преобразователя с учетом метрологических свойств составляющих блок модулей.

Практическая значимость работы заключается в разработке методики оценки метрологической надежности и алгоритма проведения метрологического анализа блока аналого-цифрового преобразования проектируемых информационно-измерительных систем.

Методы исследования основаны на применении математического моделирования, аппарата математической метрологии, аналитико-вероятностного прогнозирования, математической статистики и компьютерного моделирования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель исследуемой погрешности аналого-цифрового преобразования как результат метрологического анализа, проведенного на основе уравнений измерений с использованием базы априорной информации.

2. Алгоритм оценки метрологического ресурса проектируемого блока аналого-цифрового преобразователя.

3. Методика оценки метрологической надежности блока аналого-цифрового преобразования на этапе его проектирования.

Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность проведенных исследований подтверждается корректностью применяемых методов и подходов к обеспечению метрологической надежности блока аналого-цифрового преобразователя в структуре информационно-измерительных систем. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждены на различных международных и всероссийских конференциях.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 17 работ, из них: 2 статьи, индексируемые в МБД Web of Science и Scopus, 5 статей в журналах, рекомендуемых ВАК при Министерстве науки и высшего

образования РФ, 10 публикаций в материалах международных и всероссийских конференций.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение и 3 приложения, изложенные на 145 страницах машинописного текста, 30 рисунков и 5 таблиц. Список использованных источников включает 55 наименований.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТОЧНОСТИ И МЕТРОЛОГИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-

ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

1.1. Общая характеристика состояния проблемы метрологической надежности информационно-измерительных систем

Основная тенденция развития измерений в автоматизированном производстве - это переход к машинному контролю по адаптивным моделям, к применению более сложных информационно-измерительных и управляющих систем. В связи с этим резко возрастает значение метрологических характеристик измерительных каналов, учитывающих метрологические характеристики всех включенных в измерительный канал блоков. Для того чтобы получить информацию о параметрах объекта, необходимо производить комплексные измерения, а значения измеряемой величины получать расчетным путем на основе известных функциональных зависимостей между ней и величинами, подвергаемыми измерениям. Указанные задачи успешно решаются с помощью информационно-измерительных систем. ИИС целесообразно рассматривать с двух позиций: структурной и функциональной. Первая отражает интегрирование различных подсистем, широкое использование средств вычислительной техники, что приводит к возникновению систем с гибкой структурой. Вторая характеризует возрастание числа функций, выполняемых системой. При этом центр тяжести переносится с измерительных функций на другие информационные функции, связанные с использованием результатов измерений. В ИИС измерение неразрывно связано с такими функциями как логическая обработка, анализ результатов измерений и др. и его выделение не всегда возможно. Наиболее крупной структурной единицей ИИС, для которой могут нормироваться метрологические характеристики, является измерительный канал, который представляет собой последовательное

соединение ИС. Такое соединение ИС позволяет выполнять законченную функцию от восприятия измеряемой величины до индикации или регистрации результата измерений включительно, или преобразование его в сигнал, удобный для ввода в цифровое вычислительное устройство, входящее в состав ИИС. Одной из важнейших характеристик качества ИС является метрологическая надежность. Под метрологической надежностью понимают свойство ИС, в том числе ИИС, сохранять во времени метрологические характеристики в пределах установленных норм при эксплуатации в заданных режимах и условиях использования, техническом обслуживании, хранении и транспортировании. Следовательно, метрологическая надежность определяется характером и темпом изменения нормируемых характеристик исследуемого ИС.

Усложнение измерительной аппаратуры, повышенные требования к точности, применение качественно новых элементов и возрастающая роль ИИС в производственном процессе ставят задачу разработки научно обоснованных методов оценки метрологической надежности проектируемых ИИС в число важнейших задач теоретической и практической метрологии [21, 42, 52].

Для оценки метрологической надежности ИС предложен ряд показателей: метрологический ресурс, показатель информационной надежности, показатель доли верных измерений с учетом постепенных метрологических отказов, показатели частоты отказов и скорости изменения частоты отказов, вероятность метрологической исправности, коэффициент метрологической исправности и ряд других.

Исходя из особенностей каждого из названных выше показателей, можно определить базовое положение, принимаемое при оценке метрологической надежности: основным процессом, определяющим метрологическую надежность ИС, является нестационарный случайный процесс изменения во времени нормируемой метрологической

характеристики исследуемого ИС с монотонно изменяющимся во времени ее математическим ожиданием, приводящей к метрологическому отказу.

Таким образом, основой для построения теории метрологической надежности ИС, в том числе ИИС, должно быть глубокое изучение нестационарного случайного процесса изменения во времени исследуемой метрологической характеристики, в частности, процесса возрастания во времени основной погрешности исследуемых ИС.

Современному состоянию решения проблемы МН посвящено множество работ, среди которых особо следует отметить работы П.В. Новицкого, А.Э. Фридмана, Г.А. Кондрашковой, Э.И. Цветкова, П.Г. Королева, ТР. Skeiris, МР. М^ и других ученых.

В работах ряда ученых [19 - 20, 45 - 49] показано, что с физической точки зрения старение любого ИС представляет собой процесс его взаимодействия с окружающей средой, приводящий к изменению его свойств. В основном эти изменения происходят потому, что при изготовлении всех элементов ИС их материал подвергается физическим воздействиям, которые приводят к тем или иным механизмам накопления энергии в веществе, при этом с течением времени происходит постепенное высвобождение этих внесенных запасов энергии - рассасываются внутренние напряжения, происходит перекристаллизация, полимеризация материалов, релаксационные процессы в них и т.д.

Параметром, в первую очередь определяющим долговременную метрологическую работоспособность ИС, как отмечают ученые, является величина запаса нормируемого предела допускаемой погрешности ИС по отношению к ее рассматриваемому фактическому значению. Возрастание во времени погрешности различных типов ИС подтверждается многочисленными статистическими данными. Применение математического аппарата теории прогнозирования рассматривается как для априорной

оценки метрологической надежности ИС при их проектировании, так и для предстоящей после очередной метрологической поверки работы ИС в течение следующего межповерочного интервала на этапе эксплуатации.

Известно, что получение данных о процессах старения ИС возможно экспериментальным путем или с помощью методов математического моделирования. Существует принципиальная сложность экспериментального оценивания метрологической надежности ИС, так как абсолютное большинство ИС имеет весьма продолжительный технический ресурс. Определить вид процесса изменения во времени метрологической характеристики можно лишь благодаря изучению поведения большого числа экземпляров ИС одного типа на протяжении нескольких лет. Ускоренные испытания ИС возможны далеко не во всех случаях.

В связи с этим, при решении задачи оценки и прогнозирования состояния метрологических характеристик, определяющих метрологическую надежность проектируемых ИС, все больший вес приобретает математическое моделирование. Точность прогнозов, выполняемых на основе математических моделей процессов изменения во времени метрологических характеристик, будет, естественно, является ограниченной и должна рассматриваться только в вероятностном аспекте. Однако результаты таких прогнозов могут иметь большое значение при решении различных практических задач, а именно: определении сроков профилактических поверок и необходимого числа измерений метрологических характеристик при поверках; вычислении возможного метрологического ресурса группы ИС на основе полученных при моделировании процессов изменения метрологических характеристик; при выработке рекомендаций по повышению точности и метрологической надежности ИС на этапе проектирования; разработке ИС с заданным уровнем метрологической надежности и т.д.

Определяющей структурой в современных информационно-измерительных системах являются АЦП. Вопросы оценки и прогнозирования метрологической надежности блоков АЦП является исключительно актуальными в настоящее время. На рис. 1.1 приведена обобщенная структурная схема ИИС. Блок аналого-цифрового преобразования в структуре ИИС представляет собой устройство, которое позволяет осуществлять прием и обработку сигналов аналогового типа с последующей трансформацией в цифровые последовательности или цифровой код. Однако существует класс таких устройств, как высокоинтегрированные микроконверторы, которые существенно позволяют упростить построение средств измерений и формировать сигнал цифровой формы, минуя классические блоки, существующие в структуре АЦП. В таких устройствах на едином кристалле интегрирована и измерительная часть, и часть цифровой обработки сигнала. Это дает возможность достаточно широко использовать такие устройства в средствах измерений и получать на основе их информационно-измерительные системы, обладающие достаточно высоким уровнем метрологической надежности.

ПИП - первичный измерительный преобразователи, ВИП - вторичный измерительный преобразователи, УОИ - устройства обработка информации, АЦП - аналого-цифровые преобразователи.

При построении таких средств измерений и вышеизложенных, основная идеология заключается в следующем подходе, а именно преобразование сигналов непрерывной структуры в виде заданной функции ), которая описывает входной сигнал, в последовательность

определённых цифровых значений )},Ф = 0,1,2..., состоящих из

следующих процедурных операций: представление непрерывной функции некоторой совокупностью значений дискрет при определенных наборах аргументов; разбиение диапазона измеряемой величины на определенное число уровней с последующим округлением до ближайших уровней.

В основе первой операции лежит возможность представления значений в виде определённых сумм

%(г) = Е , (1.1)

где д^ - некоторые коэффициенты или отсчеты, которые характеризуют исходный сигнал в дискретные моменты времени; Хф (г) - набор

элементарных функций, которые в свою очередь используются при восстановлении сигнала по его отсчетам.

