Содержание к диссертации
Введение
Стендовые испытания в автомобилестроении 14
1.1 Задачи стендовых испытаний силовых агрегатов на токсичность 16
1.2 Задачи стендовых виброакустических испытаний кузовных деталей и силовых агрегатов 41
1.3 Задачи стендовых механических испытаний кузовных деталей и силовых агрегатов 61
Основные результаты 78
Анализ информационных характеристик сигналов при стендовых испытаниях
2.1 Информационные характеристики сигналов при стендовых испытаниях двигателей на токсичность 80
2.2 Информационные характеристики сигналов при виброиспытаниях автомобилей и их отдельных агрегатов 102
2.3 Информационные характеристики сигналов при виброакустической диагностике зарождающихся дефектов 117
2.4 Снижение объема избыточной информации в измерительных системах стендовых комплексов испытаний и диагностики 130
Основные результаты 140
Алгоритмическое обеспечение ИИС стендового оборудования 142
3.1 Сравнительный анализ алгоритмического обеспечения ИИС стендовых испытаний автомобильных двигателей на токсичность отработавших газов 143
3.2 Алгоритмы функционального преобразования измерительных сигналов 150
3.3 Алгоритмы сплайн - аппроксимации измерительных сигналов 156
3.3.1 Алгоритмы параболической сплайн - аппроксимации измерительных сигналов 157
3.3.2 Алгоритмы кубической сплайн - аппроксимации измерительных сигналов 177
3.3.3 Алгоритмы сплайн - аппроксимации измерительных сигналов с несимметричной весовой функцией 185
3.3.4 Алгоритмы сплайн - аппроксимации производной измерительных сигналов 192
3.4 Алгоритмы обработки виброакустических сигналов
3.4.1 Алгоритмы обработки виброакустических сигналов с использованием их сплайн - аппроксимаций 208
3.4.2 Алгоритмы обработки виброакустических сигналов в задачах обнаружения зарождающихся дефектов механических узлов 216
3.4.3 Алгоритмы управления исполнительными органами виброакустических стендов с использованием сплайн - функций 222
Основные результаты 233
4 Структурные схемы ИИС стендовых испытательных комплексов
4.1 Общая структурная схема ИИС стендовых испытательных комплексов 236
4.2 Структурные схемы блоков преобразования измерительных сигналов и предварительной обработки измерительной информации 239
4.2.1 Структурные схемы аналоге - цифровых устройств со сжатием диапазона измерения сигнала 239
4.2.2 Структурные схемы функциональных аналого -цифровых преобразователей измеряемых сигналов 246
4.2.3 Структурные схемы устройств со сплайн - аппроксимацией измеряемых сигналов 263
4.2.4 Структурные схемы микропроцессорных устройств предварительной обработки измерительных сигналов 274
Основные результаты 277
5 Практическая реализация ИИС стендовых испытаний и их элементов
5.1 ИИС стендовых испытаний изделий автомобильной промышленности 279
5.2 Схемы устройств предварительной обработки информации ИИС стендовых испытаний 284
5.3 Анализ инструментальных погрешностей устройств предварительной обработки информации 297
Основные результаты 307
6 Заключение 309
7 Приложение 316
8 Библиография
- Задачи стендовых механических испытаний кузовных деталей и силовых агрегатов
- Информационные характеристики сигналов при виброиспытаниях автомобилей и их отдельных агрегатов
- Алгоритмы сплайн - аппроксимации измерительных сигналов
- Структурные схемы аналоге - цифровых устройств со сжатием диапазона измерения сигнала
Введение к работе
Современное состояние Российского автомобилестроения характеризуется в основном влиянием двух факторов: увеличением годового объема выпуска автомобилей, обусловленного постоянным, несмотря на сложное экономическое состояние страны, потребительским спросом, и непрерывным ужесточением требований к выпускаемой продукции, определяемым все более увеличивающейся конкуренцией со стороны импортируемой техники.
С целью повышения безопасности движения разрабатываемые новые образцы автомобилей, а также модернизируемые их серийные модели оснащаются все более сложными механическими и электронными узлами, требующими соответствующей наладки при изготовлении и периодической диагностики в течение всего эксплуатационного периода с помощью соответствующего стендового оборудования.
