Расчет и проектирование автоматизированной системы научных исследований (АСНИ)

Автор: Пользователь скрыл имя, 21 Декабря 2010 в 12:17, курсовая работа

Описание работы

Разработать проект автоматизированной системы предназначенной для научных исследований, обучения и производственных испытаний системы сбора и обработки аналоговых сигналов, снимаемых с датчиков, установленных на некотором испытательном комплексе, например, на газотурбинном двигателе.

Содержание

1. Задание на курсовое проектирование
2. Аннотация
3. Информационный расчет
4. Нагрузочный расчет
5. Топологический расчет
6. Анализ результатов и оценка показателей эффективности АСНИ
Список использованной литературы

Работа содержит 1 файл

74 КУРСОВАЯ.doc

— 1.60 Мб (Скачать)

     Расчет  параметров квантования сигналов осуществляется по следующим формулам:

     1. Основная цель данного этапа  - расчет частот опроса датчиков, причем таких частот, которые  в последующем позволят восстановить  сигнал с заданной точностью.  Для выполнения этого условия  необходимо выполнение неравенства:

         При среднеквадратической ошибке – (ск):

         e2(n,Dt)£ D2 (1)

         При максимальной ошибке – (м):

         e(n,Dt)£ D          (2)

     Здесь D - граница для допустимой ошибки восстановления сигнала, задаваемая в процентах от диапазона сигнала (шкала сигнала) и зависит от дисперсии сигнала - :

  • при равномерном распределении сигнала
  • при нормальном распределении сигнала
 

     По  заданию сигнал распределен по нормальному  закону.  По закону 3s за достоверные значения с вероятностью большей 90% принимаются только те, которые лежат на далее 3s влево и вправо от точки математического ожидания. Ширина этого диапазона D именуется шкалой.

 

         

     

     

  где - плотность распределения 

    амплитуды сигнала 

   - дисперсия сигнала

          U -средняя составляющая

                напряжения  сигнала

          U - напряжение сигнала 

  Вероятность превышения напряжения сигнала некоторого уровня равна

   Тогда:

         D = e0*D

         D=6*ss

         D=e0*6*ss    (3)

         D2=36*ss2 => ss2=D2/36

         D2=36*ss2*e02                                 (3’)

Если ошибка составляет 1% от шкалы сигнала с  нормальным распределением, то это значит при критерии максимальной ошибки:

и соответственно при критерии СКО:    

     Среднеквадратическая  ошибка при ступенчатой интерполяции имеет вид

            (4)

         Независимо  от выбранного критерия оценки погрешности  ошибка восстановления сигнала включает две аддитивные составляющие:

         - погрешность квантования сигнала  по уровню 

              (5)

         - погрешность дискретизации сигнала  по времени

            (6)

     Здесь n - число двоичных символов отводимых  на кодирование одного отсчета, ss2 - дисперсия сигнала, R(t) - корреляционная функция сигнала.

     Подставив выражения (3’), (4), (5), (6) в (1) получим:

         

     Упростим  это выражение:

           (7)

     Максимальная  ошибка при ступенчатой интерполяции имеет вид

            (8) 

         Независимо  от выбранного критерия оценки погрешности  ошибка восстановления сигнала включает две аддитивные составляющие:

         - погрешность квантования сигнала  по уровню 

              (9)

         - погрешность дискретизации сигнала  по времени

            (10)

     Здесь n - число двоичных символов отводимых  на кодирование одного отсчета, ss2 - дисперсия сигнала, R(t) - корреляционная функция сигнала.

     Подставив выражения (3), (8), (9), (10) в (2) получим: 

            (11) 

     Разрешив  неравенство (7) или (11), как:

                 fi£j(n, e), найдем частоты опроса датчиков в зависимости от размера разрядной сетки для кодирования одного отсчета и допустимой ошибки восстановления.

     Для удобства интегрирования корреляционную функцию R(t) целесообразно разложить в ряд Маклорена с точностью до двух первых ненулевых членов ряда. 

Для линейной интерполяции справедливы следующие равенства:

     Рассчитав частоты опроса датчиков в зависимости от n построим функцию информационной производительности для каждого датчика (одного из датчиков в группе однотипных датчиков):

         Bi=ni×fi

      Здесь Bi - информационная производительность i-го датчика, ni - число двоичных символов отводимых на кодирование одного отсчета с i-го датчика (разрядность АЦП), fi - частота опроса i-го датчика. 
 

     Точка минимума функции информационной производительности указывает на оптимальную производительность датчика из которой вычисляется оптимальная частота опроса:

             fopt=Bopt/nopt

     Поскольку датчики внутри групп эквивалентны по частоте, то указанный расчет достаточно произвести только для одного датчика  из каждой группы.

Произведем  расчет для 4-х групп датчиков:

 
 
 

1ая  группа датчиков

     a=50 [1/сек].

     Вид модели сигнала R(t)=exp^(-a|t|).

     Ряд Маклорена 

     

     

     e2(n,Dt)£ D2 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Значения частоты дискретизации по полученной формуле приведены в таблице 3, здесь же приводятся соответствующие значения производительности источника измерительного сигнала. 

     Таблица 4

n f B
5 395,4425 1977,213
6 382,1603 2292,962
7 378,978 2652,846
8 378,1907 3025,525
9 377,9943 3401,949
10 377,9453 3779,453

     nopt=5

     fopt=395,44

     Bopt=1977,21

Рис.  1

2ая  группа датчиков

      a=400 [1/сек].

      Вид модели сигнала R(t)=sin(at)/(at)

      Ряд Маклорена 

        

      e2(n,Dt)£ D2 

      

      Таблица 5

      
n f B
4 185,1752 740,701
5 178,3737 891,8685
6 176,8566 1061,14
7 176,4873 1235,411
8 176,3956 1411,165
9 176,3727 1587,354
10 176,367 1763,67
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      nopt=5

      fopt=178,37

      Bopt=891,86

        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      рис.2 

3яя  группа датчиков 

     a=200 [1/сек].

     Вид модели сигнала R(t)=(sin(at)/(at))2

     Ряд Маклорена 

       

     e2(n,Dt)£ D2 

Информация о работе Расчет и проектирование автоматизированной системы научных исследований (АСНИ)