Предположим, что в качестве входной переменной задается некий аналоговый сигнал д(г), который может быть представлен в виде фурье-образа /). Равномерная дискретизация непрерывного сигнала д(1:) с частотой F (шаг А = 1/ F) с математических позиций означает умножение функции д(г) на гребневую функцию Од?(г) = _ пАг) - непрерывную

последовательность импульсов Кронекера:

х х

дА1 (г) = д(г)Ч GAt(t) = д^) £ — пА) = £ д(пА8 — пЫ) . (1.2)

п=—х п=—х

С учетом известного преобразования Фурье гребневой функции

х

(г) Ы(1 / Т) X 8(1 — &) = & • GF(I) . (1.3)

I=—х

Фурье-образ дискретной функции д (г):

(Я = й(Г) ■ РЧ GF(/) . (1.4)

Отсюда, для спектра дискретного сигнала имеем:

х х

0Р(/) = РЧ 0(/) ■ £ *(/ - ^) = F X б(/ - ^) . (1.5)

1=—х 1=—х

Из (1.5) следует, что спектр дискретного сигнала представляет собой непрерывную периодическую функцию с периодом Р, которая совпадает (при определенных условиях конечности спектра непрерывного сигнала) с функцией РЧ 0(/) непрерывного сигнала д(1) в пределах центрального периода от -/к до /к, где /к = 1/ 2Лt = Р /2. Частоту /к (или для круговой частоты ск =п / Лt) называют частотой Найквиста. Центральный период функции 0Р(f) называют главным частотным диапазоном.

Интуитивно понятно, что если спектр главного частотного диапазона с точностью до постоянного множителя совпадает со спектром непрерывного сигнала, то по этому спектру может быть восстановлена не только форма дискретного сигнала, но и форма исходного непрерывного сигнала. При этом шаг дискретизации и соответствующее ему значение частоты Найквиста должны иметь определяющее значение. Как правило, шаг дискретизации сигнала (шаг числовых массивов) условно принимают равным ^ = 1, при этом главный частотный диапазон занимает интервал —0.5 ¥ f ¥ 0.5 или в шкале угловых частот, соответственно —п ¥ с ¥ п.

Существует достаточно большое количество методов и реализующих их устройств аналого-цифрового преобразования, позволяющих осуществлять преобразования сигналов аналоговой формы в цифровые коды или цифровые значения. Как правило, эти методы имеют свои преимущества и недостатки, в частности к преимуществам относится точность, скорость, вид и т.д. На рис. 1.2 представлена классификация различных видов АЦП.

Рис. 1.2. Классификация АЦП

Следует отметить, что исследование различных видов таких блоков с позиции оценки их метрологического уровня на этапе проектирования безусловно связано с использованием различных приемов и методов математического моделирования, учитывающих в каждом конкретном случае особенности их функционирования и структуры.

Таким образом, основным направлением исследований по оценке МН ИИС, входящих в их состав блоков, в том числе и АЦП, следует считать использование приемов математического моделирования и методов прогнозирования для построения адекватного и доступного для практического использования математического описания процессов изменения во времени МХ различных групп ИС, в том числе и АЦП, а также решение на основе построенных математических моделей целого ряда важных в теоретическом и практическом отношении задач.

1.2. Алгоритмическое описание процесса аналого-цифрового

преобразования

Современные методы разработки АЦП немыслимы без использования строгого и объективного математического описания процесса аналого-

цифрового преобразования, формализованного в виде алгоритма. Такой алгоритм преобразования служит для реализации автоматизации структурного проектирования преобразователя и сопряженного с ним цифрового моделирования. Для описания процесса аналого-цифрового преобразования применяются различные по своей структуре и сложности математические аппараты, одним из которых является так называемая теория алгоритмов и прежде всего это аппарат логических схем алгоритмов (ЛСА), который ранее применялся при составлении программ для вычислений с помощью цифровых вычислительных машин (ЦВМ).

Рассмотрим пример методики описания процессов преобразования с помощью ЛСА для АЦП, построенных на основе обобщенного метода считывания и классического метода последовательного счета, в первом случае это метод, при котором используется 2п-1 эталонов, при этом младший эталон равен одному кванту, следующий двум и старший 2п-1 квантам, а во втором случае это метод, при котором входная аналоговая величина уравновешивается суммой одинаковых и минимальных эталонов, называемых квантами. Чтобы при описании получить достаточную абстракцию и выявить общие закономерности процессов преобразования необходимо отвлечься от природы преобразуемых величин и используемых эталонов, систем представления чисел и технической реализации отдельных операций, входящих в преобразования. Во время построения такого алгоритма процесс аналого-цифрового преобразования разбивается на единичные процедуры, которые носят название операторов. Так как часть операций, исполняемых при вычислении на ЭВМ и при преобразовании в АЦП совпадает, для описания процессов в АЦП можно использовать следующие типы операторов:

1. арифметический, который в обобщенной форме означает выполнение вычислений по заданной формуле;

2. логический, осуществляющий передачу управления одному из двух заранее известный операторов в зависимости от выполнения заданных условий.

Однако при выполнении аналого-цифрового преобразования приходится иметь дело не только с числами, с которыми оперируют арифметические и логические операторы, но и с аналоговыми величинами. Поэтому для алгоритмизации процесса аналого-цифрового преобразования необходимо дополнить перечень используемых операторов специальными операторами, которые могут быть названы аналоговыми. К аналоговым операторам относятся операторы, обозначающие включение и выключение аналоговой величины и сложение, вычитание и сравнение аналоговых величин. Под аналоговой величиной подразумевается как входная преобразуемая величина, так и сформированная внутри АЦП эталонная величина. Рассмотрение методов алгоритмического описания процесса преобразования следует начать с формулирования правил преобразования, для которых алгоритм является предписанием, определяющие содержание и последовательность операций, переводящих исходную аналоговую величину в искомую цифровую. Естественно, что алгоритмы процесса преобразования характеризуются также видом набор шкал или эталонов, которые могут быть использованы в данном АЦП. Точно также алгоритм решения задачи на ЦВМ зависит от формулы, по которой должны производиться вычисления, и от характера независимых переменных. Универсальность обобщенного метода шкал и операторной формы записи алгоритма преобразования создает неограниченные возможности для описания любых методов построения АЦП. Как уже указывалось, алгоритмы различных методов преобразования описывают процесс уравновешивания входной аналоговой величины, т.е. процесс квантования по уровню или дискретизации. Как правило, дискретизации предшествует квантование по времени входной величины. После квантования по времени входную величину можно представить в виде

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Курносов Роман Юрьевич, 2021 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Kurnosov, R Yu Improving Metrological Reliability of Information-Measuring Systems Using Mathematical Modeling of Their Metrological Characteristics / R Yu Kurnosov, T I Chernyshova, V N Chernyshov // International Conference Information Technologies in Business and Industry 2018 IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1015 (2018) 032077 doi : 10.1088/1742-6596/1015/3/032077.

2. Kurnosov, R Yu Metrological Analysis of Analog-To-Digital Conversion Measurement Procedure in Information-Measuring and Control Systems / R Yu Kurnosov, T I Chernyshova, V N Chernyshov, M A Kamenskaya // Proceedings -2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2020, 2020, pp. 61-64, 9280766

3. Курносов Р.Ю., Метрологический анализ измерительной процедуры аналого-цифрового преобразования в информационно-измерительных системах при оценке их метрологической надежности /Р.Ю. Курносов Р.Ю.,Т.И. Чернышова // «Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль . -2020, №3. - С. 25-32.

4. Курносов Р.Ю. Оценка погрешности аналого-цифрового преобразования в информационно-измерительных системах/ Р.Ю. Курносов // Южно-сибирский научный вестник. - 2020. - № 6. - с. 155-162.

5. Чернышова Т.И. Оценка метрологической надежности аналого-цифрового преобразователя в структуре информационно-измерительной системы на этапе проектирования / Т.И. Чернышова, Р.Ю. Курносов, М.А Каменская, // Вестн. Тамб. гос. техн. ун-та - 2019. - Т.25, №2. - С.180-189.

6. Чернышова Т.И. Математическое моделирование метрологических характеристик при оценке метрологической надежности электронных измерительных средств / Т.И. Чернышова, Р.Ю. Курносов, М.А Каменская, // Вестн. Тамб. гос. техн. ун-та - 2017. - Т.23, №2. - С.209-215.

7. Чернышова Т.И. Применение методов математического моделирования при оценке метрологической надежности блока аналого-цифрового преобразователя / Т.И. Чернышова, Р.Ю. Курносов, // Вестн. Тамб. гос. техн. ун-та - 2017. - Т.23, №4. - С.589-594.

8. Чернышова Т.И. Оценка эффективности прогнозирования показателей метрологической надежности информационно-измерительных систем / Т.И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, М.А. Каменская, П.А. Карелин, // Цифровая трансформация в энергетике: всероссийская науч. конф. (Тамбов, 17 декабря - 18 декабря 2020). С. 209-212.

9. Чернышова, Т. И. Применение метрологического анализа при оценке метрологической надежности аналого-цифрового преобразователя / Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, // Энергосбережение и эффективность в технических системах: VI Междунар. науч.-техн. конф. студентов, молодых ученых и специалистов, (Тамбов, 3 июня - 5 июня 2019). С. 173 - 174.

10. Курносов, Р. Ю. Определение метрологического ресурса аналого-цифрового преобразователя / Р. Ю. Курносов, // Энергосбережение и эффективность в технических системах: V Междунар. науч.-техн. конф. студентов, молодых ученых и специалистов. (Тамбов, 4 июня - 6 июня 2018). С.142 - 143.

11. Чернышова, Т. И. Информационно-аналитическая система оценки метрологической надежности электронных измерительных средств / Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, М. А. Каменская, // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации: сб. тр. XXVII Междунар. научн.-техн. конф., (Алушта, 14 октября - 20 октября 2018). С. 239 - 240.

12. Чернышова, Т. И. Оценка погрешности аналого-цифровых преобразователей в структуре информационно-измерительных систем / Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, // Энергосбережение и эффективность в

технических системах: IV Междунар. науч.-технич. конф. студентов, молодых ученых и специалистов. (Тамбов, 10 июля - 12 июля 2017). С. 175 -176.

13. Чернышова, Т. И. Информационно-аналитическая система оценки метрологической надежности при проектировании электронных измерительных средств / Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, М. А. Каменская, // Труды Междунар. симпозиума «Надежность и качество» (Пенза, 2017). С. 94 - 96.

14. Чернышова, Т. И. Математическое моделирование погрешности аналогового цифрового преобразователя при решении задач оценки его метрологической надежности/ Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, // Э Актуальные проблемы энергосбережения и эффективности в технических системах. Тезисы докладов 3-ей Международной конференции с элементами научной школы (Тамбов, 25-27 апреля 2016). С. 160 - 161.

15. Чернышова, Т. И. Определение метрологического ресурса модуля буферного усилителя в структуре аналого-цифрового преобразователя /Т. И. Чернышова, Р. Ю. Курносов, // «Современное состояние и перспективы развития систем связи и радиотехнического обеспечения в управлении авиацией» VII Междунар. науч.-техн. конф., посвященной Дню образования войск связи, (Воронеж, 24 октября - 25 октября 2018). С. 389 - 392.

16. Курносов Р.Ю. Математическое моделирование блока аналого-цифрового преобразователя при оценке его метрологической надежности / Р.Ю. Курносов, М.А. Каменская // Наука, образование, инновации: Апробация результатов исследований (Том2) Материалы Международной (заочной) конференции (9 февраля, 2017, г. Прага, Чехия). С. 57 - 62.

17. Курносов Р.Ю. Метрологический анализ измерительной процедуры блока аналого-цифрового преобразователя / Р.Ю. Курносов, Т. И. Чернышова //Сборник научных статей по материалам IX Международной

научно-технической конференции «Современное состояние и перспективы развития систем связи и радиотехнического обеспечения в управлении авиацией», 14-15октября 2020 г. Часть 2 Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2020 С. 170-173.

18. Мищенко, С. В. Метрологическая надежность измерительных средств / С. В. Мищенко, Э. И. Цветков, Т. И. Чернышова. - М.: Машиностроение, 2001. - 218 с.

19. Арутюнов, О. В. Проблема и специфика надежности измерительных устройств / В. О. Арутюнов, Б. А. Козлов, А. Б. Татиевский, А. Э. Фридман // Измерительная техника. - 1969. - № 3. - С. 9 - 13.

20. Мандельштам, С. М. Информационная надежность / С. М. Мандельштам // Труды Ленинградского института авиационного приборостроения. - 1966. - Вып. 48. - С. 102 - 109.

21. Абуладзе, И. В. Метрологическая надежность / И. В. Абуладзе, С. М. Мандельштам // Измерительная техника. - 1975. - № 2 - С. 29 - 32.

22. Фридман, А. Э. Теория метрологической надежности средств измерений / А. Э. Фридман // Измерительная техника. - 1991 -№ 11.-С. 3-10.

23. Муха, Ю. П. Погрешность датирования (сдвига) результатов измерений и ее связь с характеристиками интерфейса / Ю. П. Муха, Э. И. Цветков, И. Ю. Королева // Глобальная ядерная безопасность. - 2016. - № 2. - С 50 - 58.

24. Алексеев, В. В. Принципы построения средств измерений с коррекцией составляющих полной погрешности / В. В. Алексеев, Е. О. Грубо, П. Г. Королев // Приборы. - 2010. - № 7. - С. 57 - 66.

25. Фридман, А. Э. Оценка метрологической надежности измерительных приборов и многозначных мер / А. Э. Фридман // Измерительная техника. - 1993. - № 5. - С. 7 - 10.

26. Чернышова, Т. И. Методы и информационно-измерительные системы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и

изделий: моногр. / Т. И. Чернышова, В. Н. Чернышов. - СПб: «Экспертные решения», 2016 - 384 с.

27. Кондрашкова, Г. А. Метрологический анализ систем измерения и управления: учебное пособие / Г. А. Кондрашкова, И. В. Бондаренкова, А. В. Черникова. - СПб. : Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна, 2017. - 134 с.

