Аппаратно-программный комплекс для параметрического анализа сигналов в задачах технической диагностики

В наиболее общей постановке процесс диагностики может рассматриваться как идентификация нестационарной системы, искомыми параметрами которой являются медленно меняющиеся в пространстве и времени измеряемые физические величины, содержащие максимально возможную информацию о системе [1]. В задачах медицинской и промышленной диагностики целевой эффект операции определяется сочетанием объема полученной информации и временных затрат. Издержки материальных средств, существенные в понятии экономической эффективности, в данном случае малозначимы в сравнении с требованием высокой точности обработки данных в режиме реального времени, поскольку убытки от катастроф из-за неверного или несвоевременного диагноза могут намного превысить стоимость диагностического комплекса [2].

Наиболее информативным методом диагностики в настоящее время является радиоволновое дистанционное зондирование, используемое в задачах аэрокосмического мониторинга атмосферы и геопространственных данных, ЯМР томографии, мониторинге технического состояния зданий и сооружений, неразрушающего контроля и технической диагностики. В рамках этих задач изменение динамических параметров объекта проявляется в изменении частоты, фазы и огибающей излучаемой или отраженной волны [3 — 9]. При этом часть параметров нестационарной системы, например частоты зондирующих сигналов и координаты передатчиков и приемников, могут полагаться известными [10]. Частота гармонического сигнала в настоящее время определяется с наивысшей точностью, поэтому преобразование в частоту обеспечивает максимально достижимую точность измерения контролируемых параметров. Фаза как истинный скаляр является релятивистским инвариантом, фазовые измерения обеспечивают максимальную помехозащищенность и информативность. Огибающая определяет энергию квазигармонического процесса и входит в уравнения движения нестационарной системы как обобщенная координата [11]. Поэтому применение радиоволновых параметрических методов обеспечивает существенное повышение эффективности диагностических комплексов.

Поскольку показатель эффективности обработки сигнала в диагностических комплексах определяется объемом полученной в режиме реального времени информации, требование сохранения общей размерности массивов обрабатываемых данных, ключевое для концепции многоскоростной обработки, следует заменить требованием сохранения объема информации, содержащихся в обрабатываемых данных. Сама концепция многоскоростной обработки при этом переходит в концепцию параметрической обработки, когда выходной поток представляет собой многомерную последовательность медленно меняющихся параметров, дискретизированную с частотой, существенно меньшей частоты дискретизации входного потока, но сохраняющую всю информацию, в нем содержащуюся. При этом входной поток рассматривается как не аддитивная, а мультипликативная композиция быстрых и медленных составляющих, разделение происходит не предварительно, а в ходе обработки, что существенно изменяет алгоритмы этой обработки.

Широкое распространение параметрических методов в настоящее время в первую очередь связано с растущей вычислительной мощности современных процессоров, а также с их невысокой стоимостью. Эти факторы в совокупности с появлением современных высокоскоростных интерфейсов приема-передачи данных, таких как USB 3.0, Thunderbolt, PCI-Express и др., позволяют использовать ПК в технической диагностике, как высокоэффективный инструмент анализа и визуализации диагностической информации. диагностический дистанционный зондирование сигнал Разработанный аппаратно-программный комплекс предназначен для анализа разности фаз двух квазигармонических сигналов по методу, описанному в работе [12]. Комплекс состоит из двух прецизионных 16-битных АЦП, микроконтроллера CYUSB3014 [13] и ПК с поддержкой интерфейса USB 3.0. Частота дискретизации сигнала ограничивается только максимальной частотой работы 32-х разрядного порта GPIF II микроконтроллера [13], и при использовании соответствующих АЦП, например LTM9002, может быть увеличена до 100 МГц.

Оценка собственных погрешностей прибора проведена для различных источников входного сигнала и тактирующих сигналов АЦП. В первой серии экспериментов в качестве тактового генератора установки использовался термостатированный кварцевый генератор MORION MV89A с частотой 10 МГц. Оценка фазы производилась по малой выборке из 4· 10⁶ отсчетов сигнала с частотой 1 МГц по формуле.

.

где обозначено.

x₁, x₂ — отсчеты первого и второго сигнала соответственно, L — длина окна. Оцифрованные сигналы перед обработкой предварительно пропускались через цифровой полосовой КИХ фильтр с полосой 20 кГц.

После часового прогрева на оба входа установки подавался один сигнал от прецизионного генератора Г3−122. Динамика отклонения разности фаз от среднего значения, построенная по окну L = 100 001, приведена на рис. 1. Дисперсия отклонения разности фаз от среднего значения составила 1,2•10-⁴ рад.

Также для формирования входного сигнала использовался генератор прямого цифрового синтеза (DDS) с отдельным опорным генератором MORION MV89A. В этом эксперименте СКО разности фаз от среднего значения составила 1,7•10-⁴ рад., динамика разности фаз приведена на рис. 2.

Рис. 1 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с Г3−122 (L = 100 001)

Рис. 2 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с DDS с тактированием от разных источников (L = 100 001)

В случае, когда и экспериментальная установка, и DDS-генератор тактировались от одного опорного кварцевого генератора, СКО разности фаз составило 3,3•10-⁵ рад. Динамика отклонения разности фаз представлена на рис. 3. Проводился аналогичный эксперимент, но в качестве опорного генератора для DDS и установки использовался рубидиевый стандарт частоты 10 МГц FE-5680. В этом случае СКО разности фаз у_Дц = 2,0•10-⁵ рад при L = 100 001 и у_Дц = 3,7•10-⁶ рад. при L = 500 001. Динамика разности фаз в этом случае носит практически шумовой характер (рис. 4).