Основные узлы автомобильного двигателя - система питания, впускная система, выпускная система (с нейтрализатором токсичных компонентов), а также системы автомобиля - подвеска, трансмиссия, тормозная система и т.д. оснащаются микропроцессорными устройствами управления и диагностики, улучшающими основные характеристики автомобиля -динамичность, экономичность, надежность вождения.
Число контролируемых узлов автомобиля все время увеличивается, что приводит к необходимости использования все более совершенного бортового диагностического оборудования.
Наряду с этим все большее внимание в автомобилестроении уделяется повышению экологических характеристик транспортных средств -снижению выбросов в атмосферу токсичных компонентов, а также снижению уровня шума, что обеспечивается применением комплексов для диагностики основных узлов автомобилей (двигателя, трансмиссии,
{J
системы питания, ходовой части и т.д.) с целью обеспечения заданных значений таких характеристик.
В состав как стендовых испытательных комплексов, так и бортового диагностического оборудования входят информационно - измерительные системы, предназначенные для накопления получаемой от многочисленных датчиков измерительной информации, ее переработки с целью определения информативных параметров, выдаче результатов обработки оператору или передаче по стандартным каналам связи.
Однако используемые для этой цели информационно - измерительные системы (ИИС) в настоящее время уже не удовлетворяют современным требованиям скорости обработки измерительной информации, ее объемов, а также достоверности результатов обработки.
Современные ИИС, использующиеся в комплексах контроля виброакустических параметров узлов и агрегатов автомобилей, позволяют производить одновременную обработку лишь нескольких вибросигналов (а не нескольких десятков, что в настоящее время является необходимым), что значительно увеличивает длительность циклов проведения виброиспытаний.
ИИС, используемые в комплексах диагностики экологических параметров автомобильных двигателей, позволяют в настоящее время контролировать одновременно от 1 до 3 токсичных компонентов отработавших газов. При необходимости контроля большего числа компонентов, а также расширении динамического диапазона измеряемых параметров (концентраций токсичных компонентов в отработавшем газе), что соответствует вводимым в ближайшее время международным стандартам, в существующих диагностических комплексах требуется существенное расширение объема дорогостоящего аналитического оборудования и его перенастройка, а также проведение достаточно длительной градуировки его характеристик с привлечением высококвалифицированного персонала.
Кроме того, в ближайшем времени потребуется создание компактных бортовых автомобильных систем, позволяющих проводить оперативный многокомпонентный анализ отработавших газов в реальном темпе времени с целью оптимизации работы автомобильного двигателя. Средства переработки измерительной информации, входящие в состав таких систем, должны обладать сравнительно низкой стоимостью по отношению к стоимости всего автомобиля, но тем не менее позволять обрабатывать значительные потоки измерительных данных.
Перечисленные проблемы усугубляются требованиями к снижению временных затрат на создание новых моделей автомобилей. В частности, ведущие фирмы США, Европы и Японии модернизируют выпускаемые автомобили каждые полгода, время же создания принципиально новой модели не превышает двух лет. Аналогичная тенденция существует и в Российском автомобилестроении.
Разработка многоуровневых ИИС с использованием устройств, реализующих базовый набор алгоритмов предварительной обработки измерительной информации, характерных для большинства задач испытаний и диагностики основных узлов и агрегатов автомобилей, позволяет строить унифицированные ряды систем обработки информации в стендовых испытательных и диагностических комплексах, используемых в автомобильном машиностроении.
Такие ИИС позволяют достаточно быстро комплектовать аппаратные и программные средства испытательных комплексов с учетом современных требований к объемам и скоростям обработки измерительной информации, а также необходимости оперативной перенастройки.
Разработка многоуровневых ИИС для стендовых и диагностических комплексов в настоящее время сдерживается отсутствием в литературе обобщающих работ по исследованию характеристик измерительной информации, получаемой с помощью таких комплексов, анализу и
синтезу расположенных на их нижнем уровне устройств предварительной обработки измерительных данных, отсутствием используемых в них простых и эффективных алгоритмов обработки измерительных сигналов, учитывающих специфику методов испытаний и диагностики узлов автомобильной техники, выбора современной элементной базы для построения таких устройств.
Создание многофункциональных многоуровневых ИИС для испытательных и диагностических комплексов для автомобильной промышленности является крупной народно - хозяйственной проблемой, а в сочетании с разработкой методов их анализа и синтеза и обобщением работ в области теории и практики испытательного и диагностического оборудования в автомобильном машиностроении является и научной проблемой.
Цель работы: разработка теории и принципов построения многофункциональных ИИС для испытательных и диагностических комплексов в автомобильном машиностроении и их практическая реализация.
При этом решаются следующие задачи:
классификация и анализ задач стендовых испытаний и диагностики основных узлов и агрегатов автомобилей;
анализ информационных характеристик измерительных сигналов в стендовых испытательных и диагностических комплексах, применяемых в автомобилестроении;
разработка алгоритмов предварительной обработки измерительной информации в ИИС испытательных и диагностических комплексах;
синтез структурных схем многофункциональных ИИС испытательных и диагностических комплексов;
исследование алгоритмических и аппаратных погрешностей разработанных ИИС;
схематическая реализация разработанных ИИС на базе современных комплектующих электронной и компьютерной техники.
Научная новизна. Сформулирована и решена на основе развития системного подхода крупная народно - хозяйственная проблема создания многофункциональных ИИС для испытательных и диагностических комплексов в автомобильном машиностроении на основе устройств, реализующих базовый набор алгоритмов предварительной обработки измерительной информации.
В частности:
на основании проведенной классификации и анализа задач стендовых испытаний и диагностики основных узлов и агрегатов автомобилей опреден перечень задач, являющихся ключевыми в технике диагностики и испытаний, определены тенденции изменения требований к обработке измерительной информации в комплексах, предназначенных для решения этих задач, определены подходы при создании аппаратных средств и программного обеспечения ИИС этих комплексов;
на основании анализа фундаментальных законов физико - химических превращений веществ в природе определен априорный закон распределения уровней измерительных сигналов в стендовых комплексах, предназначенных для исследования экологических параметров основных узлов автомобильных агрегатов, а также получено экспериментальное подтверждение теоретических выводов;
с целью сжатия измерительной информации по уровню определены оптимальные и квазиоптимальные законы квантования в многофункциональных устройствах предварительной обработки измерительных сигналов в ИИС испытательных и диагностических стендов;
предложены эффективные алгоритмы сжатия во временной области измерительных сигналов, используемых в испытательном оборудо-
вании на основе их сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;
разработан новый метод определения коэффициентов сплайн -аппроксимации измерительного сигнала при произвольном числе точек весовой функции цифрового аппроксимирующего сплайн -фильтра;
разработан аналоговый интерфейс ИИС испытательных и диагностических комплексов на основе многофункциональных аналого -цифровых устройств предварительной обработки измерительной информации.
Практическая ценность. Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили создать базу для проектирования и разработки многофункциональных ИИС испытательных и диагностических комплексов, предназначенных для автомобильного машиностроения: ИИС стендовых комплексов исследования экологических параметров автомобильных двигателей, ИИС комплексов для виброакустических испытаний основных агрегатов автомобиля, ИИС для оперативного проведения ранней диагностики дефектов трущихся сопряжений и подшипниковых пар автомобильных двигателей, трансмиссии и других механических узлов автомобиля.
Использование определенных в работе информационных характеристик измерительных сигналов и предложенных методов их аппроксимаций позволило создать базу для проектирования аналого - цифровых устройств предварительной обработки измерительных сигналов в испытательных и диагностических комплексах, обеспечивающих сжатие измерительной информации по уровню и во временной области и тем самым удовлетворить современным требованиям по объемам и скорости обработки этой информации в этих комплексах.
Эффективность разработанных многофункциональных ИИС для испытательных и диагностических комплексов превышает эффективность отечественных и зарубежных технических средств.
Реализация результатов. Представленные в работе исследования реализованы в информационно - измерительных системах, разработанных и внедренных на АО "КОНВЕРСИЯ - ЛАДА - СЕРВИС" (г.Самара), ОАО "АВТОЭЛЕКТРОНИКА" (г.Калуга), ЗАО "СИГНАЛ - АВТО" (г.Энгельс Саратовской обл.), ОАО "ДВАДЦАТЫЙ ПОДШИПНИКОВЫЙ ЗАВОД" (г.Курск), ОАО "ПРИБОР" (г.Курск), ОАО "СЧЕТМАШ" (г.Курск), а также в учебных процессах на кафедре конструирования радиоэлектронных аппаратов Самарского государственного аэрокосмического университета и на кафедре "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета.
