Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Системный анализ процессов сбора данных при обработке телеметрической информации 13
1.1 Анализ объекта исследования – системы сбора, обработки и передачи телеметрической информации 13
1.2 Обзор типовых структур системы сбора данных 19
1.3 Моделирование ССД как системы массового обслуживания 23
1.4 Обзор показателей телеметрических каналов связи 29
1.5 Постановка научной задачи анализа и синтеза системы сбора телеметрических данных 34
Выводы по первой главе 38
Глава 2 Моделирование системы сбора данных при переменной разрядности аналого-цифрового преобразования 40
2.1. Схемотехническая модель системы сбора данных 40
2.2 Номограмма для расчета количеств УВХ и АЦП в составе системы сбора данных 48
2.3 Модель оцифровки измерительных сигналов при неравномерном двоичном кодировании 56
2.4 Выбор оптимальной разрядности кода в условиях
неопределенности канала передачи оцифрованного сообщения 63
Выводы по второй главе 69
Глава 3 Пакетирование телеметрической информации для передачи в каналах с помехоустойчивым кодированием 72
3.1 Модели формирования телеметрических кадров 72
3.2 Оптимизация длины пакетов ТМИ в каналах связи с помехоустойчивым кодированием 79
3.3 Сегментация телеметрических кадров при пакетировании ТМИ 86
Выводы по третьей главе 92
Глава 4 Предложения по реализации метода синтеза системы сбора телеметрических данных 94
4.1 Метод синтеза системы сбора телеметрических данных 94
4.1.1 Объект и цель исследования 94
4.1.2 Общие положения 95
4.1.3 Используемые показатели передачи информации 95
4.1.4 Алгоритм синтеза ССТД 97
4.1.5. Пример расчета 101
4.2 Оценка эффективности метода синтеза системы сбора телеметрических данных 105
4.3 Предложения по схемотехнической реализации управляемой ССД 111
Выводы по четвертой главе 118
Заключение 121
Список сокращений и условных обозначений 125
Список литературы 127
- Моделирование ССД как системы массового обслуживания
- Модель оцифровки измерительных сигналов при неравномерном двоичном кодировании
- Оптимизация длины пакетов ТМИ в каналах связи с помехоустойчивым кодированием
- Используемые показатели передачи информации
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время возросла актуальность мониторинга территориально удаленных объектов промышленного, гражданского, научно-исследовательского либо природоохранного назначения. Для сбора и обработки данных о состояниях контролируемых объектов и дистанционной передачи на диспетчерские пункты используются телеметрические системы (ТМС). В связи с увеличением числа источников измерительной информации, специфичностью задач, которые ставятся при мониторинге различных объектов, и многообразием каналов передачи телеметрической информации (ТМИ) к ТМС предъявляются все более жесткие требования. Поэтому традиционными методами не всегда удается решить задачу сбора и передачи больших потоков информации с заданной достоверностью при воздействии помех в канале связи.
Объектом исследования является система сбора, обработки и передачи телеметрической информации, определяемая как совокупность совместно действующих технических средств для измерения параметров объектов, значения которых превышают допустимые уровни, а также многоканального сбора, преобразования и передачи информации в заданном виде.
Непрерывное увеличение потоков ТМИ, связанное с возрастанием числа контролируемых параметров, жесткостью построения систем сбора данных (ССД), а также ограниченность пропускной способности каналов связи в составе ТМС приводят к необходимости либо сокращения объема данных, либо адаптации структуры ССД под реальные характеристики каналов с учетом их помехоустойчивости и пропускной способности.
Степень разработанности темы исследования. Вопросы согласования потоков данных освещены в работах ученых Авдеева Б.Я., Антонюка Е.М., Дядюнова А.Н., Назарова А.В., Пьявченко О.Н., Фремке А.В., Хаусли Т. и других специалистов в области адаптивных ТМС. Однако требуют дальнейшего исследования модели учета влияния характеристик телеметрических каналов на состав систем сбора данных. Современные ССД должны обладать высокой информативностью и структурной гибкостью, что позволит обеспечить достаточную вероятность обслуживания объектов и своевременную доставку сообщений получателям с минимальными потерями в достоверности.
Актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью разрешения следующих противоречий:
противоречие в практике эксплуатации ТМС определяется, с одной стороны, наличием в составе систем телеметрии устройств сбора и преобразования измерительной информации, объединенных в отдельную систему сбора данных, и каналов связи, а с другой стороны, отсутствием учета характеристик каналов связи (помехоустойчивости и пропускной способности по передаче ТМИ) при формировании структуры ССД;
противоречие в теории проектирования ТМС между необходимостью реализации системного подхода к синтезу структуры системы сбора данных с учетом ограничений и внешних условий, с одной стороны, и отсутствием
математических моделей и методик, учитывающих влияния характеристик каналов связи на структурные параметры ССД, с другой стороны.
Целью диссертационной работы является разработка метода оптимизации состава системы сбора данных с учетом требований к достоверной и своевременной доставке ТМИ пользователям за счет согласования ССД с каналом связи по пропускной способности.
Предмет диссертационных исследований – совокупность моделей, алгоритмов, программ для решения задач системного анализа и синтеза структуры системы сбора данных при согласовании с каналами передачи ТМИ.
Научная задача исследований состоит в разработке методов моделирования и структурного синтеза подсистем обработки и передачи телеметрической информации с целью обеспечения требований к достоверной и своевременной доставке ТМИ получателям на основе согласования системы сбора данных и каналов связи по пропускной способности.
Для решения поставленной общей научной задачи была проведена ее декомпозиция на ряд следующих частных задач:
-
Схемотехническое моделирование системы сбора данных на основе декомпозиции аналого-цифровых преобразователей (АЦП) с двойным интегрированием.
-
Моделирование процесса оцифровки измерительных сигналов при неравномерном двоичном кодировании.
-
Разработка модели формирования телеметрических кадров (ТМК) для оцифрованных сигналов с неравномерным кодированием.
-
Пакетирование телеметрической информации для передачи в каналах с помехоустойчивым кодированием.
-
Синтез состава системы сбора телеметрических данных при учете ограничений на помехоустойчивость и пропускную способность каналов связи.
Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе научных задач использованы методы теории массового обслуживания, исследования операций, случайных процессов, системного анализа и имитационного моделирования.
Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, подтверждается проведением вычислительных экспериментов, результатами практического использования предложенных в диссертации моделей, алгоритмов и программ, подтвержденных актами об их внедрении, а также тем, что полученные результаты имеют ясную физическую трактовку.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. Разработаны модель системы сбора данных, устанавливающая зависимость допустимого времени ожидания от технологических параметров ее элементов, и номограмма для графоаналитического расчета рационального числа аналого-цифровых преобразователей и устройств выборки и хранения в ССД, как многоканальной (по числу АЦП) системе массового обслуживания с очередью, ограниченной числом устройств выборки и хранения (УВХ).
-
Впервые предложена модель оцифровки измерительных сигналов при неравномерном двоичном кодировании в виде зависимости суммарной дисперсии погрешности квантования и канальной ошибки от разрядности двоичного кода.
-
Разработана модель формирования телеметрических кадров в системах с неравномерным кодированием измерительных сигналов.
-
Предложены алгоритм пакетирования ТМИ с сегментацией телеметрических кадров и программа расчета оптимальной длины пакетов ТМИ, обеспечивающей максимальную пропускную способность дискретного канала связи.
-
Разработан метод синтеза системы сбора телеметрических данных при учете помехоустойчивости и пропускной способности каналов связи, а также двоичного кодирования измерительных сигналов.
Практическая значимость диссертации заключается в том, что результаты исследований применимы в решении актуальной задачи обеспечения своевременности и достоверности передачи ТМИ на базе существующей элементной базы для промышленно изготавливаемых систем сбора данных, а также при разработке перспективных систем телеметрии проектными и научно-исследовательскими организациями. Научные результаты отработаны до уровня вычислительных программ и схемных решений, на которые получены 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ и патент Российской Федерации на изобретение.
На защиту выносятся следующие научные положения:
-
Схемотехническая модель системы сбора данных и номограмма для графоаналитического расчета рационального числа АЦП и УВХ, обеспечивающие допустимое значение относительной пропускной способности системы и время ожидания заявок на обслуживание, не приводящее к ошибке преобразования данных.