28. Balashov E.V., Pasquet D., Korotkov A.S., Bourdel E., Giannini F. Automatization of Compression Point 1dB (CPldB) and Input 3rd Order Intercept Point (IIP3) Measurements Using LabVIEW Platform // Proc. IEEE International Symposium on Signals, Circuits & Systems, Iasi, Romania, July 2005, pp. 195-198.

29. Mif, N.P. Normalizing the reliability and metrological characteristics of measuring devices. Meas Tech 11, 432-436 (1968). https://doi.org/10.1007/BF00994371

30. Fridman, A.e. Standardization of measuring-equipment metrological reliability. Meas Tech 21, 746-748 (1978). https://doi.org/10.1007/BF00823540

31. Skeiris, Y.P. Forecasting metrological reliability of industrial instruments from their gradual failures by means of repeated testing. Meas Tech 15, 996-999 (1972). https://doi.org/10.1007/BF01100942

32. Makarov, G.N. Computer experiments in defining metrological support to process-control functions. Meas Tech 31, 845-847 (1988). https://doi.org/10.1007/BF00863877

33. Цветков, Э. И. Метрологическая надежность измерительных систем. Общий подход к установлению межповерочного интервала / Э. И. Цветков // Вестник СЗО МА. - 2008. - Вып. 22. - С. 3 - 9.

34. Шевчук, В. П. Моделирование метрологических характеристик интеллектуальных измерительных приборов и систем / В. П. Шевчук. - М.: Физматлит, 2013. - 320 с.

35. Мельницкая, Ж. С. Об основных эксплуатационных показателях качества средств измерений / Ж. С. Мельницкая, П. В. Новицкий // Приборы и системы управления. - 1973. - № 5. - С. 16-17.

36. Новицкий, П. В. Динамика погрешностей средств измерений / П. В. Новицкий, И. А. Зограф, В. С. Лабунец. - Л.: Энергоатомиздат, 1990. - 192 с.

37. Абрамов, А. М. Виртуальные метрологические средства испытаний модулей АЦП для систем бортовых измерений/ А. М. Абрамов, В.С. Бондарцев, С.Г. Гуржин, В.И. Жулев, М.Б. Каплан, Е.М. Прошин, А.В. Шуляков // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета. - 2014. - № 50-1. - С. 50 - 54.

38. Цветков, Э. И. Метрология. Модели. Метрологический анализ. Метрологический синтез / Э. И. Цветков. - СПб. : Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014. - 293 с.

39. Правиков, Ю. М. Метрологическое обеспечение производства: учеб. пособие / Ю. М. Правиков. - М.: КноРус, 2012. - 236 с.

40. Castrup, S Comparison of Methods for Establishing Confidence Limits and Expanded Uncertainty / S Castrup // Proc. of 2010 Measurement Science Conference. - Pasadena, CA, March 2010 (23 pgs).

41. Castrup, H Uncertainty Analysis for Alternative Calibration Scenarios / H Castrup, S Castrup // NCSLI Workshop and Symposium, Orlando, FL, August 2008 (27 pgs).

42. Балакирева, С. Д. Методика выбора межповерочных интервалов средств измерений / С. Д. Балакирева, А. В. Екимов, А. М. Звягинцев // Измерительная техника. - 1987. - № 10. - С. 15 - 17.

43. Метрологическое обеспечение информационно-измерительных систем (теория, методология, организация) / под ред. Е. Т. Удовиченко. - М.: Изд-во стандартов, 1991. - 192 с.: ил.

44. Димов, Ю. В. Метрология, стандартизация и сертификация: учеб. для вузов (доп.) / Ю. В. Димов. - СПб.: Питер, 2010. - 464 с.

45. Иванов, М. Н. Основы технических измерений и метрологическое обеспечение испытаний для подтверждения соответствия: учеб. пособие / М. Н. Иванов. - СПб.: Изд-во: СПГУТД, 2004. - 151 с.

46. Артемьев, Б. Г. Метрология и метрологическое обеспечение / Б. Г. Артемьев - М.: Стандартинформ, 2010. - 564 с.

47. Грубо, Е. О. Алгоритмическое обеспечение повышения метрологической надежности средств измерения: дис. канд. техн. наук: 05.11.16 / Грубо Елена Олеговна; Санкт-Петербургский гос. электротехн. Унт «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина). - СПб., 2011. - 174 с.

48. Сергеев, А. Г. Метрология: учеб. пособие для вузов / А. Г. Сергеев. - М.: Логос, 2001. - 408 с.: ил.

49. Назаров, Н. Г. Метрология. Основные понятия и математические модели / Н. Г. Назарова. - М.: Высш. шк., 2002. - 348 с.

50. Екимов, А. В. Прогнозирование и обеспечение надёжности средств измерений с учётом явных и скрытых отказов / А. В. Екимов, Ю. М. Макаров, М. И. Ревяков // Измерительная техника. - 1990. - № 6. - С. 3-4.

