Здесь n - число двоичных символов отводимых на кодирование одного отсчета, ss2 - дисперсия сигнала,
- корреляционная функция сигнала.Подставив выражения (3), (4), (5), (6) в (1) получим:
,где
Разрешив это неравенство, как:
fi£j(n, e), найдем частоты опроса датчиков в зависимости от размера разрядной сетки для кодирования одного отсчета и допустимой ошибки восстановления.
Для удобства интегрирования корреляционную функцию R(t) целесообразно разложить в ряд Маклорена с точностью до двух первых ненулевых членов ряда.
Рассчитав частоты опроса датчиков в зависимости от n построим функцию информационной производительности для каждого датчика (одного из датчиков в группе однотипных датчиков):
Bi=ni×fi
Здесь Bi - информационная производительность i-го датчика, ni- число двоичных символов отводимых на кодирование одного отсчета с i-го датчика (разрядность АЦП), fi - частота опроса i-го датчика.
Точка минимума функции информационной производительности указывает на оптимальную производительность датчика из которой вычисляется оптимальная частота опроса:
fopt=Bopt/nopt
n | fi | bi | ci |
5 | 50,51661 | 252,5831 | 454,6495 |
6 | 44,94288 | 269,6573 | 404,4859 |
7 | 43,95093 | 307,6565 | 395,5584 |
8 | 43,71941 | 349,7553 | 393,4747 |
9 | 43,66247 | 392,9623 | 392,9623 |
10 | 43,6483 | 436,483 | 392,8347 |
nopt=5
fopt=50,51661
Bopt=252,5831
С1=454,6495
Рис.4
2-ая группа датчиков.
a=80 [1/сек].
m=2
Ряд Маклорена:
Вид модели сигнала:
R(t)=exp*(-a|t|).
e2(n,Dt)£ D2
Таблица 5
n | fi | bi | ci |
5 | 632,708 | 3163,54 | 1265,416 |
6 | 611,4564 | 3668,739 | 1222,913 |
7 | 606,3648 | 4244,553 | 1212,73 |
8 | 605,1051 | 4840,84 | 1210,21 |
9 | 604,7909 | 5443,119 | 1209,582 |
10 | 604,7125 | 6047,125 | 1209,425 |
nopt=5
fopt=632,708
Bopt=3163,54
С1=1265,416
Рис. 5
3-ая группа датчиков
a=30 [1/сек];
m=5;
Вид модели сигнала R(t)=sin(at)/(at)
Ряд Маклорена
e2(n,Dt)£ D2
Таблица 6
n | fi | bi | ci |
5 | 13,37803 | 66,89014 | 66,89014 |
6 | 13,26425 | 79,58549 | 66,32124 |
7 | 13,23655 | 92,65584 | 66,18274 |
8 | 13,22967 | 105,8373 | 66,14834 |
9 | 13,22795 | 119,0516 | 66,13976 |
10 | 13,22752 | 132,2752 | 66,13761 |
nopt = 5
fopt = 13,37803
Bopt = 66,89014
С1= 66,89014
Рис. 6
4-ая группа датчиков
a=0,8 [1/сек];
m=11;
Вид модели сигнала
R(t)=
.Ряд Маклорена
Таким об разом:
e2(n,Dt)£ D2
Таблица 7
n | fi | bi | ci |
5 | 3,454699 | 17,2735 | 38,00169 |
6 | 3,415579 | 20,49347 | 37,57137 |
7 | 3,406072 | 23,8425 | 37,46679 |
8 | 3,403712 | 27,22969 | 37,44083 |
9 | 3,403123 | 30,6281 | 37,43435 |
10 | 3,402975 | 34,02975 | 37,43273 |
nopt = 4
fopt = 3,454699
Bopt = 17,2735
С1= 38,00169
Рис. 7
Так как DB6 <DB10, то выбираем nацп = 6.
Результаты расчетов параметров квантования сведем в таблицу:
Таблица8
№ группы датчиков | Количество датчиков в группе | Параметры квантования | |
j | mj | foj, Гц | nацп |
1 | 9 | 51 | 6 |
2 | 2 | 633 | 6 |
3 | 5 | 13 | 6 |
4 | 11 | 4 | 6 |
Информационная избыточность вносимая УСД:
НАГРУЗОЧНЫЙ РАСЧЕТ
Цель нагрузочного расчета - формирование рабочей нагрузки АСНИ во времени между устройствами системы. При этом необходимо решить следующие задачи:
выбрать режим сбора и первичной обработки данных;
рассчитать параметры временной диаграммы работы АСНИ по критерию минимума непроизводительных затрат при ограничении на скорость сбора данных;
рассчитать требуемый объем оперативной памяти;
выбрать ЭВМ, состав программного обеспечения и интерфейс (предварительно) из заданного набора альтернативных вариантов.
Снятие показания с датчика и его первичную обработку будем считать прикладной задачей. Для опроса i-го датчика каждый раз запускается i-ая прикладная задача. В начале расчета подсчитывается С0 - суммарная частота запуска прикладных задач по следующей формуле: