Модели и методы анализа погрешностей измерительных систем при оценке эффективности АСУТП в нефтехимической промышленности
- Автор:
Кузнецов, Борис Федорович
- Шифр специальности:
05.13.06
- Научная степень:
Докторская
- Год защиты:
2009
- Место защиты:
Иркутск
- Количество страниц:
350 с. : ил.
Стоимость:
700 р.250 руб.
до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
ВВЕДЕНИЕ.
СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК СОКРАЩЕННОЙ
ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ.
1.1. Критерии оценки эффективности управления.
1.2. Особенности работы измерительных систем в составе АСУТП
1.3. Распределение погрешности по элементам
измерительных каналов.
1.4. Особенности динамического режима измерения.
1.5. Анализ взаимосвязи случайной и динамической погрешностей ИП.
1.6. Математические модели измерительных каналов
1.6.1. Основные подходы к моделированию
измерительных каналов.
1.6.2. Математические модели нелинейных динамических ИП
1.7. Математические модели и методы имитационного моделирования входных воздействий и влияющих величин
1.8. Заключение.
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ИЗМЕРЯЕМЫХ СИГНАЛОВ И ВЛИЯЮЩИХ ВЕЛИЧИН.
2.1. Модели измеряемых сигналов.
2.2. Модели влияющих величин
2.3. Динамические характеристики случайной составляющей математической модели входных воздействий.
2.4. Имитационное моделирование стохастических
входных воздействий измерительных каналов.
2.4.1. Постановка задачи моделирования случайных процессов
2.4.2. Датчики случайных чисел
2.4.3. Метод индуцированного упорядочивания для
скалярных процессов.
2.4.4. Метод максимального правдоподобия для системы случайных процессов.
2.4.5. Анализ метода формирования скалярного СП.
2.4.6. Другие методы формирования системы коррелированных СП
2.5 Заключение
ГЛАВА 3. МОДЕЛИ ТОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ДИНАМИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
3.1. Основные положения.
3.2. Измерительный канал как динамическая система.
3.2.1. Динамические характеристики линейного измерительного преобразователя непрерывног о действия
3.2.2. Динамические характеристики линейного ИП циклического действия.
3.3. Измерительные каналы с нелинейными ИП
3.4. Дополнительные погрешности измерительных каналов.
3.5. Случайная составляющая статической погрешности И К.
Связь с параметрами ДХ измерительного преобразователя
3.5.1. Случайная составляющая погрешности радиоизотопного интенсиметра
3.5.2. Случайная составляющая погрешности абсорбционного измерительного преобразователя.
3.5.3. Случайная составляющая погрешности сорбционного гигрометра.
3.5.4. Случайная составляющая погрешности сорбционного гигрометра циклического действия.
3.5.5. Модели функциональной связи погрешностей
3.6. Заключение
ГЛАВА 4. ДИНАМИЧЕСКАЯ ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ
4.1. Вычисление динамической погрешности линейного ИП непрерывного действия
4.2. Вычисление динамической погрешности линейного ИП циклического действия
4.3. Вычисление динамических погрешностей многоканальной измерительной системы
4.4. Динамическая погрешность измерительных каналов
с нелинейными измерительными преобразователями.
4.4.1. Модель ДП нелинейного ИГ1 при гармоническом
входном сигнале
4.4.2. Модель ДП нелинейного измерительного преобразователя при входном сигнале в виде СП для степенных
функций нелинейностей
4.4.3. Обобщение модели ДП нелинейного ИП с характеристикой
в виде степенной функции.
4.4.4. Модели ДП для ИГ1 с другими видами нелинейностей
4.4.5. Численная оценка динамической погрешности измерительного канала с нелинейным ИП
4.4.6. Оценка степени нелинейного преобразования
случайного процесса
4.5. Заключение
ГЛАВА 5. МОДЕЛИ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ КАНАЛОВ
5.1. Мультипликативная скалярная модель с
независимыми сигналами.
5.2. Мультипликативная скалярная модель с зависимыми сигналами
5.3. Векторная мультипликативная модель
5.4. Модели мультипликативной дополнительной погрешности
при учете динамических свойств каналов.
5.5. Модели аддитивной дополнительной погрешности при учете динамических свойств каналов.
5.6. Векторная модель аддитивномультипликативной дополнительной погрешности.
5.7. Аддитивная скалярная модель дополнительной погрешности
для нелинейного измерительного преобразователя.
5.8. Вопросы применения аналитического метода анализа дополнительной погрешности.
5.9. Заключение
ГЛАВА 6. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ. КОРРЕКЦИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ ПОГРЕШНОСТИ.
6.1. Постановка задачи оптимизации.
6.2. Оптимизация параметров ИП с первой моделью функциональной связи погрешностей
6.3. Оптимизация параметров ИП со второй моделью функциональной связи погрешностей
6.4. Примеры оптимизация параметров ИП.
6.5. Вычисление допусков на аргументы функции суммарной погрешности
6.6. Оптимизация параметров нелинейного измерительного преобразователя
6.7. Коррекция динамической погрешности измерительных преобразователей.
6.8. Анализ работы неравноточных измерительных каналов
АСУТП в динамическом режиме
6.9. Заключение
ГЛАВА 7. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИЗМЕРЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ.
7.1. Функция потерь. Основные понятия
7.2. Одномерные функции потерь.
7.3. Многомерные функции потерь
7.4. Пример построения и анализа эффективности на основе функции потерь.
7.5. Заключение
ГЛАВА 8. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННОИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.
8.1. Задачи и структура программного комплекса моделирования измерительных цепей.
8.2. Математическое обеспечение системы автоматизированного анализа.
8.2.1. Модели базовых элементов
8.2.2. Частные модели средств измерения
8.2.3. Полная математическая модель средства измерения и
измерительного канала.
8.3. Лингвистическое обеспечение
8.4. Заключение.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Кроме того, эти же дестабилизирующие факторы могут воздействовать и на измеряемую величину, что приводит к возникновению корреляции между влияющими и измеряемой величинами. Неучтенная корреляция между этими процессами может привести к значительным отклонениям при расчете погрешности. Существующие методики расчета, например РД 4 9, учитывают некоторые особенности динамических измерений, но не учитывают изменение во времени влияющей величины, инерционность канала влияния, корреляционной связи между сигналами. Кроме того, динамический режим измерения даже в узком смысле приводит к некоторым особенностям функционирования ИП, в частности для ряда ИП в динамическом режиме наблюдается зависимость между случайной составляющей статической погрешности и ДП. Рассмотрим данную зависимость более подробно. Погрешности, возникающие при измерительном преобразовании, де
лятся на два класса 6 случайную А и динамическую погрешность преобразования Дйп. Результаты проведенных автором исследований выражения 1. ДП преобразования являются функциями одного и того же аргумента. Для этих ИП попытка уменьшения одной из составляющих приводит к увеличению другой. Проведенный обзор публикаций указывает, что наличие функциональной взаимосвязи случайной и ДП неоднократно обсуждалось различными авторами, но, как правило, рассматривались частные случаи. Так, например, в работе 8 указывается, что не тот прибор дает большую точность окончательного результата измерений, у которого меньшая погрешность единичного измерения, а тот, у которого с достаточно малой погрешностью сочетается большее быстродействие. Здесь же говорится о наличии оптимального значения интервала усреднения, при котором дг будет иметь минимальное значение. Отражение дальнейших исследований этой проблемы можно найти в 4, где анализируется погрешность ИП при входном воздействии, представляющем собой более общий случай стационарный случайный процесс СП. Основным результатом этого исследования следует считать вывод о том, что достижение повышенной точности измерения невозможно без использования статистического подхода к исследуемому процессу, т. В работах, где анализируется вышеуказанная проблема, как правило, либо указывается необходимость изучения статистических характеристик входного воздействия 4, либо рассматриваются ее частные аспекты. Общих методов решения этой задачи в настоящее время пока не создано, хотя и существуют все предпосылки для их создания. Рассмотрим данную зависимость для некоторых ИП. Радиоизотопиый гштенсимет. Как известно, в радиоизотопных интснсиметрах, широко используемых для контроля уровня, плотности и давления сред, всегда имеет место погрешность, связанная с флуктуационным характером излучения , 2, 8. Включенная на выходе регистрирующего устройства интегрирующая цепь рис. Очевидно, что для данного измерительного преобразователя уменьшение случайной погрешности при заданной мощности источника ионизирующего излучения может быть достигнуто за счет увеличения постоянной времени Т интегрирующей цепи, определяемой соотношением Т ЯС, где Яноминал резистора Ом, С емкость конденсатора Ф. Если сделать Т достаточно большой, то случайная погрешность, обусловленная флуктуациями излучения будет бесконечно мала за счет усредняющего действия интегрирующей цепи. Однако за счет увеличения инерционности динамическая по
оток вещества0. Рис. Т при котором результирующая погрешность 1. Абсорбционнооптические анализаторы. Другим примером представителя исследуемого класса являются ИП, использующие абсорбционный метод, основанный на избирательном поглощении определяемым компонентом электромагнитного излучения. В различных разновидностях абсорбционных ИП используется весь спектр электромагнитных волн от гаммалучей до радиоволн, с их помощью осуществляется до количественных анализов жидких смесей . Динамические свойства этих ИII определяются их конструктивными элементами рис. Вопервых, если исследуемое вещество в интересующей области спектра не абсорбирует или абсорбирует мало, то при помощи вспомогательных реакций могут быть образованы абсорбирующие соединения и, таким образом, обеспечена возможность анализа требуемых компонентов 7. Рис.
Рекомендуемые диссертации данного раздела
| Название работы | Автор | Дата защиты |
|---|---|---|
| Сплайн-алгоритмы обработки сигналов измерительной информации в системах автоматизации технологических процессов : На примере объектов черной металлургии | Чичерин, Иван Владимирович | 2006 |
| Разработка инструментальных средств автоматизированного расчета проектных затрат на изготовление деталей машиностроения | Решетников, Евгений Владимирович | 2003 |
| Совершенствование системы оперативно-производственного планирования в условиях многономенклатурного единичного и мелкосерийного производства | Фаткин, Анатолий Алексеевич | 2004 |