Методы и средства обработки информации в автоматизированных аналитических информационно-измерительных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, доктор технических наук Ланге, Петр Константинович

  • Ланге, Петр Константинович
  • доктор технических наукдоктор технических наук
  • 2003, Самара
  • Специальность ВАК РФ05.11.16
  • Количество страниц 348
Ланге, Петр Константинович. Методы и средства обработки информации в автоматизированных аналитических информационно-измерительных системах: дис. доктор технических наук: 05.11.16 - Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям). Самара. 2003. 348 с.

Оглавление диссертации доктор технических наук Ланге, Петр Константинович

Введение.

1 Классификация и анализ методов аналитических измерений

1.1 Методы хроматографических измерений.

1.2 Методы спектральных измерений.

1.3 Методы измерений теплофизических характеристик . 32 1.4. Методы электрохимических измерений.

Основные результаты.

2 Анализ информационных характеристик сигналов при аналитических измерениях

2.1 Информационные характеристики аналитических сигналов при хроматографических и спектрометрических измерениях.

2.2 Информационные характеристики аналитических сигналов при рентгеноструктурном анализе.

2.3 Математические модели аналитических сигналов.

2.4 Частотные свойства аналитических сигналов.

2.5 Снижение объема избыточной информации в автоматизированных аналитических информационно - измерительных системах (ААИИС).

Основные результаты.

3 Алгоритмическое обеспечение средств предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС

3.1. Алгоритмы функционального преобразования аналитических сигналов.

3.2 Алгоритмы сплайн - аппроксимации аналитических сигналов и их метрологические характеристики.

3.2.1 Алгоритмы параболической сплайн - аппрокси мации аналитических сигналов.

3.2.2 Алгоритмы кубической сплайн - аппроксимации аналитических сигналов.

3.2.3 Алгоритмы сплайн - аппроксимации аналитических сигналов с несимметричной весовой функцией

3.2.4 Алгоритмы сплайн - аппроксимации двумерного аналитического сигнала. 3.2.5 Алгоритмы сплайн - аппроксимации производных аналитических сигналов

3.3. Алгоритмы сглаживающего преобразования аналитических сигналов.

Основные результаты.

4 Алгоритмическое обеспечение для обработки аналитической информации в ААИИС

4.1. Сравнительный анализ алгоритмического обеспечения ААИИС.

4.2. Алгоритмы разделения аналитических пиков с использованием обостряющего преобразования.

4.3. Алгоритмы коррекции аппаратной функции аналитического прибора.

4.4. Алгоритмы моментного анализа аналитических сигналов.

Основные результаты.

5 Практическая реализация ААИИС

5.1 Общая структурная схема ААИИС.

95 96'

5.2 Структуры устройств для преобразования аналитических сигналов и их предварительной обработки.

5.2.1 Структуры АЦП со сжатием диапазона измерения сигнала.

5.2.2 Структуры функциональных аналоге - цифровые преобразователей аналитических сигналов.

5.2.3 Структуры устройств со сплайн - аппроксимацией аналитических сигналов.

5.2.4. Структуры устройств со сглаживанием аналитического сигнала.

5.2.5 Структуры микропроцессорных устройств предварительной обработки аналитических сигналов.

5.3. Схемы устройств предварительной обработки информации в ААИИС.

5.4 Анализ инструментальных погрешностей устройств предварительной обработки аналитических сигналов

5.5. Практическая реализация ААИИС и их элементов

Основные результаты.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», 05.11.16 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства обработки информации в автоматизированных аналитических информационно-измерительных системах»

В настоящее время в различных отраслях промышленности совершенствование технологических процессов становится возможным при использовании быстрых и точных методов и средств непрерывного анализа состава и свойств газообразных, жидких и твердых веществ.

Возрастающие требования к качеству исходных материалов и готовой продукции, совершенствование и разработка новых технологических процессов и связанные с этим задачи управления этими процессами, повышение требований к охране окружающей среды требуют дальнейшего совершенствования автоматизированных аналитических информационно - измерительных систем (ААИИС), предназначенных для решения задач контроля состава и свойств веществ.

В таких ААИИС используются разнообразные аналитические методы, наиболее распространенными из которых являются спектрометрия, хроматография, гидрохимические и термические методы анализа.

В частности, при проведении научных исследований в области химии, биологии, медицины, фармакологии 40% всех методов анализа веществ составляют спектрометрические, 30% - хроматографические, 10% - гидрохимические, 10% - термические, а 10% составляет группа из 15 других аналитических методов.

Особенно актуальной в последнее время становится проблема оперативного контроля загрязнения окружающей среды.

В воздушном и водном бассейнах типичного большого города, имеющего нефтехимическую, металлургическую, электротехническую, нефтеперерабатывающую промышленности, электрохимические производства на многих предприятиях, содержится более 1900 органических соединений, около 30 неорганических соединений и тяжелых металлов, токсичных по своему воздействию на организм [2,4,7].

По данным Американского химического общества на 1993 г. зарегистрировано 6 млн. химических веществ, причем синтетические соединения составляют более 90% этого количества. Ежедневно регистрируется около 600 химических веществ, из них около 100 являются вновь открытыми [1].

Число наиболее широко используемых химических веществ в промышленности в 1993г. составляло 60.70 тыс., 90% этого объема составляло 3 тыс. соединений [3].

Цифры такого же порядка характеризуют и ситуацию наших дней.

Следует отметить, что одно и то же загрязняющее вещество в окружающей среде может находиться в разнообразных состояниях. Например, тяжелые металлы (Cd, Pb и др.) присутствуют в воде в виде ионов, неорганических и органических соединений, металла, адсорбированного на твердых примесях или осажденного в виде покрытия, в виде включений в кристаллические структуры, или твердые биоматериалы. Токсичность этих видов веществ может сильно различаться.

В настоящее время в нашей стране известны предельно допустимые концентрации (ПДК) примерно одной трети загрязнителей окружающей среды и лишь они, как правило, контролируются. Количество соединений, периодически контролируемых научными учреждениями страны, не превышает 20.30 для водной среды, 7. 10 для воздушной среды (атмосферы) и 40.50 для воздушной среды рабочей зоны [2].

Всего же в стране установлено около 800 ПДК различных загрязнителей воздушного бассейна жилой зоны и около 1200 ПДК загрязнителей воздуха рабочей зоны.

Эти цифры не согласуются с общим числом около 3000 соединений, используемых в настоящее время в крупнотоннажных химических и нефтехимических производствах, а также с более чем 20000 соединений, используемых в мелкотоннажных производствах (парфюмерия, фармакология, биотехнология и т.д.).

Необходимо учитывать также, что ежегодно в промышленность внедряется около 1000 новых соединений, а ПДК определяются примерно для 100 веществ [4,5].

Контроль большинства загрязнителей окружающей среды по осуществляется в настоящее время нерегулярно, информация о загрязнениях формируется с большим запаздыванием, достигающим нескольких дней.

В связи с этим необходимо решать задачу создания автоматизированных систем оперативного экологического мониторинга загрязнения окружающей среды.

Возрастающие требования к качеству исходных материалов и готовой продукции, совершенствование и разработка новых технологических процессов и связанные с этим задачи контроля и управления этими процессами, ужесточение требований к охране окружающей среды требуют дальнейшего совершенствования автоматизированных аналитических информационно — измерительных систем (ААИИС), используемых для решения задач контроля состава и свойств веществ.

Повышение метрологических характеристик существующих ААИИС, а также создание новых систем, реализующих более совершенные аналитические методы, связано с увеличением объемов и скорости обработки аналитической измерительной информации.

Использование стандартных методов построения ААИИС при необходимости обработки все большего количества измерительной информации, что характерно для современного уровня приборостроения, приводит к использованию все более сложных и дорогостоящих средств микропроцессорной и измерительной техники.

В связи с этим очевидной становится необходимость разработки автоматизированных средств для создания системы оперативного экологического контроля параметров окружающей среды.

На рис.1 показан рост объема потребления различных видов аналитических приборов в США за период с 1992 по 1998 гг. [8,13,14]. Следует отметить, что капиталовложения в аналитическое приборостроение представляются иностранным фирмам весьма выгодными, поэтому на научно- исследовательские и опытно - конструкторские работы в данной области затрачивается 8 - 10% средств от объема продажи. В 1996 г. в США аналитическое приборостроение составляло около 50% объема всего приборостроения, причем 25% выпущенных аналитических приборов было экспортировано [13,14].

