· при независимых, но не селективных датчиках, сигналы на выходе которых содержат составляющие от нескольких величин, встает задача выделения каждой измеряемой величины;
· если элементы связаны между собой, то также необходимо осуществить раздельное измерение величин х.
Наиболее типичные задачи взаимно связанных измерений - измерение концентрации составляющих многокомпонентных жидких, газовых или твердых смесей или параметров компонентов сложных электронных цепей без гальванического расчленения.
При раздельном измерении взаимосвязанных величин осуществляется воздействие на многокомпонентное соединение в целях селекции и измерения нужного компонента. Для механических и химических соединений существуют различные методики и средства такого раздельного измерения: масс-спектрометрия, хроматография, люминесцентный анализ и др.
Системы, измеряющие коэффициенты приближающих многочленов, называются аппроксимирующими (АИС) и предназначены для количественного описания величин, являющихся функциями времени, пространства или другого аргумента, а также их обобщающих параметров, определяемых видом приближающего многочлена.
Информационные операции в АИС выполняются последовательным, параллельным или смешанным способом. АИС реализуются с разомкнутой или замкнутой информационной обратной связью, в виде аналоговых или цифровых устройств.
При создании и использовании АИС выбирают тип приближающего многочлена и с учетом заданной погрешности аппроксимации определяют порядок функции.
Реализация задач АИС требует знания априорных сведений об исходной функции, учета метрологических требований к измерениям и др. При этом в качестве базисных функций могут быть выбраны ряды Фурье, разложения Фурье-Уолша, Фурье-Хаара, многочлены Чебышева, Лагранжа, Лежандра, Лагерра и др.
К основным областям применения АИС относятся измерение статистических характеристик случайных процессов и характеристик нелинейных объектов, сжатие радиотелеметрической информации и информации при анализе изображений, фильтрация-восстановление функций, генерация сигналов заданной формы.
Системы автоматического контроля (САК). Системы автоматического контроля предназначены для контроля технологических процессов, при этом характер поведения и параметры их известны. В этом случае объект контроля рассматривается как детерминированный.
Эти системы осуществляют контроль соотношения между текущим (измеренным) состоянием объекта и установленной "нормой поведения" по известной математической модели объекта. По результатам обработки полученной информации выдается суждение о состоянии объектов контроля. Таким образом, задачей САК является отнесение объекта к одному из возможных качественных состояний, а не получение количественной информации об объекте, что характерно для ИС.
В САК благодаря переходу от измерения абсолютных величин к относительным (в процентах "нормального" значения) эффективность работы значительно повышается. Оператор САК при таком способе количественной оценки получает информацию в единицах, непосредственно характеризующих уровень опасности в поведении контролируемого объекта (процесса).
Как правило, САК имеют обратную связь, используемую для воздействия на объект контроля. В них внешняя память имеет значительно меньший объем, чем объем памяти ИС, так как обработка и представление информации ведутся в реальном ритме контроля объекта.
Объем априорной информации об объекте контроля в отличие от ИС достаточен для составления алгоритма контроля и функционирования самой САК, предусматривающего выполнение операций по обработке информации. Алгоритм функционирования САК определяется параметрами объекта контроля. Например, существуют параметры, кратковременное отклонение которых от "нормального" значения может повлечь за собой возникновение аварийной ситуации; кратковременное отклонение других параметров существенно не влияет на нормальный ход процесса и поведение объекта; третья группа параметров используется для расчета технико-экономических показателей (расход сырья, выход основного продукта и т. д.).
По сравнению с ИС эксплуатационные параметры САК более высокие: длительность непрерывной работы, устойчивость и воздействие промышленных помех, климатические и механические воздействия.
В настоящее время в основу классификации САК положена общая классификация ИИС с учетом специфики функций, выполняемых САК.
Системы автоматического контроля могут быть встроенные в объект контроля и внешние по отношению к нему. Первые преимущественно применяются в сложном радиоэлектронном оборудовании и входят в комплект такого оборудования. Вторые обычно более универсальны.
Системы технической диагностики (СТД). Они относятся к классу ИИС, так как здесь обязательно предполагается выполнение измерительных преобразований, совокупность которых составляет базу для логической процедуры диагноза. Цель диагностики - определение класса состояний, к которому принадлежит состояние обследуемого объекта.
Диагностику следует рассматривать как совокупность множества возможных состояний объекта, множества сигналов, несущих информацию о состоянии объекта, и алгоритмы их сопоставления.
Объектами технической диагностики являются технические системы. Элементы любого технического объекта обычно могут находиться в двух состояниях: работоспособном и неработоспособном. Поэтому задачей систем технической диагностики СТД является определение работоспособности элемента и локализация неисправностей.
Основные этапы реализации СТД:
· выделение состояний элементов объекта диагностики контролируемых величин, сбор необходимых статистических данных, оценка затрат труда на проверку;
· построение математической модели объекта и разработка программы проверки объекта;
· построение структуры диагностической системы.
Элементы объекта диагноза, как правило, недоступны для непосредственного наблюдения, что вызывает необходимость проведения процедуры диагноза без разрушения объекта. В силу этого в СТД преимущественно применяются косвенные методы измерения и контроля.
В отличие от ИС и САК система технической диагностики имеет иную организацию элементов структуры и другой набор используемых во входных цепях устройств и преобразователей информации. Входящий в состав структуры СТД набор средств обработки, анализа и представления информации может оказаться значительно более развитым, чем в ИС и САК. В СТД определение состояния объекта осуществляется программными средствами диагностики. При поиске применяется комбинационный или последовательный метод.
При комбинационном поиске выполняется заданное число проверок независимо от порядка их осуществления. Последовательный поиск связан с анализом результатов каждой проверки и принятием решения на проведение последующей проверки. Системы технической диагностики подразделяют на специализированные и универсальные.
По целевому назначению различают диагностические и прогнозирующие СТД. Диагностические системы предназначены для установления точного диагноза, т. е. для обнаружения факта неисправности и локализации места неисправности. Прогнозирующие СТД по результатам проверки в предыдущие моменты времени предсказывают поведение объекта в будущем.
По виду используемых сигналов СТД подразделяют на аналоговые и кодовые. По характеру диагностики или прогнозирования различают статистические и детерминированные СТД. При статистической оценке объекта решение выносится на основании ряда измерений или проверок сигналов, характеризующих объект. В детерминированной СТД параметры измерения реального объекта сравниваются с параметрами образцовой системы (в СТД должны храниться образцовые параметры проверяемых узлов). Системы технической диагностики подразделяют также на автоматические и полуавтоматические, а по воздействию на проверяемые объекты они могут быть пассивными и активными. В пассивной СТД результат диагностики представляется на световом табло либо в виде регистрационного документа, т. е. результатом проверки является только сообщение о неисправности. При активной проверке СТД автоматически подключает резерв или осуществляет регулирование параметров отдельных элементов. Конструктивно СТД подразделяют на автономные и встроенные (или внешние и внутренние).
Системы распознавания образов (СРО). Предназначены для определения степени соответствия между исследуемым объектом и эталонным образом.
Для задач классификации биологических объектов и дактилоскопических снимков, опознавания радиосигналов и других создаются специальные системы распознавания образов. Эти системы осуществляют распознавание образов через количественное описание признаков, характеризующих данный объект исследования.
Процесс распознавания реализуется комбинацией устройств обработки и сравнения обработанного изображения (описания образа) с эталонным образом, находящимся в устройстве памяти. Распознавание осуществляется по определенному, заранее выбранному, решающему правилу. При абсолютном описании образа изображение восстанавливается с заданной точностью, а относительное описание с набором значений отличительных признаков (например, спектральных характеристик), не обеспечивая полное воспроизведение изображения.
Как пример СРО можно привести голографические распознающие системы (PC). В этих системах распознавание изображений осуществляется с относительно высокой скоростью (от 103 до 106 изображений в секунду благодаря параллельному анализу голограмм). Голографические PC нашли широкое применение при поиске химических элементов по спектрам их поглощения и в навигации при определении положения объекта по наземным ориентирам. В голографических PC удачно сочетаются высокая производительность оптических методов сбора и обработка информации с логическими и вычислительными возможностями ЭВМ.