Измерительные цифровые преобразователи параметров синусоидальных сигналов с применением вычислительных операций

• Автор: Дурновцев, Сергей Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Пермь
• Количество страниц: 150 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
1. Современные тенденции развития преобразователей параметров синусоидальных сигналов.

1.1. Кодирующие измерительные преобразователи амплитуды синусоидального сигнала

1.2. Методы обработки временного ряда измерений амплитуды синусоидального сигнала.

1.2.1. Измерение амплитуды синусоидального сигнала с использованием преобразования Фурье.
1.2.2. Метод измерения амплитуды гармонических колебаний с использованием вычислительных операций на основе мгновенных отсчетов

1.2.3. Метод измерения амплитуды синусоидальных сигналов

на основе интегральных выборок.

1.2.4. Метод измерения амплитуды синусоидального сигнала с использованием отношения К отсчетов амплитуд
1.3. Сопоставление методов измерения амплитуды синусоидального сигнала с применением вычислительных процедур
1.3.1. Выбор целевой функции
1.3.2. Анализ методов измерения амплитуды синусоидального сигнала.
1.4. Выводы.
2. Разработка и исследование алгоритма и структуры преобразователя амплитуды синусоидального сигнала
2.1. Алгоритм преобразования и структура преобразователя амплитуды синусоидального сигнала.
2.2. Исследование преобразователя
2.2.1. Исследование модели ИПр для случая постоянной частоты измеряемого сигнала
2.2.2. Исследование модели ИПр при меняющейся частоте исследуемого сигнала
2.2.3. Исследование модели измерительного преобразователя
по упрощению вычислительных процедур
2.3. Выводы.
3. Разработка алгоритма и структуры преобразователя амплитуды и частоты синусоидального сигнала
3.1. Алгоритм измерения и структура совместного преобразователя амплитуды и частоты синусоидального сигнала
3.2. Исследование модели совместного преобразователя
3.2.1. Решение системы уравнений методом Ньютона
3.2.2. Решение системы уравнений градиентным методом
3.2.3 Решение системы уравнений модифицированным методом Ньютона
3.3. Решение системы уравнений с использованием разложения функции синуса в ряд.
3.4. Сопоставление методов выполнения вычислительных операций совместного определения амплитуды и частоты синусоидального сигнала.
3.5. Выводы
4. Разработка алгоритма функционирования и структуры адаптивного преобразователя частоты синусоидального сигнала
4.1. Принципы построения и функционирования адаптивных частотных преобразователей.
4.1.1. Способы измерения значений вспомогательного параметра К.
4.1.2. Способы формирования значений параметра адаптации.
4.1.2.1. Аддитивный способ формирования значений параметра адаптации
4.1.2.2. Мультипликативный способ формирования значений параметра адаптации
4.1.2.3. Сравнительная оценка способов формирований значения параметра адаптации
4.2. Алгоритмическое описание процесса преобразования адаптивного преобразователя частоты синусоидального сигнала
4.3. Алгоритмы вычисления измеренного значения кода
4.4. Сравнительная оценка технических характеристик адаптивных и неадаптивных преобразователей частоты
4.5. Выводы.
5. Разработка и реализация преобразователей параметров синусоидальных сигналов в составе системы автоматизации испытаний
5.1. Описание аппаратурного и программного обеспечения системы автоматизации испытаний.
5.1.1. Характеристика объекта автоматизации
5.1.2. Назначение системы
5.1.3. Структура системы.
5.1.4. Функционирование системы
5.1.5. Результаты опытной эксплуатации САИ.
5.2. Разработка мультиплицированного преобразователя амплитуды датчиков угловых и линейных перемещений
5.3. Разработка совместного преобразователя амплитуды и частоты сигналов датчика вибрации.
5.4. Выводы.
6. Заключение.
Литература


К масштабирующий коэффициент. Параллельно с дифференцированием тактовыми сигналами запускается АКП. При равенстве производной нулю сигналом нульоргана блокируется последующий запуск АКП, и последний из полученных расчетов
представляет собой код амплитудного значения измеряемого сигнала. Погрешность динамических измерений обуславливается задержкой определения производной и конечным быстродействием применяемого АКП. АКП с дифференцированием 4 может работать и по принципу стробирования измеряемой величины сигналом нульоргана с использованием блока выборки и запоминания. В АКП с определением знака приращения измеряемые величины сравниваются между собой в аналоговой или цифровой форме. Если последующее дискретное значение меньше соседнего предыдущего или равно ему, то предыдущее значение и представляет собой амплитуду измеряемого сигнала. При непосредственном сравнении дискретных значений сигнала используют два блока выборки с компаратором. При изменении сигнала компаратора кодируется соответствующее считанное дискретное значение, являющееся максимальным. Для сравнения кодов используют цифровой логический блок. АКП со сравнением кодов может содержать АЦП и буферный регистр, в который для сравнения после каждого преобразования из регистра АЦП переписывается код предыдущего дискретного значения сигнала. Более быстродействующим является АКП с двумя АЦП, которые запускаются попеременно и коды которых сравниваются между собой. Скорость кодирования рассмотренных выше устройств обусловлена быстродействием применяемых АЦП напряжения. Отмеченные недостатки стимулировали поиск новых методов измерения параметров синусоидальных сигналов. В последнее время указанные выше базовые направления построения АКП пополнились еще одним. Это направление основано на переходе от прямых методов измерения к косвенным и совокупным. Процесс измерения состоит в задаче получения ряда мгновенных значений отсчетов синусоидального сигнала, а результат измерения представляет собой обработку по определенным алгоритмам временного ряда дискретных отсчетов мгновенных значений, функционально зависящих от исследуемой величины, в ходе которой и вычисляются искомые параметры синусоидального сигнала. Естественно, качество подобных измерений определяется в значительной степени алгоритмами обработки временного ряда отсчетов. Фурье 9, но с учетом развития компьютерной техники и технологии осуществляется разработка альтернативных методик. Одним из перспективных методов цифровой обработки временного ряда объектов является алгоритм обработки с использованием теоремы Михотина 3. В основе классического представления о цифровом измерении амплитуды лежит обработка но определенным алгоритмам временного ряда дискретных отсчетов мгновенных значений сигнала, функционально зависящего от исследуемой величины, полученных на основании преобразования Фурье. Любой непрерывный аналоговый сигнал может быть подвергнут дискретизации, т. А, периодами Г, начальными фазами и, следовательно, частотами со. Если частота дискретизации сигнала выше, чем удвоенная наивысшая частота в спектре сигнала x, т. При помощи математических алгоритмов преобразуется в некоторый другой сигнал имеющий требуемые свойства. Пример одной из таких функций , состоящей из гармоник i0, приведен на рис. Процесс преобразования сигналов называется фильтрацией, а устройство, выполняющее фильтрацию называется фильтр. Поскольку отсчеты сигналов поступают с постоянной скоростью фильтр должен успевать обрабатывать текущий отсчет до поступления следующего, то есть обрабатывать сигнал в реальном времени. Для обработки сигналов фильтрации в реальном времени применяют специальные вычислительные устройства Процессоры Цифровой Обработки Сигналов. Различают методы обработки сигналов во временной и в частотной области. Эквивалентность частотновременных преобразований однозначно определяется через преобразование Фурье 3. Это на самом деле обратное непрерывное преобразование Фурье, в то время как преобразование Фурье выражает гсо через Дг. Зсо 5со
Рис.