Инструментальная погрешность
Для оценки инструментальной погрешности выбираем разрядность АЛУ микроконтроллера на 4 разряда больше, чем в АЦП, и рассчитываем величину младшего разряда.
Теперь для оценки инструментальной погрешности, которая обусловлена ограниченной длиной разрядной сетки вычислителя, необходимо подсчитать количество округлений в алгоритмах проверки на достоверность, сглаживание и ПИ-закона управления: Полная инструментальная погрешность определяется как
где дисперсия единичного округления в АЛУ с учётом равномерного закона распределения определяется в виде: Итак, имеем:
Находим методические погрешности интегрирования и дифференцирования на интервале Среднеквадратическое значение ошибки управляющего воздействия составляет:
Из выполненных расчётов видно, что обеспечить заданную допустимую погрешность вычислений
ПЕРВИЧНАЯ ОБРАБОТКА При измерении технологических параметров информация от датчиков поступает в аппаратуру ввода/вывода в виде унифицированных сигналов (0-10В или 4-20 мА), т.е. реальной физической величине соответствует напряжение или сила тока. В устройствах связи с объектом эти сигналы преобразуются в двоичные коды длиной от 8 до 16 разрядов. Чтобы провести анализ получаемой информации, необходимо преобразовать коды АЦП в масштаб реальных физических величин: % RH, м3/час. К тому же датчики могут иметь статические ошибки, нелинейные характеристики или зашумленный выходной сигнал. Для получения корректных значений результатов мониторинга из двоичных кодов применяют алгоритмы первичной обработки такие, как нормализация, пересчет в технические единицы, проверка на достоверность, сглаживание, проверка на технологические границы. В данной работе исследуются такие алгоритмы первичной обработки, как - проверка на достоверность, - сглаживание. Проверка на достоверность. Благодаря её выполнению, обнаруживаются и устраняются импульсные помехи, выявляется обрыв или короткое замыкание в канале связи и формируется сообщение о нарушениях оператору-технологу. В данной работе в качестве измерительной погрешности учитывается только погрешность датчика. Если выбран датчик с погрешностью Это выражение следует из нормального закона распределения погрешностей измерения, в соответствии с которым максимальное значение случайного сигнала ymax = 3σy (σy – среднеквадратическое значение). При этом условие проверки на достоверность имеет вид:
Проверка сигналов на достоверность заключается в следующем: если условие не выполняется, то содержимое счетчика нарушений увеличивается на 1, неверное значение показаний датчика заменяется последним достоверным, и проверяется следующее показание датчика. При этом осуществляется переход к меньшему шагу опроса датчика: Сглаживание. Обычно по ходу технологических процессов возникают помехи с частотами, близкими или равными частотам полезного сигнала. Примером такой помехи могут быть погрешности измерения. Устранить их аппаратными фильтрами не удается, но можно ослабить, и весьма существенно, программным путем, реализуя алгоритм скользящего или экспоненциального сглаживания. Алгоритм скользящего среднего или скользящего окна имеет вид: Mi – параметр сглаживания, величина которого определяет количество отсчетов Принцип скользящего: для вычисления очередного сглаженного значения записанная в М i ячейках памяти информация сдвигается влево, и в освободившуюся ячейку заносится новый отсчет датчика. После чего выполняются процедуры суммирования М i отсчетов и умножения на коэффициент
Величина параметра сглаживания
где Значение параметра сглаживания для i–го датчика:
Экспоненциальное сглаживание. Его алгоритм имеет вид: при начальном значении Величина параметра a определяет длительность переходных процессов и качество сглаживания. Чем меньше a, тем лучше сглаживание, но тем большее время потребуется для получения сглаженного значения Выражение расчёта параметра Первое сглаженное значение будет получено с заданной точностью
Это время будет возрастать с увеличением точности вычислений δ. Достоинством алгоритма экспоненциального сглаживания, по сравнению со скользящим окном, является малый объем памяти, хотя он значительно дольше входит в установившийся режим. Рис.14 .Результаты работы алгоритмов проверки на достоверность, сглаживания скользящим средним с коэффициентом ослабления помех экспоненциального сглаживания со степенью приближения δ = 10-5 для сигнала с датчика влажности.
Популярное: Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Почему стероиды повышают давление?: Основных причин три... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ![]() ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (225)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |