Xreferat.com » Рефераты по информатике и программированию » Обработка данных в автоматизированных системах

Обработка данных в автоматизированных системах

Министерство образования и науки Украины

Севастопольский национальный технический университет

Кафедра технической кибернетики


КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

на тему:

«Обработка данных в автоматизированных системах»

(альбом документов)


Севастополь

2006

ЗАДАНИЕ

на курсовой проект (работу) студента


Тема проекта (работы) Обработка данных в автоматизированных системах

Срок сдачи студентом законченного проекта (работы)

Исходные данные проекта (работы): внутреннее сопротивление датчика Rи = 100 (Ом); выходное напряжение датчика Uс = 2.5 (mВ), эффективное значение синфазной помехи Uсф = 1,1 (В), частота АЦП f = 500 (Гц), разрешение по частоте b = 5 (Гц), период дискретизации Т=0.002 (с), максимальная погрешность синфазной помехи e=20%.

Содержание расчетно-пояснительной записки (список вопросов, которые подлежат разработке)

1. Разработка технического обеспечения: расчет информационно-измерительного канала автоматизированной системы, состоящего из дифференциального усилителя и активного фильтра, по исходным данным. 2. Разработка методического обеспечения: краткие теоретические сведения. 3. Разработка программного обеспечения: алгоритм и программа оценивания спектральной плотности.

Список графического материала (с точными определениями обязательных чертежей) схема электрическая принципиальная измерительного канала, схема алгоритма работы основной программы.

КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН


№п/п Название этапов курсового проекта (работа) Срок выполнения этапов проекта (работы) Пометки
1 Разработка технического обеспечения

2 Расчет предварительного усилителя

3 Расчет активного фильтра

4 Разработка методического обеспечения

5 Разработка прикладного программного обеспечения

6 Оформление пояснительной записки

7 Защита курсового проекта


ОГЛАВЛЕНИЕ


Введение

1. Техническое обеспечение

1.1 Расчет информационно-измерительного канала САУ

2. Методическое обеспечение

2.1 Описание модели АЦП

2.2 Спектральный анализ на основе преобразования Фурье

3. Разработка прикладного программного обеспечения

3.1 Общие сведения

3.2 Описание используемых модулей

3.3 Руководство пользователя

3.4 Описание функций

3.5 Тестирование ПО

Заключение

Библиографический список

Приложения

ВВЕДЕНИЕ


Целью курсового проекта является разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований (АСНИ).

АСНИ предназначена для спектрального анализа данных, поступающих от первичных преобразователей физических величин, характеризующих некоторый технологический процесс. В состав АСНИ входят следующие подсистемы:

подсистема измерений – информационно-измерительный канал (ИИК);

подсистема передачи данных;

подсистема обработки данных;

подсистема визуализации и документирования результатов.

Аналого-цифровые преобразователи (АЦП) являются устройствами, которые принимают входные аналоговые сигналы и генерируют соответствующие им цифровые сигналы, пригодные для обработки микропроцессорами и другими цифровыми устройствами.

Принципиально не исключена возможность непосредственного преобразования различных физических величин в цифровую форму, однако эту задачу удается решить лишь в редких случаях из-за сложности таких преобразователей. Поэтому в настоящее время наиболее рациональным признается способ преобразования различных по физической природе величин сначала в функционально связанные с ними электрические, а затем уже с помощью преобразователей напряжение - код - в цифровые. Именно эти преобразователи имеют обычно в виду, когда говорят об АЦП.

Современный этап характеризуется массовым использованием больших и сверхбольших интегральных схем ЦАП и АЦП обладающими высокими эксплуатационными параметрами: быстродействием, малыми погрешностями, многоразрядностью.

Включение АЦП единым, функционально законченным блоком упростило внедрение их в приборы и установки, используемые как в научных исследованиях, так и в промышленности и дало возможность быстрого обмена информацией между аналоговыми и цифровыми устройствами.

1. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ


Подсистема сбора данных состоит из нескольких информационно-измерительных каналов и каналов управления (если система активного типа). Подсистему сбора данных (ПСД) в ряде случаев компонуют в виде подсистемы УСО.


Рисунок 1.1 – Подсистема сбора данных


УК – управляющий канал;

ИИК – информационно-измерительный канал;

МПС – микропроцессорная система;

УК содержит:


Рисунок 1.2 – Управляющий канал

НУ – нормирующий усилитель;

Д – датчик;

ДУ – дифференциальный усилитель;


Датчик предназначен для преобразования физических величин в аналоговые: сигнал – напряжение (или ток).

Дифференциальный усилитель предназначен для решения двух задач: подавление синфазной помехи и усиление сигнала от датчика.

Коэффициент подавления синфазного сигнала:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.1)

Подавление синфазной помехи зависит от качества операционного усилителя. Значение Кос приводится в паспортных данных и зависит от навесных элементов (от разброса их номинальных значений).

ФНЧ. В электрических, радиотехнических и телемеханических установках часто решается задача: из совокупного сигнала, занимающего широкую полосу частот, выделить один или несколько составляющих сигналов с более узкой полосой. Сигналы заданной полосы выделяют при помощи частотных электрических фильтров.

К частотным электрическим фильтрам различной аппаратуры предъявляются разные, порой противоречивые требования. В одной области частот, которая называется полосой пропускания, сигналы не должны ослабляться, а в другой, называемой полосой задерживания, ослабление сигналов не должно быть меньше определенного значения. Фильтр считают идеальным, если в полосе пропускания отсутствует ослабление сигналов и фазо-частотная характеристика линейна (нет искажения формы сигналов), а вне полосы пропускания сигналы на выходе фильтра отсутствуют.

В зависимости от диапазона частот, относящихся к полосе пропускания, различают низкочастотные, высокочастотные, полосовые, полосно-подавляющие, избирательные (селективные) и заграждающие (режекторные) фильтры. Свойства линейных фильтров могут быть описаны передаточной функцией, которая равна отношению изображений по Лапласу выходного и входного сигналов фильтра. ФНЧ предотвращает попадание высокочастотных помех.

Фильтр низких частот применяется как противомаскировочный (противоподменный) фильтр для исключения эффекта подмены, так как предстоит дискретизация аналогового сигнала с частотой fАЦП, то задача заключается в предотвращении эффекта подмены. Ошибки дискретизации проявляются в возможности проявления эффектов подмены частот.

Параметры АЦП: частота Найквиста и частота дискретизации:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.2)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.3)

где Т – период дискретизации.

Эффект подмены частот возникает в том случае, когда fmax, которая находится в спектре исследуемого сигнала, fmax > F.

Если эффект подмены частот имеет место, то полученную выборку в виде цифровых отсчётов можем пропустить через цифровой фильтр высоких частот.

Для того чтобы предотвратить проявление эффекта подмены частот, необходимо перед АЦП поставить фильтр нижних частот, частота среза которого равнялась бы частоте Найквиста.


1.1 Расчет информационно-измерительного канала САУ


Дифференциальный измерительный усилитель:

В простейшем случае в качестве измерительного усилителя может быть использован ОУ в дифференциальном включении (рисунок 1.3). При выполнении условия R1/R2=R3/R4 усиление дифференциального сигнала намного больше усиления синфазного сигнала и коэффициент ослабления синфазного сигнала (КОСС) будет максимальным.

Обработка данных в автоматизированных системах

Рисунок 1.3 - Схема простейшего измерительного усилителя

Uc.max = 2.5 мВ – выходное напряжение датчика;

Uсф = 1.1 В – эффективное значение синфазной помехи;

d = 5% – допустимый процент подавления (максимальная погрешность) синфазной помехи;

Rc = 100 Ом – внутреннее сопротивление датчика;


Если КООС = 15000 (и выше) по найденному значению выбирают тип операционного усилителя. Требуемый коэффициент ослабления синфазной помехи:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.4)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.5)

Если не удается найти, то задача решается на 3-х операционных усилителях.

Определяется минимальный допустимый коэффициент усиления дифференциального сигнала:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.6)

Обработка данных в автоматизированных системах определяется из следующих соображений: если резисторы имеют допуск:


Обработка данных в автоматизированных системах


(1.7)

Обработка данных в автоматизированных системах


(1.8)

Обработка данных в автоматизированных системах


(1.9)

Выбираем Обработка данных в автоматизированных системах = 0,01

Обработка данных в автоматизированных системах


(1.10)

Для наилучшего согласования датчика с усилителем принимаем сопротивление датчика равным входному сопротивлению:


Обработка данных в автоматизированных системах


Обработка данных в автоматизированных системах


(1.11)


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.12)

Находим сопротивление обратной связи:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.13)

В качестве операционного усилителя DA принимаем K140УД9, который имеет коэффициент подавления синфазного сигнала не менее 80 дБ.

Фильтры нижних частот:

Схема простейшего фильтра нижних частот приведена на рисунке 1.1.2. Передаточная функция этого фильтра определяется выражением:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.14)

Обработка данных в автоматизированных системах

Рисунок 1.4 - Простейший фильтр нижних частот первого порядка


Заменив s на Обработка данных в автоматизированных системах, получим частотную характеристику фильтра. Для реализации общего подхода целесообразно нормировать комплексную переменную s. Положим


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.15)

где Обработка данных в автоматизированных системах – круговая частота среза фильтра. В частотной области этому соответствует


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.16)

Частота среза Обработка данных в автоматизированных системахфильтра на рисунке 1.4 равна:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.17)

отсюда получим


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.18)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.19)

Используя передаточную функцию для оценки зависимости амплитуды выходного сигнала от частоты, запишем:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.20)

При Обработка данных в автоматизированных системах, т.е. для случая, когда частота входного сигнала Обработка данных в автоматизированных системах»Обработка данных в автоматизированных системах, |W(jОбработка данных в автоматизированных системах)| = 1/Обработка данных в автоматизированных системах. Это соответствует снижению коэффициента передачи фильтра на 20 дБ на декаду.

Если необходимо получить более быстрое уменьшение коэффициента передачи, можно включить n фильтров нижних частот последовательно. Передаточная функция такой системы имеет вид:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.21)

где Обработка данных в автоматизированных системах, Обработка данных в автоматизированных системах,..., Обработка данных в автоматизированных системах – действительные положительные коэффициенты. Из этой формулы следует, что |W(jОбработка данных в автоматизированных системах)| ~ 1/Обработка данных в автоматизированных системах при Обработка данных в автоматизированных системах. Полюса передаточной функции вещественные отрицательные. Таким свойством обладают пассивные RC-фильтры n-го порядка. Соединив последовательно фильтры с одинаковой частотой среза, получим:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.22)

-этот случай соответствует критическому затуханию.

Передаточная функция фильтра нижних частот (ФНЧ) в общем виде может быть записана как


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.23)

где Обработка данных в автоматизированных системах, Обработка данных в автоматизированных системах,..., Обработка данных в автоматизированных системах – положительные действительные коэффициенты;

Обработка данных в автоматизированных системах – коэффициент усиления фильтра на нулевой частоте.

Порядок фильтра определяется максимальной степенью переменной S. Для реализации фильтра необходимо разложить полином знаменателя на множители. Если среди нулей полинома есть комплексные, то рассмотренное ранее представление полинома (1.5) не может быть использовано. В этом случае следует записать его в виде произведения квадратных трехчленов:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.24)

где Обработка данных в автоматизированных системах и Обработка данных в автоматизированных системах – положительные действительные коэффициенты. Для полиномов нечетных порядков коэффициент b1 равен нулю.

Реализация комплексных нулей полинома на пассивных RC-цепях невозможна. Применение индуктивных катушек в низкочастотной области нежелательно из-за больших габаритов и сложности изготовления катушек, а также из-за появления паразитных индуктивных связей. Схемы с операционными усилителями позволяют обеспечить комплексные нули полиному без применения индуктивных катушек. Такие схемы называют активными фильтрами. Рассмотрим различные способы задания характеристик ФНЧ.

Широкое применение нашли фильтры Бесселя, Баттерворта и Чебышева, отличающиеся крутизной наклона амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) в начале полосы задерживания и колебательностью переходного процесса при ступенчатом воздействии.

Амплитудно-частотная характеристика фильтра Баттерворта имеет довольно длинный горизонтальный участок и резко спадает за частотой среза. Переходная характеристика такого фильтра при ступенчатом входном сигнале имеет колебательный характер. С увеличением порядка фильтра колебания усиливаются.

Амплитудно-частотная характеристика фильтра Чебышева спадает более круто за частотой среза. В полосе пропускания она, однако, не монотонна, а имеет волнообразный характер с постоянной амплитудой. При заданном порядке фильтра более резкому спаду амплитудно-частотной характеристики за частотой среза соответствует большая неравномерность в полосе пропускания. Колебания переходного процесса при ступенчатом входном воздействии сильнее, чем у фильтра Баттерворта.

Фильтр Бесселя обладает оптимальной переходной характеристикой. Причиной этого является пропорциональность фазового сдвига выходного сигнала фильтра частоте входного сигнала. При равном порядке спад амплитудно-частотной характеристики фильтра Бесселя оказывается более пологим по сравнению с фильтрами Чебышева и Баттерворта.

Тот или иной вид фильтра при заданном его порядке определяется коэффициентами полинома передаточной функции (1.24) фильтра.

