Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ задачи составления расписания работы измерительной системы 9
1.1 Погрешность датирования результатов параллельно-последовательных косвенных измерений 9
1.2 Труднорешаемые задачи. Дискретные оптимизационные задачи 10
1.3 Анализ измерительных, вычислительных и интерфейсных ресурсов 14
1.4 Исходные данные, необходимые для решения задачи составления расписания ИИС 15
1.5 Принципы построения алгоритмов решения задачи составления расписания работы ИИС 21
1.6 Классификация измерительных и вычислительных ресурсов информационно-измерительных систем 26
1.7 Обоснование необходимости разработки полиномиальных алгоритмов 32
1.8 Необходимость составления расписаний 34
Глава 2 Разработка критериев эффективности 39
2.1 Формулирование задачи. 39
2.2 Выбор и обоснование критериев эффективности для задачи составления расписаний 40
2.3 Критерий, позволяющий вычислить максимальный штраф, связанный с запаздыванием начала измерения сигнала 46
2.4 Причины возникновения погрешности косвенных измерений в многоканальных ИИС 53
2.5 Составление расписания чтения результатов измерения . 57
2.6 Критерий эффективности для минимизации «дрожания частот опроса» 59
2.7 Необходимая пропускная способность шины данных ИИС, предназначенной для регистрации быстропротекающих процессов
Глава 3 Разработка алгоритмов составления расписания работы измерительной системы 67
3.1 Ограничения, накладываемые на постановку задачи. Обоснование независимости пространства поиска 67
3.2 Способы снижения функции штрафов при наличии в задании сигналов с жесткой привязкой ко времени 0 75
3.3 Разработка алгоритмов составления оптимальных расписаний 80
Глава 4 Проведение экспериментальных исследований 92
4.1 Проверка работоспособности программно-алгоритмического обеспечения 92
4.2 Измерение сигналов, характерных для аварийных ситуаций работы энергетического оборудования компрессорной установки 98
Заключение 110
Список литературы 112
- Анализ измерительных, вычислительных и интерфейсных ресурсов
- Обоснование необходимости разработки полиномиальных алгоритмов
- Составление расписания чтения результатов измерения
- Способы снижения функции штрафов при наличии в задании сигналов с жесткой привязкой ко времени 0
Введение к работе
Актуальность.
В промышленности и научных исследованиях существуют
быстропротекающие процессы (баллистический процесс: взаимодействие при
выстреле частей стрелкового оружия, ускорения снаряда, распределение
пороховых газов; встреча пули с преградой, процесс кавитации;процесс
детонациивзрывчатого вещества; взрыв тонких проволок и фольг (в том числе
измерение уплотнения в газах и жидкостях), измерение коротких импульсов
времени; измерение аэробаллистических и др. скоростей), а также в
измерительных системах промышленной автоматики, для изучения и мониторинга которых необходимо проводить совместные измерения с датированием. Несмотря на значительный прогресс современной элементной базы требования к погрешности датирования вызывают необходимость составления расписаний работы измерительных и вычислительных модулей. Задача составления расписания в постановке М. Гэри и Д. Джонсона является NP-полной в сильном смысле, т.е. решаема с помощью алгоритма полного перебора, которая даже при размерности задачи порядка 100 из-за экспоненциальной вычислительной сложности будет решаться от нескольких дней до десятков лет. В настоящей работе рассматриваются условия, при которых составление расписаний становится необходимым, разрабатываются критерии эффективности, определяются требования к пространству поиска, имеющих полиномиальную вычислительную сложность, разрабатываются алгоритмы составления расписания, определяются условия, при которых алгоритм находит оптимальное решение, оценивается погрешность отклонения от оптимального решения.
Целью данной работы является исследование и разработка
алгоритмического обеспечения, применимого для решения задачи составления
расписания работы информационно-измерительной системы (ИИС),
минимизирующего погрешность датирования отсчетов.
В соответствии с поставленной целью сформулированы и решены следующие задачи:
-
Исследование методов решения дискретных оптимизационных задач и задач теории расписаний;
-
Формулирование задачи и выбор критерия эффективности при составлении расписания измерительного эксперимента;
-
Разработка алгоритма составления расписания работы измерительной системы;
-
Оценка вычислительной сложности алгоритма;
-
Практическая реализация разработанного алгоритма;
-
Сравнение решений, полученных с помощью разработанного алгоритма с решениями, полученными посредством переборного алгоритма по выбранному критерию эффективности.
-
Оценка точности решения, формируемого разработанным алгоритмом. Объект исследований. Информационно-измерительные и управляющие
системы (ИИУС), работающие в реальном времени, и их алгоритмическое обеспечение.
Предмет исследований. Возможность использования существующих многоканальных ИИСдля проведения исследований быстропротекающих технологических процессов с заданной погрешностью датирования.
Методы исследования. В диссертационной работе использован математический аппараткомбинаторики, дискретной математики, теории оптимизации, теории расписаний, теории вычислительной сложности.
Достоверность и обоснованность научных положений подтверждается
результатами математического моделирования и экспериментальных
исследований.
Научная новизна: В процессе проведения работы получены новые научные результаты:
-
Впервые разработаны критерии эффективности в виде функций штрафов, позволяющие решить задачу минимизации погрешности датирования.
-
Разработаны алгоритмы составления расписания работы измерительной системы, минимизирующие погрешность датирования.
-
Разработана методика подготовки задания на испытания сложных технических объектов при выполнении измерений с датированием параметров быстропротекающих технологических процессов, позволяющая использовать алгоритмы неполного перебора. Практическая значимость: Применение результатов работы позволяет
сократить погрешность датирования при измерении высокочастотных сигналов
из задания на измерительный эксперимент до 50%. Результаты работы были
использованы при выполнении проекта «Разработка принципов построения и
создание интеллектуальной системы обеспечения безопасности и
энергетической эффективности автомобильных газонаполнительных
компрессорных станций» при поддержке Минобрнауки России в рамках ФЦП
«Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-
технологического комплекса России на 2014-2020 годы» (уникальный
идентификатор прикладных научных исследований (проекта)
RFMEFI57414X0023), а также внедрены в «ООО «НПК Ленпромавтоматика».
Положения, выносимые на защиту
-
Критерии эффективности на основе функции штрафов позволяют оценивать отклонения решений, получаемых алгоритмом неполного перебора, от оптимального;
-
Алгоритмы составления расписания работы измерительной системы минимизируют погрешность датирования и дрожание частот опроса;
-
Разработанная методика подготовки испытаний сложных технических объектов позволяет при выполнении синхронных измерений параметров быстропротекающих технологических процессов получить минимальную погрешность датирования отсчетов;
-
Способ подготовки заданий на измерительный эксперимент позволяет применить алгоритмы, находящие оптимальные решения или близкие к оптимальным решения за полиномиальное время.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы
докладывались и обсуждались на конференциях различного уровня:
Международнойнаучно-технической конференции «Проблемы автоматизации и
управления в технических системах» (Пенза, 2011 г), Международном
конгрессе «Цели развития тысячелетия» инновационные принципы
устойчивого развития арктических регионов» научно-практической
конференции «Наукоёмкие и инновационные технологии в решении проблем
прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций и их последствий»
(Санкт-Петербург, 2010 и 2011 г), Международный конгресс «Цели развития
тысячелетия и инновационные принципы устойчивого развития арктических
регионов России», научно-практическая конференция «Транспортно-
коммуникационная система Арктики в геополитическом взаимодействии и управлении регионами в условиях чрезвычайных ситуаций» (Санкт-Петербург, 2009 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, из них 4статьи в рецензируемых изданиях, рекомендуемых ВАК РФ, 6 публикаций в сборниках трудов конференций.
Структура и объем работы.Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 63 наименований. Основная часть работы изложена на 118 страницах машинописного текста, содержит 33 рисунка, 19 таблиц.
