.

Ідентифікація параметрів макромоделей нелінійних динамічних багатополюсних компонентів електричних кіл: Автореф. дис… канд. техн. наук / Ю.Є. Пущало

Язык: украинский
Формат: реферат
Тип документа: Word Doc
0 1814
Скачать документ

Державний університет “Львівська політехніка”

Пущало Юрій Євгенович

УДК 621.372

ІДЕНТИФІКАЦІЯ ПАРАМЕТРІВ МАКРОМОДЕЛЕЙ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ БАГАТОПОЛЮСНИХ КОМПОНЕНТІВ ЕЛЕКТРИЧНИХ КІЛ

05.09.05 – теоретична електротехніка

Автореферат дисертації
на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Львів – 1999

Дисертацією є рукопис.
Робота виконана у Львівському державному університеті імені Івана Франка Міністерства освіти України.

Науковий керівник:
– доктор технічних наук, професор Стахів Петро Григорович, завідувач кафедрою теоретичної і загальної електротехніки Державного університету “Львівська політехніка”.

Офіційні опоненти:
– доктор технічних наук, професор Мандзій Богдан Андрійович, завідувач кафедрою теоретичної радіотехніки та радіовимірювань Державного університету “Львівська політехніка”.

– кандидат технічних наук, доцент Мельник Богдан Кирилович, доцент кафедри інформаційних систем в менеджменті Львівського національного університету імені Івана Франка

Провідна установа:
– Інститут електродинаміки НАН України, відділ теоретичної електротехніки.

Захист відбудеться “24” грудня 1999 р. о “15” год. на засіданні спеціалізованої вченої ради Д35.052.02 у Державному університеті “Львівська політехніка” (290646, м. Львів, вул. С. Бандери, 12, ауд. 114).

З дисертацією можна ознайомитись у науково-технічній бібліотеці ДУ “Львівська політехніка”

Автореферат розіслано “22” листопада 1999 р.

Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради, Коруд В. І.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Більшість задач, пов’язаних з аналізом електричних схем, вирішуються в два етапи. Перший етап полягає в складанні рівнянь схеми у формі, що дозволяє використовувати закони Кірхгофа і характеристики елементів, що входять в схему. Другий етап полягає в розв’язанні цих рівнянь шляхом застосування відповідних аналітичних чи чисельних методів. До появи комп’ютерної техніки ці рівняння, як правило розв’язувались аналітичним шляхом, що накладає жорсткі обмеження на розмір і тип схем, які могли бути проаналізовані. Великі лінійні схеми і навіть невеликі нелінійні схеми рідко підлягали точному аналізові.
На сучасному етапі значно зросла роль систем автоматизованого проектування (САПР) як одного з найперспективніших засобів підвищення продуктивності і якості інженерної праці у процесі побудови і аналізу електричних та електронних пристроїв різноманітного функціонального призначення. Підвищення рівня автоматизації, інтенсивне використання САПР вимагає наповнення бібліотек електричних та електронних компонентів математичними моделями цих компонентів. Їх побудова стала складною проблемою, оскільки моделювання сучасних електричних та електронних пристроїв традиційними фізико-топологічними методами (тобто на основі аналізу їх фізичних та конструктивних властивостей) є малоефективним через велику кількість їх внутрішніх змінних, особливо це стосується багатополюсних компонентів електронних кіл.
При побудові математичної моделі дуже важливим є її універсальність. Під універсальністю моделей розуміється: по-перше придатність структури моделі до адекватного відображення поведінки широкого класу досліджуваних компонентів; по-друге наявність універсальних алгоритмів як для створення структури моделі, так і для визначення конкретних числових параметрів такої моделі.
З огляду на це перспективним є напрямок побудови макромоделей, зокрема, макромоделей типу “чорної скриньки”. В кінцевому результаті створюються бібліотеки макромоделей, які включають в себе інформацію про структуру моделі а також числові значення параметрів макромоделі для кожного конкретного компонента електричних кіл. Все це вимагає обов’язкової автоматизації процесу побудови моделей, включаючи проведення експерименту. Ці задачі є доволі складними в силу великого різноманіття компонент сучасних кіл, а також складності задачі синтезу універсальних макромоделей.
Проблема автоматизації ідентифікації параметрів макромоделей компонентів електричних кіл виникає в першу чергу в умовах виробництва, коли треба створювати бібліотеки параметрів макромоделей компонентів, що випускаються. Ця процедура пов’язана з проведенням великої кількості вимірювань.
Проблема автоматизації побудови бібліотек макромоделей компонент електричних і електронних кіл виникає також при проектування радіоелектронної та електричної апаратури на базі цих компонентів. інколи виникає ситуація, коли бібліотеки параметрів макромоделі для певного компоненту немає зовсім, або структура існуючої макромоделі в силу тих чи інших причин не влаштовує розробника апаратури. В цьому випадкові виникає необхідність оперативної ідентифікації макромоделі з бажаною структурою.
Проблема автоматизації електричних вимірювань обговорювалась в літературі багатьма авторами. Проте особливості автоматизації вимірювальних систем, що використовуються суто для здійснення ідентифікації макромоделей компонентів електричних та електронних кіл в літературі мали незначне висвітлення. В існуючих публікаціях, присвячених даній темі, основна увага приділяється структурі апаратного забезпечення подібних вимірювальних систем, в той час як про загальні принципи побудови таких систем та, зокрема, про їх програмне забезпечення приділялось недостатньо уваги.
Тому актуальним є формування методологічних принципів побудови подібних вимірювально-обчислювальних систем, призначених для автоматизації побудови макромоделей, включаючи як апаратну, так і програмну їх частину, а також власне розробка подібної системи.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.
Робота виконувалась в рамках наукових тем “Побудова систем цифрової обробки інформації на базі сигнальних процесорів TMS320” (ФТ-510Б) та “Застосування методів діакоптики та макромоделювання до розрахунку неоднорідних електронних кіл” (ФТ-748Б), що виконувались науково-дослідною лабораторією автоматизованого проектування радіоелектронних кіл та систем Львівського державного університету ім. І. Франка Львівського державного університету ім. І. Франка та держбюджетної теми “ДІАК” Львівського державного університету “Львівська політехніка”.