1S91

1S34 19Э7

2000

Термоанализаторы

5Э рН-метры

Рентеноанзли-заторы и масс-спектрометры

Е Хроматографы

Спектрофотометры

Рисунок.1. - Динамика развития аналитического приборостроения в США.

ААИИС предназначены для накопления получаемой от аналитических приборов измерительной информации, ее переработки с целью определения информативных параметров, выдаче результатов обработки оператору или передаче по стандартным каналам связи, а также управления работой аналитического прибора.

Повышение требований к аналитическим комплексам в плане повышения чувствительности, снижения времени аналитического измерения, расширения перечня определяемых компонентов определяет в настоящее время тенденцию к усложнению ААИИС, ее удорожанию, в первую очередь за счет используемого в таких средствах математического обеспечения.

В связи с этим весьма заметна тенденция к повышению доли стоимости ААИИС в цене аналитического прибора, и эта доля доходит до 30 - 60% [5,6,15].

Использование стандартных методов построения ААИИС при необходимости обработки все большего количества измерительной информации, что характерно для современного уровня приборостроения, приводит к необходимости использования все более сложных компьютерных средств и средств измерительной техники. Это видно из рассмотрения тенденции [9-12] изменения за последние годы долей измерительного оборудования, используемого в аналитическом приборостроении и обладающего повышенными характеристиками (рис.2).

Рисунок 2. - Тенденции изменения потребности в высокопроизводительной информационно - измерительной технике:

1 - системы с производительностью > 1000 изм./сек.;

2 - системы с разреш. способностью >18 бит;

3 - системы с погрешностью < 0,1 %;

4 - системы с измерением на больших расстояниях (телеизмерения).

5 - системы с компьютерной обработкой измерительной информации и управ лением процессом измерений.

Использование высокопроизводительного измерительного и компьютерного оборудования сопровождается существенным увеличением стоимости аналитической техники, характеризуемой [9,10] соответствующей тенденцией развития мирового рынка измерительной техники, используемой в аналитическом приборостроении (рис.3).

За последние 5 лет объем этого рынка увеличился на 70%. Учитывая то обстоятельство, что за этот же период парк аналитических приборов увеличился примерно на 50% [9], можно сделать вывод, что значительная часть прироста объема рынка обусловлена тенденцией увеличения доли сложных и дорогостоящих средств электроники, компьютерной и измерительной техники. млрд DM

1989 1994 1999 годы

Рисунок 3. - Тенденции развития мирового рынка аналитической электроники и из мерительной техники

1989 1994 1999 годы

Рисунок 4. - Тенденция изменения удельного веса электроники и информационно -измерительной техники в общей стоимости аналитического прибора

Это подтверждается тенденцией увеличения доли таких средств в общей стоимости аналитических комплексов [6,9,10,16], изображенной на рис.4.

Существенную часть этих средств составляет стоимость аппаратной части средств переработки измерительной информации, а также его математического обеспечения, доля которого доходит до 50% всех затрат на аналитические комплексы [11,12].

Однако используемые для этой цели в настоящее время информационно -измерительные системы (ИИС) уже не удовлетворяют современным требованиям скорости обработки измерительной информации, ее объемов, а также достоверности результатов обработки.

Современные компьютерные средства, использующиеся в аналитических лабораториях, позволяют производить одновременную обработку лишь нескольких аналитических сигналов (а не нескольких десятков, что в настоящее время является необходимым), что значительно увеличивает длительность циклов проведения аналитического эксперимента.

Так, например, ИИС, используемые в комплексах диагностики экологических параметров автомобильных двигателей, позволяют контролировать одновременно от 1 до 3 токсичных компонентов отработавших газов. При необходимости контроля большего числа компонентов, а также расширении динамического диапазона измеряемых параметров (концентраций токсичных компонентов в отработавшем газе), что соответствует вводимым в ближайшее время международным стандартам ЕВРО-3 и ЕВРО-4, в существующих диагностических комплексах требуется существенное расширение объема дорогостоящего аналитического оборудования и его перенастройка, а также систематическое проведение длительной дорогостоящей градуировки его характеристик с привлечением высококвалифицированного персонала.

Кроме того, в ближайшем времени потребуется создание компактных бортовых автомобильных систем, позволяющих проводить оперативный многокомпонентный анализ отработавших газов в реальном темпе времени с целью оптимизации работы автомобильного двигателя. Средства переработки измерительной информации, входящие в состав таких систем, должны обладать сравнительно низкой стоимостью по отношению к стоимости всего автомобиля, но тем не менее обрабатывать значительные потоки измерительных данных.

В настоящее время в промышленности, а также при проведении научных исследований начали использоваться комбинированные методы анализа, например, хромато - спектрометрия, при реализации которых необходимо обрабатывать двумерные аналитические сигналы, а также методы ускоренного анализа - скоростная хроматография, спектрометрия, ускоренный термический анализ.

Это подтверждается, в частности, наукометрическим анализом публикаций, посвященным таким комбинированным методам анализа, как газовая и жидкостная хромато - масс - спектрометрия в ведущем журнале по аналитической химии Analytical Chemistry [8] (Рис.5).

2000

Рисунок 5. - Рост числа публикаций в журнале Analytical Chemistry по методам газовой хроматографии - масс спектрометрии (GC - MS) и жидкостной хроматографии - масс - спектрометрии (LC - MS)

Реализация таких методов требует обработки в реальном времени больших объемов измерительной информации, и с такими задачами в существующих системах справляются лишь дорогостоящие микропроцессорные и компьютерные средства с использованием математического обеспечения, специально разработанного для конкретных аналитических задач.

Отсутствие единого подхода к построению аппаратного и математического обеспечения средств обработки аналитической информации в ААИИС, реализующих разнородные аналитические методы (хроматографические, спектрометрические, гидрохимические и т.д.) приводит к удорожанию таких средств, а также к увеличению сроков разработки их математического обеспечения.

В связи с этим актуальной является задача разработки многоуровневых ААИИС с использованием устройств, реализующих базовый набор методов предварительной обработки измерительной информации, характерных для большинства задач аналитических исследований, построения входящих в состав ААИИС унифицированных рядов средств предварительной обработки аналитической информации и модулей математического обеспечения, обладающих способностью быстрой перенастройки, и используемых в различных средствах аналитических измерений.

Цель работы: разработка унифицированных методов и быстродействующих средств обработки информации для ААИИС широкого применения в различных отраслях промышленности, проведения научных исследований, а также в охране окружающей среды.

При этом решаются следующие задачи:

- анализ аналитических сигналов и их информационных характеристик;

- разработка и исследование методов предварительной обработки измерительной информации в ААИИС;

- синтез структур многофункциональных средств предварительной обработки аналитической измерительной информации;

- исследование методических и аппаратных погрешностей разработанных средств предварительной обработки измерительной информации;

- разработка оригинальной схемотехники средств предварительной обработки информации в ААИИС, схемотехническая реализация разработанных систем на базе современных комплектующих электронной и микропроцессорной техники.

Научная новизна. Сформулирована и решена задача создания теории и практики построения ААИИС на базе многофункциональных модулей, реализующих базовый набор методов предварительной обработки аналитической измерительной информации.

В частности:

- определен базовый перечень задач обработки аналитической информации на основании классификации и анализа методов аналитических измерений, определены требования к обработке аналитической информации в ААИИС, определены направления создания аппаратных средств и программного обеспечения этих систем;

- впервые определен априорный закон распределения уровней аналитических сигналов в ААИИС, а также получено экспериментальное подтверждение теоретических выводов;

- разработаны оптимальные и квазиоптимальные законы квантования в многофункциональных устройствах предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС с целью сжатия измерительной информации по уровню;

- предложены эффективные алгоритмы сжатия во временной области аналитических сигналов, используемых в средствах их обработки на основе сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

- предложены эффективные алгоритмы сжатия двумерных аналитических сигналов на основе их сплайн - аппроксимаций, исследованы характеристики этих алгоритмов;

- разработан новый метод определения коэффициентов сплайн - аппроксимации аналитического сигнала при произвольном числе точек весовой функции цифрового аппроксимирующего сплайн - фильтра;

- разработаны алгоритмы коррекции динамической погрешности инерционных измерительных преобразователей, используемых в ААИИС и формирующих аналитические измерительные сигналы;

- разработаны унифицированные многофункциональные аналого -цифровые устройства преобразования и предварительной обработки аналитических измерительных сигналов.

Практическая ценность. Проведенные теоретические и экспериментальные исследования позволили создать методики проектирования многофункциональных ААИИС, предназначенных для различных технических отраслей и использующих такие аналитические методы, как хроматография, спектрометрия, гидрохимические и термические методы, рентгеноструктур-ный анализ.

Использование полученных в работе информационных характеристик аналитических сигналов и предложенных методов их аппроксимаций позволило создать научную базу для проектирования аналого - цифровых устройств предварительной обработки аналитических сигналов в ААИИС, обеспечивающих сжатие аналитической информации по уровню и во временной области, расширить диапазоны преобразования аналитических сигналов и тем самым увеличить объемы и скорость обработки этой информации, повысить метрологические характеристики ААИИС.

Применение предложенных методов обработки аналитической информации с повышением степени разделения аналитических пиков позволяет осуществлять обработку в ААИИС спектрограмм с высоким уровнем аддитивных шумов, что снижает порог чувствительности аналитических систем.

Эффективность разработанных многофункциональных ААИИС превышает эффективность существующих отечественных и зарубежных технических средств.

Реализация результатов. Представленные в работе исследования реализованы в ААИИС, разработанных и внедренных на п/я М-5912, п/я А-7141, Самарском Госуниверситете, п/я Г-4213, Казанском филиале ВНИИ ФТРИ, СПКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань), институте аналитического приборостроения (г.Ленинград), в Госкомитете по охране окружающей среды Самарской области, на Волжской ГЭС им. В.И.Ленина, на АО АвтоВАЗ, в ООО "Самаратрансгаз", а также в учебных процессах на кафедрах "Информационно - измерительная техника" и "Общая химия" Самарского государственного технического университета.

Основные результаты диссертационной работы внедрены при создании:

- устройства переработки информации для автоматизации процесса обезвоживания нефти, внедренного в СПКБ "Нефтехимпромавтоматика" (г.Казань);

- устройства для измерения скорости параметров, внедренного в ГСКБ

СКА (г.Ленинград); • - системы для контроля погрешностей рабочих эталонов, внедренной в КФ ВНИИ ФТРИ (г.Казань);

- системы для автоматизации процесса поверки рабочих эталонов, внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмического и метрологического обеспечения системы обработки хроматограмм А 329-24, внедренной в п/я А-7141;

- системы для автоматизации процесса поверки средств измерения расхода, внедренной в п/я А-1686;

- алгоритмов непараметрического преобразования хроматографической информации, внедренных в ДОКБА (г.Дзержинск Горьковской обл.);

- методов и средств для обработки аналитической информации, внедренных п/я М-5912;

- измерительного преобразователя ультразвукового расходомера, внедренного в КФ ВНИИФТРИ (г.Казань); алгоритмического и программного обеспечения для обработки аналитической информации, внедренных в институте аналитического приборостроения АН СССР (г.Ленинград); автоматизированной системы анализа газовых смесей, внедренной на п/яГ-4213; устройства автоматизации жидкостного хроматографа, внедренных в п/яМ-5912; автоматизированной системы хроматографического анализа, внедренной в Самарском Госуниверситете; приборного и программного обеспечения комплекса стендовых испытаний автомобильных двигателей, внедренных в ООО "Конверсия -Лада - Сервис" (г.Самара); информационно - измерительной системы для обработки термосигналов в комплексе контроля состояния силовых агрегатов, внедренной на Волжской ГЭС им. В.И.Ленина; математического обеспечения для моделирования процессов загрязнения окружающей среды на территории Самарской области, внедренного Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области; программного обеспечения геоинформационной системы атласа электронных карт Самарской области, внедренной в Государственном комитете экологии и природных ресурсов Самарской области; информационно — измерительных систем для гидрохимического контроля питьевых и сточных вод, внедренных в ООО "Самаратрансгаз" и АО "АВТОВАЗ"; в лекционном курсе по дисциплине "Электронные устройства в приборостроении", "Теория, расчет и проектирование приборов и систем", "Схемотехника" для студентов специальности 19.09.00 "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета.

Оригинальность разработок подтверждается 25 авторскими свидетельствами на изобретения.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались, обсуждались и получили одобрение на:

- межвузовской научно- технической конференции (Пенза, 1967г.);

- научно — технической конференции "Электронные измерительные приборы с коммутационно - модуляционными преобразователями" (Киев, 1969г.);

- II Всесоюзном симпозиуме "Проблемы создания преобразователей формы информации" (Киев, 1973г.);

- IV Всесоюзной научно - технической конференции "Кибернетические методы в теории и практике измерений" (Ленинград, 1974г.);

- Всесоюзной конференции "Проблема создания автоматизированных систем управления процессами разработки и эксплуатации нефтяных месторождений" (Казань, 1974г.);

- Всесоюзной конференции "Развитие системы метрологического обеспечения измерения расхода и количества веществ" (Казань, 1975г.);

- Всесоюзной школе - семинаре "Промышленные хроматографы в контроле технологических процессов на предприятиях нефтехимии" (Сумгаит, 1975г.);

- Всесоюзной конференции "Хроматография — автоматизация — 77" (Горький, 1977г.);

- Всесоюзной конференции по применению хроматографии в нефтехимии и нефтепереработке (Уфа, 1977г.);

- Всесоюзном научно - техническом совещании по применению газовых хроматографов в народном хозяйстве (Челябинск, 1977г.);

- II Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы и автоматизация измерений" (Тарту, 1979г.);

- Всесоюзной конференции "Расходометрия - 79" (Казань, 1979г.);

- Всесоюзной конференции "ИИС - 79" (Ленинград, 1979г.);

- IV Всесоюзном симпозиуме "Проблемы создания преобразователей формы информации" (Киев, 1980г.);

- II Всесоюзной конференции по автоматизации анализа химического состава вещества (Москва, 1980г.);

- Всесоюзной конференции "ИИС -81" (Львов, 1981 г.);

- III Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы, автоматизация измерений" (Ташкент, 1981г.);

- Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Нальчик, 1982г.);

- Всесоюзной научно — технической конференции "ИИС - 83" (Куйбышев, 1983г.);

- III Всесоюзном симпозиуме по молекулярно - жидкостной хроматографии (Рига, 1984г.);

- Всесоюзной конференции "Надежность и долговечность машин и приборов" (Куйбышев, 1984г.);

- Всесоюзной конференции "Математические методы и ЭВМ в аналитической химии" (Москва, 1986г.);

- IX Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Куйбышев,

1987г.);

- Международном совещании "Метрология в хроматографии" (Сигнахи, Грузия, 1990г.);

- X Всесоюзной конференции по газовой хроматографии (Казань,

1991г.);

- II Всесоюзной конференции "Математические методы и ЭВМ в аналитической химии" (Москва, 1991г.);

- Сессии Научного Совета АН СССР по аналитической химии (Дагомыс,

1991г.);

- 2-й международной конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 92" (Болгария, Варна, 1992г.); международном конгрессе "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" (Казань, 1994г.);

3-й международной конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 94" (Болгария, Варна, 1994г.);

XI Всероссийской конференции по газовой хроматографии (Самара, 1995г.); республиканской научно - технической конференции "Теория цепей и сигналов" (г. Геленджик, 1996г); межотраслевой научно - технической конференции "Автоматизированные информационные системы при строительстве и эксплуатации сооружений и объектов жизнеобеспечения" (г. Самара, 1996г);

4-й международной технической конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 97" (Болгария, Варна, 1997г.); межотраслевой научно - технической конференции "Исследования в области архитектуры, строительства и охраны окружающей среды" (г.Самара, 1998г.); международной конференции "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем" (г.Пенза, 1998г.); научно - технической конференции "Измерительные преобразователи и информационные технологии" (г.Уфа, 1999г.); научно - технической конференции "Методы и средства измерения в системах контроля и управления" (г.Пенза, 1999г.); международной конференции "Надежность и качество в промышленности, энергетике и на транспорте" (г.Самара, 1999г.); 6-й Всероссийской конференции "Состояние и проблемы измерений" (г.Москва, 1999г.);

6-й международной технической конференции по морским технологиям и судостроению "Black Sea' 2002" (Болгария, Варна, 2002г.);

- на заседаниях Научного Совета Поволжского регионального научно - технического центра Метрологической академии РФ;

- на научно - технических семинарах кафедры "Информационно - измерительная техника" Самарского государственного технического университета и кафедры "Аналитическая химия и хроматография" Самарского государственного университета;

- на семинарах по теории и практике хроматографии Поволжского отделения по хроматографии РАН.

Диссертационная работа выполнялась в соответствии с:

- программой работ отраслевой научно — исследовательской лаборатории ОНИЛ-11 Минприбора СССР в 1981.1989 г.г. по созданию унифицированных средств обработки аналитической информации;

- экологической программой Самарской области "Организация мониторинга природной среды" в 1997.2000 г.г.;

- программой работ по плану Госкомэкологии России на 1998. .2000 г.г. "Создание региональной автоматизированной системы экологического мониторинга Самарской области";

- региональной научно - технической программой "Стабилизация промышленности Самарской области на базе развития автомобильной промышленности в 1996.2000 г.г.".

Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 80 публикациях, в том числе в 2 брошюрах и 25 авторских свидетельствах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 разделов, заключения, приложения, библиографического перечня. Работа содержит 328 с. машинописного текста, 10 таблиц, 119 иллюстраций, 19 с. приложений и 20 с. библиографического списка из 225 наименований.

Похожие диссертационные работы по специальности «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», 05.11.16 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)», Ланге, Петр Константинович

Основные результаты.

1. Разработана двухуровневая структура многофункциональной ААИИС, позволяющей решать широкий класс задач обработки измерительной информации при автоматизации аналитических измерений. Показано, что с целью расширения возможностей такой системы на ее нижнем уровне целесообразно располагать многофункциональные модули преобразования и предварительной обработки аналитических сигналов.

2. Разработаны структуры новых устройств предварительной обработки информации ААИИС с оптимальной и квазиоптимальной шкалами квантования, а также со сплайн -аппроксимацией аналитического сигнала, отличающиеся простотой и возможностью программирования основных функций преобразования.

3. Показано, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП могут быть построены с использованием основных принципов аналого -цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования. Предложено в схемах быстродействующих функциональных АЦП использовать микропроцессорные схемы управления с зашитыми в них табличными функциями, что позволяет достаточно просто осуществлять их программирование.

4.' Предложено использовать для линеаризации характеристик измерительных преобразователей аналитических приборов, нелинейность которых представляет собой монотонно возрастающую к верхнему пределу диапазона сигнала функцию, разработанные сравнительно простые схемы функциональных преобразователей с широтно - импульсным преобразованием.

5. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн -аппроксимацией дискретных значений сигнала, которые могут быть использованы для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также аналого - цифровых преобразователей, применяющихся для определения коэффициентов сплайн - аппроксимации с высокой точностью.

6. Предложено с целью многоканальной обработки двумерной спектрометрической информации использовать на нижнем уровне ИИС мультипроцессорные устройства на базе цифровых сигнальных микропроцессоров класса DSP. Определена типовая структура многофункционального модуля такого устройства.

7. На основании анализа погрешности аналоговых устройств, реализующих алгоритм сплайн - аппроксимации, сделан вывод, что она в основном определяется дрейфом интегрирующих усилителей. С целью снижения этой погрешности предложено в описываемых схемах использовать цепи отрицательной обратной связи.

8. Рассмотрена инструментальная погрешность устройств предварительной переработки информации, определяемая дрейфами параметров используемых микроэлектронных комплектующих - масштабирующих резисторов, напряжений сдвига нуля операционных усилителей, погрешностями аналоговых регистров сдвига, разрядностью ЦАП и АЦП. Анализ погрешности устройства, реализующего логарифмирующее аналого - цифровое преобразование, показал, что в схеме преобразователя на его входе необходимо использовать прецизионные операционные усилители.

6. Заключение

В процессе проведенных исследований получены следующие теоретические и практические результаты:

1. Показано, что материальные затраты на проведение аналитических измерений в различных отраслях промышленности и при проведении научных исследований в последнее время имеют тенденцию значительного увеличения, причем значительную часть стоимости аналитического оборудования составляет стоимость математического обеспечения ААИИС.

2. Показано, что с целью удовлетворения требований унификации ААИИС необходимо их строить на базе многофункциональных средств предварительной обработки аналитической информации, с использованием унифицированного алгоритмического обеспечения.

3. Решена задача оптимизации параметров средств предварительной обработки информации ААИИС, которая во многом определяется информационными характеристиками измеряемых сигналов динамическим диапазоном, частотным спектром и т.д. Определен перечень параметров таких средств, характеризующих их информационную производительность.

4. Показано, что для большинства аналитических методов число градаций аналитических сигналов определяется в основном значением относительного стандартного отклонения о результата аналитического измерения, а не пределом обнаружения компонента анализируемого вещества, который на несколько порядков ниже с . Показано, что этот факт определяет в основном информационную избыточность большинства аналитических методов, имеющую порядок 2. 100, что влечет за собой в ряде случаев завышение требований к метрологическим характеристикам ААИИС, и соответственно, увеличение их стоимости.

5. Обоснован логарифмически - равномерный характер априорного закона распределения аналитических сигналов на основании математического моделирования процесса их формирования средствами анализа состава и свойств веществ.

6. На основании анализа частотных спектров аналитических сигналов определены частоты дискретизации в средствах их преобразования и предварительной обработки. Показано, что с целью снижения частот дискретизации и, следовательно, сжатия аналитической информации в математическом обеспечении средств преобразования аналитических сигналов целесообразно использовать аппроксимацию их дискретных значений.

7. Показано, что с целью сжатия аналитических сигналов по уровню целесообразно использовать в ААИИС функциональные АЦП поразрядного уравновешивания, формирующие выходной код в формате с плавающей запятой. Предложено с целью упрощения структуры таких АЦП использовать функции процесса уравновешивания, определяющие формирование цифр выходного кода таких преобразователей.

8. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн — аппроксимации аналитических сигналов, реализуемых в средствах их преобразования и предварительной обработки в ААИИС, позволяющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров с произвольным числом ее значений как для параболических, так и кубических сплайнов.

9. Разработан новый метод определения параметров алгоритмов сплайн — аппроксимации, позволяющий определять коэффициенты весовых функций сплайн - фильтров, аппроксимирующих первую или вторую производные аналитического сигнала. Предложено использовать такие алгоритмы при решении задач определения характерных значений (в частности, экстремальных) аналитического сигнала.

10. Разработан метод определения параметров алгоритмов сплайн -аппроксимации двумерных аналитических сигналов на основе критерия наименьшего значения средне - квадратичной погрешности аппроксимации двумерного гармонического сигнала. Этот метод позволил определить коэффициенты весовой функции параболических сплайн - фильтров с ограниченным числом ее значений. Показано, что при использовании таких алгоритмов достигается заданная точность аппроксимации не только двумерных гармонических сигналов, но и двумерных Гауссовых пиков, имеющихся на двумерных спектрограммах аналитических сигналов.

11. Разработаны новые методы определения числовых характеристик законов распределения аналитических сигналов (матожидания, дисперсии, а также третьего и четвертого центрального моментов) с использованием их предварительной сплайн - апппроксимации, позволяющие обрабатывать спектрограммы с высоким уровнем помех и плохо разделенными аналитическими пиками. Показано, что такие алгоритмы целесообразно применять при решении задачи разделения совмещенных аналитических пиков на спектрограмме с наложенным высоким значением аддитивного случайного шума.

12. Разработаны новые методы коррекции аппаратной функции детекторов аналитического прибора (в том случае, когда детектор представляет собой апериодическое звено первого или второго порядков) на основе алгоритмов сплайн - аппроксимаций дискретных значений аналитического сигнала, а также его первой и второй производных, позволяющие в десятки раз снизить динамическую погрешность преобразования сигнала такими детекторами. Показано, что такие методы коррекции аналитического сигнала позволяют в несколько раз повысить степень разрешения аналитических пиков на спектрограмме.

13. Разработаны структуры устройств предварительной обработки аналитических сигналов с оптимальной и квазиоптимальной шкалами квантования, а также со сплайн - аппроксимацией измеряемого сигнала, отличающиеся простотой и возможностью программирования основных функций преобразования. Показано, что схемы АЦП с оптимальной и квазиоптимальной шкалой квантования, а также функциональных АЦП, входящие в состав устройств предварительной обработки аналитических сигналов, могут быть построены с использованием основных принципов аналого - цифрового преобразования - поразрядного уравновешивания, частотного преобразования, интегрирующего преобразования. Предложено использовать в схемах быстродействующих функциональных АЦП микропроцессорные схемы управления с заложенными в их память табличными функциями, позволяющие осуществлять их быстрое перепрограммирование.

14. Разработаны структуры АЦП, реализующих алгоритм экспоненциального сглаживания сигнала, а также устройств, определяющих экспоненциально сглаженные коэффициенты полиномиальной модели сигнала. Показано, что такие устройства могут быть реализованы на основе узлов стандартных АЦП.

