СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Классификация ИИС
2. Общие принципыпостроения и применения ИИС
2.1 Принцип сочетаниясистемности и агрегирования
2.2 Принцип однородности иерархического уровня
2.3 Принцип максимальнойфункциональной замкнутости
2.4 Принцип минимизациистарших иерархических информационных связей
2.5 Принцип наращиваемости аппаратуры
2.6 Принцип физическойоднородности распределения функций
Заключение
Литература
Введение
Тема реферата «Классификация и общие принципы построения иприменения информационных измерительных систем» по дисциплине «Информационныеизмерительные системы».
Применение и развитие измерительной техники всегда было обусловленопотребностями производства, торговли и других сфер человеческой деятельности.Контрольно-измерительные операции давно стали неотъемлемой частью технологическихпроцессов и в значительной степени определяют качество выпускаемой продукции.Прогресс измерительной техники неразрывно связан с научно-техническимпрогрессом. Новые научные и технические задачи приводят и к новым измерительнымзадачам, для решения которых нужны новые средства измерений (СИ), а новыенаучные и технические результаты влияют на уровень измерительной техники:
— повышается точность измерений, и расширяются диапазоны измерения;
— растет номенклатура измеряемых величин;
— увеличивается производительность измерительных операций, и засчет их автоматизации уменьшается влияние человеческого фактора;
— возрастает число выполняемых функций.
Информационные измерительные системы (ИИС) являются симбиозомаппаратных средств и алгоритмов обработки измерительной информации. Поэтому какпроектирование ИИС, так и их применение невозможны без правильноготеоретического обоснования и понимания этих алгоритмов. При этом, благодаряналичию в составе ИИС ЭВМ, возможна дальнейшая обработка результатов измерений,полученных путем обработки первичной измерительной информации. Это позволяетрешать с помощью ИИС широкий спектр других задач, не являющихся чистоизмерительными, в частности контроль качества, распознавание образов и др.
1. КлассификацияИИС
принцип построение техника информация
Классификация различных изделий производится с целью выявленияобщих моментов в функционировании, конструировании и эксплуатации уже имеющихсявидов изделий, что может оказаться полезным при создании новых видов однотипнойпродукции, указывая возможные направления решения поставленной задачи.Классификация может производиться по различным классификационным признакам,отражающим различные свойства классифицируемых изделий. Это приводит кпоявлению различных групп классов для изделий одного вида. При этом следуетиметь в виду, что всякая классификация условна и ее содержание может менятьсяпо мере изменения свойств классифицируемых изделий, в частности в результатеизменения используемых при их изготовлении материалов, комплектующих итехнологий. Это относится и к классификации ИИС, и к другим видамклассификации, с которыми мы встретимся ниже.
Классификация ИИС производится в соответствии с различными классификационнымипризнаками, отражающими область применения, функции и конструкцию ИИС [45]:
— функциональное назначение;
— вид и характер входных величин;
— вид выходной информации;
— вид структурно-функциональной схемы ИИС;
— принцип построения.
Первый классификационный признак нам представляется наиболееважным. Он в первую очередь интересует потребителя (пользователя) ИИС. Этотпризнак не зависит от технических средств реализации ИИС. Не случайно, что этотвид классификации не менялся и не встречал возражений за более чем полувековуюисторию существования ИИС.
Цельюфункционирования всех сложных технических систем является либо исследованиефизических явлений, либо управление технологическим процессом. В последнемслучае одной из функций всегда является определение значений физическихвеличин, являющихся непременной частью любого технологического процесса. Такимобразом, необходимой составляющей функционирования всех без исключения сложныхтехнических систем является определение состава параметров физическихпроцессов, которые эти системы должны обслуживать, их измерение, анализ полученныхрезультатов и принятие на их основе определенных решений. Последняя функция восновном относится к управляющим системам. Однако в силу высокого уровняразвития современных ИИС эти задачи могут решаться и ими.