51. Петров, В. А. Оценка метрологической безотказности средств измерений в условиях превалирующих внешних воздействий / В. А. Петров // Измерительная техника. - 1992. - № 12. - С. 20.

52. Григорьев, А.В. Приведенная погрешность технологии измерения аппликаты вибрационного перемещения на основе анализа размытия изображения круглой метки/А.В. Григорьев, А.В, Лысенко, А.С. Подсякин, В.А. Трусов, Н.К. Юрков//Надежность и качество сложных систем. - 2019. -№2(26). - С.79-86.

53. Обухов, И. В. Модель статической погрешности линейного электронного средства измерения / И. В. Обухов // Измерительная техника. -2007. - № 2. - С. 12 - 17.

54. Electronic Derating for Optimum Performance. RIAC publication D-Rate, 1999 [electronic data]. - Загл. с экрана. - Режим доступа: www.theriac.org/DeskReference/viewDocument.php?id=194.

55. Ханин, С. Д. Пассивные радиокомпоненты. Ч. 1. Электрические конденсаторы: учеб. пособие / С. Д. Ханин, А. И. Адер, В. Н. Воронцов [и др.]. - СПб.: СЗПИ, 1998. - 86 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Экспериментальные данные

Ниже приведены данные о состоянии МХ, полученные в результате моделирования ее реализаций на области контроля для примера, рассмотренного в главе 4.

Таблица 1.

Результаты статистического моделирования состояния МХ модуля цепи

дифференциальной нагрузки и согласования

г, ч т5{1) )

0 0,02471 0,001836

500 0,02482 0,001847

1000 0,02504 0,001869

1500 0,02523 0,001889

2000 0,02549 0,001915

2500 0,02564 0,001937

3000 0,02578 0,001964

3500 0,02591 0,001993

4000 0,02660 0,002025

4500 0,02667 0,002090

5000 0,02757 0,002122

5500 0,02816 0,002195

6000 0,02881 0,002247

6500 0,02914 0,002314

7000 0,02999 0,002388

7500 0,03016 0,002445

8000 0,03162 0,002578

8500 0,03296 0,002654

9000 0,03405 0,002787

9500 0,03543 0,002899

10000 0,03606 0,003073

Таблица 2.

Результаты статистического моделирования состояния МХ модуля

нормализующего усилителя

?, ч т5{1) )

0 0,02081 0,001606

500 0,02086 0,001608

1000 0,02095 0,001621

1500 0,02106 0,001632

2000 0,02115 0,001642

2500 0,02124 0,001651

3000 0,02135 0,001662

3500 0,02144 0,001673

4000 0,02156 0,001682

4500 0,02167 0,001693

5000 0,02185 0,001719

5500 0,02214 0,001747

6000 0,02238 0,001772

6500 0,02267 0,001793

7000 0,02299 0,001835

7500 0,02337 0,001877

8000 0,02387 0,001913

8500 0,02418 0,001945

9000 0,02493 0,002022

9500 0,02543 0,002105

10000 0,02643 0,002172

Таблица 3.

Результаты статистического моделирования состояния МХ модуля

устройства формирования частоты

г, ч т8(г ) °8(г)

0 0,02211 0,001743

500 0,02216 0,001750

1000 0,02227 0,001766

1500 0,02263 0,001770

2000 0,02247 0,001776

2500 0,02254 0,001785

3000 0,02263 0,001793

3500 0,02271 0,001809

4000 0,02279 0,001816

4500 0,02284 0,001825

5000 0,02298 0,001831

5500 0,02305 0,001845

6000 0,02318 0,001851

6500 0,02329 0,001859

7000 0,02338 0,001868

7500 0,02349 0,001877

8000 0,02356 0,001885

8500 0,02368 0,001896

9000 0,02379 0,001913

9500 0,02392 0,001922

10000 0,02401 0,001932

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Текст программы имитационного моделирования реализаций операций аналого-цифрового преобразования

1. Реализация дискретизации сигналов Fs=128; df=Fs/8; fmin=Fs/8; fmax=4*Fs; t=(0:0.001:0.2); tn=(0:1/Fs:0.2); fv=fmin:fmax; for f=fmin:df:fmax x=sin(2*pi*f*t); plot(t,x,'k-'),hold on; xn=sin(2*pi*f*tn); stem(tn,xn,'b-,,,filled'); plot(tn,xn,'g-'); grid;

title(['Гармонический сигнал с частотой f= ' int2str(f) 'Hz']); hold off;

tnn=(0:0.0001:0.2); xnn=interp 1 (tn,xn,tnn); if (max(abs(xnn))>1.0e-3) for k=1: length(xnn)-1 if (((xnn(k)>0)&(xnn(k+1 )<=0))|((xnn(k)<0)&(xnn(k+1 )>=0))); break,end