Метою дослідження є розробка теоретичних засад побудови автоматизованих систем ідентифікації макромоделей, реалізація відповідних апаратних та програмних засобів, побудова з використанням створеного комплексу нових макромоделей конкретних електричних та електронних кіл.
Для досягнення даної мети є необхідним вирішення ряду задач:
* розробка методологічних основ побудови вищезгаданих автоматизованих систем, які базуються на основних принципах побудови універсальних макромоделей компонентів електричних та електронних кіл та універсальних методів ідентифікації параметрів цих макромоделей;
* розробка та реалізація апаратної та програмної частини мікропроцесорного комплексу для автоматизації побудови бібліотеки макромоделей компонентів електричних схем;
* розробка алгоритмів попередньої обробки виміряних сигналів від досліджуваного об’єкту;
* перевірка ефективності роботи створеної системи шляхом ідентифікації макромоделей деяких компонентів електричних кіл та перевірці точності відтворення цими макромоделями реакцій на різні вхідні впливи;
* побудова нових макромоделей системного типу реальних компонентів електричних та електронних кіл.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:
* запропоновано загальну структуру замкненого апаратно-програмного комплексу автоматизованої побудови макромоделей багатополюсних компонентів електричних та електронних кіл;
* запропоновано структуру апаратної та програмної частини такого комплексу;
* розроблено алгоритм слідкуючого детектування імпульсної завади;
* розроблено алгоритм біжучого кластера для звільнення сигналу від шумів квантування АЦП;
* сформульовано критерії для детектування переходу досліджуваної системи в нелінійний режим роботи;
* запропоновано метод гіпероптимізації для уточнення побудованих макромоделей для кількох класів вхідних сигналів;
* побудовано нові макромоделі системного типу реальних компонентів електричних та електронних кіл, зокрема трансформатора з пермалоєвим осердям та стабілізатора напруги в інтегральному виконанні, та проведено ідентифікацію параметрів цих макромоделей.

Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні вимірювально-обчислювального комплексу для побудови бібліотек макромоделей компонентів електричних кіл, які можуть бути використані у системах САПР для моделювання складних електричних кіл.
Запропоновані метод слідкуючого детектування імпульсної завади та метод біжучого кластера можуть бути використані у системах обробки сигналів у випадках, коли головним критерієм є швидкодія процесу обробки.

Особистий внесок здобувача. Всі результати, що становлять основний зміст дисертації автор отримав самостійно. В працях, опублікованих у співавторстві автору належать наступні результати:
* запропоновано новий підхід до створення макромоделей нелінійних динамічних багатополюсників та розроблено метод слідкуючого детектування імпульсної завади для двох сигналів [1];
* було вдосконалено метод слідкуючого детектування імпульсної завади для випадку використання трьох та чотирьох сигналів [5];
* здобувачем був запропонований метод біжучого кластера для фільтрації шумів квантування АЦП [2];
* здобувачем запропоновано структуру системи автоматизованої побудови макромоделей нелінійних динамічних багатополюсників і показано ефективність її використання на прикладі ідентифікації макромоделі нелінійного трансформатора [3].