С учетомэтого в зависимости от функционального назначения, то есть в зависимости отвида решаемых задач, ИИС подразделяются на следующие классы:
— измерительные системы;
— статистические измерительные системы;
— системы автоматического контроля;
— системы технической диагностики;
— системы распознавания образов;
— системы идентификации.
Иногдавыделяется еще один класс выявления (обнаружения) событий. Однако этот классстоль неопределенен с точки зрения формулировки решаемой задачи (например,выявление неопознанных летающих объектов или установление факта телепатическойсвязи), что, не отрицая возможности постановки таких задач, трудно найти общиечерты в методах их решения.
Эта общепринятая классификация является четкой по отношению к видурешаемых задач. Однако с терминологической и конструктивной точек зрения можносделать два замечания.
Во-первых, выделение класса измерительных систем из измерительныхинформационных систем содержит некоторую тавтологию, особенно, если вспомнить,что в настоящее время в терминологических документах ИИС трактуется какподкласс измерительных систем.
Во-вторых, измерительные системы в подавляющем большинстве случаевсоставляют основу всех других систем, будучи дополнены соответствующимиалгоритмами обработки измерительной информации. При этом важно подчеркнуть, чтоструктура всех классов ИИС оказывается одинаковой. Терминологически было быболее правильным говорить об ИИС, предназначенных для решения толькоизмерительных задач. Однако стилистически такой оборот не совсем удобен.
Другие классификационные признаки нам представляются менее существенными,прежде всего потому, что их содержательная сторона быстро изменяется сизменением используемых технических средств.
Вид входных величин определяется физическими свойствами исследуемогообъекта (ИО). Если эти величины одинаковы по физической природе, токлассификация по этому признаку информативна. Например, при измерении размеровдетали используются ИИС для пространственных или геометрических измерений, приконтроле напряжений в механических элементах машин используются механическиеИИС, для контроля энергопотребления в электросети применяются ИИС для измеренияэлектрических величин и т. д. Однако очень часто входные величины бываютразличными по физической природе. С такими ситуациями сталкиваются приисследовании свойств материалов, при контроле окружающей среды и влияющих нанее факторов и др. Очевидно, что если величины разнородны, то этот признакклассификации нецелесообразен.
Характер входных величин (независимо от их физической природы)отражается в следующих признаках:
— количество величин;
— поведение во времени: неизменное или изменяющееся;
— расположение в пространстве: сосредоточенное или распределенное;
— представление величин: дискретное или непрерывное;
— энергетический признак: активность, пассивность;
— характер помех, суммирующихся с величиной: независимые помехи;помехи, зависимые от исследуемых величин.
Остальные признаки связаны в основном с конструкцией ИИС и слабовлияют на их функциональное назначение.
Классификация по видам выходной информации включает в себя следующиеклассы:
— характер выходной информации: измерительная информация (именованныечисла, их отношения, графики и т. п.), количественные суждения (выводы порезультатам контроля, диагностики, идентификации);
— степень обработки выходной информации: результаты оценки одногопоказателя; показатели, характеризующие функциональные зависимости;статистические показатели ит. д.;
— потребительинформации: человек-оператор, ЭВМ, АСУ.
Различают следующие виды структурных схем ИИС:
— последовательного действия (одноканальная система);
— параллельного действия (многоканальная система);
— параллельно-последовательного действия (с коммутатором навходе);
— мультиплицированная структура.
При классификации по принципам построения используются следующие признаки:
— наличие специального канала связи;
— унификация состава системы;
— порядок выполнения операций: последовательный или параллельный;
— наличие или отсутствие структурной и информационной избыточности;
— наличие или отсутствие адаптации, характер адаптации;
— наличие или отсутствие информационной обратной связи;
— вид используемых сигналов: аналоговые или кодоимпульсные;
— наличие стандартного интерфейса.
В качестве отдельного класса рассматриваются телеметрическиесистемы. По своим функциям они могут относиться к любому из перечисленных вышеклассов. Специфика этих систем заключается в том, что они предназначены длятелеизмерений — измерений на расстоянии и, следовательно, имеют болеепротяженные каналы связи, чем другие ИИС.
