Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналическии обзор способов обработки данных динамических измерений 13
1.1 Современные способы построения измерительных систем 13
1.2 Состояние исследований в области теории динамических измерений 19
1.3 Выводы 32
Глава 2. Алгоритм подстройки динамических параметров измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками на основе метода последовательного поиска 34
2.1 Динамическая модель измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности 34
2.2 Алгоритм настройки параметров измерительной системы на основе метода прямого поиска, адаптивный к оценке динамической погрешности 48
2.3 Достоверность оценки динамической погрешности измерительной системы при наличии априорной информации
о спектральных плотностях измеряемого сигнала и шума 58
2.4 Результаты моделирования измерительной системы второго порядка 65
2.5 Выводы. 75
Глава 3. Динамические модели и алгоритмы подстройки динамических параметров измерительной системы на основе градиентного метода 78
3.1 Динамическая модель самонастраивающейся измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности 79
3.2 Алгоритм самонастройки параметров измерительной системы адаптивный к минимуму динамической погрешности 88
3.3 Результаты моделирования измерительной системы второго порядка с самонастраивающимися по динамической погрешности параметрами 92
3.4 Вопросы устойчивости измерительной системы с самонастраивающимися по динамической погрешности параметрами 98
3.5 Динамическая модель измерительной системы с одним настраиваемым параметром 107
3.6 Алгоритм самонастройки параметра измерительной системы адаптивный к минимуму динамической погрешности 120
3.7 Результаты моделирования измерительной системы четвертого порядка с одним самонастраивающимся по динамической погрешности параметром 121
3.8 Выводы 126
Глава 4. Вопросы программной реализации алгоритмов и экспериментальное исследование 128
4.1 Описание процедуры обработки на ЭВМ результатов динамических измерений линейного ускорения на основе метода прямого поиска 128
4.2 Описание процедуры обработки на ЭВМ результатов динамических измерений линейного ускорения на основе градиентного метода 134
4.3 Результаты обработки экспериментальных данных динамического измерения линейного ускорения 135
4.4 Выводы 145
Заключение 147
Литература 151
Приложение 161
- Современные способы построения измерительных систем
- Динамическая модель измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности
- Динамическая модель самонастраивающейся измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности
- Описание процедуры обработки на ЭВМ результатов динамических измерений линейного ускорения на основе метода прямого поиска
Введение к работе
Измерения, выполняемые в динамическом режиме, например в наземных испытательно-измерительных комплексах, характеризуются динамической погрешностью, обусловленной инерционностью первичного измерительного преобразователя и случайными шумами, присутствующими на его выходе. Данная составляющая погрешности измерений оказывается существенно больше всех других составляющих общей погрешности. В случае сопряжения испытательных комплексов с современными вычислительными средствами и введения дополнительной математической обработки результатов испытаний можно значительно повысить точность измерений, улучшить метрологические характеристики испытательных систем и значительно расширить функциональные возможности существующих датчиков. Это повышает эффективность испытаний при создании новых образцов техники без дополнительных материальных затрат.
Динамический режим измерений характеризуется таким изменением измеряемой величины за время проведения измерительного эксперимента, которые влияют на результат измерения. Вследствие этого, в теории динамических измерений наибольшее значение имеют две проблемы: восстановление измеряемого сигнала, динамически искаженного средством измерения, и анализ динамической погрешности. Формирование теории динамических измерений как самостоятельного раздела метрологии началось в нашей стране в конце 70-х годов. Существенный вклад в развитие этой теории внесли СМ Мандельштам, Г.И. Солопченко, В.В. Леонов, В.А. Грановский, Г.И. Кавалеров, В.М. Хрумало, Г.И. Василенко, А.Н. Тихонов, А.Ф. Верлань, Ю.Е. Воскобойников и другие ученые.