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації були представленні та обговорювались на:
* Міжнародній науково-технічній конференції “Проблеми фізичної і біомедичної електроніки”, Київ, КПІ, 1997р.;
* Четвертій українській конференції з автоматичного керування “Автоматика-97″, Черкаси, 1997р.;
* Міжнародній науково-технічній конференції “Проблеми фізичної і біомедичної електроніки”, Київ, КПІ, 1998р;
* П’ятій українській конференції з автоматичного керування “Автоматика-98″, Київ, 1997р.;
* 2-ій Міжнародній науково-технічній конференції “Математичне моделювання в електротехніці і електроенергетиці”, Львів, ДУ “ЛП”, 1997 р.;
* на наукових семінарах кафедри теоретичних основ електрорадіотехніки ЛДУ ім. І.Франка.

Публікації. За результатами дослідження опубліковано 5 наукових праць, з них 4 статті у фахових виданнях, 1 праця опублікована автором особисто.

Структура і обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел із 114 найменувань та 15 сторінок додатків. Дисертація містить 146 сторінок машинописного тексту, 60 рисунків, 11 таблиць. У додатках наведено документи про впровадження та тексти програмного забезпечення автоматизованої системи ідентифікації макромоделей.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обгрунтовано актуальність проблеми автоматизації ідентифікації макромоделей нелінійних динамічних багатополюсників, сформульовано мету та основні завдання досліджень, наукову новизну роботи, практичну цінність одержаних результатів, наведено відомості про апробацію роботи.
У першому розділі розглянуто та порівняно типи макромоделей багатополюсних компонент та необхідні умови для їх ідентифікації.
Поняття макромоделі, яке набуло широкого вжитку в теорії кіл порівняно використовується переважно при традиційному підході до математичного опису властивостей інтегральних схем (IС). Динамічні системи стали розглядаються у вигляді “чорної скриньки”. Подібна модель використовується в теорії систем. Саме така математична модель, яка будується на основі залежностей зовнішніх змінних елемента, названа макромоделлю.
На даний час для розв’язування задач динаміки електронних кіл використовують в основному два види дискретних макромоделей. Один з них базується на дискретних рівняннях стану. Інший будується на основі Z-перетворення, і орієнтований тільки на лінійні кола.
Початковими даними для процедури ідентифікації можуть бути:
* результати фізико-топологічного аналізу внутрішньої структури досліджуваного багатополюсника;
* результати вимірювання електричних параметрів багатополюсника як в статичному, так і в динамічному режимах.
Використання фізико-топологічного аналізу з одного боку вимагає використання значних обчислювальних ресурсів, а з іншого – неспроможне врахувати ряд внутрішніх параметрів досліджуваного об’єкту.
Тому частіше використовується метод побудови макромоделі за результатами електричного експерименту.
Використання побудови макромоделі на основі експериментально отриманих даних вимагає проведення серії електричних вимірювань. В зв’язку з цим виникає необхідність якомога повнішої автоматизації як електричних вимірювань зокрема, так і процедури побудови макромоделі в цілому.
Далі проводиться огляд автоматизованих вимірювальних систем. Показано, що використання автоматизованих вимірювальних систем приводить до значного зменшення часу вимірювання та до підвищення рівня надійності вимірювання.
Класифікація вимірювальних систем проводиться найчастіше за ступенем автоматизації, за видами вхідних та вихідних величин та за принципами побудови.
Використання мікропроцесорної техніки при побудові автоматизованих вимірювальних систем (ВС) приводить до злиття вимірювань та обчислень, при цьому використовуються все більш складні алгоритми цифрової обробки миттєвих значень сигналів; керування ВС повністю передається мікропроцесорові; підвищується точність вимірювання завдяки введенню поправок та корекцій за допомогою мікропроцесорів; зростає багатофункціональність ВС; вирішуються все більш складні вимірювальні задачі – непрямих, сукупних та інших видів вимірювань, а також вимірювань параметрів залежностей; підвищується надійність ВС на основі використання самоперевірок і самоконтролю.
Далі розглядаються особливості апаратної та програмної частини автоматизованих вимірювальних систем, які обумовлюються їх використанням при побудові макромоделей компонентів електричних кіл.
Другий розділ присвячений розгляду попередньої обробки експериментальних даних, яка є однією з найважливіших процедур роботи автоматизованої системи побудови макромоделей. Проведення попередньої обробки сигналів зумовлено тим, що різні прилади і вузли приладів працюють в безпосередній близькості один від одного і зростає їх взаємний негативний вплив. Це спричинює появу різноманітних завад у виміряних сигналах, ефективне усунення яких і є основною задачею попередньої обробки.
