WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |
Ю.Л. МУРОМЦЕВ, В.Н. ЧЕРНЫШОВ, З.М. СЕЛИВАНОВА МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ • ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ • Министерство образования и науки Российской Федерации Тамбовский государственный технический университет Ю.Л. МУРОМЦЕВ, В.Н. ЧЕРНЫШОВ, З.М. СЕЛИВАНОВА МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ Рекомендовано УМО по образованию в области радиотехники, электроники, биомедицинской техники и автоматизации в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 200800 «Проектирование и технология радиоэлектронных средств» направления подготовки дипломированных специалистов 654300 «Проектирование и технология электронных средств».

Тамбов • Издательство ТГТУ • 2004 УДК 536.629; 681.325.5 ББК 32-5.32.973.2 М91 Рецензент Доктор технических наук, профессор Д.А. Дмитриев Муромцев Ю.Л., Чернышов В.Н., Селиванова З.М.

М91 Микропроцессорные системы контроля: Учеб. пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн.

ун-та, 2004. 96 с.

В учебном пособии рассматриваются теоретические и практические вопросы разработки адаптивных микропроцессорных систем (МС) контроля. Приведен пример проектирования адаптивной микропроцессорной системы, предоставлены структурная и функциональная схемы МС, а также экспериментальные исследования МС.

Предназначено для студентов специальности 200800 «Проектирование и технология радиоэлектронных средств» при изучении теоретических курсов, выполнения лабораторного практикума, курсовых и дипломных работ по следующим дисциплинам: «Схемотехника электронных средств», «Проектирование микропроцессорных систем и микропроцессоров», «Микропроцессоры и микроЭВМ».

УДК 536.629; 681.325.5 ББК 32-5.32.973.2 ISBN 5-8265-0269-Х © Муромцев Ю.Л., Чернышов В.Н., Селиванова З.М., 2004 © Тамбовский государственный технический университет (ТГТУ), 2004 Учебное издание МУРОМЦЕВ Юрий Леонидович, ЧЕРНЫШОВ Владимир Николаевич, СЕЛИВАНОВА Зоя Михайловна МИКРОПРОЦЕССОРНЫЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ Учебное пособие Редактор В.Н. Митрофанова Инженер по компьютерному макетированию Т.А. Сынкова Подписано к печати 31.05.Формат 60 84/16. Гарнитура Times. Бумага офсетная. Печать офсетная Объем: 5,58 усл. печ. л.; 5,8 уч.-изд. л.

Тираж 100 экз. С. Издательско-полиграфический центр Тамбовского государственного технического университета 392000, Тамбов, ул. Советская, 106, к. ВВЕДЕНИЕ В НАСТОЯЩЕЕ ВРЕМЯ БОЛЬШОЕ ВНИМАНИЕ УДЕЛЯЕТСЯ ПРОЕКТИРОВАНИЮ И ПРАКТИЧЕСКОМУ ПРИМЕНЕНИЮ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ (МСК). ПРИ ЭТОМ РЕШАЮТСЯ ЗАДАЧИ УВЕЛИЧЕНИЯ ЧИСЛА И СЛОЖНОСТИ ВЫПОЛНЯЕМЫХ ФУНКЦИЙ, ПОВЫШЕНИЯ РОЛИ ОБРАБОТКИ ПЕРВИЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ И ЕЕ ОТОБРАЖЕНИЯ, МАКСИМАЛЬНОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ИЗМЕРЕНИЯ.

ВОЗРАСТАЕТ РОЛЬ ИСПОЛЬЗУЕМОГО В МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМАХ МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ. ВАЖНОЕ ЗНАЧЕНИЕ ПРИОБРЕТАЮТ ТАКИЕ СВОЙСТВА МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ, КАК АДАПТАЦИЯ К ВОЗДЕЙСТВУЮЩИМ ДЕСТАБИЛИЗИРУЮЩИМ ФАКТОРАМ (ДФ), ТОЧНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЯ, НАДЕЖНОСТЬ РАБОТЫ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ СОСТОЯНИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ.

Настоящее пособие посвящено решению этих проблем с использованием математического аппарата анализа и синтеза систем на множестве состояний функционирования.

