Селекция полезных сигналов. Проектирование и программирование интеллектуальных сенсоров

Цель лекции: oбъяснить слушателям, на что надо обращать внимание при выборе способов селекции полезных сигналов, и дать обзор этих способов. Указать на то, что в технике связи отработано уже много эффективных способов селекции полезных сигналов, выделения их из помех и шумов. Чтобы воспользоваться этими наработками, в ряде случаев стоит рассмотреть сенсор как систему связи, источником "сообщений" в которой является исследуемый объект (процесс).

Дать слушателям представление о сложном процессе проектирования интеллектуальных сенсоров с целью подготовки их к такой работе. Описать основные этапы научно-исследовательской разработки интеллектуальных сенсоров. На примерах из практики указать на типичные ошибки, которые могут делаться на этой ответственнейшей стадии разработки, с целью их предупреждения.

Привести ряд полезных практических рекомендаций по разработке "разумного" программного обеспечения интеллектуальных сенсоров. В частности, настойчиво посоветовать начинать с составления "Сценария работы" сенсора, уделять достаточное внимание разумному распределению памяти данных, предотвращению "конфликтов" между различными программными модулями, составлению тестовых и отладочных примеров, контролю текущих значений переменных величин и т. д.

27.1. Обзор способов селекции полезных сигналов

Поскольку сигналы на выходах чувствительных элементов часто являются не только слабыми, но и зашумленными, то при разработке сенсоров возникает необходимость не только усиливать их, но и выделять из них лишь полезную часть, "отфильтровывать" шумы, помехи, посторонние влияния.

27.1.1. Взгляд на сенсор как на систему связи

В этом плане полезно иметь в виду то, что сенсор почти всегда можно рассматривать как систему связи. Источником "сообщений" в ней является исследуемый объект (процесс), от которого мы хотим получить ту или иную информацию. Технические узлы и среда, по которым "сообщение" проходит от объекта к чувствительному элементу и далее к микрокомпьютеру, – это "канал связи". Микрокомпьютер и все другие узлы сенсора, обеспечивающие выдачу информации пользователю, можно рассматривать как "приёмник". Если сенсор является активным, то узлы воздействия на объект (процесс) можно рассматривать как "канал обратной связи", а сенсор в целом, вместе с объектом исследования, – как "адаптивную систему с обратной связью". Взгляд на сенсор под такими углами зрения весьма плодотворен потому, что на сегодняшний день для систем связи, радио- и эхолокации и т.п. отработано уже много эффективных теоретических и практических способов селекции полезных сигналов [ [ 181 ] , [ 204 ] , [ 222 ] , [ 294 ] , [ 317 ] , [ 323 ] ], выделения их из помех и шумов. Поскольку это – отдельная самостоятельная широкая тема, то, отсылая особо заинтересованных слушателей к специальной литературе, в этой лекции мы дадим лишь краткий обзор способов селекции полезных сигналов.

Сначала сделаем ударение на том, что правильный выбор способов селекции зависит от конкретных обстоятельств. Во-первых, от того, какая именно информация от объекта является полезной для данного конкретного применения; и, во-вторых, от того, каков характер шумов, помех, посторонних влияний в данном конкретном случае, и насколько они мешают получению нужной информации. Чем лучше известны ответы на эти вопросы, тем более эффективный способ селекции можно выбрать.

" Полезный сигнал " – понятие относительное. Обобщая, можно сказать, что это – та составляющая сигналов от чувствительных элементов, которая несет нужную пользователю информацию о наблюдаемом объекте, процессе в соответствии с назначением сенсора. В каждом конкретном сенсоре конкретизация этого понятия – своя.

27.1.2. Способы выделения дифференциальных сигналов, использования опорного канала, дифференцирования, интегрирования

Во многих случаях является важным не абсолютное значение какой-то физической величины, а текущее ее отклонение от определенной нормы. В таких случаях применяют способ " выделения дифференциальных сигналов ".

В "Элементная база интеллектуальных сенсоров. Часть 1" и в предыдущих лекциях мы уже рассказывали о применении с целью фильтрации шумов и посторонних воздействий пар чувствительных элементов и обработке дифференциальных сигналов от них.

В многоканальных сенсорах для выделения полезной информации часто выполняется сопоставительный анализ измеряемых в разных каналах сигналов. Это может быть их сложение, вычитание, "наложение", мультиплицирование, вычисление отношений, корреляций и т.д. Один из каналов может рассматриваться при этом как " опорный ". Помехи и посторонние влияния, одинаково действующие на все каналы, могут быть, благодаря этому, скомпенсированы.

В тех случаях, когда сенсор должен реагировать на скорость изменения измеряемой величины (скорость изменений и является в данном случае "полезным" сигналом), в селекторе выполняют дифференцирование сигнала. Оно может выполняться в аналоговой форме (например, с помощью известной электрической "дифференцирующей цепочки") или же в цифровой форме – в микрокомпьютере, входящем в состав сенсора.

Дифференцирование применяют также для более точной фиксации моментов резкого изменения состояния объекта или нарушения хода исследуемого процесса.

В тех случаях, когда шумы, помехи, посторонние влияния являются биполярными, т.е. могут как уменьшать, так и увеличивать полезный сигнал, эффективным бывает метод интегрирования сигналов на определенном интервале времени. Часто с этой целью используют -цепочку и накопление электрического заряда на конденсаторе. Положительные и отрицательные вклады шумов, помех, посторонних влияний благодаря интегрированию во времени взаимно компенсируют друг друга, а энергия полезного сигнала накапливается и как бы "вырастает над фоном". Иногда именно интегрированный сигнал и является "полезным", как, например, в сенсоре количества света, получаемого растениями за световой день.

В двухканальных сенсорах, в которых используется не только "измерительный", но и т.н. "опорный" (или "референтный") канал, интегрирование сигналов в обоих каналах можно проводить до тех пор, пока в "опорном" канале суммарный сигнал не достигнет определенного заведомо заданного уровня. В этот момент сигнал, накопленный в "измерительном" канале, пропорционален отношению сигналов в обоих каналах. Помехи и посторонние влияния, одинаково действующие на оба канала, будут благодаря этому тоже скомпенсированы.

27.1.3. Частотная селекция

Следующим способом, который широко применяют на практике, является частотная селекция. Она эффективна в тех случаях, когда частотный спектр полезных сигналов существенно отличается от частотного спектра шумов, помех, посторонних влияний. Шумы, например, имеют обычно очень широкий частотный спектр. Если с помощью частотного фильтра выделить лишь ту полосу частот, которая нужна для правильного воспроизведения полезных сигналов, то последние будут лишь незначительно ослаблены фильтром, а энергия шумов будет ослаблена во много раз, – тем сильней, чем yже частотная полоса "пропускания" фильтра. И соотношение "сигнал/шум" может значительно возрасти.

Наиболее распространены электрические частотные фильтры, но, как мы видели в предыдущих лекциях, применяются также оптические, акустические, механические та другие частотные фильтры.

Когда надо воспринимать информацию о характеристиках объектов (процессов), которые могут изменяться лишь медленно, то применяют низкочастотные фильтры, которые хорошо пропускают сигналы с частотами ниже некоторого "порога" ( ), но сильно ослабляют или, еще лучше, совсем "отрезают" сигналы с частотами выше . Если, например, надо фиксировать и измерять изменения атмосферного давления, влажности воздуха, температуры человеческого тела или другого большого инерционного объекта, которые из-за значительной инерции не могут изменяться быстро, то компоненты сигнала с частотами выше 1-10 Гц можно смело "отрезать". Благодаря этому работа сенсоров только улучшится.

Когда надо, наоборот, выделять только высокочастотные сигналы, применяют фильтры высоких частот, которые хорошо пропускают сигналы с частотами выше определенного "порога" ( ), но очень ослабляют или, еще лучше, совсем "отрезают" сигналы с частотами ниже . Такие фильтры применяют тогда, когда надо избавиться от влияния постоянного "фона" и низкочастотных помех, например, от постоянной внешней подсветки, от влияния постоянного магнитного поля Земли, атмосферного давления и т.п.

Когда надо выделять сигналы лишь из определенной полосы частот, то применяют полосовые фильтры, которые хорошо пропускают сигналы с частотами в диапазоне от до , но очень ослабляют, а еще лучше совсем "отрезают" сигналы с частотами вне этого диапазона. Величину называют полушириной частотной полосы пропускания фильтра. Именно полосовые фильтры используются чаще всего. Светофильтры в оптике, радиотехнические фильтры для выделения радиосигналов лишь нужного диапазона частот, акустические фильтры для выделения ультразвуковых (УЗ) волн заданной частоты в УЗ сенсорах и эхолокаторах, – далеко не полный их перечень.

Применяют также и так называемые " режекторы ", которые очень ослабляют или совсем "отрезают" сигналы с частотами в диапазоне от до , но хорошо пропускают сигналы всех других частот. Режекторы применяют тогда, когда надо целенаправленно "заглушить" помехи и посторонние влияния в заведомо известной полосе частот (так называемые "сосредоточенные" помехи). Скажем, известно, что в условиях города часто донимают электромагнитные помехи от сети электропитания переменного тока с частотой около 50 Гц. Если в полезных сигналах компоненты с частотами 50 Гц и (кратной ей) 100 Гц не несут какой-то важной информации, то электромагнитные помехи от сетей питания можно значительно уменьшить, используя соответствующие режекторы.

В активных сенсорах часто оказывается выгодным целенаправленно модулировать одно из воздействий на объект и после чувствительного элемента с помощью частотного фильтра выделять лишь составляющую первичного сигнала с соответствующей частотой модуляции. Она как раз и несет избирательную информацию об отклике объекта на переменное воздействие. Изменяя частоту модуляции воздействия, можно таким образом исследовать частотный спектр откликов и сделать выводы о динамических свойствах объекта наблюдения.

27.1.4. Временнaя и синхронная селекция

В тех случаях, когда полезные сигналы имеют некоторые временные особенности, эффективной может быть их временнaя селекция. Чаще всего ее применяют тогда, когда изменения в объекте, которые интересуют пользователя, имеют импульсный характер. Выделяя лишь импульсы нужного диапазона продолжительности и "отсекая" более короткие и более длинные импульсы, тоже можно значительно улучшить соотношение сигнал/шум. В активных сенсорах этим иногда можно воспользоваться, умышленно организуя именно импульсное воздействие на объект и измеряя соответствующий импульсный отклик.

Когда "сообщения" от объекта наблюдения имеют вполне определенные моменты и временные интервалы своего появления или же имеют полностью определенные частоты и фазы, то в таком случае особенно эффективной становится "синхронная" селекция.

Принцип временнoй синхронной селекции показан на рис. 27.1.

Рис. 27.1. Принцип временной синхронной селекции

На рис. 27.1, а изображена функциональная схема такого синхронного селектора. Он состоит из интегратора и синхронного инвертора, который в периоды отсутствия полезного сигнала инвертирует ток, поступающий от чувствительного элемента.

На рис. 27.1, б на оси времени толстыми линиями выделены те интервалы, когда может поступать полезный сигнал. В данном примере мы имеем 4 таких интервала. Отсчет времени начинается от начала первого интервала, другие интервалы начинаются соответственно в моменты времени . Продолжительность интервалов времени составляет соответственно. В эти интервалы времени сигнал проходит на интегратор без инвертирования.

В паузах между ними и после последнего интервала сигнал перед подачей на интегратор инвертируется. Общее время интегрирования точно вдвое превышает суммарную продолжительность всех интервалов поступления полезного сигнала. Поэтому суммарные продолжительности интегрирования не инвертированного и инвертированного сигналов одинаковы ( рис. 27.1, в ). Если средняя мощность шума или помех не изменяется существенно за время приема сигнала (а это почти всегда так), то на выходе интегратора их среднеквадратический суммарный вклад приблизительно нулевой, т.е. они эффективно "отфильтровываются". А вклад полезного сигнала при интегрировании с инверсией не изменяется, так как в соответствующие интервалы времени полезный сигнал отсутствует.

Наиболее опасны лишь помехи, совпадающие по частоте и фазе с какими-то компонентами полезного сигнала. В качестве примера на рис. 27.1, г приведена помеха, согласованная по частоте и фазе с первым интервалом полезного сигнала. Штриховкой выделены те ее части, которые суммируются в интеграторе. А части, которые вычитаются в интеграторе, оставлены не заштрихованными. Легко видеть, что суммарные площади обоих типов частей благодаря апериодичности временнoй структуры полезного сигнала приблизительно одинаковы. Итак, даже такие наиболее опасные помехи существенно ослабляются.

В активных сенсорах очень эффективен метод " синхронной модуляции/демодуляции ". Нужно специально подобрать такую временнyю структуру полезного сигнала, чтобы его можно было эффективно отфильтровывать от имеющихся или потенциально возможных помех. Воздействия на объект во времени производятся в соответствии с подобранной структурой. А синхронный инвертор синхронизируется от микрокомпьютера одновременно с управлением узлами воздействия.

Методы синхронной селекции полезных сигналов в случае, если "сообщения" от объекта наблюдения имеют вполне определенные частоты и фазы, описаны в [ [ 269 ] ].

Наличие микрокомпьютера в интеллектуальных сенсорах позволяет широко использовать в них с целью селекции также цифровую обработку сигналов, методы которой описаны в [ [ 181 ] , [ 294 ] , [ 323 ] ]. В активных интеллектуальных сенсорах с целью селекции сигналов и оптимизации работы можно реализовать также новейшие методы организации адаптивных систем связи.