RU2104495C1 - Process of measurement of physical quantities - Google Patents
Process of measurement of physical quantities Download PDFInfo
- Publication number
- RU2104495C1 RU2104495C1 RU94039148A RU94039148A RU2104495C1 RU 2104495 C1 RU2104495 C1 RU 2104495C1 RU 94039148 A RU94039148 A RU 94039148A RU 94039148 A RU94039148 A RU 94039148A RU 2104495 C1 RU2104495 C1 RU 2104495C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- physical quantity
- correlation
- sensors
- measurement
- signals
- Prior art date
Links
Abstract
Description
Изобретение относится к области измерительной техники и может быть использовано в информационно-измерительных системах летательных аппаратов и силовых установок. The invention relates to the field of measurement technology and can be used in information-measuring systems of aircraft and power plants.
Известен способ измерения физической величины, основанный на измерении физической величины двумя или более датчиками, фильтрации выходных сигналов каждого датчика и суммирования отфильтрованных сигналов [1]. Недостатком данного способа является наличие погрешности измерения, обусловленной отличием оптимальных параметров фильтров для реальных текущих параметров погрешностей измерений отдельных датчиков от расчетных, полученных по априорныи данным о параметрах погрешностей измерения. A known method of measuring a physical quantity, based on measuring a physical quantity with two or more sensors, filtering the output signals of each sensor and summing the filtered signals [1]. The disadvantage of this method is the presence of measurement error due to the difference between the optimal filter parameters for the real current parameters of the measurement errors of individual sensors from the calculated obtained from a priori data on the parameters of the measurement errors.
Известен также способ измерения физической величины [2], заключающийся в том, что последовательно измеряют физическую величину двумя или более датчиками, число которых равно N, вычисляют корреляционные функции выходных сигналов датчиков, по ним вычисляют оптимальные параметры фильтров,с помощью которых фильтруют выходные сигналы датчиков, затем суммируют отфильтрованные сигналы и получают значение измеренной физической величины, причем после измерения выходные сигналы датчиков преобразуют в существенно стационарные, а корреляционные функции разделяют на слагаемые, первое из которых равно корреляционной функции полезного сигнала, второе - корреляционной функции погрешности измерения. There is also a known method of measuring a physical quantity [2], which consists in measuring the physical quantity in series with two or more sensors, the number of which is N, calculating the correlation functions of the sensor output signals, calculating the optimal filter parameters from them, using which the sensor output signals are filtered , then the filtered signals are summed up and the value of the measured physical quantity is obtained, and after the measurement, the output signals of the sensors are converted to substantially stationary, and correlation function are separated into components, the first of which is equal to the correlation function of the useful signal, the second - the correlation function measurement error.
Недостатком способа является наличие погрешности измерений, обусловленной отклонением параметров фильтров от оптимальных, поскольку разделение корреляционных функций выходных сигналов датчиков на корреляционные функции полезного сигнала и погрешности измерений проводится без использования какого-либо объективного критерия, а также введением преобразования сигналов в существенно стационарные, что не позволяет учесть нестационарный характер погрешностей измерения при настройке фильтров. The disadvantage of this method is the presence of measurement error due to the deviation of the filter parameters from optimal, since the separation of the correlation functions of the output signals of the sensors into the correlation functions of the useful signal and the measurement error is carried out without using any objective criterion, as well as the introduction of the conversion of signals to substantially stationary, which does not allow take into account the non-stationary nature of measurement errors when setting up filters.
Задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, - повышение точности измерения физической величины за счет повышения качества фильтрации. The problem to which the invention is directed is to increase the accuracy of measuring physical quantities by improving the quality of the filter.
Поставленная задача решается тем, что в известном способе измерения физической величины, заключающемся в том, что последовательно измеряют физическую величину двумя или более датчиками, число которых равно N,вычисляют корреляционные функции выходных сигналов датчиков, по ним вычисляют оптимальные параметры фильтров, с помощью которых фильтруют выходные сигналы датчиков, затем суммируют отфильтрованные сигналы и получают значение измеренной физической величины, дополнительно вычисляют N разностей выходных сигналов датчиков, образующих попарно неповторяющиеся совокупности, вычисляют корреляционные функции N разностей выходных сигналов датчиков, вычисляют корреляционные функции N разностных сигналов для q фиксированных, последовательно увеличивающихся интервалов корреляции, вычисляют значения корреляционных функций погрешностей измерения каждого датчика путем решения q линейных уравнений
где - корреляционная функция разностного сигнала, полученного вычитанием выходного сигнала (i+1)-го датчика из выходного сигнала i-го датчика, определенная для интервала корреляции τj , где j = 1 ...q;
- корреляционная функция погрешности i-го датчика ni, где i = 1 ...N.The problem is solved in that in the known method of measuring a physical quantity, which consists in sequentially measuring a physical quantity with two or more sensors, the number of which is equal to N, the correlation functions of the output signals of the sensors are calculated, the optimal filter parameters are calculated from them, with which they are filtered the output signals of the sensors, then the filtered signals are summed up and the value of the measured physical quantity is obtained, N differences of the output signals of the sensors are additionally calculated, forming their pairwise non-repeating aggregates, calculate the correlation functions of N differences of the output signals of the sensors, calculate the correlation functions of N difference signals for q fixed, successively increasing correlation intervals, calculate the values of the correlation functions of the measurement errors of each sensor by solving q linear equations
Where - the correlation function of the difference signal obtained by subtracting the output signal of the (i + 1) th sensor from the output signal of the i-th sensor, defined for the correlation interval τ j , where j = 1 ... q;
- correlation function of the error of the i-th sensor n i , where i = 1 ... N.
