упреждающее принятие решения, повышение помехо- ляются путем обучения на выборке данных с сен-
устойчивости, адаптация к изменениям окружающей соров и результатов принятия решения главным мо-
среды. дулем или оператором. В последующем, применение
3 Анализ потока данных в беспроводных сенсор- данной модели позволит исключить постоянный по-
ных сетях ток передачи данных между узлом и главным моду-
Первостепенным этапом при принятии решения лем, а сведет к посылкам управляющих решений,
является сбор большого объема информации (объ- Тем самым снизится нагрузка на сеть, уменьшатся
ектов) [12]. Это всевозможные данные с датчиков, энергозатраты узла за счет сокращения сеансов
представленные в определенной структуре с ука- связи и энергозатраты главного модуля за счет
занием временных меток, идентификаторов сенсора распределения вычислительной нагрузки, и самих показаний (признаки данных). Первона- Результаты
чально объекты поступают в модуль и помещаются В работе предложены подходы к разрешения од-
в его внутреннюю память. В простейшей модели ного из основных противоречий, имеющих место в
данные фактически сразу попадают в очередь для сенсорных сетях. С увеличением числа сеансов
передачи по сети в главный модуль, вследствие связи растут энергозатраты узлов, что ведет к
чего возникает большая нагрузка на сеть. Главный сокращению времени автономной работы узла, с
модуль агрегирует данные со всех датчиков, ана- уменьшением - повышается вероятностью пропуска
лизирует и принимает на их основе решения по важных событий, что может привести к неверному
заранее определенным алгоритмам. Данные алго- принятию решения. Известные решения действуют
ритмы оперируют с информацией, поступившей в те- локально и не решают противоречия. кущей момент и представляют собой поведенческое Предлагается использование методов машинного
описание в виде конечного автомата. В результате обучения для снижения нагрузки на сеть, пониже-
система теряет свою гибкость, адаптацию к внеш- ния энергозатрат элементов системы. Это позволит
ним факторам, имеет низкую помехоустойчивость. помимо обеспечения общей эффективности передачи
Методы машинного обучения ориентированы на данных в беспроводных сенсорных сетях, обеспе-
построения математической модели поведения внеш- чить упреждающее принятие решения, повышение по-
ней среды, где параметры данной системы опреде- мехоустойчивости, адаптация к изменениям окружающей среды.
ЛИТЕРАТУРА
1. Денисов А.А., В.А.Кальнов, В.А.Шахнов ПРОЕКТИРОВАНИЕ НАНОСЕНСОРОВ - М. Изд-во МГТУ им.Н.Э.Ба-умана, 2011. Сер. Библиотека "Наноинженерия". Том 6. 126 с. ил.:
2. Лавров А.В. и др. ИССЛЕДОВАНИЯ СЕНСОРНОЙ СЕТИ ДАТЧИКОВ ДАВЛЕНИЯ // Датчики и системы. 2013. № 9 (172). С. 51-55.
3. Артемов И.И. Прогнозирование надёжности и длительности приработки технологического оборудования по функции параметра потока отказов / И.И. Артемов, А.С. Симонов, Н.Е. Денисова // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. 2. С. 3-7.
4. Адамов А.П., Адамова А.А., Сенькина М.А., Исмаилова И.Т. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ В УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ. Под общей редакцией А.П. Адамова - Санкт-Петербург, Изд-во Политехника. 2002.
5. Адамова А.А., Адамов А.П., Шахнов В.А. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ ИЗДЕЛИЙ НА ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2015. Т. 2. С. 352-356.
6. Адамов А.П., Ирзаев Г.Х., Адамова А.А. К ПРОБЛЕМЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ // Проектирование и технология электронных средств. 2006. № 1. С. 19-22.
7. Адамова А.А., Адамов А.П. МНОГОУРОВНЕВАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ НА ЭТАПАХ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ПРОИЗВОДСТВА // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 12.
8. Адамов А.П., Адамова А.А., Власов А.И. ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана. Серия: Приборостроение. 2015. № 5 (104). С. 109-123.
9. Адамова А.А., Власов А.И. ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТАЦИИ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА К ВЫПУСКУ НОВОЙ ПРОДУКЦИИ // Информационные технологии в проектировании и производстве. 2014. № 2 (154). С. 46-56.
10. Власов А.И. и др. МЕТОДЫ ГЕНЕРАЦИОННОГО ВИЗУАЛЬНОГО СИНТЕЗА ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ МИКРО-/НАНОСИСТЕМ // Научное обозрение. 2013. № 1. С. 107-111.
11. Юрков Н.К. и др. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ МНОГОФАКТОРНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ СИСТЕМ // Надежность и качество сложных систем. 2013. № 4. С. 75-79.
12. Грешилов А. А. Математические методы принятия решений : учеб. пособие. — 2-е изд., испр. и доп. — М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014.— 647, [1] с. : ил.
УДК 535.37, 535.373.2 Абилазимов А.С., Тулегулов А.Д.
Евразийского Национального университета им. Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан
ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ
В статье дается краткий обзор основных видов аналого-цифровых преобразователей для микропроцессорных систем. Рассматриваются методы их применения для обработки данных полученных в аналоговом виде.
Приводятся примеры лабораторных установок и практические схемы микропроцессорных систем. Также в статье представлен фрагмент программы для обработки полученной информации. Ключевые слова:
аналого-цифровой преобразователь, микропроцессорная система, методы, аналоговый сигнал.
Учитывая возросшие требования к точности проводимых измерений, а также для уменьшения времени на обработку полученных результатов, применение персонального компьютера в научных исследованиях стало обычной нормой. Однако применение персонального компьютера даёт более широкие возможности для повышения эффективности,
проводимых научных исследований. К таким возможностям можно отнести прием полученных результатов, их обработку и хранение. Для обработки полученных результатов можно использовать широкие возможности программного обеспечения, как самого персонального компьютера, так и дополнительные пакеты прикладных программ. Хранение полученных результатов возможно как в первоначальном виде,
так и после обработки различными методами компьютерного моделирования. Наиболее сложным в перечисленных выше возможностях является прием сигналов от научно-исследовательской установки персональным компьютером [1].
В настоящее время остро стоит вопрос получение новых видов материалов для космической техники. Предъявляются высокие требования к этим материалам, с учетом экстремальных условий в космосе.
Проблема связана с тем, что как правило, информация с экспериментальной установки поступает в виде аналогового сигнала. В тоже время персональный компьютер способен принимать сигналы только в цифровой форме. Таким образом, возникает проблема преобразования аналогового сигнала в цифровую форму. Эту функцию выполняет аналого-цифровой преобразователь (АЦП) [2].
На рисунке 1 приведена стандартная блок-схема установки.
1 - криостат, образец, 8
2 - рентгеновский аппарат, - термопара, 9 - цифровой Рисунок 1
3 - монохроматор, 4 - ФЭУ, 5 - УПТ, вольтметр, 10 - сосуд со льдом, 11 - Блок-схема установки
6 - АЦП и ПК, - нагреватель.
7 -
При проведении экспериментов необходимо поддерживать постоянную скорость нагрева. Для этого применяется дифференциальная медь-константано-вая термопара 8. Один спай термопары помещаем в сосуд с тающим льдом 10. Другой спай термопары находится на образце 7. В процессе нагрева сигнал с термопары поступает на цифровой вольтметр универсальный 9 типа В7-21. Полученный сигнал регистрируется фотоэлектронным умножителем 4 типа ФЭУ-92 (или ФЭУ-79). Учитывая малую амплитуду сигнала с фотоэлектронного умножителя необходимо усилить сигнал. Для этого сигнал подают на усилитель постоянного тока 5 типа ИМТ-05. После этого сигнал поступает на вход АЦП и далее на персональный компьютер.
При исследовании спектрального состава пиков ТСЛ, а также спектрального состава излучения рентгенолюминесценции необходимо использовать малогабаритный универсальный монохроматор МУМ. Он устанавливается между криостатом и ФЭУ. Монохроматор управляется с помощью двигателя, который запускается при достижении необходимой температуры.
Как видно из рисунка 1 блок 6 представляет собой два устройства. Это персональный компьютер и АЦП. Упрощённая структурная схема АЦП состоит из трёх блоков и представлена на рисунке 2.
АЦП прямого преобразования осуществляют квантование сигнала одновременно с помощью набора компараторов, включенных параллельно источнику входного сигнала. На рисунке 3 показана реализация параллельного метода АЦП для 3-разрядного числа.
Рисунок 2 - Упрощённая структурная схема АЦП: ДУ - дискретизирующее устройство, КвУ -квантующее устройство, КдУ - кодирующее устройство
На вход квантующего устройства поступает сигнал с научно-исследовательской установки. Далее с выхода кодирующего устройства дискретный сигнал поступает на персональный компьютер. Дискре-тизирующее устройство обеспечивает синхронную работу квантующего и кодирующего устройств [4].
Существует несколько основных типов АЦП, отличающихся по таким параметрам как быстродействие, точность, разрешающая способность, разрядность. В нашем случае в качестве основных критериев, мы брали параметры быстродействие и точность. В зависимости от методов преобразования аналогового сигнала в цифровой сигнал, можно отметить три различных варианта, такие как, метод прямого преобразования, метод последовательного приближения и метод интегрирования[5-6].
Рисунок 3 - Схема параллельного АЦП
Благодаря одновременной работе компараторов параллельный АЦП является самым быстрым. Например, восьмиразрядный преобразователь типа МАХ104 позволяет получить 1 млрд. отсчетов в секунду при времени задержки прохождения сигнала не более 1,2 нс. Недостатком этой схемы является высокая сложность. Действительно, ^-разрядный параллельный АЦП сдержит 2м-1 компараторов и 2^ согласованных резисторов.
Для приема и обработки информации поступающей от научно-исследовательской установки нами была написана программа, фрагмент которой представлен
на рисунке 4.
//------------------------------------------
#include #pragma hdrstop #include #include
#include <stdio.h> #include "header.h" #include "regimform.h"
#include "Mytypes.h"
//--------------------
#pragma package(smart init)
#pragma link
#pragma link
#pragma link
#pragma link
#pragma link
'CPort"
' CPortCtl" 'CGAUGES" ' CSPIN" 'PERFGRAP" ■ .dfm"
#pragma resource Thead *head;
unsigned char esc,j,sym-
bol,start,stop=0,movement,bild pac;
unsigned char combuf[2 00],databuf[100]; unsigned int tempadc1,tem-
padc2,lastadc1,lastadc2,timer,counttime; float time,timeavag; unsigned int error,begin=0; AnsiString timme(void); TIniFile *ini; AnsiString IniFileName;
void convert(unsigned char *inbuf,unsigned char *outbuf,unsigned char counting); void calculate mass();
void drawdata(unsigned int can1,unsigned int can2);
int calibr osn(unsigned int up,unsigned int down);
double up1,down1,koif1,Qgr1,d,sco; int iFileHandle; FILE *fp;
AnsiString A String; //------------------------------------------
fastcall Thead::Thead(TComponent* Owner) : TForm(Owner)
{ }
//------------------------------------------
void _fastcall Thead::LenghExit(TObject
*Sender)
Рисунок 4 - Фрагмент программы для приёма и обработки информации с установки
Обработка результатов эксперимента идёт в непрерывном режиме. Время выборки можно менять в большом диапазоне. На рисунках 5 и 6 представлены графики, полученные после обработки на персональном компьютере. Можно менять шаг дискретизации и уровень квантования для обрабатываемого сигнала, получая тем самым наиболее оптимальный вид кривых.
Рисунок 5
График термостимулированной люминисценции
1. 2.
Рисунок 6 - График термостимулированной люминисценции
ЛИТЕРАТУРА
Колпаков И.Ф. Электронная аппаратура и ЭВМ в научных экспериментах. М., Атомиздат, 1990. Курочкин С.С. Современное состояние и перспективы развития цифровой измерительной аппаратуры для отраслей промышленности. - Сб., М., Атомиздат, 1992
3. Системы автоматизации научных исследований. Сборник докладов научной конференции., М., Атомиздат, 1996.
4. Евстифеев A.A. Модели минимизации направленного ущерба транспортной системы при отсутствии информации / A.A. Евстифеев, Н.А. Северцев // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. 2009. № 11. С. 137-145.
5. Артемов И.И. Эксплуатационные материалы. Учебник для студентов вузов. Пенза, Изд.ПГУ. - 2006.
6. Гутников В.С. Интегральная электроника в измерительных устройствах. Энергоатом издат. 1988.