Реализация фильтров на операционных усилителях:

С ростом порядка фильтра его фильтрующие свойства улучшаются. На одном ОУ достаточно просто реализуется фильтр второго порядка. Для реализации фильтров нижних частот, высших частот и полосовых фильтров широкое применение нашла схема фильтра второго порядка Саллена-Ки. На рисунке 1.5 приведен ее вариант для ФНЧ. Отрицательная обратная связь, сформированная с помощью делителя напряжения R3, (Обработка данных в автоматизированных системах– 1)R3, обеспечивает коэффициент усиления, равный Обработка данных в автоматизированных системах. Положительная обратная связь обусловлена наличием конденсатора С2. Передаточная функция фильтра имеет вид:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.25)

Обработка данных в автоматизированных системах

Рисунок 1.5 - Активный фильтр нижних частот второго порядка


Расчет схемы существенно упрощается, если с самого начала задать некоторые дополнительные условия. Можно выбрать коэффициент усиления Обработка данных в автоматизированных системах. Тогда (Обработка данных в автоматизированных системах – 1)R7 = 0, и резистивный делитель напряжения в цепи отрицательной обратной связи можно исключить. ОУ оказывается включенным по схеме неинвертирующего повторителя. В простейшем случае он может быть даже заменен эмиттерным повторителем на составном транзисторе. При Обработка данных в автоматизированных системах = 1 передаточная функция фильтра принимает вид:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.26)

Находим значение емкости конденсатора С1:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.27)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.28)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.29)

В соответствии с методикой принимаем следующие параметры фильтра для расчёта элементов схемы Саллена – Ки: А = 1, В = 1.4142, С = 1

(фильтр Баттерворта второго порядка с коэффициентом передачи А = 1).

Находим значение емкости конденсатора С2:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.30)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.31)

Находим сопротивление резистора R2:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.32)

Обработка данных в автоматизированных системах(Ом)


(1.33)


Обработка данных в автоматизированных системах


(1.34)


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.35)

Так как А = 1, то Обработка данных в автоматизированных системах, а Обработка данных в автоматизированных системах.

Принимаем :


Обработка данных в автоматизированных системах


(1.36)


В случае, если коэффициент передачи фильтра А>1, то величины R3 и R4 выбираются из условия R4 /R3 = А–1. В качестве ОУ можно выбрать микросхему К140 УД9.

Расчет нормирующего усилителя:

В качестве нормирующего усилителя выбираем операционный усилитель LM 741:


Обработка данных в автоматизированных системах

Рисунок 1.6 – Схема нормирующего усилителя


Коэффициент усиления рассчитывается по формуле:


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.37)

Максимальное значение амплитуды входного сигнала, приемлемое для АЦП, равно Обработка данных в автоматизированных системах, максимальное значение амплитуды входного сигнала датчика равно Обработка данных в автоматизированных системах, коэффициент усиления ФНЧ Обработка данных в автоматизированных системах, коэффициент усиления ДУ Обработка данных в автоматизированных системах. Тогда


Обработка данных в автоматизированных системах

(1.38)

Обработка данных в автоматизированных системах

(1.39)

Выбираем сопротивления: R9=1 кОм, R10=23 кОм.

2. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ


2.1 Описание модели АЦП


Одной из важнейших задач, решаемых автоматизированными системами, является сбор и обработка данных, поступающих от первичных преобразователей (датчиков), установленных на объектах автоматизации. Эти данные рассматривают как временные ряды.

Временной ряд - это множество наблюдений, генерируемых последовательно во времени. В зависимости от того, как изменяется время: непрерывно или дискретно, различают временные ряды непрерывные и дискретные.

Современные автоматизированные системы обрабатывают данные с помощью компьютеров, поэтому все данные, которые поступают в виде аналоговых сигналов, преобразуются в цифровую форму.

При исследовании процесса аналого-цифрового преобразования будут рассматриваться следующие временные ряды:

Х(t) - исходная физическая величина (непрерывный ряд);

х(t) - выходной сигнал датчика в вольтах, соответствующий функции Х(t) (непрерывный ряд);

С(t) - выход х(t) датчика, переведенный в непрерывные отсчёты (непрерывный ряд);

С(iT) - выход х(t) датчика, переведенный в непрерывные отсчёты, выполненные в дискретные моменты времени с периодом Т (дискретный ряд);

с(i) - выход х(t) датчика, переведенный в округленные отсчёты, полученные после операции квантования (дискретный временной ряд);

е(i) - погрешность, равная С(iT) - с(i).

Фиктивный временной ряд С(t) введен здесь только для удобства. Как временной ряд С(t), так и ряд с(i) измеряются в одних единицах - отсчётах. Временной ряд С(t) есть просто результат линейного преобразования функции х(t) вида:


Обработка данных в автоматизированных системах

(2.1)

Например, если динамический диапазон изменения значений временного ряда х(t) на входе АЦП лежит в пределах от -5В до + 5В и ему соответствует интервал изменения значений временного ряда С(t) от 0 до 1023 на выходе (АЦП имеет 10 разрядов), то А = 102.3 (отсч/В) и В = 511.5

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Похожие рефераты: