Под первичной обработкой данных в системах реального времени понимается обработка данных, поступающих с выходов первичных преобразователей информации (датчиков).
Задачу первичной обработки данных можно сформулировать следующим образом: известны наблюдаемые (измеряемые) и содержащие ошибки действительные значения У вводимой физической величины, а также структура и погрешности DУ оборудования, входящее в состав измерительного канала (Рисунок 2.3). Необходимо найти номинальные значения физической величины Х0 или ее действительные значения Х.
Рисунок 2.3 - К задаче первичной обработке данных
На практике задачи первичной обработки информации представляет собой комплекс следующих взаимно связанных задач.
· масштабирование, калибровка, линеаризация характеристик оборудования измерительного канала;
· контроль достоверности измеренных значений;
· корректировка влияния ошибок измерения DУ и помех DХ.
Рассмотрим эти задачи на примере одномерного измерительного канала с линейной статической характеристикой:
|
|
у = кх + m (2.1)
где к, m – константа, масштабные коэффициенты.
Задача масштабирования состоит в определении масштабных коэффициентов в выражении (2.1).
Задача калибровки (градуировки) заключается в определении функции.
х = f(у) (2.2)
Функция (2.2) называется калибровочной (градуировочной) функцией и определяется экспериментально или по характеристикам устройств.
Задача линеаризации состоит в аппроксимации калибровочной функции в виде ломанной или полинома n-ой степени по заданным опорным точкам. Массив опорных точек называется калибровочной (градуировочной) таблицей.
Контроль достоверности измеряемых значений физической величины заключается в проверке наличия возможных ошибок аппаратуры и контроль очевидных ошибок, например, дефектов датчиков, грубых ошибок измерения или явных несоответствий. Контроль достоверности измерений обычно осуществляется с помощью выражений:
(2.3)
где xmax, xmin – границы диапазона достоверности измеряемой величины Х;
X -, X+ – опасные границы изменения величины Х.
При решении задачи корректировки влияния ошибок измерения и помех различают:
· статическую корректировку измеренных значений (компенсацию);
· динамическую корректировку (фильтрацию, сглаживание).
Необходимость статической корректировки возникает при нестабильности масштабных коэффициентов К и М в выражении (2.1). Эффект "дрейфа нуля" измерительного канала связан, например, с изменением во времени масштабного коэффициента
М = M(t) (2.4)
Масштабный коэффициент К определяет чувствительность измерительного канала и может изменяться, например, в зависимости от температуры
|
|
К = К(Т0С) (2.5)
Если известны законы изменения масштабных коэффициентов (2.4) и (2.5), то задача компенсации решается в соответствии с выражением:
У = [К + К(T0C)]X + [M + M(t)] (2.6)
Динамическая корректировка измеренных значений реализуется, например, методами сглаживания измеренных значений за счет формирования средних:
(2.7)