Автореферат (1137199), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

В КСР входят все режимы, в которых изменение значенийфункционалов имеет преимущественно детерминированный характер(например, штатные режимы работы активных нагрузок, коллекторныхдвигателей и пр.). В КНР входят все режимы, в которых изменение значенийфункционалов имеет преимущественно стохастический характер (искрение).b( Iu)(t )  u(t ) ; – тождественный оператор, аuНа первом этапе происходит обработка последовательности ( xn ,1 , xn ,2 )n0следующим образом:12x1 (t ) 12 T2  u()u(T)d d t T   t(2а)2 1(2б)tT  u(  )  2  u( )d  d Вначале, из исходного сигнала удаляется регулярная компонента путемвычитания «сглаженной» последовательности.На втором этапе необходимо получить трендовую последовательность1x2 (t ) T( yt, yn ,2 )n0 , проводя вычисления в соответствии с приведѐнной формулой:n ,11y k ( t )  xk ( t ) rTtxk (t )dt(3)t rTпри: k 1,2 , – для параллельной обработки значений функционаловрегулярной и иррегулярной компонент соответственно.Из формулы (3) видно, что берѐтся абсолютное значение усреднѐнногоотклонения за несколько периодов анализа.

Это делается для того, чтобывыделить высокочастотные составляющие, исключая медленно меняющиесякомпоненты сигнала, благодаря чему, сводится к минимуму влияние фоновыхсигналов.На третьем этапе происходит фильтрация и рекурсивный учѐт историизначений. Обработка последовательности в общем виде может бытьпредставлена:zn,k (t )  L( zm,k (t   ))  N  yn ,k (t ); ym,k (t   ) (4)где: L и N, - линейный и нелинейный фильтры соответственно,применяемые к предыдущим и текущим значениям, полученным напредыдущем этапе.Получаемые на третьем этапе значения, необходимо накапливать особымобразом:сучѐтомтребованийпообеспечениюизбирательнойчувствительности к средним значениям, но, при этом, чувствительность кодиночным «изолированным» импульсам (выбросам), и к малым значениям,должна быть минимальной.Данная задача может решаться при использовании преобразований,основанных на экспоненциальной зависимости в следующей форме:2    t2y(t)y(t)kk exp  b  zk (t )   zk ( ) exp( ak (  t ))d  ( )   tt 0   yk ( )d  ( )    yk ( )d  ( )   t  t  (5)Таким образом, в конце каждого из этапов, в соответствии с формулами(2а), (2б), (3) и (5), формируются 3 пары последовательностей:13( x, xn ,2 )n0 – значения функционаловn ,1до применения процедурыусреднения значений и учёта истории;( y( z, yn ,2 )n0 – после усреднения, с учётом истории;n ,1усреднения, применения фильтров иn ,1 , zn ,2 )n 0 – после трендовогоучёта историиНа заключительном этапе, одновременно вычисленная пара значений{Z1,Z2} и, взятая в конкретный момент времени из последовательности( zn ,1, zn ,2 )n0 , сравнивается с парой значений α и β:(6)( Z1   ) & ( Z2   )где: α и β – предустановленные пороговые значения (уставки),определяемыеинтерваламиусреднения,коэффициентамипередачи,параметрами применѐнных фильтров, и других, включѐнных в тракт звеньев.В результате применѐнных операций обработки информации, впространстве значений Z1 и Z2 формируются области, где, в КСР входят всережимы, в которых изменение значений Z1 и Z2 имеет, преимущественно,детерминированный характер.

А в КНР входят все режимы, в которыхизменение значений Z1 и Z 2 имеет, преимущественно, стохастический(случайный) характер (например, искрение), (рисунок 1, б)).а)б)Рис. 6 – Графическая интерпретация математической модели режимовработы системы а) и отношения соответствия между объектами материальногомира и объектами математической идеализации б)В главе излагается математическое обоснование метода, основныеформулы, позволяющие осуществить выделение компонент.

Использованиепредложенных фильтров позволяет однозначно определить класс режимаработы электроустановки (КНР или КСР). И, таким образом, операциейсоотнесения, - осуществляется логический переход от мат. модели кустановлению самого факта присутствия АЭР в контролируемой цепи. На14рисунке 6, б) приводится соответствие между предложенными объектамиматематической модели, их характеристиками со штатным либо аварийнымрежимом функционирования электроустановки.В конце главы изложены основные выводы, ограничения поприменимости метода, представлена полная и упрощѐнная схемыпредложенного метода (рисунок 7), даются рекомендации по практическойреализации с использованием ПК.Рис.

7 – Упрощѐнная блок-схема методаТретья глава посвящена описанию моделей, верификации метода,созданию стенда, алгоритму детектирования АЭР и дискретномупредставлению основных преобразований метода с их подробным описаниемдля поэтапной конвейерной обработки информации. Также, в главе заложеныосновы инженерной методики по созданию устройств, - детекторов АЭР.В начале главы приводится описание основных преобразований метода,представленных в дискретной форме. Затем, на основе предложенногоформализованного алгоритма, приводится верификация.Рис. 8 – Временная диаграмма, поясняющаяконвейерный способ обработки сигнала токаВ ходе практического применения основные преобразования метода пообработке сигнала были представлены в дискретном виде.

Также, в ходе15исследовательской работы была применена последовательная пакетнаяобработка получаемого потока исходных данных, согласно которой, исходныйзарегистрированный сигнал представляется в виде наборов отчѐтов. Каждыйтакой набор из М отчѐтов um соответствует определѐнному кадру - фрагментуосциллограммы исходного сигнала после аналого-цифрового преобразования законкретный промежуток времени T j (рисунок 8)При таком способе, обработка фрагментов осциллограмм – кадров,осуществляется последовательно в обоих каналах. По завершению обработкикаждого кадра формируются три пары значений. Последняя пара Z1 и Z2 иопределяет режим аварийности контролируемой системы путѐм сравненияабсолютных величин этих значений с предустановленными значениямиуставок.Выделение компонент, и их последующие преобразования происходятследующим образом: из полученного набора отсчетов мгновенных значенийсигнала, полученных за промежуток времени T j поэлементно вычитают наборотсчетов, полученный за предыдущий промежуток времени T j 1 :u  u , m  M  1(7)um,1   m m Mu,mMmгде: um - m-й элемент набора отсчѐтов, получаемых издискретизированного исходного зарегистрированного сигнала тока.Затем, к полученному набору чисел по формуле (7) и к исходному наборуотсчѐтов um соответственно применяют операторы усреднения по формулам:m1(8а)um,2  u j,2m  max m  S ,1  1 j maxmS ,1m1um,3 (8б) ujm  max m  S ,1  1 j maxmS ,1После этого вычисляют нормы полученных результатов для первого ивторого каналов обработки соответственно по формулам:xn ,1 m12u j ,2 ;M  1 j m  M(9а)xn ,2 m12u j  u j ,3 ; (9б)M  1 j m  MИз получаемых значений вычитают средние арифметические наборыотчѐтов, полученные за последние r промежутков времени T j и берут ихабсолютные значения по формулам:1 n x m ,k , n  r ; xn ,k r  1 m n  ry n ,k  (10а)xn ,k , n  ryn ,k  xn ,k ; n 0,..., r  1 ; k 1,2(10б)16При конвейерной поэтапной обработке, последующие значениявычисляются, используя предварительно вычисленные предыдущие, т.е.задаются рекурсивным способом.Рис.

9 –Эскизыграфиковразличныхвыбранныхфункций дляреализациинелинейногофильтраДалее, в соответствии с методом, к каждой из получаемыхпоследовательностей необходимо применить преобразование, эквивалентноедвухступенчатой схеме фильтрации, состоящей из нелинейного фильтраподавления изолированных импульсов и линейного фильтра накопления.Для выбора в качестве линейного фильтра обработки было приняторешение использовать фильтр с передаточной характеристикой, затухающейпо экспоненциальному закону, как наиболее естественного для решенияподобного рода задач.При решении задачи синтеза, заключающейся в выборе такогонелинейного фильтра, который бы обеспечивал подавление единичныхвыбросов большой амплитуды при фиксированных значениях параметровусреднения, реализовывался с использованием простых программных операцийи не требовал значительного времени на вычисление, был проведѐнсравнительный анализ нелинейных фильтров из числа фильтров,представленных в библиотеках среды программирования.

Также, для целейприменения плавной амплитудной дискриминации во всей области значенийпроведено изучение поведения представленных фильтров, из которых былвыбран фильтр наиболее удобный для реализации в программном коде инаименее требовательный к вычислительным ресурсам (рисунок 9).В формуле (11) завершающий этап преобразований представлен вдискретной форме с нормировкой нелинейного фильтра:zn ,k n 1m n  pzm ,k exp(ak (m  n  1)) 2 1 n1 1 n1 2 2e b   yn ,k    ym ,k   exp  bk  yn ,k   ym ,k    q m n  q q m n  q  (11)17где: k 1,2 , - первый и второй каналы обработки соответственно,ak - параметр «успокоения», характеризующий степень влиянияпредыдущих значений zm на текущее zn. ( a k  ln 2 ),bk - параметр «подавления», характеризующий степень влиянияединичных импульсов большой амплитуды, (при нормировке дляYmax (t )  1, b  0.184 ),p - число предыдущих кадров участвующих при расчѐте первогозначения ( xn ,1 , xn ,2 )n0 ,количество кадров, значения из которых используются дляq вычисления текущего,m - глубина истории расчѐта для выбранного канала,n - индекс номера кадра,количество выборок, по которым происходит усреднение вr выбранном канале.В ходе решения поставленных задач на основе приведѐнныхпреобразований был составлен алгоритм, представленный на рисунке 10.НАЧАЛОИ н и ц и а л и з а ц и яЧтение отсчѐтов um из буфера зарегистрированного идискретизированного сигнала тока i  t О б н у л е н и еб у ф е р аВычислениеm1xn ,1 u j ,2M  1 j m  Mнетym ,1ym ,2Задержкана 1 циклxn ,2 2Вычисление1 nyn ,1  xn ,1  xm,1r  1 m n  rxm ,1m12u j  u j ,3M  1 j m  Myn ,2  xn ,2 1 n xm,2r  1 m n  rxm ,2Задержкана 1 циклВычислениеzn ,1  L  zm ,1   N  yn ,1 ; ym ,1 z n ,2  L  z m ,2   N  y n ,2 ; y m ,2 zn ,1   И zn ,2  Команда наотключениеКОНЕЦРис.

Характеристики

Список файлов диссертации