15. Разработаны схемы аналоговых преобразователей со сплайн -аппроксимацией сигналов, используемых для обработки быстроизменяющихся аналитических сигналов, а также схемы АЦП, позволяющие определять коэффициенты аппроксимации их дискретных значений с высокой точностью.

16. Проведенный анализ инструментальных погрешностей ряда устройств предварительной обработки аналитической информации показал необходимость использования прецизионных операционных усилителей на общем входе цепей преобразования для ряда фунциональных АЦП, в частности, логарифмирующих АЦП. Анализ инструментальных погрешностей аналоговых устройств, реализующих алгоритмы сплайн -аппроксимации, позволил определить конфигурацию цепей отрицательной обратной ' связи в таких устройствах, снижающих инструментальные погрешности, обусловленные неидеальностью характеристик микроэлектронных комплектующих.

17. Разработана двухуровневая структура многофункциональной ААИИС с распределением вычислительных мощностей по периферийным модулям, обеспечивающая достаточно легко осуществлять их модификацию и тем самым перенастраивать ААИИС при необходимости изменения задачи аналитических измерений.

18. Достоверность научных положений и выводов, приведенных в диссертационной работе, подтверждена теоретическими расчетами и экспериментальными данными, внедрением предложенных методов, устройств и ААИИС на ряде предприятий различных отраслей промышленности и академических исследовательских институтов.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Ланге, Петр Константинович, 2003 год

1. Бюллетень международного регистра потенциально токсичных химических веществ. 1983. т.6.№1, с.2.,.3.

2. Химия окружающей среды. под ред. Дж. Бокриса. М.: Химия, 1982. -670с.

3. Instrumentation for Environmental Monitoring: Water, LBL 1, Vol.2., Technical Information Division, Lawrence Berkley Laboratory, Bercley, Calif., 94720.

4. Annual Book of ASTM Standards, Part 23, Water; Atmospheric Analysis, 1970, Amer. Soc. ASTM, 1916, Race Street, Philadelphia, Pa. 19103.

5. Eckschlager Karel. Application of computers in analytical chemistry. Wilson and Wilson's Compr. Anal. Chem. Vol. 18,1988. -pp. 251- 440.

6. Измерения в промышленности. Справ, изд. в 3-х кн. Кн.З. Способы измерения и аппаратура: Пер. с нем./Под ред. Профоса П. — М.: Металлургия, 1990,344с.

7. Другов Ю.С. Экологическая аналитическая химия. М.:2000. - 432с.

8. Архипов Д.Б., Березкин В.Г. Развитие аналитической химии во второй половине XX столетия (наукометрический анализ). Журнал аналитической химии, 2002. т.57. - №7, с.699-703.

9. Westbrok М. Developments in automotive sensors and their systems // Journ.Phys. E: Sci. Instrum. 1998. -N 22. - pp. 586-595.

10. C.R.M. Electronic und Sensoren // Messen,Prufen, Automatisieren. 1998. - N5. - S. 85-86.)

11. VDI Nachrichten. 1995. N20. S. 24.

12. J. Hickey. Survey identifies key trends in measurement systems // Instrumentation and control Systems. November 1998. pp.155-158.

13. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Today's Chemist at Work, 6(9), 29-37 (1997).

14. B.K. Lavine and S.D. Brown, "Winning at Chemometrics", Managing the Modern Laboratory, 3(1), 9-14 (1998).

15. S.D.Brown, "Information and Data Handling in Chemistry and Chemical Engineering: The State of the Field from the Perspective of Chemometrics", Сотр. Chem. Eng., 23,203-216 (1998).

16. S.D.Brown, "Has the Chemometrics Revolution Ended?", Chemom. Intell. Lab. Sy^.,30,49-58(1995).

17. Данцер К., Тан Э., Мольх Д. Аналитика: Систематический обзор.- М.: Химия, 1981. -278с.

18. Спектроскопические методы определения следов элементов / Под ред. Дж. Вайнфорнера. М.: Мир, 1979. - 494с.

19. Тарасов К.И. Спектральные приборы. JL: Машиностроение, 1977. - 367с.

20. Дашковский А.А., Колотуша С.С., Коробейник А.В., Максименко Ю.Н. Инфракрасные абсорбционные газоанализаторы. М.: ЦНИИТЭИП, 1990. -64с.

21. Конев Д.Г. Приборы флюоресцентного анализа состояние и перспективы.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1979, вып. 6(22), с. 18-23.

22. Левчук Б.В. и.др. Современное состояние хромато масс - спектрометрии.- Измерения, контроль, автоматизация: Научно техн. сборник/ ЦНИИТЭ-Иприборостроения. М., 1978, вып. 2(14), с.3-15.

23. S.D. Brown, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 62, 84R-101R (1990).

24. S.D. Brown, R.S. Bear, Jr. and T.B. Blank, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 64, 22R-49R (1992).

25. S.D. Brown, T.B. Blank, S.T. Sum and L.G. Weyer, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal Chem., 66, 315R-359R (1994).

26. S.D. Brown, S.T. Sum, F. Despagne and B.K. Lavine, "Chemometrics: Fundamental Review", Anal. Chem., 68,21R-61R (1996).

27. Карасек Ф., Клемент P. Введение в хромато-масс-спектрометрию: Пер. с англ.-М.: Мир, 1993.-237 с.

28. Брицке М.Э. Атомно-абсорбционный спектрохимический анализ.-М.: Химия, 1982.-224 с.

29. Формен Дж., Стокуэл П. Автоматический химический анализ.- М.: Мир. -1978.-396с.

30. Пиккеринг У. Современная аналитическая химия. М.: Химия. - 1977. -558с.

31. Куликовский K.JL, Ланге П.К., Тихонов B.C. Основы построения функционально параметрического ряда средств обработки аналитической информации. - Измерения, контроль, автоматизация. 1983, Вып. 2 (46). - с. 23-31.

32. Егунов В.П. Введение в термический анализ. Самара: СамВен, 1996. — сс.270.

33. Уэндланд У. Термические методы анализа. М.: Мир, 1978. сс.526.

34. Берг Л. Г. Введение в термографию. М.: Наука, 1969г., сс. 356.

35. Kaiser Н. Quantitation in Elemental Analysis. Anal. Chem. 1970, vol. 42, N 2, pp. 24A - 41 A; N 4, pp. 26A - 52A.

36. Новицкий П.В. Основы информационной теории измерительных устройств. Л.: Энергия, 1968. - 248 с.

37. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике.- Изд-во иностр. лит.- 1963.- 156с.

38. The measurement of exhaust Emissions. Global Emission Experiences: Processes, Measurements and substrates. SAE International SP - 1094.- 1994.- pp. Ill - 117.

39. Липсон, Стипл. Интерпретация порошковых рентгенограмм. М.: Мир, 1985, 250с.

40. Руководство по рентгеновскому исследованию минералов / под редакцией Франк Каменецкого. М.: Химия, 1975, 244с.

41. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1969. - 576 с.

42. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Применение ЦВМ в системах автоматизации хроматографического анализа. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М* 1979. - 15 с.

43. Ланге П.К., Шафранский И.В. Информационно измерительные системы для обработки хроматографической информации. Тематический обзор. Серия: Автоматизация и контрольно — измерительные приборы. ЦНИИТЭ-НЕФТЕХИМ. М. 1974. - 18с.

44. Коломыцев J1.A. Разработка и исследование методов и средств автоматизированной обработки хроматографической информации. Диссертация на соискание степени кандидата технических наук. Л., 1971.

45. Гольберт К.А., Вигдергауз М.С. Курс газовой хроматографии. М.:Химия, 1974.-375с.

46. Ланге П.К., Шафранский И.В. Экспоненциальный алгоритм автоматического вычисления площади хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М. №4, 1974. -с.23-26.

47. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методы определения несимметрии хроматографического пика. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М. №6, 1974. -с.9-11.

48. Ланге П.К., Шафранский И.В. Автоматическое измерение несимметрии хроматографического пика. Межвузовский сборник научных трудов "Информационно измерительные системы и их элементы". Куйбышев, 1974. — с. 44-49.

49. Ланге П.К., Шафранский И.В. Математическое описание несимметричных хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1975. №6 - с. 13-16.

50. Grushka Е. Investigation of exponentially modifying Gauss peaks in chromatography. Anal. Chem. ,1972, №11.

51. Семенов M.A. Аппроксимация хроматографических пиков кривой логарифмического нормального распределения. "Заводская лаборатория", 1973, №7.

52. Frazer D.B., Suzuki E. Analytical describing of chromatographic peak. Anal. Chem. 1966, №10

53. Bjuz T.S., de Klerk K. Approximation non symmetric chromatographic functions with by- Gaussian. Anal. Chem. 1972, №7.

