CC BY
36
выше, положительным результат означает, что точка принадлежит области работоспособности и ЭТС находится в работоспособном состоянии.
На втором этапе определяется гиперсфера, которая является ближайшей к точке Кь,. В работе [11] доказано, что для этой цели достаточно сравнить численные значения К-функций, определяющие каждую гиперсферу, при подстановке в их выражения координат точки Кь. Меньшее значение определит гиперсферу, остающуюся для дальнейшего анализа.
На третьем этапе определяется запас работоспособности 1 ЭТС. Легко видеть, что 1 — — ^ ,
где К — радиус гиперсферы, оставленной для анализа; Ь — расстояние между точкой Кь и центром гиперсферы.
Рассмотренный алгоритм отличается малыми затратами времени и возможностью практической реализации при большом числе диагностических параметров. При п > 10 его достоинства часто являются решающими при выборе алгоритма контроля ЭТС.
Заключение. В заключение рассмотрим алгоритм, позволяющий уточнить полученную с помощью рассмотренных ранее методов оценку запаса работоспособности ЭТС. При этом шаг поиска алгоритма, реализующего процедуру спиральной развертки, определяется необходимой погрешностью вычисления запаса работоспособности ЭТС [6, 12].
Алгоритм спиральной развертки был разработан для решения задачи поиска первой граничной точки, принадлежащей области работоспособности при ее задании в виде множества граничных точек и изложен в работе [3].
Выбор точек для анализа принадлежности их области С? осуществляется по спирали, начиная с точек и Щ по следующему правилу:
R v = 0,125АТ 0,125ДХ,
2v' +1 + (-l)(v'-1)l(-l)(vM)[(-l)(v-1)+1" 2v' + 1 + (-1)(vM)](-1)(v"-1 )[(-1)v+ 1";
7 — 0,5(—1)у +1,5 ; V' — Е(0,5у + 0,5); у" — Е(0,25у +1)= 1, 2, з... .
Переход от координат к координатам
0X^X2 выполняется по известным формулам [3] и для угла поворота между осями X' и X , равного 0,25л , получим X' — (X + Х2)/>/2 и
X2 — (XI — X2)/72 •
Вывод. Рассмотренные методы и алгоритмы оценки состояния ЭТС позволяют с высокой достоверностью не только оценить работоспособность системы, но и определить запас ее работоспособности. Эффективность алгоритмов была подтверждена тестовыми примерами и исследованиями реальных ЭТС, включая элементы автоматизированных электроприводов и системы их управления. Достоинством алгоритмов является не только их низкая методическая погрешность, но и малые затраты времени на их программную и техническую реализацию, что позволяет диагностировать многопараметрические ЭТС в режиме онлайн.
ЛИТЕРАТУРА
1. Саушев А. В. Методы управления состоянием электротехнических систем объектов водного транспорта / А. В. Саушев. — СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2014. — 215 с.
2. Саушев А. В. Морфологический анализ категории электротехническая система / А. В. Саушев // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2015. — № 1 (29). — С. 193-201.
3. Саушев А. В. Области работоспособности электротехнических систем / А. В. Саушев. — СПб.: Политехника, 2013. — 412 с.
4. Саушев А. В. Параметрический синтез электротехнических устройств и систем / А. В. Саушев. — СПб.: ГУМРФ им. Адм. С. О. Макарова, 2013. — 315 с.
5. Саушев А. В. Структура, метод и алгоритмы оптимального параметрического синтеза динамических систем // А. В. Саушев // Труды международного симпозиума «Надежность и качество»: в 2 т. Т. 1 - Пенза : ПГУ, 2013. - С. 214 - 217.
6. Саушев А. В. Метод синтеза многопараметрических динамических систем на основе информации о границе области работоспособности // А. В. Саушев // Труды международного симпозиума «Надежность и качество» : в 2 т. Т. 1 - Пенза : ПГУ, 2014. - С. 120 - 123.
7. Саушев А. В. Идентификация и контроль состояния систем управления на основе информации о границе области работоспособности / А. В. Саушев // Материалы Международной научно-технической конференции «Автоматический контроль и автоматизация технологических процессов». — Минск: Белорусский гос. тех. ун-т, 2012. — С. 151-155.
8. Саушев А. В. Метод оценки состояния электротехнических систем на стадии эксплуатации / А. В. Саушев // Материалы XI Международной научно-практической конференции. «Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий». — М.: НИУ ВШЭ, 2014. — С. 489-491.
9. Катуева Я. В. Алгоритмы анализа области работоспособности, заданной в матричной форме / Я. В. Катуева, Д. А. Назаров // Информатика и системы управления. — 2005. — № 2 (10). — С. 118-128.
10. Саушев А.В. Параметрический синтез технических систем на основе линейной аппроксимации области работоспособности / А. В. Саушев// Автометрия. — 2013. — Т.49. — № 1. — С. 61-67.
11. Саушев А. В.Алгоритмы синтеза номиналов и допусков многопараметрических систем / А. В. Саушев. // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2015. — № 3. — С. 65-73.
12. Юрков Н. К. Риски отказов сложных технических систем / Н. К. Юрков // Надежность и качество сложных технических систем. — 2014. — № 1(5). — С. 18-24.
УДК 621.391.82: 532.57 Львов А.А., Львов П.А.
Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А., Саратов, Россия
БЕСКОНТАКТНЫЙ ИЗМЕРИТЕЛЬ РАССТОЯНИЯ ДО ПЛОСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННОГО МНОГОПОЛЮСНОГО РЕФЛЕКТОМЕТРА
В работе предложен новый бесконтактный способ измерения расстояния до плоской поверхности, основанный на применении комбинированного многополюсного рефлектометра (КМР). Описаны методики калибровки КМР, измерения расстояния до зондируемой поверхности с его помощью и уточнения частоты зондирующего сигнала, которые в совокупности позволяют создать относительно недорогой и высокоточный измеритель расстояния, способный измерять координаты исследуемой поверхности с точностью до 0,01 мм и работать в условиях воздействия на исследуемый объект высоких температур, например, в сталелитейной промышленности. Проведенное моделирование работы измерителя подтвердило сделанные теоретические выводы.
Ключевые слова:
комбинированный многополюсный рефлектометр, СВЧ измеритель расстояния до объекта, калибровка многополюсника, уточнение частоты СВЧ генератора, калибровочные нагрузки.
1. Введение
Идея применения вместо дорогостоящего векторного вольтметра многополюсного рефлектометра (МР)
- простого пассивного линейного устройства, к двум выходам которого подсоединяются генератор СВЧ сигнала и измеряемая нагрузка, а к остальным четырем
- измерители мощности (квадратичные детекторы), показалась привлекательной и была предложена Г. Энгеном и К. Хоером более сорока лет назад [1]. В последующие 2 0 лет появилось множество публикаций, как в нашей стране, так и за рубежом [2,3], в которых исследователи предлагали собственные конструкции МР, новые способы обработки оцифрованных сигналов с выходов детекторов и оригинальные методы калибровки измерителей на основе многополюсников.
Однако все без исключения авторы столкнулись с серьезными проблемами: плохой устойчивостью решений получающихся квадратичных уравнений МР, приводящей к значительным ошибкам измерения, и сложностью точной калибровки многополюсника, для которой необходимо не менее четырех прецизионных калибровочных нагрузок.
Устойчивости решений стали добиваться, создавая сложные топологии МР, содержащие гибридные ответвители, фазовращатели, линии задержки и т.д., что привело к удорожанию многополюсников [4]. Решить проблему точной калибровки смогли исключительно за счет использования сверхвысокоточных эталонов отражения. Поэтому точные измерители комплексного коэффициента отражения (ККО) СВЧ нагрузок на основе МР удалось создать только в институтах стандартов высокоразвитых стран [5], где эталоны имелись в наличии, но стоимость подобных измерителей была выше, чем у серийно выпускаемых анализаторов СВЧ цепей [6].
Тем не менее, некоторые авторы делали попытки применения МР в различных приложениях. В работах [7,8] коллектив исследователей описал результаты его применения для измерения малых скоростей движущихся объектов с помощью доплеровского радара, измерения угла прихода радиолокационного сигнала и в качестве волнового коррелятора в радиолокационной системе с фазированной антенной решеткой. Однако эти попытки практического использования метода МР нельзя считать удачными из-за низкой точности получающихся измерений. Основными источниками ошибок, по-прежнему, являются неудачно выбранная методика обработки цифровых сигналов с выходов датчиков МР и низкая точность калибровки многополюсника, которые подробно анализируются в [9].
В работе [10] предложена конструкция многополюсника, состоящая из двух частей: собственно МР и многозондовой измерительной линии (МИЛ). Последняя представляет собой отрезок микроволнового тракта с регулярным поперечным сечением и зондами, расположенными вдоль ее центральной продольной оси. Связь зондов с полем предполагается слабой, чтобы они не нарушали картину его распределения внутри тракта, а расстояния от зондов до исследуемой нагрузки считаются точно известными. Часть датчиков с квадратичными детекторами снимают сигналы с МИЛ, а другая часть
- с МР. В [10] показано, что такой комбинированный МР (КМР), может быть точно откалиброван по набору нагрузок с неизвестными ККО. Более того, у многополюсника подобного вида можно совместить процессы калибровки и измерения, что существенно расширяет сферу его возможных применений.
В предлагаемой работе авторы используют КМР для бесконтактного измерения расстояния до плоской поверхности, анализируют получающуюся точность измерения, с помощью компьютерного моделирования показывают преимущества предлагаемого решения по сравнению с известным [11].
2. Измеритель расстояния до плоской поверхности, основанный на двенадцатиполюснике
В последние годы технологии изготовления листового металла претерпевают существенные изменения. Традиционный и широко известный прокатный
стан горячей прокатки в перспективе может быть заменен системой пленочного литья. Это дает возможность изготавливать листовой металл прямо из расплава, не прибегая к промежуточным процедурам охлаждения или получения заготовок, что экономит значительное количество энергии. Кроме того, такая технология может обеспечить большую точность и стабильность толщины получаемого листа по сравнению с прокатным станом. В связи с этим у компаний, занимающихся внедрением этой технологии, возникла необходимость в прецизионном датчике положения и линейных перемещений [11] . К этому датчику предъявляются следующие требования: 1) субмиллиметровое разрешение на расстоянии порядка полуметра, 2) надежность и повторяемость измерений, 3) нечувствительность к изменениям температуры и влажности, к пыли и паразитным неинформативным сигналам, 4) малый исследуемый участок измеряемой поверхности для высокого разрешения ее элементов, 5) дистанционное управление и электромагнитная совместимость.
Сформулированным требованиям удовлетворяет датчик, работающий в СВЧ диапазоне. Для создания подобного устройства авторами [11] предложено использовать двенадцатиполюсный рефлектометр (ДПР). К одному из его портов подключается рупорная антенна, которая «зондирует» исследуемую поверхность. Частота измерения равна 35 ГГц, что не позволяет с достаточной эффективностью применить стандартные устройства на основе СВЧ интерферометрии или частотно-модулированного непрерывного излучения. Поэтому используются обе этих технологии. Схема датчика приведена на рис. 1. Она состоит из нескольких блоков: генератора, счетчика частоты, ДПР, калибровочной цепи и блока цифровой обработки, который осуществляет обработку измерительной информации и управляет генератором.
Для удовлетворения жестким ограничениям по линейности, необходимым для достижения высокой точности, необходимо измерять частоту с нужной скоростью и точностью. Эту задачу решает блок счета частоты, в котором она делится на 4, уменьшаясь с 35 до 8,75 ГГц, а далее для ее определения используется схема на основе ряда делителей и 20-битного регистра.
ДПР, собранный из коаксиальных компонент, имеет достаточно распространенное для этого типа устройство: направленный ответвитель, три квадратурных гибрида и делитель мощности. Калибровочная цепь - подвижный короткозамыкатель [5].
Авторами [11] отмечено, что точность измерения фазы напрямую зависит от точности измерения мощности с четырех измерительных портов ДПР. Их главные усилия направлены на улучшение аппаратуры самой установки: точное проектирование компонентов, помехоизолирующие корпуса, оптоволоконная связь между блоками, малошумные усилители, экранированные АЦП и ЦАП.
После калибровки ДПР производится измерение ККО зондируемой поверхности. Полученные данные свидетельствуют, что ошибка измерения мощности в 1% приводит к ошибке в определении фазы 5°, что говорит о неудачно выбранном методе обработки оцифрованных сигналов с детекторов ДПР. Оказалось, что точность измерения фазы этим методом составляет ±10°, и это, в свою очередь, ведет к ошибке определения расстояния ±0,12 мм.
При этом введение новых компонентов для повышения отношения сигнал-шум или избавления от влияния какого-либо фактора окружающей среды неизбежно приводит к появлению новых искажающих картину явлений. На металлургическом производстве температура внутри помещения может очень сильно меняться из-за наличия большого количества источников тепла, поэтому обеспечить температурную стабильность установки будет сложно.
Рисунок 1 - Структурная схема измерителя расстояния,: ГУН - генератор, управляемый напряжением, БУ - блок управления, ДПР - двенадцатиполюсный рефлектометр, П - переключатель, НО - направленный ответвитель, ДМ - делитель мощности, ИП - исследуемая поверхность, d - расстояние до ИП, ГФЗ - гибридный ответвитель фазовой задержки, ПК - персональный компьютер, ПКЗ - подвижный короткозамыкатель, РФС - регистр фиксации состояния., АЦП и ЦАП - аналого-цифровой и цифро-
аналоговый преобразователи
Теперь рассмотрим калибровку многополюсника, производимую с помощью эталона, которым является подвижный высокоточный короткозамыкатель. В [11] пользуются методом калибровки, описанным в [5], где имелся в наличии короткозмыкатель с модулем ККО примерно равным 0,9 97-0,9 98. Когда измеритель применяется в металлургической промышленности, использование такого точного калибровочного эталона неприемлемо в реальных условиях из-за большой температуры вблизи поверхности расплава (измерение производится с расстояний порядка 0,5 -1 метра), которая будет влиять на его коэффициент отражения.
Таким образом, разработанная в [11] система получается зависимой от многих факторов и потребует для реализации большого количества специальной аппаратуры и весьма тонкой ее настройки. Это становится возможным только при наличии опытного персонала, который квалифицированно будет настраивать аппаратуру перед каждым измерением.
3. Датчик определения расстояния до плоской поверхности на основе КМР
На основе анализа известного метода измерения относительных координат плоской поверхности предлагается новый метод измерения положения, более экономный с точки зрения используемой аппаратуры и более точный.
Структурная схема предлагаемого измерителя показана на рис. 2. Ее реализация существенно более простая в исполнении по сравнению с измерителем, описанным в [11]. Вместо дорогостоящих блока измерения частоты, ДПР и калибровочной цепи, содержащей подвижный короткозамыкатель с модулем ККО не меньше 0,99, в измерителе предлагается использовать один КМР с общим числом измерительных каналов не менее 9. Это существенно упрощает аппаратурный состав системы. В связи с тем, что КМР с числом плеч не менее 8
допускает калибровку по набору неизвестных нагрузок, если использовать методику, описанную в [10], то калибровочную цепь становится ненужной, что избавляет измеритель от систематических ошибок, связанных с традиционным методом калибровки [5].
Разработанная система может использоваться при решении довольно широкого спектра технических задач, одной из которых является определение высоты уровня жидкой стали в резервуаре, где разработанная измерительная система выступает в качестве датчика расстояния до исследуемой поверхности.
Если с выходов измерительных портов многополюсника в дискретные моменты времени измерять сигналы, то система уравнений, описывающая их, имеет вид [9-11]:
|2
и,
= ] +ВД , ] = , к = 1,К ,
1)
где j - номер датчика, к - номер измерения, Б^ - комплексные коэффициенты передачи j-го датчика для опорной и сигнальной волн соответственно; ак, Ьк - комплексные амплитуды зондирующей и отраженной волн в к-ый момент времени; ^к - аддитивный шум, который считаются распределенным по гауссову закону с неизвестной дисперсией.
Если решить систему уравнений (1) относительно фаз ККО исследуемой поверхности:
& = агд(Ьг/аг) = 4пйг/Л, г = 1,2, ..., Я, (2) где Л - известная длина волны генератора; dг -расстояние между поверхностью и рупором антенны в г-ом измерении, то, найдя оценки всех аг, Ьг, можно из (2) определить закон изменения координаты исследуемой поверхности во времени. При этом основная трудность заключается в том, что параметры МР А2, Бj также неизвестны. Они должны быть определены при предварительной калибровке измерителя.
Рисунок 2 - Структурная схема нового измерителя расстояния до поверхности - а, где все обозначения совпадают с рис. 1; упрощенная схема КМР с набором из К калибровочных нагрузок с неизвестными ККО - б. Число датчиков у МР и МИЛ должно быть N > 4.