Описанная система классификации используется довольно широко.Однако ее значение в основном терминологическое, поскольку системапроектируется исходя из решаемых задач и технико-экономических ограничений, азатем полученные результаты могут быть отнесены к конкретному классу. Практическаяэффективность этой классификации невелика.
2.Общие принципы построения и применения ИИС
СоздаваемаяИИС должна обеспечивать достижение поставленных перед ней целей. Эти цели могутбыть достигнуты различными способами. Поэтому должны быть определены критериисравнения различных вариантов — количественные показатели качества ИИС. Этипоказатели, как и для всех сложных устройств и систем, имеют многоплановыйхарактер.
Основным показателем качества ИИС как СИ, отражающим ее назначениеи специфику конкретного применения, является показатель достоверностивыдаваемой информации. Для измерительных систем (включая статистические)показателем достоверности, как и для всех СИ, является погрешность измеренияили неопределенность результата измерений. Для систем контроля и системраспознавания образов достоверность принимаемых решений характеризуетсявероятностями ошибок. Более сложна оценка достоверности результатов, выдаваемыхсистемами технической диагностики и системами идентификации. Однако она тоже сводитсяк некоторым вероятностным характеристикам.
Свойства ИИС как информационной системы характеризуются количествомвыдаваемой информации, скоростью выдачи и информационной избыточностью. Этипоказатели могут непосредственно интересовать потребителя. Следует отметить,что возможности современной вычислительной техники и каналов передачиинформации таковы, что во многих случаях обеспечение требуемых информационныххарактеристик достигается без особых усилий.
ИИС характеризуется также общетехническими показателями: габариты,масса, потребляемая мощность, показатели безопасности, надежность и др.Определенной спецификой среди этих показателей обладает надежность, так как онаопределяется не только надежностью технических средств и общей структурой ИИС,но зависит и от свойств программно-математического обеспечения.
Приразработке и применении ИИС не следует упускать из виду экономические аспекты.При этом с экономической точки зрения необходимо учитывать два противоречивыхмомента. ИИС в силу своей сложности является более дорогим средством измерения.В то же время ее применение может значительно повысить производительность идостоверность контрольно-измерительных операций, что приведет к повышениюкачества выпускаемой продукции, то есть принести значительный экономическийэффект. Кроме того, гибкость ИИС позволяет с ее помощью заменить несколькотрадиционных СИ, что также увеличивает экономический эффект от ее применения.Эти факторы доступны достаточно точному экономическому анализу. Менее очевиднаэкономическая оценка положительного эффекта возможности исследования сложныхобъектов, недоступных для более простых СИ.
При проектировании ИИС, как и систем любого другого вида, необходиморуководствоваться системотехническим подходом [8]. При этом следует иметь в виду,что ИИС представляет собой некоторую иерархическую структуру, верхним уровнемкоторой является вычислительное устройство, а нижним — первичные измерительныепреобразователи, контактирующие с ИО. При наличии обратной связи передачаинформации происходит не только от нижних уровней к верхним, но и в обратномнаправлении. На промежуточных уровнях также могут находиться микропроцессорныевычислительные устройства. Иерархичность многовходовых (многоканальных) ИИС очевидна,но даже простейшие одноканальные ИИС имеют структуру, которую можно считатьиерархической. При этом следует различать два вида иерархических структур:
— функциональную структуру (датчики, вторичные преобразователи,каналы связи, центральная ЭВМ);
— конструктивную структуру (система, блок, плата, элемент).
Благодаря миниатюризации компонентов электронной и вычислительнойтехники структура второго вида постоянно упрощается при сохранениифункциональной структуры.
Организация структуры сложных технических систем должна исходитьиз нескольких общих принципов.
2.1 Принцип сочетания системности и агрегирования
Этот принцип является основным в создании систем и предполагаетобязательный учет двух факторов. Во-первых, система рассматривается как единоецелое со своими функциональными, информационными и конструктивными связями ипоказателями. Во-вторых, образующие систему элементы, сохраняя определеннуюавтономность и заменяемость, должны быть совместимы: конструктивно,информационно (уровни входных и выходных сигналов, интерфейсы), похарактеристикам питания, условиям эксплуатации и т. д.
2.2Принцип однородности иерархического уровня
измерительныйтехника информационный
На одномиерархическом уровне не должны присутствовать устройства, принадлежащие другомуиерархическому уровню. Например, в одном функциональном уровне не должнысосуществовать первичные и вторичные преобразователи, хотя конструктивноустройства младшего иерархического уровня могут быть размещены в устройствахсоответствующего старшего уровня. Обеспечение этого принципа позволит четкоопределить функциональную принадлежность каждого устройства.
2.3Принцип максимальной функциональной замкнутости
Этот принцип предполагает создание такой иерархической структуры,при которой любое более крупное (старшее) объединение делится на более мелкие(младшие) объединения по функциональному признаку.
Принцип максимальной функциональной замкнутости предполагает, чтокаждое структурное объединение способно функционировать без привлечениякаких-либо структур, размещенных в других структурных объединениях. Говоря овозможности функционирования без привлечения других структур, мы имеем в видуфункциональные и информационные аспекты. Для выполнения важных, новспомогательных функций, например для обеспечения электропитания, могутпривлекаться элементы других уровней.
Необходимость обеспечения максимальной функциональной замкнутостивыдвигает два следующих правила отнесения младших структурных объединений кстаршим.
1) Каждое старшее структурное объединение должно включать в свойсостав те младшие структуры, функционирование которых при невозможности ихполной автономии обеспечивается другими младшими структурными объединениями,принадлежащими этому старшему структурному объединению.
2) Каждое старшее структурное объединение должно включать в свойсостав те младшие структурные объединения, которые обеспечивают функционированиеэтого старшего объединения.
2.4 Принцип минимизации старших иерархических информационныхсвязей
Отработка всякой системы тем сложнее и тем длительнее, чем большеустройств нужно сопрячь для совместной работы. Представляет трудность отработкакаждой функции, которая должна решаться несколькими устройствами совместно.Поскольку количество таких функций обычно прямо пропорционально объемуинформации, которой обмениваются эти устройства, то следует стремиться ксокращению этого объема, тем самым сокращая и число совместно реализуемыхфункций.
2.5Принцип наращиваемости аппаратуры
Этот принципзаключается в возможности добавления или, наоборот, съема части аппаратурысистемы без каких-либо изменений в оставшейся части. Выполнение этого принципаоказывается крайне полезным как в условиях эксплуатации, так и при наращиваниифункций ИИС. Реализацией этого принципа, наряду с возможностью наращиванияпрограммно-математического обеспечения, обеспечивается гибкость ИИС в частивыполняемых функций.
Принцип наращиваемости аппаратуры предполагает использование такихтехнических решений, которые позволят изменять состав аппаратуры в большую илименьшую сторону без какого бы то ни было изменения любых звеньев ИИС, в томчисле в их аппаратной или функциональной части.
2.6 Принцип физической однородности распределенияфункций
Непосредственно измеренная датчиками первичная информация офизических величинах не всегда пригодна для непосредственной математическойобработки совместно с результатами измерения других величин. Первичнаяинформация должна пройти предварительную первичную обработку — фильтрацию,усреднение, совместную математическую обработку с другими однороднымифизическими величинами и т. п. Развитие вычислительной техники и возможностьприменения малогабаритных вычислителей относительно небольшой мощностипозволяют разделить всю математическую обработку на первичную и вторичную.Первичную обработку могут выполнять микропроцессорные устройства, объединенныес первичными или вторичными преобразователями (интеллектуальные датчики), авторичную — центральная ЭВМ.
Рассмотренные принципы справедливы не только для структуры системыв целом, но и для структуры каждой подсистемы, входящей в ее состав, и вообщедля каждого звена любого уровня, включая элементы. Следование этим принципамобеспечивает повышение надежности, взаимозаменяемость устройств, упрощаетотработку каждого функционального узла.