54. Grubner O. Interpretation of non symmetric curves in chromatography. Anal. Chem. 1971, №14.

55. Chesler S.N., Gramm S.P. Iterating adjustment of chromatographic peak curve. Anal. Chem. 1973, №8.

56. Andersen A., Gibb Т., Littlwud A. Computerised analysis of overlapped non-Gaussian chromatographic peacks with approximation method. Anal. Chem. 42, 1970,No. 4.-pp. 434-446.

57. Персии C.M. Основы теории и проектирования автоматических измерительных систем.- Л.:Гидрометеоиздат, 1975.-319с.

58. Ланте П.К. Исследование логарифмирующего аналого цифрового преобразователя хроматографической информации. Ж-л "Автоматизация и контрольно - измерительные приборы". М., 1976. №10. - с. 12-16.

59. Westbrok М. Developments in automotive sensors and their systems // Journ.Phys. E: Sci. Instrum. 1998. -N 22. - pp. 586-595.

60. C.R.M. Auto Electronic und Sensoren // Messen,Prufen, Automatisieren. -1998. - N5. - S. 85-86.)

61. VDI Nachrichten. 1995. N20. S. 24.

62. J.Hickey. Survey identifies key trends in measurement systems // Instrumentation and control Systems. November 1998. pp. 155-158.

63. Воронов A.A. Основы теории автоматического управления. ч.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

64. Силис Я.Я., Кофман A.M., Розенблит А.Б. Первичная обработка спектров и хроматограмм химических соединений с помощью ЭВМ. Принципы. Алгоритмы. Программы.- Рига: Зинайне, 1980.- 128с.

65. Хемминг Р. Цифровые фильтры. М.: Советское радио, 1980. 220с

66. Halang W. A PC- based evaluation and control system for gas liquid chromatography. North- Holland microprocessing and microprogramming. 21 (1987). -pp.153- 160.

67. Kaiser R.E., Rackstraw A.J. Computer chromatography. Vol.1.Heidelberg e.a. 1 Alfred Huthig, 1983, VI11. pp.171.

68. Kaiser R.E., Oerlich E. Optimizierung in der HPLC. Heidelberg e.a. Alfred Huthig. 1979.-pp.181.

69. Fozart A., Franses J., Wyatt A. Chromatographia 5, 377 (1972). pp. 68-75.

70. Charrier G., Dupuis M., Merlivat J., Pons J., Sigelle R. Chromatographia 5, 119 (1972).-pp. 36-39.

71. Roberts S. and oth. Using least squares method in chromatographia handling. Anal. Chem. 42,1970, No 4. pp. 268-274.

72. Кириченко A.A., Логинов B.JI. Применение сплайн аппроксимации в задачах статистической обработки информации. - Зарубежная электроника, 1978,№2.-с. 3-6.

73. Kelly P., Harris W. Application of method of maximum posterior probability to estimation of gas- chromatographic peak parameters. Anal.Chem. 43, 1971. pp. 1184- 1195.

74. Foley J. Systematic errors in the measurement of peak area and peak height for overlapping peaks. J. of Chromatography, 384(1987). pp. 301- 313.

75. Ланге П.К., Шафранский И.В. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно — измерительные приборы". М. №1, 1974. -с. 14-17.

76. Ланге П.К., Шафранский И.В., Сайфуллин Р.Т. Методическая погрешность при автоматическом интегрировании хроматографических пиков. Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1975. №7. - с. 17-20.

77. Kullic Е., Kaljurand М., Ess L. Resolution of overlapping gas chromatographic peaks using fast Fourier transformation. J. of chromatography, V. 118,1976. pp. 313-317.

78. Harder A., Galan L. Deconvolution when only the lower order moments of the convolution function are known. Anal. Chem. 1974, V. 46, No. 11. pp. 14641468.

79. Rayborn G. and oth. Resolution of fused gas chromatographic peaks by deconvolution with extension of the Fourier spectrum. Amer. Lab. 1986, V. 18, No. 10. -pp. 56, 58-60, 62-64.

80. Singhal R., Smoll D. Hardware and software for microprocessor controlled HPLC. J. of liquid chrom., 9 (12), (1989), pp. 2661- 2693.

81. Сайфуллин P.T. Задача повышения разделения совмещенных хромато графических сигналов. Автоматизация и контрольно- измерительная техника. 1983, №2.-с. 14-15.

82. Ланге П.К., Шафранский И.В. Метод компенсации нелинейного дрейфа базовой линии хроматограммы.- Заводская лаборатория. 1983, т.49, № 6.- с. 17-19.

83. Гуревич А.Л. и др. Автоматизация обработки хроматографической информации. М., "Энергия", 1973.

84. Кюллик Э.А. и др. Применение ЭВМ в газовой хроматографии. М.: Наука, 1978, с.127.

85. Новак И. Количественный анализ методом газовой хроматографии. М.: Мир, 1978, с. 175.

86. Smit Н.С., Walg H.L. Васе Line Noise and Detection Limits in Signal-Integrating Analitical Method. Chromatographia, 1975, 6, No. 7.

87. Kelly P.S., Harris W.E. Estimation of Chromatographic Peaks with particular Consideration off effects of Base Line Noise, AnaL. Chem., 43, 1971, p. 11701183.

88. Giannelli G., Altamure O. Design of experimental signal smoothing. Rev. Sci. instrum. 47, 1976, No.l, p.32-36.

89. Deblasi M. and oth. The filtering of experimental signals. Annali di Chimica. 65, 1975, s.183-199.

90. Cram S.P. and oth. Analysis of digital filtering of chromatographic data. J. Chromatogr. 126, p.279-300.

91. Введение в цифровую фильтрацию (под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса), М.: Мир, 1976, с.216.

92. Lewis T.L., Hung I.C. A comparative study of least square and Kalman estimation techniques for polinomial fit // Русский перевод в экспересс-информации сер. "Контрольно-измерительная техника", №13, с. 1-9.

93. Wold S. Spline Functions in Data Analysis, Technometric, 16, 1974, No.I, p.5-11.

94. Reinsch C.H. Smooting by Spline Function, Numerische Mathematik, 10, 1967, p.177-183.

95. Roberts S.M. and oth. Using least squares method in Chromatogramm handling, Anal. Chem, 42, 1970, No.4.

96. Kel ly P.C., Harris W.S. Application of Method of Maximum Posterior Probability to Estimation of Gas Chromatoaraphic Peak Parameters. Anal. Chem., 43, 1971, s.l 184-1195.

97. Ланге П.К. и др. Оценка точности разделения совмещенных хроматографи-ческих пиков. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с. 27.

98. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Разделение совмещенных хроматографических пиков на ЭВМ с применением математических моделей. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Казань. 1978. с. 222-231.

99. Гольдин М.Л. и др. Математическая обработка не полностью разрешенных спектров и хроматограмм. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.24.

100. Сайфуллин Р.Т. и др. Метод повышения разрешенности хроматографических спектров. "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тезисы докладов II Всесоюзной конференции. М.: 1979, с.27.

101. Chohen A. Estimation in mixtures of two normal distributions. Technometrics, 9, No.l, 1967, p.15 28.

102. Grubner О. Theory of stastistical moments in gas chromatography "Advances in Chromatography". 1968, №6.

103. Bjus Т., de Clerk K. Asimmetry and 3-th moment of chromatographic peaks. "Separation science", 1972, 7(4).

104. Grushka E. and oth. Moment analysis of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem." 1970, №1.

105. Rush R. Analytical moments of non symmetric Gauss function of distribution. "Anal. Chem". 1973, №8

106. Struppe H. A full estimation of chromatogram with computers "Aspects Gas Chromat." 1971.

107. Grushka E. The connection of column parameters with moments of chromatographic peaks. "The Journal of physical Chemistry" . 1972, №18.

108. Grushka E., Monachelli D. Slope analysis for investigation and resolution of overlapped chromatographic peaks. "Anal. Chem". 1972, №3.

109. Берман А.Д. Метод расчета хроматограмм для случая сильно перекрывающихся пиков. Сб. "Газовая хроматография", 1969, вып. 9.

110. Франк Ю.А., Берман А.Д. Расчет состава смеси для случая взаимно перекрывающихся хроматографических пиков. "Автоматизация и КИП", М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1972, № 2.