Методи, за допомогою яких можна звільнитись або зменшити взаємні завади у вимірювальних перетворювачах, можна поділити на два класи. До першого класу відносяться інструментальні методи: екранування, заземлення, балансування і т.д. До другого класу відносяться алгоритмічні методи: лінійна та нелінійна фільтрація, відбраковка аномальних вимірів та ін.
Обробка сигналів в запропонованій системі базується на класифікації завад з точки зору вірогідності вимірювання, а саме використовуються різні методи фільтрації для аномальних та нормальних завад.
Для звільнення від аномальних завад запропоновано алгоритм слідкуючого детектування аномальної завади. Він базується на тому факті, що якщо деяка досліджувана система є детермінованою, то перехід зі стану 1 в стан 2 вона буде здійснювати вздовж єдиної фазової кривої. На практиці це означає, що в двох окремих експериментах над однією і тією ж системою при однакових початкових умовах та при однакових зовнішніх впливах отримаємо два однакових корисних сигнали-відгуки на зовнішній вплив. Це в свою чергу робить можливим багаторазове вимірювання відгуку системи, що ідентифікується, на зовнішнє збурення, та подальшу статистичну обробку цього сигналу.
Загальний алгоритм слідкуючого детектування за чотирма вимірами у1екс., у2екс., у3екс. та y4екс. буде мати вигляд:
Рівень №1.
1. Сформувати різниці експериментальних вимірів у1екс.–у2екс та у3екс.–y4екс
2. Прирівняти всі значення дискрет різниці yекс. , які за модулем А, до 0.
3. Відкинути значення дискрет додатного знаку.
4. Додати до експериментальних послідовностей у2екс. та у4екс. результати кроку №3, отримуючи проміжні сигнали у1пром., y2пром.
Рівень №2.
1. Сформувати різницю проміжних вимірів у1пром.–y2пром
2. Прирівняти всі значення дискрет різниці yпром. , які за модулем А, до 0.
3. Відкинути значення дискрет від’ємного знаку.
4. Додати до проміжної послідовності у2пром. результат кроку №3, отримуючи результуючий сигнал y*.
Модифікація запропонованого алгоритму із застосуванням перехресних обробок сигналів дозволяє значно підвищити надійність запропонованого методу. При цьому при імовірності появи аномального викиду в певній дискреті Ран=0,05% (що відповідає результатам реально проведених вимірів) ефективність фільтрування становить Реф=99,99999995%.
Порівняно з іншими методами фільтрації аномальних завад запропонований метод має вищу ефективність і особливо при великих імовірностях появи аномальних викидів. Крім того даний метод є оптимізованим для його реалізації на обчислювальних пристроях з цілочисельною арифметикою і є майже вдвічі швидшим від найпростіших методів лінійної екстраполяції.
Для фільтрації нормальної завади, зумовленої шумом квантування АЦП запропоновано метод біжучого кластера. В основі запропонованого методу лежить той факт що дискретизований по часу та по рівню сигнал можна представити у вигляді сукупності плоских ділянок (плато) з певними рівнями.
Значення корисного сигналу в межах одного плато буде незмінна. Тому для усунення шуму квантування в межах одного плато достатньо прирівняти значення всіх дискрет сигналу на цій ділянці до деякого прогнозованого значення корисного сигналу на плато.
Таким чином, основною задачею є знаходження правої та лівої границь плоскої області. Очевидно, що ліва границя плато є або першою дискретою сигналу (для першого плато), або правою границею попереднього плато (у всіх інших випадках). Отже, необхідно знайти праву границю плато, або, що те саме, ліву границю наступного плато.
Два плато, що йдуть один за одним, відрізняються прогнозованим значенням корисного сигналу. Тобто, критерієм досягання правої межі плато може бути зміна цього прогнозованого значення.
Для обчислення прогнозованого значення сигналу на початку плато виділяється стаціонарний кластер – певна сукупність наперед заданої кількості дискрет сигналу (ширина кластера), що характеризуються середнім значенням сигналу в межах цього кластера.
Коли стаціонарний кластер сформований, а права межа плато ще не досягнута, тоді формується так званий біжучий кластер, початкова позиція якого знаходиться на одну дискрету правіше від правої межі стаціонарного кластера. Очевидно, при формуванні біжучого кластера також повинні враховуватись вищезгадані умови можливого досягнення правого краю плато.
Далі проводиться порівняння прогнозованих значень в межах кластерів. Якщо прогнозовані значення стаціонарного та біжучого кластерів однакові, то біжучий кластер переміщається на одну дискрету вправо і порівняння продовжується. Коли ж значення кластерів різні, то права межа плато приймається рівною лівій межі біжучого кластера. Таким чином, біжучий кластер здійснює переміщення по масивові даних від початку певного плато до його закінчення.
Після знаходження границь плато відбувається його згладжування та перехід до іншого плато. Таким чином проводиться обробка всього масиву даних.
Як і вищезгаданий метод слідкуючого детектування аномальної завади, метод біжучого кластера є оптимізованим для реалізації на обчислювальних пристроях з цілочисельною арифметикою і показує значно вищу швидкодію в порівнянні з класичними методами фільтрації.
