Вычислительные устройства обработки информации газоаналитических систем

• Автор: Ибаньес-Фернандес, В.А.
• Шифр специальности: 05.13.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1984
• Место защиты: Киев
• Количество страниц: 203 c. : ил

Введение
ГЛАВА I. АЛГОРИТШ НЕПРЕРЫВКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ СИСТЕМЫ ПИП 1.1. Построение и качественный анализ математической модели системы ПИП 1.2. Алгоритм одномерного приближения функции преобразования ПИП 1.3. Алгоритм многомерного приближения функций преобразования системы ПИП Выводы по Гл.1 ГЛАВА П. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТЮВ
ДИАГНОСТИКИ И УСТРАНЕНИЯ НЕИСПРАВНОСТЕЙ 2.1. Статистические методы коррекции измерительных каналов 2.2. Алгоритм коррекции аддитивной погрешности ГАС
2.3. Алгоритм коррекции мультипликативной погрешности измерительных трактов ГАС 2.4. Алгоритм поиска и устранения неисправностей Выводы по Гл.П ГЛАВА Ш. СИНТЕЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ГАЗОАНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ГАС 3.1. Синтез вычислительных устройств обработки информации для системы ПИП с линейными свойствами
3.2. Синтез вычислительных устройств обработки информации для системы ПИП с интегральными и нелинейными свойствами
3.3. Синтез вычислительных устройств обработки информации для системы ПИП с спектральными и нелинейными свойствами

3.4. Общий анализ погрешностей вычислительных

устройств обработки информации с модифицированным алгоритмом

Выводы по Гл.Ш НО

ГЛАВА 1У.ПРОЕКТИРОВАНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ

ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

4.1. Принципы построения специализированных
функциональных преобразователей ФП
4.2. ФП с последовательнопараллельной структурой
на ШПтранзисторах
4.3. Функциональный преобразователь с независимой
настройкой функции в узловых точках
Выводы по ГлЛУ ВЫВОДЫ
ЛИТЕРАТУРА


К спектральным свойствам можно отнести свойство массспектрального разделения различных газов массспектры свойство частотного поглощения энергии излучения различными газами оптические спектры,. Основной особенностью и преимуществом ПИП, основанных на использовании спектральных свойств, является незначительная зависимость сигнала измерительной информации Ус , селективно связанного с измеряемой компонентной составляющей . V от остальных компонентных составляющих многокомпонентной газовой смеси. Х1 6гХ . Хп. Таким образом, из приведенного выше анализа физических свойств ПИП, системы ПИП можно разделить на четыре подгруппы, каждая из которых требует индивидуальной обработки информации I системы ПИП с линейными и интегральными свойствами 2 системы ПИП с нелинейными и интегральными свойствами 3 системы ПИП с линейными и спектральными свойствами 4 системы ПИП с нелинейными и спектральными свойствами. X измеряемых физических величин. Функция обработки информации включает в себя нормирующий компаратор и меру для периодической корректировки статической характеристики системы ПИП, устройство принятия решения и устройство обработки измерительной информации. Обобщенная структурная схема автоматической газоаналитической системы, реализующей измерительный процесс, описанный преобразованием 1. ПИП в режиме непрерывного анализа. Очевидно, что алгоритм обработки измерительной информации системы ПИП зависит от подгруппы, к которой относится данная система. Так, например, алгоритм обработки измерительной информации системы ПИП, как с линейными интегральными свойствами, так и системы с линейными спектральными свойствами, представляет собой решение системы из I уравнений с г неизвестными. До 1. Алгоритм обработки измерительной информации системы ПИП с нелинейными и интегральными свойствами сводится к решению системы изг нелинейных уравнений с г неизвестными. В такой общей постановке задачи зачастую ее решение практически нереализуемо, поэтому в 1. У, I. Подставляя из выражения 1. ПИП с нелинейными и спектральными свойствами. Алгоритм одномерного приближения функции преобразования ПИП. Алгоритм одномерного приближения рассмотрим кале кусочнолинейную аппроксимацию, поскольку она является более предпочтительной для практической реализации устройств, обладающих достаточной простотой и легко поддающихся аппаратурной минимизации. И, несмотря на наличие принципиальной методической погрешности, эта аппроксимация позволяет обеспечить воспроизведение функции с более высокой результирующей точностью. Смысл кусочной аппроксимации произвольной функции одной переменной ХхУ на некотором участке изменения аргумента в общем случае состоит в замене номинальной статической характеристики. Л7 1. Значение этой погрешности яу зависит от вида функции x , длины интервала и степени полинома. При заданных и П погрешность xзависит от общего числа участков аппроксимации функции в заданной области ее определения и от расположения значений аргумента внутри указанной области. X . ЪФрСхХ,. Отсюда следует, что при равномерном разбиении аргумента методическая погрешность меняется пропорционально первой производной функции x что приводит либо к большим погрешностям на крутых участках, либо к необходимости увеличения общего числа отрезков разбиения и, следовательно, к усложнению конструкции ФП. Для определения длин интервалов аппроксимации при оптимальном законе разбиения, выражение для максимальной методической погрешности следует приравнять заданной погрешности , т. Однако и при оптимальном законе разбиения требуемое число интервалов аппроксимации в рассматриваемом случае оказывается весьма значительным. X длина наименьшего интервала аппроксимации в соответствии с формулой 1. Х Хп рис. При этом, предполагается, что однозначна и непрерывна в заданном диапазоне X и имеет в нем непрерывную первую производную всюду, за исключением, быть может, конечного числа точек разрыва первого рода. Максимального значения погрешность аппроксимации внутри I го
интервала достигает в точках , для которых имеет
4 ми. А.тД 1. Чтобы воспользоваться формулой 1. X на участки, где Утняечся монотонно. Хо дает .