Исследование и разработка методов параметрической оптимизации многоканальных информационно-измерительных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат технических наук Жуков, Артем Владимирович

• Жуков, Артем Владимирович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Жуков, Артем Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СТРУКТУР, ПАРАМЕТРОВ И НАПРАВЛЕНИЙ ОПТИМИЗАЦИИ ИИС

1.1 Анализ структур рассматриваемых ИИС

1.2 Исследование основных параметров ИИС и их зависимостей

1.3 Выбор критерия оптимизации ИИС

1.4 Определение возможных методов оптимизации ИИС

1.5 Выводы по главе

2. ЭТАПЫ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ В ИИС И ВНОСИМЫЕ ПРИ ЭТОМ ПОГРЕШНОСТИ

2.1 Оценка методической погрешности квантования по уровню

2.2 Исследование методов учета погрешности наложения спектров

2.3 Разработка алгоритмов решения прямой и обратной задачи для погрешности наложения спектров

2.4 Оценка зависимости методической погрешности восстановления от частоты дискретизации

2.5 Исследование погрешностей ИИС, не зависящих от параметров общего информационного потока

2.6 Выводы по главе

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК И АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТОКА В МНОГОКАНАЛЬНЫХ ИИС

3.1 Формализация описания информационного потока в измерительном канале ИИС. Определение стратегии его оптимизации

3.2 Анализ методов выбора частоты дискретизации информационных сигналов

3.3 Методики расчета оптимальных частот дискретизации информационных сигналов в многоканальной ИИС при прямых измерениях

3.4 Разработка алгоритмов определения оптимальных частот дискретизации информационных сигналов в многоканальной ИИС при косвенных измерениях

3.5 Исследование влияния параметров антиэлайзинговых фильтров на общую погрешность ИИС

3.6 Выводы по главе 85 4. ИССЛЕДОВАНИЕ УСТОЙЧИВОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОТОКА ИИС. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ.

4.1 Анализ устойчивости алгоритмов оптимизации параметров многоканальных ИИС

4.2 Оценки эффективности оптимизации информационного потока ИИС

4.3 Программная реализация алгоритмов оптимизации информационного потока ИИС

4.4 Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов параметрической оптимизации многоканальных информационно-измерительных систем»

Развитие информационных технологий в обществе за несколько последних десятилетий определяет большой спрос на технические и научные разработки, посвященные сбору, передаче, хранению и обработке информации. Это объясняет огромное количество исследовательских работ, касающихся информационно-измерительных систем (ИИС), устройств цифровой обработки сигналов, быстрых алгоритмов вычислений, систем сжатия данных, систем управления информационными потоками, базами данных и накопления информации. При этом основной целью всех разработок является правильное, качественное и своевременное применение накопленной информации, что объясняет достаточно большую потребность в экспертных системах и системах интеллектуального контроля. Как правило -это сложные системы, которые могут включать в себя все упомянутые выше стадии преобразования информации. С уверенностью можно говорить, что системы сбора информации всегда являются их неотъемлемой частью.

Современные системы контроля имеют достаточно широкий спектр применения, и соответственно сложность каждой из них в зависимости от выполняемых функций может меняться в достаточно большом диапазоне. С развитием технологий ставятся все более и более сложные задачи управления, которые неизбежно влекут за собой соответствующие проблемы адекватной оценки и корректного измерения параметров объектов управления. Соответственно, это обуславливает постоянно возрастающую сложность измерительных систем.

С увеличением сложности объектов исследования, как правило, увеличивается число информационных параметров, что зачастую ведет к увеличению числа измерительных каналов, а также к увеличению числа замеров в единицу времени. Все это приводит к растущей тенденции увеличения потоков измерительной информации и повышению требований к качеству, целостности, актуальности и многим другим свойствам измерительной информации, которая после обработки является базой для принятия решений о дальнейших изменениях управляющих воздействий на объект управления.

С другой стороны типовые концепции построения ИИС уже давно устоялись. Но, несмотря на это, наблюдается постоянный рост технических усовершенствований уже имеющихся наработок, всегда существуют ограничения на такой ресурс, как аппаратные возможности систем. Именно в сложных системах управления, где максимально сокращен запас таких ресурсов, наиболее остро обозначен вопрос о выборе значений параметров информационных потоков в ИИС на фоне оговоренных ограничений.

1. Актуальность темы. Применение различных информационных технологий определяет большой спрос на ИИС. В связи с ростом объемов передаваемой информации повышаются требования к качеству измерительной информации и пропускной способности ИИС. Наличие ограничений со стороны системы управления и объекта управления на ИИС обуславливает некоторое множество возможных значений информационного потока и соответственно задачу определения оптимума информационного потока. Факт повышенных требований к измерительной информации от ее потребителя делает выбор параметров информационного потока более критичным и определяет актуальность оптимизации параметров информационного потока для разрабатываемых ИИС.

Актуальность исследования становится более очевидной при учете того, что класс практических задач и областей применения систем сбора данных постоянно расширяется.

Несмотря на достаточно длительную историю развития измерительной техники, далеко не во всех случаях можно сказать, что теоретические основания в области измерительной техники пригодны для практического применения [1,2,3].

Исследование возможности минимизации потока измерительной информации от объекта управления с учетом накладываемых ограничений позволит разработать методы, гарантирующие максимально качественное управление и выполнение требований технического задания.

Факт качественного управления при минимальном количестве затрат всевозможных ресурсов системы управления позволяет говорить об эффективности системы управления и ИИС в частности, что снова подтверждает актуальность темы исследования параметрической оптимизации ИИС.

2. Объект исследования. Объектом исследования являются многоканальные ИИС, рассматриваемые как часть систем управления. Исследуются взаимосвязи параметров информационного потока ИИС, а также их зависимости от ограничений, накладываемых на ИИС.

3. Цель работы. Целью работы является разработка и исследование методик выбора оптимальных значений параметров информационного потока многоканальных ИИС. В соответствии с целью работы решаются следующие задачи:

1. Анализ основных ресурсов и направлений оптимизации ИИС (определение целевой функции оптимизации и критериев оптимальности);

2. Исследование методов учета погрешностей, вносимых при обработке информации;

3. Исследование и разработка методик обоснования выбора величины потока измерительной информации в ИИС;

4. Исследование влияния параметров антиэлайзинговых фильтров на общую погрешность ИИС;

5. Анализ методик выбора оптимальных частот дискретизации в многоканальной ИИС при прямых измерениях;

6. Разработка методик выбора оптимальных частот дискретизации в многоканальной ИИС при косвенных измерениях;

7. Исследование сходимости алгоритмов расчета параметров информационного потока ИИС;

8. Исследование эффективности оптимизации параметров информационного потока ИИС;

9. Реализация алгоритмов расчета оптимальных параметров информационного потока ИИС в системе Lab View™.

4. Методы исследования. При решении поставленных задач автором использовались: итерационные методы оптимизации, численные методы вычислений, теории дифференциального и интегрального исчислений, теория рядов, операторный и временной методы анализа сигналов, методы компьютерного моделирования.

5. Научный результат. Итогом проведенных исследований и расчетов является:

1. Проведенный анализ основных ресурсов и параметров ИИС, который позволил определить целевую функцию оптимизации и критерий оптимальности;

2. Алгоритм решения задачи расчета минимальной частоты дискретизации по известному значению допустимой методической погрешности комбинированного восстановления информационного сигнала, который дает возможность оценки частоты дискретизации при перераспределении погрешностей;

3. Методика выбора оптимальных параметров антиэлайзинговых фильтров, которая позволяет определить оптимальное соотношение погрешности фильтрации сигнала и погрешности наложения спектров;

4. Методики расчета оптимальных частот дискретизации в многоканальной ИИС при прямых измерениях, использование которых позволяет минимизировать избыточность измерительной информации;

5. Методика оптимального выбора величины потока измерительной информации в многоканальной ИИС при косвенных измерениях, применение которой минимизирует избыточность измерительной информации, повышая этим быстродействие системы управления;

6. Методика оценки эффективности предлагаемых алгоритмов выбора оптимальных параметров информационного потока ИИС, использование которой позволяет получить оценки изменения параметров информационного потока при отклонении его значения от оптимума;

7. Реализация алгоритмов расчета оптимальных параметров информационного потока ИИС в системе LabView™ ,что позволяет автоматизировать расчет.

6. Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика обоснования выбора величины потока измерительной информации в ИИС;

2. Алгоритм решения задачи расчета минимальной частоты дискретизации по известному значению допустимой методической погрешности комбинированного восстановления информационного сигнала;

3. Результаты исследования и методики расчета оптимальных частот дискретизации в многоканальной ИИС при косвенных измерениях;

4. Результаты исследования влияния параметров антиэлайзинговых фильтров на общую погрешность ИИС и алгоритм выбора их оптимальных значений;

5. Результаты исследования эффективности оптимизации информационного потока многоканальной ИИС при использовании разработанных алгоритмов.

7. Практическая ценность. Результаты, полученные в этой работе могут быть использованы для оценки эффективности работы уже существующих ИИС и при разработке оптимальных ИИС. Использование программной реализации предложенных алгоритмов позволяет автоматизировать расчет оптимальных значений параметров ИИС.

8. Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждена теоретическим обоснованием, программными реализациями, вычислительными экспериментами, а так же применением предлагаемых методик на практике для конкретных задач, что подтверждают приложенные акты о внедрении.

9. Апробация результатов.

Результаты работы докладывались и обсуждались на всероссийских и международных конференциях. Основные результаты автора отражены в следующих опубликованных работах:

1. Жуков А.В., Жуков В.М. Система сбора измерительной информации с объектов расхода энергоресурсов. Тезисы докладов шестой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов. - М.: Изд-во. МЭИ, 2000.-с. 265,266.

2. Жуков А.В. Жуков В.М. Система экологического мониторинга акватории залива у побережья Таганрога. - Таганрог: «Известия ТРТУ» №2, 2001. - с. 67-72.

3. Жуков А.В., Жуков В.М. Система радиомониторинга подвижных объектов с не конфликтующими кодовыми сигналами. Труды LV научной сессии, посвященной дню радио, РНТОРЭС. - М.: «Информсвязьиздат», 2000. - с. 138, 139.

4. Жуков А.В., Жуков В.М. Адаптация структуры частотно-временных сигналов в неконфликтной цифровой системе радиомониторинга. Доклады 3-й международной конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение». -М.: «Инсвязьиздат», 2000. - с. 34-36.

5. Жуков А.В., Жуков В.М. Многофункциональная бортовая радиотехническая система. 4-я международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Т-1. - М.: «Инсвязьиздат», 2002-с. 183- 185.

6. Жуков А.В. Информационно-измерительная система контроля качества импульсного стабилизатора напряжения. - Радиоэлектроника, электротехника и энергетика // Восьмая международная науч.-тех. конф. студентов и аспирантов, Т-1. -М.: Изд-во. МЭИ, 2002.-е. 391-392.

7. Самойлов JI.K., Жуков А.В. Выбор оптимальной частоты равномерной временной дискретизации низкочастотных сигналов. - Воронеж: сборник докладов IX международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 2003. - 8 с.

8. JI.K. Самойлов, А.В. Жуков Прикладная программа оптимизации параметров информационно-вычислительных систем. Труды Ш межвузовской конференции по научному программному обеспечению «Практика применения научного программного обеспечения в образовании и научных исследованиях». - СПб.: «Нестор», 2005. - с 136,137.

9. Самойлов JI.K., Жуков А.В. Выбор оптимальных частот дискретизации информационных сигналов при многоканальной структуре информационно-измерительной системы. Труды XIII международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики и экономики» -М.: Изд-во. МГАПИ, 2005. - с. 101-106.

10. Жуков А.В, Самойлов JI.K. Процесс выбора ограничительного фильтра перед временной дискретизацией сигнала. - М.: Авиакосмическое приборостроение, 2004, №3. - 5с.

11. Жуков А.В. Алгоритм определения минимальной частоты дискретизации по известной допустимой методической погрешности комбинированного восстановления // Сборник докладов международной науч. конф. «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках». - Таганрог: ТРТУ, 2006. - 4 с.

10. Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех разделов приложений.

Заключение диссертации по теме «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», Жуков, Артем Владимирович

4.4 Выводы по главе.

Итак, в этой главе были исследованы три аспекта: устойчивость алгоритмов оптимизации параметров информационного потока ИИС, проведен анализ эффективности параметрической оптимизации ИИС, рассмотрен вариант программной реализации.

При анализе устойчивости алгоритмов оптимизации ИИС были получены требования к параметрам спектральной плотности информационных сигналов для гарантированной сходимости. Показано, что начальные данные для расчета и вид решаемых уравнений обеспечивают необходимые условия для применения используемого метода приближения.

Приведены оценки эффективности оптимизации по предложенным методикам, основанные на сравнительном анализе значений общего информационного потока, общей погрешности ИИС и быстродействия системы управления при оптимальных значениях параметров ИИС со значениями этих величин, отличных от оптимума. Рассмотрены примеры зависимости информационного потока в измерительном канале от параметров ng и fdg, а также составляющих погрешности измерения yg параметра xg. Предлагаемые методики оценки эффективности оптимизации

ИИС позволяют производить комплексный анализ возможностей конкретной конфигурации ИИС и выявлять необходимость изменения какого-либо параметра информационного потока с учетом всех основных погрешностей ИИС.

Приведенная программная реализация объединяет в себе разработанные алгоритмы оптимизации и позволяет автоматизировать процесс расчета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате анализа зависимостей основных параметров ИИС от параметров объекта управления и системы управления в диссертации была предложена комплексная теория оптимизации информационного потока многоканальной ИИС при равномерной дискретизации информационных сигналов. Эта теория учитывает влияние основных составляющих общей погрешности измерения и ограничения со стороны объекта управления и потребителя измерительной информации.

Критерием оптимальности информационного потока измерительных данных в ИИС является минимизация его избыточности с учетом налагаемых на ИИС ограничений.

Было показано, что актуальность оптимизации общего информационного потока особенно возрастает при ограниченности аппаратных ресурсов системы измерения и постоянно растущими требованиями к измерительной информации, что зачастую вызвано усложнением задач управления.

Выбранный критерий оптимизации обусловил необходимость решения вопросов: учета погрешностей ИИС на всех этапах преобразования измерительной информации; исследования и разработки методик расчета и алгоритмов выбора оптимального значения информационного потока от объекта управления; исследования устойчивости и эффективности предложенных алгоритмов; реализации разработанных алгоритмов оптимизации многоканальных ИИС.

1. В результате анализа основных погрешностей преобразования информации в ИИС были разработаны: алгоритмы численного решения прямой и обратной задач для погрешности наложения спектров, что дало возможность производить вычисления с заданной точностью при любой форме определения спектра информационного сигнала; алгоритм решения обратной задачи для методической погрешности комбинированного восстановления, реализующий распределение допустимой методической погрешности между всеми восстановительными процессами (программным восстановлением, фиксатором и сглаживающей фильтрацией).

2. После исследования и формализации ограничительных условий был рассмотрен итерационный алгоритм выбора частоты дискретизации для одного канала, который учитывает большинство погрешностей процесса дискретизации-восстановления, чем выгодно отличается от уже известных методик. Он был обозначен оператором F. Методика F послужила основой решения подобной задачи для многоканальных ИИС при косвенных измерениях.

3. Как было показано, при прямых измерениях в каждом канале ИИС задача оптимизации общего информационного потока сводится к оптимизации каждого канала в отдельности. При программном опросе ПП для каждого канала применяется методика оптимизации F. В случае циклического опроса ПП в многоканальной ИИС при прямых измерениях достаточно применить процедуру оптимизации F для канала с наиболее широким спектром, выбрав параметры его информационного потока для других каналов.

4. Для оптимизации информационного потока многоканальной ИИС при косвенных измерениях были разработаны: методика распределения допустимой погрешности ИИС между каналами; общий итерационный алгоритм оптимизации значения частоты расчета косвенно измеряемого параметра.

Алгоритм оптимизации значения частоты расчета косвенно измеряемого параметра для каждой итерации включает в себя: методику определения оптимальных частот дискретизации для каждого измерительного канала при программном опросе ПП и методику расчета общей частоты дискретизации при циклическом опросе ПП.

5. После выполнения расчетов по преложенным алгоритмам необходимо учитывать служебную информацию, используемую для организации синхронной работы всех блоков ИИС. В рассмотренных алгоритмах она не учитывается, так как ее вид и объем зависит от организации обмена данными и конкретизации структуры ИИС. Тем более при равномерной дискретизации по времени и определенной структуре ИИС объем служебной информации является постоянной величиной и может учитываться после оптимизации ИИС.

6. Другим результатом диссертации является итерационный процесс выбора параметров антиэлайзинговых фильтров при временной дискретизации аналоговых сигналов, основанный на идее выбора оптимальной частоты дискретизации при комплексном анализе процесса дискретизации-восстановления. Такой подход позволяет определить оптимальное соотношение погрешности, вносимой фильтрацией сигнала, и погрешности наложения спектров.

7. Для приведенных и разработанных алгоритмов оптимизации информационного потока ИИС была исследована их устойчивость. При анализе устойчивости алгоритмов оптимизации ИИС были получены требования к параметрам информационного сигнала для гарантированной сходимости. Показано, что начальные данные для расчета и вид решаемых уравнений обеспечивают необходимые условия для применения используемого метода приближения.

