Модели и метод параметрической оптимизации измерительных преобразователей стохастических сигналов

  • Автор:
  • Специальность ВАК РФ: 05.13.16
  • Научная степень: Кандидатская
  • Год защиты: 1999
  • Место защиты: Ангарск
  • Количество страниц: 122 с.
  • Стоимость: 230 руб.
Титульный лист Модели и метод параметрической оптимизации измерительных преобразователей стохастических сигналов
Оглавление Модели и метод параметрической оптимизации измерительных преобразователей стохастических сигналов
Содержание Модели и метод параметрической оптимизации измерительных преобразователей стохастических сигналов
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1 Анализ состояния проблемы оценки погрешности измерительных преобразователей
1.1 Анализ взаимосвязи случайной и динамической
погрешностей измерительных преобразователей
1.1.1 Радиоизотопный интенсиметр
1.1.2 Абсорбционные анализаторы
1.1.3 Сорбционные измерительные преобразователи
1.2 Выбор математической модели входного воздействия
1.3 Методы оценки динамической погрешности
измерительных преобразователей
1.3.1 Вычисление динамической погрешности линейных измерительных преобразователей
1.3.2 Оценка динамической погрешности нелинейных измерительных преобразователей
1.4 Выбор и анализ методов оптимизации параметров измерительных преобразователей**,
1.5 Основные цели и задачи исследой'З,
2 Построение математической моделисходного воздействия измерительного преобразователя
2.1 Анализ стационарности параметров
технологических процессов
2.2 Классификация ряда математических моделей
случайного процесса
2.3 Построение иерархического ряда математических моделей случайного процесса
2.4 Выводы
3 Связь случайной погрешности измерительного преобразователя с параметрами его динамической функции
3.1 Случайная погрешность радиоизотопного интенсиметра
3.2 Случайная погрешность абсорбционного измерительного преобразователя
3.3 Случайная погрешность сорбционного датчика влажности
3.4 Выводы
4 Определение динамической погрешности измерительных преобразователей
4.1 Определение динамической погрешности
линеаризованных измерительных преобразователей
4.1.1 Вычисление динамической погрешности
при прямых измерениях
4.1.2 Анализ динамической погрешности
при косвенных измерениях
4.1.3 Динамическая погрешность некоторых элементарных измерительных преобразователей
4.1.4 Исследование динамической погрешности измерительных преобразователей с распределенными параметрами

4_2 Оценка динамической погрешности нелинейных измерительных
преобразователей
4.2.1 Алгоритм оценки динамической погрешности нелинейного измерительного преобразователя
4.2.2 Построение регрессионной модели динамической погрешности нелинейного измерительного преобразователя
4.2.3 Оценка степени нелинейного преобразования
случайного процесса
4.3 Выводы
5 Параметрическая оптимизация
измерительных преобразователей
5.1 Оптимизация параметров линеаризованных преобразователей
5.1.1 Понижение размерности целевой функции
5.1.2 Вычисление допусков на аргументы функции
суммарной погрешности
5.1.3 Оптимизация параметров с использованием
затратной функции
5.2 Оптимизация параметров нелинейного измерительного преобразователя
5.3 Выводы
6 Экспериментальное исследование
6.1 Описание аппаратной части установки
6.2 Обработка результатов эксперимента
6.3 Выводы
Основные результаты работы
Литература
Приложение
Ди-амическая погрешность сложных
измерительных преобразователей
Приложение
Программа оценки динамической погрешности нелинейного
динамического измерительного преобразователя
Приложение
Программа проведения активного факторного эксперимента
Приложение
оу-шиональная схема измерителя частоты
Приложение
Справки об использовании результатов диссертационной работы

Введение
Повышение эффективности промышленных объектов идет по пути совершенствования как самих технологических процессов, так и процессов управления ими. Широкое внедрение цифровой вычислительной техники и автоматизированных систем управления объектами открывает практически неограниченные возможности обработки информации об управляемом объекте с целью построения оптимальных систем управления. Однако практически реализация этих возможностей существенно ограничивается номенклатурой и техническими параметрами источников первичной информации о состоянии объекта. Такими источниками первичной информации являются различного рода измерительные системы, приборы и устройства.
Проектировщики автоматизированных систем управления часто сталкиваются с невозможностью измерения того или иного важного параметра объекта или с недостаточной точностью, либо недостаточным быстродействием. Одним из основных элементов любой измерительной системы, определяющий погрешность на этапе измерения, является измерительный преобразователь (ИП). В большинстве случаев метрологические параметры ИП определяют характеристики измерительной системы Б ЦеЛОМ.
Здесь термин «измерительный преобразователь» трактуются, как техническое средство, служащее для преобразования измеряемой величины в другую величину или измерительный сигнал, удобный для обработки, хранения, дальнейших преобразований, индикации или передачи, а также имеющее нормированные метрологические характеристики [1].
Проведенный автором анализ известных принципов функционирования ИП непрерывного действия показывает, что для некоторых этих устройств случайная составляющая статической погрешности и динамиче-

Найдем производную (2.10) по а и, приравняв её к нулю, получим уравнение, решение которого позволяет получить искомую оценку параметра модели (2.6):
= °. (2.11)
/'=!
Вычисленные оценки а модели (2.6) АКФ реализаций параметров технологических процессов и погрешность аппроксимации - Л2 приведена
в таблице 2.5.
Таблица

Параметр модели Оценка параметра А КФ для технологического п роцесса
1 2
а 0.524 2.261 2.02 1
Л2 3.205 *10~3 1.277 -Ю'3 4.478 ПО'3 6.876 *10'3 3.150 -10'3
Для увеличения точности аппроксимации воспользуемся моделью (2.7) при п-2. По аналогии с предыдущим случаем составим функционал:
2=Ё[а-1с!г'1] . (2-12)
1=1 V к=1 )
и вычислив частные производные по параметрам С1,С2,а],а2- составим систему уравнений:
Е а-£с,
/=1 V к

/= 1 V. А
(2.13)

С, |г|[е"в2|Гл
2ІГ/|Є
„ (=1 V *=1 у
?шение которой при условии, что С1+С2=1 дает искомые оценки пара-
метров модели (2.7). Вычисленные оценки модели (2.7), при п=2. АКФ параметров технологических процессов и погрешность аппроксимации

_г приведена' в таблице 2.6.

Рекомендуемые диссертации данного раздела