5.4. Обробка інформації в івс

Розглянемо види обробки інформації, що зустрічаються в ІВСрізного призначення й складності.

Нормалізація діапазонів сигналів датчиків. Цей вид обробки необхідний у зв'язку з тим, що в більшості багатоканальних ІВС використовуються спільні блоки й вузли (наприклад, аналого-цифровий перетворювач), розраховані на один спільний діапазон вхідних сигналів.У той же час датчики мають вихідні сигнали, що різняться не тільки по діапазонах, але в ряді випадків і по видах носіїв і модульованих параметрах цих носіїв.

Приведення всіх зазначених сигналів до сигналу одного виду і діапазону виконується звичайно окремими схемами або блоками. Існують елементи нормалізації або індивідуальні для кожного каналу вимірювання, або групові, що обробляють по черзі сигнали від декількох датчиків одного типу. Групові блоки нормалізації мають на вході перемикач (комутатор), який по черзі підключає джерела сигналів.

Перетворення аналогових сигналів у цифрові й навпаки. Перший із цих видів обробки потрібний з ряду причин:

а) людині зручно отримувати результати вимірювань у вигляді чисел, відтворених цифровими що показують і реєструють приладами; такі результати об’єктивніші й точніше результатів, які читаються людиною на шкалах аналогових приладів;

б)більша частина різноманітних завдань обробки інформації, розглянутих нижче, вирішується в сучасних системах засобами цифрової обчислювальної техніки;

б) зберігати результати вимірювань простіше в цифровій формі;

г) передача інформації з каналів зв'язку найбільш стійка до впливу перешкод при використанні цифрових (кодово-імпульсних) сигналів.

Зворотне перетворення (цифрових сигналів в аналогові) потрібно в тих випадках, коли результати вимірювань або обробки інформації потрібно відтворити в графічній формі або подати на вхід аналогового регулятора або виконавчого механізму безперервної дії.

Перетворення цифрових сигналів з однієї системи обчислення в іншу. Цей вид обробки потрібно у зв'язку з тим, що для різних завдань зручно виражати цифрову інформацію в різних системах обчислення. Для математичних обчислень, передачі по каналах зв'язку й зберігання зручніше за все двійковий код. Для керування пристроями цифрового відтворення (що показують і ті що реєструють) потрібен одинично-десятковий код. Крім того, багато джерел інформації видають її в цифровій формі й при цьому не завжди в одній і тій же системі обчислення. Це ж відноситься до деяких одержувачів інформації, наприклад до цифрових регуляторів.

Перетворення кодів можуть виконуватися або спеціалізованими блоками (шифраторами, дешифраторами), або спільним пристроєм обробки інформації.

Лінеаризація функцій перетворення. Багато з вимірювальних перетворювачів мають нелінійну функцію перетворення. Значення параметрау вихідного сигналу, що несе інформацію, у такого перетворювача нелінійно пов'язане зі значенням вимірюваної величиних. У той же час показання вихідного приладуz повинне бути виражене в одиницяхх. У аналогового приладу можна домогтися цього відповідним нелінійним градуюванням шкали. Якщо ж використовується цифровий прилад, то цифрові сигнали які підводяться до нього повинні виражати значенняz = х. Домогтися цього при нелінійному зв'язку

y = f(x)

можна тільки зворотним нелінійним перетворенням

z=f^-1(y).

Це і є лінеаризація функції перетворення. У системах зустрічаються датчики з різними видами нелінійних функцій перетворення. Лінеаризація виконується в ІВС або спеціалізованими блоками (індивідуальними або груповими - для однотипних джерел), або спільним пристроєм обробки інформації.