Основные результаты диссертационной работы внедрены при создании:
ИИС автоматизированного стенда проведения комплексных испытаний электрооборудования легкового автомобиля, внедренной в ЗАО "СИГНАЛ - АВТО" (г.Энгельс Саратовской обл.);
16- канальной ИИС для обработки виброакустических сигналов в комплексе проведения виброиспытаний узлов автомобильных кузовов, внедренной в ОАО "АВТОЭЛЕКТРОНИКА" (г.Калуга);
многофункциональной ИИС для стенда контроля в отработавших газах окислов азота, окиси углерода, углеводородов, формальдегида с использованием спектрофотометрического и хроматографического методов, внедренной в АО "КОНВЕРСИЯ - ЛАДА - СЕРВИС" (г.Самара);
микропроцессорной системы обработки виброакустической информации для ранней диагностики зубчатых редукторов механизмов, внедренной в ОАО "Двадцатый подшипниковый завод" (г.Курск);
математического обеспечения микропроцессорных модулей для трехуровневой ИИС стендового испытательного комплекса, внедренной в ОАО "СЧЕТМАШ" (г.Курск);
алгоритмического обеспечения системы обработки измерительной информации при проведении виброиспытаний и ударных испытаний механических конструкций, внедренного в ОКБ "АВИААВТОМАТИКА" ОКБ "ПРИБОР" (г.Курск);
в лекционном курсе по дисциплине "Электронные устройства в ИИС" для студентов специальности 19.09 "Информационно - измерительная техника", читаемом в Самарском государственном техническом университете.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и получили одобрение:
Международной деловой встрече "Диагностика - 94" (г. Ялта, 1994г),
Международной конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 92" (Болгария, Варна, 1992г.),
Республиканской научно - технической конференции "Теория цепей и сигналов" (г. Геленджик, 1996г),
Межотраслевой научно - технической конференции "Автоматизированные информационные системы при строительстве и эксплуатации сооружений и объектов жизнеобеспечения" (г. Самара, 1996г),
Международной технической конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 97" (Болгария, Варна, 1997г.),
Межотраслевой научно - технической конференции "Исследования в области архитектуры, строительства и охраны окружающей среды" (г.Самара, 1998г.),
Международной конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем" (г.Пенза, 1998г.),
Научно - технической конференции "Измерительные преобразователи и информационные технологии" (г.Уфа, 1999г.),
Научно - технической конференции "Методы и средства преобразования и обработки аналоговой информации" (г.Ульяновск, 1999г.),
Научно - технической конференции "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" (г.Пенза, 1999г.),
Международной конференции "Надежность и качество в промышленности, энергетике и на транспорте" (г.Самара, 1999г.),
6-й Всероссийской конференции "Состояние и проблемы измерений" (г.Москва, 1999г.),
на заседании Научного Совета Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ,
на научно - технических совещаниях АО "КОНВЕРСИЯ - ЛАДА -СЕРВИС";
на научно - технических семинарах кафедры "Информационно -измерительная техника" Самарского государственного технического университета и кафедры "Конструирование радиоэлектронных аппаратов" Самарского государственного аэрокосмического университета.
Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 40 публикациях, в том числе в 1 монографии и 5 брошюрах.
Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, приложения, перечня используемой литературы. Работа содержит 315 с. машинописного текста, 7 таблиц, 113 иллюстраций, 15 с. приложений и 16 с. библиографического списка из 161 наименований.
Задачи стендовых механических испытаний кузовных деталей и силовых агрегатов
Комплексы для стендовых испытаний основных узлов автомобиля -кузовных деталей и силовых агрегатов - предназначены для определения их основных параметров при имитации их работы в реальных условий эксплуатации. Эти параметры определяются по результатам обработки измерительной информации, полученной в процессе испытаний от датчиков разнообразных физических величин - температур, давлений, перемещений и т.д. с целью проверки соответствия характеристик исследуемых узлов значениям, заданным при их проектировании, определения эксплуатационной надежности, определения возможностей их модернизации, решению ряда исследовательских задач.
Анализ задач механических испытаний позволяет сделать вывод, что определение одних и тех же параметров для разных агрегатов автомобиля может отличаться используемыми методами измерений и степенью сложности их реализации. Например, если определение давления масла в системе смазки силового агрегата представляет собой классическую задачу, решаемую достаточно просто, то определение давлений воздуха в шинах вращающихся колес - достаточно проблематично. То же самое можно сказать и о задаче определения крутящих и тормозных моментов на ступицах вращающихся колес.
