Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ проблемы оценки и повышения метрологической надежности информационно-измерительных системпостановка задачи исследования 14
1.1 Общая характеристика состояния проблемы метрологической надежности информационно-измерительных систем .14
1.2 Математическое моделирование изменения во времени метрологических характеристик информационно-измерительных систем .18
1.3 Обзор существующих методов оценки метрологической надежности информационно-измерительных систем .24
1.4 Анализ существующих методов повышения метрологической надежности информационно-измерительных систем 36
1.5 Постановка задачи оценки и повышения метрологической надежности информационно-измерительных систем с учетом влияния внешних факторов .43
Выводы .47
2 Основные положения метода оценки и повышения метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе их проектирования с учетом влияния внешних факторов 48
2.1 Построение математической модели изменения во времени параметров элементной базы проектируемых аналоговых блоков информационно-измерительных систем .48
2.2 Алгоритм оценки метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем с учетом влияния внешних факторов .57
2.2.1 Процедура статистического моделирования метрологических характеристик аналоговых блоков информационно-измерительных систем 59
2.2.2 Построение регрессионной математической модели изменения во времени метрологических характеристик аналоговых блоков информационно-измерительных систем .62
2.3 Алгоритм повышения метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем с учетом влияния внешних факторов .78
Выводы .85
3 Повышение метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе эксплуатации 86
3.1 Коррекция выходных сигналов измерительного канала информационно-измерительных систем .87
3.2 Алгоритм повышения метрологического ресурса аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе эксплуатации 89
3.3 Структура информационно-измерительной системы, реализующая алгоритм повышения метрологической надежности входящих в ее состав аналоговых блоков на этапе эксплуатации .92 Выводы .95
4 Реализация разработанных алгоритмов оценки и повышения метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапах проектирования и эксплуатации .96
4.1 Оценка метрологической надежности исследуемого аналогового блока на этапе проектирования .96
4.2 Реализация разработанного алгоритма повышения метрологического ресурса аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе проектирования 111
4.3 Реализация разработанного алгоритма повышения метрологического ресурса аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе эксплуатации .116
Выводы .121
Заключение 122
Список используемых источников
- Обзор существующих методов оценки метрологической надежности информационно-измерительных систем
- Алгоритм оценки метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем с учетом влияния внешних факторов
- Структура информационно-измерительной системы, реализующая алгоритм повышения метрологической надежности входящих в ее состав аналоговых блоков на этапе эксплуатации
- Реализация разработанного алгоритма повышения метрологического ресурса аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе проектирования
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В настоящее время среди различных классов измерительных средств (ИС) широкое распространение получили информационно-измерительные системы (ИИС), позволяющие реализовать различные методики и алгоритмы измерений. Конструктивная, структурная и алгоритмическая сложность современных ИИС делает задачу обеспечения их высокого уровня метрологической надежности (МН) особенно актуальной.
Метрологическая надежность является показателем качества ИИС, характеризующим их свойство сохранять во времени метрологические характеристики (MX) в пределах установленных норм при эксплуатации в заданных режимах, техническом обслуживании, хранении и транспортировании. То есть МН определяется характером и темпом изменения нормируемых MX исследуемых ИИС. Основным количественным показателем МН является метрологический ресурс (MP), определяемый временем пересечения реализаций нестационарного случайного процесса изменения во времени MX границ поля допуска.
Как показывают теоретические и практические исследования, МН ИИС определяется, как правило, метрологической надежностью входящих в состав их измерительных каналов (ИК) аналоговых блоков (АБ), так как именно в АБ протекают основные процессы преобразования измеряемой физической величины. Следовательно, для решения задачи обеспечения высокого уровня МН ИИС в целом необходимо решить задачу обеспечения высокого уровня МН входящих в их состав АБ.
На этапе эксплуатации ИИС подвергается воздействию внешних факторов окружающей среды (ОС), таких как температура, влажность, давление и радиационное воздействие, при отклонении которых от нормальных условий ускоряются необратимые процессы, возникающие в элементной базе (ЭБ) АБ ИИС и вызывающие изменения их параметров, что в свою очередь, вызывает изменение метрологических свойств ИИС и сокращает время метрологически исправной работы исследуемых измерительных средств. Поэтому исследование причин изменения во времени MX и разработка методов оценки и повышения МН АБ ИИС с учетом влияния параметров ОС является актуальной задачей, решение которой позволит потребителю более точно определить МН в любой момент времени их эксплуатации в реальных условиях, принять меры по предупреждению метрологических отказов и, в целом, повысить уровень МН ИИС.
Таким образом, разработка принципиально новых методов оценки и повышения МН АБ ИИС, учитывающих влияние внешних факторов ОС, на этапах проектирования и эксплуатации является актуальной задачей современной метрологии, решение которой позволит прогнозировать МН исследуемых АБ ИИС на этапе проектирования без проведения долгосрочных экспериментов и дать рекомендации по эксплуатации АБ ИИС.
і к ні tit. |ікі|імПііімммпі їй ими ни и H.iMiiiiu. Понятие и проблеми Mil III пи. |. hi |. nil ill іфіірм^ ІІфНМіИШ И l> Лр\ ПОПОВЫМ в 1969 г.
і Іоввлі мін і,пни.и ні і п... ич і п. возможностью применения
.іиіпмгі кіно .niihipiii і і її. . іі'і. і ГОіфИИ ШШЄЖНОСТИ ІфИ нселедо-
и.нині МИ иімсриимімімч ір< и їй, мій опрелениеим и первую очередь, н\ і inІЦИфиКОЙ МбТрОЛОГИЧдеКИМИ СВОЙОТВВМИ ОМіимп между показателями НШЮОЮСТИ п ГОЧИООТЯ ИІІ< ПрфОбЛІДІНІММ дони інч кчіімип.іх міі |ншоі ичіч кп\ OTRUOB, іи.іяи іисмі.іч юні.мі нрн поверках и обшем по-
гокс отказов. Вопросы решения проблемы МП различных іипов ис, и гом числе и ИИС, подробно изучались н работах ученых Ж. С. Мельницкой, II В. НОВИЦКОГО. '). И. Цветкова, В. С. Лабунца, Л. '). Фридмана и других. Разработкой критериев оценки МН ИИС занимались Ю. В. Тарбеев, И. Л. Зограф, М. И. Ревяков, А. В. Екимов.
І Іроблема обеспечения высокого уровня МН ИИС актуальна и в настоящее время. Однако несмотря на большое количество научных трудов, посвященных данной проблеме, комплексное влияние внешних факторов ОС на уровень МН АБ ИИС изучено недостаточно подробно.
Объект исследования: метрологическая надежность АБ ИИС.
Предмет исследования: процессы изменения во времени метрологических характеристик аналоговых блоков ИИС.
Целью диссертационной работы является повышение метрологической надежности информационно-измерительных систем на этапе проектирования и снижение затрат при их эксплуатации на основе разработки метода оценки и повышения МН с учетом внешних влияющих факторов.
Для реализации данной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Провести теоретическое исследование влияния внешних дестабилизирующих факторов на процессы изменения во времени параметров элементной базы АБ ИИС и построить математическую модель (ММ), определяющую зависимости параметров ЭБ от времени, а также от таких факторов ОС как температура, влажность, давление и радиационный фон.
-
Разработать алгоритм оценки метрологической надежности АБ ИИС с учетом влияния указанных дестабилизирующих факторов ОС.
-
Разработать алгоритмы повышения МН АБ ИИС с учетом воздействия указанных внешних влияющих факторов ОС.
Методы исследования. В работе использованы методы математического моделирования, статистического моделирования, анатитико-вероят-ностного прогнозирования, экстраполяции и интерполяции, а также методы математической статистики и компьютерного моделирования.
Научная повизна.
В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
1. Разработана ММ изменения во времени параметров элементной базы АБ ИИС, отличающаяся учетом влияния на исследуемый блок кроме температуры и влажности дополнительно давления и радиационного воздействия, что повышает адекватность описания физико-химических про-2
цессов, происходящих в ЭБ АБ. Предложенная модель положена в основу разработанного в диссертации нового метода оценки и повышения метрологической надежности исследуемых ИС, состоящею из алгоритма оценки МН и алгоритмов повышения МН на этапе проектирования и эксплуатации АБ ИИС соответственно, сущность которых изложена ниже.
-
Разработан алгоритм оценки MP при проектировании АБ ИИС учитывающий совместное влияние температуры, влажности, давления и радиационного воздействия ОС на метрологические свойства исследуемых ИИС на основе многофакторной регрессионной модели изменения во времени MX и позволяющей дать вероятностную оценку MP АБ ИИС в различных условиях предстоящей эксплуатации.
-
Разработан атторитм повышения МН АБ ИИС на этапе проектирования, состоящий в определении отличных от нормальных условий эксплуатации значений внешних факторов, обеспечивающих максимальный уровень метрологического ресурса как основного показателя МН АБ ИИС.
-
Разработан атторитм повышения MP ИИС на этапе эксплуатации, предусматривающий но результатам проводимых метрологических поверок и при достижении погрешности измерения порогового уровня введение коррекции выходного сигната исследуемой ИИС, осуществляемой встроенной в ее структуру подсистемой метрологического контроля.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Математическая модель изменения во времени параметров комплектующих элементов АБ ИИС, учитывающая комплексное влияние температуры, влажности, давления и радиационного воздействия ОС.
-
Алгоритм оценки метрологического ресурса АБ ИИС с учетом совместного влияния названных внешних факторов ОС.
-
Алгоритм повышения МН аналоговых блоков ИИС на этапе проектирования, унизывающий комплексное влияние указанных факторов.
4. Алгоритм повышения MP ИИС на этапе их эксплуатации.
Теоретическая значимость работы:
-
Разработана обобщенная ММ, определяющая изменение во времени параметров ЭБ АБ с учетом внешних влияющих факторов.
-
Разработан алгоритм оценки MP, позволяющий прогнозировать МН АБ ИИС при различных сочетаниях внешних факторов ОС.
-
Разработаны алгоритмы повышения МН, позволяющие решить задачу определения значений внешних факторов ОС, обеспечивающих увеличение MP как при проектировании, так и при эксплуатации АБ ИИС.
Практическая значимость работы:
-
Реализация разработанного алгоритма повышения MP ИИС на этапе эксплуатации позволит провести обоснованный выбор времени проведения поверочных и профилактических работ, что способствует снижению финансовых и временных затрат на эксплуатацию ИИС.
-
Создано программное обеспечение, реализующее алгоритмы повышения MP АБ ИИС на этапах проектирования и эксплуатации.
3. Результаты работы приняты к использованию в качестве инженерных методик оценки и повышения МН широкого класса ИИС.
Внедрение результатов исследования. Результаты диссертационной работы приняты к использованию на предприятии ПАО «Тамбовский завод «Электроприбор», а также в учебном процессе ТГТУ.
Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность научных результатов работы подтверждается корректностью постановки задач и методов, изложенных в фундаментальных трудах отечественных и зарубежных ученых. Научные положения диссертации обоснованы и подтверждены воспроизводимостью и соответствием экспериментальных и расчетных результатов.
Результаты работы докладывались на 11 всероссийских и международных научных конференциях, в том числе на Всероссийских научно-технических конференциях курсантов, слушателей и молодых ученых, посвященных Дню образования войск связи «Современное состояние и перспективы развития систем связи и радиотехнического обеспечения в управлении авиацией» (2013, 2014, 2016, Воронеж), 1-й, 2-й, 3-й Международных конференциях с элементами научной школы «Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах» (2014, 2015, 2016, Тамбов), XXVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-27 (2014, Саратов), Международной научно-практической конференции «Проблемы теории и практики современной науки» (2015, Нефтекамск), Международной (заочной) научно-практической конференции «Научные перспективы XXI века» (2015, Нефтекамск), Международной молодежной научно-практической конференции «Тенденции и инновации современной науки» (2015, г. Прага, Чехия), Международная научно-практическая конференция «Проблемы и перспективы развития науки и образования в XXI веке» (2017, г. София, Болгария).
Публикации. Список научных трудов по теме диссертации содержит 24 публикации, из них 10 статей (7 статей в журналах, рекомендуемых ВАК при Минобрнауки РФ), 10 тезисов докладов и 4 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, четырех приложений, изложенных на 183 страницах машинописного текста, 22 рисунков и 9 таблиц. Список использованных источников включает 138 наименований.
Обзор существующих методов оценки метрологической надежности информационно-измерительных систем
Понятие и проблема метрологической надежности измерительных средств были сформулированы в 1969 году ученым В.О. Арутюновым. Постановка данной проблемы была обусловлена неконструктивностью методов классической теории надежности при оценке МН ИС [1,2].
Проведенные исследования по указанной проблеме [2,3] доказали невозможность применения классического математического аппарата для оценки МН ИС. Это связано, в первую очередь, со спецификой ИС: ее метрологическими свойствами, связями между показателями надежности и точности.
Необходимо подчеркнуть, что в теории МН ИИС не могут быть применены два фундаментальных допущения общей теории надежности [4,5] о неизменности количества отказов и взаимной независимости отказов разных компонентов измерительного средства. ИИС характеризуются нестационарным процессом изменения их метрологических характеристик, что приводит, в результате, к метрологическому отказу [6].
Установлено [8,9], что для ИИС большинство отказов составляют постепенные метрологические отказы, обусловленные постепенным изменением МХ. Доля наиболее опасных метрологических отказов ИИС, приводящих к искажению получаемой измерительной информации, составляет от 30% до 100% [8-10]. Данные отказы возникают в результате закономерно протекающих в элементах АБ ИИС процессов старения, износа и изменения параметров ЭБ. Применение методов для анализа МН ИИС, основанных на указанных допущениях, может быть причиной грубых ошибок. Например, прогнозируемое в соответствии с ними значение межповерочного интервала (МПИ), может
оказаться на порядок меньше его реальных значений [4,7,10,11].
Данные обстоятельства сделали проблему разработки теории метрологической надежности, учитывающей специфику метрологических отказов ИИС наиболее приоритетной. Работы по указанной проблеме проводились в 1970-х годах в метрологических институтах Госстандарта, научных организациях и предприятиях приборостроительных отраслей промышленности, многих высших учебных заведениях и научно-исследовательских институтах [12-18].
Наиболее известные и значимые работы [4-9] в области решения проблемы МН ИИС связаны с именами ученых П.В Новицкого и А.Э. Фридмана, сформулировавших основные положения теории МН ИИС. Также значительный вклад в решение задачи разработки теории метрологической надежности внесли Ю.В. Тарбеев, И.А. Зограф, М.И. Ревяков, А.В. Екимов и многие другие ученые, выдвинувшие в качестве первоочередной задачи разработку критериев оценки метрологической надежности информационно-измерительных систем [5-10].
Для оценки МН ИИС имеет место ряд показателей: показатель информационной надежности, показатель доли верных измерений с учетом постепенных метрологических отказов, показатели частоты отказов и скорости изменения частоты отказов, вероятность метрологической исправности, метрологический ресурс, коэффициент метрологической исправности и другие [19-21]. С учетом особенностей каждого показателя МН, формулируется главное положение для оценки МН [21,22]: основным процессом, определяющим МН ИИС, является нестационарный случайный процесс изменения во времени нормируемой МХ с монотонно изменяющимися во времени ее математическим ожиданием и дисперсией, приводящей к метрологическому отказу.
Физически старение любого АБ ИИС рассматривается как результат его взаимодействий с ОС [21,23-28], таких, например, как осаждение пыли, влаги, адсорбция, абсорбция и другие, приводящий к изменению его параметров. В процессе изготовления всех элементов АБ их материал подвергается различным физическим воздействиям, таким как напыление, травление, пайка, штамповка, которые приводят к образованию дополнительных механических напряжений и нарушению структуры кристаллической решетки, то есть к разнообразным видам накопления энергии в материале. Со временем внесенные запасы энергии высвобождаются путем рассасывания внутренних напряжений, перекристаллизации, полимеризации материалов, релаксационных процессов в них и так далее.
Температура, при этом, является основным фактором, ускоряющим процесс старения [30,31]. Также на элементы АБ ИИС дополнительно воздействует повышенная температура, выделяемая другими нагревающимися при работе системы элементами.
Исходя из вышесказанного, основным фактором, влияющим на процесс старения элементов АБ являются молекулярные процессы происходящие в комплектующих элементах. Однако, как доказано в работе Ж.С. Мельницкой [22], старение элементов АБ ИИС определяется календарным временем с момента выпуска электронного блока, а не «наработка» во включенном режиме.
Исследования показывают, что с увеличением интенсивности воздействия внешних дестабилизирующих факторов ОС ускоряются деградационные процессы, происходящие в элементах, составляющих АБ ИИС [29,32], и, соответственно, ускоряется процесс старения элементов данных блоков. Следовательно, условия эксплуатации существенно влияют на показатели МН, и их неучет может привести к некорректным расчетам МПИ и преждевременным метрологическим отказам.
Однако, проблема оценки метрологической надежности информационно-измерительных систем с учетом указанных факторов ОС исследована не достаточно, особенно в отношении воздействия давления P и радиации E , и остается ряд спорных вопросов по поводу влияния данных факторов на метрологические характеристики АБ ИИС. Поэтому разработка методов оценки МН ИИС с учетом совместного влияния параметров ОС, таких, как влажность F и температура T , давление P и радиационное воздействие E является актуальным задачей в теории метрологической надежности.
Алгоритм оценки метрологической надежности аналоговых блоков информационно-измерительных систем с учетом влияния внешних факторов
По результатам процедуры статистического моделирования МХ строится регрессионная математическая модель временного дрейфа МХ [97], представляющая совокупность аналитических зависимостей, полученных для функций изменения во времени математического ожидания m (t) и функций, характеризующих изменение во времени границ отклонений возможных значений МХ от ее математического ожидания: + (ґ) = m.g (ґ) + с -$ (,?), где с - коэффициент, выбираемый в зависимости от уровня доверительной вероятности, с = 3 при Р = 0,9973. По построенной регрессионной ММ вида (2.27) оценивают МР проектируемых АБ ИИС экстраполяцией зависимостей (2.27) на область будущих значений времени эксплуатации [50,97].
Так как вид полиномиального регрессионного уравнения для полученного на стадии статистического моделирования массива данных неизвестен, то процедура построения регрессионной ММ вреенного дрейфа МХ АБ ИИС начинается с выбора многофакторного уравнения, которое описывало бы массив значений mSyk j) и ±yk j) полученный на стадии статистического моделирования. Вид регрессионного уравнения определяется исходя из поставленной задачи оценки состояния МХ проектируемого блока для различных значений внешних влияющих факторов. То есть, в данном случае вид регрессии будет определяться пятью независимыми переменными: временем t, температурой Т, влажностью F, давлением Р и значением радиационного воздействия Е. Для оценки МН АБ ИИС используются линейные и нелинейные регрессионные модели. Для определения параметров ММ временного дрейфа МХ АБ ИИС необходимо формализовать выбранную зависимость S(t,T,F,P,E) и построить регрессионные уравнения вида y = f(xf), i = \,...,n, п - число элементов в АБ.
Как отмечалось в первой главе, линейные зависимости не способны адекватно оценить параметры МН на этапе эксплуатации АБ ИИС. Для таких целей оптимально использовать нелинейные модели. Оценку параметров таких моделей, как правило, осуществляют методом наименьших квадратов. Для линеаризации ММ используются методы преобразования переменных [111]. В случаях невозможности линеаризации ММ используют численные методы решения на условный экстремум [112,113].
Согласно теории планирования эксперимента [83,114-117], а также результатам теоретических исследований, приведенных в первой главе, полиномиальная ММ второго порядка является достаточной для адекватного описания результатов статистического моделирования с одной независимой переменной. В данном исследовании имеют место пять независимых переменных [t,T,F,P,E], следовательно, исходная модель определяется выражением в виде поверхности отклика второго порядка [118,119]: к к к у = b + bi%i + bf jXfXj + bi fXf +є, (2.28) i=\ і, ;=1 i=\ i j где b0 - свободный член регрессионного уравнения; bt - линейные эффекты, i = \,...,n; bu - квадратичные эффекты; btj - эффекты парного взаимодействия; - случайная переменная, или шум с нулевым математическим ожиданием. Так как ММ содержит пять независимых переменных {t,T, F, Р, Е], то к = 5. ММ временного дрейфа МХ будет определяться выражением (2.28). Подстановкой значений факторов ОС {t,T,F,P,E} = const, регрессионная ММ (2.28) преобразуется в полином второго порядка вида (1.10). Такая модель позволит получить множество зависимостей, определяющих значения МХ для будущих моментов времени эксплуатации исследуемого блока ИИС. Согласно поставленной задачи математического моделирования временного дрейфа МХ АБ, с учетом внешних влияющих факторов ОС, ММ (2.28) запишется в следующем виде:
Оценку параметров линейной ММ (2.30) целесообразно проводить методом наименьших квадратов, предусматривающим вычисление частных производных первого порядка по каждому параметру с последующим приравниванием их к нулю. Выражение (2.30) интерпретируется как зависимость, состоящая из (п + 1) аргументов:
Данная система уравнений преобразовывается в систему линейных нормальных уравнений, решив которую можно получить искомые параметры линейного регрессионного уравнения (2.30): решается использованием матричной формы записи, что существенно упрощает расчет коэффициентов регрессии. Система уравнений (2.31) запишется в виде: S = AX+E, (2.32) где S = (Si[t,T,F,P,E),S2[t,T,F,P,E),...,S [t,T,F,P,E)) - вектор реализаций значений МХ проектируемого АБ, N - число реализаций статистического эксперимента; A = (an,ah...,a20)T - вектор коэффициентов регрессии; E = (h2,...,Nf - вектор неучтенных факторов или возмущений; X = Х21 Х22 " Х2 20 - матрица значений объясняющих переменных 1 %N\ XN2 XN,20 (матрица плана статистического эксперимента) размерности N х 20. Таким образом, чтобы оценить коэффициенты регрессии aj, j = 0,1,...,20, окончательная матричная форма системы уравнений (2.31) примет вид: XTXA=XTS, (2.33) Из (2.33) следует: A = (XTX) lXTS, (2.34) где A=(aQ,ah...,a20)T - вектор значений коэффициентов регрессии. Так как ММ (2.29) представлена в виде полиномиальной зависимости, то присутствует функциональная зависимость между столбцами матрицы плана статистического эксперимента X и может возникать корреляции типа л хг-,хг- ], г(хрХгх; ] и rixf ,XfXj , где Xf, X; - независимые переменные в соответствии с выражением (2.28). При этом наблюдается явление мультиколлинеарности, то есть взаимной зависимости переменных модели (2.33). Однако, согласно теории планирования эксперимента [83], при построении ММ вида (2.33) важна взаимная независимость всех исследуемых факторов [114,115]. Если данное условие не выполняется, то планирование эксперимента невозможно. Это ограничение не подразумевает полное отсутствие каких-либо связей между исследуемыми факторами. Просто необходимо, чтобы эти связи не были линейными [115-117]. В противном случае, определить значения коэффициентов полинома (2.29) невозможно.
Структура информационно-измерительной системы, реализующая алгоритм повышения метрологической надежности входящих в ее состав аналоговых блоков на этапе эксплуатации
В процессе эксплуатации информационно-измерительных систем также могут возникать задачи повышения их метрологической надежности, которые, очевидно, необходимо решать увеличением показателей МН АБ, входящих в ИК ИИС. Задача повышения показателей МН, а прежде всего метрологического ресурса, возникает, как правило, при метрологических поверках, время проведения которых определяется с учетом временного дрейфа метрологической характеристики, в соответствии с разработанной многофакторной математической моделью (2.27).