Лінеаризація потрібна не тільки у зв'язку із задачею цифрового відтворення вимірюваних величин. Поняття нормалізації сигналів у більш загальному вигляді включає не тільки приведення їх до спільного діапазону, але й одержання однакової форми функціональної залежності між параметром сигналу y і вимірюваних величинх. Тоді, наприклад, однакову відносну ширину зони нормальних значень для декількох контрольованих величин можна задати одним загальним сигналом (однією нормою). Але якщо потрібна однакова форма залежностіy(х), те зручніше за все вибрати лінійну форму. При цьому спрощуються й інші види обробки інформації, у противному випадку доводиться у всіх обчисленнях ураховувати нелінійний зв'язок між значеннямиe, введеними в пристрій обробки, і відповідними значеннямих.

Обчислення результатів непрямих, сукупних і спільних вимірювань. Це завдання виникає в тих випадках, коли деякі фізичні величини не вдається виміряти прямим методом за допомогою вимірювальних перетворювачів або приладів, що безпосередньо реагують на ці величини, але можна виміряти прямим методом деякі інші фізичні величини, пов'язані з ними відомими однозначними функціональними залежностями. Якщо шукана величина виражена в явному виді у функції величинy₁, y₂, … y_п, вимірюваних прямим методом, то вимірювання їх у сукупності з обчисленням функції

х = F(y₁, y₂, … y_п)

називається непрямим вимірюванням. Якщо потрібно знайти значення декількох величинх_1, х₂…....х_т, які входять у систему рівнянь виду

F₁ (x₁, x₂,… х_т, y₁ y₂,… y_п) = 0;

F₂ (x₁, x₂,… х_т, y₁ y₂,… y_п) = 0;

F_m (x₁, x₂,… х_т, y₁ y₂,… y_п) = 0,

той вимірювання величин y₁, y₂, … y_пу сукупності з рішенням системи рівнянь називаютьсукупним абоспільним вимірюванням.

Перший термін відноситься до випадку, коли х_1, х₂…....х_т — однойменні величини, другий — коли ці величини різнойменні.

Прикладом непрямого вимірювання може служити визначення опору резистора за допомогою амперметра й вольтметра по формулі

R = U/I

Прикладом спільних вимірювань є визначення електричного опору при 20°С (R₂₀) і температурного коефіцієнта терморезистора по даним прямих вимірювань його опору при температурахθ₁ іθ₂, відмінних від 20°С. Для цього необхідно вирішити систему рівнянь

R_θ1 = R₂₀ [1+α(θ₁-20)];

R_θ2 = R₂₀ [1+α(θ₂-20)];

Рішення подібних завдань може зажадати виконання громіздких обчислень, які під силу лише складному пристрою обробки інформації або універсальної ЕОМ.

Обчислення інтегральних значень витрат матеріальних продуктів або енергії. У техніці досить поширеним завданням є вимірювання кількості виготовлення або споживання різноманітних матеріальних продуктів і енергії, особливо електричної. При цьому для одних цілей інтерес представляє вимірювання витрат продукту або енергії в одиницю часу (стосовно до енергії це означає миттєву потужність), а для інших цілей - сумарне вироблення (споживання) за фіксований інтервал часу. Маючи прилади, що вимірюють миттєву витрату або потужність, можна визначити сумарні вироблення, інтегруючи за часом вихідні сигнали цих приладів. Існують прилади з вбудованими індивідуальними інтеграторами, але в ряді систем операція інтегрування виконується загальним пристроєм обробки інформації.

Масштабування. Цей термін набув застосування стосовно операції приведення діапазону значень чиселN, що подаються на пристрій цифрового відтворення, до діапазону значень відтвореної величиних у прийняті для неї одиницях вимірювання. У багатоканальній системі сигнали від різних джерел приводяться до одного діапазону на вході загального АЦП. Тому числаN₀ на його виході пропорційні відповідним значеннямх, але не рівні ім. Їх потрібно множити на індивідуальні масштабні коефіцієнти. Масштабування виконується в ІВС або спеціалізованим блоком, або загальним пристроєм обробки інформації.

Якщо в даному інформаційному каналі присутні вимірювальні перетворювачі з нелінійною функцією перетворення, операції масштабування повинна передувати операція лінеаризації.