-
Модель оцифровки измерительных сигналов, на основе которой выбирается значение разрядности двоичного кода преобразователей ССД, минимизирующего суммарную дисперсию погрешности квантования и ошибки в канале передачи телеметрических данных.
-
Модель адаптивного формирования телеметрических кадров в системах с неравномерным распределением уровней измерительных сигналов, обеспечивающего максимальный коэффициент сжатия данных, в полтора раза превышающий коэффициент сжатия в кадре с группированием номеров датчиков.
-
Программа расчета оптимальной длины информационных пакетов ТМИ, минимизирующая потери в пропускной способности канала с помехоустойчивым кодированием при использовании схемы стирания пораженных пакетов, и алгоритм пакетирования ТМИ, обеспечивающий сегментацию телеметрических кадров на информационные пакеты равной длины, наиболее близкой к оптимальному значению.
-
Метод синтеза системы сбора телеметрических данных, определяющий соотношение измерительных каналов, аналого-цифровых преобразователей и устройств выборки-хранения, с учетом помехоустойчивости и
пропускной способности каналов связи, а также разрядности двоичного кодирования измерительных сигналов.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и
обсуждались на Международной научной конференции «Информационные
технологии будущего и современное электронное обучение MODERN IT & (E-)
LEARNING» (Астрахань, 2009), Международной научной конференции
«Системный анализ и прикладная синергетика» (Пятигорск, 2009),
Международной научно-практической конференции «Информационные
технологии в науке и образовании» (Москва, НОУ ИКТ, 2013), международных
научно-практических конференциях «Проблемы автоматизации и управления в
технических системах» (Пенза, ПГУ, 2013, 2015), Международной конференции
«Параллельная компьютерная алгебра и её приложения в новых
инфокоммуникационных системах» (Ставрополь, СКФУ, 2014), Международной
научно-практической конференция «Математическое и компьютерное
моделирование» (Новороссийск, ГМУ им. Ф.Ф. Ушакова, 2014), Х Всероссийской
научно-практической конференции «Математические методы и информационно-
технические средства» (Краснодар, Краснодарский университет МВД России,
2014), Всероссийской научно-технической конференции «Управление и
информационные технологии» (Пятигорск, ИСиТ (филиал) ДГТУ, 2014),
Международной научно-практической конференции «Экономические и
информационные аспекты развития региона: теория и практика» (Ставрополь,
СтГАУ, 2015), Международной научно-технической конференции
«Современные технологии в нефтегазовом деле - 2015» (Октябрьск, УГНТУ, 2015).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 23 работы в журналах и трудах конференций, из них 6 работ в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для опубликования научных положений диссертационных работ, 10 работ в трудах международных конференций, получены патент Российской Федерации на изобретение, 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.
Реализация результатов исследования:
в учебном процессе – при подготовке учебного пособия «Технологии обработки информации», а также учебно-методических материалов по дисциплинам в Институте сервиса и технологий (филиал) ФГБОУ ВПО «Донской государственный технический университет» (акт о реализации от 03.09.2015 г.);
в ООО «Газэнергосеть розница» г. Ростов-на-Дону – при модернизации системы безопасности мобильных топливозаправочных модулей на этапе выбора модели формирования телеметрических кадров, обеспечивающей максимальный коэффициент сжатия данных (акт о реализации от 21.05.2015 г.);
в ООО «Промышленные системы автоматического управления» г. Минеральные Воды – при реализации оптимизированной структуры системы сбора телеметрических данных (акт о реализации от 17.07.2015 г.).
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы из 139 наименований и 2 приложений. Общий объем 146 страниц.
Личный вклад автора. В совместных публикациях лично автору принадлежит: теоретическое обоснование метода расчета количеств АЦП и УВХ на основе номограммы; разработка модели оцифровки измерительных сигналов с экспоненциально распределенными амплитудными уровнями на основе зависимости дисперсии ошибки в канале передачи телеметрических данных от разрядности двоичного кода преобразователей ССД; аналитическое выражение для расчета длины телеметрического кадра в системе с неравномерным распределением уровней измерительных сигналов; алгоритм сегментации ТМК на субкадры с длиной, близкой к числу информационных элементов в сформированном при помехоустойчивом кодировании пакете оптимальной длины; схемное решение по стабилизации работы источника опорного напряжения.
Моделирование ССД как системы массового обслуживания
Проведенные в подразделе 1.2 исследования по обзору структур системы сбора телеметрических данных, анализу ее компонентов, выявление взаимосвязей между отдельными элементами преследует цель отразить статическое состояние ССД. Однако в рамках системного анализа целесообразно исследовать свойства системы, которые реализуются в процессе ее функционирования, т.е. в процессе динамического поведения системы [5]. Для этого необходимо провести сбор данных о функционировании системы и исследовать характер входных информационных потоков [123].
В системах сбора телеметрических данных для уменьшения избыточности измерительной информации при сохранении полноты контроля объектов по линии связи целесообразно передать не все результаты измерения параметров, а только сообщения о выходе параметров объекта за пределы установленных допусков. В ряде научных источников [6, 7] системы, реализующие данный метод сбора телеметрических данных, называются адаптивными системами допускового контроля. Достижение контролируемым параметром х порогового уровня хП в случайный момент времени t является событием по формированию аварийного (предаварийного и т.д.) сигнала, называемого в дальнейшем «алармом» (рисунок 1.8) [22, 84].
Для данного типа систем в [112] предложена следующая модель формирования сигнала на входе ССД: сигнал тревоги (аларм) формируется только в случае превышения контролируемым параметром х установленного порогового уровня хП (как в системе телесигнализации) с последующим измерением (как в системе телеизмерения) величины выброса над порогом (рисунок 1.9). В данной модели формирования аларма случайными величинами являются моменты t формирования сигналов тревоги и уровни и данных сигналов.
Начало исследований по выбросам контролируемого параметра объекта мониторинга за пределы допусков положено основной теоретической работой Райса С. [136], в которой для некоторых видов случайных процессов получены формулы для среднего числа выбросов и распределения максимумов, а также указан один приближенный путь решения задачи о плотности вероятности для длительностей выбросов. Дальнейшие исследования по теории выбросов случайных процессов, в частности, расчет среднего числа выбросов гауссовских процессов, отражены в работах [106, 107].
В практике функционирования систем телеметрии средняя частота появления выбросов случайных процессов, свидетельствующих о достижении аварийных уровней, мала [42]. Следовательно, пороговый уровень Un,
устанавливаемый в компараторе на выходе измерительного датчика, можно рассматривать в качестве «высокого» (по отношению к другим характеристикам процесса), а, следовательно, выбросы представляют собой редкие независимые события, для которых выполняется пуассоновская предельная теорема: суммарный поток большого числа различных по структуре потоков событий (например, алармов от множества измерительных датчиков) в весьма широком классе условий будет близок к пуассоновскому, а в случае стационарных потоков - к простейшему потоку [13, 67, 73].
Асимптотическая пуассоновость случайной величины n(Un,T) состоит в том, что вероятность события n(Un,T) = к при возрастании уровня Un — о определяется выражением [107]: lim P { n ( Un,T )} = е ят, (11) где Л = n (Un) - интенсивность процесса Пуассона; п (Un) - среднее число выбросов п (Un). Как следует из подраздела 1.2, для телеметрических систем, реализующих метод допускового контроля с небольшим быстродействием сбора данных, в качестве АЦП целесообразно использовать преобразователи с двойным интегрированием, обеспечивающие хорошую помехоустойчивость. Типовая схема такого преобразователя представлена на рисунке 1.10 (а), а временные эпюры его функционирования – на рисунке 1.10 (б) [58].
В случае достижения контролируемым процессом некоторого порогового (аварийного) уровня U конденсатор С в составе RC-интегратора заряжается в течение фиксированного интервала времени t. При этом, чем больше значение и (t), тем до большего значения напряжения будет заряжен конденсатор за время t є [о, t, 1. Максимальное напряжение интегратора в составе АЦП определяется
При появлении выбросов над высокими пороговыми уровнями Un » 7, где т - среднеквадратическое отклонение уровня контролируемого процесса, среднее число выбросов приближается к среднему числу максимумов Uт Un. В окрестности одного выброса в среднем находится один максимум, что позволяет аппроксимировать поведение дифференциального процесса и (t) над высоким уровнем Un 0 параболой второго порядка [118]. Воспользовавшись такой аппроксимацией, можно найти плотность вероятности W\Uт, Uu) напряжения на выходе интегратора U (U ) при значениях \и„ » сг. Анализ представленных в [112] результатов исследования свидетельствует об экспоненциальном характере плотности вероятности распределения напряжения интегратора WAU ), а следовательно - об экспоненциальном распределении уровней выбросов параметра технологического процесса.