В данном разделе предлагается алгоритм повышения основного показателя метрологической надежности – метрологического ресурса на этапе эксплуатации ИИС. Реализация разработанного алгоритма предполагает решение ряда задач, основной из которых является коррекция выходного сигнала исследуемого аналогового блока ИИС [126].
Алгоритм предполагает введение в структуру ИИС подсистемы метрологического контроля временного дрейфа МХ с учетом совместного влияния исследуемых внешних факторов ОС, а именно температуры, влажности, давления и радиационного воздействия. Реализация подсистемы метрологичесого контроля предполагает использование в структуре ИИС микропроцессорного устройства для записи и обработки полученных данных в процессе эксплуатации информационно-измерительной системы. Такая организация структуры ИИС позволит осуществлять контроль процесса изменеия во времени ее метрологической характеристики с учетом совместного воздействия обозначенных влияющих факторов и рационально планировать сроки проведения очередных поверок и профилактического обслуживания информационно-измерительной системы [46, 47,127].
Основными этапами разработанного алгоритма является вычисление погрешности измерения, формирование соответствующего поправочного значения и вычитание данного значения поправки из величины выходного сигнала измерительного канала информационно-измерительной системы.
Для вычисления величины основной относительной погрешности исследуемого АБ используются образцовые сигналы xok (t) [47,126-129].
Структурная схема реализации подсистемы формирования образцовых сигналов приведена на рисунке 3.1.
Структура подсистемы формирования образцовых сигналов Принцип функционирования подсистемы формирования и подачи на вход ИК ИИС образцовых сигналов заключается в следующем [127-129]. На коммутатор подаются образцовый xok (tk ) и измеряемый xk (tk ) сигналы в момент времени эксплуатации tk . Оба сигнала преобразуются в ИК ИИС. В таком режиме на выходе ИК формируются измеренные образцовый yok (tk ) и исследуемый yk (tk ) сигналы.
Вычисляется основная относительная погрешность образцового сигнала () ok tk : yok (tk ) -xok (tk ) ok (tk ) = , (3.1) xok (tk ) где k = 0,1,...,K ; K – количество временных сечений области контроля, в которых производятся указанные выше измерительные процедуры. Вычисленное значение ok (tk ) используется для реализации процедуры коррекции сформированного на выходе ИК ИИС сигнала yk (tk ) по нижеприведенному алгоритму. В связи с тем, что основная относительная погрешность одинакова для образцового xok (tk ) и для измеряемого xk (tk ) сигналов, то, вычислив значения ok (tk ) по образцовому сигналу xok (tk ) в соответствии с (3.1), возможно использовать данное значение применительно к измеряемому сигналу xk (tk ) . То есть принимается, что k (tk ) = ok (tk ) . По данному значению вычисляется действительное значение измеряемого сигнала ykд (tk ) : () () yk tk -ykд tk k (tk ) = , (3.2) ykд (tk ) где yk (tk ) – значение исследуемого сигнала; k (tk ) – основная относительная погрешность исследуемого сигнала. Из (3.2) получают: () Уд( к) = - (3.3) yk tk k (tk ) +1 Далее по вычисленному, в соответствии с (3.3), действительному значению измеряемого сигнала ykд (tk ) рассчитывается основная абсолютная погрешность данного сигнала Dk (tk ). Dk (tk ) = ykд (tk ) - yk (tk ). (3.4)
Рассчитанное значение Dk (tk ), соответствующее времени эксплуатации tk фиксируется в постоянном запоминающем устройстве (ПЗУ) ИИС. Следующим этапом является формирование поправочной величины zk ( yk ). Величина поправки соответствует значению абсолютной погрешности АБ ИИС с обратным знаком [130, 131]: zk ( yk ) = -Dk (tk ) .
Далее осуществляется коррекция погрешности измерения путем вычитания величины поправки zk ( yk ) из значения измеряемого сигнала yk (tk ) , в результате чего на выходе измерительного канала формируется скорректированное значение данного сигнала ykc (tk ): (3.5) коррекции ykc (tk ) = yk (tk ) -zk ( yk ). Обобщенная структурная разработанной подсистемы измеренного сигнала представлена на рисунке 3.2.
Реализация разработанного алгоритма повышения метрологического ресурса аналоговых блоков информационно-измерительных систем на этапе проектирования
Следующим шагом является проведение процедуры статистического моделирования изменения во времени нормируемой МХ исследуемого ПНЧ с учетом влияния внешних факторов ОС в различных временных сечениях. По изменению величины основной относительной погрешности можно делать заключения о метрологической исправности или неисправности преобразователя. Изменение погрешности преобразователя определяется условиями эксплуатации и временным дрейфом параметров ЭБ, входящих в ММ (4.13). Процедура статистического моделирования изменения нормируемой МХ ПНЧ проведена с использованием разработанного программного обеспечения [135,136], приведенного в Приложении А. Результаты статистического моделирования при различных условиях эксплуатации представлены в Приложении Б.
По результатам проведенного статистического моделирования при различных значениях внешних факторов ОС в различных временных сечениях была произведена оценка влияния условий эксплуатации на интенсивность изменения во времени основной относительной погрешности исследуемого преобразователя напряжение-частота.
Для проведения анализа дрейфа МХ ПНЧ использованы пять независимых переменных [t,T,F,P,E], по значениям которых произведен прогноз состояния нормируемой МХ преобразователя. Для проведения такого прогноза была выбрана регрессионнач модель. Так как закон временного дрейфа МХ имеет однозначно нелинейный характер для переменных t,T,F,P,E, то для проведения такого прогноза была выбрана нелинейная регрессионная модель второго порядка: Далее осуществляется построение системы нормальных уравнений вида (2.31). Решение данной системы позволит получить оценку параметров регрессионной ММ временного дрейфа погрешности ПНЧ. С применением метода наименьших квадратов и полученного выражения вида (2.34) строится матрица: C = lzTz\ ZTY. (4.16) Выражение (4.16) представляет собой матричную форму записи системы нормальных уравнений вида (2.31) и является вектором некоррелированных оценок коэффициентов ММ временного дрейфа МХ. Так как коэффициенты cj, j = 0,...,20 не имеют четкой содержательной интерпретации, то для адекватной оценки коэффициентов CLJ регрессионной модели используется следующее выражение: 104 aj = Cjlqj , j = 0,...,20. (4.17)
Вычислив значения коэффициентов dj матрицы (4.16) и подставив их в выражение (4.17) получают коэффициенты %...,я20 многофакторного регрессионного уравнения (4.14). Данное уравнение и будет являться многофакторной регрессионной ММ временного дрейфа основной относительной погрешности ПНЧ.
После вычисления коэффициентов регрессионного выражения (4.14) рассчитываются доверительные интервалы данных коэффициентов. Для этого вычисляется дисперсия остатков регрессионного уравнения: N (Y - ХА) ? == = 0,0263, (4.18) где A = (aQ,ai,...,a2o) - вектор рассчитанных коэффициентов регрессии. Далее по выражению (2.53) вычисляются дисперсии коэффициентов регрессии a.j, на основе которых строятся доверительные интервалы, исходя из условия (2.54). Результаты вычислений сведены в таблицу 4.2.
Следующим этапом является проверка на значимость входящих в ММ (4.14) факторов. В случае выявления незначимых факторов, они исключаются из модели. Проверка на значимость осуществляется на основе -критерия Стюьдента, в соответствии с выражениями (2.55) и (2.56). Проверяется нулевая гипотеза на предмет отсутствия связи между факторными и результативными признаками (Яо:г = 0). Проверка HQ проводится сравнением рассчитанной по выражению (2.55) t -статистики tp с табличным значением коэффициента Стьюдента tT. Значение tT выбирается исходя из уровня значимости (=0,05) и числа степеней свободы к (к = п, так как л 100). Для рассматриваемого случая tT = 1,96. Рассчитанные значения t -критерия tD сведены в таблице 4.3.