- •200106 «Информационно-измерительная техника и технологии»
- •Введение
- •1.2. Сигналы
- •1.3. Преобразование измерительных сигналов
- •1.4. Спектр периодических сигналов
- •1.5. Модуляция
- •1.5.1. Амплитудная модуляция
- •1.5.2. Частотная модуляция
- •1.5.3. Фазовая модуляция
- •1.5.4. Двукратные виды модуляции
- •1.6. Квантование
- •1.6.1. Квантование по уровню
- •1.6.2. Квантование по времени
- •1.6.3. Квантование по уровню и времени
- •1.7. Кодирование
- •1.7.1. Цифровые коды
- •1.7.2. Помехи
- •1.8. Модель канала
- •Раздел 2 измерительные каналы и их разделение
- •2.1. Канал связи и его характеристики
- •2.2. Согласование канала с источником информации
- •2.3. Линии связи для передачи измерительной информации
- •2.4. Структуры линий связи
- •2.5. Многоканальные системы для передачи измерительной информации
- •2.6. Погрешность систем с частотным разделением каналов
- •2.7. Погрешности систем с временным разделением каналов
- •Раздел 3 принципы обработки данных
- •3.1. Виды погрешностей
- •3.2. Обработка результатов измерений. Оценки измеряемой величины
- •3.3. Обработка результатов прямых равноточных измерений
- •3.4. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.5. Обработка результатов совместных измерений
- •3.6. Обработка результатов неравноточных измерений
- •3.7. Проверка статистических гипотез
- •3.7.1. Проверка соответствия гипотезы и экспериментальных данных
- •3.7.2. Исключение резко отклоняющихся значений
- •3.8. Построение эмпирических распределений
- •3.9. Критерии согласия
- •3.9.1. Критерий согласия Пирсона
- •3.9.2. Критерий согласия Колмогорова
- •Раздел 4 планирование многофакторного эксперимента
- •4.1. Задачи планирования эксперимента
- •4.2. Пассивные эксперименты
- •4.3. Дисперсионный анализ
- •4.4. Регрессионный анализ
- •4.5. Активный эксперимент
- •4.6. Полный факторный эксперимент
- •4.7. Дробный факторный эксперимент
- •4.8. Устранение влияния временного дрейфа
- •4.9. Проведение факторного эксперимента и обработка его результатов
- •4.10. Оптимизация
- •4.11. Рандомизация
- •Раздел 5 введение в алгоритмическую теорию измерений
- •5.1. Вводные замечания
- •5.2. Развитие понятий числа и измерения величин
- •5.3. Теория шкал и алгоритмические измерения
- •5.4. Алгоритмы измерения в номинальной шкале, аддитивной и порядка
- •5.5. Моделирование цифровых алгоритмических измерений
- •5.6. Эквивалентность между фильтрацией и алгоритмическим измерением
- •5.7. Моделирование сигналов. Дискретизация
- •5.7.1. Модели дискретизации аналогового сигнала
- •5.7.2. Дискретизация с усреднением
- •5.7.3. Дискретизация сигналов конечной длительности
- •5.8. Цифровое представление информации
- •5.9. Системы счисления с иррациональными основаниями
- •5.9.1. Золотая пропорция
- •5.9.2. Числа Фибоначчи
- •5.9.4. Код золотой p-пропорции
- •5.10. Общий алгоритм метрологического кодирования
- •5.10.1. Алгоритм Стахова
- •5.10.2.Фибоначчиевы алгоритмы цифрового метрологического кодирования
- •Раздел 6 введение в информационную теорию измерений
- •6.1. Основные положения теории информации
- •6.1.1. Энтропия
- •6.1.2. Единицы измерения энтропии
- •6.1.3. Условная энтропия (энтропия помехи)
- •6.1.4. Суммирование нескольких погрешностей
- •6.1.5. Явление «краевой эффект». Приближенность информационных оценок каналов передачи информации
- •6.1.6. Основные положения теории информации для характеристики процесса измерения
- •6.2. Сущность измерения
- •6.2.1. Понятие натурального ряда однородных величин
- •6.2.2. Понятие шкалы реперов измеряемой величины
- •6.2.3. Измерение как сужение интервала неопределенности
- •6.3. Измерительные преобразования, функциональные шкалы, единицы измеряемой величины
- •6.3.1. Функциональная шкала измеряемой величины
- •6.3.2. Понятие единицы измерения
- •6.3.3. Метод построения измерительных устройств
- •6.4. Измерительные преобразования и преобразователи
- •6.5. Энтропийное значение погрешности
- •6.5.1. Математическое определение энтропийного значения погрешности
- •6.5.2. Эффективное значение погрешности
- •6.6. Сравнение энтропийного и среднеквадратического значений погрешности для плавных симметричных одномодальных законов распределения погрешностей
- •6.7. Энтропийное значение погрешности – основной критерий точности приборов и измерений
- •6.8. Определение энтропийного значения погрешности на практике
- •6.9. Суммирование погрешностей измерительных устройств
- •6.10. Статистическое суммирование погрешностей при наличии корреляции
- •6.11. Энтропийное значение результирующей погрешности
- •6.12. Суммирование погрешностей с равномерными законами распределения вероятностей
- •6.13. Суммирование погрешностей при равномерном и нормальном законах распределения составляющих результирующей погрешности
- •6.14. Суммирование погрешностей при произвольной степени корреляции и произвольных законах распределения вероятностей составляющих результирующей погрешности
- •И объемов (n) выборок
- •Интервала
- •Оглавление
2.4. Структуры линий связи
Определяющим при выборе структуры линий связи является ее экономичность и надежность.