end k1=k;

for k=k1+2:length(xnn)-1 if (((xnn(k)>0)&(xnn(k+1 )<=0))|((xnn(k)<0)&(xnn(k+1 )>=0))); break,end; end; k2=k;

for k=k2+1: length(xnn)-1 if (((xnn(k)>0)&(xnn(k+1 )<=0))|((xnn(k)<0)&(xnn(k+1 )>=0))); break,end; end; k3=k;

period=(k3-k1); if period==0

curfr=0; else

curfr=10000/period; end;

fr(f/df)=curfr; pause; else

x=sin(2*pi*f*t); plot(t,x,'k-'),hold on; xn=sin(2*pi*f*tn); stem(tn,xn,'b-','filled'); plot(tn,xn,'g-'),grid,hold off;

title(['Гармонический сигнал с частотой f= ' int2str(f) 'Hz']),pause; fr(f/df)=0; end; end;

plot((fmin/df:fmax/df)*df,fr(fmin/df: fmax/df)); hold on;

stem((fmin/df: fmax/df)*df,fr(fmin/df fmax/df)); hold off,grid;

title(['График изменения частоты дискретизированного сигнала']),раше;

2. Реализация квантования сигналов

script

Fs=128;

N=256;

D0=(1/N)A2/12 for f=[3*Fs/5 Fs/sqrt(8)] subplot(2,1,1); t=(0:0.001:0.4); x=sin(2*pi*f*t); tn=(0:1/Fs:0.4); xn=sin(2*pi*f*tn); xround=round(N*xn)/N; dx=xround-xn; hist(dx),grid;

title(['round f=' int2str(f) 'Hz']);

D=mean(dx.A2)

subplot(2,1,2);

plot(t,x,'k-'),hold on;

stem(tn,xround,'r-*'),grid,hold off,pause;

subplot(2,1,1);

xfloor=floor(N*xn)/N;

dx=xfloor-xn;

hist(dx),grid;

title(['floor f=' int2str(f) 'Hz']); D=mean(dx.A2) subplot(2,1,2); plot(t,x,'k-'),hold on; stem(tn,xfloor,'r-*'),grid,hold off,pause; clf; end;

3. исследования для псевдослучайного сигнала (среднее 0, дисперсия 1)

script N=256;

D0=(1/N)A2/12 tn=(0:0.002:0.198);

xn=normrnd(zeros( 100,1 ),ones(100,1));

xround=round(N*xn)/N;

dx=xround-xn;

hist(dx),grid;

D=mean(dx.A2)

title(['Квантование с округлением']); pause;

plot(tn,xn,'k-'),hold on; ^^^Квантование с округлением']); stem(tn,xround,'r-*'),grid,hold off pause;

xfloor=floor(N*xn)/N; dx=xfloor-xn; hist(dx),grid; D=mean(dx.A2)

title(['Квантование с усечением']); pause;

plot(tn,xn,'k-'),hold on; ^^^Квантование с усечением']); stem(tn,xfloor,'r-*'),grid,hold off pause;

ПРИЛОЖЕНИЕ В

Акты внедрения результатов исследования

Об использовании резул

Курносова Романа Юрьевича

«Утверждаю» ^ч^Ш^^С Первый проректор —" Молоткова Н.В.

Т ШжШУ^ 2020 г-

энной работы

Комиссия в составе: председателя - заместителя директора Института энергетики, приборостроения и радиоэлектроники, к.т.н., доцента С.Н. Баршутина; членов комиссии: заведующего кафедрой «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем», к.т.н., доцента Н.Г. Чернышова; к.т.н., доцента O.A. Белоусова, составила настоящий акт о внедрении результатов диссертационной работы Курносова Романа Юрьевича в учебный процесс.

Разработанные Курносовым Р.Ю. алгоритм оценивания погрешности процедуры аналого-цифрового преобразования и методика оценки метрологической надежности аналого-цифровых преобразователей, применяемых в структуре электронных измерительных средств, позволяют оперативно определить метрологический ресурс как основной показатель метрологической надёжности проектируемых блоков аналого-цифрового преобразования, а также при необходимости дать корректную оценку метрологического ресурса рассматриваемого блока с учетом метрологических свойств всех входящих в блок составляющих модулей.

Диссертационные исследования Курносова Р.Ю. имеют научную значимость и используются в учебном процессе кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» при разработке лекций и практических занятий для подготовки бакалавров по дисциплине «Интегральные устройства электроники» направлений подготовки 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», 11.03.03 «Конструирование и технология электронных средств» и магистров по дисциплине «Схемотехническое проектирование электронных средств» направления подготовки 11.04.03 «Конструирование и технология электронных средств», что позволяет повысить качество учебного процесса.

Председатель комиссии Члены комиссии

«£?» ок-т^рЯ 2020 г.