Поэтому предлагается использовать КМР, который схематично показан на рис. 2,б. Часть его датчиков имеет слабую связь с полем внутри микроволнового тракта. Если расстояния 12 от данных датчиков до плоскости подсоединения нагрузки АА, в качестве которой выступает рупорная антенна, известны точно, то ее можно рассматривать как МИЛ, чья модель формально совпадает с моделью МР, но для констант А2, В2 выполняется следующее соотношение:
Л. Л. — д/о"ехр|74ж-/./х}, 3 — 1,N ,
где а,2 - коэффициент передачи детектора соответствующего зонда МИЛ, 1 - «мнимая единица». Поэтому математическая модель МИЛ может быть переписана в виде:
и.к —аза2ш 1 + Р2т + 2Рш с°{фт — Цх)]+. ,
( з — 1, N , т — 1, М ), (3)
где индекс т соответствует подсоединенному к МИЛ калибровочному эталону с модулем ККО, равным рт = |Ьт/Зт|, и фазой фт-
В качестве эталонов можно использовать любые нагрузки, ККО которых неизвестен даже приблизительно. Например, перед началом измерений можно поочередно устанавливать рупор антенны на М >4 произвольных расстояниях ^ до исследуемой поверхности и снимать сигналы с выходов датчиков МИЛ и МР.
Процедура калибровки КМР проводится в два этапа [10]. На первом производится оценка по методу максимального правдоподобия (ММП) неизвестных параметров калибровочных нагрузок, входящих в (3), и неизвестных коэффициентов передачи детекторов датчиков МИЛ 02 по методике, описанной работе [12], учитывая оцифрованные значения сигналов только с датчиков линии. При этом расстояния от зондов линии до плоскости подсоединения нагрузки и длина волны сигнала в тракте считаются точно известными.
На втором этапе, когда найдены оценки всех параметров 02 и рт, (рт, &т, пользуются процедурой адаптивного байесова подхода [10]. Оценки параметров, относящиеся к подсоединенным нагрузкам, подставляются в (1), и система решается по ММП относительно коэффициентов передачи МР А2, В2, используя только сигналы с его датчиков. В результате находятся оценки всех коэффициентов передачи датчиков как МР, так и МИЛ, и КМР считается откалиб-рованным.
Здесь следует заметить, что подобная процедура калибровки должна проводиться только один раз перед началом измерения высоты расплавленного металла в резервуаре, а далее система сама будет уточнять калибруемые параметры КМР при последующих измерениях, пользуясь этой же методикой.
В описанном процессе калибровки в качестве образцовой величины выступает только длина волны СВЧ генератора, которая должна быть точно известной. К сожалению, точность знания частоты не всегда бывает достаточной, чтобы обеспечить проведение измерений с нужной субмиллиметровой точностью, особенно на частоте порядка 35 ГГц. Поэтому в [11] используется специальный частотомер для постоянного отслеживания возможного изменения частоты генератора в процессе измерения.
Будем считать, что длина волны в модели МИЛ (3) известна с небольшой погрешностью, то есть X = Х0 + АХ, где величина Х0 на частоте 35 ГГц известна точно, а АХ - неизвестная поправка, причем |АХ| <Хй. Если число датчиков МИЛ будет не менее пяти, то возможно предложить итерационную процедуру уточнения длины волны внутри ее тракта.
Запишем модель (3) с учетом введенной поправки для одной произвольной нагрузки:
2
1 + р2 + 2pcos| ф-
4ж-l
j
Хо (1 + ДХ/Х)
( j = 1, N ).
Разложим выражение (1 + ДХ/Х)) 1 У аргумента косинуса в ряд Тейлора до линейных членов включительно, тогда:
uj «Oja21 + р2 + 2pcos[[-(1-ДХ/Хо)wj]}+íj ,
Wj = lj/Хо , ( j = 1,N ). (4)
Так как по модулю поправка ДХ существенно меньше основной длины волны Хо, можно считать справедливыми соотношения: cos( ДХ^/Х) «1,
cos (ДХф2/Х)«ДХф2/Х.
Тогда, раскрывая скобки в (4) и учитывая последние соотношения, несложно получить следующую систему нелинейных уравнений относительно неизвестных параметров нагрузки р, ф, a и поправки
длины волны ДХ
uj «aja2[1 + р2 + 2pcos[coswj + 2рДА^;/Л))cos [sin Wj ~
(5)
2psin [sin w j - 1рДХ\у j¡ Хо )sin фj cos Wj ]+íj ,
( j = 1, N
Сделаем в 1
следующую замену переменных: 1____/ 1A
2 / 2 \ 2 2 — а (1 + р ), 32 — а рcosф, 33 — а АXрcosф,
у } (6) — а2рзтф, — а2АХрзтф;
х^ — о, ху — cosw7, Ху — ,
х4. — 2о. sinWj, х5. — —2о. (у./X)cosWj.
Тогда система (5) становится линейной относительно новых неизвестных с наложенным на них квадратичным ограничением. Для удобства она дана в матричном виде:
и — Хд + Е , q2q5 — 3334 — 0 . (7)
е: и = (м]_,...,UN) - вектор измеренных сигналов с в МИЛ; Ц = (31,...,35) - вектор оцениваемых X х.к». - матрица плана экспери-
гд
датчико неизвестных;
мента;
а; Е — - вектор погрешностей изме-
рения сигналов на датчиках МИЛ; Т -операция транспонирования.
В работе [12] описан итерационный метод решения линейных систем типа (7) с учетом квадратичного ограничения на оцениваемые параметры по методу максимального правдоподобия. В результате получается следующая итерационная формула для (к +1) -го шага:
д(к У сд(к)
q(k+1) = q(k )-
q(k )T c(xTx)-1Grq(k)
(xTx)Vq(k),
где ^ - матрица квадратичной формы из (7), а нулевое приближение ищется по методу наименьших
q(o) = (x Tx)-1(x Tu).
квадратов Ц 7 — (X X) (X и). После нахождения оценок компонентов вектора д несложно из найти оценку поправки к длине волны:
ДХ:
■л
q2 + q5 y(q2 + q4
).
Таким способом можно в процессе измерения отслеживать возможные изменения длины волны зондирующего сигнала, что позволяет не использовать специального частотомера в измерительной системе и еще больше упростить ее конструкцию без потери в точности измерений расстояния до исследуемой поверхности.
Другие приложения метода максимального правдоподобия для оценивания параметров датчиков давления в процессе измерения и их температурной коррекции даны в [13, 14].
4. Результаты моделирования
Достоинства предлагаемого измерителя координат и линейных перемещений были проверены с помощью компьютерного моделирования его работы. Алгоритм решения системы (1), описанный в [10, 12], был реализован. При числе датчиков КМР N = 10 и числе измерений К = 65535 он обрабатывает цифровую информацию в реальном времени и совмещает процедуры калибровки и измерения.
Истинная картина тестируемой поверхности моделировалась заданием основной координаты и представлялась в виде аддитивной смеси этой координаты и нескольких линейно изменяющихся слабых гармонических сигналов.
Результаты моделирования представляются в виде массива чисел, являющихся расстояниями от рупора антенны до исследуемой поверхности. Далее расстояния преобразовывались в фазы рассеянного сигнала, и на их основе с использованием заданных коэффициентов передачи датчиков формировался массив выходных напряжений, являющихся входным для статистической обработки. К полученным значениям напряжений добавлялись аддитивные случайные погрешности. Уровень сигнал/шум задавался равным 30 дБ, что соответствует реальным его значениям.
Типичные модельные результаты измерения даны на рис. 3 - 5. На рис. 3 показаны грубые измерения координаты с использованием метода, описанного в [12], когда результаты получаются с помощью ДПР без дополнительного контроля частоты генерации зондирующего сигнала с помощью прецизионного цифрового частотомера.
Из рис. 3 видно, что предлагаемый в [11, 15] метод позволяет проводить однозначные измерения расстояния с точностью до четверти длины волны. Окончательная точность порядка 0,1 мм достигается за счет измерения фазы на фиксированной частоте.
С помощью ДПР можно измерять расстояния с указанной точностью.
Расстояние до плоскости {
Рисунок 3 - Фаза ф и ошибка фазы Аф коэффициента отражения как функция расстояния до исследуемой поверхности с использованием вогнутого отражателя. 1° соответствует 0,012 мм. Сплошная линия: измеренная фаза, штрихованная - погрешность измерения фазы.
На рис. 3 показана измеренная фаза коэффициента отражения от цели, движущейся с расстояния 748 мм до 753 мм от опорной плоскости рупорной антенны. Погрешность измерений в данном случае меньше ±10°, что соответствует ошибке измерения расстояния порядка ±0,12 мм. На практике сигнал, распространяющейся в свободном пространстве, включает в себя и паразитные переотражения, которые ухудшают фазовые характеристики. Как считают авторы [11], измерения с субмиллиметровой точностью возможны на практике только в случае, если исследуемая поверхность является гладкой и не движется в направлении распространения зондирующей волны. Типичный результат измерения, когда частота излучения контролировалась прецизионным цифровым частотомером, показан на рис. 4. Видно, что дополнительный учет характерного возможного изменения частоты генерации, прове-
денный с помощью прецизионного частотомера, позволяет повысить точность измерения координаты. Однако метод, предлагаемый в [11], не достигает достаточной точности измерений, необходимой для нужд сталелитейной промышленности.
(р ° -100
-200
-300
-400
-500
/ 1
У у и \ Л Г' /у
! 1 л ^
10
8 А<Р\ 6 4 2 О -2 =4
8
= 10
74В
753
749 750 751 752 Расстояние до плоскости (мм)
Рисунок 4 - Фаза ф и ошибка фазы Аф коэффициента отражения для плоского отражателя.
Сплошная линия: измеренная фаза, пунктирная линия - фаза, рассчитанная с учетом коррекции частоты генератора, изменяющейся во времени в пределах ± 1% от основной гармоники, штрихованная линия - ошибка оценки фазы
На рис. 5 показаны аналогичные результаты, измеренные при помощи КМР с числом измерительных портов, равным 10, половина из которых имеет слабую связь с полем внутри измерителя. По выходным сигналам этих портов, проводилось дополнительное уточнение длины волны источника сигнала.
(р° 100
-200
-300
-400
-500
/ / \
\
■ч. \
/
/ \
У , /
V
\ / \
ч/
1,0
■Л <Р°
■1,0
748
749
750
751
752
753
Расстояние до плоскости (мм)
Рисунок 5 - Фаза ф и ошибка фазы Аф коэффициента отражения как функция расстояния до исследуемой поверхности с использованием вогнутого отражателя. 1° соответствует 0,012 мм. Сплошная линия: измеренная фаза, штрихованная - погрешность измерения фазы
Использование оптимальных статистических методов обработки сигналов с датчиков МР позволило примерно на порядок повысить точность измерения без применения дорогостоящего оборудования, которым являются прецизионный частотомер и набор калибровочных нагрузок для ДПР. Сравнивая полученные значения погрешностей измерения фазы известным устройством и предлагаемым в работе, можно сделать вывод о перспективности нового метода оценивания положения.
5. Заключение
Предложен статистический способ решения уравнений МР, используемого в качестве прецизионного измерителя расстояния до поверхности расплавленной стали с субмиллиметровой точностью. Предлагаемый метод позволяет использовать предельно простые конструкции многополюсников и не требует высокоточных стандартов для калибровки рефлектометра. При этом измерительная система получается простой в изготовлении и соответственно дешевой.
Разработана программа, реализующая этот алгоритм, и на ее основе проведено численное моделирование работы калибровочной системы. Оно показало высокую эффективность предлагаемой методики измерения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Engen, G.F., Application of an Arbitrary Six-Port Junction to Power Measurement Problems / G.F. Engen, C.A. Hoer // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - 1972. May, Vol. 21. P. 470-474.
2. Hanson, E.R.B. An Ideal Six-Port Network Consisting of a Matched Reciprocal Lossless Five-Port and a Perfect Directional Coupler E.R.B. Hanson, G.P. Riblet. // IEEE Trans. of Microwave Theory and Tech. - 1983. Mar. Vol. MTT-31, P. 284-288.
3. Кабанов, Д.А. Опыт разработки автоматических анализаторов СВЧ цепей с 12-полюсными рефлектометрами / Д.А. Кабанов, С.М. Никулин, В.В. Петров, А.Н. Салов // Измерительная техника, № 10, 1985. - С. 38-40.
4. Рейзенкинд, Я.А. Состояние и перспективы развития методов измерения параметров двухполюсников и четырехполюсников на СВЧ / Я.А. Рейзенкинд, В.А. Следков // Зарубежная радиоэлектроника, № 8, 1988.-
С. 30-60.
5. Li, S. Calibration of Multiport Reflectometers by Means of Four Open Short Circuits / S. Li, R.G. Воsisiо // IEEE Trans. Microwave Theory Tech. - 1982. Jul. Vol. MTT-30, P. 1085-1090.
6. Griffin, E.J. Six-Port Reflectometers and Network Analysers / E.J. Griffin // In IEE Vacation School Lecture Notes on Microwave Measurement London Inst. Elec. Eng.. 1983, P 11/1-11/22.
7. Xiao, F. Application of a Six-Port Wave-Correlator for a Very Low Velocity Measurement Using the Doppler Effect / F. Xiao, F.M. Ghannouchi, T. Yakabe // IEEE Trans. Instr. Meas., 2003. Apr. Vol. 52, no. 2, P. 546-554.
8. Yakabe, T. Six-Port Based Wave-Correlator with Application to Beam Direction Finding / T. Yakabe ; F. Xiao ; K. Iwamoto; et.al. // IEEE Trans. Instrum. Meas., 2001. Apr. No. 2, Vol. 50, P. 377-380.
9. Львов, П.А. Применение многополюсных рефлектометров специального вида для решения ряда прикладных задач / П.А. Львов // Вестник Саратовского государственного технического университета, №2(45), Вып. 1, 2010, С. 181 - 193.
10. Львов, А.А. Автоматический измеритель параметров СВЧ двухполюсников на основе многополюсника / А.А. Львов // Измерительная техника, 1996 г., №2, С.10-12.
11. Стюхин В.В. Выбор оптимального варианта построения электронных средств / В.В. Стюхин, И.И Кочегаров, В.Я. Баннов // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 2. С 383-385.
12. Stelzer, A. A Microwave Position Sensor with Submillimeter Accuracy / A. Stelzer, C.G Diskus, K. Lubke, H.W. Thim // IEEE Trans. Microwave Theor. & Tech., 1999. Dec. Vol. MTT-12 (47) P. 2621-2624,
13. Львов, А.А. Метод калибровки автоматической многозондовой измерительной линии / А.А. Львов К.В. Семёнов // Измерительная техника, 1999, №4. - С. 34-39.
14. Львов, А.А. Высокотемпературные датчики давления / Р.С. Коновалов, А.А. Львов // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество»: в 2-х т., Пенза: Изд-во Пенз. ГУ, 2014, Т. 2. - С. 48 -50.
15. Львов, А.А. Компенсация температурной погрешности интеллектуальных датчиков давления / А.Ю. Николаенко, А.А. Львов, П.А. Львов // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество»: в 2-х т., 2014, Пенза: Изд-во Пенз. ГУ, Т. 2. - С. 57-59.
УДК 621.396
Андрианов Д.Е., Еремеев С.В., Купцов К.В.
Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО Владимирский Государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых
ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ
НА ОСНОВЕ ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ
В статье рассматривается проблема распознавания пространственно-распределенных объектов в геоинформационных системах. Приведены варианты решений этого вопроса, выполнена некоторая классификация методов и алгоритмов и сделаны предложения по вариантам развития для нахождения подходящего решения по этой проблеме. В первую очередь, это повышение качества распознавания. Во-вторых, это создание общих правил, которые будут обладать необходимым порогом точности, для исключения ошибочной классификации пространственных объектов определенного вида. В-третьих, создание правил, которые определяют взаимосвязи объектов различных видов.
Рассматривается проблема важности не только распознавания объектов, но и учета их взаимного расположения и вычисления пространственных признаков относительно друг друга. Предложены некоторые правила, обеспечивающие топологическую согласованность объектов при переходе на разные масштабы.
Ключевые слова:
геоинформационные системы; пространственно-распределенные объекты; распознавание объектов; топология; топологические отношения.
Введение а также предлагаются алгоритмы с использованием
Человеку свойственно воспринимать информацию топологии и топологических отношений. визуально, поэтому немалую часть информации он 1 Методы распознавания пространственных объ-
изучает посредством зрения, рассматривая снимки, ектов на аэроснимках
чертежи, карты, графики [1]. Распознавание про- В методе [2] рассматривается вопрос распозна-
странственно-распределенных объектов - это один вания объектов дорожной сети. Эта задача ослож-из наиболее трудных вопросов в сфере цифровой нена тем, что дорожная сеть относится к сложным обработки изображений. Поэтому реализация поиска пространственным объектам с различными протяжен-необходимых объектов на изображениях карты яв- ностью, геометрическими и яркостными характери-ляется актуальной задачей, требующей подходящего стиками. Кроме этого, затрудняет обнаружение пе-решения. рекрытий дорожной сети различными объектами дру-
Распознавание пространственно-распределенных гих классов. В работе сформированы признаки до-объектов на изображении является вопросом клас- рожной сети, в частности, значительная протяжен-сификации экземпляров некоторого вида (класса). ность прямолинейных участков, одинаковая ширина Существует множество алгоритмов и методов выде- на участке протяжения, равномерное распределение ления объектов на снимке. Число предложенных ре- яркости в пределах объекта, четкие контуры до-шений для распознавания объектов не меньше, но, рожного полотна.
обычно, решение можно использовать для конкрет- Приведены математические формулы, которые
ной прикладной задачи. В этой статье приводятся применяются при отборе объектов. Используется некоторые из существующих методов и алгоритмов фильтр с конечной импульсной характеристикой, для распознавания объектов на растровых картах, результатом применения которого к исходному