Рис. 2.3.2. Структура передающего устройства
Наиболее распространенные структуры линий связи, используемые для обслуживания рассредоточенных объектов, приведены на рис. 2.4.1.
Схемы, показанные на рис. 2.4.1, а и 2.4.1, б, называемые цепочечными или последовательными, можно использовать, когда объекты рассредоточены как вдоль линии (рис. 2.4.1, а), так и по площади (рис. 2.4.1, а). Схему, приведенную на рис. 2.4.1,в, называют радиальной, что следует из ее внешнего вида, а схему рис. 2.4.1, г – кустовой, так как здесь часть источников информации (И) объединена в общие группы (кусты), каждая из которых соединена с приемным пунктом отдельной линией. Разновидностью кустовой схемы является древовидная, которая отличается тем, что в точке соединений линий устанавливаются коммутирующие устройства. Кроме перечисленных, могут использоваться и смешанные структуры линий связи.
Рис. 2.4.1. Структурные схемы линии связи
Выбор той или иной структуры линии определяется ее экономичностью и надежностью. В то же время экономичность и надежность определяются протяженностью линии, т.е. ее длиной. Таким образом, для удешевления линии необходимо найти способ кратчайшего соединения источников информации с приемным пунктом.
Если источники информации расположены вдоль линии так, как это показано на рис. 2.4.1, а, то соединять их надо последовательно, при этом длина линии будет наименьшей и, если приемник находится вблизи одного из источников информации, ее можно определить по формуле
где – расстояние между источниками информации; – число источников информации.
Если же источники распределены по площади, то кратчайшие соединения находят следующим образом. Составляют таблицу, в которую внесены расстояния между всеми источниками информации, а также между приемником информации и каждым из источников. Например, для одного приемного пункта и семи источников эта таблица будет иметь следующий вид (табл. 2.4.1).
Таблица 2.4.1
|
Номера источников информации и расстояния между ними |
|||||||
П |
И1 |
И2 |
И3 |
И4 |
И5 |
И6 |
И7 |
|
П |
0 |
l1 |
l2 |
l3 |
l4 |
l5 |
l6 |
l7 |
И4 |
l1 |
0 |
l12 |
l13 |
l14 |
l15 |
l16 |
l17 |
И2 |
l2 |
l21 |
0 |
l23 |
l24 |
l25 |
l26 |
l27 |
И3 |
l3 |
l31 |
l32 |
0 |
l34 |
l35 |
l36 |
l37 |
И4 |
l4 |
l41 |
l42 |
l43 |
0 |
l45 |
l46 |
l47 |
И5 |
l5 |
l51 |
l52 |
l53 |
l54 |
0 |
l56 |
l57 |
И6 |
l6 |
l61 |
l62 |
l63 |
l64 |
l65 |
0 |
l67 |
И7 |
l7 |
l71 |
l72 |
l73 |
l74 |
l75 |
l76 |
0 |
В таблице приняты следующие обозначения: lik – расстояние между i-м и k-м источниками информации; li – расстояние между приемником и i-м источником информации.
По таблице определяют источник информации (пусть в данном примере И4), расстояние до которого от приемника является наименьшим (l4). Затем рассматривают строку И4 и теперь наименьшую величину ищут из возможных значений l41, т.е. определяют источник информации, ближайший к И4 (пусть, например, таким источником будет И7) и т.д., после чего приемник последовательно соединяют с источником И4, который связывают с И7, и т.д.
Критерием надежности линии связи при различных структурах можно считать среднее относительное время, в течение которого линия находится в нерабочем состоянии вследствие каких-либо повреждений (например, короткое замыкание).
Введя величину p, которая есть вероятность того, что отрезок линии длиной l0 находится в нерабочем состоянии, и считая, что величина р для произвольно выбранного участка l0 не зависит от состояния других участков, можно найти вероятность повреждения участка линии длиной l:
(2.4.1)
При коротком замыкании линии, показанной на рис. 2.4.1.а, когда повреждение в любом сечении линии вызывает повреждение всей линии l0, получим и при Np << 1 p0 p(N-1).
Для кустовой структуры короткое замыкание на каком-то участке вызовет нарушение связи только с источниками информации данного куста. Поэтому длина поврежденного отрезка (где – общая длина линии, а – число кустов) много меньше, чем в предыдущем случае. Пользуясь эмпирическими формулами, можно найти
(2.4.2)
Для радиальной структуры среднюю вероятность повреждения одного пункта можно приближенно найти из формулы
(2.4.3)
Зависимости и , полученные в соответствующей литературе, показывают, что надежность кустовой структуры при определенном числе кустов близка к надежности радиальной структуры и во много раз выше надежности цепочечной структуры.