Первая глава отображает структуру и классификацию МСК.

Вторая глава посвящена алгоритмическому обеспечению МСК, модели процесса измерения и стратегиям измерения.

В третьей главе представлена практическая реализация предлагаемой в пособии методики проектирования адаптивных МСК на примере разработки адаптивной микропроцессорной системы неразрушающего контроля (НК) теплофизических свойств материалов (ТФСМ). МСК НК ТФСМ, построенная на основе синтеза адаптивных стратегий, позволит осуществить НК ТФСМ в условиях неполной информации об объекте и неконтролируемых возмущений различного происхождения с допустимой для исследуемых материалов точностью.

Пособие предназначено для студентов специальности 200800 «Проектирование и технология радиоэлектронных средств» при изучении теоретических курсов, выполнения лабораторного практикума, курсовых и дипломных работ по следующим дисциплинам: «Схемотехника электронных средств», «Проектирование микропроцессорных систем и микропроцессоров», «Микропроцессоры и микроЭВМ».

Пособие может быть также использовано инженерами, аспирантами и преподавателями при проведении научных исследований.

1 СТРУКТУРА И КЛАССИФИКАЦИЯ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ Центральное место при изложении теоретических положений занимают вопросы моделирования, функционирования и анализа свойств системы при изменяющихся состояниях функционирования.

1.1 СТРУКТУРА МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ В данном разделе МС будем рассматривать как систему, понятие которой является фундаментальным в системном подходе.

В дальнейшем под МС в системном смысле будем понимать такую совокупность составных частей – элементов, которая обладает следующими свойствами.

1 Структурность – между элементами существуют связи, по силе превосходящие связи этих элементов с элементами, не входящими в данную совокупность, что позволяет выделить ее из окружающей среды.

2 Иерархичность – каждый элемент совокупности может рассматриваться как система.

3 Коммуникативность – совокупность элементов может рассматриваться как элемент более сложной системы (взаимозависимость систем и среды).

4 Целостность – имеются качества, присущие совокупности в целом, но несвойственные ее элементам по отдельности.

Измерительная система определяется заданием системных объектов, свойств и связей. К системным объектам относят: вход, процесс, выход, обратную связь и ограничения [1, 2].



Достаточно полно методологию системного подхода отражают три основных принципа:

1) физичности – всякой системе присущи физические законы, определяющие внутренние причинно-следственные связи, ее существование и функционирование;

2) моделируемости – система представима конечным множеством моделей, каждая из которых отражает определенную грань ее сущности, выявление новых свойств не обязательно должно сопровождаться построением обобщающих моделей, а может ограничиваться наращиванием числа упрощенных моделей, взаимодействие которых обеспечивает отражение сложной системы в целом;

3) целенаправленности – сложной системе присуща функциональная тенденция, направленная на достижение некоторого состояния или на усиление (сохранение) некоторого процесса, при этом система способна противостоять внешним воздействиям.

Каждый принцип включает несколько постулатов. В частности, важным постулатом принципа моделируемости является постулат дополнительности: сложные системы, находясь в различных ситуациях, могут проявлять различные системные свойства, в том числе и альтернативные. Этот постулат будет использован далее при рассмотрении моделей МС.

Перечислим основные положения системного подхода применительно к анализу МС.

1 Объектом исследования является сложная МС.

2 Исследование МС производится с помощью математической модели процесса измерения, при этом широко используются ЭВМ для проведения имитационного эксперимента. Многие задачи анализа и синтеза МС решаются в рамках систем автоматизированного проектирования и систем автоматизации научных исследований.

3 Изучению подлежат основные свойства МС – точность, быстродействие, эффективность и др.

Эти свойства должны исследоваться в различных ситуациях, которые могут встречаться в процессе реальной эксплуатации.

4 При проведении исследований исходные данные и результаты измерений должны иметь известную достоверность, выборки – представительными, термины и определения – однозначными и т.д.

5 Исследования ориентированы на решение оптимизационных задач проектирования, эксплуатации, управления, контроля и др., которые формируются и решаются как задачи оптимизаций.