8. Проведено исследование эффективности параметрической оптимизации ИИС. Приведены оценки эффективности оптимизации по предложенным методикам, основанные на сравнительном анализе значений общего информационного потока, общей погрешности ИИС и быстродействия системы управления при оптимальных значениях параметров ИИС со значениями этих величин, отличных от оптимума. Рассмотрены примеры зависимости информационного потока в измерительном канале от параметров ng и fdg, а так же составляющих погрешности измерения у параметра х . Предлагаемые методики оценки эффективности оптимизации ИИС позволяют производить комплексный анализ возможностей конкретной конфигурации ИИС и выявлять необходимость изменения какого-либо параметра информационного потока с учетом всех основных погрешностей ИИС,

9. Рассмотрен вариант программной реализации. Основные результаты этой работы были применены на практике, о чем свидетельствуют акты о внедрении (прил. 3) и опубликованные работы [6267].

Проведенные в работе исследования показали, что разработанные методики позволяют создавать оптимальные высокопроизводительные многоканальные ИИС для различных видов применений с минимальной избыточностью данных на выходе, учитывая требования потребителя измерительной информации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Жуков, Артем Владимирович, 2006 год

1.K., Палазиенко А.А., Сарычев В.В., Ткаченко Г.И. Дискретизация сигналов по времени. Практика, алгоритмы. - Таганрог: Изд-во. ТРТУ, 2000. - 85 с.

2. Григоренко A.M. Некоторые вопросы теории технической информации / А. М. Григоренко. М.: ЮБЕКС, 1998. - 111 с.

3. Самойлов Л.К., Жуков А.В. Выбор оптимальной частоты равномерной временной дискретизации низкочастотных сигналов. Воронеж: сборник докладов IX международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», 2003. - 8 с.

4. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы: структуры и алгоритмы, схемотехническое проектрование. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энегроатомиздат, 1985. - 439 с.

5. Айфичер Э.С., Джервис Б.У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е изд. Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильяме», 2004.-992 с.

6. Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов: справочник / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М.: Радио и связь, 1985. -312 с.

7. Акимов П.С. Сигналы и их обработка в информационных системах: учеб. пособие для вузов / П. С. Акимов, А. И. Сенин, В. И. Соленов. -М.: Радио и связь, 1994. 256 с.

8. Enden A.W.M. van den. Discrete-time signal processing: An introduction / Enden A.W.M. van den, Verhoeckx N.A.M.; Translated by Roberts D.A.E. -New York: Prentice Hall, 1989. 478 p.

9. Осипов Л.А. Обработка сигналов на цифровых процессорах: линейно-аппроксимирующий метод: справ, пособие / Л. А. Осипов. М.: Горячая линия-Телеком, 2001. - 112 с.

10. Куприянов М.С. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы,средства проектирования / М. С. Куприянов, Б. Д. Матюшкин. СПб.: Политехника, 1998. - 592 с.

11. Победоносцев В.А. Основания информметрии: очерки прикладной теории измерения информации / В. А. Победоносцев. М.: Радио и связь, 2000.-191 с.

12. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации: основы теории / А. Н. Дядюнов, Ю. А. Онищенко, А. И. Сенин. М.: Машиностроение, 1988.-288 с.

13. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я. 3. Цыпкин. М.: Глав. ред. физ-мат. литературы изд. «Наука», 1968.-400 с.

14. Ю.С. Попков, О.Н. Киселев, Н.П. Петров, Б.Л. Шмульман Идентификация и оптимизация нелинейных стохастических систем. -М., «Энергия», 1976. 440 с.

15. Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники: учебник для студ. вузов / П. П. Орнатский. 2-е изд., перераб. и доп. - Киев: Вища школа, 1983. - 456 с.

16. Александровский Н.М. Элементы теории оптимальных систем автоматического управления. -М.: Энергия, 1969. 128 с.

17. Кондратьев Г.В. Геометрическая теория синтеза оптимальных стационарных гладких систем управления / Г. В. Кондратьев. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 143 с.

18. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения: лекции по методам обработки измерений / Ю. С. Саврасов. -М.: Радио и связь, 2000. 152 с.

19. Назаров С.В. Измерительные средства и оптимизация вычислительных систем / С. В. Назаров, А. Г. Барсуков. М.: Радио и связь, 1990. - 248 с.

20. Струченков В.И. Методы оптимизации. Основы теории, задачи, обучающие программы / В.И. Струченков. М.: Изд-во «Экзамен», 2005.-256 с.

21. Еремин И.И. Теория линейной оптимизации / И. И. Еремин; УрО РАН, ин-т математики и механики. Екатеринбург: 1999. - 312 с.22