Масштабування часто приходиться з’єднувати з операцією зсуву діапазону шкали. Наприклад,х являє собою температуру, діапазон значень якої від 250 до 1000°С, а цьому діапазону відповідають сигнали від 0 до 10 В на вході АЦП і числа N₀від 0 до 1000 на його виході. Тоді масштабування полягає в обчисленніN по формулі

N = 250 + 0,75N₀.

Порівняння з нормами. Однією з основних функцій системи автоматичного контролю, що є різновидом ІВС, слугує виявлення виходу параметрів технологічного процесу за межі нормальних значень. Для цього кожне чергове значення параметра, уведене через вхідний комутатор системи, піддається порівнянню із заданими границями зони нормальних значень, тобто з нормами. Виявлення виходу за ці межі сигналізується операторові, реєструється друкувальним пристроєм, а в ряді випадків викликає спрацьовування тих або інших засобів автоматики.

Норми бувають індивідуальні або групові (для групи однотипних параметрів). Порівняння з Нормами виконується в ІВС або спеціалізованими блоками, або загальним пристроєм обробки інформації.

Логічна обробка інформації. Ця функція характерна для багатьох видів ІВС, і особливо для систем технічної діагностики й систем упізнання образів.У них поряд з обчислювальною обробкою доводиться формувати різноманітні логічні судження. Відповідь на питання про те, чи відповідає даний образ одному з відомих раніше, може формуватися як результат рішення складних логічних функцій великого числа дискретних змінних. Аналогічно може вирішуватися завдання визначення номера елемента, що відмовив, у контрольованій технічній системі.

Для рішення кожної логічної функції можна скласти схему з набору найпростіших логічних елементів типу И, ИЛИ, НЕ й т.п., але якщо в системі число таких логічних завдань велике й вони порівняно складні, то виконання їх покладають на загальний пристрій обробки інформації.

Прогнозування аварійних ситуацій. Система автоматичного контролю в деяких випадках повинна не тільки виявляти відхилення від норм в об'єкті, після того як вони відбулися, але й пророкувати завчасно настання таких подій, особливо аварійних ситуацій. Пророкування виконується пристроєм обробки інформації на основі накопичениху його пам'яті відомостей про хід технологічного процесу (про стан об'єкта) протягом певного інтервалу часу, що безпосередньо передує даному моменту. У математичні формули, по яких ведеться прогнозування, входять крім цих даних динамічні характеристики об'єкта. Програма виконання цієї обробки, а також константи, що входять у розв'язувані рівняння які визначаються конкретними динамічними характеристиками даного об'єкта, зберігаються в пам'яті пристрою обробки.

Результати прогнозування допомагають завчасно ліквідувати небезпеку аварії шляхом оперативного впливу на об'єкт. Завдання такого типу вирішують, наприклад, поширені в енергетиці системи протиаварійної автоматики.

Статистична обробка результатів вимірювань з метою підвищення точності. Похибка вимірювань являє собою звичайно випадкову величину. У багатьох випадках математичне очікування (тобто середнє значення) погрішності дорівнює нулю. Якщо заздалегідь відомо, що ця умова дотримується, то можна підвищити точність, вимірюючип раз дану величинух і обчислюючи потім середнє з результатів вимірюваньx₁,…....x_n:

При цьому погрішність х_срзалишається випадковою величиною, але її дисперсія вп раз менше дисперсії погрішності окремих вимірюваньх:

D(Δx_ср)=D(Δx)/n

Тут Δx — випадкова похибка окремого вимірух; Δx_ср - випадковапохибка визначення середнього - значеннях_ср; D(Δx), D(Δx_ср) - дисперсії цих погрішностей.

Отже, середньоквадратичне значення похибки, рівне кореню квадратному з дисперсії, зменшується в результаті описаної обробки в раз.

