CC BY
113
Мирвода Денис Васильевич
Технологический институт федерального государственного образовательного уч -реждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г.Таганроге Е-mail: [email protected].
347928, Таганрог, пер. Некрасовский, 44 Тел.: +7(8634)311626
Mirvoda Denis Vasikitvich
Taganrog Institute of Technological - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education «Southern Federal University»
Е-mail: [email protected].
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia Phone: +7(8634)311626
УДК 681.3.062
С.И.Клевцов
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ГРАДУИРОВКИ И ИЗМЕРЕНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ ДАВЛЕНИЯ СРЕДСТВАМИ LABVIEW В УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИНАХ
Для обучения специалистов в области микропроцессорных систем мониторинга технических объектов разработан компьютерный лабораторный стенд. С его помощью можно моделировать процессы градуировки датчика и измерения физической величины, исследовать различные модели градуировочной характеристики датчика давления, выполнять выбор функции преобразования, наиболее подходящей для конкретного датчика. Все процедуры технологически близки к реальным процессам.
Мониторинг; датчик; функция преобразования; моделирование.
S.LKlevtsov
MODELLING OF GRADUATION AND MEASUREMENTS IN INTELLECTUAL GAUGES OF PRESSURE MEANS LABVIEW IN SUBJECT
MATTERS
The computer laboratory stand is developed for training of students in the field of microprocessor systems for monitoring. With its help it is possible to model processes of graduation of the gauge and measurement ofphysical size, to investigate various models of characteristics of the gauge for pressure measurement, to carry out a choice of function of the transformation most suitable to the concrete gauge. From a technology position all procedures are similar to real processes.
Monitoring; the gauge; transformation function; modeling.
При подготовке специалистов в области создания и эксплуатации распределенных микропроцессорных систем мониторинга технических объектов необходимо уделять особое внимание вопросам обучения технологии обработки поступающей с датчиков измерительной информации с помощью локальных микропроцессорных систем нижнего уровня.
В связи с трудностями экспериментальной реализации воздействия физических переменных на датчики, их градуировки и измерений, в качестве альтерна-
тивы при обучении специалистов предлагается использовать компьютерное моделирование этих процессов программно-аппаратными средствами ЬаЬУіе^
Для решения проблемы разработан комплекс взаимосвязанных виртуальных приборов, формирующий компьютерный лабораторный стенд, с помощью которого можно осуществлять моделирование и исследование процедур градуировки датчиков и проведения измерений, технологически близкие к реальным процессам.
В среде компьютерного лабораторного стенда осуществляется изучение моделей линейной и полиномиальной аппроксимации градуировочной характеристики датчика медленно меняющихся физических величин, изучение пространственных моделей аппроксимации градуировочной характеристики датчика, учитывающих влияние внешнего фактора на измерения, приобретение навыков выполнения обработки однократных и многократных измерений и навыков работы в среде ЬаЬУіе'Я'. Для определенности, в качестве медленно меняющейся физической величины и внешнего фактора далее рассматриваются давление и температура соответственно.
При этом решаются следующие основные задачи:
• изучение процедуры градуировки датчиков с микропроцессорной обработкой сигнала;
• изучение различных моделей градуировочных характеристик интеллектуальных датчиков давления (ИДД);
• выбор наиболее подходящей модели градуировочной характеристики для конкретного интеллектуального датчика давления;
• изучение методов определения погрешностей измерения давления.
• изучение процедур моделирования характеристик и процессов измерений в датчиках давления программно-аппаратными средствами ЬаЬУіе'^
Для изучения моделей линейной и полиномиальной аппроксимации градуировочной характеристики датчика давления используется виртуальный прибор, реализованный в среде LabView 8.2, интерфейс которого представлен на рис. 1. В основе реализованных в виртуальном приборе алгоритмов лежат модели градуировочной характеристики датчика давления при фиксированном значении внешнего фактора [1, 2].
~1 I I I I I I I I I I I I I I I I г
Рис. 1. Интерфейс виртуального прибора для моделирования линейной и полиномиальной аппроксимации градуировочной характеристики датчика давления
Виртуальный прибор состоит из двух модулей.
Первый модуль (рис. 2) предназначен для формирования модели реальной градуировочной характеристики.
Давление Р Эталон Коэффициент А Коэффициент В Коэффициент С
:НЖ^ Ш” у ■
Модель сигнала с канала давления ир=АчВ“(ҐГ+С*сІТЛ2 + спуч_ошибка 1,05 3,90 7,33 13,5 21,1 31,1 43,4 57,2 73,3 91,9
Эталон К Линейная
Зависимость Р ОТ ир Попином к
Рис. 2. Модуль формирования эталонной (экспериментальной) модели градуировочной характеристики датчика
Формируемая с помощью полинома зависимость электрического сигнала ир, фиксируемого на выходе канала давления датчика от поступающего на вход датчика физического сигнала давления Р характеризует реакцию датчика на внешнее измеряемое воздействие и в рамках работы считается экспериментальной или эталонной.
Электрический сигнал ир в рамках модели имеет случайную составляющую. Форма зависимости задается студентом в модели с помощью определения коэффициентов полинома.
Второй модуль (рис. 3) предназначен для аппроксимации экспериментальной градуировочной характеристики и оценки погрешности аппроксимации. Возможна линейная и полиномиальная аппроксимация. Сложность полиномиальной аппроксимации студент задает в модели путем выбора степени полинома.
Для изучение пространственных моделей аппроксимации градуировочной характеристики датчика давления, учитывающих влияние внешнего фактора -температуры, на измерения давления, разработан виртуальный прибор, состоящий из 4 модулей, которые представлены на рис. 4-7. В основе реализованных в виртуальном приборе алгоритмов лежат пространственные модели градуировочной характеристики датчика давления [2, 3], в том числе мультисегментная модель [4], которые учитывают влияние внешнего фактора во всем диапазоне его изменения.
Рис. 3. Модуль формирования линейной и полиномиальной аппроксимации градуировочной характеристики датчика
Первый модуль (рис. 4) предназначен для формирования физических сигналов давления и температуры, поступающих на входы датчика.
Рис. 4. Модуль формирования сигналов давления и температуры
Имеются два типа форм сигналов, полиномиальная и форма на основе экспоненциальной зависимости. Формирование заданной формы сигнала осуществляется путем установки соответствующих ключей и коэффициентов.
Второй модуль (рис. 5) предназначен для формирования градуировочных характеристик канала давления и канала температуры датчика давления.
Рис. 5. Модуль формирования градуировочных характеристик канала давления и канала температуры датчика давления
Третий модуль (рис. 6) предназначен для вычисления электрических сигналов, поступающих с канала давления и канала температуры датчика, соответствующих физическим сигналам давления и температуры, сформированным ранее.
Сигналы с канала давления и канала температуры |
Рис. 6. Модуль формирования электрических сигналов, поступающих с канала давления и канала температуры датчика Сигналы формируются с использованием построенных градуировочных характеристик канала давления и канала температуры датчика. При этом можно учесть дополнительную случайную погрешность, которая свойственна датчику.
Четвертый модуль (рис. 7) позволяет вычислить давление с учетом влияния температуры и определить погрешность измерений.
Рис. 7. Модуль вычисления давления с учетом влияния температуры и определения
погрешности измерений
Компьютерный лабораторный стенд, реализованный в среде LabView 8.2, моделирует не только процессы, но и технологии градуировки и измерений в ин-
теллектуальных датчиках давления, делает эти процессы наглядными и прозрачными, что обеспечивает более прочные знания об изучаемом предмете и приобретение определенных практических навыков, несмотря на «виртуальность» осуществляемых процедур.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Бобровников Н.Р., Яркин С.В., Гридин Ю.Н., Стрыгин В.Д., Чертов Е.Д. Математическое обеспечение микропроцессорных преобразователей аналоговых пневматических сигналов.//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2002.- №2 - С.З6-39.
2. Клевцов С.И. Пространственно-полиномиальные модели аппроксимации градуировочной характеристики интеллектуального датчика.// Труды международных научнотехнических конференций "Интеллектуальные системы" и "Интеллектуальные САПР". Научные издания в 3-х томах. М.: Изд-во физико-математической литературы, 2004, Т.2. 468с. - С.309-314
3. Шапонич Д., Жигич А. Коррекция пьезорезистивного датчика давления с использованием микроконтроллера.//Приборы и техника эксперимента. - 2001. - №1. - С. 54-60.
4. Клевцов С.И. Формирование мультисегментной модели градуировочной характеристики интеллектуального датчика. // Известия ТТИ ЮФУ. Технические науки. 2008. №11. -С.8-11.
Клевцов Сергей Иванович
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г.Таганроге E-mail: [email protected].
347900, г. Таганрог, ул. Петровская, 81 Тел. +7(8634)32-80-25
Klevtsov Sergey Ivanovich
Taganrog Institute of Technological - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education «Southern Federal University»
E-mail :[email protected]
81, Petrovskay street, Taganrog, 347900, Russia
Phone: +7(8634) 328025
УДК 510.8
Е.А. Борисова
ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛЯМ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ
Разработан теоретико-множественный подход к моделям распределительных задач, позволяющий математическую схему модели представить в виде соответствий. В том случае, когда параметры задачи задаются на вербальном уровне, предложено определить их в виде лингвистических и нечетких переменных и задать функции принадлежности нечетких переменных, а также правила принятия решений о плане перевозок.
Модель; распределительная задача; нечеткое множество.