Заключение
В заключение работы рассмотрим основные этапы создания ИИС.
1)Выборфизической и математической моделей исследуемого объекта и формирование на ихоснове цели ИИС с учетом ее функций в технологическом или исследовательскомпроцессе. На этом этапе ведущая роль принадлежит заказчику (пользователю). Приэтом возможно проведение совместных предпроектных работ с целью уточненияокончательного вида моделей.
2) Разработка алгоритмов сбора и первичной обработки измерительнойинформации, разработка структуры ИИС и выбор технических средств с учетом ихкомплексирования и системной совместимости (информационной, конструктивной,энергетической, метрологической, эксплуатационной и т. п.). Задачи этого этапарешаются разработчиком ИИС.
3) Разработка программно-математического обеспечения (ПМО).
4) Разработка метрологического обеспечения ИИС, включающего в себяметоды оценки неопределенности получаемых результатов и методику поверки иликалибровки.
Задачи каждого этапа могут быть решены только при совместной работезаказчика (пользователя) ИИС и разработчика. Особенно велик удельный вес работзаказчика на первом этапе, поскольку только он может определить, какиефизические величины используются для описания ИО, какие используются при этомфизические и математические модели и что является целью функционирования ИИС(целью измерения или целью обработки полученных результатов). На последующихэтапах основная роль принадлежит разработчику, однако и на этих этапахнеобходимо учитывать мнение заказчика, в первую очередь в части эргономическихсвойств ИИС.
Современные ИИС обладают большой гибкостью, когда на базе одних итех же аппаратных средств (измерительных каналов и средств вычислительнойтехники) можно решать различные измерительные задачи, часть которых могла неставиться на начальном этапе разработки ИИС. Эта специфика ИИС должнаучитываться при их проектировании. В частности, должна предусматриватьсявозможность подключения новых измерительных каналов, а возможно, и разработкаэтих каналов. При этом мнение заказчика в части возможного развития ИИС такжеявляется определяющим.
Литература
1.Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения ивиртуальные приборы на основе Lab VIEW / под ред. П.А. Бутыркина. — М. ДМК-Пресс,2005.— 264 с.
2. АнисимовБ.В., Голубкин В.Н. Аналоговые и гибридные вычислительные машины. — М. Высшаяшкола, 1990., — 289 с.
3. АтамалянЭ.Г. Приборы и методы измерения электрических величин. — М. Дрофа, 2005. — 415с.
4. АцюковскийВ.А. Основы организации системы цифровых связей в сложныхинформационно-измерительных комплексах. — М. Энергоатомиздат, 2001. — 97 с.
5. БарскийА.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений. — М. Финансыи статистика, 2004. — 176 с.
6. Батоврин В.,Бессонов А., Мошкин В. Lab VIEW: Практикум по электронике и микропроцессорной технике.— М.: ДМК-Пресс, 2005 —182 с.
7. ВентцелъЕ.С, Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. — М. Высшаяшкола, 2007. — 491 с.
8. ВолковаВ.Н., Денисов А.А. Теория систем. — М.: Высшая школа, 2006. — 511 с.
9. ГОСТ Р8.596—2002. ГСИ. Метрологическое обеспечение измерительных систем. Основныеположения.
10. ГОСТ16263—70. ГСИ. Метрология. Термины и определения.
11. ГОСТ26016—81. Единая система стандартов приборостроения. Интерфейсы, признакиклассификации и общие требования.
12. ГОСТ 8.437—81.ГСИ. Системы информационно-измерительные. Метрологическое обеспечение. Основныеположения.
13. ГрановскийВ.А. Системная метрология: метрологические системы и метрология систем. — СПб.:ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 1999. — 360 с.
14. ГутниковВ.С. Интегральная электроника в измерительных устройствах. — Л., 1988. — 304 с.
15. ДемидовичВ.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. — М. Наука, 1970. — 654 с.
