Алгоритмический подход к совершенствованию ИИС на основе новых моделей представления сигналов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат технических наук Панов, Алексей Павлович

• Панов, Алексей Павлович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Панов, Алексей Павлович

ВВЕДЕНИЕ.;.

1. ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ.

1.1. Принципы построения систем на основе измерительного эксперимента

1.2. Роль информационных сигналов ИИС.

1.3. Применение методов дискретизации в ИИС

1.3.1. Критерии выбора шага дискретизации.

1.3.2. Адаптивная дискретизация.

1.4. Развитие метода адаптивной дискретизации на основе квантового критерия.

1.5. Применение статистических и корреляционно-спектральных характеристик сигнала в системах диагностики и контроля.

1.6. Подходы к сжатию данных для каналов передачи ИИС ..

1.7. Алгоритмический подход к совершенствованию преобразователей

1.8. Постановка задачи исследований.

1.9. Выводы.

2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИИ ИИС.

2.1. Совершенствование каналов передачи информации на основе адаптивного сжатия.

2.1.1. Алгоритм сжатия-восстановления.

2.1.2. Схемная реализация алгоритма

2.2. Совершенствование АЦП параллельного действия.

2.2.1. Обоснование адаптивной дискретизации.

2.2.2. Схемная реализация метода адаптивной дискретизации.

2.2.3. Оценка распределения случайного сигнала при дискретизации по уровню (квантовании по времени).

2.3. Измерительный преобразователь на основе алгоритмического подхода

2.4. Выводы. з: МОДЕЛИРОВАНИЕ ИИС.

3.1. Задачи моделирования ИИ С.:.

3.2. Особенности моделирования объекта исследования и датчиков.

3.2.1. Принцип моделирования сигналов с заданными свойствами.

3.2.2. Моделирование датчиков и измерительных цепей.

3.2.3. Моделирование датчиков в среде Electronics WorkBench.

3.2.4. Математические и электромеханические модели датчика.

3.2.5. Универсальный подход к моделированию.

3.3. Моделирование аналого-цифрового преобразователя.

3.3.1. Модель квантователя.

3.3.2. Модель дискретизатора.

3.3.3. Обобщенная модель АЦП.

3.4. Моделирование виртуальной ИИС.

3.4.1. Особенности моделирования ИИС в среде Delphi.

3.4.2. Структура программного обеспечения.

3.4.3. Описание программного продукта.

3.4.4. Результаты исследования виртуальной ИИС.

3.5. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмический подход к совершенствованию ИИС на основе новых моделей представления сигналов»

Развитие современного научного эксперимента и совершенствование систем управления в различных отраслях науки в значительной степени зависят от своевременного и качественного сбора измерительной информации, от должного уровня и опережающего развития средств измерения.

В теоретическом плане при создании новых средств измерительной техники используются (обычно с необходимой доработкой в прикладном плане) современные достижения математики, теории автоматического управления и телемеханики, вычислительной техники и др.

Решение проблемы создания новых средств, способных разгрузить пользователя - исследователя от необходимости сбора и обработки интенсивных потоков измерительной информации, привело к появлению информационно-измерительных систем (ИИС), предназначенных для автоматического сбора и обработки информации.

Большой вклад в разработку научного направления, связанного с совершенствованием ИИС и преобразователей информации, внесли Новицкий П.В., Орнатский П.П., Кавалеров Г.И., Темников А.С., Цапенко П.П., Стахов А.П., Филиппов Н.А. и многие другие.

В настоящее время получили распространение системы на основе измерительного эксперимента, в которых источником информации об объекте исследования являются измеренные величины или параметры, отражающие свойства исследуемого объекта. К таким системам относятся системы телеизмерений, системы контроля, системы диагностики, системы управления, автоматизированные рабочие места и автоматизированные системы научных исследований. Все эти системы фактически включают в себя ИИС. Поэтому остается актуальной задача совершенствования ИИС. Под совершенствованием ИИС будем понимать повышение быстродействия и точности.

В последние годы улучшение многих характеристик ИИС было достигнуто благодаря использованию микропроцессорной техники. Рассредоточение вычислительной мощности по различным уровням и блокам ИИС позволяет уменьшить потоки информации, сократить общее время обработки, повысить надежность работы системы. В ИИС широко используется многофункциональная обработка измерительной информации за счет рационального^ сочетания средств^ с жесткой структурой (аппаратная-реализация)^ и гибкими перестраиваемыми алгоритмами (программная реализация).

Затраты временных и материальных средств на хранение и обработку информации в ИИС в значительной степени зависят от способа выполнения операций дискретизации и квантования, а точность измерений во многом определяется рациональным выбором алгоритмов обработки первичной измерительной информации.

Задача совершенствования ИИС в настоящей работе решается на базе концепции единства модели представления дискретных данных (а значит и аналого-цифрового преобразования) и цифровой обработки, а также совершенствования самих измерительных преобразователей на основе алгоритмического подхода.

Цель данной работы заключается в совершенствовании ИИС на основе новых моделей представления дискретных сигналов в форме удобной для решения целевой задачи, а также новых алгоритмических решений и способов адаптивного сжатия-восстановления данных.

Основными задачами исследования, вытекающими из поставленной цели, являются следующие:

- построение моделей представления данных при разных способах дискретизации (по времени и по уровню);

- разработка и исследование алгоритмовгадаптивной дискретизации;

- разработка методики преобразования и обработки данных с применением разных способов дискретизации; разработка способов сжатия измерительной информации; исследование возможностей алгоритмического подхода для повышения точности измерений;

- разработка программного обеспечения для моделирования ИИС.

При решении поставленных задач использовались теория информации, линейная теория дискретных сигналов, математическая статистика, дифференциальное исчисление, булева алгебра, имитационное моделирование. Моделирование-проводилось в среде-Electronics Workbench. Результаты исследований анализировались с использованием пакета MathCad.

Для проверки основных теоретических положений применялось имитационное моделирование, а также проводились экспериментальные исследования. Программирование для создания специальной программы моделирования системы осуществлялось в интегрированной среде Delphi.

В работе получены следующие научные результаты:

1) предложена адаптивная дискретизация, которая осуществляется в моменты достижения сигналом квантованных уровней и математически может трактоваться как равномерная дискретизация по уровню;

2) предложен способ и устройство аналого-цифрового преобразования на основе адаптивной дискретизации;

3) предложен подход к созданию итерационного преобразователя для измерения величины с повышенной точностью на основе алгоритмического подхода к измерениям и его схемная реализация;

4) предложен алгоритм сжатия-восстановления информации на основе использования экстремумов и выборочной гистограммы;

5) предложен подход к моделированию и визуализации работы ИИС и ее узлов.

Практическую ценность работы.

Использование предложенных преобразователей информации, ориентированных на последующую цифровую обработку, и оригинальные алгоритмы целевой обработки сигналов позволяют повысить быстродействие и точность, сократить объем хранимой и обрабатываемой информации за счет адаптивной дискретизации и ограничения области изменения сигналов.

Разработанное программное обеспечение может использоваться для прогнозирования точности разрабатываемых ИИС, для визуализации работы ИИС и ее узлов, для использования в учебном процессе.

Предлагаемые решения целесообразны всюду, где приходится собирать и обрабатывать огромные объемы информации в реальном масштабе времени. Такими объектами и системами являются атомные электростанции и энергетические системы, автоматизированные системы управления- производством и технологическими процессами, научные эксперименты и космические объекты и т.д.

Реализация и внедрение результатов.

Основные теоретические положения внедрены при выполнении фундаментальной НИР «Теория и методы построения высокопроизводительных систем для обработки гетерогенной информации» 1.1.00Ф, а также прикладной НИР «Проблемы построения автоматизированных систем диагностики на основе непараметрических моделей» (при финансовой поддержке гранта Т02-03.2-3577). Разработанная модель ИИС внедрена в учебный процесс по дисциплинам «Динамические измерения», «Вычислительные методы». Результаты диссертации в части моделирования датчиков механических величин использованы в электронном учебном пособии.

Апробация работы.

Основные положения докладывались на международных научно-технических конференциях «Методы и средства измерения механических параметров в системах контроля и управления» (г. Пенза, 1999, 2001, 2002 гг.), а также на конференциях профессорско-преподавательского состава, на международном симпозиуме «Надежность и качество» (г. Пенза, 2003 г.) и на 6-ой международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г. Сочи, 2003 г.).

Публикации.

По материалам диссертационной работы опубликованы 10 печатных работ.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Адаптивная дискретизация сигналов и модель дискретных данных, связанная с такой дискретизацией, представляющая собой динамическую гистограмму - двумерный массив, содержащий моменты пересечения сигналом каждого из уровней, а также алгоритмы обработки данных на основе такой модели.

2. Способ и устройство аналого-цифрового^ преобразования на основе^ дискретизации по уровню и квантования по времени.

3. Подход к созданию итерационного преобразователя с повышенной точностью измерения на основе использования алгоритмического подхода и его схемная реализация.

4. Способы сжатия и восстановления измерительной информации, использующие экстремальных значения и гистограмму для оптимизации каналов передачи данных.

5. Модель ИИС, позволяющая виртуально отображать функциональную модель объекта исследования, датчика, АЦП и итерационного преобразователя напряжения в код, а также исследовать погрешности классических и предложенных алгоритмов при различных методах дискретизации и квантования.

Содержание работы:

В первой главе рассмотрены особенности построения современных ИИС, основные характеристики используемых в них сигналов и известные методы их обработки, проведена их систематизация и указаны пути совершенствования. А также рассмотрен алгоритмический подход к созданию измерительных преобразователей для повышения точности.

Во второй главе рассмотрены вопросы сжатия информации и дискретизации сигналов по уровню с квантованием по времени и рассмотрены способы схемной реализации АЦП на основе вышеописанного алгоритма. При этом описаны внутренние элементы преобразователя и принцип их работы.

В этой же главе также исследовано влияние неравномерной дискретизации на закон распределения случайного сигнала.

Разработаны схемы итерационного преобразователя повышенной точности, реализующего алгоритмический подход к измерению, и описаны принципы его функционирования, а также проведен анализ погрешностей.

В третьей главе предложены способы моделирования узлов ИИС и системы в целом. Рассмотрены наиболее распространенные в инженерной практике методы моделирования и их использование для решения инженерных задач на ПЭВМ, Проведено- динамическое имитационное моделирование датчиков и устройств систем на ПЭВМ, включающее генерацию псевдослучайных числовых последовательностей, имитирующих измеряемые величины и влияющие факторы, и моделирование преобразования информативных параметров сигналов в датчиках. Рассмотрены математические и электрические модели датчиков с порядками 1, 2 и 3 в качестве примеров и приведены решения дифференциальных уравнений при различных условиях. Для получения виртуального датчика, как элемента системы, использован принцип аналогий механических и электрических величин. Это позволило моделировать датчики в той же интегрированной среде, что и электрические преобразователи. Рассмотрены особенности построения моделей АЦП для обработки быстропеременных процессов. Приведенные в данной главе принципы построения линейных модулей — преобразователей формы представления информации, а также гибридных вычислительных модулей и устройств следует рассматривать как основу создания АЦП.

В этой же главе описан пакет прикладных программ, осуществляющих моделирование ИИС в целом. В связи с совершенствованием возможностей программирования и развитием технологии управления через элементы виртуальных приборных панелей все чаще применяют термин виртуальные измерительные средства. Разработанная программа позволяет отображать виртуально функциональную модель объекта исследования, датчика, АЦП и итерационного преобразователя напряжения в код, а также исследовать сигнал при цифровой обработке с использованием различных методов дискретизации и квантования.

В приложениях приведены рисунки, описания и тексты программ, реализующих моделирование ИИС, а также результаты исследований преобразователей и алгоритмов, проведенных с помощью модели ИИС.

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Панов, Алексей Павлович

3.5 Выводы

1. Рассмотрены теоретические основы моделирования составляющих ИИС.

2. Предложена универсальная модель объекта, описываемая суммой узкополосных составляющих аддитивно смешанных с широкополосным шумом. Такая модель подходит для описания широкого класса быстроперемен-ных процессов - акустических шумов, вибраций, быстропеременных давлений и т.д. Реализован алгоритм, позволяющий получать случайную последовательность с заданными корреляционно-спектральными характеристиками.

3. Рассмотрены наиболее часто встречающиеся модели датчиков механических величин. Для них приведены системы дифференциальных уравнений и их решения при свободных колебаниях и при вынуждающих воздействиях. Предложено для анализа таких систем вернуться к известным электромеханическим аналогиям и моделировать датчики в среде WorkBench. Приведены электрические аналоги моделей датчиков, а также — результаты их моделирования.

4. Рассмотрены подходы к моделированию АЦП как последовательности дискретизатора и квантователя (или - наоборот). Приведены модели АЦП параллельного преобразования, предложенные во второй главе.

5. Спроектирована и реализована программа имитационного моделирования «Информационно-измерительная система» с дружеским интерфейсом пользователя. Реализация системы проводилась с использованием инструментального средства разработки приложений Borland Delphi Client/Server

Version 4.0.

6. Использование модели ИИС позволило отработать новые технические и алгоритмические решения:

- АЦП с дискретизацией по уровню и с квантованием по времени ^преобразователь повышенной точности;

- доказать возможность сжатия-восстановления на основе использования экстремальных значений и выборочной гистограммы;

- оценить погрешность всей системы при использовании выбранного метода целевой обработки.

7. Доказано, что применение метода дискретизации по уровню в сочетании с соответствующими методами цифровой обработки позволяет повысить быстродействие системы при существенном уменьшении объема хранимой информации (не менее, чем в 1.5 раза) без существенного увеличения погрешности вычислений спектральных и статистических характеристик.

8. Показано, что наиболее оптимальным по сочетанию точность - быстродействие является метод, связанный с методикой построения динамической гистограммы (моментов пересечений сигнала с уровнями квантования) и восстановления по ней с применением интерполяции/экстраполяции или обратного дискретного преобразования Фурье (ДПФ).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате теоретических и экспериментальных исследований показано, что совершенствование ИИС может быть-достигнута на основе развития концепции единства дискретной модели сигнала, метода аналого-цифрового преобразования и метода цифровой обработки. Причем выбор дискретной модели, определяющей остальные этапы обработки сигнала, обусловлен целевой задачей, решаемой в ИИС.

Показано, что наряду с широко применяемой дискретизацией по времени (с квантованием по уровню) может использоваться и дискретизация по уровню с квантованием по времени. Такая модель и ее реализация в соответствующем АЦП приводит к существенному снижению трудоемкости вычисления спектральных характеристик на основе интеграла Лебега. Кроме того, такая дискретизация сразу дает выборочную гистограмму, как число пересечений каждого из уровней квантования.

Предложены варианты схемы на основе совершенствования АЦП параллельного преобразования, реализующие предложенный подход. Применение АЦП на основе дискретизации по уровню с запоминанием времени его пересечения позволяет воспроизводить фронты быстроменяющихся сигналов. Такая дискретизация соответствует адаптивной временной дискретизации и обеспечивает сокращение объема обрабатываемой и хранимой информации. Особенный эффект она может дать в испытательном оборудовании, например, при обработке откликов на импульсное воздействие.

Исследован итерационный преобразователь на основе сопоставления входной величины с заданной мерой, реализующий алгоритмический подход к измерениям. Подход позволяет уменьшить инструментальную погрешность при измерении статической величины за счет адаптивной шкалы, формирующейся в процессе измерения. Рассмотрены способ и устройства итерационного преобразования напряжения в код на основе. Предложены несколько вариантов построения этого преобразователя и показаны их преимущества для обработки сигналов с повышенной точностью.

Показано, что сигнал с достаточной для практических нужд точностью может быть восстановлен по экстремальным значениям и по выборочной гистограмме. Разработана методика сжатия-восстановления, а также рассмотрен вопрос схемной реализации подхода.

Разработана программа моделирования ИИС и ее компонентов (объекта, первичного преобразователя, АЦП, блока обработки). Применение этой модели позволило отработать новые схемотехнические решения и алгоритмы обработки.

Результаты моделирования показали, что метод «динамическая гистограмма» является оптимальным за счет снижения трудоемкости преобразования и восстановления сигнала и при любом виде дискретизации возможно восстановить сигнал по экстремальным значениям и гистограмме. По такой гистограмме может быть восстановлена временная зависимость и оценена спектральная характеристика сигнала. Фактически результат аналого-цифрового преобразования также представляет собой динамическую гистограмму, а это означает, что значительно упрощается определение одноименной статистической характеристики и ее производных - функции распределения вероятности и плотности вероятности. Поэтому можно передавать по каналам связи вместо сигнала — экстремумы или их моменты времени на гистограмму, а также можно иметь априорную и передавать, если лишь произошли существенные изменения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Панов, Алексей Павлович, 2004 год

1. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы: структура и алгоритмыг системотехническое проектирование //Учебное пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 1985. - с. 438

2. Чернявский Е.А., Недосекин Д.Д., Алексеев В.В. Измерительно-вычислительные средства автоматизации производственных процессов: Учебное пособие для вузов. —Л.: Энергоатомиздат, 1989. 272 с.

3. Кавалеров Г. И. Измерительные — вычислительные комплексы // Прибо-ф ры и системы управления. № 11. 1977. С. 23-27.

4. Осадчий Е.П., Берестень М.П., Мясникова Н.В., Строганов М.П. Анализ быстропеременных процессов в сложных технических системах: Учебное пособие. Пенза: ПГТУ, 1996. - 62с.

5. МикроЭВМ в информационно-измерительных системах / С.М. Пере-верткин, Н.Н. Гаранин, Ю.Н. Костин, Миронов И.И. — М.: Машиностроение, 1987. — 248 с.ф 6. Голдман С. Теория информации. М.: Изд-во иностр. лит., 1957.

6. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974. 376 с.

7. Кузьмин И.В., Кедрус В.А. Основы теории информации и кодирования. — Киев: изд. объед. «Выща школа», 1977. — 280 с.

8. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. 3-е изд. — М.: Советское радио, 1977. - 608 с.

9. Осадчий Е.П., Строганов М.П., Шкодырев В.П. Цифровая обработка сигналов датчиков: Учебное пособие. — Пенза: ППИ, 1989. 64 с.

10. Трофимова И.П. Системы обработки и хранения информации: Учеб. пособие для вузов по спец. «Автоматизированные системы обработки информации и управления». М.: Высшая школа, 1989. - 191 с.

11. Баранов J1.A. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 304 с.

12. Щ 13. Брагин А.А., Семенюк А.Л. Основы метрологического обеспечения аналого-цифровых преобразователей электрических сигналов. М.: Изд.-во стандартов, 1989. - 160 с.

13. Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И. Теоретические основы информационной техники, М.: Энергия* 1979. —312 с.

14. Отнес Р., Эноксон J1. Прикладной анализ временных рядов /Пер. с англ.-М.: Мир, 1982.-428 с.

15. Основы расчета спектральных характеристик: Учеб. пособие / Н.В. Мяс-никова, М.П. Строганов, М.П. Берестень и др. / Под ред. М.П. Строганова. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1995. - 51 с.

16. Основы математической статистики и обработки результатов измерений: Конспект лекций/ Р.В. Долидзе, Ю.П. Кирин, Е.А. Ломтев, Е.А. Чернявский. Пенза: ППИ, 1989. - 59 с.

17. Еремеев И.С. Устройство сжатия информации: Гибридные компараторы информации. М.: Энергия, 1980. - 160 с.

18. Свириденко В.А. Анализ систем со сжатием данных. — М.: Связь, 1977. -183 с.

19. Костин Ю.Н., Новоселов О.Н., Переверткин С.М. Сравнение алгоритмов сжатия данных с однопараметрической адаптацией // Вопросы расчета и проектирования автоматических информационных систем: Тр. МВТУ им Н.Э. Баумана. М., 1978. - № 270. - с. 28-30

20. Иосифов В.П., Карпов В.И., Строганов М.П. Линейные динамические системы. Математические модели и анализ: Учебное пособие. Пенза: Изд-во ПГУ, 1998. - 52 с.

21. Нуберт Г.П. Измерительные преобразователи неэлектрических величин. Л.: «Энергия», 1970. - 360 с.

22. Пащенко В.В., Маланин В.П. Измерительные цепи датчиков систем ав166томатики: Учеб.пособие / Под ред. Е.П. Осадчего. Пенза: ППИ, 1990. -68 с.

23. Иориш Ю.И. Виброметрия. Измерение вибрации и ударов. Общая теория* методы и приборы-- М^Машгиз, 1963. 771 с.

24. Маликов В.Т., Кветный Р.Н. Вычислительные методы и применение ЭВМ: Учебное пособие. К.: Выща школа, Головное изд-во. - 1989. -213 с.

25. Михалевич В. С., Волкович В. JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982.

26. Анисимов Б.В., Голубкин В.Н., Петраков С.В. Аналоговые и гибридные ЭВМ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1986. - 288 с.

27. Цифровое моделирование случайных сигналов в устройствах автоматики: Метод, указ. к решению задач с применением ЦВМ. — Пенза: ППИ, 1984.-40 с.

28. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. — М.: Советское радио, 1971. — 111с.

29. Лэм Г. Аналоговые и цифровые фильтры. Расчет и реализация. — М.: Мир, 1982.-848 с.

30. Исмаилов Ш.Ю., Комшилов О.А., Шкодырев В.П. Инженерная методика расчета рекурсивных цифровых фильтров N-ro порядка. Известия вузов. Приборостроение, 1979, №2.

31. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. — М.: Мир, 1974.

32. Кондалев А.И., Никитин А.Н. и др. Вопросы проектирования преобразователей формы информации. — К.: «Наукова думка», 1977. 240 с.

33. Дубровский И. И., Финякин JI.H., Кафаров В.В. Устройство параллельного ввода аналоговой информации в микро-ЭВМ // Микропроцессорные средства и системы 1986 № 5, С. 81 82.

34. Тарвер Графики для выбора аналого-цифровых преобразователей // Электроника, 1974, Т.47, № 4, С. 65-67.

35. Гитис Э.И., Пискулов Е.А. Аналого-цифровые преобразователи: Учебное пособие для вузов. М.: Энергоиздат, 1981. - 360 с.

36. Корн Г. Моделирование случайных процессов на аналоговых и аналогоцифровых машинах. М.: Мир, 1968.

37. Петровский А^А.^Методы и микропроцессорные средства обработки широкополосных и быстропротекающих процессов в реальном времени / Под ред. Г.В. Римского. Минск: Наука и техника, 1989. - 272 с.

38. Мясникова Н.В., Долгих JI.A. Модели сигналов на основе статистических и корреляционно-спектральных характеристик // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. научн. тр. Пенза, Издт во Пенз. гос. ун.-та, 1999. Вып. 19. - С. 102-107.

39. Гарет П. Аналоговые устройства для микропроцессоров и мини-ЭВМ. М.: Энергоатомиздат, 1981.

40. Преобразователи формы информации для малых ЭВМ / Кондалев А.И., Багацкий В.А., Романов В.А., Фабричев В.А. Киев: Наук.думка, 1982. — 312 с.

41. А. с. 1287183 А1 СССР. Устройство для определения экстремумов // В.ф, Е. Козлов // Открытия. Изобретения G06 F15/3 6

42. Зданович В.В. Влияние ошибок дискретизации по уровню на точность представления случайных величин в цифровой форме // Известия вузов. Приборостроение. Т. XII, № 5, 1969.

43. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: Т. 2. Пер. с англ. М.: Мир, 1993. - 371 с.

44. Мирский Г .Я. Микропроцессоры в измерительных приборах. — М.: Радио и связь, 1984. 160 с.

45. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной

46. Ф) техники. К.: «Вища школа», 1976. — 432 с.

47. Алиев Т.М., А.А. Тер-Хачатуров и др. Итерационные методы повышения точности измерений. Ташкент: Высшая школа, 1986. - 200 с.

48. Гельман М.М., Шаповал Г.Г. Автоматическая коррекция систематических погрешностей в преобразователях «напряжение-код». М. : Энергия, 1974. - 88 с.

49. Орнатский П.П. Автоматические измерения и приборы (аналоговые и цифровые). Киев: Вища школа, 1973. - 552 с.

50. Пейтон А.Дж., Волш В. Аналоговая электроника на операционных усилителях. М.: БИНОМ, 1994. - 352 с.

51. Мэтчо Дж. и др. Delphi 2. Руководство для профессионалов: пер. с англ.- Спб.: BHV Санкт-Петербург, 1997. - 784 с.

52. Кен Хендрсон Delphi 3. Руководство разработчика. Киев-Москва: Диалектика, 1997.

53. Том Сван Delphi4. Библия разработчика. Киев-Москва: Диалектика, 1998.

54. Шумаков П.В. Delphi 3 и разработка приложений баз данных. — Москва: Нолидж, 1999.

55. Стахов А.П. Введение в алгоритмическую теорию измерений. — М.: Советское радио, 1977. 288 с.

56. Солопченко Г.Н. Некорректные задачи измерительной техники // Измерительная техника, 1974, №i. С. 51-54.

57. Трахтман A.M. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов.- М.: Советское радио, 1972. 352 с.

58. Тюрин Ю.Н. Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере / Под. ред. В.Э. Фигурнова. М.: Инфа-М, 1998. - 528 с.

59. Соболев B.C. Программное обеспечение современных систем сбора и обработки измерительной информации // Приборы и системы управления, 1998, №1.

60. Гольденберг JI.M., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Справочник. — М.: Радио и связь, 1985. 312 с.

61. Филиппов Н.А. Теория и устройства неравномерного квантования.169

62. Бишкек: «Илим», 1994. 280 с.

63. Филиппов Н.А. Количественная информационная техника на основе геометрических прогрессий: Учебное пособие. — Бишкек: БПИ, 1991. — 104

64. Мясникова Н.В., Панов А.П. Метод исследования сигналов на основе экстремальных значений и выборочной гистограммы // Датчики систем измерения, контроля, управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. - Вып. 19 - С. 102-107.

65. Мясникова Н.В., Панов А.П. Дискретизация сигналов при неравномерном шаге // Приборы и системы управления, 1999, №12. С.47-53.

66. Пащенко В.В., Мясникова Н.В., Панов А.П. Итерационные измерительные преобразователи повышенной точности // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Сб. докл. международной науч. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. - С.3-6.

67. Панов А.П. Аналого-цифровой преобразователь комбинированного типа // Датчики систем измерения, контроля, управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. - Вып.20 - С.65-68.

68. Панов А.П. Обработка сигналов при квантовании по уровню // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Сб. докл. Международной науч. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2001. — С.86-88.

69. Панов А.П. Измерительный преобразователь повышенной точности // Датчики систем измерения, контроля, управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2001. - Вып.22. - С.51-55.

70. Панов А.П. Компьютерное моделирование ИИС // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Сб. докл. международной науч. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2002. - С.73-76.

71. Строганов М.П., Берестень М.П., Мясникова Н.В. Обработка сигналов в системах диагностики / Под ред. Е.П. Осадчего: Монография. — Пенза: Изд-во ПГУ, 1997. 119 с.

72. Краус М., Вошни Э. Измерительные информационные системы / Пер. с немец. -М: Мир, 1975. 310 с.

73. Берестень М.П. Способ дискретизации случайных сигналов // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1996. - Вып.16 - С.81-83.

74. Солопченка r.tL Двухэтапная оценка характеристик погрешности результатов измерений, выполняемых при реализации компьютерных технологий // Измерительная техника, 2000, №3. — С. 3.

75. Филиппов Н.А. Основа методологии достаточной точности // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Сб. докл. международной науч. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2002.- С. 197200.

76. Панов А.П. АЦП комбинированного типа на основе дискретизации по уровню // Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Сб. докл. международной науч. конф. Пенза: Изд-во Пенз. гос. унта, 1999. - С.108-110.

77. Панов А.П. Преобразователь повышенной точности для динамического измерения // Проблемы автоматизации и управления в технических системах: Сб. докл. Международной науч. конф. / Под ред. М.А. Щербакова. Пенза: ИИЦ Пенз. гос. ун-та, 2004. - с. 155-156.

78. Алгоритмы сжатия и восстановленияданных. Блок-схемы221. НАЧАЛО^)1. X^i-O, N-l

79. Задание значения экстремумов XDTe(i). = Xe1. XD|Te(i+l)] =Xe[i+l]

80. Восстановление сжатых i I данных (с экстремумам и |1.числами гистограммы)1. КОНЕЦ

81. Нахождение номера подынтервала гистограммы при Xe1. => а, при Xei+1 . => b

82. Вычисление разности моментов An =Tei+l. Te1. - 1-12-*

83. Вычисление крайних значений ХМ1 и ХМ2 между экстремумами и установка логического регистра убывания (bl = 1)-11-*

84. Вычисление крайних значений ХМ1 и ХМ2 между экстремумами и установка логического регистра возрастания (Ы = 0)

85. Извлечение нового значения амплитуд XDid. при номере правого соседнего подынтервала (-dv) из гистограммыо1. Блок-схемы1. НАЧАЛО 3-.--- Ж

86. Установка начального условия minv=100;ki=0 и обнуление динамических массива Pel и Tel

87. Сжатие данных в виде таблицы tt\i.j. или гистограммы с числами пересечений уровня квантования-2-- Определение и вала гистограм уп={(у0. min омера подынтер-чы )/d+l>1 г

88. Создание и установка нового указателя переменной Ncl в начальное состояние---5-- Вычисление i тервала ги уп={(уГП омера подын-стограммы min)/d +1}1 г

89. Хранение момента времени в память с адресом Ncl10

90. Вывод содержимого памяти Pel в виде гистограммы1. КОНЕЦ )1. Нет8.

91. Добавление элемента массива в следующем ряде после текущего ряда ячеек памяти Ncl, т.е. в следующем списке массива временной переменной Tel для указателя Pel

92. Добавление элемента массива в первом ряде ячеек памяти Ncl, т.е. в начало списка массива указателя Pel в случае пустой памяти

93. Алгоритм работы виртуального измерительного преобразователя.1. Блок-схема1. ГНАЧАЛО J

94. Задание значения входной величины X, меры М и числа итераций К

95. Установка начальных значений brk и kl в нулевое и обнуление массива п и d

96. Алгоритм работы итерационной модели с повышенной точностью1. Her

97. Перестановка а = X; b = М; и установка е = 1; г = True

98. Перестановка а — М; b = X; и установка с = 0; г = False

99. Метод приближения слева а = X; b = М; с = 1; г = True

100. Метод приближения справа а = М; b = X; с = 0; г = False

101. Под п ро грам м а о п реде-ления числа ступеней п0. и разности d[0]