Таким чином, мала ступінь спотворень оцінки досягається при значенні ширини смуги частот кореляційного вікна, для якого можуть бути отримані неприйнятні вибіркові оцінки спектру, якщо довжина запису недостатня. Мала дисперсія, тобто висока стійкість оцінки, отримується при великих відношеннях N / U.

Отже, для проведення ефективного спектрального аналізу U повинно бути достатньо великим, щоб забезпечити малу ступінь спотворень, крім того відношення N / U повинно бути достатньо великим, щоб забезпечити прийнятну стійкість. Доцільно зауважити, що фізичний зміст отриманих спектральних характеристик — це розподіл за частотами енергії випадкових сигналів, що генеруються контрольованим середовищем при його переміщені. Результати дослідження впливу точки відсікання U на енергію сигналу подано на рис. 1.10.

Оскільки, як можна побачити, енергія сигналу не зазнає суттєвих змін починаючи з точки відсікання U = 512, то з метою уникнення зайвої деталізації спектру найбільш доцільно обирати її в діапазоні 512 U 1500 в залежності від потреб точності та можливостей апаратного забезпечення.

Рис. 1.10. Залежність енергії сигналу від
зміни точки відсікання U

Таким чином, в результаті проведеного аналізу, отримано оптимальні значення довжини інформаційного блоку, що складає N = 2048 а також точки відсікання згладжуючого кореляційного вікна, що складає U = 512.

У відповідності до основної методики, для отримання аналітичних рівнянь, що пов’язують оцінки статистичних характеристик шумових сигналу з величиною витрати, важливим етапом дослідження є визначення частотних смуг енергетичного спектру інформаційного сигналу. В цих смугах існує максимальна кореляція між статистичними оцінками таких сигналів і витратою вимірюваного середовища.

Тобто, метою дослідження є встановлення (на основі багатократних експериментів) інформаційних смуг в енергетичному спектрі сигналу, які забезпечують максимальну кореляцію між оцінками статистичних характеристик випадкових шумових сигналів і витратою вимірюваного середовища.

Експериментальні випробування здійснювались на базі дзвонової установки ІВФ „Темпо” (м. Івано-Франківськ) для значень витрат в діапазоні від 1 до 11 м3/год на трубопроводі діаметром 30 мм з робочим тиском 114 мм водного стовпа, клас точності установки ±0,15%. Реєстрація інформаційних сигналів проводилась згідно наступної методики:

Потік газу (повітря) подавався із дзвонового мірника установки на замірну ділянку. Зміна і регулювання витрати здійснювалось за допомогою гребінки конусних сопел на виході замірної ділянки. Слід зазначити, що форма регулювальних сопел була вибрана з метою запобігання виникненню паразитних шумів від завихрення потоку на виході трубопроводу.

Після проходження перехідних процесів і встановлення необхідного режиму протікання потоку після проходження дзвоновим мірником позиції „Старт” шумові сигнали з первинного перетворювача подавались на вхід АЦП, перетворювались у відповідні цифрові інформаційні пакети за заданими параметрами оцифрування і в цифровому вигляді записувались в пам’ять ЕОМ. Реєстрація інформаційного сигналу припинялась по проходженні дзвоновим мірником позиції „Стоп”.

Одночасно з роботою п. відбувалась реєстрація тривалості проведення експерименту, як часу проходження дзвону між мітками „Старт” і „Стоп”. Значення витрати визначалось як відношення контрольного об’єму до часу проведення експерименту:
Qексп = Vеталону / tексп.

Аналіз періодограм, побудованих для кожної реалізації шумового сигналу, рис. 1.11, показав наступне:

існує залежність енергії сигналу від величини витрати газу по всій ширині досліджуваної смуги частот від 0 Гц до 22 кГц;

Рис. 1.11. Періодограми шумового сигналу для різних значень витарти газу

Рис. 1.12. Суміщений графік періодограм реалізації шумового сигналу
при витраті 6,5 м3/год в різні моменти часу

основна доля енергії шумового сигналу припадає на смугу 0 Гц –
3 кГц. Дисперсія в цій частотній смузі найбільше впливає на дисперсію всього інформаційного сигналу, тобто можна припустити, що чутливість методу у вказаній смузі буде максимальною;

форма огинаючої енергетичного спектра на частотах f > 3 кГц наближається до прямої горизонтальної лінії, що свідчить про відсутність корисної інформації в даній смузі частот;

оцінка енергетичного спектру в смузі частот f < 600 Гц має велику дисперсію. Широка амплітуда розкидів значень енергії в цій смузі не дозволяє обрати її в якості основного джерела інформації про витрату (рис. 1.12).

Узагальнений варіант блок-схеми алгоритму динамічного оцінювання дисперсійних оцінок шумів акустичного діапазону подано на рис.1.13.

На основі вищенаведених результатів можна зробити висновок, що в якості інформаційних смуг енергетичного спектру для моделі системи вимірювання витрати на основі зміни дисперсійних характеристик шумів вимірюваного середовища доцільно здійснювати оцінку діапазону частот від 1500 до 2000 Гц.

З огляду на складний характер обраних методів обробки інформаційно-вимірювальних сигналів доцільно застосувати сучасну обчислювальну техніку, або спецпроцесори, які дозволяють суттєво приcкорити процес оброки даних.

Іншим варіантом може бути розділення процедури вимірювання і процедури аналізу отриманих даних. В цьому випадку спочатку проводять вимірювання шумів акустичного діапазону з одночасним записом їх миттєвих амплітуд в пам’ять ЕМО, а після завершення обробляють записані дані. Такий підхід дозволить реалізувати обрані методи на малопотужних системах без втрати експлуатаційних і метрологічних характеристик.

Рис. 1.13. Блок-схема алгоритму спектрального аналізу
шумових сигналів

Проведені дослідження дозволяють оптимізувати обчислення та значно прискорити процедури цифрової обробки сигналу при реалізації енергетичної моделі методу вимірювання витрати на основі зміни статистичних характеристик контрольованого середовища.

2. РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПРОЦЕДУР ПЕРЕТВОРЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИГНАЛІВ

2.1. Розробка алгоритмів функцій зчитування
та перетворення випадкових сигналів контрольованого середовища

Для обслуговування апаратного забезпечення інформаційно-вимірювальної системи з використанням методу вимірювання величини витрати газу на основі спектральних оцінок шуму вимірюваного середовища розроблено пакет функцій та програмні інтерфейси, які здійснюють необхідні перетворення та обробку інформаційних випадкових сигналів.

Вказане програмне забезпечення реалізує зчитування даних в режимі реального часу з перетворювача, або в режимі опрацювання даних раніше здійсненого експерименту, їх обробку, зберігання та вивід на периферійні пристрої отриманих результатів.

Розроблений