Введение к работе
Актуальность проблеми:
Развитие технических средств обработки информации и, в частности, микропроцессорной техники позволяет ставить и решать задачи в области управления, которые до последнего времени не могли быть решены. Сюда относится широкий класс существующих приборов и систем измерительного направлення, в которых выходной сигнал имеет информационный характер. Качественные показатели таких систем зависят как от чувствительных элементов, так и от параметров самой системы, которые влияют на точность и быстродействие прибора. Постоянные повышения требований по точности и быстродействию обычно приводят к необходимости, на определенных этапах , проводить разработку новой модели прибора, вкладывая в это значительные средства. Капитальные затраты на частичную модернизацию прибора часто бывают неоправданно высокими, поскольку оказываются связанными с изменением конструкции.
Для подобных приборов и систем в настоящее время можно предложить осуществлять частичную модернизацию их, связанную с расширением полосы пропускания, увеличением быстродействия II точности за счет дополнительной цифровой обработки выходной информации, при которой производится уменьшение динамических ошибок, вносимых прибором и чувствительным элементом и так же неконтролируемыми начальными условиями. Такая модернизация требует существенно меньших затрат, так как не связана с изменением конструкции прибора или системы и заменой их базовых элементов, а требует установки дополнительного микропроцессора и разработки алгоритмического и программного обеспечения, учитывающего динамические свойства модернизируемого прибора. Такая модернизация может значительно продлить жизнь существующим и выпускаемым приборам и системам. Известные алгоритмы цифровой фильтрации рассматривают широкий круг 'іадач, связанных с обработкой информации и позволяют работать как в реальном времени, так и с задержкой, связанной с накоплением информации. Однако для решения поставленной задачи требуется разработка специальных цифровых алгоритмов дифференцирующего типа инвариантных к ненулевым начальным условиям, структура которых была бы фиксированной, но характеристики задавались бы только изменением параметров и шага дискрет-
зации по времени. Такой подход исключает дорогостоящую процедуру синтеза структуры и параметров цифрового фильтра под заданные условия с учетом физической реализуемости. Несколько упрощает решение поставленной задачи условие, что разрабатываемые алгоритмы не обязательно должны работать в режиме реального времени. Указанные цифровые фильтры целесообразно выделить в отдельный класс под условным названием: "Цифровые обратные преобразователи", а алгоритмы их работы — "Алгоритмами обратного цифрового преобразования". Поскольку обратные цифровые преобразователи, по существу, должны решать задачу непараметрической идентификации, то есть восстановления входного сигнала по наблюдаемому выходному и известному математическому описанию самого объекта(системы), то целесообразно проведение работы как по синтезу и исследованию алгоритмов обратного цифрового преобразования, так и по исследованию возможности их использования в качестве основы для создания алгоритмов структурной и параметрической идентификации динамических объектов как взаимосвязанных процедур. Здесь следует сделать оговорку в связи с тем, что понятие"непараметрическая идентификация" в других источниках подразумевает корреляционный анализ, частотный анализ и т. д., а рассматриваемую задачу относят к задачам фильтрации. Именно поэтому процедуру восстановления входного сигнала объекта по наблюдаемому выходному и известному описанию самого объекта, мы и назвали "обратным цифровым преобразованием". Решение постановленных задач может позволять одними и теми же средствами в отдельных случаях производить изучения математического описания данного прибора, а далее улучшать его динамические параметры путем дополнительной обработки снимаемого сигнала алгоритмами обратного цифрового преобразования с учетом полученных данных о динамических свойствах исходного прибора.
В современной теории, связанной с синтезом цифровых фильтров, подобная постановка задачи не рассматривается. Однако рассмотренные выше проблемы указывают на актуальность задачи, связанной с разработкой и иселдшпапием алгоритмов обратного цифрового преобразовании.
Целью диссертационной работы является разработка вопросов синтеза алгоритмов обратного цифрового преобразования в задачах управлении. В соответствии с указанной цаи.ю определены следующие задачи исследований:
исследование частотных свойств обратных цифровых преобразователей, построенных на базе алгоритмов численного дифференцирования.
разработка алгоритмов обратного цифрового преобразования, порождающих минимальные фазовые искажения и инвариантных к ненулевым начальным условиям.
исследование возможности построения алгоритмов структурной и параметрической идентификации линейных объектов с использованием обратных цифровых преобразователей.
Методы исследований; в диссертации базируются на аппарате численных методов, теории автоматического управления, на методах имитационного моделирования.
Достоверность полученных результатов подтверждается модемными примерами, данными имитационного моделировании, экспериментальными исследованиями.
Научная новизна:
-
Введено понятие процессов обратного цифрового преобразова-»іия наблюдаемых сигналов на выходе объектов шш систем и определен круг задач, где целесообразно использование алгоритмов обратного цифрового преобразования.
-
Проведено исследование частотных свойств различных шво-ритмов численного дифференцирования и определены общие закономерности, позволяющие связать выбор шага квантования по времени с шириной полосы дифференцирования реализуемой алгоритмами.
-
Проведена оценка возможности реализации алгоритмов обратного цифрового преобразования с использованием шггоритмов численного дифференцирования. Показаны недостатки таких алгоритмов.
-
Предложен общий подход к формированию алгоритмов обратного цифрового преобразования, ннвнрнантних к ненулевым начальным уаювиям и обладающих высокой точностью. Аншшз шиоритма обратного цифрового преобразования общего вида позволил выделим, дна типовых алгоритма обратного цифрового преобразования, последовательное использование которых позволяет реализовать обратное цифровое преобразование любого порядка.
-
Показана связь, при определенных условиях, предложенных ал-юритмов с илі ори імами численного дифференцирования.
6. Показана возможность создания алгоритмов структурной и параметрической идентификации линейных объектов на базе введенных алгоритмов обратного цифрового преобразования.
Практическая ценность работы:
Проведенный анализ частотных свойств алгоритмов численного дифференцирования позволяет обосновано подходить к выбору шага дискретизации. Предложенные методы обратного цифрового преобразования обеспечивают оценку входного сигнала системы с минимальными ошибками, вносимыми обратными преобразователями, независимо от наличия неконтролируемых начальных условий. Разработанные подходы к созданию алгоритмов структурной и параметрической идентификации на базе алгоритмов обратного цифрового преобразования позволяют как автоматически производить оценку порядка и параметров объекта, так и оценивать параметры при заданном порядке системы. Показана принципиальная возможность проведения идентификации при наличии аддитивных автокоррелированных помех.
Ряд результатов использован в учебном процессе кафедры управления и информатики МЭИ при постановке лабораторных работ по курсу "электромеханические системы".
Апробация работы: Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на двух международных конференциях "Информационные средств и технологии"(МФИ-94,МФИ-95) и на международном научно-техническом семинаре" Искусственный интеллект в системе автоматического управлення" в посёлке Рыбачье. 1995.
Публикации: По теме диссертации опубликовано 5 научных работ.
Структура и объем работы: Диссертация состоит из введения.пятн оснонных разделов, заключения, списка литературы из 183 наименовании и четырех приложений. Диссертация изложена наіЗ/страницах основного текста, содержит^/рисугахов и 5 таблиц.