В третьому розділі розглянуто основні принципи побудови апаратної і програмної частини системи побудови макромоделей.
Структурно запропонована автоматизована вимірювальна система має вигляд, поданий на рис.1.
Розглядаються також особливості реалізації ряду складових частин даної систем, а саме: аналогових перетворювачів каналу ЦАП, комутатора аналогових сигналів, аналогових перетворювачів каналу АЦП.
Розглянута структура програмного забезпечення системи, яке в самому загальному вигляді може бути розділене на підгрупи:
1. Програмне забезпечення вимірювання та попередньої обробки сигналу.
2. Програмне забезпечення ідентифікації макромоделі.
Ці дві групи програм повинні бути об’єднані однією інтегрованою оболонкою, яка включає в себе також інтерфейс з користувачем.
Програмне забезпечення вимірювання та попередньої обробки повинно забезпечити постановку експерименту згідно з заданим сценарієм, заданим користувачем та забезпечити попередню обробку виміряних сигналів з метою вивільнення їх від різного роду завад.
Програмне забезпечення ідентифікації макромоделі здійснює власне ідентифікацію за одним з відомих алгоритмів.
До задач інтегрованої оболонки належать: забезпечення інтерфейсу користувача, забезпечення проведення серії вимірювань параметрів на різних екземплярах однотипних елементів, забезпечення проведення тестування апаратної частини системи для виявлення і попередження збоїв в її роботі.
Запропонований апаратно-програмний комплекс в якості основного алгоритму ідентифікації використовує алгоритм який передбачає проведення ідентифікації спочатку лінійної частини моделі, а потім – нелінійної. Відповідно до цього структура алгоритму роботи системи буде мати вигляд:
* задання структури макромоделі;
* задання форми тестових та перевіряючих сигналів;
* ідентифікація лінійної підсистеми досліджуваного об’єкту;
* детектування нелінійного режиму;
* ідентифікація нелінійної підсистеми досліджуваного об’єкту;
* перевірка макромоделі на іншому сигналі;
* вивід результатів для їх подальшого використання у системах САПР.
Детально розглянуто питання детектування лінійного та нелінійного режимів роботи досліджуваного об’єкту. За певних умов цю ідентифікацію можна, здійснювати автоматично, без втручання користувача. Для здійснення такої операції необхідно визначити, що може служити критерієм переходу досліджуваного об’єкту в нелінійний режим роботи. Одним з критеріїв появи нелінійного режиму може бути те, що в цьому випадкові перестає працювати принцип суперпозиції. Ще одним методом виявлення нелінійного режиму може бути подавання на досліджуваний об’єкт синусоїдального тестуючого сигналу. При цьому, коли досліджуваний об’єкт переходить в нелінійний режим роботи, то у вихідних сигналах поряд з основною синусоїдою з’являються також її гармоніки. В такому разі в якості критерію появи нелінійного режиму може бути коефіцієнт гармонік вихідного сигналу.
Розглянуто алгоритм ідентифікації нелінійних динамічних багатополюсників, який був використаний при побудові запропонованого апаратно-програмного комплексу. В роботі даного комплексу використовуються оптимізаційні методи, базовані на алгоритмі напрямного конуса Растригіна.
Розглянуто питання адаптації параметрів побудованої макромоделі для різних класів вхідних сигналів. Запропоновано кілька алгоритмів адаптації. Задача адаптації полягає в тому, щоб знайти такі параметри макромоделі, при яких вона з наперед заданою точністю відтворювала б реакцію системи на сигнали кількох класів. Досягнути цього можна кількома способами. Один з них полягає в поступовому уточненні макромоделі почергово на різних класах вхідних сигналів. Другий полягає в модифікації процедури пошуку глобального мінімуму функції багатьох змінних, яка використовується в методі Растригіна. При цьому проводиться пошук глобального мінімуму так званої цільової гіперфункції:
,
де – цільова функція для l-го класу сигналів.
Цільова гіперфункція залежить від вектора параметрів макромоделі b та враховує точність відтворення макромоделлю реакції системи на різні класи вхідних впливів. Необхідна точність відтворення моделлю реакцій на вхідні впливи l-го класу визначається ваговими коефіцієнтами sl.
На завершення розділу представлено приклад конкретної схемотехнічної реалізації запропонованого апаратно-програмного комплексу. Вимірювальна система в запропонованій реалізації являє собою блок ЦАП-АЦП та блок збору та попередньої обробки даних, які під’єднуються до ЕОМ. Блок збору та попередньої обробки даних реалізовано на базі сигнального процесора TMS320C25 виробництва Texas Instruments.
В четвертому розділі описано апробацію запропонованої системи на прикладах побудови макромоделей реальних компонентів електричних кіл та подано реальні значення параметрів макромоделей досліджуваних об’єктів.
В якості досліджуваних об’єктів було вибрано трансформатор з пермалоєвим осердям та інтегральна мікросхема стабілізатора напруги.
Для опису макромоделі трансформатора було використано форму рівнянь стану:

де – вектор змінних стану, – вектор вхідних змінних, – вектор вихідних змінних, F,G,C,D – матриці відповідних розмірів, – деяка нелінійна функція векторів .
В результаті ідентифікації було отримано наступну систему:

Ідентифікація проводилась при подачі на вхід стрибкоподібних тестових сигналів. Перевірка точності побудованої макромоделі відбувалась при подачі на вхід досліджуваного об’єкту синусоїдального сигналу, амплітуда якого була достатньою для введення трансформатора в нелінійний режим роботи. Перевірка показала достатню точність відтворення побудованою макромоделлю реакції трансформатора на заданий вхідний тестовий вплив.
Характерною особливістю інтегрального стабілізатора напруги є наявність в характеристиках чітких зламів. Опис такої нелінійності за допомогою поліномів 2-го і 3-го порядків, який використовувався при побудові моделі нелінійного трансформатора, виявився малоефективним, тому була вибрана форма макромоделі, де нелінійність відображається за допомогою кусково-лінійних залежностей.
Зважаючи на сказане вище математичну макромодель стабілізатора можна записати в такій формі:

де f, g, c і d – коефіцієнти макромоделі. Залежність , яка містить додаткових 3 коефіцієнти (Uстаб, U1, U2).
В результаті ідентифікації були отримані наступні результати: f=0.998986; g=-0.307; c=0.35; d=2,83; Uстаб=4.98; U1=0.63; U2=5.7.
Як і у випадкові з трансформатором ідентифікація макромоделі стабілізатора проводилась з використанням в якості тестових сигналів стрибкоподібних змін напруг та струмів на входах досліджуваного об’єкту. Перевірка точності моделі проводилась при подачі на вхід стабілізатора додатних півперіодів синусоїдальної напруги.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ ТА ВИСНОВКИ

1. На основі аналізу існуючих методів макромоделювання багатополюсних компонентів електричних та електронних кіл в якості базового методу вибраний системний метод макромоделювання у базисі дискретних рівнянь стану.
2. На основі аналізу та класифікації автоматизованих вимірювально-обчислювальних систем запропоновано методи побудови автоматизованих систем ідентифікації макромоделей.
3. Запропонований оптимальний варіант комп’ютерної вимірювально-обчислювальної системи, яка забезпечує максимальний рівень автоматизації процесу побудови макромоделей.
4. Запропоновано загальну схему апаратної частини вимірювальної системи. Обгрунтовано доцільність розподілу операцій по збору, попередній обробці даних та ідентифікації макромоделі між ЕОМ та зовнішнім вимірювально-обчислювальним блоком.
5. Сформульовано основні вимоги, що ставляться до апаратної частини системи. Запропоновано схемотехнічну реалізацію зовнішнього блоку вищезгаданої системи.
6. Запропоновано загальну структуру та конкретну реалізацію програмного забезпечення такої системи.
7. Розроблено алгоритм слідкуючого детектування за двома вхідними сигналами для звільнення від імпульсної завади. Модифіковано даний алгоритм для випадку використання трьох і чотирьох вхідних сигналів, показано підвищення ефективності алгоритму при використанні надлишкової інформації про сигнал.
8. Розроблено алгоритм біжучого кластера для звільнення від шуму квантування АЦП. Модифіковано даний метод для підвищення його ефективності при фільтрації викидів з амплітудою 2 дискрети по рівню.
9. Запропоновано критерії оцінки наявності нелінійного режиму роботи досліджуваної системи, які базуються на використанні принципу суперпозиції, та на визначенні коефіцієнту гармонік реакції досліджуваного об’єкту на синусоїдальний тестовий вплив.
10. Запропоновано використати в оптимізаційному методі ідентифікації макромоделей мінімізацію цільової гіперфункції, яка визначається цільовими функціями для різних класів вхідних тестових впливів.
11. Проведено перевірку ефективності роботи запропонованої системи шляхом проведення ідентифікації макромоделей конкретних радіоелектронних пристроїв.
12. Побудовано макромоделі у формі дискретних рівнянь стану для реальних нелінійних динамічних багатополюсників: звукового трансформатора з пермалоєвим осердям та стабілізатора напруги в інтегральному виконанні.

Основні положення за темою дисертації опубліковано в 5 наукових працях:

1.Стахив П.Г., Пущало Ю.Е. Автоматизация построения динамических макромоделей многополюсников.- Электронное моделирование., Т. 20, № 4, 1998 г., С. 50-57.
2.Пущало Ю.Є., Стахів П.Г. Метод біжучого кластера для фільтрації шуму квантування аналого-цифровим перетворювачем.- Відбір і обробка інформації. – вип. 12 (88), 1998 р., С. 77-80.
3.Ю.Козак, Ю.Пущало, П.Стахів. Побудова дискретної макромоделі нелінійного трансформатора на основі експериментально знятих перехідних характеристик.- Электроника и связь. – вып. №5, 1998,- С. 15-18.
4.Пущало Ю. Автоматизація побудови макромоделей нелінійних динамічних багатополюсників. – Теоретична електротехніка, 1998, – №54,- С.94-100.
5. Пущало Ю.Є., Стахів П.Г. Мікропроцесорна система попередньої обробки даних як елемент автоматизованого комплексу побудови макромоделей динамічних багатополюсників.- Праці п’ятої української конференції з автоматичного управління “Автоматика-98”,- Том 3,- Київ, 1998 р., С. 263-267.

АНОТАЦІЯ

Пущало Ю.Є. Ідентифікація параметрів макромоделей нелінійних динамічних багатополюсних компонентів електричних кіл. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.09.05 – теоретична електротехніка. – Державний університет “Львівська політехніка”. Львів, 1999 р.
Дисертаційна робота присвячена питанням ідентифікації макромоделей нелінійних багатополюсних компонентів електричних та електронних кіл. Особлива увага приділена автоматизації ідентифікації макромоделей за результатами експериментальних вимірювань. Запропоновано загальну структуру вимірювально-обчислювального комплексу для побудови макромоделей. Сформульовано основні вимоги до характеристик і можливостей такого комплексу. Розроблено та запропоновано схемотехнічну реалізацію комплексу у вигляді зовнішнього блоку, що під’єднується до ЕОМ. Розглянуто структуру програмного забезпечення для подібного комплексу. Особливу увагу звернуто на процедуру попередньої обробки виміряних сигналів-відгуків на зовнішнє тестове збурення. Запропоновано нові методи фільтрації завад: метод слідкуючого детектування аномальної завади та метод біжучого кластера для детектування шумів АЦП. Розглянуто алгоритми детектування нелінійного режиму роботи досліджуваного об’єкту. Модифіковано існуючий алгоритм мінімізації цільової функції в оптимізаційному методі ідентифікації макромоделей шляхом введення цільової гіперфункції, що дозволяє розширити клас сигналів, для яких модель є достатньо точною.
Ключові слова: макромодель, автоматизація ідентифікації макромоделей, оптимізаційні методи ідентифікації, методи фільтрації завад.

Пущало Ю.Е. Идентификация параметров макромоделей нелинейных динамических многополюсных компонентов электрических схем. – Рукопись.
Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.09.05 – теоретическая электротехника. – Государственный университет “Львовская политехника”. Львов, 1999 г.
Диссертационная работа посвящена вопросам идентификации макромоделей нелинейных многополюсных компонентов электрических и электронных схем. Особое внимание обращено автоматизации идентификации макромоделей по результатам экспериментальных измерений.
Проблема автоматизации электрических измерений обсуждалась в литературе многими авторами. Тем не менее особенности автоматизации измерительных систем, которые используются для осуществления идентификации макромоделей компонентов электрических и электронных цепей в литературе имели незначительное освещение. В существующих публикациях, посвященных данный теме, основное внимание уделяется структуре аппаратного обеспечения подобных измерительных систем, в то время как об общих принципах построения таких систем и, вчастности, об их программном обеспечении уделялось недостаточно внимания.
Поэтому актуальным является формирование основных принципов построения подобных измерительно-вычислительных систем, предназначенных для автоматизации построения макромоделей, включая как аппаратную, так и программную их часть, а также собственное разработка подобной системы.
В диссертационной работе сделан обзор автоматизированных измерительных систем и дана их классификация относительно уровня автоматизации, принципов построения, класса входной и выходной информации. Рассмотрены особенности построения подобных автоматизированных систем, использующихся для идентификации макромоделей.
Предложены общие принципы построения и общая структура универсальных систем идентификации макромоделей. Предложена общая структура измерительно-вычислительного комплекса для построения макромоделей. Сформулированы основные требования к характеристикам и возможностям такого комплекса.
Разработана и предложена схемотехническая реализация комплекса в виде внешнего блока, который подсоединяется к ЭВМ. Обосновано разделение исполняемых функций по идентификации между внешним блоком и ЭВМ. При этом на внешний блок возлагаются задачи организации измерительного эксперимента и предварительной обработки данных, а на ЭВМ – задачи идентификации макромодели и организации интерфейса пользователя.
Рассмотрена структура программного обеспечения для подобного комплекса. Программное обеспечение адаптировано для использования оптимизационных алгоритмов идентификации с разделением на идентификацию линейной и нелинейной подсистем.
Особое внимание уделено процедуре предварительной обработки измеренных сигналов-откликов на внешнее тестовое возбуждение. Предложен новый метод фильтрации помех: метод следящего детектирования аномальной помехи, базирующийся на использовании избыточной информации о сигнале, находящейся в совокупности из результатов нескольких однотипных измерений. Данный метод оптимизирован для реализации на вычислительных устройствах с целочисленной арифметикой, показывая при этом намного большее быстродействие и еффективность по сравнению с классическими методами. Представлены модификации метода для двух, трех и четырех измерений, проанализирована их еффективность.
Предложен метод бегущего кластера для фильтрации шумов АЦП. Данный метод также оптимизирован для реализации на вычислительных устройствах с целочисельной арифметикой и показывает большее быстродействие и большую точность воспроизведения исходного сигнала по сравнению с классическими методами фильтрации.
Рассмотрены алгоритмы детектирования нелинейного режима работы исследуемого объекта. Один из них базируется на проверке соблюдения принципа суперпозиции для системы, которая идентифицируется. Второй основан ни измерении коэффициента гармоник выходного сигнала при подаче ни исследуемый объект синусоидального входного воздействия.
Модифицирован существующий алгоритм минимизации целевой функции в оптимизационном методе идентификации макромоделей путем введения целевой гиперфункции, которая представляет собой сумму взятых с определенными весовыми коэффициентами отдельных целевых функций, каждая из которых соответствует определенному классу входных воздействий на объект. Проведение минимизации целевой гиперфункции позволяет расширить класс сигналов, для которых модель является достаточно точной.
Ключевые слова: макромодель, автоматизация идентификации макромоделей, оптимизационные методы идентификации, методы фильтрации помех.

Pushchalo Yu.E. Identification of parameters of macromodels of nonlinear dynamic multipolar components of electric circuits. – Manuscript.
Thesis for a candidate’s degree by speciality 05.09.05 – theoretical electrical engineering. – The State University “Lvivska politehnica”. Lviv, 1999.
The dissertation is devoted to problems of identification of macromodels of nonlinear multipolar components of electrical and electronic circuits. The special notice conversions to automation of identification macromodels by results of experimental measurements. The general scheme of the measuring – computer complex for macromodels building is offered. The basic requirements to performances and possibilities of such complex are formulated. The circuitry embodying of a complex by the way of exterior block is designed and offered, which one is connected to a computer. The structure of the software for a similar complex surveyed. The special notice is given to a procedure of preprocessing of measured signals – responses on exterior test excitation. The new methods of a filtering of interferences are offered: a method of tracking detection of abnormal interference and method of a moving cluster for detection of noises an analog-digital converter. The algorithms of detection of a nonlinear mode of operation of examined object surveyed. The existing algorithm of minimization of an target function in an optimization method of identification of macromodels is modified by introduction of a target hyperfunction, that allows to expand a class of signals, for which one the model is enough precise.
Keywords: macromodel, automation of identification of macromodels, optimization methods of identification, methods of a filtering of interferences.

Підписано до друку 19.10.99 р.
Формат 60ґ841/16. Друк офсетний. 1.0 ум. др. арк.
Тираж 100. Зам. 1317
Друк ТзОВ “ПРОМАН”. м. Львів, пл. Ринок, 36

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Оставить комментарий

avatar
  Подписаться  
Уведомление о
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020