На правах рукописиСМИРНОВ Дмитрий Николаевич Аналого-цифровой преобразовательВ кодах «золотой пропорции» на основеНейронной архитектуры Специальность 05.13.05 – «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления»Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наукПермь 2007Работа выполнена в Пермском государственном техническом университете. Научный руководитель: кандидат технических наукБелоусов Владимир Васильевич(ГУ Банка России по Пермскому краю). Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессорГитман Михаил Борисович (Пермский государственный технический Университет); кандидат технических наук Березняков Сергей Владимирович(ОАО «СТАР», г. Пермь). Ведущая организация Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт управляющих машин и систем» (ФГУП НИИУМС г. Пермь) Защита диссертации состоится 2 ноября 2007 года в 14 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д212.188.04 при Пермском государственном техническом университете по адресу: 614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, ауд. 423Б.С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Пермского государственного технического университета.Автореферат разослан 28 сентября 2007 года.Ученый секретарь диссертационного советадоктор технических наук, профессор А.А. Южаков^ Общая характеристика работыАктуальность работы. Информационные технологии имеют огромное и непрерывно возрастающее значение в жизни человечества, охватывая широкий круг задач, связанных главным образом со сбором, переработкой, передачей, хранением, поиском и выдачей информации человеку или машине. При этом особое место в этом ряду занимает измерительная техника, которая предназначена для получения опытным путем количественно определенной информации об объектах материального мира. С увеличением степени сложности создаваемых технических и технологических систем и комплексов значительно увеличивается и усложняется объем обрабатываемой информации, представленной в цифровом виде, и возрастают требования к точности и надежности измерений. Это определяет актуальность создания и совершенствования аналого-цифровых преобразователей (АЦП), предназначенных для высокоточностных измерений аналоговых параметров сложных динамических объектов и быстротекущих процессов и представления измеренных сигналов в цифровой форме. Широкое распространение и использование в телекоммуникационных и вычислительных системах технических средств для цифровой передачи данных, речи, аудио- и видеоинформации, цифрового телевидения и т.п. увеличивает интерес к современным системам измерения и преобразования информации, а также значимость указанной проблемы. В этих условиях исследование и разработка новых принципов и алгоритмов преобразования, а также методов и базисов проектирования современных АЦП – перспективная и актуальная задача.Широкое применение средств цифровой вычислительной техники при построении аналого-цифровых преобразователей (АЦП) ориентировано на обеспечение высоких метрологических и эксплуатационных характеристик АЦП. Указанные задачи нашли отражение в работах ведущих отечественных ученых Смолова В.Б., Гитиса Э.И., Новицкого П.В., Цветкова Э.Н. и др.Современная тенденция развития АЦП и цифро-аналоговых преобразователей (ЦАП) состоит в увеличении скорости и разрешающей способности обработки сигналов при уменьшении уровня потребляемой мощности и напряжения питания. Более низкие напряжения питания подразумевают меньшие диапазоны входных напряжений и, следовательно, большую чувствительность к разного вида помехам: шумам от источников питания, некачественным опорным и цифровым сигналам, электромагнитным воздействиям и радиопомехам (EMI/RFI) и, возможно наиболее важный момент – к некачественным методам развязки, заземления и размещения компонентов на многослойной печатной плате или подложке СБИС (ПЛИС). Несмотря на ряд проблем, в настоящее время доступны компоненты, которые обладают чрезвычайно высокими разрешающими способностями при низких напряжениях питания и малой потребляемой мощности. Одно из направлений, удовлетворяющих указанным требованиям, состоит в реализации АЦП нейронной архитектуры. Данная задача в настоящее время решается на базе использования методов, алгоритмов и структур АЦП широко представленных в работах Авдеева Б.Я., Гаранина И.М., Мановцева А.П., Новоселова О.Н., Переверткина О.М., Прангишвили И.В., Евреинова Э.В., Peterson H.P., Estrin G., Койфмана А.А., Южакова А.А. и др. Однако, реализация таких структур осуществляется в обычной двоичной позиционной системе счисления. Исследования, проведенные Стаховым А.П., показали, что применение кодов Фибоначчи и кодов «золотой пропорции» позволяют улучшить такие технические характеристики АЦП, как: точность, достоверность и надежность преобразования. В настоящей работе эти проблемы предлагается решить с помощью объединения «нестандартной» системы счисления (системы счисления Бергмана), являющейся основой кодов «золотой пропорции», возможностей современной микроэлектронной техники и новых архитектурных решений АЦП, основанных на применении нейронных технологий. В указанной постановке данная проблема рассматривается впервые. В работе показано, что возможный путь создания АЦП, отвечающих современным требованиям, основан на их реализации в классе нейронных адаптивных структур на базе кодов «золотой пропорции». Учитывая сложность решаемых при проектировании указанного класса АЦП задач, в работе показано, что одной из основных по важности и сложности является разработка методики проектирования, анализа и количественной оценки погрешности нейронной измерительной сети.Объектом исследования является адаптивный нейронный аналого-цифровой преобразователь на базе кодов «золотой пропорции» и его сетевые архитектуры.Целью диссертационной работы является разработка методики проектирования, расчета оптимального объема аппаратуры адаптивного нейронного АЦП, реализуемого на основе кодов «золотой пропорции» и сетевой архитектуры, удовлетворяющего заданным требованиям по точности измерений, надежности функционирования и эксплуатационным характеристикам. В соответствии с поставленной целью в работе формулируются и решаются следующие основные задачи:разработать принципы построения и архитектуры адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции», включающих: структурно-логическую организацию указанного класса АЦП, принципы построения связей нейронов, способы построения измерительного нейрона в кодах «золотой пропорции», методы синтеза топологии адаптивного АЦП;исследовать процесс квантования в коде «золотой пропорции» и режимы работы АЦП, оценить избыточность кода «золотой пропорции» по отношению к двоичному коду, характеристики процесса исправления и обнаружения ошибок, линеаризацию градуировочной характеристики;разработать аналитическую и имитационную модели адаптивного нейронного АЦП как модели СМО с изменяющимися параметрами, которые характеризуются неоднородным входным потоком, переменным числом обслуживающих приборов;разработать методику рационального построения структуры нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» с заданными точностными характеристиками;провести практическую апробацию АЦП, методов и моделей проектирования, реализованных на основе предложенных в диссертационной работе подходов.Методы исследования базируются на использовании элементов теории кодирования, теории систем массового обслуживания, теории вероятностей и математической статистики, методов аналитического и имитационного моделирования.Научная новизна работы заключается в:полученных методологических основах классификации адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции»;созданных принципах построения функционально полных структур адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции»;предложенных методах определения вероятностно-временных характеристик созданных АЦП как моделей СМО;комплексе прикладных результатов синтеза архитектуры, схемных решений АЦП в кодах «золотой пропорции», программных средств, обеспечивающих решение задач расчета технических и метрологических характеристик рассматриваемого класса АЦП.На защиту автором выносятся следующие основные научные положения:разработанные принципы построения сетевых архитектур нейронных АЦП на основе кодов «золотой пропорции»;разработанная методика синтеза и полученные результаты анализа процесса квантования в коде «золотой пропорции», режимов работы адаптивных нейронных АЦП, корректирующей способности кодов «золотой пропорции» в классе константных и параметрических дефектов, линеаризации градуировочной характеристики АЦП в кодах «золотой пропорции»;разработанные аналитическая и имитационная модели нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» с сетевой архитектурой, относящиеся к классу СМО с изменяющимися параметрами, неоднородным входным потоком, переменным числом обслуживающих приборов и интенсивностью обслуживания заявки отдельной совокупностью обслуживающих приборов;разработанная методика определения вероятностно-временных характеристик созданных моделей СМО, обеспечивающая рекуррентность вычислений, что ускоряет расчеты и снижает затраты машинного времени на вычисления;разработанная методика расчета оптимального объема оборудования нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции», с заданными точностными характеристиками;разработанная оригинальная аппаратурно-программная реализация многоканального нейронного измерительного преобразователя (АЦП) с перестраиваемой структурой в составе многоуровневой системы автоматизации испытаний.Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций подтверждена корректным теоретическим обоснованием приведенных доказательств и утверждений. Адекватность предложенных моделей (сходимость не хуже 2 %) доказана с использованием имитационного моделирования, статистических критериев и экспериментальных исследований на примере нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» с сетевой архитектурой.Практическая ценность работы. Предложенные принципы построения и сетевые архитектуры многоканальных адаптивных нейронных АЦП на основе кодов «золотой пропорции» способствуют существенному улучшению характеристик АЦП. Разработанные аналитические и имитационные модели и методы позволяют снизить затраты машинного времени на корректные вычисления вероятностно-временных характеристик созданных моделей и расчеты оптимального объема оборудования исследуемого класса АЦП с заданными точностными характеристиками.Внедрение результатов работы. Основные теоретические результаты диссертационной работы были использованы при разработке аппаратно-программной реализации многоканального, адаптивного АЦП с кодом «золотой пропорции» и архитектурой нейронной сети в составе многоуровневой системы автоматизации испытаний. Опытная эксплуатация подтвердила эффективность применения рассматриваемого класса АЦП. Материалы диссертации использовались а рамках НИР «Разработка системы автоматизации испытаний авиационных агрегатов», осуществляемой совместно с ЗАО «ИВС-сети» в течение 2005 года. Разработанная система автоматизации испытаний и многоканальный, нейронный АЦП внедрены в опытную эксплуатацию в ОАО ПНППК (г. Пермь).Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международных и региональных научно-практических конференциях 2005 – 2006 годах:XXXII международная конференция, III международная конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E05». – Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, май, 2005. Региональная НТК «Повышение эффективности и качества систем и средств управления» (Пермь, 2004–2005 г.г.);XXXIII международная конференция, IV международная конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E06». – Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2006. Публикации. Основные результаты диссертационной работы достаточно полно изложены в 7 печатных работах, в том числе опубликована статья в журнале, указанном в перечне ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертационных работ на соискание ученой степени доктора и кандидата наук.Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 48 наименований, и двух приложений. Основная часть изложена на 129 страницах машинописного текста, иллюстрируется 55 рисунками и 20 таблицами.^ Основное содержание работыВо введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи работы, раскрыты научная новизна и практическая ценность результатов работы, перечислены положения, выносимые на защиту.^ В первой главе проводится сравнительный анализ системы счисления с иррациональным основанием с традиционной двоичной позиционной системой счисления по критериям естественной избыточности системы и представления отрицательных чисел. Двоичная система счисления с иррациональным основанием, в частности, система Бергмана или код «золотой пропорции», представляет действительное число А следующим образом:, (1)где ai = 0 или 1; i = 0, ±1, ±2, …; t – основание системы счисления Бергмана, причем = 1,618 («золотая пропорция»), является действительным положительным корнем уравнения . Для кодов «золотой пропорции» справедливо следующее уравнение: (2)где n = 0, ±1, ±2, ±3 … Система Бергмана обладает следующими замечательными свойствами:некоторые иррациональные числа (степени и их суммы) могут быть представлены конечной совокупностью двоичных цифр;любое число системы имеет множественные представления, в основе которых лежит соотношение (2) и, следовательно, система Бергмана – избыточная система счисления. Следует отметить, что традиционная двоичная позиционная система счисления является неизбыточной системой. Вводится ряд понятий и определений, в частности: «свертка», «развертка», обозначающие соответствующие кодовые преобразования числа, «минимальная» и «максимальная» формы представления числа и другие. В работе анализируется обобщенная система счисления Бергмана, в которой основание системы р («золотая р-пропорция»), является действительным корнем алгебраического уравнения , (3)где целое число р = 0, 1, 2, 3, … При этом в обобщенной системе Бергмана сохраняется двоичное представление числа. В работе исследуется система счисления Бергмана при р = 1 и существенно используется естественная избыточность этой системы при кодировании состояний АЦП для целей контроля правильности функционирования устройств и исправления ошибок из-за константных дефектов и сбоев аппаратуры, а также для коррекции параметрических дефектов.^ Во второй главе разработаны принципы построения АЦП поразрядного кодирования в коде «золотой пропорции» («золотой» АЦП), исследуется корректирующая способность кодов состояний «золотого» АЦП при обнаружении и исправлении ошибок, вызываемых сбоями и различного вида устойчивыми дефектами аппаратуры АЦП. Проведенный анализ специфики построения и функционирования АЦП показал низкую эффективность применения для повышения надежности указанных устройств известных алгебраических кодов и алгоритмов декодирования, широко используемых при передаче данных. В АЦП целесообразно применение других, отличных от классических, методов введения и использования кодовой избыточности, учитывающих особенности аналого-цифрового и цифро-аналогового каналов и основанные, в частности, на естественной избыточности систем счисления Бергмана. В работе предложена функциональная схема АЦП поразрядного кодирования в коде «золотой пропорции», приведенная на рис. 1. Данная структура и алгоритм ее функционирования принципиально не отличаются от известного АЦП «поразрядного кодирования» в двоичном позиционном коде. Однако предложенный АЦП функционирует в коде «золотой пропорции», у которого веса двоичных разрядов связаны соотношением , и это придает АЦП ряд новых качественный свойств. Сопротивления резисторов R1, R2, R3 матрицы ЦАП (рис. 1) равны: R1 = –1R 0,618034R; R2 = 2R 2,618034R; R3 = R 1,618034R, где R – некоторое эталонное сопротивление. При этом матрица ЦАП (рис. 1)Рис. 1. Функциональная схема 8-разрядного АЦП поразрядного кодирования в коде «золотой пропорции»формирует эталонный ток I по заданному коду «золотой пропорции»:Усилитель постоянного тока (УПТ) преобразует эталонный ток I в эталонное напряжение :, (4)где k – коэффициент пропорциональности, определяющий ширину диапазона изменений эталонного напряжения Uэт согласно закону кода «золотой пропорции». Проведенный анализ процесса квантования в коде «золотой пропорции» позволил выявить ряд закономерностей, в частности: неравномерное квантование (в отличие от равномерного квантования в АЦП поразрядного кодирования на основе двоичного позиционного кода). Причем независимо от числа уровней квантования имеются всего два типа квантов (шагов квантования), отношение между которыми соответствуют «золотой пропорции» 1,618; получена зависимость между числом кодовых комбинаций для n-разрядного кода, удовлетворяющих признаку «минимальной формы» и членами ряда Фибоначчи, а именно – указанное число кодовых комбинаций равно (n + 2)-му члену ряда Фибоначчи; получена оценка избыточности кода «золотой пропорции» по отношению к двоичному коду. В работе предложено решение, позволяющие определить величины нормированного шага квантования в n-разрядном АЦП в коде «золотой пропорции»: (5)где и – соответственно число шагов квантования и для n-разрядного кода «золотой пропорции». Для системы уравнений (5) найдены и приведены в диссертации решения для n 21. Установлено, что с ростом разрядности кода n погрешность квантования по уровню в «золотом» АЦП уменьшается медленнее, чем в двоичном АЦП. Анализ корректирующей способности избыточных кодов состояний «золотого» АЦП выполнялся для следующей модели дефектов: сбои и устойчивые константные дефекты цифровых элементов АЦП;параметрические дефекты ЦАП, влияющие на линейность выходной характеристики АЦП и, в частности, на статические параметры АЦП: погрешность полной шкалы, погрешность смещения нуля, нелинейность, дифференциальная нелинейность, температурная нестабильность. В результате анализа показано, что погрешности полной шкалы и смещения нуля АЦП могут быть уменьшены подстройкой аналоговой части схемы, или коррекцией вычислительного алгоритма цифровой части устройства, то погрешности линейности характеристики преобразования не могут быть устранены такими простыми средствами, поэтому они являются важнейшими и наиболее критичными метрологическими характеристиками АЦП. Проведенное аналитическое моделирование однократных и кратных дефектов цифровых элементов «золотого» АЦП и порождаемых ими ошибок в кодовых векторах показало следующее: исправляются однократные ошибки типа «1 0» и обнаруживаются кратные ошибки той же направленности; обнаруживаются ошибки типа «0 1», произошедшие сразу после единичного результата сравнения или если подряд произошли две и более ошибок указанного типа. Предложен алгоритм построения полного теста для линеаризации АЦП, позволяющий локализовать кратные параметрические дефекты ЦАП, в частности, определить величину и знак погрешности изменения идеального веса разряда ЦАП (напряжение на выходе ЦАП). Алгоритм строится на основе системы уравнений, заданных в матричной форме, решениями которой и являются искомые алгебраические величины погрешностей. Для реализации алгоритма необходимо:наличие n-эталонных напряжений, подаваемых на вход АЦП, которые должны быть постоянными на интервале 2-х измерений;использование вычислительного устройства, реализующего целочисленное решение системы уравнений;наличие временного ресурса (избыточности) достаточного для реализации алгоритма, согласно уравнению (6):, (6)где tлн – полное время линеаризации «золотого» АЦП; t1 – апертурное время одного разряда «золотого» АЦП. Проведен сравнительный анализ эффективности коррекции ошибок из-за цифровых и параметрических дефектов, в рамках предложенной модели дефектов, в разработанном АЦП на основе кодов «золотой пропорции» и известными методами коррекции линейности на основе «образцовых мер» и парирования ошибок цифровых элементов с помощью мажоритарного способа. Показано, что АЦП в кодах «золотой пропорции» обладает меньшей аппаратной избыточностью, но реализация преобразования требует более высоких временных затрат.^ Третья глава посвящена разработке и исследованию принципов построения, архитектур и особенностей функционирования адаптивного АЦП в кодах «золотой пропорции» на базе нейронной сети. Математической моделью указанного типа АЦП является автомат с настраиваемой структурой (АНС), основными признаками которого являются: переменность, параллельность, однородность, и регулярность. В работе анализируются АНС, в частности, формальный нейрон и сеть формальных нейронов (нейронная сеть). Выделяются разновидности формального нейрона по виду активационной функции: пороговая функция, сигмоидальная логистическая функция, функция гиперболического тангенса. Дается оценка разнотипным нейронам. Показано, что наиболее полно свойства, требуемые для реализации АЦП, проявляются при соединении нейронов в сеть. Нейронная сеть позволяет добиться параллельности обработки информации, что значительно увеличивает скорость обработки, возможность адаптации структуры и достоверность результатов. Объектом исследования в диссертации являются детерминированные сети, т.е. сети, в которых взаимодействие предопределено и описывается известными математическими соотношениями. Таким образом, разрабатываемый и исследуемый АЦП представляет собой структуру с детерминированным взаимодействием нейронов и математически однозначной взаимосвязью. В работе представлена классификация базовых структур нейронных сетей по критериям – разновидность топологий (различают регулярные и нерегулярные сети) и наличию запаздывания при передаче информации между нейронами (выделяют разновидности сетей с мгновенной либо с конечной скоростью передачи сигналов в нейроне). В регулярных нейронный сетях (сетях без памяти) выделяют однослойные и многослойные правильные сети с памятью или сети с обратными связями. С позиций приведенной классификации нейронных сетей и с учетом особенностей функционирования многоканального АЦП (МАЦП) с поразрядным кодированием в кодах «золотой пропорции», для адекватной реализации МАЦП выбирается однородная, детерминированная, многослойная нейронная сеть с обратными связями.Проведенные исследования архитектур, топологий, особенностей функционирования промышленных вычислительных сетей показали, что наиболее распространенной структурой является моноканал (системы Fieldbus), принятой в качестве основной топологии сетевой реализации МАЦП. Разработаны принципы построения и структура МАЦП поразрядного кодирования в коде «золотой пропорции» на базе линейного моноканала нейронной сети. Получены оценки аппаратурных затрат на реализацию разработанных МАЦП на базе моноканала (АЦПмн) и приведен сравнительный анализ сложности реализации по отношению к многоканальному параллельному АЦП в кодах «золотой пропорции» (АЦПпр).ЗАЦПпр = 250G + 216Gnmax, (7)ЗАЦПмн = 250G + NЗИэмн, (8)где 250G – эквивалентные затраты на реализацию сравнивающего устройства и масштабирующего усилителя для ^ G входных каналов АЦП; 216Gnmax – эквивалентные затраты на создание измерительных устройств в АЦПпр, число которых определяется максимальной разрядностью кода «золотой пропорции» (nmax,) и числом преобразователей (G); N – количество ИЭ в структуре АЦПМН, определенные по методике, представленной в гл. 4.Результаты расчетов представлены в табл. 1 с учетом вероятности отказа в обслуживании МАЦПмн равной 10–6.Таблица 1 Gnmax 2 4 8 16 32 АЦПпр АЦПмн АЦПпр АЦПмн АЦПпр АЦПмн АЦПпр АЦПмн АЦПпр АЦПмн 16 7412 8148 14824 14719 29648 24875 59296 36235 118592 57764 14 6548 7192 13096 13105 26192 21906 52384 37937 104768 52109 12 5682 6236 11368 11491 22736 19485 46472 27492 90944 45323 10 4820 5280 9640 9608 19280 16795 38560 24434 77120 39668 Сравнительный анализ архитектур по функциональным возможностям, аппаратурным затратам и относительной удельной пропускной способности показал, что для МАЦП на основе однородных нейронных сетей с моноканалом линейного типа выигрыш в аппаратурных затратах по сравнению с классической архитектурой параллельного АЦПпр наступает уже при числе входов преобразователя, равных четырем.^ В четвертой главе с позиции теории систем массового обслуживания (СМО) разрабатывается методика определения вероятностно-временных характеристик (ВВХ) многоканального адаптивного АЦП, функционирующего в кодах «золотой пропорции», и реализованного на основе нейронной сети, осуществляется подбор адекватной модели СМО и решается задача адаптации разработанной методики для реализации в типовой инструментальной среде. Функционирование модели указанного типа АЦП как СМО описывается следующим образом. На вход АЦП поступают входные сигналы xi, образующие неоднородный поток заявок на измерение с суммарной интенсивностью . Каждая заявка требует для своего обслуживания случайное число (m) приборов из общего числа n обслуживающих приборов. Закон распределения вероятностей числа требуемых заявками приборов произвольный в некотором диапазоне: m [qmin – qmax], таким образом , при этом время измерения (tизi) определяется выражением, (9)где t1 – апертурное время преобразования одного разряда АЦП; qi – требуемое число разрядов кода «золотой пропорции» при реализации АЦП алгоритма поразрядного кодирования. Интенсивность обслуживания заявки с требованием на m приборов равна. (10)Проведено исследование нейронного АЦП на основе СМО с отказами в обслуживании для случая однородных обслуживающих приборов. Для указанной модели получено выражение для вероятности отказа в обслуживании, (11)где s – число состояний графа СМО; – вектор состояния модели; , – соответственно количество свободных и занятых приборов в состоянии . Построены зависимости Ротк = f(n) для имитационной (ИМ) и аналитической (АМ) моделей. В приложении 4.1 приведен листинг программы имитационного моделирования. Следует отметить, что предложенный путь нахождения вероятностей уже для n 40 становится чрезвычайно громоздким. Это стимулировало поиск рекуррентных возможностей расчета вероятностей на основе мультипликативных форм представления вероятностей состояний. Для разработанной СМО с отказами в обслуживании удалось строго показать, путем доказательства эквивалентности уравнений глобального и детального балансов модели, что стационарные распределения вероятностей состояний имеют мультипликативную форму:, (12)а вероятность отказа находится согласно (11). Использование выражений (11), (12) позволяет определить вероятностно-временные характеристики АЦП и объем аппаратурного обеспечения. В приложении 4.2 приведен листинг программы аналитического моделирования. Результаты сравнения с ИМ показали хорошие совпадения моделей (расхождение не превышает единицы процента). Для проверки адекватности моделей АМ и ИМ использовался статистический критерий Уилкоксона, который показал совпадение результатов моделирования с точностью не хуже 2 %.^ В заключительной, пятой главе приведена практическая реализация многоканального адаптивного нейронного АЦП, реализующего алгоритм поразрядного кодирования, с применением кодов «золотой пропорции» в составе системы автоматизации испытаний (САИ) авиационных изделий. В процессе проектирования, создании и анализе характеристик САИ были успешно апробированы теоретические результаты и положения, изложенные в гл. 2–4. САИ авиационных изделий реализована в современном аппаратурном базисе с использованием средств компаний Siemens, HP, Analog Device, Octagon System. Система внедрена в опытную эксплуатацию на одном из предприятий г. Перми и прошла приемо-сдаточные испытания, подтвердившие высокие функциональные параметры САИ. САИ авиационных изделий предназначена для достижения высокой эффективности, сокращения затрат на проведение регулировочных и доводочных испытаний сложных авиационных агрегатов за счет обеспечения сбора, преобразования, обработки, отображения и хранения измерительной информации, а также формирования и выдачи на объект управляющих воздействий. САИ реализуется на основе многоуровневой адаптивной информационно-управляющей системы иерархического типа, структура которой приведена в работе. В данной главе дается описание аппаратурного и программного обеспечения системы, дается характеристика специального стенда для испытания авиационных изделий как объекта автоматизации. Применение в системе разработанных методов адаптивного преобразования позволило: существенно сократить объем регистрируемой информации (например, для некоторых видов датчиков коэффициент сжатия равнялся 25), обеспечить минимальную погрешность преобразования за счет линеаризации градуировочной характеристики нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции», повысить надежность функционирования и отказоустойчивость АЦП, увеличить достоверность измерительной информации в аналоговых каналах. Опытная эксплуатация созданной САИ подтвердила возможность практической реализации и эффективность предложенных вариантов нейронных архитектур АЦП в кодах «золотой пропорции». Реализация многих требований, предъявляемых к САИ, оказалась возможной благодаря использованию в ее составе многоканального адаптивного нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции», принципы построения которого разработаны и всесторонне исследованы в диссертации. Испытания подтвердили, что основными технико-экономическими преимуществами предложенных МАЦП являются: повышение пропускной способности системы, увеличение точности и достоверности измерений, обусловленные индивидуальным подбором разрядности измерительной сети, линеаризацией градуировочной характеристики, а также адаптацией алгоритма функционирования преобразователя к поведению ансамбля входных сигналов. В составе САИ реализованная структура нейронного МАЦП в кодах «золотой пропорции» характеризуется следующими параметрами: количество входных каналов – 4, диапазон изменения разрядности – 10–16, вероятность отказа в обслуживании – Ротк 10–6 при загрузке = 0,05. Для обеспечения этих параметров рассчитанное по разработанной методике число измерительных нейронов составило 32. В работе также приведены в табличной и графической форме результаты опытной эксплуатации различных вариантов многоканального адаптивного нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» при числе разря