111. Chesler S., Gramm S. An iterating adjustment of the chromatographic peak curve. "Anal. Chem". 1973, №8.

112. Andersen A. An account of non resolved peaks with computers. "Journal of Chromatographic Science" . 1970, №11.

113. Ланге П.К., Горбков А.Г., Шафранский И.В. Влияние времени регистрации хроматографического пика на его форму. Сборник "Процессы разделения в аналитических и препаративных колонках". НИФХИ им. Карпова. М., 1980.-с. 58-62.

114. Ланге П.К., Горбков А.Г. Построение математической модели хроматографического пика при аддитивности влияния процессов диффузии и сорбции. Сборник "Успехи газовой хроматографии". Вып. 6. Казань. 1982. — с. 233-239.

115. Ланге П.К., Вигдергауз М.С. Хроматография как спектральный метод исследования. Журнал физ. химии. 1993. Том 67, №4, с. 815.

116. Ланге П.К., Васильчук А.В. Сжатие данных в инфомационных сетях диагностических комплексов. Сборник трудов ученых Поволжья "Информатика. Радиотехника. Связь." Вып. №4.- Самара.-1999г.- с.42-44.

117. Рабинер Л.,Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов, М.: Мир, 1978, с.848.

118. Ланге П.К., Шафранский И.В. Метод компенсации нелинейного дрейфа базовой линии хроматограммы. Ж-л "Заводская лаборатория". №5. 1983. -с. 17-19.

119. Васильчук А.В. Аналого цифровые преобразователи со сжатием диапазона сигнала. Самарский гос. техн. ун.-т. Самара, 1998.-8 с: Деп. в ВИНИТИ 17.03.99 №837-В99.

120. Рабинович В.И. Функциональное аналого цифровое преобразование, основанное на обратной функции. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП , 1983, вып. 2(46). - с. 16-22.

121. Гитис Э.И., Пискулов Е.А. Аналого цифровые преобразователи. - М.: Энергоиздат, 1981. - 360с.

122. Гутников B.C. Методы реализации специальных весовых функций в измерительных устройствах. Измерения, контроль, автоматизация /ЦНИИТЭИП , 1983, вып. 2(46). с. 3-15.

123. Ланге П.К. Аппроксимационные алгоритмы предварительной обработки аналитической информации. Труды научно технической конференции

124. Исследования в области архитектуры, строительства и охраны окружающей среды". Самара, 2001. с.334-336.

125. Nussbauer Н. Fast polynomial transform algorithms for digital convolution. -IEEE Transactions. 1980, Vol. ASSP 28, No. 2. - pp. 205-215.

126. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления.- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

127. Цыпкин Я.З. Теория линейных импульсных систем.- М.: Физматгиз, 1963. 460с.

128. Завьялов Ю.С. и др. Методы сплайн-функций. М.: Наука, 1980. 352с.

129. Ланге П.К., Горбков А.Г. Исследование одного алгоритма работы измерительного запоминающего преобразователя с кусочно параболической аппроксимацией. Ж-л "Известия ВУЗов" . Серия "Приборостроение". №3, 1977.-с. 21-25.

130. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления. ч.1. Линейные системы регулирования одной величины. М.: Энергия, 1965. 396с.

131. Зайцев Г.Ф. Анализ линейных импульсных систем автоматического регулирования и управления.- Киев, Техника, 1967.- 162 с.

132. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.

133. Галкин В.Я., Сайфуллин Р.Т. Редукционная обработка сигналов аналитических приборов // Численные методы решения обратных задач математической физики. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. с.58-63.

134. Ланге П.К., Сайфуллин Р.Т., Гликман И.Я. .Метод повышения разрешенное™ хроматографических спектров. Тезисы докладов II Всесоюзной конференции "Хроматографические процессы и автоматизация измерений". Тарту. 1979.-с. 85

135. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. О редукции к идеальному прибору в физике и технике. — М.: Сов. радио, 1979. 269с.

136. Марчук Г.И., Дробышев Ю.П. Некоторые вопросы линейной теории измерений. Автометрия, 1967, №3, с.24-30.

137. Харченко P.P. Коррекция динамических характеристик электроизмерительных приборов и преобразователей. Приборостроение, 1956, №2, с.21-26.

138. Солопченко Г.Н. Обратные задачи в измерительных процедурах. ИКА, 1983, №2 (46), с. 34-49.

139. Хазанов Б.И. Интерфейсы измерительных систем. М.: Энергия, 1979. -120с.

140. Кривченко Т.И., Станкевич Е.А., Клементьев А.В., Новопашенный Г.Н. Построение современных измерительных систем на базе стандартных интерфейсов. Приборы и системы управления. №1, 1996. - с. 1-6.

141. PC совместимое оборудование для автоматизации промышленности. каталог фирмы OCTAGON SYSTEMS. - 1997. - 150с.

142. Ланге П.К., Паслов В.Н. Информационные характеристики аналитических сигналов в системах экологического контроля загрязнений окружающей среды. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 25.08. 92 №2687-В92. 12с.

143. Микроэлектронные цифро аналоговые и аналого - цифровые преобразователи информации / Под ред. В.Б.Смолова. - Л.: Энергия, 1976. - 336с.

144. Полупроводниковые кодирующие и декодирующие преобразователи /Под ред. В.Б.Смолова и Н.А.Смирнова. Л.: Энергия, 1967. - 312с.

145. Преобразование информации в аналого цифровых вычислительных устройствах и системах /Под ред. Г.М.Петрова. - М.: Машиностроение, 1973. -360с.

146. Коломиец О.М., Прошин Е.Н. Автоматический выбор диапазона измерений в цифровых приборах. М.: Энергия, 1980.- 128с.

147. Гришанов А.А. и др. Интегрирующие цифровые приборы. М.: Энергоиздат, 1981. 120с.

148. Ланге П.К., Горбков A.M. Аналого цифровой преобразователь. - А.с. № 669483, Б.и. № 23, от 25.06.79.

149. Ланге П.К., Горбков A.M. Аналого цифровой сглаживающий преобразователь. - А.с. № 668085, Б.и. № 22, от 15.06.79.

150. Ланге П.К., Куликовский Л.Ф., Лихтциндер М.Я., Кацюба О.А. Экспоненциальное устройство переработки информации, реализующее степенной ряд. Ж-л "Автометрия" №3, 1969, с. 61-65.

151. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я., Кацюба О.А. Экспоненциальный степенной функциональный преобразователь. Ж-л "Измерительная техника" №3, 1969, с. 16-18.

152. Ланге П.К., Лихтциндер М.Я. Функциональное устройство, реализующее степенной ряд. А.с. №251257, Б.и. № 27, 1969г.

153. Ланге П.К., Тюмиков Д.К. Устройство, определяющее корреляционную функцию. А.с. №388273, Б.и. №28, 1973.

154. Ланге П.К., Евлов Е.Ю. Устройство переработки информации для анализа состава многокомпонентных смесей. Сборник "Техническая кибернетика". Куйбышев, 1974.-С.24-30.

155. Ланге П.К., Петров П.В. Тройников В.А. О методах построения разомкнутых четырехквадрантных множительно делительных устройств время — импульсного типа. Межвузовский сборник научных трудов "Вычислительная техника". Пенза, 1974.-с. 134-140.

156. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с.№ 1327660. Приоритет 06.09.85. ДСП.

157. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с.№ 1327660. Приоритет 06.09.85. ДСП.

158. Ланге П.К., Зимин Г.П. Автоматизированная обработка данных в дифференциальном термическом анализе (ДТА). Ж-л "Автоматизация и контрольно измерительные приборы". М., 1976. №3. - с. 8-11.

159. Ланге П.К., Горбков А.Г., Сайфуллин Р.Т., Голицын В.Н., Хижняк А.Ф. Вычислительное устройство. А.с. №532106, Б.и. №38, 1976.

160. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для определения площади хромато-графического пика. А.с. №544975, Б.и. №4, 1977.

161. Ланге П.К. Горбков А.Г., Афанасенко А.И. Кусочно квадратичный ап-проксиматор. - А.с. № 638979, Б.и.№47, 1978.

162. Ланге П.К., Горбков А.Г., Качеев A.M. Аналого — дискретное функциональное устройство. А.с. № 650226, Б.и. №8, 1979.

163. Ланге П.К., Горбков А.Г. Экстраполятор п го порядка. - А.с. № 744641. Б.и. № 24 от 30.06.80.

164. Ланге П.К., Невельсон М.Б., Шафранский И.В. Кусочно квадратичный аппроксиматор. - А.с. № 1091187. Б.и. № 17 от 07.05.84.

165. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А., Холодный Б.П. Устройство для регистрации хроматограмм. А.с. № 1509727. Б.и. № 35 от 23.09.89.

166. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Автоматический спектрофотометр. А.с. № 1509624. Б.и. № 35 от 23.09.89.

167. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В. Устройство для формирования строчной развертки электронно лучевой трубки. - А.с. № 1492379. Б.и. № 25 от 07.07.89.

168. Ланге П.К., Малахов А.Ю. Микропроцессорные средства для измерения больших расходов газов и жидкостей. Самара, 1998. Деп. в ВИНИТИ 16.01.98 №98-В98.-9с.

169. Ланге П.К., Горбков А.Г. Дифференцирующее сглаживающее устройство. А.с. № 920757. Б.и. № 14 от 15.05.82.

170. Ланге П.К., Горбков А.Г. Цифровой измеритель скорости изменения физических параметров. А.с. №957426. Б.и. № 33 от 07.09.82.

171. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В.Автоматизированная система обработки результатов хроматографического анализа состава газовой смеси. Сборник "Хроматографический анализ углеводородов и их производных". Куйбышев. 1985. с. 96-98.

172. Ланге П.К., Тройников В.А., Ситников М.В., Вайнштейн М.И. Средства автоматизации жидкостных хроматографов серии "ОХТА-А". Сборник "Аппаратура и методы инструментальной жидкостной хроматографии в научных исследованиях". Киев. 1987. с. 152-157.

173. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Краузе И.М. Устройство для газохромато-графического анализа. А.с. № 1316001. Б.и. .№ 21 от 07.06.87.

174. Ланге П.К. Исследование нелинейных импульсных систем с широтной модуляцией импульсов методом гармонической линеаризации. Ж-л "Известия ВУЗов", серия "Электромеханика". №2, 1975. с.198-202.

175. Ланге П.К., Горбков А.Г. Метод воспроизведения хроматографических пиков при метрологической аттестации средств обработки хроматографиче-ской информации. Ж-л Метрология. №8, 1978. с. 15-18.

176. Ланге П.К. Принципы метрологической аттестации устройств обработки хроматографической информации. Ж-л "Метрология". №10. 1978. с. 1013.

177. Ланге П.К., Горбков А.Г. Методы построения осциллографических систем со сплайн аппроксимацией. Ж-л "Метрология". № 10, 1980. - с. 14-17.

178. Ланге П.К., Горбков А.Г. Устройство для отображения информации на экране электронно лучевой трубки. - А.с. № 748462. Б.и. № 26 от 15.07.80.

179. Ланге П.К., Тройников В.А. Алгоритм обработки статистической информации при автоматизации процесса градуировки рабочих эталонов расхода жидкости. Ж-л "Измерительная техника". № 12, 1981. с. 28-30.

180. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения параметров симметричных импульсов. А.с. № 1078345. Б.и. № 9 от 07.03.84.

181. Ланге П.К., Шафранский И.В. Устройство для определения границ аналитического пика. А.с. № 1084822. Б.и. № 13 от 07.04.84.

182. Ланге П.К., Зайкин В.И., Захаров А.С., Зюбанов Р.П. Хроматографический анализатор. А.с. № 1076826. Б.и. № 8 от 28.02.84.

183. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л. Устройство для регистрации хроматограмм. А.с. № 10992279. Б.и. № 23 от 23.06.84.

184. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Горбков А.Г., Лобачев А.Л., Зайкин В.И. Способ хроматографического анализа. А.с. № 1160299. Б.и. № 21 от 07.06.85.

185. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Лобачев А.Л., Тройников В.А. Устройство для приготовления газовых смесей. А.с. № 1615610. Б.и. № 47 от 23.12.90.

186. Ланге П.К., Паслов В.Н. Информационные характеристики аналитических сигналов в системах экологического контроля загрязнений окружающей среды. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 25.08. 92 №2687-В92. 12с.

187. Ланге П.К., Вигдергауз М.С., Буланова А.С. Способ хроматографического анализа сложных смесей органических соединений. А.с. 1744646. Б.и. №24 от 30.06.92

188. Ланге П.К., Тройников В.А. Интерфейс сопряжения хроматографической аппаратуры с персональным компьютером. Труды XI Всероссийской конференции по газовой хроматографии. Самара, 1995. с. 48-49.

189. Ланге П.К., Мешалкин А.В. Универсальный интерфейс для сопряжения аналитических приборов с компьютером. Сборник трудов "Измерительные преобразователи и информационные технологии". Уфа, 1999. с. 215-217.

190. Ланге П.К., Карпова Н.Е. Аппроксимативные методы коррекции динамической погрешности. Журнал "Датчики и системы". 2001, №12, с. 10-12.

191. Lange P., Karpova N. Correction of a dynamic error of hydrological inertial gauges that used at ocean sounding. Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002.- pp. 53-57.

192. Lange P., Melnikov E. Using of neurons networks in devices for the hydro-chemical control of seawater pollution. Proceedings of the Sixth International Conference on Marine Science and Technology - Black Sea '2002. Bulgaria, Varna, 2002.- pp. 57-61.

193. Басманов A.C., Широков Ю.Ф. Микропроцессоры и однокристальные ЭВМ: Номенклатура и функциональные возможности. М.:Энергоатомиздат, 1988. 128с.

194. Сташин В.В., Урусов А.В., Мологонцева О.Ф. Проектирование цифровых устройств на однокристальных микроконтроллерах. М.: Энергоатомиздат, 1990.-224с.

195. Марков С. Цифровые сигнальные процессоры. Книга 1. М.: фирма МИКРОАРТ, 1996. - 144с.

196. Самофалов К.Г. и др. Микропроцессоры.- К.: Техника, 1986.- 278с.

197. Ланге П.К., Паслов В.Н. Компьютерные системы обработки аналитической информации для мобильных систем экологического мониторинга. Самара, 1992. Деп. в ВИНИТИ 07.04.92 №1187-В92. 25с.

198. Ланге П.К. Средства обработки аналитической информации в системе экологического мониторинга. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994. с. 57.

199. Ланге П.К. Передвижная лаборатория на базе а/м КАМАЗ для экологической безопасности. Труды международного конгресса "Развитие мониторинга и оздоровление окружающей среды" Казань, 1994. с. 58.

200. Метрологическое обеспечение информационно- измерительных систем. Сборник руководящих документов.- М.: Из-во стандартов, 1984.- 264с.

201. Алексенко А.Г., Коломбет Е.А., Стародуб Г.И. Применение операционных аналоговых ИС.- М.: Радио и связь, 1981.- 224с.

202. Цифровые и аналоговые интегральные микросхемы: Справочник /С.В.Якубовский, Л.И.Ниссельсон, В.И.Кулешова и др.; Под ред. С.В.Якубовского. М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

203. Коломбет Е.А., Юркович К., Зодл Я. Применение аналоговых микросхем. М.: Радио и связь, 1990. - 320с.

204. ANALOG DEVICES. Design in - reference manual. Data converters, Amplifiers, Special linear products, Support components, 1994. - pp. 2253.

205. ANALOG DEVICES. Practical analog design techniques. High Resolution Signal Conditioning ADCs, 1995. pp. 44.

206. Burr Brown 1С Applications Handbook. 1996. - pp. 423.

207. Интегральные микросхемы. Перспективные изделия. Вып. 2- М.: из-во ЭКОМ, 1996. 96с.

208. Гутников B.C. Интегральная электроника в измерительных устройствах. -Л.: Энергоатомиздат, 1988. 304с.

209. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники.- М.: Мир, 1984.- Т.1.-598с.

210. Lange P., Tatarenko Е., Melnikov Е. Portable hydrochemical analyser. Proceedings of the Technical conference on 2-d Ocean and Marine Engineering, Shipbilding, Marine Technology "Black Sea'92". Bulgaria, Varna, 1992.- pp. 5659.

211. Ланге П.К. Дифференцирующие цифровые фильтры со сплайн — аппроксимацией производной дискретизированных сигналов. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия "Технические науки". — Вып. 18,2003.-с. 156-165.

212. Ланге П.К. Сплайн аппроксимация дискретных значений сигналов с применением методов цифровой фильтрации. Вестник Самарского государственного технического университета. Серия "Физико - математические науки". - Вып.18, 2003. - с. 87-93.

213. Ланге П.К. Алгоритмы сплайн — аппроксимации двумерных аналитических дискретизированных сигналов. Известия Самарского научного центра РАН. Т.5, №1, 2003. с. 169-178

214. Куликовский К.Л., Ланге П.К., Тройников В.А. Разработка устройства автоматизации и анализ точности жидкостного хроматографа. Отчет по НИР № 02830014546. Куйбышев, 1983. 52с.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.