Определение текущего значения величины непосредственно измерением автоматическим прибором или датчиком.

- когда требуемая точность измерения намного меньше точности датчика с преобразователя;

- когда требуемая точность измерения больше точности датчика или преобразователя.

Второй случай является более общим. Для контроля необходимо найти такие алгоритмы преобразования сигнала датчика, которые бы увеличили точность до требуемого значения. Для этого необходимо произвести анализ существующей погрешности и выявить отдельные ее составляющие, а затем их скомпенсировать, путем использования специальных алгоритмов.

В зависимости от причин возникновения погрешностей применяют следующие алгоритмы, уменьшающие погрешность:

Аналитическая градуировка датчиков.

Если погрешность вызвана нелинейностью статической характеристики датчика.

Фильтрация сигнала от помех.

Если внутри объекта или датчика существует источник значительной помехи, который накладывается на полезный сигнал.

Экстраполяция и интерполяция

Если значительная погрешность оценки величины вызвана большим значением периода опроса.

Коррекция динамической погрешности датчика

Если датчик представляет собой инерционное звено, а измеряемая величина меняется во времени со значительной скоростью.

Определение значения величины, вычисляемой по измеренным датчиком сигналам.

Например, оценка суммарного значения, среднего значения, скорости и т. д. В этом случае необходимо выбрать рациональные алгоритмы переработки измеряемого сигнала.

Кроме того здесь не исключено применение алгоритмов АГД, фильтрации и т. д.

Данная задача наиболее сложна в тех случаях, когда не известен характер связи между измеряемыми сигналами и искомой величиной (косвенное измерение). В этом случае необходимо произвести анализ уравнений материального и теплового баланса, которые позволяют выявить эту связь или использовать регрессионный анализ.

Определение периода опроса датчиков измеряемых величин

Период опроса существенно влияет на точность контроля. Рассмотрим способ определения периода опроса, основанный на определении автокорреляционной функции.

Пусть задана среднеквадратичная погрешность . Определение величины x(t). Требуется найти интервал времени T₀ между замерами, при которых погрешность определение величины не превышало бы заданного значения. Методика основана на зависимости ошибки и автокорреляционной функции: , где

- автокорреляционная функция.

, где

n - объем выборки, по которой определяется автокорреляционная функция.

, .

Сущность методики состоит в следующем:

1. Осуществляется съем данных с произвольным периодом опроса T₀ (как можно меньше). Число точек опроса: 30-50. Полученные данные заносятся в таблицу:

№	Время	Значение x	Отклонение за время
T0	2T0	3T0
		x0	-	-	-	-	-	-
	T0	x1			-	-	-	-
	2T0	x2					-	-
	3T0	x3
…	…	…	…	…	…	…	…	…
n	n T0	xn
Значение ошибки

;

, , где i – номер строки таблицы, k – номер столбца.

.

2. Строится график зависимости ошибки от периода опроса.

3. По значению по графику определяется значение .

Значение периодов опроса датчиков, используемых на практике.

· Расход: 0.1 – 2с.

· Уровень: ≈5с.

· Давление: 0.5 – 10с.

· Температура: 5 – 30с.

· Концентрация: ≈20с.

Виды контроля

Общей функцией автоматического контроля является фиксация хода технологического процесса во времени и непрерывное (периодическое) сравнение параметров процесса с заданными.

Различают следующие виды контроля:

1. Контроль технологических процессов в нормальном режиме.

2. Контроль качества выпускаемой продукции.

3. Контроль процесса при выходе его на номинальный уровень мощности.

4. Контроль исправности оборудования.

5. Контроль включения/выключения оборудования.

6. Контроль производительности оборудования.

7. Контроль над процессом в аварийных режимах.

Основная операция контроля состоит в том, что для каждого контролируемого параметра x(t_i) в момент времени t необходимо проверять выполнение условия: , где - число параметров, m_i – нижний допустимый предел изменения i-го параметра, M_i – верхний допустимый предел.

Все контролируемые параметры можно разбить на три группы:

1. Параметры, требующие непрерывного контроля.

2. Параметры, нуждающиеся в периодическом контроле.

3. Свободные показатели процесса.

Непрерывный контроль из-за дискретного характера процесса измерения в автоматических системах осуществить невозможно, так как встает вопрос о шаге дискретизации (период опроса).

Этот шаг должен выбираться из условия: .

Чтобы максимум изменения параметра на отрезке времени t₀ не превышало некоторой заданной положительной величины . С учетом этого условия непрерывного контроля сводится к проверке неравенства: .

К параметрам, нуждающимся в периодическом контроле относятся такие параметры, для которых в некоторый момент времени допустим выход за установленные пределы. Для таких параметров на j – ом шаге контроля проверяется условие: , где t₀ – усредненное значение за период времени , - начало отсчета времени.

Свободные показатели процесса – это некоторые функции параметров, которые необходимо контролировать: , . Обычно на практике свободные показатели требуют периодического контроля.

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: