4.1. Информационно-энергетические модели объектов измерения и контроля.
Задача измерения или контроля состояния того или иного объекта заключается в нахождении значения некоторого параметра состояния из множества А параметров состояния объекта либо положения объекта в пространстве обобщенных координат Х с помощью специальных технических средств и установления принадлежности полученного результата заданной области (в случае контроля).
Понятие объект контроля и измерения является одним из основных понятий теории измерительных информационных систем. Для выделения объекта контроля и измерения из всего множества физических объектов окружающей ИИС среды, с одной стороны, и технических средств ИИС – с другой условимся, что под объектом контроля и измерения будем понимать объект окружающей среды, с которым взаимодействует измерительная информационная система с целью решения поставленных перед ней задач.
Объект измерения и контроля находится в постоянном взаимодействии с другими объектами окружающей среды. В результате его состояние является функцией многих обобщенных координат то есть реальные объекты являются многомерными. Однако для простоты дальнейшего анализа рассмотрим вначале идеализированный одномерный объект, искусственно изолированный от окружающей среды.
Модель одномерного объекта измерения и контроля.Известно, что все методы измерения можно подразделить на прямые, косвенные и совокупные. К прямым относятся такие измерения, которые получаются из непосредственного сопоставления измеряемого параметра или координаты с мерой. При этом результат измерения не зависит от других координат или параметров, то есть отсутствует преобразование информативного параметра или координаты в измеряемый параметр или координату. Объект, допускающий прямое измерение информативного параметра, будем называть нуль-мерным.
Косвенным называется такое измерение, при котором искомое значение величины находят на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, подвергаемыми прямым измерениям. Назовем интересующую нас величину, измеряемую косвенным методом, первичным информативным параметром, а величину, связанную с первичным информативным параметром подвергаемую прямым измерениям,– вторичным информативным параметром.
Задача информационно-энергетического анализа одномерного объекта измерения и контроля заключается в определении спектральных, вероятностных и информационно-энергетических характеристик вторичного параметра при известных статистических характеристиках первичного параметра и известном операторе преобразования первичного параметра во вторичный.
Одномерным будем считать такой объект измерения и контроля, который характеризуется одним первичным и одним вторичным параметрами. Оператор преобразования первичного параметра во вторичный для одномерного объекта предполагается детерминированным, так как отсутствие других первичных параметров, кроме контролируемого, означает отсутствие возмущающих воздействий, приводящих к случайному характеру параметров оператора преобразования.
На практике часто возникает необходимость решения и обратной задачи: определения оператора преобразования при известных статистических характеристиках первичного и вторичного параметров. Решение обратной задачи, часто называемой задачей идентификации, рассмотрено многими авторами.
Для решения задачи анализа информационно-энергетических характеристик одномерного объекта необходимо в первую очередь определить статистические характеристики первичного параметра: функции распределения вероятности и корреляционную. При решении задачи получения статистических характеристик первично о параметра могут встретиться следующие основные случаи:
1) технические средства для получения искомых статистических характеристик не существуют или не могут быть использованы;
2) технические средства для измерения первичного параметра существуют и могут быть использованы;
3) технические средства для измерения вторичного параметра существуют и могут быть использованы;
В первом случае в качестве априорного закона распределения целесообразно принять один из трех стандартных законов распределения: равномерный, гиперболический (логарифмически – равномерный) и нормальный. Нормальный закон распределения принимается в тех случаях, когда объект измерения или контроля является одним из звеньев контура регулирования. В противном случае в соответствии с законом Шеннона априорный закон распределения следует считать гиперболическим. Основной особенностью гиперболического закона распределения является его резко асимметричный характер. При приближении нижнего предела изменения к верхнему гиперболический закон распределения приближается к равномерному. В частности, равномерный закон распределения имеет погрешность квантования при аналого-цифровом преобразовании, если шаг квантования много меньше диапазона преобразования.
Во втором случае использование технических средств для измерения первичного параметра позволяет собрать статистические данные, а затем путем их статистической обработки оценить закон распределения и автокорреляционную функцию первичного параметра.
Такой способ получения статистических характеристик первичного параметра дает наиболее объективную оценку, однако требует накопления большого количества статистических данных, то есть достаточно большого объема выборки. Требуемый объем выборки определяется из следующих соображений: оценки законов распределений строятся как комбинации вероятностей событий А, заключающихся в попадании значения случайного процесса в интервал (а,b). Как указывалось выше, в реальных условиях состояние любого объекта измерения и контроля является функцией многих обобщенных координат.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.