Интересно, что в [7] выбор экспоненциального закона распределения времени обслуживания аларма обусловлен необходимостью получения «оценки сверху», т.к. «при случайном времени обслуживания определить его закон распределения не представляется возможным».
Модель оцифровки измерительных сигналов при неравномерном двоичном кодировании
В качестве примера взята система обработки данных, показатель нагрузки которой равен р = Л t = 1, а допустимая вероятность отказов в обслуживании заявок Р = 0,001. Рассмотрим три частных случая с различными значениями отк.доп допустимого нормированного времени ожидания , представленных на рисунке 2.7: 1. В случае в, =0,322 начальная точка х,(1:0,322) совпадает с рабочей ні " точкой х , соответствующей двум АЦП и семи УВХ, т.е. к = 2, т = 7 ; 2. В случае = 0,15 правее и ниже начальной точки х (1: 0,15) находятся две вершины ячейки с координатами, соответствующие пересечению линий (к = 3, /77 = 6) и (к = 3, /77 = 5). Из данных вершин в качестве рабочей выбирается точка х (1,3; 0,0945), соответствующая меньшему числу аппаратурных затрат: к = 3, /77 = 5; 3. В случае = 0,05 в ячейке с начальной точкой х , (1; 0,05) нет вершин, расположенных правее и ниже х ,. Поэтому рабочая точка определяется как вершина соседней ячейки на пересечении линий к = 4, /77 = 5 с координатами
Пример расчета координат рабочих точек х на номограмме Отметим, что по сравнению с традиционной структурой ССД, когда k =m, т.е. количества АЦП и УВХ равны, для всех приведенных случаев потребуется не меньше четырех АЦП и четырех УВХ (k =m=4), так как координаты точек, соответствующие меньшему числу элементов (k =m=3;k =m=2;k =m=1) располагаются левее значения =1. Следовательно, предлагаемый метод расчета состава ССД является более эффективным, т.к. предполагает меньшим числом элементов обеспечить требуемые значения системных показателей Ротк.доп и tож.доп . Исследуем влияние разрядности двоичного кода оцифрованного сигнала на результаты структурного синтеза ССД. В качестве исходного решения рассмотрим начальную точку хн2 с координатами (1; 0,15), решением задачи синтеза для которой является рабочая точка х2 на пересечении линий k =3, m=5 (рисунок 2.8). Рассмотрим два способа изменения разрядности двоичного кодирования в системе обработки данных, отмеченных в подразделе 2.1 настоящей работы.
По первому способу (представленному на рисунке 2.5, б) при увеличении разрядности двоичного кода на единицу в два раза увеличивается счетная частота ГСИ, в аналогичное число раз уменьшается период следования импульсов сч , а, следовательно, в два раза сокращается допустимое время ожидания tождоп . При фиксированном значении t ордината начальной точки на номограмме уменьшается вдвое и равна 0 = 0,075, а значение абсцисс остается прежним, т.е. р = 1. В этом случае выбирается рабочая точка х на пересечении линий к = 3, т = 4.
По второму способу (представленному на рисунке 2.5, в) удвоение числа счетных импульсов в процессе кодирования результата измерения возможно за счет увеличения времени разряда конденсатора t . Технологически это реализуется путем уменьшения опорного напряжения (отрицательной полярности) -Uon в два раза. Так как при этом счетная частота ГСИ не изменяется, то г = const, а, следовательно, t л также остается без изменений. СЧ ОЖ ООП Ордината начальной точки в = t . It при этом уменьшается вдвое (вследствие ОЖ.ООП J р удвоения величины t ). Однако надо учитывать, что значение нагрузки р = А/и = ЯІ увеличивается в два раза. Следовательно, начальная точка имеет координаты (2; 0,075), а ближайшая рабочая точка х на номограмме определяется пересечением линий к = 5, т = 5.
Таким образом, как следует из приведенного примера, увеличение двоичного кодирования на единицу приводит к необходимости изменения состава элементов системы обработки ТМИ (по сравнению с исходной структурой к = 3, т = 5): по первому способу - к уменьшению числа УВХ на одно устройство (к = 3, ш = 4); по второму способу - к добавлению двух АЦП (к = 5, т = 5).