Якщо математичне очікування погрішності М(Δx) ≠ 0, але значення його відомо з попередніх статистичних досліджень характеристик даного вимірювального приладу, то можна виконувати аналогічну обробку, віднімаючи попередньо з кожного результату вимірівх_i значення М(Δx):

Відомі й інші способи статистичної обробки результатів вимірів з метою підвищення точності.

Обчислення статистичних характеристик вимірюваних величин.

Вимірювана величина х, як правило, теж випадкова. У ряді випадків при дослідженні тих або інших об'єктів виникає завдання визначення не окремих випадкових значеньх, а їхніх статистичних характеристик з метою наступного використання в розрахунках, у прогнозуванні й плануванні. У число таких статистичних характеристик входять: а) щільність розподілуf(x) або інтегральна функція розподілуF(x) (ці дві характеристики взаємно однозначно пов'язані); б) математичне очікування (середнє значення)М(х); в) дисперсія (середнє значення квадрата відхилення від математичного очікування)D(x) або середньоквадратичне відхиленняσ(х)=. Математичне очікування й дисперсію називають відповідно першим і другим моментами розподілуf(x). Іноді буває потрібно визначати й моменти більш високих порядків.

Обчислення статистичних характеристик виконується пристроєм обробки інформації по формулах математичної статистики. Вихідним матеріалом служать результати багаторазових вимірювань значень х, y.

Обчислення узагальнених техніко-економічних показників виробництва.Це одна з функцій ІВС, які використовуються для контролю протікання технологічних процесів на різних промислових підприємствах. До числа узагальнених техніко-економічних показників можуть відноситися: а) відомості про об'єм вироблення продукції за зміну, добу, місяць, рік; б) дані про запаси сировини й палива й про їхню витрату за різні інтервали часу; в) відомості про якість продукції, про коефіцієнт корисної дії й т.п.; г) результати зіставлення звітних виробничих показників із плановими; д) економічні показники, що характеризують рентабельність виробництва; е) відомості про ушкодження й простої устаткування, про їхні причини; ж) дані про проведення регламентних робіт із профілактичного обслуговування устаткування. Наведений перелік може бути продовжений.

Інформацію такого виду звичайно підготовляє й видає на пристрої цифрового друку загальний пристрій обробки.

Централізована й децентралізована обробка інформації.У великих ІВС із різноманітною й складною обробкою інформації застосовують для цієї мети центральну ЕОМ універсального типу, що володіє достатньою швидкодією й необхідним об'ємом оперативної й постійної пам'яті. Така централізована структура системи забезпечує виконання необхідних функцій. Але вона має істотний недолік: будь-яка відмова ЕОМ приводить до порушення всіх функцій обробки інформації. Для підвищення надійності системи застосовують резервування ЕОМ. Але це досить складно й дорого.

В останні роки розвиток електроніки привів до створення мікропроцесорів –що являє собою об'єднання арифметико-логічного блоку із блоком, що зберігає мікропрограми для виконання набору стандартних команд, і блоком мікропрограмного керування.

Мікропроцесор здатний виконувати найрізноманітніші математичні обчислення й вирішувати логічні завдання.

Стосовно до ІВС поява мікропроцесорів і мікрокомп'ютерів привело до можливості децентралізації обробки інформації з наслідками, що випливають звідси, - підвищенням надійності й живучості систем, збільшенням розмаїтості й складності виконуваних ними функцій. Мікрокомп'ютери можна спеціалізувати в ІВС по окремих завданнях або групам подібних завдань. На їхній основі стає раціональним побудова блоків, що раніше виконувалися у виді спеціалізованої електронної апаратури.

Можливо, наприклад, така розбивка функцій по обробці інформації між мікрокомп'ютерами: 1) лінеаризація характеристик, згладжування сигналів, масштабування й перетворення кодів; 2) обчислення результатів непрямих і сукупних вимірів, інтегральних витрат, техніко-економічних показників; 3) порівняння параметрів з нормами, прогнозування аварійних ситуацій, логічна обробка інформації; 4) статистична обробка даних у статиці й у динаміку; 5) стиск даних.

68