Компенсация ошибок, вызванных временной задержкой цифровых датчиков

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование посвящено повышению точности цифровых датчиков с запаздыванием по времени. Актуальность темы обусловлена широким распространением датчиков этого типа, что во многом обусловлено резким повышением требований к точности датчиков, а также расширяющимся применением цифровых технологий для обработки информации в системах управления, связи, мониторинга и многих других. Для устранения ошибок, обусловленных временной задержкой цифровых датчиков, предлагается использовать астатический быстродействующий корректор. Целесообразность применения этот корректора обосновывается свойствами дискретных динамических систем. В связи с этим сначала рассматриваются условия, при которых дискретные системы являются физически реализуемыми и имеют конечную длительность переходных процессов, поскольку в этом последнем случае они являются наиболее быстродействующими. Также показано, что для измерения полиномиального сигнала ограниченной интенсивности с нулевой ошибкой в установившемся режиме, датчик должен иметь порядок астатизма на единицу больше степени этого сигнала. На основе приведенных условий доказывается основной результат статьи – теорема, в которой устанавливаются условия существования астатического быстродействующего корректора. При включении этого корректора на выходе цифрового датчика или коррекции программного обеспечения последнего образуется модернизированный датчик, ошибка которого в установившемся режиме будет равна нулю. Это происходит вследствие того, что корректор устраняет ошибку цифрового датчика, обусловленную имевшейся в нём задержкой по времени, которая предполагается кратной периоду дискретизации. Порядок корректора как системы определяется целочисленным решением полученного в работе уравнения, которое связывает степень измеряемого полиномиального сигнала, запаздывание цифрового датчика, допустимое перерегулирование модернизированного датчика и относительный порядок искомого корректора. Это уравнение решено для случаев, когда степень измеряемого сигнала не больше единицы, перерегулирование равно часто назначаемым значениям, а задержка по времени не превышает четырёх периодов дискретизации. Порядки соответствующих модернизированных цифровых датчиков приведены в табличной форме. Это позволяет находить необходимый корректор без решения указанного уравнения во многих практических случаях. Эффективность предлагаемого подхода к повышению точности цифровых датчиков показана на численном примере. Нулевое значение ошибки модернизированного датчика подтверждается как путем компьютерного моделирования, так и численным расчетом. Полученные результаты могут использоваться при разработке высокоточных цифровых датчиков различных физических величин.

Об авторах

А. Р Гайдук

Южный федеральный университет

Email: gaiduk_2003@mail.ru
переулок Некрасовский 44

Н. Н Прокопенко

Донской государственный технический университет

Email: prokopenko@sssu.ru
площадь Гагарина 1

А. В Бугакова

Донской государственный технический университет

Email: annabugakova.1992@mail.ru
площадь Гагарина 1

Список литературы

  1. Liu С., Liu J.-G., Kennel R. Accuracy improvement of rotational speed sensors by novel signal processing method // Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing. 2018. vol. 1065. no. 7. pp. 072013. doi: 10.1088/1742-6596/1065/7/072013.
  2. Cao M., Yang J. The Effect of the approximation method for large time delay process on the performance of IMC-PID controller // Processing of the International Conference on Control, Power, Communication and Computing Technologies (ICCPCCT’2018). 2018. pp. 73–77. doi: 10.1109/ICCPCC.2018.8574299.
  3. Azzoni P., Caminale G., Carratù M., Iacono S.D., Fenza G., Gallo N., Liguori C., Londero E., Pietrosanto A., Rebella N. Distributed Smart Measurement Architecture for Industrial Automation // arXiv preprint arXiv:2107.14272. 2021. pp. 1–6. doi: 10.48550/arXiv.2107.14272.
  4. Zhang Y., Zhang S., Yin Y. Adaptive Fault Diagnosis for continuous Time-delay Repetitive System Subject to sensor Fault // Processing of the International Conference on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS’2015). 2015. pp. 456–460. doi: 10.1109/ICAMechS.2015.7287154.
  5. Annaby M.N., Al-Abdi I.A., Abou-Dina M.S., Ghaleb A.F. Regularized sampling reconstruction of signals in the linear canonical transform domain // Signal Processing. 2022. vol. 198. pp. 108569. doi: 10.1016/j.sigpro.2022.108569.
  6. Butler P. Antialiasing filtering considerations for high precision SAR analog-to-digital converters // Analog Dialogue. 2018. vol. 52. no. 3. pp. 54–59.
  7. Bakshi U.A., Bakshi L.A.V. Electronic measurement and instrumentation // Technical Publications. 2020. 700 р.
  8. Samoylov L.K., Prokopenko N.N., Bugakova A.V. Selection of the band-pass range of the normalizing signal transducer of the sensing element in the instrumentation and control systems // Processing of the IEEE International Conference on Solid-State and Integrated Circuit Technology (ICSICT’2018). 2018. pp. 1–3. doi: 10.1109/ICSICT.2018.8564937.
  9. Ballard Z., Brown C., Madni A. M., Ozcan A. Machine learning and computation-enabled intelligent sensor design // Nature Machine Intelligence. 2021. vol. 3. pp. 556–565. doi: 10.1038/s42256-021-00360-9.
  10. Pornsarayouth S., Wongsaisuwan M. Sensor fusion of delay and non-delay signal using Kalman filter with moving covariance // Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. 2009. pp. 2045–2049. doi: 10.1109/ROBIO.2009.4913316.
  11. Chachula K., Slojewski T.M., Nowak R. Multisensor data fusion for localization of pollution sources in wastewater networks // Sensors. 2022. vol. 22. no. 1. pp. 1–19. doi: 10.3390/s22010387.
  12. Wang W., Cai F., Cui F., Yang F. Observer-based robust reliable H∞ control for uncertain time-delay discrete-time systems in the presence of sensor failure // Proceedings of International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. 2008. pp. 1489–1493. doi: 10.1109/ICARCV.2008.4795744.
  13. You F., Li H., Zhang Y., Guan S. A novel sensor fault diagnosis approach for time-varying delay systems with non-linear uncertainty // Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2017. vol. 39. no. 7. pp. 1114–1120. doi: 10.1177/0142331216629200.
  14. Zemzemi A., Kamel M., Toumi A., Farza M. Robust integral-observer-based fault estimation for Lipschitz nonlinear systems with time-varying uncertainties // Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2019. vol. 41. no. 7. pp. 1965–1974. doi: 10.1177/0142331218791227.
  15. Liu X., Sheng H. Active fault tolerant control of uncertain robotic system based on observer and sliding mode // IFAC-PapersOnLine. 2022. vol. 55. no. 1. pp. 598–603. doi: 10.1016/j.ifacol.2022.04.098.
  16. Stojanovic S.B., Debelkovic D.L., Antic D.S. Finite-time stability and analysis of discrete time-delay systems using discrete convolution of delayed states // Facta universitatis, Series: Automatic Control and Robotics. 2014. vol. 14. no. 32. pp. 147–158.
  17. Tao R., Li X.M., Wang Y. Time delay estimation of chirp signals in the fractional Fourier domain // IEEE Transactions on Signal Processing. 2009. vol. 57. no. 3. pp. 2852–2855. doi: 10.1109/TSP.2009.2020028.
  18. Pfeiffer J., Wu X., Ayadi A. Evaluation of three different approaches for automated time delay estimation for distributed sensor systems of electric vehicles // Sensors. 2020. vol. 20. no. 2. pp. 1–18. doi: 10.3390/s20020351.
  19. Chaudhary G., Jeong Y. A design of power divider with negative group-delay characteristic // IEEE Microwave Wireless Components Letters. 2015. vol. 25. no. 6. pp. 394–396. doi: 10.1109/LMWC.2015.2421280.
  20. Wan F., Miao X., Ravelo B., Yuan Q., Cheng J., Ji Q., Ge J. Design of multi-scale negative group delay circuit for sensors signal time-delay cancellation // IEEE Sensors Journal. 2019. vol. 19. no. 19. pp. 8951–8962. doi: 10.1109/JSEN.2019.2921834.
  21. Yuan A., Fang S., Wang Z., Liu H. A novel multifunctional negative group delay circuit for realizing band-pass, high-pass and low-pass // Electronics. 2021. vol. 10. no. 14. pp. 1–12. doi: 10.3390/electronics10141742.
  22. Мусаев Р.Ш., Здобнов С.А., Трофимов А.А., Цибизов П.Н. Этапы развития и основные направления совершенствования датчиков физических величин для ракетно-космической техники // Датчики и системы. 2019. № 12. С. 30–38.
  23. Плясовских А.П., Разумов А.В., Саута О.И. Требования к функциям и техническим характеристикам бортовых авиационных навигационно-информационных систем // Труды СПИИРАН. 2012. № 23. С. 381–391.
  24. How to Increase the Analog-to-Digital Converter Accuracy in an Application? Freescale Semiconductor, Inc., AN5250, Rev. 0, 01/2016, 20 p. Available at: https://cache.nxp.com/docs/en/application-note/AN5250.pdf (accessed 10.02.2022).
  25. Oppenheim A.V., Schafer R.W. Discrete-Time Signal Processing: Third edition // Pearson Higher Education. 2010. 1108 p.
  26. Gaiduk A.R., Prokopenko N.N., Bugakova A.V. Accuracy Increase of Discrete Sensors with Time Delay // IEEE Sensors Journal. 2020. vol. 20. no. 19. pp. 11400–11404. doi: 10.1109/JSEN.2020.2996079.
  27. Busek J., Zitek P., Vyhlidal T. Astatism analysis of time delay controllers towards effective anti-windup shemes // Proceedings of the International Conference on Process Control (PC’2019). 2019. pp. 74–79. doi: 10.1109/PC.2019.8815283.
  28. Гайдук А.Р., Плаксиенко Е.А. Анализ и аналитический синтез цифровых систем управления // СПб.: Лань, 2018. 272 с.
  29. Ким Д.П. Теория автоматического управления. Линейные системы // ЮРАЙТ, 2022. 312 с.
  30. Chen C.T. Linear System Theory and Design: Third edition // New York, Oxford: University Press. 1999. 334 p.
  31. Никольский В.А. Об одном способе обеспечения астатизма второго порядка в дискретной системе комбинированного управления с компенсацией возмущений // Известия вузов Электромеханика. 1978. № 11. С. 1168–1173.
  32. Chander B., Pal S., Di D., Buyya R. Artificial intelligence-based internet of things for industry 5.0 // Artificial intelligence-based internet of things systems. 2022. pp. 3–45. doi: 10.1007/978-3-030-87059-1_1.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).