До настоящего времени получили развитие методы восстановления динамически искаженного сигнала на основе регуляризации А.Н. Тихонова, приво-
дящие к необходимости использовать обратное преобразование Фурье, представленные, например, в работах Василенко Г.И. [13], Солопченко Г.Щ64], Гулинского О.В. [25], и методы восстановления на основе численного решения интегрального уравнения свертки. Наиболее полно этот метод решения рассмотрен в работах Верлань А.В., Сизикова B.C. [18]. Однако, эти методы не позволяют получить требуемую точность измерений в испытательно-измерительных системах, в частности, из-за трудности обработки длинных реализаций и проблем с получением импульсной переходной функции измерительной системы, соответственно. Кроме того, эти методы не позволяют вести синтез измерительных каналов по требуемым передаточным функциям и частотным характеристикам. При этом во всех работах присутствует одно предельное значение динамической погрешности для всей функции времени, что является слишком грубой оценкой. Для измерения быстроизменяющихся сигналов необходима оценка динамической погрешности восстановления измеряемой величины как функции времени. Это ограничивает точность измерительных систем характеристиками аппаратуры и не позволяет использовать вычислительный потенциал этих систем для существенного улучшения их метрологических характеристик.
В настоящее время анализ динамических погрешностей рассматривается часто как самостоятельная проблема. Ряд методов анализа динамической погрешности приведен в работе [24]. В работе [23] обсуждается вопрос введения типовых сигналов для анализа погрешности средства измерений. Вопросы определения коэффициентов передаточных функций средства измерения по экспериментальным данным и понижение порядка передаточной функции рассматривается в работах В.В. Леонова. Задача определения весовой и передаточной функции решается также в работах Г.Н. Солопченко.
Однако, все приведенные оценки определяются лишь одним значением максимальной погрешности, что на практике не всегда достаточно. Результаты
анализа динамической погрешности имеются для передаточных функций 1-го и 2-го порядков. Практически отсутствуют результаты по оценке погрешности измерения по имеющемуся выходному сигналу средства измерения и информации о его динамических характеристиках. Не ставились специально вопросы эффективной коррекции динамической погрешности с пониженной чувствительностью к наличию шумов первичного измерительного преобразователя.
Разработка вопросов анализа динамической погрешности и ее коррекции методами структурной теории автоматического управления приведена в работах А.Л. Шестакова. Данный подход позволяет получить эффективные методы восстановления измеряемого сигнала, анализа и уменьшения динамической погрешности, времени ьґе оценки динамической погрешности измерения. В его рамках возможно проводить построение измерительных систем с модальным управлением динамическими характеристиками исходя из требований к заданной погрешности измерений. Более того, при таком подходе возможно создание адаптивных измерительных систем, которые предполагают изменение своих динамических параметров на основе получаемой измерительной информации. Создание таких интеллектуальных измерительных систем является перспективным направлением в области теории динамических измерений.
Учитывая сказанное, задача разработки динамических моделей измерительных систем с модальным управлением динамическими параметрами и алгоритмов обработки данных динамических измерений, оптимально настраивающихся по точности под оценку динамической погрешности, является весьма актуальной. Успешное ее решение значительно улучшит метрологические характеристики и эффективность существующих дорогостоящих наземных испытательно-измерительных комплексов без значительных материальных затрат за счет глубокой математической обработки результатов измерений. Кроме того, внедрение таких динамических моделей и алгоритмов, а также их прикладного программного обеспечения позволит создать интеллектуальные измерительные
системы со способностью к индивидуализации своих динамических параметров под реальные условия проведения измерений и конкретную структуру первичного датчика.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы заключается в повышении динамической точности информационно-измерительных систем на основе динамических моделей измерительных систем с модальным управлением динамическими характеристиками и алгоритмов адаптации их параметров к минимуму оценки динамической погрешности.
ЗАДАЧИ РАБОТЫ. Для достижения цели диссертационной работы необходимо решить следующие задачи:
Провести анализ существующих методов коррекции динамической погрешности измерений.
На основе динамической модели измерительной системы с модальным управлением динамическими параметрами, учитывающей присутствие шума, приведенного к выходу первичного датчика, разработать новый алгоритм подстройки динамических параметров этой системы на основе метода прямого поиска, адаптивный к минимуму оценки динамической погрешности.