Анализ измерительных, вычислительных и интерфейсных ресурсов
Существует простой подход для сравнения эффективности алгоритмов решения задачи – это различие между полиномиальными и экспоненциальными алгоритмами. Полиномиальным алгоритмом называется алгоритм полиномиальной временной сложности O(p(n)), где p(n) – некоторая полиномиальная функция, n – входная длина [1,7-16]. Экспоненциальные алгоритмы зачастую представляют собой полный перебор всех вариантов решения и определение оптимального из них на основе выбранного критерия. Различия в скоростях роста типичных полиномиальных задач и влияние увеличения быстродействия ЭВМ на время работы алгоритмов продемонстрированы в книге М. Гэри и Д. Джонсона. Труднорешаемыми задачами – называются задачи, для которых не существует полиномиального алгоритма решения. Из определения следует, что понятие труднорешаемые задачи является независимым от схемы кодирования и модели ЭВМ, применяемых при определении временной сложности. Однако на применяемую схему кодирования накладывают ограничения: 1. код любой индивидуальной задачи должен не содержать избыточной информации; 2. числа, входящие в условие задачи не должны иметь основание 1.
Существует два вида труднорешаемости. Первая ситуация состоит в том, что для отыскания решения необходимо затратить экспоненциальное время. Вторая ситуация: искомое решение не может быть представлено в виде выражения, длина которого ограничена сверху полиномом от длины входных данных [1,7-16]. Большое число измерительных каналов, необходимость осуществлять измерения с датированием, обеспечивать связь с оператором и системой приводят к формированию мультимикроконтроллерных систем. Как для случая, когда изменение конфигурации системы возможно, так и когда это невозможно (встроенная в прибор или объект система) необходимо решать задачу, по сути, являющуюся оптимизационной задачей на дискретном пространстве параметров при наличии или отсутствии независимости множества возможных решений. Решение подобных задач при помощи неэффективных переборных алгоритмов может занять десятки и сотни лет, поэтому необходимо разработать экономные эффективные квазиоптимальные алгоритмы. Эффективными – называют такие алгоритмы, у которых трудоемкость Т и объем памяти М являются степенными функциями от размерности задачи, т.е. от длины двоичной записи всех ее исходных данных. При существующем многообразии дискретных задач отмечают общую для всех особенность: переборные неэффективные алгоритмы строятся легко, в то время как для большинства подобных задач в настоящий момент неизвестны точные эффективные методы решения. Возникающие здесь вычислительные трудности носят принципиальный характер, а не являются следствием недостаточно высокого уровня мастерства программистов. Известно, что многие дискретные задачи, называемые универсальными или полиномиально-полными проблемами, эквивалентны с точки зрения вычислительной сложности. Существует два альтернативных варианта: либо все полиномиально-полные проблемы неразрешимы за полиномиальное время, либо если хотя бы одна из них разрешима за полиномиальное время, то любая универсальная задача может быть решена за полиномиальное время. В настоящий момент популярна гипотеза о том, что верен первый вариант альтернативы. Поэтому разработка квазиоптимальтых алгоритмов для полиномиально-полных задач является актуальной проблемой. Квазиоптимальными называются эффективные приближенные алгоритмы, в которых трудоемкость вычислений уменьшается за счет снижения требований к точностным характеристикам решения. Разработки таких алгоритмов ведутся в направлениях:
1. поиск алгоритмов малой трудоемкости, дающий решение, близкое в том или ином смысле к оптимальному, при любых исходных данных задачи. Эти алгоритмы применяются в случае, когда при заданных с некоторой погрешностью данных достаточно найти решение, близкое к оптимальному;
2. поиск алгоритмов малой трудоемкости, дающий оптимальное или квазиоптимальное решение для большинства задач из широких и представительных классов. При помощи приближенных алгоритмов решаются задачи, обладающие следующими свойствами: каждая задача является массовой проблемой; число всех возможных вариантов решения для заданной индивидуальной задачи всегда конечно, т.е. теоретически решение такой задачи может быть получено с помощью полного перебора. Задача распределения ресурсов компактной измерительно-вычислительной системы обладает приведенными выше свойствами, причем в большинстве случаев достаточно найти решение, близкое к оптимальному, поэтому в данной работе предполагается разработать алгоритм, относящийся ко второй группе квазиоптимальных алгоритмов, описанных выше.
Различают две группы дискретных задач: экстремальные и задачи распознавания свойств. Задача распределения ресурсов относится к первой группе. В экстремальных задачах задана область Х изменения дискретной переменной х и функция f(x) в области X. Требуется найти значение xЄX, при котором f(x) достигает экстремума. Основными в теории вычислительной сложности являются понятия классов P и NP. Класс P – это проблемы, распознаваемые детерминированной машиной Тьюринга за полиномиальное число шагов. Класс NP – это проблемы, распознаваемые недетерминированной машиной Тьюринга за полиномиальное число шагов. Таким образом, задачи распознавания, входящие в класс Р, разрешимы за полиномиальное время, а дискретные задачи распознавания, входящие в класс NP, определены на множестве конечно-булевых векторов.
Существуют эталонные задачи распознавания свойств (универсальные задачи, или NP-полные, или полиномиально-полные). Любая задача будет решаться за полиномиальное время, если удастся найти полиномиальный алгоритм хотя бы для одной из них. Таки образом, если полный перебор не элиминируем, то его уже нельзя избежать при решении любой NP-полной задачи. Задача составления расписания является одной из классических универсальных задач.
Обоснование необходимости разработки полиномиальных алгоритмов
Сигнал с (г= 0) не имеет привязки ко времени, процедура измерения такого сигнала может быть проведена в любой момент за время периода опроса 7}. Обозначим Nи - количество тактов синхронизации измерительного эксперимента; TV, - количество измерений j сигнала; Л - количество занятых у / модуля тактов при измерении j сигнала. Чтобы существовало решение задачи составления расписания должно выполняться следующее неравенство: наибольшее значение из {Щ} - Nymax, такое что: Nij max Nи, Щ = Nj tdij, где tdy - количество тактов синхронизации, требующихся для измерения у сигнала / модулем.
Первым этапом определения разрешимости задачи в данном случае является разделение сигналов на подмножества {SO} с (г=0) и /57/ с (г 0). Затем подмножества сортируются по убыванию частоты. Выполняется проверка, описанная в пункте 2 для /57/. СИ Структурная схема измерительной системы. Схема устройства, для которого прослеживается зависимость погрешности датирования от числа запусков ИК на одном такте синхронизации системы. Здесь AI - аналоговый вход, К - коммутатор, АЦП - аналого-цифровой преобразователь, ВУ - вычислительное устройство, ПЗУ - постоянное запоминающее устройство, ОЗУ -оперативная память, СИ - системный интерфейс, ВИ - внешний интерфейс с подсистемой верхнего уровня или оператором [37].
Рассмотрим возможный вариант построения критерия эффективности. Так как процедура запуска выполняется за некоторое время t, определяемое быстродействием процессора системы, результат измерения сигналов, запуск которых выполнен позже, будет получен с погрешностью датирования. Для минимизации погрешности датирования (дрожания частоты опроса), следует избегать ситуаций, при которых на одном такте синхронизации ИИС выполняется запуск двух и более измерительных каналов. Для случая (г = 0), когда сигнал не имеет жесткой привязки ко времени, и должен быть измерен с заданной частотой, целесообразно организовать временной сдвиг начала измерения данного сигнала с тем, чтобы минимизировать запуск ИК на / такте синхронизации системы, т.е. критерием оптимальности является минимизация одновременно запускаемых измерительных каналов. Данный критерий можно выразить как: В следующем выражении запись критерия выполнена так, чтобы исключить чрезмерную загруженность такта: Za\{Sr=}a\2 min Действительно, при назначении трех сигналов на один такт синхронизации критерий эффективности будет равен 9, в то время как при назначении двух пар сигналов на два канала критерий будет равен 8. Однако, хотя операция возведения в квадрат для современных машин не является протяженным во времени процессом, при многократном ее выполнении общее время расчетов значительно увеличивается, поэтому оправдано использовать линейное выражение, включающее в себя функцию штрафов, ограничивающую излишнюю загруженность такта: L - min , где L - численное значение критерия эффективности с нулевым начальным значением; q, h - обозначение индексов. [38] Рисунок 2.3 – Зависимость критерия эффективности от числа множеств сигналов с равными привязками ко времени и от их мощности Рисунок 2.4 – Значения критерия эффективности для разных вариантов назначения 10 сигналов на такты синхронизации Таблица 2.1 – Варианты назначения сигналов на измерительные каналы и значения критерия эффективности (рисунок 2.4) № описание варианта назначения сигналов на каналы L 1 все сигналы назначены на разные каналы 0 2 пара сигналов назначена на один такт 2 3 две пары сигналов назначены на два такта 4 4 тройка сигналов назначена на один такт 6 5 три пары сигналов назначены на три такта 6 6 тройка сигналов назначена на один такт и пара 8 на другой 7 две тройки сигналов назначены на два такта две пары на два такта 16 8 две тройки сигналов назначены на два такта и пара на один такт 14 9 пять пар сигналов назначены на два такта 10 10 четыре пары назначены на четыре такта 8
При составлении расписания важно выделить приоритетность сигналов и распределять их по входам ИС и тактам синхронизации с учетом этих приоритетов. Минимальной погрешность датирования оказывается у результата, который был получен при запуске измерительного канала сразу после начала такта синхронизации и определяется тактовой частотой процессора и процедурой доступа к регистрам управления ИК. С точки зрения измерительного эксперимента наиболее важным параметром (из рассматриваемых) является признак привязки к такту синхронизации т О. Поэтому сигналы S3, 4 должны быть рассмотрены в первую очередь.
Для сигналов, не имеющих привязки к такту синхронизации (г = 0) частота измерений имеет важное значение, так как сигнал с большей интенсивностью (/ 1/Ти) имеет меньше степеней свободы при своем распределении, чем сигнал с малой интенсивностью. Например, сигнал, который должен быть измерен один раз (/=1/Ти, отметим что, как правило, Tи определяется максимальным временем между измерениями такого типа сигналов), может быть измерен в любой момент времени в течении Tи, сигнал, измеряемый восемь раз с интервалом А/=Ти/8 (рассматриваются только синхронные измерения) должен быть измерен в интервале времени Ти/8. Поэтому сигнал с большой интенсивностью должен рассматриваться раньше, а затем - сигналы с меньшей интенсивностью по мере убывания.
С целью числовой оценки рассмотренных характеристик сигналов введем показатель жесткости привязки сигнала ко времени (жесткости требований, предъявляемых к измерению величины сигнала). Р)=ту2+Т 2"п, (2.4) где Tи - время измерительного эксперимента, за которое все перечисленные в задании сигналы измеряются хотя бы один раз; п - количество разрядов, необходимое для представления числа возможных измерений за Tи; 2, -весовые коэффициенты, приводящие значение параметра у (может быть равным 0 или 1) к старшему разряду двоичного кода показателя важности сигнала (ПВС). С точки зрения теории расписаний, для того, чтобы задача была разрешимой, частоты измерения сигналов fj должны быть кратны степени 2. Тогда количество тактов синхронизации Ии будет равно 2й, а длительность такта синхронизации - Аі=Ти/тах
На рисунке 2.6 цифрами обозначены номера разрядов двоичного числа в диапазоне от 0 до 1, старший разряд - нулевой, младший -15. у - параметр синхронизации, Tи - период эксперимента (длительность кадра), fj - частота измерения сигнала. Цель составления расписания – минимизировать погрешность датирования при каждом измерении в течение Ти.
Сигнал с 0 должен измеряться на фиксированных тактах, номера которых однозначно определяются и fj, и если условие i j выполнено, погрешность датирования в обоих случаях минимальна, т.е. определяется временем обращения к таблице расписания и группой команд по запуску модуля на измерение. Если же i = j, то сигнал, запущенный на измерение позже, будет иметь погрешность датирования большую, пропорционально количеству модулей, запускаемых на текущем такте синхронизации измерительной части системы. Поскольку взаиморасположение моментов запуска сигналов с 0 определено заданием на эксперимент и не может быть нарушено, оптимизировать расписание в данной части нет смысла.
Рассмотрим случай, когда в задании на измерительный эксперимент имеются только сигналы с = 0. Порядок назначения сигналов Sj на каналы Ki определяется частотой опроса Sj (количеством измерений Sj за Ти). Минимизировать погрешность датирования, возможно только уменьшая количество измерительных каналов, запускаемых на каждом такте синхронизации измерительной части системы. Это можно сделать следующим способом: поскольку к сигналу, не имеющему жесткой привязки ко времени, предъявляются требования быть измеренным за Ти заданное количество раз с постоянным (в пределах такта синхронизации) периодом, возможно увеличение фазового сдвига начального измерения не более, чем на n тактов, n = Тиfj. Последующие измерения также будут сдвинуты на то же количество тактов.
Для оценки степени достижения цели оптимизации введем критерий эффективности в виде функции штрафов за каждый «несвоевременный» запуск измерительного канала, т.е. такой, который произошел на текущем такте синхронизации с задержкой большей, чем время запуска одного измерительного канала.
Составление расписания чтения результатов измерения
В данном выражении вторая степень при значениях частот получилась из-за того, что учитывается количество измерений за Ти и снижение штрафа за задержку запуска низкочастотных сигналов.
Таким образом, предложен метод решения задачи составления расписания работы измерительных модулей многоканальной ИИС, доказано, что при этом алгоритмом направленного поиска [56-59] находится оптимальное или квазиоптимальное решение и рассчитано отклонение этого решения от оптимального.
Если в задании на эксперимент отсутствуют сигналы с т Ф 0, то на каждом шаге выполнения алгоритма назначаемый на / модуль сигнал впоследствии будет измеряться с постоянным фазовым сдвигом. При наличии в задании сигналов с 0, они распределяются по входам измерительной системы в первую очередь. Вследствие этого при последующем назначении сигналов с = 0, возникает явление, называемое «дрожание частот опроса» [19]. До настоящего момента при разработке критерия эффективности, алгоритма решения задачи и оценке погрешности решения рассматривалась структура, представленная на рисунке 2.5. В данной структуре все модули запускаются программно. Возможны следующие структурные решения.
Модуль с аппаратным тактированием теоретически может быть запущен в течение Ти один раз, и потребуется только обеспечить считывание результатов в конце тактов синхронизации, однако возникает другой источник погрешности – неравенство длительности тактов синхронизации, формируемых ИИС и формируемых внутри ИМ его счетчиком-делителем. Большинство современных ИМ, относятся ко второму типу. Такой ИМ программируется на все время Ти и осуществляет циклический запуск измерений по всем каналам. В ряде случаев возможен выбор частоты синхронизации для группы каналов. При использовании аппаратного запуска измерений есть возможность ограничить погрешность датирования системы (значение функции штрафов) одним запуском (первый в серии измерений за Ти). Погрешность датирования при измерениях сигналов модулем с аппаратным тактированием с не фиксированным временем процедуры запуска, обусловлена не быстродействием интерфейсной части системы, а расхождением частот синхронизации главного вычислителя системы и частоты синхронизации ИМ. Пусть fи – частота тактирования измерительной подсистемы, определенная на основании требований задания на измерительный эксперимент S. Есть частоты головного вычислителя системы fz и измерительного модуля fmm. Погрешность датирования при измерении модулем с аппаратным тактированием будет определяться соотношениями fz/fи и fmm/fи и расхождением fz и fmm. Разность соотношений fz/fи и fmm/fи определяет точность формирования fи и, по сути является погрешностью дискретности. Кроме того, любое расхождение fz и fmm при их номинальном равенстве придает погрешности датирования мультипликативный характер, т. е. она будет нарастать к концу Ти.
Структура измерительного модуля с автономным аппаратным тактированием где AI – аналоговый вход, АК – аналоговый коммутатор, У – усилитель, УВХ – устройство выборки и хранения, АЦП – аналого-цифровой преобразователь, БП – буферная память типа FIFO, ШФ – шинный формирователь, СИ – системный интерфейс, РКС – регистр команд и состояний, СТ2 – двоичный счетчик, СД – счетчик-делитель.
Схема аппаратного тактирования, включающая генератор, счетчик-делитель, и двоичный счетчик позволяет осуществлять запуск всех аналоговых каналов с одинаковой частотой. В целях уменьшения погрешности датирования использование данной структуры возможно, поскольку выдвинуто требование кратности частот, и все сигналы могут быть измерены с частотой наиболее высокочастотного, однако при этом возникают следующие проблемы: - возрастает нагрузка на интерфейс; - тратится время процессора на пересылку данных; - возрастает потребление. В зависимости от требований к быстродействию (и возможностей АЦП) возможны две реализации ИМ с программируемыми частотами коммутации. Структура измерительного модуля ИМ с программируемыми частотами коммутации представлена на рисунке 3.5,
Структура измерительного модуля ИМ с программируемыми частотами коммутации где AI – аналоговый вход, АК – аналоговый коммутатор, У – усилитель, УВХ – устройство выборки и хранения, АЦП – аналого-цифровой преобразователь, БП – буферная память, ШФ – шинный формирователь, СИ – системный интерфейс, ВСИ – внутренний системный интерфейс, ШД – шина данных, ША – шина адреса, ОЗУ – оперативное запоминающее устройство, МК – микроконтроллер, РД – регистр данных, РКС – регистр команд и состояний, СД – счетчик-делитель [60]. 1) Классическая структура микропроцессорного измерительного модуля, в котором обмен данными между процессором, оперативной памятью, регистром команд и состояний осуществляется по системному интерфейсу. 2) Быстродействующая структура с двухпортовым ОЗУ, в которое загружается таблица расписания процессором, получившим его, в свою очередь, от центрального вычислителя системы, вторая шина данных ОЗУ соединена со входами номера канала аналогового коммутатора. Перебор адресов осуществляется с помощью генератора и счетчика. В случае передачи управления измерениями модулю, имеющему структуру (рисунок 3.5), погрешность датирования будет складываться из суммы погрешности квантования (неточности реализации) t (такта синхронизации) и мультипликативной составляющей, нарастающей для каждого очередного запуска. [57] t = fи/fmm + [1/fmm (tbj + l tdj)]. (3.3)
Следовательно, значение критерия эффективности для ИИС, имеющей в своем составе модули с автономной синхронизацией должно вычисляться по другой формуле, в которой только первый запуск учитывается в формуле (2.9), а штраф за отклонения моментов запуска измерений сигнала в модуле с автономной синхронизацией должен быть рассчитан с использованием выражения (2.9), количества сигналов, переданных для измерения данному модулю и выражения (3.3). При этом принимается, что fz fmm и fz выступает в качестве образцовой частоты.
Способы снижения функции штрафов при наличии в задании сигналов с жесткой привязкой ко времени 0
Пример №3: Испытание на безопасность в условиях воздействия на объект электромагнитных полей. Подготовка к испытанию включает в себя замену в опасных цепях критических элементов на измерительные спецсборки, далее точки измерения. Эксперимент заключается в подаче на корпус объекта тока молнии (рисунок 4.3), измерении напряжения и расчета энергии выделенной в точках измерения. Данные параметры измеряются ИС, включающей в себя ИМ 4-х канальный – 2 шт., ИМ 2-х канальный – 3 шт. и ИМ 1-о канальный – 4 шт.
В соответствии с формулами вычисляется длительность кадра синхронизации Tи = 1 / fjmin, и количество тактов синхронизации Nи= Tи fjmax. При этом частоты опроса могут быть скорректированы в сторону увеличения для того, чтобы сделать их кратными степени двойки. Итоговые значения Tи = 810-6 с., Nи= 8, fjmin = 0,125 МГц.
В России на компрессорах большой мощности обязательным является непрерывный контроль температуры газа на выходе каждой ступени сжатия, в европейских странах такого требования нет, импортная техника оснащается такими датчиками только по специальному запросу, опционально. Показания датчиков температуры газа используются фактически только для организации аварийной защиты по превышению допустимых уровней температуры, т.е. как элемент релейной автоматики.
Для решения задачи технической диагностики компрессорного оборудования необходима разработка специализированного программного обеспечения, а также расширение перечня измеряемых величин.
Определение с заданной вероятностью интервала времени (срока дальнейшей эксплуатации), на протяжении которого сохраняется работоспособное состояние, с учетом фактического режима работы оборудования целесообразно проводить на основании результатов непрерывного мониторинга [61-64].
Научно-технологические решения в области мониторинга энергопотребления компрессорного оборудования предназначены для возможно раннего обнаружения аномального поведения компрессорной установки (КУ). Это позволит сократить потребление электроэнергии, своевременно обнаружить состояние «требует вмешательства». Результаты измерения пускового и рабочего токов энергетического оборудования (электродвигателя) являются случайными величинами и если на новой КУ существует возможность получить выборку, достаточную для определения закона распределения, то на КУ, находящейся в эксплуатации длительное время, с уже начавшимися деградационными процессами, это может оказаться невозможным и при отсутствии уверенности в нормальности закона распределения набор допустимых методов статистической обработки оказывается ограниченным. Для того, чтобы установить факт изменения контролируемого параметра необходимо провести анализ значимости отклонения математического ожидания по малой выборке. Также на наличие неисправности может указывать увеличение меры разброса значений пускового и рабочего токов.
Измерение сигналов характерных для аварийных ситуаций работы энергетического оборудования КУ (динамические измерения). Для контроля энергопотребления энергоемкого оборудования осуществляется контроль не только суммарного потребления отдельных узлов технологического процесса, а также потребление энергии отдельных установок, таких как электрические двигатели. Электропривод КУ является основным потребителем электроэнергии. Для его контроля определим нормальный режим работы установки и будем регистрировать отклонение от этого режима с целью предотвращения аварийного режима, аварий оборудования, выхода его из строя. Например, номинальный режим электродвигателя привода КУ имеет характеристику, показанную на рисунке 4.4.
Значение тока электродвигателя при пуске – 1, нормальном режиме работы 2, предаварийном режиме – 3, при аварии – 4 Признаками состояния оборудования «требует вмешательства» является превышение пускового тока некоторого значения, допустимого для данного вида оборудования, увеличение времени набора оборотов, а также превышение значения рабочих токов.
При наличии в составе автомобильной газовой наполнительной компрессорной станции (АГНКС) пяти КУ, имеющих трехфазное электропитание, количество измерительных каналов энергетической диагностики – 15. Каждая КУ оснащена двумя датчиками виброскорости. В результате экспериментов установлено, что время набора оборотов КУ и, соответственно переходного процесса составляет 4 – 5 секунд, далее необходимо в течение такого же времени наблюдать рабочий ток в режиме байпассирования, что гарантирует постоянную нагрузку на электродвигатель. Общее количество технологических параметров – 68.
Кроме того, диагностическая подсистема измеряет 10 технологических параметров. Таким образом, общее количество сигналов составляет 103.
Далее приведено задание на измерительный эксперимент по получению значений диагностических параметров (таблица 4.7). Параметры в таблице: Кi_I_A – ток потребления i – компрессором по фазе А, Кi_I_B – ток потребления i – компрессором по фазе B, Кi_I_C – ток потребления i – компрессором по фазе C, VSi_1 – виброускорение, характеризующее колебания i компрессора в точке 1, Vsi_2 – виброускорение, характеризующее колебания i компрессора в точке 2 (рисунок 4.4).