Затем вычисляют q неизвестных параметров корреляционных функций погрешностей измерения каждого датчика путем решения системы q нелинейных уравнений вида
относительно неизвестных aji для вычисления оптимальных параметров фильтров.Then, q unknown parameters of the correlation functions of the measurement errors of each sensor are calculated by solving a system of q non-linear equations of the form
relatively unknown a ji to calculate the optimal filter parameters.
Достигаемый технический результат обосновывается следующим образом. The achieved technical result is justified as follows.
Физическая величина измеряется N датчиками и выходные сигналы датчиков xi(t), приведенные к одному уровню, равны
где x(t) - сигнал, отражающий значение измеряемой физической величины;
ni(t) - аддитивная погрешность измерения i-го датчика, где i = 1 ...N.The physical quantity is measured by N sensors and the output signals of the sensors x i (t), reduced to one level, are equal
where x (t) is a signal reflecting the value of the measured physical quantity;
n i (t) is the additive measurement error of the i-th sensor, where i = 1 ... N.
Фильтрация сигналов датчиков должна выполняться при условии, что сумма передаточных функций фильтров будет постоянной величиной
где W i(p) - передаточная функция фильтра выходного сигнала i-го датчика.Filtering of sensor signals should be performed provided that the sum of the transfer functions of the filters is constant
where W i (p) is the transfer function of the filter of the output signal of the i-th sensor.
Выполнение этого динамического условия приводит к отсутствию динамической погрешности преобразования полезного сигнала. The fulfillment of this dynamic condition leads to the absence of a dynamic error in the conversion of the useful signal.
Такая измерительная система будет эффективной, если среднеквадратичная погрешность измерений системы будет в несколько раз меньше среднеквадратической погрешности измерений самого точного из комплексируемых датчиков. Such a measuring system will be effective if the root-mean-square error of the system’s measurements is several times smaller than the root-mean-square measurement error of the most accurate of the complexed sensors.
Синтез оптимальных параметров фильтров проводится из условия, чтобы
где - спектральная плотность погрешности измерений i-го датчика;
- модуль амплитудно-частотной характеристики фильтра.The synthesis of optimal filter parameters is carried out from the condition that
Where - spectral density of the measurement error of the i-th sensor;
- module of the frequency response of the filter.
Очевидно, что параметры фильтров не зависят от параметров полезного сигнала, а полностью определяются параметрами спектральных плотностей погрешностей измерений или соответствующими корреляционными функциями, однозначно связанными со спектральными плотностями обратным преобразованиям Фурье
Вид корреляционных погрешностей измерения известен априорно с точностью до параметров и в общем случае носит нелинейный характер
где τ - интервал корреляции;
aij - параметр корреляционной функции i-го датчика.Obviously, the filter parameters do not depend on the parameters of the useful signal, but are completely determined by the parameters of the spectral densities of the measurement errors or the corresponding correlation functions that are uniquely associated with the spectral densities of the inverse Fourier transforms
The form of the correlation errors of measurement is known a priori with an accuracy of up to parameters and, in the general case, is nonlinear
where τ is the correlation interval;
a ij is the parameter of the correlation function of the i-th sensor.
Если вид функции априорно неизвестен, то возможно аппроксимация неизвестной функции полиномом вида
соответствующая случайному процессу типа "нерегулярная качка".If the form of the function is a priori unknown, then it is possible to approximate the unknown function by a polynomial of the form
corresponding to a random process such as "irregular rolling".
Тогда при a5i = 0, a3i = 0
при a5i = 0
при a5i = 0, a4i = 0
и так далее.Then for a 5i = 0, a 3i = 0
for a 5i = 0
for a 5i = 0, a 4i = 0
and so on.