16. Деч Р. Нелинейныепреобразования случайных процессов. — М.: Советское радио, 1965. — 208 с.
17. ДжексонР.Г. Новейшие датчики. — М. Техносфера, 2007.— 384 с.
18. Измерениеэлектрических и неэлектрических величин / Н. Н. Ев-тихиев, Я. А. Купершмидт,В.Ф. Папуловский, В.Н. Скуго-ров; под общ. ред. Н.Н. Евтихиева. — М.Энергоатомиздат,1990. — 352 с.
19.Информационно-измерительная техника и технологии / В. И. Калашников, С.В.Нефедов, А.Б. Путилин и др.; под ред. Г.Г. Ра-неева. — М. Высшая школа, 2002. —454 с.
20. КалабековВ.В. Цифровые устройства и микропроцессорные системы. — М.: Радио и связь,1997. — 336 с.
21. КарабутовН.Н. Адаптивная идентификация систем. Информационный синтез. — М. ЕдиториалУРСС, 2006. — 384 с.
22. КиреевВ.И., Пантелеев А. В. Численные методы в примерах и задачах. — М.: Высшаяшкола, 2008. — 480 с.
23. КорнеенкоВ.П. Методы оптимизации. — М. Высшая школа, 2007. — 664 с.
24. МаксимейИ. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1988. — 230 с.
25. Мезон С, ЦиммерманГ. Электронные цепи, сигналы и системы. — М.: Иностранная литература, 1963. —594 с.
26.Метрологическое обеспечение измерительных информационных систем (теория,методология, организация) / Е. Т. Удовиченко, А.А. Брагин, А.Л. Семенюк и др. —М. Издательство стандартов, 1991. — 192 с.
27. МИ2438—97. ГСИ. Системы измерительные. Метрологическое обеспечение. Общиеположения.
28. МячевА.А., Степанов В. Н. Персональные ЭВМ и микроЭВМ. Основы организации. — М.:Радио и связь, 1991. — 320 с.
29. НовоселовО.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информационно-измерительных систем. —М. Машиностроение,
1991. — 336с.
30. ОстровскийЮ.И. Голография и ее применение. — М. Наука, 1976. — 256 с.
31. ПантелеевА.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. — М. Высшая школа,2008. — 544 с.
32. ПотаповА.С. Распознавание образов и машинное восприятие. — СПб.: Политехника, 2007. —546 с.
33. ПутилинА.Б. Вычислительная техника и программирование в измерительных системах. — М.Дрофа, 2006. — 416 с.
34. РМГ 29—99.Метрология. Основные термины и определения.
35. РубичевН.А., Фрумкин В.Д. Достоверность допускового контроля качества. — М.Издательство стандартов, 1990. — 172 с.
36.Руководство по выражению неопределенности измерения / под ред. В. А. Слаева. —СПб.: ГП «ВНИИМ им Д.И. Менделеева», 1999. — 126 с.
37. СамарскийА.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. — М.: Наука; Физматлит, 1997.— 428 с.
38. СоветовБ.Я., Цехановский В. В. Информационные технологии. — М. Высшая школа, 2008. —263 с.
39. УайлдД.Дж. Методы поиска экстремума. — М. Наука, 1967. — 268 с.
40. УшаковИ.А. Курс теории надежности систем. — М. Дрофа, 2008. — 240с.
41. ФоминЯ.А. Теория выбросов случайных процессов. — М. Связь, 1980. — 216 с.
42. ФрайденДж. Современные датчики: справочник. — М. Техносфера, 2005. — 592 с.
43. ФрумкинВ.Д., Рубичев Н.А. Теория вероятностей и статистика в метрологии иизмерительной технике. — М. Машиностроение, 1987— 168 с.
44. ХартманК. и др. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. —М.: Мир, 1977. — 562 с.
45. ЦапенкоМ.П. Измерительные информационные системы. — М.: Энергоатомиздат, 1985. — 357с.
46. Чистяков В.П. Курстеории вероятностей .— М.: Дрофа, 2007. — 256 с.