Рис. 3 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с DDS с тактированием от одного кварцевого генератора (L = 100 001)

Рис. 4 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с DDS с тактированием от одного рубидиевого стандарта (L = 100 001)

В эксперименте, в котором тактирование установки и DDS-генератора осуществлялось от двух независимых рубидиевых стандартов, получено СКО разности фаз у_Дц = 1,9•10-⁵ рад (L = 100 001) и у_Дц = 6,5•10-⁶ рад при L = 500 001. Динамика разности фаз в этом случае также носит шумовой характер (рис. 5).

Экспериментально были исследованы сигналы имитатора фазового сдвига, принципиальная схема которого приведена на рис. 6. Он представляет собой две RC-цепочки C1C2R1R2, номиналы которых подобраны таким образом, чтобы разность фаз была около р/2. В схеме также установлен геркон SA1, при замыкании которого можно оценить разность фаз усилительного звена имитатора.

Рис. 5 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с DDS с тактированием от разных рубидиевых стандартов (L = 100 001)

В эксперименте на имитатор фазового сдвига подавался сигнал частотой 5 МГц от DDS-генератора, его опорным генератором являлся рубидиевый стандарт, а экспериментальная установка тактировалась частотой 25 МГц от генератора АКИП-4113/6. Средняя разность фаз составила = 1,595 561 рад, СКО при усреднении по окну длиной L = 100 001 в этом эксперименте составила фаз у_Дц = 3,5•10-⁴ рад и у_Дц = 6,9•10-⁵ рад при L = 500 001. Динамика разности фаз приведена на рис. 7. При замыкании геркона получена разность фаз = 0,1 896 рад, а СКО у_Дц = 3,9•10-⁴ рад (L = 100 001) и у_Дц = 6,0•10-⁵ рад (L = 500 001). Увеличение погрешности экспериментов с имитатором фазового сдвига в первую очередь связано с низкой стабильностью частоты генератора АКИП-4113/6.

Рис. 6 Принципиальная схема имитатора фазового сдвига

Рис. 7 Динамика отклонения разности фаз от среднего в эксперименте с имитатором фазового сдвига (L = 100 001)

Экспериментальные исследования методов показали, что в лабораторных условиях удается достичь точности измерения фазового сдвига порядка 10-⁵ рад., на несколько порядков превосходящей Государственную поверочную схему для разности фаз. Также установлено, что ошибка оценивания разности фаз существенно зависит от стабильности опорного генератора. Скорее всего, это связано с фазовым шумом частоты дискретизации, однако этот вопрос требует дальнейших исследований.

Работа выполнена в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 — 2013 годы (государственные контракты № 14.В37.21.0284, № 14.В37.21.0736).

• 1. Popper K. The Logic of Scientific Discovery. London, Hutchinson, 1959. 479 p.
• 2. Безопасность России. Безопасность строительного комплекса./ Н. А. Махмутов, О. И. Лобов, К. И. Еремин. М.: МГОФ «Знание», 2012. 798 с.
• 3. Игнатьев В. К., Никитин А. В., Юшанов С. В. Параметрический анализ колебаний с медленно меняющейся частотой // Известия вузов. Радиофизика. 2010. Т. LIII. № 2. C. 145 — 159.
• 4. Игнатьев В. К., Никитин А. В. Метод медленно меняющейся частоты в радиоволновых измерениях // Журнал радиоэлектроники. 2011. № 11. 20 c. [Электронный ресурс]. Режим доступа http://jre.cplire.ru/jre/nov11/17/text.pdf.
• 5. Боровков В. И., Игнатьев В. К., Никитин А. В., Юшанов С. В. Однозначное определение огибающей и мгновенной частоты электромеханических колебаний // Известия вузов. Электромеханика. 2012. № 1. С. 16 — 20.
• 6. Игнатьев В. К., Невзоров А. А., Орлов А. А. Цифровой протонный магнитометр для измерения геомагнитного поля // Инженерный вестник Дона [Электронный ресурс]. 2013. Т. 24. № 1. С. 92. Режим доступа: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD₁₀₁_Ignatjev.pdf_1575.pdf, свободный. Загл. с экрана.
• 7. Игнатьев В. К., Козин Д. А., Орлов А. А., Станкевич Д. А. Микромагнитный метод микроструктурного анализа ферромагнитных цилиндрических образцов // Физические основы приборостроения. 2012. № 4. С. 44 — 57.
• 8. Ignatjev V.K., Orlov A.A., Stankevich D.A. Magnetostatics of Cylindrical Ferromagnetic Samples // Physics and Mechanics of New Materials and Their Applications. Brooklyn Polytechnic University, New York, 2013, chapter 7, 450 p.
• 9. Игнатьев В. К. Станкевич Д.А. Дефектоскопия стальной проволоки методом тензорной магнитной топологии [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2012. № 2. Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n2y2012/786 (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус.
• 10. Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Методы и средства обработки изображений. М.: Техносфера, 2010. 560 с.
• 11. Островский Л. А., Потапов А. И.

  Введение

  в теорию модулированных волн. М.: Физматлит, 2003. 400 с.

• 12. Игнатьев В. К., Никитин А. В., Бернардо-Сапрыкин В.Х., Орлов А. А. Измерение разности фаз квазигармонических сигналов в реальном времени // Наука и образование. 2013. № 7. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/file/out/608 930, свободный. Загл. с экрана.
• 13. Техническая документация на микросхему CYUSB3014 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.cypress.com/?docID=44 322. Дата обращения 15.09.2013.