В отдельных случаях при решении описанных задач используются косвенные методы измерений, предусматривающие использование быстродействующих средств обработки информации с целью определения требуемых параметров. Общая классификация задач измерений приведена нарис. 1.23.
Измеряемые параметры при такого рода испытаниях имеют разнообразную природу, отличаются спектральным составом, диапазонами измерений, а также условиями их проведения.
Анализ характеристик измерительного оборудования современных испытательных стендов, используемых в автомобильной промышленности России (Волжский автозавод), США (концерн GM), Германии (концерн VW) позволил определить следующую таблицу измеряемых параметров (табл.1.5)[21].
Эта таблица подтверждает высказанное выше предположение о многочисленности диапазонов измерений и значительном количестве разнородных измеряемых параметров.
Разновидностью рассматриваемого класса задач измерений механических параметров являются задачи контроля текущего состояния отдельных узлов автомобиля и диагностики их текущих неисправностей.
Такие системы расположены непосредственно на автомобиле. Классификация этих задач приведена на рис. 1.24. Из рассмотрения классификации можно сделать вывод, что при решении задач такого контроля необходимо производить измерения различных параметров и их обработку в соответствии с классификацией, приведенной на рис. 1.23.
В связи с тем, что ряд сигналов, снимаемых с датчиков, не поддается стандартизации, их нормирование возлагается на средства первичной обработки измерительной информации. При проведении испытаний и диагностики на борту автомобиля размещаются средства, одновременно измеряющие такие разнородные параметры, как температуры, усилия, ускорения, деформации, число оборотов двигателя, скорость и т.д. Эти средства должны удовлетворять довольно жестким эксплуатационным требованиям: - иметь широкий диапазон рабочих температур; - выдерживать колебания напряжения питания в широком диапазоне; - иметь незначительное потребление мощности; - иметь высокую вибро - и ударостойкость; - обладать высокой надежностью; - иметь малые габариты.
Рассмотрим более подробно специфику измерений различных параметров при проведении испытаний автомобилей и их отдельных агрегатов.
Задачи измерения физических величин известны достаточно хорошо, и в настоящее время имеется большое количество разнообразных первичных преобразователей (датчиков) этих величин, доступных разработчику испытательного оборудования.
Однако специфика измерений при проведении как стендовых, так и ходовых испытаний автомобилей, в ряде случаев заставляет проектировать оригинальные датчики механических величин, а также средства их обработки, удовлетворяющие выше указанным эксплуатационным требованиям, работающим в сложных условиях (расположенных, например, в районах камеры сгорания, клапанной системы, в механических передачах).
В ряде случаев для определения значений измеряемых параметров требуется достаточно сложная обработка измеряемых сигналов в реальном темпе времени, что требует использования высокопроизводительных специализированных процессоров и соответствующего математического обеспечения.
Для определения наиболее сложных задач обработки измерительной информации рассмотрим также основные параметры, характеризующие измерения физических величин в бортовых средствах контроля состояния узлов автомобиля: требуемые частоту f и точность измерения Л /8 где 5 — относительная погрешность измерения, а также необходимость дальнейшей сложной математической обработки результатов измерений.
Информационные характеристики сигналов при виброиспытаниях автомобилей и их отдельных агрегатов
При проведении виброиспытаний обычно необходимо обрабатывать значительные объемы измерительной информации, поскольку вибросигналы имеют широкий частотный диапазон, а количество вибродатчиков, устанавливаемых на испытываемую конструкцию, достикает нескольких десятков.
В связи с этим представляется целесообразным на основе анализа характеристик вибросигналов определить их информационные параметры с целью разработки средств, определяющих такие параметры в реальном темпе времени испытаний на основе предварительной обработки вибросигналов. Применение такого подхода позволит существенно снизить требования к компьютерным средствам ИИС и в конечном результате уменьшить стоимость оборудования испытательного комплекса.
Изучение вибраций исследуемой конструкции автомобиля обычно сопровождается исследованием ее динамических свойств.
В настоящее время в этом направлении сформировались следующие подходы [39,47]: - использование сигнального анализа - анализа деформаций механической конструкции при ее нагружении (ODS - Operational Deflection Shape Analysis); - системный анализ - экспериментальный модальный анализ (ЕМА -Experimental Modal Analysis).
Измерения при использовании анализа ODS проводятся с целью определения деформаций в динамическом режиме в диапазоне частот силовых воздействий на исследуемую конструкцию.
Наиболее распространенным на практике способом измерения деформаций является способ одного датчика вибраций (обычно - акселеромет pa), который устанавливается в разные точки исследуемой конструкции последовательно при неизменных параметрах возбуждающих вибрацию воздействиях.
При проведении виброиспытаний необходимо исследовать виды и свойства информации, поступающей в виде измерительных сигналов от вибродатчиков (чаще всего - акселерометров), прикрепленных в ключевых (определяемых методиками виброизмерений) точках конструкции автомобиля.
Акселерометры могут быть прикреплены к любой точке кузова внутри салона в местах генерирования шума. Изучение временных разверток сигналов акселерометров обычно не позволяет получить много информации о динамических свойствах исследуемой конструкции. Для получения достаточной информации такого рода на практике применяется преобразование этих сигналов в частотную область, которая, однако, должна обеспечиваться частотными диапазонами акселерометров. На этом спектре достаточно просто можно определять энергии, сконцентрированные на одной или нескольких дискретных частотах. ЗІнание механических свойств исследуемой конструкции дает возможность определить частотные компоненты, характеризующие механические свойства определенных узлов конструкции, и таким образом идентифицироваїть источники шумов или вибраций. Таким образом, при решении описанных задач предполагается использование практических методов виброиспытаний с целью определения источников виброшума.
После их обнаружения определяется математическая модель исследуемой конструкции, обычно представляющая собой линейную динамическую структуру, на входы которой поступают возмущения от источников возбуждений, а на выходах формируются вибросигналы. Затем с целью определения передаточных функций элементов структуры, расположенных между источниками возбуждения и датчиками вибросигналов, может быть применен системный анализ. При этом фактически определяются внутренние динамические свойства этой структуры.
На первой стадии изучения этих свойств на испытательном стенде формируется тест, при котором вибросигналы (ускорения) измеряются при разных скоростях движения автомобиля (или числа оборотов двигателя), а затем строятся графики зависимостей ускорений от скорости.
На этих графиках можно определить резонансы значительной величины в рабочем диапазоне виброчастот, поскольку эти диапазоны для конкретного автомобиля пропорциональны скорости его движения.
Такие функции могут быть представлены в трехмерном пространстве. На практике распространение получило представление спектров в зависимости от скорости (waterfall display), или же уровней вибраций и частот (для заданных гармоник) в зависимости от скорости (Campbell diagrams).
В качестве примера на рис.2.6 приведен типовой результат анализа внутренних шумов кузова автомобиля ВАЗ - 2110, полученный с использованием специальной аппаратуры Брюль и Кьер.
Из рассмотрения этого рисунка видно, что максимальные интенсивности вибраций лежат в низкочастотной области спектра, и практически не зависят от числа оборотов двигателя; резонансных явлений в кузове автомобиля не наблюдается.
Анализ частотных спектров шумов позволяет сделать и другие выводы, играющие важное значение при проектировании и модернизации кузова автомобиля.
При испытаниях на стендах с имитацией циклов дорожного движения большое практическое значение имеет также определение зависимостей амплитуд пиков на спектре от скорости движения автомобиля, поскольку это характеризует резонансные явления в исследуемой механической конструкции.
Необходимо заметить, что при данном типе испытаний такое исследование не вполне корректно, поскольку функция входного воздействия, как правило, неизвестна.
Алгоритмы сплайн - аппроксимации измерительных сигналов
При сжатии измерительных сигналов во временной области часто используются различные алгоритмы аппроксимации сигнала, позволяющие на предварительном этапе его преобразования определять коэффициенты аппроксимирующих функций. Очень часто эти коэффициенты являются информационными параметрами, например, коэффициенты параболической аппроксимации вибросигналов, поступающих с тензодат-чиков, определяют значения виброскоростей и виброускорений. В других случаях эти коэффициенты, как правило, имеют более узкий частотный спектр по сравнению со спектром самого сигнала, что снижает требования по быстродействию к средствам его преобразования и обработки.
Задачам разработки алгоритмов аппроксимации данных уделяется внимание уже достаточно давно. В частности, аппроксимация параболой У = а2[п}2+аі[п} + а0[п] (3.8) дискретных данных х[п], заданных на дискретных моментах времени t[n] с использованием метода наименьших квадратов по пяти дискретным точкам может быть определена алгоритмом цифровой фильтрации [73] а0[п]= %5{-Зх[п-2]+12х[п -l]+llx[n]+\2x[n + l]-3x[n + 2]) (3.9)
Соответствующим же образом выводятся и уравнения для определения двух других коэффициентов формулы (3.8).
Аналогичный вид имеют выражения, описывающие алгоритмы аппроксимации данных параболой по 7, 9, 11 и т.д. точкам, а также аппроксимации кривыми более высокого порядка, например, 3-го и 4-го [104,107].
Одним из широко распространенных методов аппроксимации сигнала является метод аппроксимации сплайн - функциями, представляющими собой гладкие кривые, "сшитые" на границах участков аппроксимации вместе со своими несколькими производными. Параболические сплайны "сшиты" на границах участков по 0-й и 1-й производным, а кубические -по 0-й, 1-й и 2-й производным.
Вторая производная у параболического сплайна и третья - у кубического на границах участков претерпевает разрыв с конечным скачком.
Первая и вторая производные параболической функции (3.8) определяются соответственно выражениями
Из рассмотрения последних выражений можно сделать вывод, что для получения коэффициентов функций цифрового сплайн - фильтра, определяющих выражения для ajfn] и а2[п], необходимо выбирать такую функцию Ffz], чтобы она без остатка делилась на двучлен (z+1).
Оценим качество аппроксимации одного из наиболее распространенных на практике сигналов - гармонического сигнала x = sino)t. (3.16)
Выходной сигнал любого цифрового фильтра представляет собой последовательность дискретных данных. Однако в связи с тем, что аппроксимационные фильтры определяют коэффициенты аппроксимации сигнала на любом интервале дискретизации, то для произвольного момента времени значение входного сигнала может быть либо вычислено, либо восстановлено с помощью сравнительно простых аналоговых схем.
В связи с этим выходной сигнал такого аппроксимационного фильтра можно считать квазинепрерывным, и использовать методы оценки погрешности аппроксимации непрерывных функций. При сравнительно небольшой погрешности аппроксимации гармонического сигнала, что обычно имеет место на практике, выходной сигнал такого фильтра можно считать близким к синусоидальному: Для решения аппроксимационных задач будем использовать цифровые фильтры с симметричными весовыми функцими, один из примеров которых описывается выражением (3.9).
Графики таких функций изображены на рис.3.2а,б. Цифровой фильтр, функция которого изображена на рис.3.2а, использует четное число дискретных данных, определенных на середине интервалов дискретизации. Функция, изображенная на рис.3.26, соответствует цифровому фильтру, использующему нечетное число дискретных данных, определенных на границах интервалов дискретизации.
Структурные схемы аналоге - цифровых устройств со сжатием диапазона измерения сигнала
Как было показано в главах 1,2 , аналого - цифровые преобразователи сигнала со сжатием диапазона измерения должны иметь функциональную характеристику квантования, зависящую от априорного закона распределения измеряемого сигнала. Для наиболее распространенного в технике стендовых испытаний логарифмически - равномерного закона распределения сигнала характеристика квантования (для преобразователей с линейной характеристикой преобразования) должна иметь постоянную относительную величину кванта [102,110]. В связи с этим является актуальной разработка аналого - цифровых преобразователей с функциональной (в общем случае) характеристикой преобразования.
В измерительной технике широкое распространение получили схемы преобразователей с квазиоптимальной шкалой квантования с автоматическим переключением пределов измерения, значения которых, как правило, соответствуют геометрическому ряду и, следовательно, подчиняются оптимальному закону квантования [66, 68]. Внутри пределов измерения используется линейная шкала квантования. Разработке измерительных преобразователей посвящено большое количество работ [86], однако большинство разработанных схем использует принцип переключения пределов после завершения очередного преобразования, что приводит к пропускам измерений при частом переключении пределов [114,152-154].
От указанного недостатка в определенной мере свободны схемы преобразователей с автоматическим выбором предела измерения непосредственно в процессе преобразования измерительного сигнала [113,127].
Фактически такие преобразователи позволяют получить на выходе код входного сигнала в нормальной форме (с плавающей запятой), состоящий из мантиссы и характеристики.
Преобразователи такого рода могут использовать известные принципы аналого - цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирования [92,93].
Принцип работы преобразователя интегрирующего типа (рис.4.2) заключается в интегрировании сигнала Ux с постоянной времени t„ и сравнении проинтегрированного сигнала UH-UX f/t с напряжением 241 ya , где a - основание системы счисления кода характеристики, Uo напряжение, соответствующее верхней границе динамического диапазона Ux. Одновременно формируются интервалы времени tl, Сигнал Ux интегрируется до ближайшего момента времени tHi = з tl 5 следующего после момента tc сравнения напряжений Uu и UQIQ (в данном примере до момента t„2). По окончании интегрирования напряжение Uu равно и и/"/=ила % . иаграмма работы интегрирующего преобразователя с автоматическим определением диапазона измерения в процессе преобразования сигнала.
Номер интервала интегрирования, очевидно, определяет характеристику h кода П}„ мантисса определяется после преобразования напряжения Uu в код любым из известных способов. На рис.4.3 изображена структурная схема аналоге - цифрового преобразователя такого типа для основания кода характеристики а = 2.
Схема состоит из формирователя мантиссы кода и его характеристики, фактически определяющей номер поддиапазона преобразования сигнала.
Формирователь кода мантиссы состоит из интегратора И, компаратора К, ключа аналогового сигнала S, время - импульсного преобразователя ВИЛ напряжения, счетчика СЧт - формирователя кода мантиссы.
Формирователь кода характеристики содержит блок логики БЛ а также счетчик C4h - формирователь кода характеристики.
В этой схеме интегратор И начинает интегрировать напряжение Ux в момент времени to. Интервалы времени t\, 2(t{), . . . формируются с помощью счетчика C4h, на который подаются счетные импульсы СИ.
Компаратор К управляет блоком логики БЛ. Блок логики определяет момент окончания интегрирования, после которого определяется код характеристики щ . Например, для динамического диапазона Ux, равного 106 « 220 достаточно 5 двоичных разрядов кода характеристики щ .
Код мантиссы пт определяется с помощью время - импульсного преобразователя ВИЛ и счетчика мантиссы СЧ„, . Достоинством такой схемы является адаптивность времени преобразования сигнала к его величине.
Длительность преобразования (фактически - время интегрирования) обратно пропорциональна уровню входного сигнала, что позволяет повысить быстродействие АЦП при преобразованиях сигнала в верхней части его диапазона.
Аналогичная схема аналоге - цифрового преобразователя может быть построена и на основе частотно - импульсного преобразования (рис. 4.4).
Здесь роль интегратора играет счетчик СЧт импульсов, поступающих на его вход с выхода преобразователя "напряжение - частота" ПНЧ.
Импульсы Uf (рис.4.5), частота которых пропорциональна величине входного сигнала Ux , поступают на счетчик мантиссы C4m , выходной параллельный код которого сравнивается блоком сравнения БС с кодом Птах/2 (при двоичном основании кода характеристики).
В схемах преобразователей с автоматическим определением кода характеристики, использующих метод поразрядного уравновешивания, применяется схема определения кода порядка (рис.4.6), состоящая из двоичного цифро - аналогового преобразователя ПКН, реверсивного регистра Рпкн , регистра характеристики Рь , компаратора К и блока управления БУ.
В приведенной схеме определяется три разряда кода характеристики Пь путем сдвига заранее записанной единицы в регистр РІЖН вправо или влево на 22"1 разряда, где і - номер шага уравновешивания.
При этом напряжение обратной связи равно где Uо - некоторое опорное напряжение, подаваемое на схему ПКН; , к], ко- цифры кода характеристики щ . В такого рода схемах преобразователей может быть использован один цифро - аналоговый преобразователь ПКН, часть разрядов которого используется в схеме определения кода характеристики, а другая часть - в схеме определения кода мантиссы.
Описанные схемы аналого - цифровых преобразователей целесообразно применять при значительных диапазонах преобразуемого сигнала, а также в тех случаях, когда априорный закон распределения уровней сигнала близок к логарифмически - равномерному закону, поскольку, как было показано в разделе 1, характеристика квантования таких преобразователей близка к оптимальной.
