CC BY
53
2. Колесников A.A. Последовательная оптимизация нелинейных агрегированных систем управления. М.: Энергоатомиздат, 1987.
3. Самарский A.A. Теория разностных схем. М.: Наука, 1977.
УДК 621.372.54
А.И. Калинин, С.Г. Крутчинский
АДАПТИВНАЯ СИСТЕМА АНАЛОГО-ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ
СИГНАЛОВ
Интенсивное внедрение цифровых методов обработки сигналов в системе связи, диагностики и управления в значительной мере сдерживается отсутствием развитых интерфейсных устройств предварительного' преобразования аналоговых величин. В первую очередь, это связано с производительностью центрального процессорного элемента и входного АЦП. Так, сигнальные процессоры типа TMS 320 С25, выполненные по микронной технологии, обеспечивают устойчивую работу с аналоговыми сигналами до 100 кГц, и только их субмикронные аналоги TMS 320 С50 увеличивают этот показатель до 2 МГц [1]. Существующие внешние БИС типа TLC решают задачи ограничения спектра и аналого-цифрового преобразования без инициализации, поэтому область их практического применения весьма ограничена.
В настоящей работе предлагается концепция инициализируемых кристаллов-сателлитов, решающих широкий спектр задачи предварительной обработки аналоговых сигналов. Совместно с интерфейсом памяти и цифровым процессором эти ИС Образуют гибридную систему, изображенную на рисунке.
В основу построения этой системы положена идеология максимально возможной разгрузки цифрового процессора сигналов. Предполагается, что интерфейсные инициализируемые ИС будут с высокой
Секция систем автоматического управления
степенью точности обеспечивать масштабирование (К), трансформацию спектра (ТС), частотную фильтрацию (Ф) и аналого-цифровое преобразование (ФАЦП) входного сигнала. Восстановление осуществляется функциональным ЦАП (ФЦАП) и фильтрам нижних частот (ФНЧ).
Важнейшим узлом интерфейса периферийных устройств является универсальный аналоговый фильтр, который в диапазоне центральных частот от
1 Гц до 100 кГц решает задачу функционально полной частотной фильтрации. Выбор режима работы и частоты настройки осуществляется пользователем путем загрузки в БИС специального инициализируемого слова, при этом указанный фильтр характеризуется следующими параметрами:
1. Режим работы.............................ФНЧ, ФВЧ, ПФ, ЗФ.
2. Диапазон центральных частот (частот среза)..........1-100 кГц.
3. Точность настройки центральной частоты ................... 1 %
4. Динамический диапазон .................................. 75 дБ.
5. Коэффициент передачи фильтра ............................... 1
6. Точность реализации коэффициента передачи................. 1 %
7. Параметры амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) в режиме фильтра нижних частот (ФНЧ) или фильтра верхних
частот (ФВЧ):
• неравномерность АЧХ в полосе пропускания ..........0,05 дБ
• затухание фильтра................................18 дБ/окт.
8. Параметры АЧХ устройства в режиме полосового фильтра
(ПФ):
• относительная ширина полосы пропускания (уровень
1,5 дБ)................................................ 23%
• затухание .......................................28 дБ/окт.
• неравномерность в полосе пропускания .............0,15 дБ.
9. Параметры АЧХ устройства в режиме заграждающего фильтра
(ЗФ):
• относительная ширина полосы режекции...................23%;
• глубина режекции.....................................60 дБ;
• затухание.......................................... 28 дБ/окт.;
• неравномерность в полосе пропускания..............0,15 дБ.
Входное сопротивление фильтра во всех режимах не менее 5 кОм.
Выходное сопротивление - не более 50 Ом.
Указанные характеристики достигаются применением специальной схемотехники, снижающей влияние на стабильность и динамический диапазон технологических погрешностей изготовления активных компонент [3], поэтому производство этой и других БИС возможно в рамках традиционных технологий.
Масштабный усилитель К обеспечивает точное (с погрешностью не хуже 0,2%) управление амплитудой входного сигнала в диапазоне частот до 200 кГц, что позволяет существенно повысить эффективность разрядной сетки центрального процессорного элемента.
Трансформатор спектра (ТС) осуществляет с дополнительной фильтрацией перенос спектра входного сигнала в диапазон рабочих частот универсального фильтра с дополнительной погрешностью согласованной с его метрологическими характеристиками, В процессе преобра-
зования аналоговой величины в цифровую возможно путем инициализации (ФАДП) осуществить дополнительно логарифмирование сигнала.
Отмеченная конфигурация гибридной системы позволяет эффективно решать не только традиционные для ЦОС задачи, но и расширить класс практических задач адаптации. Так, настройка интерфейсных БИС обеспечивает оптимизацию соотношения сигнал/помеха при значительных перепадах входной величины [4], а также значительно повысить суммарную производительность системы.
ЛИТЕРАТУРА
1. Берски Д. Цифровые процессоры сигналов. Электроника. 1992, № 3-4. С. 1433.
2. Крутчинский С.Г. Структурно-топологические признаки ARC-схем с собственной компенсацией. Известия вузов. Радиоэлектроника. 1994, № 1. С. 38-43.
3.' P.S.R. Dimiz, J.E. Consscan, A. Antonion Fast Parallel for 11 R adaptive filters IEEE Trans. Circuits and Systems 11: Analog and digital Signal Processing Vol. 41, N8, 1994, p.p. 561-567.
УДК 621.372.57
A.M. Гарбуз, С.Г. Крутчинский
ПРОГРАММНЫЙ МОДУЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ФУНКЦИЙ С НЕЛИНЕЙНЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ
Решение большого числа современных задач проектирования и программного управления связано с определением оптимального вектора параметров некоторых компонент, узлов и блоков, имеющих определенные ограничения. Кроме этого практически всегда функционал имеет сложный рельеф в области локализации решения и поэтому в большинстве случаев не позволяет использовать классические методы первого и второго порядков. Другие широко распространенные процедуры поиска экстремума нелинейной целевой функции не обеспечивают достаточной для современных практических задач точности и вероятности отыскания глобального оптимума. Использование этих методов оказалось чрезвычайно трудоемким из-за сложностей их алгоритмизации и реализации в виде пакетов прикладных программ. Ниже излагается более простой и эффективный метод PSI-преобразования, пригодный также и для задач линейного программирования [1].
Главная особенность метода заключается в том, что объектом исследования является не сама функция F(X), экстремум которой должен быть найден, а некоторая функция PSI(q), образуемая в результате преобразования F(X). Оказалось, что функция PSI(q), а также некоторые другие функции Xi(q) (i=l,2,....n), образующиеся в результате преобразования F(X) в PSI(q), обладают рядом замечательных свойств, благодаря которым они могут быть использованы не только для традиционных целевых функций, но и для других ранее проблемных задач оптимизации. Применение метода оказалось эффективным для многих ранее известных функций не дифференцируемых в областях определения вектора аргументов X. Этим методом можно также решать задачи, связанные с определением экстремума, находящегося на границе, т.е. не являющегося внутренней точкой области определения X [2].