Математическая модель МС представляет собой описание ее структуры, связей, свойств и процессов изменения состояния с помощью математической символики. Наряду с моделью МС в пособии рассматривается модель процесса измерения.

1.2 КЛАССИФИКАЦИЯ МИКРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ Существует несколько признаков классификации МС – по числу каналов, назначению, точности, степени автоматизации и т.д. Однако для излагаемого материала принципиальное значение имеет классификация МС по отношению к работе при изменяющихся состояниях функционирования. Поэтому сначала введем необходимые понятия, раскрывающие содержание множества состояний функционирования.

В первую очередь выделим два вида процессов, протекающих в МС. К процессам первого вида относятся процессы, связанные непосредственно с получением, переработкой и отображением информации при измерениях. Переменными этих процессов являются входные воздействия, выходные переменные и фазовые координаты (переменные процессы). Процессы первого вида описываются уравнениями измерений, представляющих процедуру как последовательность элементарных преобразований входного воздействия. Каждое элементарное преобразование представляется аналитическим, логическим или операторным соотношением.

Например, при теплофизических измерениях основное уравнение, входящее в состав модели процессов первого вида, имеет следующий вид T 2T = a, xгде Т – температура; – время; х – пространственная координата; а – коэффициент температуропроводности.

Модели процессов первого вида характеризуются своей структурой (видом уравнений и ограничений) и параметрами.

В процессе эксплуатации могут отказывать составные части МС, изменяться условия измерения, появляться сильные непредвиденные внешние воздействия. В результате структура и параметры модели процессов первого вида могут претерпевать изменения в случайные моменты времени. Эти процессы измерения структуры МС и ее параметров второго вида [3]. Для описания процессов второго вида вводится новая переменная – переменная состояния функционирования, обозначим ее h. Множество значений этой переменной и есть множество состояний функционирования (МСФ), обозначим его H. Множество H родственно множеству состояний работоспособности сложных технических систем [4].

Таким образом, изменение переменной h H влечет изменение структуры или параметров модели процессов первого вида.

Модель процессов второго вида обычно представляет собой систему дифференциальных уравнений (вместе с начальными условиями) для определения вероятностных значений переменной.

Например, МС содержит три канала (датчика) и центральный блок, система может функционировать, если исправный центральный блок и один из каналов, однако эффективность работы ее при этом будет ниже.

В этом случае МСФ Н содержит следующие состояния: h0 – состояние нормального функционирования (все составные части исправны);

h1 – состояние, характеризующееся отказом одного канала; h2 – состояние, характеризующееся отказом двух каналов; h3 – состояние отказа трех каналов; hб – состояние отказа центрального блока; hi,б – состояние отказа i каналов (i = 1, 2) и центрального блока. Таким образом, H = { h0 ; h1 ; h2 ; h3 ; hб ; h1,б ; h2,б }, при этом в состояниях h0, h1, h2 МС функционирует (в h1 и h2 с пониженной эффективностью), а в состояниях h3, hб, h1,б и h2,б – МС не работает.





Введение переменной h и множества H сложной МС связано с рассмотрением следующих вопросов:

декомпозиция МС на составные части – элементы и определение ее структуры; введение множеств состояний функционирования или работоспособности элементов, установление связи значений h с состояниями элементов; построение МСФ системы и проверка возможности использования множества H для построения обобщенной модели, учитывающей процессы первого и второго видов, и последующего использования этой модели в задачах анализа и синтеза МС.

При введении множества H в полной мере используется вся информация в системе и условиях ее работы. Для более полного анализа системы желательно рассматривать все возможные состояния функционирования. Если число элементов множества H велико, то необходимо исследовать систему в наиболее важных для работы состояниях. При решении задач повышения эффективности систем к ним в первую очередь относятся, так называемые, лимитирующие состояния, функционирование в которых может привести к значительному ущербу, а также наиболее вероятные состояния в процессе эксплуатации. К лимитирующим состояниям МС следует относить значения h, связанные с получением ошибочных результатов при измерениях.