Разработать динамическую модель и алгоритм самонастройки динамических параметров измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками на основе градиентного метода.
Модифицировать полученную динамическую модель самонастраивающейся измерительной системы и алгоритм настройки динамических параметров для случая самонастройки одного динамического параметра измерительной системы, аддитивно связанного с коэффициентами характеристического уравнения звена, которые определяют наибольшую постоянную времени измерительной системы.
5. Осуществить программную реализацию, цифровое моделирование и экспериментальное исследование разработанных динамических моделей измерительных систем и алгоритмов настройки их параметров.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Разработка структурной схемы измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками проводилась на основе метода модального управления. Устойчивость системы анализировалась по прямому методу Ляпунова. Разработка алгоритмов настройки и самонастройки динамических параметров измерительной системы проводилась на основе оптимального последовательного метода поиска экстремума функции и градиентного метода построения самонастраивающихся систем управления, соответственно. Исследование разработанных методов выполнены с помощью компьютерного моделирования.
НАУЧНАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ. Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
На основе динамической модели измерительной системы с модальным управлением динамическими параметрами и дополнительным каналом оценки динамической погрешности, учитывающей присутствие реальных шумов и помех, приведенных к выходу первичного датчика, разработан и исследован новый алгоритм подстройки параметров измерительной системы на основе метода прямого поиска.
На основе градиентного метода построения самонастраивающихся систем разработана и проанализирована динамическая модель самонастраивающейся измерительной системы динамических параметров. Выявлены факторы, влияющие на устойчивость полученной измерительной системы. Создан новый алгоритм самонастройки динамических параметров измерительной системы к минимуму оценки динамической погрешности.
3. Разработана и исследована динамическая модель самонастраивающейся измерительной системы динамических параметров с подстройкой только одного динамического параметра измерительной системы.
Практическая ценность полученных результатов заключается в следующем: 1. Разработанный алгоритм настройки динамических параметров на основе метода прямого поиска позволяет уменьшить динамическую погрешность измерения. Алгоритм предусматривает контроль адекватности динамической погрешности и оценки этой погрешности, учитывающие априорную информацию о частотных свойствах измеряемого сигнала, сигнала шума и динамических характеристиках измерительной системы, что повышает достоверность полученных результатов.
Разработанный алгоритм самонастройки динамических параметров измерительной системы обеспечивает существенное уменьшение динамической погрешности измерений и обладает свойством адаптации к минимуму оценки динамической погрешности в условиях отсутствия априорной информации о частотных свойствах измеряемого сигнала и сигнала шума, присутствующего на выходе первичного датчика.
Проведена модификация алгоритма самонастройки динамических параметров измерительной системы для самонастройки одного динамического параметра, что упрощает схему расчета параметров измерительной системы и позволяет уменьшить динамическую погрешность измерений для датчика любого порядка.
АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на:
- Всероссийской научно-технической конференции студентов и молодых
ученых «Информационные и кибернетические системы управления и их
элементы» (г. Уфа, 1996г.)
Второй Всероссийской научно-технической конференции «Методы и средства измерений физических величин» (г. Нижний Новгород, 1997г.)
Всероссийской научно-технической конференции «Новые методы, технические средства и технологии получения измерительной информации» (г. Уфа, 1997г.).
52 научно-технической конференции при Южно-Уральском государственном университете (г. Челябинск, 2000г.).
ПУБЛИКАЦИИ. По результатам выполненных исследований и разработок опубликовано 7 печатных работ.
СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (108 наименований) и приложения. Основная часть работы содержит 164 стр., 52 рис., 5 таблиц.
В первой главе работы рассматриваются различные методы определения измеряемого сигнала, динамически искаженного средством измерений, по известной информации об операторе физического прибора об отклике этого прибора на входной сигнал, их достоинства и недостатки. Рассмотрены принципы построения современных информационно-измерительных систем.
Во второй главе рассмотрена динамическая модель измерительной системы с параметрами, адаптивными к оценке динамической погрешности, получаемой из дополнительного канала оценки. Разработан алгоритм настройки всех параметров измерительной системы к оценке динамической погрешности. Получены условия, обеспечивающие достоверность оценки динамической погрешности при ограничении предельных значений частот измеряемого воздействия и сигнала шума.
