Структурное проектирование аналого-цифровых преобразователей информационно-измерительных систем реального времени

• Автор: Антошкин, Станислав Борисович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Иркутск
• Количество страниц: 127 с. : ил.

Оглавление

Условные обозначения .

Введение .

Глава 1. Методы аналогоцифрового и цифроаналогового преобразования формы информации

1.1. Теоретические основы аналогоцифрового и цифроаналогового преобразований сигналов .

1.1.1. Дискретизация и квантование сигналов .

1.2. Методы цифроаналогового преобразования и структурные решения ЦАП

1.3. Основные методы аналогоцифровых преобразований и структурная организация АЦП

1.3.1. Параллельные АЦП .

1.3.2. АЦП последовательного типа .

1.3.3. Сигмадельта АЦП .

1.4. Выводы по главе .
Глава 2. Определение и анализ основных характеристик ЦАП и АЦП
2.1. Параметры устройств цифроаналогового преобразования
2.1.1 Основные статические параметры ЦАП
2.1.2. Динамические параметры ЦАП .
2.1.3. Шумы ЦАП .
2.2. Параметры устройств аналогоцифровых преобразователей .
2.2.1. Статические параметры АЦП
2.2.2. Оценка зависимости погрешностей от применяемых методов преобразований
2.2.3. Апертурная неопределенность
2.2.4. Оценка общей погрешности аналогоцифрового преобразования
2.3. Характеристики средств сопряжения ЦАП и АЦП с цифровыми устройствами .
2.3.1. Преобразователи с последовательным интерфейсом .
2.3.2. Преобразователи с параллельным интерфейсом .
2.3.3. Программное сопряжение ЦАП и АЦП с микропроцессорами Глава 3. Методы снижения систематических погрешностей АЦП
3.1. Применение вероятностных методов для анализа функции преобразования АЦП .
3.2. Оценка погрешностей вероятностного метода восстановления функции преобразования АЦП .
3.3. Программное моделирование АЦП и методов анализа
его параметров
3.4. Выводы по главе .
Глава 4. Структурные решения преобразователей формы информации с самокоррекцией
4.1. Аппаратные средства реализации вероятностных методов анализа функции преобразования АЦП .
4.1.1. Структурное решение устройства анализа характеристики преобразования АЦП .
4.1.2. Экспериментальное исследование дифференциальных нелинейностей методом статистических измерений .
4.2. Разработка АЦП с самокоррекцией динамических погрешностей
4.2.1. Анализ структурных решений
4.2.2. Синтез структуры АЦП с расширенным диапазоном преобразования .
4.3. Применение АЦП в системах автоматизации технологических процессов
4.3.1. Тепловые измерения .
4.3.2. Измерения механических деформаций .
4.3.3. Электроакустические измерения .
4.3.4. Измерения биоэлектрических потенциалов
4.3.5. Измерения в атомной промышленности
4.4. Выводы по главе .
Заключение .
Список использованных источников


Цель диссертационной работы состоит в разработке методов повышения точности аналого-цифровых преобразователей при сохранении высокого быстродействия. В работе рассматриваются возможности улучшения технических характеристик АЦП как аппаратными средствами, так и статистическими методами учета основных погрешностей. Диссертационная работа базируется в основном на достижениях отечественной преобразовательной техники. Теоретическая база для разработки структурных решений основана на работах Смолова В. Б. Грушвицкого Р. И., Мурсаева А. Х. (ЛЭТИ), Мухопада Ю. Ф. (ИрГУПС). Вероятностный метод анализа функции преобразования базируется на методе статистических измерений детально разработанным Губаревым В. В. (НГТУ). На основе выполненного анализа современного состояния преобразовательной техники разработаны методы и аппаратные средства улучшения эксплуатационных показателей аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей. Глава 1. При анализе и синтезе любых технических систем применяются их теоретические модели в большей или меньшей степени отражающие состояние и свойства реальных объектов и процессов. Такие модели применяются и для получения информации о различных сигналах. Любая теоретическая модель имеет определенные ограничения на исходные условия и границы применимости. В практической деятельности (да и не только) достаточно часто упускают наложенные ограничения, что приводит к ошибкам и некорректным выводам. Дискретизация обычно сводится к фиксированию уровня сигнала в заданные моменты времени, т. Полученные в результате дискретизации значения обычно называются отсчетами. В соответствии с признаками регулярности отсчетов можно выделить два основных типа дискретизации: равномерный и неравномерный. Равномерная дискретизация нашла наиболее широкое применение. Неравномерная дискретизация применяется редко и, как правило, шаг дискретизации А/ изменяется программно, поэтапно, и в течение одного этапа шаг постоянен. Еа//Д'). Л„ cos( + /! Ь„=- рСОяп(ш,ОЛ. Для расчета коэффициентов разложения необходимо иметь полную реализацию сигнала, что далеко не всегда приемлемо в режиме реального времени. Обычно выбор частоты дискретизации обосновывают теоремой о выборках (Котельникова - Шеннона) [, ], согласно которой частота выборок должна не менее чем в два раза превышать максимальную частоту// спектра сигнала S(t). Доказательства этой теоремы можно найти в [, ]. Fs>2f. У/=2я/), Dk - постоянные зависящие от S(t). И наоборот, любая функция S(t), представляемая рядом (1. I — I = — fF(a>)e’™dco . Правая часть представляет отсчет хп . Если следовать исходным положениям теоремы о выборках, то коэффициенты разложения (собственно значения выборок) определяются при полной реализации сигнала. Возникает вопрос о пределах применимости данной теоремы при разработке информационноизмерительных устройств реального времени. Фактически в текущий момент времени нет полной реализации сигнала. Кроме того, в реальных устройствах во многих случаях невозможно полностью подавить частотные составляющие выше половины расчетной частоты выборок. В реальных устройствах с частотой выборок фиксируются мгновенные значения уровня сигнала, или среднее значение сигнала за время интервала дискретизации. В случае, когда фиксируются мгновенные значения можно считать, что производится операция умножения значения сигнала на повторяющуюся периодически д - функцию. Т.е. При этом в результате преобразования получаются составляющие с комбинационными частотами. Если при частоте выборок в сигнале есть составляющая с частотой ^>2/^, то в восстановленном по выборкам сигнале составляющая Г, отсутствует, но появится не существовавшая ранее составляющая с частотой /г/,=Угг2/г5. Это наглядно можно видеть при подаче на звуковой вход компьютера синусоидального сигнала с частотой несколько меньшей, чем заданная частота выборок при записи ? АУ-файла. Из этого следует вывод - устройство или система, предназначенная для обработки данных, поступающих с АЦП, должна иметь на входе АЦП ограниченный по верхней частоте спектр.