Следует отметить, что при большом числе АЦП и малом количестве УВХ проведение графоаналитического расчета на номограмме вида рисунок 2.6 затруднено. Для этого случая более наглядными являются номограммы в виде графиков зависимостей lg# от Igp, представленные рисунками 2.9 (при Р = 0,001) и 2.10 (при Р =0,01). отк отк
Рассмотрим случай, когда плотность распределения амплитуд выбросов и измерительных сигналов над пороговым уровнем, как случайных величин, подчинена экспоненциальному закону вида (2.10). Тогда при известных значениях П и U из выражения (2.11) легко определить параметр/?: /? = -(1пП )/U пр max г г \ пр // max Исходя из разрядности двоичного кода п, определяется число L уровней квантования в диапазоне измеряемых значений и. При этом максимальное значение?/ определяется как U = 2". max max
В результате воздействия канальной помехи на полезный сигнал возможно искажение элементов сообщения, которое оценивается вероятностью р ошибочного приема символа двоичной кодовой комбинации [105]. Предполагая ошибки при приеме символов независимыми и учитывая вероятности рг появления г-ых разрядов кодовой комбинации (как элементов сообщения), запишем вероятность того, что сообщение с п элементами принимается хотя бы с одной ошибкой:
Оптимизация длины пакетов ТМИ в каналах связи с помехоустойчивым кодированием
При передаче сообщений по реальным каналам, где возможны сбои и преднамеренные помехи, требуется обеспечить защиту информации. Наиболее эффективно решение этой задачи достигается путем совместного кодирования источника и канала (рисунок 1.13). Для дискретных источников такой подход приводит к конструктивным результатам, однако его распространение на источники непрерывных сообщений проблематично [20, 65]. Более целесообразным считается декомпозиция кодирования на две самостоятельные задачи: кодирование источника (включая сжатие данных) и кодирование канала [24, 128]. Общий подход решения таких задач был предложен в [87], где представлен анализ помехоустойчивости передачи оцифрованных сигналов при использовании адаптивных алгоритмов кодирования.
Современные телеметрические системы характеризуются большим количеством контролируемых параметров и ограниченными возможностями по передаче значительного объема измерительной информации [22, 23, 92]. Традиционными методами не всегда удается решить задачу сбора и передачи потоков информации при существующей пропускной способности каналов связи. Проблемы сжатия и согласования потоков данных были приоритетными в течение всего периода становления и совершенствования ТМС [2, 3, 63, 65].
Адаптивные методы позволяют уменьшить избыточность передаваемых сообщений и снизить требования к используемым средствам телекоммуникаций. В большинстве работ по исследованию адаптивных телеизмерительных систем сжатие данных предлагается осуществлять путем сокращения числа координат в процессе временной дискретизации сигналов [3, 63, 109]. Вопросы сокращения объема каждой координаты (адаптивное квантование уровней сигналов, их статистическое кодирование, нелинейное преобразование координат) исследованы недостаточно, особенно для случаев неравномерного распределения уровней измерительных сигналов (УИС). Предлагаемые результаты исследования математических моделей формирования телеметрических кадров измерительных систем с адаптивным кодированием значений УИС, в определенной степени, устраняют данный пробел.
Согласно нормативному определению [29], телеметрический кадр представляет собой последовательность телеметрических данных от различных источников (датчиков), опрашиваемых в течение цикла измерений или его части. Телеметрический кадр содержит информационно-измерительную часть (результаты измерения уровней сигналов - значений контролируемых параметров, представленные в двоичном коде) и адресную часть (коды номеров измерительных датчиков). Число двоичных знаков в одном ТМК при традиционной модели формирования кадров (МФК) определяется выражением [2, 3]: Н = D{n + d), (3.1) где п = \о2п L - число разрядов кода значения параметра при наличии L уровней квантования (информационно-измерительная часть сообщения); d = \о2п D - число разрядов кода номера измерительного датчика (адресная часть сообщения). При неравномерном распределении уровней измеренных сигналов и последующем неравномерном их двоичном кодировании возможно сокращение длины ТМК, т.е. сжатие передаваемой в измерительной системе информации. В одном сокращенном кадре передаются адреса всех датчиков, сигналы которых имеют выбранное значение, и код измеренного уровня, который передается один раз. Для такой МФК с группированием датчиков по результатам измеренных уровней число двоичных знаков определяется выражением [100]: где Yi вероятность того, что уровень измеренного сигнала соответствует 1-му квантованному отсчету; / = 1, L . При дискретизации уровней (квантовании) величины и диапазон значений и є Ю, U 1 разбивается на L = 2" участков с уровнями квантования
Проведем расчет вероятности у, для случая экспоненциального закона распределения уровней входных сигналов с плотностью вероятностей, определяемой выражением W\u) = Р -ехр(- fm). (36) Подставляя (3.6) в (3.5), с учетом /? = -1п(п )/и (3.7) \ пр // max после интегрирования находим выражение для вероятности у1: г, =ехр/-2 "1п(П )-exp(/-l)-2 "1п(П ). (3.8) її .г L \ пр /А L V / \ пр /А На рисунке 3.1 представлены графики зависимостей вероятности yt от номеров / квантованных уровней сигналов при размерностях двоичного кода п = 3 (сплошная линия), п = 4 (пунктирная линия) и п = 5 (штриховая линия) и значениях вероятностей П = 0,01 (рисунок 3.1, а) и П = 0,001 (рисунок 3.1, б). пр пр Рисунок 3.1 - Зависимости вероятности уг от номеров l квантованных уровней сигналов при n = 3 (сплошная линия), n = 4 (пунктирная линия) и n = 5 (штриховая линия) и П = 0,01 (а) и П = 0,001 (б) пр пр Подставляя выражение (3.8) в (3.2), а также учитывая, что L = 2n и D = 2d, получим формулу для определения количества двоичных знаков в телеметрическом кадре, являющуюся моделью формирования ТМК с группированием номеров датчиков [100, 114]:
Коэффициент сжатия данных Е определяется отношением числа двоичных символов, передаваемых в ТМС с традиционной МФК, к числу двоичных символов в системе с группированием номеров датчиков, т.е.
На рисунке 3.2 представлены графики зависимостей коэффициента 5 от разрядности двоичного кода п, отражающего число квантованных уровней сигналов, при П =0,01 (рисунок 3.2, а) и П =0,0001 (рисунок 3.2, б) различных значениях d разрядности кода с номерами датчиков: d = 7 (пунктирная линия); d = 5 (сплошная линия); d = 4 (штриховая линия). 76 Рисунок 3.2 - Зависимости коэффициента сжатия данных в ТМК от числа уровней сигналов в двоичном коде для МФК с группированием номеров датчиков при П = 0,01 (а) и П = 0,0001 (б) пр пр Из рисунка 3.2. следует, что эффект сжатия данных 5 1 возможен только в случае d п, т.е., если количество датчиков больше числа уровней квантования УИС (D L). В противном случае, при d п (D L) длина телеметрического кадра в ТМС с группированием номеров датчиков превышает длину ТМК при традиционном способе формирования кадра, т.е. Н Н. Значение вероятности П на эффективность сжатия данных не влияет. пр Представляет интерес случай формирования ТМК с нефиксированной (укороченной) длиной сообщения об УИС, в котором количество разрядов двоичного кода параметра зависит от измеренного уровня сигнала п\и) [ПО]. Такую модель формирования телеметрического кадра будем называть адаптивной. При расчете вероятностей рг использования разрядов двоичного кода Т (где г = 0,..., п -1) воспользуемся выражениями (2.15) и (2.16). Число двоичных знаков в кадре при адаптивной МФК определяется по формуле, являющейся моделью формирования ТМК с переменной разрядностью информации об уровне измерительного сигнала [100, 114]:
Используемые показатели передачи информации
Максимальное время разряда конденсатора, также как и t = 0,02, увеличивается в два раза (до значения t = 51,2 мс), но с учетом уменьшения вдвое опорного напряжения - Uon и увеличения разрядности п на единицу, допустимое время ожидания сигнала, определяемое по выражению (2.7) ож доп р max хр ОП / 1 ут t С Unr,/tJ 2"+1, уменьшится вдвое, т.е. t р max хр U11 / 1 ут ож.доп 0,4 мс. Серым фоном в таблице 4.6 выделены запрещенные структуры ССД, в которых t t ож тк ож. доп
Следует отметить, что к числу запрещенных сочетаний УВХ и АЦП относятся все традиционные структуры ССД \т = к).
Структура ССД с двумя УВХ и девятью АЦП не относится к числу запрещенных по данному критерию и рекомендуется к использованию, как наиболее подходящая по критерию согласования ССД с каналом связи (в случае увеличения разрядности двоичного кодирования путем изменения напряжения - Uon).
В случае увеличения разрядности двоичного кодирования сигнала путем удвоения частоты генератора счетных импульсов в составе АЦП (рисунок 2.5, б) время разряда конденсатора остается неизменным. Не изменились интенсивность обслуживания заявок // = 100 [с-1 J и значения интенсивности их поступления на вход ССД, определяемые по таблице 4.3 для различного числа УВХ и АЦП при допустимой вероятности отказа в обслуживании Р =10 3. отк.доп
Значения пропускной способности ССД, рассчитываемой по выражению (4.5), увеличатся в 1,08 раз по сравнению со значениями, представленными в таблице 4.4 (таблица 4.9).
Среднее время ожидания заявок на обслуживание t , вследствие неизменности параметров р и t , остается такое же, как и в таблице 4.5. Но поскольку период следования импульсов тсч уменьшен вдвое, то допустимое время ожидания сигнала в УВХ сократится до значения t = 0,4 мс. В таблице ож. доп серым фоном выделены ячейки с запрещенными структурами ССД (т, к), для которых t t. ож тк ож.доп
В невыделенных ячейках таблицы находим значение v , наиболее близкое к пропускной способности канала связи к СГ =2400\бит/с]. В данном случае v = v = 2331бит/с обеспечивается структурой ССД с тремя УВХ и пятью АЦП. ССД традиционной структуры с числом элементов т = к = 4 обеспечивает пропускную способность у44 = 2071 \бит/ с] (что в v35/v44 =1,13 раза меньше, чем в ССД с предлагаемой структурой).
Из сравнения различных способов увеличения разрядности двоичного кодирования сигналов следует, что способ управления частотой генератора счетных импульсов в АЦП является предпочтительным из-за более экономного использования элементов ССД (в данном примере, 4 УВХ и 4 АЦП по сравнению с 2 УВХ и 9 АЦП при управлении напряжением опорного генератора). Кроме того, вследствие изменения опорного напряжения - Uon изменяется время разряда t конденсатора, т.е. время обслуживания заявок. При управлении частотой ГСИ основные параметры ССД, как системы массового обслуживания, остаются неизменными, следовательно, обеспечивается стабильность выходных показателей системы.
Несмотря на многообразие и широкое применение программируемых цифровых интегральных схем (ИС) и микроконтроллеров, содержащих встроенный модуль АЦП, отдельные самостоятельные интегральные схемы АЦП востребованы и в настоящее время. К числу причин автономного исполнения АЦП и их популярности можно отнести следующие [96]: уменьшение влияния помех, удобство трассировки печатной платы, обеспечение близости к точке подачи входного аналогового сигнала гораздо проще реализовать для отдельных микросхем АЦП; заявленные рабочие характеристики легче обеспечить для автономных АЦП, чем для встроенных преобразователей; схемы с автономными АЦП обладают большей гибкостью при решении задач адаптивного управления. В частности, оптимизация структуры системы сбора данных в рамках предложенного метода синтеза ССТД возможна лишь при автономной компоновке ее элементов.
Примером интегральной микросхемы, предназначенной для построения АЦП двойного интегрирования, может служить схема КР572ПВ2, выпускаемая Рижским заводом полупроводниковых приборов (рисунок 4.4) [17]. – напряжение питания UCC1; 2…20– цифровые выходы; 21– цифровая земля;
Данный АЦП совместно с источником опорного напряжения, несколькими резисторами и конденсаторами реализует функцию двойного интегрирования с автоматической коррекцией нуля и определением полярности входного сигнала. Поступление входного сигнала возможно в диапазоне: ±1,999…±199,9 мВ. Отображение информации на выходе схемы осуществляется в семисегментовом коде с цифровым отсчетом на 3,5-декадном индикаторе (HG).