В третьей главе на основе градиентного метода разработана динамическая модель интеллектуальной самонастраивающейся измерительной системы, адаптивной к оценке динамической погрешности. Получен алгоритм самонастройки всех динамических параметров системы. Определены факторы,
влияющие на устойчивость самонастраивающейся измерительной системы. Проведена модификация динамической модели самонастраивающейся измерительной системы и алгоритма ее существования для случая настройки одного динамического параметра, влияющего на все постоянные времени системы.
В четвертой главе рассмотрены вопросы программной реализации полученных алгоритмов и приведены результаты обработки реальных экспериментальных данных динамического измерения с использованием датчика угловых ускорений.
Работа выполнена на кафедре «Информационно-измерительная техника» Южно-Уральского государственного университета.
Автор выражает благодарность начальнику отдела №64 государственного ракетного центра им. академика В.П. Макеева Беглову Ю.И. и ведущему инженеру данного предприятия Королеву СВ. за помощь в проведении экспериментального исследования и внедрения результатов диссертационной работы.
Современные способы построения измерительных систем
Требования, предъявляемые к качеству стендовых испытаний и эффективности производства, привели к изменению требований к результатам измерений. Отсутствие данных о точности измерений или недостаточно достоверные ее оценки полностью или в значительной степени обесценивают информацию о свойствах объектов и процессов, получаемых в результате измерений. Некорректная оценка погрешности измерений чревата большими экономическими потерями и техническими последствиями. Типичными для общего случая являются четыре составляющие погрешности измерений, обусловленные свойствами средства измерений: - Погрешность, обусловленная не идеальностью собственных свойств средства измерения, т.е. отличием действительной функции преобразования средства измерения в нормальных условиях от номинальной функции преобразования. - Погрешность, обусловленная реакцией средства измерения на изменение внешних влияющих величин и неинформативных параметров входного сигнала относительно их нормальных значений. Эта составляющая зависит как от свойств средства измерения, так и от изменения влияющих величин. - Погрешность, обусловленная реакцией средства измерения на скорость изменения входного сигнала. Эта составляющая, определяющая динамическую погрешность измерений, зависит как от динамических свойств средства измерения, так и от частотного спектра входного сигнала. Режим измерений, при котором динамическая составляющая вносит существенный вклад в общую погрешность измерений, является динамическим режимом измерений. - Погрешность, обусловленная взаимодействием средства измерения и объекта измерений. Эта составляющая зависит от свойств, как средства измерения, так и объекта измерения.
Выделение статической и динамической погрешностей средств измерений, как суммируемых составляющих, допустимо в случае когда средство измерения представляет собой линейное динамическое звено или совокупность линейных динамических звеньев [52]. Тогда приведенная к выходу погрешность первичного преобразователя при воздействии на его вход изменяющегося сигнала примет вид: динамическая погрешность преобразователя.
Основной частью структуры испытательно-измерительной системы, в которой возникает динамическая погрешность, является первичный измерительный преобразователь, в качестве которого может быть датчик, испытательный стенд с датчиковой аппаратурой или испытуемое устройство. Первичный измерительный преобразователь, дополненный корректирующим устройством или алгоритмом обработки информации динамических измерений, образует измерительную систему.
Хотя устройства, называемые информационно-измерительные системы (ИИС) появились в начале 60-х годов [40] и вследствие своего быстрого распространения практически во всех областях производства широко и много описаны в литературе [58, 59, 81], формальные признаки ИИС сформулированы недостаточно четко [67]. Для определения понятия ИИС целесообразно воспользоваться двумя группами признаков — структурными и функциональными.
Любая информационно-измерительная система, вне зависимости от конкретного назначения [51], структурно состоит из трех основных частей: первичного устройства, предназначенного для сбора, подготовки и передачи измерительной информации; линий связи — проводных или беспроводных; комплекса агрегатных средств. На рис. 1.1 изображена типовая структура ИИС, в которой блок обработки данных включает в себя коммутатор импульсных сигналов, ЭВМ, накопители данных, алгоритм обработки динамических измерений. Кроме того, на рисунке присутствуют сигналы: x(t) — измеряемый сигнал, e(t) — погрешность восстановления измеряемого сигнала, обусловленная входными помехами первичного датчика, погрешностью взаимодействия первичного измерительного преобразователя с объектом измерений, аддитивными погрешностями измерительной системы, инерционностью первичного датчика.
Если объединить в понятие «датчик» все средства первичного и промежуточного преобразования, вплоть до аналого-цифрового преобразователя, то рассматриваемую измерительную систему можно представить в виде рис. 1.2. При этом входные помехи и шумы приведены к выходу датчика.
В структуре ИИС можно выделить две подсистемы: измерительную и вычислительную. Измерительная подсистема, в общем случае, представляет собой совокупность измерительных каналов, каждый из которых является последовательным соединением первичного и последующих преобразователей, передающих сигнал измерительной информации на вход вычислительной подсистемы, которую можно рассматривать как совокупность программно-технических средств, содержащую программное и аппаратное средство.
Следует отметить, что ИИС предназначены не только для измерения значения отдельных величин, но и для формирования на базе результатов измерений комплексных оценок и логических суждений. Поэтому ИИС выполняют три функции: измерительные, информационные и логические.
Измерительные функции ИИС — измерение значений воздействующих на вход системы физических величин, характеризующих отдельные свойства объектов. Информационные функции ИИС — построение на основе результатов измерения отдельных физических величин комплексных оценок.
Динамическая модель измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности
Рассмотренная в главе 2 измерительная система с моделью датчика и дополнительным каналом оценки динамической погрешности имеет в качестве настраиваемых параметров коэффициенты обратных связей модели. Эти коэффициенты оставались постоянными в процессе обработки данных эксперимента, а их выбор осуществлялся в соответствии с динамической погрешностью измерительной системы, полученной из дополнительного канала оценки. Вместе с тем в реальных информационно-измерительных системах характеристики шумов, присутствующих в выходном сигнале датчика, известны весьма приближенно и могут изменяться в процессе измерения. Это существенно снижает точность восстановления входного сигнала измерительной системой с постоянными настраиваемыми параметрами.
С другой стороны, одной из перспективных тенденций в развитии современной информационно-измерительной техники является ее интеллектуализация [34]. Характерными чертами этого являются выполнение сложных измерительных процедур специальными аппаратными средствами и построение измерительных систем, способных к индивидуализации алгоритмов обработки, в том числе и путем адаптивного изменения своей структуры и динамических параметров на основе накопленной априорной и получаемой измерительной информации [33]. Практический интерес представляют интеллектуальные измерительные системы, адаптивные к оценке динамической погрешности.
Существует принципиальная возможность осуществить подстройку коэффициентов обратной связи модели датчика непосредственно в процессе измерения или на этапе обработки данных измерения. При этом критерий настройки параметров может быть не только выпуклым функционалом динамической погрешности, но и специально сформированным сигналом оценки динамической погрешности, являющимся непрерывной функцией времени и зависящей от настраиваемых параметров. Именно такой подход позволил получить эффективные результаты в теории самонастраивающихся систем автоматического управления [60] и может быть использован для измерительных систем, работающих в динамическом режиме. измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности
Применяя идеи, предложенные для конструирования самонастраивающихся систем [60], можно подстраивать в процессе измерения динамические параметры измерительной системы с целью уменьшения суммарной динамической погрешности, обусловленной инерционностью первичного датчика, а так же шумами и помехами, приведенными к его выходу.
Метод может быть применен как самостоятельно, так и для дальнейшей коррекции результата измерения, после измерительной системы с моделью датчика и постоянными настраиваемыми параметрами. Определенные в результате применения алгоритма настройки параметров измерительной системы на основе метода прямого поиска коэффициенты обратных связей модели датчика могут иметь значения, которые не являются наилучшими в условиях переменной шумовой обстановки на выходе датчика.
Рассмотрим общий случай самонастройки динамических параметров измерительной системы, когда подстройке подвергаются все коэффициенты обратных связей. Метод ориентирован на случай подстройки параметров, когда спектральная плотность шума измерительного канала постоянна и неизвестна или медленно изменяется со скоростью не превышающей скорость протекания переходных процессов в системе.
Пусть датчик, который обеспечивает изменение входного измеряемого сигнала, описывается линейным дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами из выражения (2.2). На выходе датчика присутствует приведенный сигнал шума. Выход датчика связан с аналогичной полной динамической моделью, охваченной обратными связями с изменяемыми коэффициентами kn.(t), кМ), ..., к _,(t), которые являются функциями времени. Модель датчика является частью измерительной системы, как реальное звено, и описывается аналогичным дифференциальным уравнением из (2.3). На рис. 3.1 структурная схема измерительной системы изображена в форме пространства состояний, где х, (t), х (t), ..., xnM(t)—координаты состояния модели датчика. Каждый настраиваемый параметр кЛ), кМ), ..., к _Лі) изменяется в соответствии с оценкой динамической погрешности независимо от других и требует построения своего контура самонастройки.
Динамическая модель самонастраивающейся измерительной системы с дополнительным каналом оценки динамической погрешности
Описание программы обработки на ЭВМ результатов динамического измерения составлено в соответствии с требованиями [57].
Общие сведения. Программа именуется «Обработка данных динамических измерений с использованием метода последовательного поиска». Программа написана и отлажена на языке программирования встроенном в пакет прикладных программ MATLAB, version 4.0. Программным обеспечением, необходимым для успешного ее функционирования является операционная система Windows 95.
Функциональное назначение. Программа предназначена для обработки экспериментальных данных, при измерении линейных ускорений с использованием датчиков типа Вт20, а также для моделирования процессов происходящих в измерительной системе, построенной на основе датчика линейных ускорений типа Вт20, в соответствии с выражениями (3.61)—(3.68). При построении измерительной системы на основе любого другого датчика изменится только порядок дифференциального уравнения и, соответственно, вид передаточной функции датчика из (3.61). При восстановлении сигнала предложенным методом необходимо знать динамические параметры датчика, которые, в общем случае, зависят как от массы конкретного объекта исследования, на котором закреплен датчик линейных ускорений, так и от того, как затянуты гайки крепежных соединений. То есть, полные динамические характеристики датчика являются индивидуальной характеристикой каждого испытания.
Описание логической структуры. Реализация измерительной системы выполнена посредством интегрирования дифференциальных уравнений, соответствующих структурной схеме рис. 3.18, методом Рунге-Кутта 4-го порядка.
Описание логической структуры программы представлено в виде схемы алгоритма рис 4.1. Входным сигналом, задающим изменение координат состояния измерительной системы и присутствующим в правых частях системы дифференциальных уравнений, описывающих измерительную систему, является выходной сигнал с датчика линейных ускорений. Этот сигнал снимается с датчика с частотой 1000 Гц и заносится в файл на магнитный диск.
При отсутствии файла с экспериментальными данными программа предлагает смоделировать процесс измерения при одночастотных гармонических воздействиях на систему. Если файл присутствует, то программа производит интерполяцию массивов данных для задания любого требуемого шага интегрирования и устранения явления неустойчивости численного интегрирования. После формирования массивов входных воздействий измерительной системы, происходит определение всех сигналов измерительной системы при нулевом значении настраиваемого параметра и вычисление начального сигнала и точечной оценки динамической погрешности измерений. В качестве точечной оценки принимается среднеквадратическое отклонение сигнала оценки динамической погрешности, в соответствии с (2.47).
Описание процедуры обработки на ЭВМ результатов динамических измерений линейного ускорения на основе метода прямого поиска
В диссертационной работе разработаны и исследованы динамические модели измерительных систем с модальным управлением динамическими характеристиками и алгоритмы настройки их параметров к минимуму оценки динамической погрешности, полученной из дополнительного канала оценки. На основе материалов теоретических и экспериментальных исследований, проведенных в диссертационной работе, можно сформулировать следующие выводы и результаты: 1. Использование структуры измерительной системы с модальным управлением динамическими характеристиками, включающей в себя полную динамическую модель первичного датчика, на выходе которого присутствует неизвестный приведенный сигнал шума, и дополнительный канал оценки динамической погрешности, позволяет получить алгоритмы настройки параметров измерительной системы, уменьшающие динамическую погрешность измерения. 2. Адекватность динамической погрешности и оценки этой погрешности в алгоритме прямого поиска настраиваемых параметров достигается на основе априорной информации о частотных свойствах измеряемого сигнала, сигнала шума и динамических характеристиках измерительной системы. 3. Реализацию алгоритмов настройки динамических параметров измерительной системы к минимуму оценки, динамической погрешности целесообразно проводить на основе прикладных программ обработки данных динамических измерений. 4. Разработан алгоритм настройки динамических параметров измерительной системы произвольного порядка на основе метода прямого поиска, адаптивный к минимуму оценки динамической погрешности. При этом настройка динамических параметров осуществляется по одному обобщенному параметру, с которым связаны все нули и полюса в передаточной функции измерительной системы. Получены условия адекватности динамической погрешности и оценки этой погрешности, учитывающие априорную информацию о частотных свойствах измеряемого сигнала, сигнала шума и динамических характеристиках измерительной системы. 5. Разработан алгоритм самонастройки всех динамических параметров измерительной системы, построенный на основе градиентного метода, позволяющий уменьшить динамическую погрешность измерения путем подстройки всех коэффициентов обратной связи модели датчика к оценке динамической погрешности непосредственно в процессе измерения или на этапе обработки данных. Алгоритм эффективно работает в условиях отсутствия информации о частотных свойствах информационного измеряемого сигнала и сигнала шума. 6. Разработан модифицированный алгоритм самонастройки коэффициентов обратных связей модели датчика на основе адаптации одного параметра, аддитивно связанного с коэффициентами характеристического уравнения звена, которые определяют наибольшую постоянную времени измерительной системы. Движение остальных постоянных времени системы осуществляется пропорционально изменению наибольшей. 7. Проведенное цифровое показало эффективность разработанных алгоритмов адаптации динамических параметров измерительной системы. Так при применении алгоритма настройки динамических параметров измерительной системы, построенного на основе последовательного поиска, при гармоническом входном сигнале— L/(f) = l-sin(8,5- ) и гармоническом сигнале шума—V{t)= 0,05-sin(1200-1), параметры которых удовлетворяют условиям достоверной оценки динамической погрешности, динамическая погрешность измерения уменьшилась на 59,8% по сравнению с измерением без дополнительной коррекции. При частотных параметрах шумового воздействия, выходящих за границы достоверности оценки динамической погрешности из условия — V{t)= 0,05- sin (і 00-1), уменьшение динамической погрешности составило 44,5%. Рассогласование между истинной динамической погрешностью и ее оценкой в начальной и конечной точке поиска составило не более 2%. При моделировании импульсного воздействия заданного полупериодом синусоиды—U(t) = 1 sin(8,5 t) и гармонического шумового сигнала на выходе датчика—V(t)=0,05-s m(l200), уменьшение динамической погрешности измерения составило 60,7%.
Применение алгоритма самонастройки динамических параметров измерительной системы, построенной на основе датчика второго порядка, при гармоническом входном сигнале—/(/)= 1-sin(10-?) и гармоническом сигнале шума— V(t) = 0,05 sin(l00 /), позволило уменьшить динамическую погрешность измерения на 84,2% по сравнению с измерением без дополнительной коррекции. Использование алгоритма самонастройки одного параметра измерительной системы четвертого порядка позволило уменьшить динамическую погрешность на 60% по сравнению с измерением без дополнительной коррекции при гармоническом входном сигнале U(t)=l-s m(l00) и сигнале шума
Обработка экспериментальных данных динамического измерения угловых ускорений при испытаниях с использованием датчика типа ВТ20 согласно алгоритмам настройки и самонастройки одного динамического параметра измерительной системы подтвердила эффективность и достоверность восстановления измеряемого сигнала.
