МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ ВІДНОВЛЕННЯ ДИНАМІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ВИМІРЮВАЛЬНИХ КАНАЛІВ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ВИМІРЮВАЛЬНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
DOI:
https://doi.org/10.24027/2306-7039.3А.2020.217444Ключові слова:
невизначеність, вимірювальний канал, відновлення, динамічні характеристики, інтелектуальна вимірювальна інформаційна система, поточні вимірюванняАнотація
У роботі наведено основні результати досліджень невизначеності відновлення динамічних характеристик вимірювальних каналів за даними поточних вимірювань в просторово розподілених інтелектуальних вимірювальних інформаційних системах. Метою досліджень є розробка методу оцінювання невизначеності відновлення перехідної характеристики вимірювальних каналів тиску нейромережевим методом в просторово розподілених інтелектуальних вимірювальних інформаційних системах.
Показано, що в результаті "старіння" елементів вимірювальних каналів за три роки відхилення димічних характеристик від номінальних значень може сягати 15%, що в свою чергу призводить як до зростання динамічних похибок вимірювання тиску в 1,5 раз та збільшення постійної часу вимірювального каналу з 80 мс до 240 мс.
Встановлено, що використання нейромережевих методів для відновлення поточної перехідної характеристики вимірювальних каналів тиску дозволяє частково вирішити завдання і зменшити її відхилення від номінальних значень з 15% до 8%. Використання адаптивних порогів невизначеності вихідних сигналів вимірювальних каналів дозволяє врахувати перехідні процеси, що викликані зміною режиму роботи об'єкта вимірювання, отримувати усередені динамічні характеристики, значно зменшити вплив нестаціонарності вимірюваного процесу та його відношення сигнал/шум на невизначеність відновлених динамічних характеристик вимірювального каналу за даними поточних вимірювань.
Посилання
Спосіб формування тестового сигналу для контролю динамічних характеристик вимірювальних каналів: пат. 86669 Україна: МПК: G05B 23/00, G05B 23/02; заявл. 12.06.2007; опубл. 12.05.2009, Бюл. №9. 3 с.
Кондрашов С. І. Методи підвищення точності систем тестових випробовувань електричних вимірювальних перетворювачів у робочих режимах : монографія. Харків : НТУ "ХПІ", 2004. 224 с.
Александров А. Г. Адаптивное управление с эталонной моделью при внешних возмущениях. Автоматика и телемеханика. 2004. №5. С. 77–91.
Егоршин А. О. Оптимизация параметров стационарных моделей в унитарном пространстве. Автоматика и телемеханика. 2004. №2. С. 29–49.
Костоглотов А. А. Синтез интеллектуальных измерительных процедур на основе принципов регуляризации. Измерительная техника. 2001. №1. С. 8–12.
Крузнер А. Б. Восстановление входных сигналов средств измерений, описываемых линейными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами Измерительная техника. 1996. №42. С. 142–152.
Kuş J., J. Korbicz Artificial neural networks in fault diagnosis of dynamical. Diagnostics of Processes. 2013. P. 37–49.
Materassi D. Reconstruction of topologies for acyclic networks of dynamical systems. Proc. of the American Control Conference. 2014. Р. 37–41.
Tan P. V., Millérioux G., Daafouz J. A contribution to the identification of switched dynamical systems over finite fields. Proc. 49th IEEE Conference on Decision and Control. 2013. Р. 4429–4434. DOI: https://doi.org/10.1109/cdc.2010.5717859
Saggin B., Debei S., Zaccariotto M. Dynamic error correction of a thermometer for atmospheric measurements. Measurement. 2015. № 30. P. 223–230. DOI: https://doi.org/10.1016/s0263-2241(01)00015-x
Cessac B. Neural Networks as dynamical systems. International Journal of Bifurcations and Chaos. 2014. №6. Р. 1585–1629. DOI: https://doi.org/10.1142/s0218127410026721
Ищук И. П. Многофакторные измерения при идентификации переменных на линиях неопределенности. Метрология. Москва. 2003. №12. С. 3–7.
Калач А. В. Применение метрологии искусственных нейронных сетей для обработки сигналов сенсоров. Нейрокомпьютеры. Москва. 2003. №10. С. 43–47.
Кобяков П. В., Малыхина Г. Ф. Анализ архитектур темпоральных сетей и их применение в информационных системах. Датчики и системы: Сборник докладов международной конференции. Том III. Москва. 2002. С. 140–144.
Дегтярев А. В., Запорожец О. В., Овчарова Т. А. Идентификация нелинейных динамических средств измерений с помощью искусственной нейронной сети. Метрологія та прилади. Харків. 2013. №2. С. 85–89.
Назаров А. В. Лоскутов А. И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. Москва: Наука и Техника, 2003. 384 с.
Васильев В. И., Валеев С. С., Шилоносов А. А. К выбору структуры нейрорегулятора в системе управления динамическим объектом. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. Москва. 2001. №4. С. 52–60.
Wasserman P. D. Neural Computing: Theory and Practice. 1989. 230 р.
Khrobostov D. A., Filaretov G. F. Sensor Calibration with Artificial Neural Network. 45th International Scientific Colloquium. 2000. P. 2–7.
Водотыка C. В. Использование искусственных нейронных сетей при построении калибровочной зависимости средства измерения. Системи обробки інформації. Харків. 2011. №1. С. 24–28.
Коваль А. О., Полярус О. В. Використання методу шумів та online діагностики для вдосконалення метрологічного забезпечення на техногенно небезпечних об'єктах. Вісник НТУ "ХПІ". Харків. 2015. №35. С. 152–156.
Коваль А. О. Прогнозування метрологічної надійності датчиків тиску на техногенно-небезпечних об'єктах. I Всеукраїнська наук.-тех. конф. "Актуальні проблеми автоматики та приладобудування" : зб. тез доп. наук.-практ. конф., м. Харків ННЦ "Інститут метрології". Харків. 2014. С. 79–83.
Коваль А. О. Використання методу внутрішнього контролю для досліджень перехідних характеристик давачів тиску. Український метрологічний журнал. Харків. 2015. №1. С. 64–67.
Коваль А. О. Вдосконалення методів визначення динамічних характеристик вимірювальних каналів тиску: дис. канд. техн. наук : 05.01.02. Харків. 2016. 224 с.
Коваль А. О., Коваль О. А. Прострово розподілені інтелектуальні вимірювальні інформаційні системи: монографія. Харків : Лідер, 2017. 144 с.
Коваль О. А., Коваль А. О., Богатов О. І., Петрукович Д. Є. Нейромережеві методи в інтелектуальних вимірювальних інформаційних системах: монографія. Харків: Лідер, 2020. 148 с.
Захаров И. П., Сергиеенко М. П. Метрологическая идентификация динамических характеристик средств измерительной техники. Харьков: Компания СМИТ, 2012, 232 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
ПОЛІТИКА, ЯКА РЕКОМЕНДУЄТЬСЯ ЖУРНАЛАМ, ЩО ПРОПОНУЮТЬ ВІДКРИТИЙ ДОСТУП З ЗАТРИМКОЮ
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через 12 місяців з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