В зависимости от возможностей вычислительных устройств можно использовать неявный способ задания вида корреляционной функции в виде степенного или функционального ряда. Depending on the capabilities of computing devices, you can use an implicit method of setting the type of correlation function in the form of a power or functional series.
Разностные сигналы ei(t), полученные вычитанием выходного сигнала (i+1)-го датчика от выходного сигнала i-го датчика,не содержат составляющих полезного сигнала и являются наблюдаемыми сигналами, определяемыми текущими значениями погрешностей измерения:
Сравниваемые выходные сигналы датчиков образуют попарно неповторяющиеся совокупности, а число вычисляемых разностей равно числу используемых датчиков. Корреляционная функция разностного сигнала ei(t) равна сумме корреляционных функций погрешностей i-го и (i+1)-го датчика, при условии их некоррелированности для любого фиксированного интервала корреляции τj .The difference signals e i (t) obtained by subtracting the output signal of the (i + 1) th sensor from the output signal of the i-th sensor do not contain the components of the useful signal and are observable signals determined by the current values of the measurement errors:
The compared output signals of the sensors form pairwise non-repeating aggregates, and the number of calculated differences is equal to the number of sensors used. The correlation function of the difference signal e i (t) is equal to the sum of the correlation functions of the errors of the i-th and (i + 1) -th sensors, provided they are uncorrelated for any fixed correlation interval τ j .
Вычисление корреляционных функций всех разностей позволит определить однозначно значения корреляционных функций погрешности каждого датчика для фиксированного интервала времени τj решением системы линейных однородных уравнений.
The calculation of the correlation functions of all the differences will allow us to uniquely determine the values of the correlation functions of the error of each sensor for a fixed time interval τ j by solving a system of linear homogeneous equations.
В результате корреляционная функция погрешности каждого датчика определена в одной точке.
As a result, the correlation function of the error of each sensor is determined at one point.
Если число неизвестных параметров aijкорреляционной функции равно q, то для их определения необходимо q значений корреляционной функции для q фиксированных, последовательно увеличивающихся интервалов корреляции τj , где j = 1 ...q.If the number of unknown parameters a ij of the correlation function is q, then their determination requires q values of the correlation function for q fixed, successively increasing correlation intervals τ j , where j = 1 ... q.
Если погрешности измерений содержат систематические составляющие, то значения корреляционных функций разностных сигналов равны
Величина интервала корреляции τq должна быть при этом наибольшей. Эта система может быть решена относительно , если математическое ожидание погрешности хотя бы одного из датчиков известно.If the measurement errors contain systematic components, then the values of the correlation functions of the difference signals are equal
The value of the correlation interval τ q should be the largest. This system can be solved in relation to if the mathematical expectation of the error of at least one of the sensors is known.
Таким образом, при использовании предлагаемого способа не требуется разделения корреляционных функций выходных сигналов датчиков на корреляционные функции полезного сигнала и помехи, не требуется преобразования сигналов в существенно стационарные, что снижает погрешность измерения, обуславливающую отклонения параметров фильтров от оптимальных. Также способ позволяет учесть нестационарный характер погрешностей измерения при настройке фильтров, так как оптимальные значения параметров управляемого фильтра являются функциями времени и рассчитываются как функции параметров погрешностей измерения, которые являются априорно неизвестными, а рассматриваемый способ реализует возможность вычисления параметров погрешностей измерения путем определения значений корреляционных функций разностных сигналов. Это позволяет однозначно определить значения корреляционных функций погрешности каждого датчика для фиксированного интервала времени τj и затем определить априорно неизвестные параметры корреляционных функций погрешностей и более точно вычислить оптимальные параметры фильтра.Thus, when using the proposed method, it is not necessary to separate the correlation functions of the output signals of the sensors into the correlation functions of the useful signal and interference, it is not necessary to convert the signals to substantially stationary, which reduces the measurement error, which causes deviations of the filter parameters from the optimal ones. The method also allows you to take into account the non-stationary nature of the measurement errors when setting up the filters, since the optimal values of the parameters of the controlled filter are functions of time and are calculated as functions of the parameters of the measurement errors, which are a priori unknown, and the considered method realizes the possibility of calculating the parameters of measurement errors by determining the values of the correlation functions of difference signals. This allows you to uniquely determine the values of the correlation functions of the error of each sensor for a fixed time interval τ j and then determine the a priori unknown parameters of the correlation functions of the errors and more accurately calculate the optimal filter parameters.
Пример конкретной реализации способа. An example of a specific implementation of the method.
Рассмотрим двухкомпонентную комплексную систему для оценки температурного состояния газотурбинного двигателя, состоящую из термопары и оптического пирометрического преобразователя. Consider a two-component integrated system for assessing the temperature state of a gas turbine engine, consisting of a thermocouple and an optical pyrometric converter.
Корреляционные функции погрешностей преобразователей имеют следующий вид:
пиромерта
термопары
Значения A2, B2 и ω являются априорно неизвестными. Для их оценки определим значение корреляционной функции разностного сигнала Re(τ) для трех фиксированных интервалов корреляции τo= 0, τ1= τ, τ2= 2τ.
Решим систему уравнений (11), при этом для удобства введем следующие обозначения Re(τo)= N1;Re(τ)=N2;Re(2τ)= N3.The correlation functions of the errors of the transducers are as follows:
pyromerte
thermocouples
The values of A 2 , B 2, and ω are a priori unknown. To evaluate them, we determine the value of the correlation function of the difference signal R e (τ) for three fixed correlation intervals τ o = 0, τ 1 = τ, τ 2 = 2τ.
We solve the system of equations (11), while for convenience we introduce the following notation R e (τ o ) = N 1 ; R e (τ) = N 2 ; R e (2τ) = N 3 .
Перепишем (11) в следующем виде:
Решением системы уравнений (12) являются:
Зная корреляционные функции погрешности датчиков и определив параметры погрешностей измерения A2, B2 и ω, возможно провести синтез оптимальных параметров фильтра, исходя из условия (3) и используя преобразование (4).We rewrite (11) as follows:
The solution to the system of equations (12) are:
Knowing the correlation functions of the error of the sensors and determining the parameters of the measurement errors A 2 , B 2 and ω, it is possible to synthesize the optimal filter parameters based on condition (3) and using transformation (4).
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU94039148A RU2104495C1 (en) | 1994-10-17 | 1994-10-17 | Process of measurement of physical quantities |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU94039148A RU2104495C1 (en) | 1994-10-17 | 1994-10-17 | Process of measurement of physical quantities |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU94039148A RU94039148A (en) | 1996-08-20 |
RU2104495C1 true RU2104495C1 (en) | 1998-02-10 |
Family
ID=20161845
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU94039148A RU2104495C1 (en) | 1994-10-17 | 1994-10-17 | Process of measurement of physical quantities |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2104495C1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2681701C2 (en) * | 2017-05-02 | 2019-03-12 | Акционерное общество "РОТЕК" (АО "РОТЕК") | Method of predicting a state of a technical system based on difference functions |
-
1994
- 1994-10-17 RU RU94039148A patent/RU2104495C1/en active
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Челпанов И.Б. Оптимальная обработка сигналов в навигационных системах. - М., 1967, с. 362-365. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2681701C2 (en) * | 2017-05-02 | 2019-03-12 | Акционерное общество "РОТЕК" (АО "РОТЕК") | Method of predicting a state of a technical system based on difference functions |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
RU94039148A (en) | 1996-08-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5094532A (en) | Method and apparatus for measuring small particle size distribution | |
US4596254A (en) | Laser Doppler flow monitor | |
US4766551A (en) | Method of comparing spectra to identify similar materials | |
US3988667A (en) | Noise source for transfer function testing | |
JP2004536314A5 (en) | ||
JPH0750136B2 (en) | Frequency measurement method | |
Minda et al. | A Review of Interpolation Methods Used for Frequency Estimation | |
RU2104495C1 (en) | Process of measurement of physical quantities | |
DE69105439T2 (en) | Method and device for measuring the integrity of a consignment. | |
SU800684A1 (en) | Spectral ratio purometer | |
RU2063106C1 (en) | Method for measuring noise-emission pressure level of moving object under sonar testing ground conditions with time-varying transfer function | |
RU2142141C1 (en) | Method determining transfer function of measurement system | |
RU2133041C1 (en) | Method determining spectrum of electric signals | |
JPH01320409A (en) | Film thickness measuring method | |
US4223345A (en) | Method and apparatus for camouflage signature measurement | |
US7415063B1 (en) | Method to estimate noise in data | |
Herasimov et al. | Method for Assessing Meter Error Characteristics of Random Signals | |
US6686578B2 (en) | Apparatus for sweep synchronization measurement of optical wavelength sensitivity characteristics and method of correcting optical wavelength sensitivity thereof | |
RU2137142C1 (en) | Method measuring law of retuning of carrier frequency of radio pulses with frequency modulation and device to realize it | |
SU611210A1 (en) | Signal processing device | |
SU1688135A1 (en) | A method of estimating indication of heat inertia in thermal converter frequency and device therefor | |
JP2637012B2 (en) | Measurement data analysis method | |
RU1788475C (en) | Measurement method for electric signal extreme values | |
SU746537A1 (en) | Device for digital processing of signals | |
SU953590A1 (en) | Phase shift to voltage converter |