Понятие элемента S сложной МС достаточно условно. Вопросы выделения и определения структур системы решаются совместно. В дальнейшем под элементом S системы будем понимать ее часть, которая для решения рассматриваемой задачи не требует дальнейшей детализации. Как правило, отказ одного или нескольких элементов сложной системы не должен приводить ее к остановке. Каждый элемент S выполняет одну или несколько определенных функций. В процессе эксплуатации, вследствие различного рода причин (износ, коррозия, перегрузка, влияние внешних воздействий) и т.д., элемент частично или полностью теряет свою работоспособность, что приводит к невыполнению им соответствующих функций, снижению эффективности работы системы, и может явиться причиной больших ошибок измерения, увеличения длительности замеров, а также появления бракованных изделий и срыва выполнения важных заданий.

Важным для последующего анализа является деление МС на простые и сложные. У простых МС возможны лишь два состояния функционирования – h0 – нормальное функционирование и hп – состояние полного отказа, т.е. для простых МС мощность множества H равна двум (|H| = 2).

Сложные МС имеют несколько состояний функционирования, т.е.

|H| > 2. При этом множество H может быть достаточно мощным. В дальнейшем предполагается, что рассматриваемые МС являются сложными.

По отношению к структуре соединения элементов МС подразделяются на системы вида совокупности и иерархические системы (рис. 1.1, а, б). Последние, в свою очередь, делятся на двухуровневые и многоуровневые.

В ряде случаев структуру удобно рассматривать как совокупность иерархий (рис. 1.1, в).

2 n в … 2 n а б ) ) … … И1,n И1,n,n И1,n,n в) Рис. 1.1 Структуры сложных систем:

а – совокупность; б – иерархия; в – совокупность иерархий Элемент S1 структурной схемы МС находится в состоянии нормального функционирования W, когда он выполняет все необходимые (заданные) функции в соответствии с определенным оператором.

Если в результате какого-либо нарушения элемент не может выполнять j-ю функцию, то данное состояние обозначим W, через W обозначим состояние невыполнения j-й и k-й функции и т.д. Множество состояний функционирования элемента Si обозначим Wi. Множество Wi содержит минимум два состояния – нормальное функционирование (W0) и полный отказ (Wп) (рис. 1.2, а). Элементы (части) системы, для которых Wi = 2, будем называть простейшими. Здесь | Wi | обозначает число элементов (мощность) множества Wi. Переходы элемента из одного состояния работоспособности в другое происходят в случайные моменты времени (рис. 1.2, б).

Множество H состояний функционирования системы вводится на основе множеств Wi, i = 1, n элементов и в общем случае имеет место H (W1 W2...Wn ) (W2 W1 W3...Wn )... (Wn Wn-1...W1), т.е. H есть объединение декартовых произведений множеств Wi во всех возможных очередностях перемножения. Значения переменной h состояния функционирования системы здесь отличается сочетаниями и очередностью отказавших элементов. Например, 2 пусть W1 = {1, 1}, W2 = {0, 1 }, 0 i Wi i i n i n ) 0 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t ) Рис. 1.2 Множество W1 состояний работоспособности простейшего элемента (а) и процесс изменения состояний работоспособности (б):

t1, t3, t5, t7 – моменты отказа элемента; t2, t4, t6, t8 – моменты его восстановления 2 2 2 тогда W1 W2 ={ 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1 }, 0 1 0 и 2 2 2 H ={h0 = 1,0 (или 0,1 ), h1 = 1,1, h2 = 1,1, 0 0 0 2 h12 = 1,1, h21 = 1,1 }.

1 где h0 – состояние нормального функционирования системы; h1 – состояние нарушения i-го элемента; hji – состояние нарушения двух элементов, причем i-й отказал первым. Данное множество приведено на рис. 1.3, а.

Множества H, значения h которых отличаются сочетаниями и очередностью (размещениями) отказавших частей, обозначим НА. Для системы из n простейших элементов мощность НА равна n n! A | H |=, (n -1)! i=j n- A если же Wj = 3, i = 1, n, то H = 2n 1+ (2n - 2i) +1.

j=1 i= A Значения H для этих случаев при различном числе частей системы приведены в табл. 1.1, откуда видно, что, с увеличением n и числа состояний работоспособности элементов мощность множества НА быстро растет, при n > 5 эти множества мало пригодны для анализа систем.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 9 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.