 |
||
|
||
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ
Э.И. Цветков
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ”
кафедра Информационно-измерительных систем и технологий
Abstract - This article provides determinations of a priori and a posteriori knowleges for adaptive, not adaptive and intelligent measuring devices by means of mathematical objects and procedure models representation.
Существующее значительное число работ, посвященных вопросам интеллектуализации измерительных средств ([1-9])представляет самые разнообразные подходы к определению отличий интеллектуальных измерительных средств от неинтеллектуальных.
Положение усугубляется различием интерпретации таких базовых понятий как априорные и апостериорные знания, новые знания, данные и знания и т.п.
Цель настоящей работы заключается в установлении признаков интеллектуальной измерительной системы (ИнИС), определении необходимых и достаточных условий их функционирования, а также уяснении их возможностей. При этом полагается, что измеряются величины, характеризующие свойства физических объектов, и точность получаемых результатов удостоверена [8] с помощью действующей системы обеспечения единства измерений.
Рассматриваемые устройства – автоматы, назначение которых преобразование входных воздействий в значения величин. Функционирование этих автоматов предполагает использование знаний (З) – априорных (АЗ) и апостериорных (АпЗ). Соответственно, исследование их работы предполагает рассмотрение представляющих знания математических моделей.
Используются два вида математических моделей – кортежи и алгоритмы. Кортежи представляют объекты, алгоритмы – процедуры.
Математическая модель объекта, элементы которой переменные
сама является переменной, область существования которой определяется областями существования элементов
где
- область существования MО и XI
- область существования Xi
(Xi I XI ).
Если элементы модели представлены значениями переменных, то соответствующий кортеж представляет значение
MО
Если часть элементов кортежа представлена переменными, а другая часть – значениями переменных, то
в свою очередь модель с соответствующей областью существования
Элементами модели могут быть параметры, отношения и более простые модели.
Модель процедуры (алгоритм)
где
Ti – i-ая элементарная операция (преобразование), (.) – операнд (входное воздействие).Если
- переменные, то MП сама
является переменной с областью существования 
где
Ti - область существования Ti (TiI Ti).
- значения MП.
Значения элементарных преобразований могут представляться в виде конкретных функциональных, логических теоретико-множественных и реляционных операций [11].
Как уже указывалось выше, функционирование измерительных автоматов может быть связано с преобразованием знаний. Характер этих преобразований и требуемый состав АЗ определяется решаемой задачей.
В метрологии различаются три вида задач: измерения, метрологический анализ и метрологический синтез. При измерениях автомат реализует процедуру. При этом в качестве операнда выступает входное воздействие, а результат
m-го элементарного преобразования есть результат измерений. Именно, для описания функционирования автоматических цифровых и процессорных устройств без адаптации используется уравнениеl * j
= Rm *…R1* 
,
Здесь l *
j и - соответственно, результат
измерений в j-ом измерительном эксперименте и
входное воздействие, Ri* - i-ое элементарное измерительное
преобразование.
Поскольку измерительные преобразования (
Ri* - значение переменной Ri) состав АЗ ограничен сведениями о том, что
и условия измерений удовлетворяют
установленным требованиям (принадлежность 
установленному динамическому диапазону,
нормальные условия и т.п.).
Вообще говоря, цикл измерений для подобных средств должен описываться следующим образом
(Mg ТР,
MY ТР – соответственно,
классы моделей 
и условий, к которым должны
принадлежать Mg и MY).
Однако в приложениях обычно ограничиваются описанием второй части цикла.
ПРИМЕР. Измерения электрического напряжения и (аналого-2ифровое преобразование с нормализацией). Цикл может быть представлен так
Здесь
- области
и условий измерений, для которых
использование данной процедуры измерений
правомерно.
RН, R-1 Н - прямые и обратные преобразования значения Uj; Rац – аналого-цифровое преобразование.
Появление адаптивных средств измерений предполагает проведение вспомогательных операций по установлению свойств входного воздействия и условий измерений для обеспечения выбора рациональных (оптимальных) значений управляемых (оптимальных) значений управляемых преобразований. Цикл измерений таких средств представляется отображениями
Здесь на первом этапе устанавливаются значения управляемых преобразований, а уже затем выполняются измерения.
В общем случае необходимый состав АЗ для адаптивных измерений выглядит таким образом
где {
Ri}iI I – совокупность входящих в измерительную процедуру управляемых преобразований, FA (.) – правило выбора значений управляемых преобразований.ПРИМЕР. Измерения электрического напряжения
U с использованием в определенных условиях коррекции процессорной динамической погрешности [12].В этом случае цикл измерений представляется следующим образом
Здесь
RКОР – корректирующее преобразование (RКОР (.)=(.)-Uj1*)a*;
- время, затрачиваемое на аналого-цифровое преобразование с нормализацией, D
tСД – время, затрачиваемое на числовые измерительные преобразования в рамках аналого-цифрового преобразования с нормализацией.Расширение функциональных возможностей средств измерений, использование их в различных условиях и при различных входных воздействиях, приводит к необходимости использования метрологического автосопровождения [13]. При этом цикл измерений соотносится с так называемой измерительной ситуацией, характеризующейся фиксированным видом моделей входного воздействия
Mg и условий измерений MY , а также фиксированной процедурой измерений Rm *…R1*
и предъявленными
требованиями (модель требований – MТР).
Математическая модель ситуации представляется кортежем
В перечень требований помимо прочих, включается вид характеристики погрешности
,
оценивание которой составляет содержание
метрологического автосопровождения и
производится либо на расчетной основе, либо с
помощью имитационного моделирования.
В целом цикл измерений включает в себя оценивание требуемой характеристики погрешности и выполнение измерений. В общем случае цикл измерений предполагает выполнение последовательности измерительных экспериментов. Формально цикл измерения представляется таким образом
причем
где MСИТ – определяется математической моделью ситуации, а FQ (.) – правилом формирования оценки
.
Особенность автоматического установления значения характеристики
(метрологическое автосопровождение) заключается
в том, что FQ (.) может включать в
себя синтез алгоритма оценивания. В [10] описаны
процедуры автоматического расчетного
оценивания основных характеристик погрешностей
– систематической, среднего квадратического
отклонения и интервальной вероятности и
конкретизирован состав необходимых для этого АЗ.
Развитие измерительной техники и информационных технологий привело к появлению средств, в которых измерительный ресурс представлен не конкретными измерительными цепями, а в виде совокупности аппаратных и программных модулей. Поэтому в каждой измерительной ситуации необходимо сначала сформировать измерительную процедуру (измерительную цепь), затем выполнять требуемые измерения. Средства, в которых синтез измерительной цепи осуществляется автоматически, отнесены к ИнИС [3].
Модель ситуации, используемая ИнИС, не отличается от (13), хотя в них используются сведения не о конкретной измерительной процедуре, а о составляющих измерительный ресурс аппаратных и программных модулях.
В АЗ, помимо MСИТ входят математические модели измерительных модулей
{ 
, составляющих измерительный ресурс,
а правила синтеза оптимальной измерительной
процедуры F(.)
Цикл функционирования ИнИС представляется следующим образом
Здесь A
(.)=Rm …R1 (.) – оператор, представляющий процедуру измерений;
-
множество возможных вариантов процедуры
измерений в ситуации, представляемой моделью MСИТ
при наличии ресурса {
.
В общем случае синтез оптимальной измерительной процедуры предполагает выполнение полного перебора возможных вариантов процедуры измерений с оцениванием для каждого из вариантов принятой за критерий характеристики погрешности.
Принципиальное отличие ИнИС от адаптивных измерительных средств в том, что в последних устанавливаются значение управляемых преобразований в соответствии с принятыми правилами, а в ИнИС измерительная процедура оптимизируется в соответствии с принятым критерием.
В случае чрезмерной сложности реализации полного перебора в приложениях приходится обращаться к ускоренным процедурам синтеза, приводящим к квазиоптимальным процедурам измерений. Описание и исследование процедур метрологического синтеза – задача, выходящая за рамки настоящей работы.
Эволюция измерительных средств от неадаптивных без метрологического сопровождения до интеллектуальных, помимо усложнения их состава и организации функционирования, предполагает последовательное изменение как необходимых АЗ, так и получаемых новых знаний. Соответствующие сведения представлены в таблице.
Таблица.
Вид измерений |
АЗ |
Новые знания |
Неадаптивые без МАС |
|
|
Адаптивные без МАС |
|
|
Неадаптивные с МАС |
|
|
Интеллектуальные |
|
|
Таким образом, ИнИС, используя АЗ,), обеспечивает выполнение измерений с помощью оптимальной (квазиоптимальной) для текущей ситуации процедуры. Возможности ИнИС полностью определяются измерительным ресурсом {
и
принятыми правилами синтеза FСИНТ (.). Это означает, что
могут быть измерены величины, для которых из
имеющихся в измерительном ресурсе модулей могут
быть синтезированы измерительные процедуры.
Точность измерений обусловлена
характеристиками модулей и синтезируемых
измерительных цепей. Полный перебор гарантирует
оптимизацию измерительной процедуры. Ускоренный
синтез приводит к результатам, в общем случае
отличным от оптимальных.
Полученные результаты показывают, что
новые знания, получаемые при функционировании
всех видов измерительных средств включая ИнИС,
сводятся к значениям измеряемых величин 
,
характеристик погрешностей , измерительных
преобразований Ri*
и процедур измерений (измерительных цепей) 
.
Объектами манипулирования являются переменные, входящие в состав АЗ и используемые правилами принятия решений
FА(.).FQ (.).FСИНТ (.), и результаты операций над ними. Это факт определяет теоретические возможности ИнИС в части характера и вида получаемых с их помощью новых знаний.Литература
| Site of Information
Technologies Designed by inftech@webservis.ru. |
|
