Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Общая структура, элементная база и программное обеспечение систем мобильного мониторинга и управления 25
1.1. Общая структура сетей передачи данных 25
1.2. Микроконтроллеры для систем мобильного мониторинга и управления 28
1.3. Программное обеспечение современных систем сбора данных и управления 39
1.4. Выводы и постановка задачи 41
Глава 2. Моделирование устройств для мобильного мониторинга и управления оборудованием различного типа в сетях передачи данных 43
2.1. Варианты построения универсального модуля для реализации сетевых устройств 43
2.2. Критерии выбора функционального состава универсального модуля 44
2.3. Моделирование устройства мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных Ethernet 49
2.4. Методы и средства разработки и отладки программного обеспечения для сетевых устройств на базе Ethemet-модуля 56
2.5. Варианты применения сетевых устройств- системах мониторинга и управления в сетях передачи данных 59
2.6. Выводы 60
Глава 3. Апаратно-программный комплекс для мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных 62
3.1. Структура и функции сетевых устройств 62
3.2. Сетевые датчики для мобильного мониторинга 72
3.2.1. IP-термодатчик 72
3.2.2. ІР-датчик влажности 79
3.2.3. ІР-датчик задымленности 84
3.3. Сетевые исполнительные устройства для мобильного управления 86
3.3.1. IP-пускатель 86
3.3.2. IP-диммер 87
3.3.3. IP-контроллер последовательного порта (RS-232) 89
3.3.4. WEB-серверное устройство аудио-представления информации 92
3.4. Выводы 93
Глава 4. Результаты испытаний сетевых устройств и способы расширения функциональных возможностей мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных 96
4.1. Анализ работы реальных сетевых устройств на основе вейвлет преоборазования фрактальных сигналов 96
4.2. Оценка эффективности применения универсального Ethemet-модуля 100
4.3. Расширение функциональных возможностей сетевых устройств на основе объединения сетей передачи данных разного типа 101
4.3.1. GSM. 102
4.3.2. Сенсорные сети Meshlogic 105
4.3.3. Алгоритмы фрактального анализа временных рядов в системах мониторинга сенсорных сетей 109
4.1 Выводы 117
Заключение 119
Список литературы 125
Приложение 1 135
Приложение 2 137
Приложение 3 140
Приложение 4 160
Приложение 5 162
- Микроконтроллеры для систем мобильного мониторинга и управления
- Моделирование устройства мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных Ethernet
- IP-термодатчик
- Алгоритмы фрактального анализа временных рядов в системах мониторинга сенсорных сетей
Введение к работе
Актуальность темы. В соответствии с федеральным законом Центральный Банк Российской Федерации (Банк России) решает ряд важнейших экономических задач. Банк России во взаимодействии с Правительством Российской Федерации проводит государственную денежно-кредитную политику, регулирует активность российских и международных банков, устанавливает правила осуществления расчетов, контролирует валютные операции.
На территории Российской Федерации располагаются 80 региональных главных управлений и национальных банков, а также более 1200 расчетно-кассовых центров, объединенных между собой единой телекоммуникационной банковской сетью (ЕТКБС).
ЕТКБС - это единое информационное пространство для всех учреждений ЦБ РФ и других финансовых структур, с помощью которого осуществляются электронные межбанковские расчеты для перевода крупных платежей и функционирует единая система банковского документооборота. Решающую роль при выполнении возложенных на Банк России функций играют информационные технологии, которым необходимо обеспечивать высокий уровень надежности, достоверности и безопасности передачи и обработки информации.
Уровень надежности и безопасности ЕТКБС напрямую зависит от систем мониторинга и управления телекоммуникационными ресурсами каждой финансовой структуры входящий в eё состав. В корпоративную сеть финансовой структуры входит Главное Управление Банка России по области и ряд расчетно-кассовых центров городов. Для обеспечения эффективного мониторинга и управления корпоративной сети необходимо использовать мобильные устройства сбора данных и контроля за оборудованием различного назначения ЕТКБС, а также учитывать мобильность инженерного состава по устранению внештатных ситуаций в любой точке корпоративной сети и иметь доступ к системам мониторинга через глобальные сети передачи данных Internet и GSM.
Для реализации этих функций в современных системах мониторинга и управления могут использоваться персональные компьютеры или управляющие модули, реализуемые на базе микроконтроллеров. Достоинством применения компьютеров в распределённых системах мониторинга и управления являются: их универсальность, возможность использования огромного объема разработанного программного обеспечения. Недостатками этого решения являются относительно высокая стоимость аппаратных средств, медленное восстановление после перезагрузки системы, что ограничивает применение в системах реального времени, особенно на нижнем (технологическом) уровне, где необходима очень быстрая реакция системы на определенные события. Также аналогичные системы имеют стационарный режим управления, что ограничивают движения инженера или администратора контролируемых объектов.
Известны в настоящее время устройства, которые позволяют создать мобильный мониторинг и управление по существующим сетям передачи данных, но такие устройства управляются только на уровне субъектов, что делают их полностью зависимыми от инженера или администратора контролируемого оборудования. Второй недостаток - невозможное объединение их в систему для совместной работы, что снижает эффективность в мобильном мониторинге и управлении.
Результаты диссертационной работы решают данные недостатки в организациях финансовых структур, а также могут широко применяться для мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных в других отраслях деятельности предприятий. Это организации и компании промышленного и технологического производства, ЖКХ, организации системы охраны и контроля доступа, автоматизаций зданий и другие. При построении систем мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных организуются датчиковые системы связи, образуя сенсорную сеть, которая является новейшим направлением беспроводных мобильных систем для построения автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) предприятий, что только повышает актуальность тематики диссертационной работы.
По созданию систем мониторинга и управления занимались отечественные и зарубежные ученые такие как: И.И. Шагурин, А.А. Жданов, Р. Брукс, Л. Жиро и др., однако в этих работах не уделено должного внимания вопросам мобильного мониторинга и управления.
Объектом исследований являются устройства мобильного мониторинга и управления на базе новых или существующих сетях передачи данных предприятия.
Предметом исследования являются методы и схемы функциональных устройств цифровой и вычислительной техники для построения устройств мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных.
Цель и задачи исследования. Целью работы является повышение эффективности мобильного мониторинга и управление оборудованием различного типа на базе новых или существующих сетях передачи данных предприятия за счет увеличения функциональных возможностей сетевых устройств контроля и сбора данных.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
-
Определение требований к функциональному составу сетевых устройств, обеспечивающих их эффективное использование на различных уровнях распределенной системы мобильного мониторинга и управления;
-
Разработка алгоритма самоорганизации сетевых устройств в сетях передачи данных для совместной работы;
-
Исследование структурных вариантов и электрических схем сетевых устройств для эффективного управления с учетом специфики их применения;
-
Разработка сетевых устройств, комплекта прикладного программного обеспечения и динамического WEB-сервера, обеспечивающих реализацию ряда необходимых функций для мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных;
-
Проведение тестирования разработанных устройств и разработанного программного обеспечения в реальной сети передачи данных;
-
Разработка метода фрактального анализа выходных данных сетевых устройств с целью прогнозирования их динамики, выявления скрытой корреляции, циклов для повышения эффективности мобильного мониторинга и управления.
Методы исследования. Исследования, проводимые в работе, базируются на принципах построения и проектирования функциональных устройств цифровой и вычислительной техники, структурно-функционального и имитационного моделирования, функциональной стандартизации, математического анализа. При разработке программного обеспечения использовался объектно-ориентированный подход.
Научная новизна. Научная новизна данной работы состоит в следующем:
-
Разработаны сетевые устройства, которые самостоятельно организуются в сети передачи данных и создают автоматическую связь с объектами системы мобильного мониторинга и управления;
-
Предложен алгоритм самоорганизации сетевых устройств в новых или существующих сетях передачи данных Ethernet/GSM/Internet.
-
Разработан метод фрактального анализа выходных данных сетевых устройств для повышения эффективности мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных.
Практическая ценность работы. Практическая ценность данной работы состоит в следующем:
-
Проведен анализ систем мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных;
-
Сформирована база данных современных микроконтроллеров, характеризующая способы быстрого поиска необходимых элементов для разработок микропроцессорных устройств, в том числе для систем мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных;
-
Разработаны принципиальные схемы сетевых устройств;
-
Разработаны программные модули для каждого сетевого устройства с возможностью построения автоматизированных систем мобильного мониторинга и управления на базе новых или существующих сетях передачи данных предприятия.
-
Реализованы действующие макеты сетевых устройств мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных;
-
Разработан метод фрактального анализа выходных сигналов сетевых устройств мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных;
-
Получен патент на полезную модель №80295 «IP Диммер» от 27.01.2009г.;
-
Получен патент на полезную модель №92751 «WEB серверное устройство аудиопредставления информации» от 27.03.2010 г;
-
Результаты диссертационной работы использованы в Главном Управлении Банка по Астраханской области на этапе анализа и проектирования подсистемы мониторинга базовой первичной сети, внедрены в систему мониторинга ООО «Астра Сити», а также в систему управления ООО «ПРОМТЕХСЕРВИС». Использование результатов исследований подтверждается актами о внедрении.
Диссертация выполнена в рамках НИР кафедры «Связь» АГТУ: «Анализ и синтез элементов и устройств информационно-измерительных систем и систем управления» номер гос. рег.: 01200406708; «Перспективные высокоскоростные телекоммуникационные системы», номер гос. рег.: 01200810269.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на конференции профессорско-преподавательского состава ФГОУ ВПО АГТУ (г. Астрахань, 2008, 2009, 2010 гг.), на Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях MMTT-22» (г. Псков, 2009), на Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности» (АСТИНТЕХ) (г. Астрахань, 2010). Международная научно-практическая конференция «Фундаментальные и прикладные исследования университетов, интеграция в региональный инновационный комплекс» У.М.Н.И.К. (г. Астрахань, 2010). Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности» (АСТИНТЕХ) (г. Астрахань, 2011).
Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 5 печатных работ в научных сборниках (в том числе 1 работа опубликована в журнале, рекомендуемым ВАКом), получены 2 патента на полезную модель.
Личный вклад автора и роль соавторов. Основные результаты работы, теоретические выкладки, положения и выводы, выносимые на защиту, принадлежат лично соискателю. Роль соавторов в совместных публикациях заключается в следующем: Дмитриеву В.Н. принадлежит постановка задач исследований, Сорокину А.А., - приложение разработанных положений для сенсорных сетей с линейно расположенными объектами, Тушнову А.С. - интерпретация разработанных автором положений в целях их практической реализации в системах сбора данных.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений. Объем диссертационной работы: 124 страницы. Список использованной литературы содержит 108 наименований. К диссертации прилагаются акты о внедрении результатов исследований и копии описаний полученных патентов.
Микроконтроллеры для систем мобильного мониторинга и управления
Современные микроконтроллеры обладают более высоким уровнем команд, что делает программный код более эффективным в смысле времени выполнения и объема занимаемой памяти и упрощает программирование на языке Assembler [8].
В настоящее время существует большое количество микроконтроллеров, которые отличаются между собой напряжением питания, количеством портов, интерфейсами передачи и приема данных, частотой работы процессора, количеством аналого-цифровых преобразователей (АЦП), функциями защиты и т.д.
В табл. 2 приведены параметры современных микроконтроллеров компаний Atmel, Analog Device, Texas Instruments, Philips Semiconductors.
В связи с широким диапазоном задач, решаемых современными системами управления, требования, предъявляемые к основным характеристикам микроконтроллеров — производительности, процессора, объему внутренней памяти команд и данных, набору необходимых периферийных устройств — оказываются весьма разнообразными. Для удовлетворения запросов1 потребителей выпускается большая номенклатура 8-, 16- и 32- разрядных микроконтроллеров.
Наиболее многочисленную1 группу представляют 8-разрядные микроконтроллеры, имеющие относительно низкую производительность, которая, однако, вполне достаточна для решения широкого круга задач управления различными объектами. Они содержат внутреннюю память программ (ROM, EEPROM; Flash) объемом от нескольких единиц до десятков Кбайт.
Для1 хранения данных используется регистровый блок, организованный в виде нескольких регистровых банков, или внутреннее ОЗУ. Объем внутренней памяти данных составляет от нескольких десятков байт до fнескольких Кбайт. Ряд микроконтроллеров1 этой группы позволяет, в случае необходимости, дополнительно подключать внешнюю память команд и данных объемом до 64-256 Кбайт.
Обычно 8-разрядные микроконтроллеры выполняют относительно небольшой набор команд (40-100), используя наиболее простые способы адресации. Различные модели 8-разрядных микроконтроллеров могут быть использованы для реализации локальных контроллеров, обеспечивающих нижний (технологический) уровень управления в распределенных системах.
В современных системах управления наиболее широко используются следующие семейства 8-разрядных микроконтроллеров [2]:
- MCS-51 (производители Intel, Atmel, Philips, Winbond, Texas Instruments и ряд других),
- 68HC08 (производитель Freescale Semiconductor),
- AVR (производитель Atmel),
- PIC (производитель Microchip Technology).
Описание этих семейств микроконтроллеров дано в ряде работ [6,20,21,61,69,70,71,82,89]. Каждое из указанных семейств имеет свои особенности, которые определяют специфику их применения для решения конкретных прикладных задач. Микроконтроллеры с базовой архитектурой MGS-51, предложенной фирмой Intel 25 лет назад, в настоящее время выпускаются рядом производителей с существенной модификацией первоначальной структуры, которая позволила существенно повысить производительность [25,3 8,43,51,74,87]. Если в первоначальной структуре выполнение команды требовало 12 тактов, то в последних моделях микроконтроллеров -выпускаемых компаниями Winbond и Philips команды выполняются за 2-4 такта. Значительно увеличился, объем памяти программ (до 128 Кбайт) и данных (до 2 Кбайт). Широкое применение в контрольно-измерительных устройствах и системах нашли микроконверторы фирмы Analog Devices в которых процессорное ядро MSC-51 интегрировано с 12-или 16-разрядным АЩБІ1И :І 2тразрядцаши Щ Ші Благодаря проведенным усовершенствованиям микроконтроллеры с архитектурой - MGS-51 продолжают широко использоваться в управляющих устройствах и системах. 4
Компания Freescale Semiconductor является ведущим мировым производителем микроконтроллеров. Семейство 68НС08 является: основным: промышленным: стандартом компании Freescale Semiconductor в сфере 8- разрядных микроконтроллеров и насчитывает около 40 моделей, рекомендованных для применения [83,86]. Все микроконтроллеры семейства 68НС08 содержат процессорное ядро GPU08, внутреннюю память программ - масочно-программируемое ПЗУ емкостью до 32 Кбайт или flash- память емкостью до 60 Кбайт, ОЗУ данных емкостью от 128: байт до 2 Кбайт.
Микроконтроллеры AVR (семействаClassic и Atmega), выпускаемые компанией Atmel, имеют RISC-архитектуру, которая позволяет выполнять большинство команд за один такт. Они обеспечивают более высокую производительность по сравнению с микроконтроллерами семейств MCS-51 и 68НС08, имеющими классическую CISC-архитектуру, но при этом реализующими ограниченный набор команд и способов, адресации. Микроконтроллеры AVR содержат достаточно широкий набор периферийных модулей, имеют высокие технические характеристики и в последние годы находят все более широкое применение [52,53].
Микроконтроллеры РІС (семейства РІС 12, РІС 16, РІС 18) компании Mocrochip Technology также имеют RISC-архитектуру [25, 89], благодаря чему выполняют команду за меньшее число тактов, чем CISC- микроконтроллеры, семейств MCS-51 и 68НС08. Микроконтроллеры РІС 12, РІС 16 реализуют очень ограниченный набор команд (менее 40), имеют малый объем внутренней памяти данных (до 368 байт).
Проведенный сравнительный обзор основных характеристик различных семейств микроконтроллеров позволяет сделать следующие выводы.
Семейство 68НС08 компании Freescale Semiconductor содержит широкую номенклатуру моделей с программируемой в системе Flash-памятью и большим набором периферийных модулей. Микроконтроллеры 68НС08 отличаются от-семейств MCS-51, РІС, АУЦ. более широким набором команд и способов адресации. Все модели этого семейства,выполняют операции умножения, и деления, которые не реализуются в большинстве микроконтроллеров AVR и РІС (умножение введено только в семействах At- mega и РІС 18). Обеспечивается полный набор операций сдвигов (арифметические, логические и циклические), тогда как в MCS-51 и РІС выполняются только циклические сдвиги. Состав реализуемых способов адресации в семействах 68НС08 и AVR достаточно близок.и существенно шире, чем используется в MCS-51 и РІС. Набор признаков, контролируемых в регистре состояния, и состав соответствующих команд ветвления в 68НС08/908 и AVR также значительно больше, чем в MCS-51 и РІС. Весьма полезными для многих приложений являются команды- прямой пересылки «память- память» MOVn организации циклов DBNZ, которые не выполняются микроконтроллерами MCS-51, РІС, 68НС08. Таким образом, набор команд и способов адресации в микроконтроллерах AYR является весьма удобным для пользователя и эффективным для реализации разнообразных приложений. Среднее время выполнения команды составляет 2—3 такта, поэтому при рабочей частоте 8 МГц обеспечивается производительность около 3 миллионов операций в секунду.
Следует отметить наличие эффективных средств для поддержки отладки. Это специальный отладочный режим функционирования, обеспечение аппаратного останова в контрольной точке, наличие команды программного прерывания SWI с автоматическим сохранением контекста. Аппаратно реализованы также контроль напряжения питания и рабочей частоты, все модели содержат сторожевой таймер, что повышает надежность функционирования систем, в1 которых применяются эти микроконтроллеры.
Совокупность перечисленных факторов делает микроконтроллеры семейства AYR перспективными для реализации? на их основе сетевых устройств контроля и сбора данных, используемых в распределенных системах управления. Для этой цели требуются микроконтроллеры, имеющие достаточный объем памяти программ (не менее 32 Кбайт), необходимые интерфейсные модулт (SCI, SPI; CAN и ряд других), АП и таймерные блоки.
16-разрядные микроконтроллеры используются в устройствах, требующих быстрой обработки слов, имеющих разрядность 16 битов »№ более. Микроконтроллеры этой разрядности выпускаются рядом производителей: Freescale Semiconductor (семейство HCS12), Infineon (семейство С16х), STMicroelectmics (семейство STIOx), Intel (семейство MCS-96/196), Texas Instruments (семейство MSP430), а также японскими компаниями» Hitachi, Fujitsu, Mitsubishi. Описание их характеристик дано в ряде работ [24,42, 49, 58, 85].
Моделирование устройства мобильного мониторинга и управления в сетях передачи данных Ethernet
Проведем компьютерное моделирование устройства «1Р-диммер»[1], которое относится к области автоматизации, в. частности, — к, системе управления освещенности по локальной вычислительной сети Ethernet. IP-диммер управляет пятью активными нагрузками питающимися напряжением 220 В, тем; самым расширяет возможности: сети: передачи данных, которая выполняет роль транспорта по передачи данных между диммером и управляющими устройствами. Силовая часть IP-диммера вы полнена на; симисторах, управление которыми: осуществляет микрокон троллер (рис. 10).
Устройство принимает данные4 по TCP-протоколу и, в зависимости от полученной, информации, меняет, углы «отсечки» на симисторах,. по следние, в свою очередь, изменяют углы:фаз напряжения, на силовых на грузках: В зависимости от назначения устройства необходимо задать максимальные задержки на реакцию его работы.
Виртуальное Ethemet-устройство по управлению силовой нагрузкой по ІР-сетям реализовано на графическом языке программирования Lab- View с использованием сетевого компонента ТСР-сокета — главного интерфейса между устройством (сервером) и программным обеспечением (клиентом) [7]. Для визуального отображения состояния работы устройства дополнительно введены вольтметры, индикатор изменения напряжения на нагрузках и окно приема TCP-пакетов (рис. 2.2).
Для первой зоны идентификатор равен 65, второй - 66,третьей - 67, четвертой - 68 и пятой — 69, что позволяет управлять по отдельности каждой нагрузкой. Частота проверки наличия пришедшего ІР-пакета в буфер устройства равна 10 мс. Все приходящие пакеты отображаются на лицевой панели устройства и сохраняются в файл для дальнейшей Программа по управлению виртуальным устройством выполнена на визуальном языке программирования Builder C++ с применением функции «int WSAStartup (WORD wVersionRequested, LPWSADATA lpWSAData)» которая вызывает библиотеку WinSock 2.0 - интерфейса сетевого программирования [65]. При запуске программы создается UDP-сокет с предварительно записанным ІР-адресом и портом. Если виртуальное устройство запущено и находится в сети, то программа установит с ним связь и будет готова начать передачу команд управления силовыми нагрузками, иначе сообщит, что устройство в сети не обнаружено (рис.2.4).
Каждый «движок» программы меняет действующее напряжение на соответствующей нагрузке. В данном случае их положение зафиксировали вольтметры виртуального устройства, которое находилось на удаленном ПК с ІР-адресом 192.168.1.2 и маской подсети 255.255.255.0.
Программная часть «клиента» и «сервера» имеет модуль сохранения времени всех передающих и принимающих команд соответственно. Таким образом, есть возможность не только наблюдать за функционированием виртуального устройства, но и проводить математический анализ его Для повышения эффективности мобильного мониторинга и управления по сетям передачи данных целесообразно объединять сетевые устройства в систему, с помощью которой строиться автоматизированные системы мониторинга и управления.
Разработан алгоритм взаимодействия сетевых устройств для их совместной работы в системах мониторинга и управления. Алгоритм объединяет сетевые устройства в датчиковую сеть на базе Ethernet. Таким образом, организована система управления на уровне объектов, что позволяет частично или полностью отказаться от оператора в данной системе.
После подключения сетевых устройств в Ethernet, происходит автоматический поиск устройств себе подобных (рис. 2.5). Поиск осуществляется по маске (первые 3 байта) МАС-адреса
Каждое сетевое устройство формирует у себя в памяти список доступных других себе подобных устройств. Список и элементы управления доступны через WEB-браузер, с помощью которого настраивается режим работы каждого сетевого устройства. Алгоритм совместной работы изо бражен на рис. 2.6. После формирования списка доступных сетевых устройств, происходит организация автоматизированной системы мониторинга и управления на уровне объектов. Запуск WEB-сервера производит инициализацию устройства, и в окне браузера появляются функциональные элементы выбранного сетевого устройства.
В зависимости от функционального значения, программируется данное устройство, действия которого зависят от выходных данных другого сетевого устройства, например датчика температуры. Таким образом, создается автоматизированная система мобильного мониторинга и управления с доступом с любой точки корпоративной сети предприятия.
IP-термодатчик
Для сбора данных, например, величины давления, температуры, напряжения или о разбитии стекла, включении нагрузки, открытии окна и т.д., применяются датчики. В работе для разработки ІР-устройств, используются датчики:
- температуры;
- влажности;
- задымленности;
- напряжения;
- тока.
Устройство представляет собой электронный датчик температуры с Ethemet-входом. Имеет свой порт, IP-адрес, посредством которых управляется устройство (задать температуру срабатывания терморегулятора) и ІР- адрес удаленного ПК, на который отсылается значения температуры датчика.
В табл. 3.1 приведен перечень датчиков температуры с линейной зависимостью дифференциального сопротивления р-n перехода от температуры окружающей среды. Для реализации IP-термодатчика, выбран датчик температуры К1019ЕМ1.
Описание К1019ЕМ1, (К1019ЕМ2) [46]:
Данные микросхемы представляют собой термодатчики с линейной зависимостью выходного напряжения от температуры. Они предназначены для работы в устройствах контроля, измерения и регулирования температуры. Микросхемы оформлены в металлостеклянном корпусе КТ-1-9 с гибкими проволочными лужеными выводами (рис.3.5); масса прибора - не более 1,5г.
Датчик по свойствам подобен стабилитрону с малым дифференциальным сопротивлением и со стабильным и нормированным плюсовым температурным коэффициентом напряжения (ТКН).
Для построения датчика температуры часто используют свойство р-я-перехода, заключающееся в линейной зависимости падения напряжения на нем от температуры. ТКН р-я-перехода отрицателен и имеет типовое значение 2 мВ/ .
Недостатком p-я-перехода как датчика температуры является довольно большое дифференциальное сопротивление (25...30 Ом при токе 1 мА). По этой причине для достижения мало-мальски приемлемых характеристик датчика p-я-переход необходимо питать от стабилизатора тока. Кроме того, ни у одного диода не нормированы ни сам ТКН, ни его стабильность, что серьезно затрудняет их применение в качестве термодатчиков, особенно в промышленной аппаратуре.
Работа термодатчика К1019ЕМ1 основана на зависимости от температуры разности значений напряжения на эмиттерном переходе Ube двух транзисторов с разной плотностью эмиттерного тока. Эта разность иЬе при заданном соотношении значений площади эмиттера транзисторов и равном токе через них (это и обеспечивает разную плотность тока) оказывается пропорциональной абсолютной температуре кристалла: где М - отношение значений площади эмиттера транзисторов VT1 и VT2; к - постоянная Больцмана; Тк — абсолютная температура; q — заряд электрона.
На транзисторах VT1, VT2 собран первый дифференциальный усилитель, а на VT9, VT10 — второй, управляемый сигналами первого. Транзисторы YT3 - VT8 образуют два генератора тока, один питает первый дифференциальный усилитель, а другой - второй. На транзисторах VT11 и VT12 собрано «токовое зеркало», служащее динамической нагрузкой второго дифференциального усилителя.
Выходной сигнал с нагрузки второго усилителя через эмиттерный повторитель (VT14) поступает на базу выходного транзистора VT16. Конденсаторы Cl, С2 и резистор R10 обеспечивают устойчивость работы узла.
Условием баланса первого дифференциального усилителя является равенство значений коллекторного тока транзисторов VT1, VT2. Поскольку площади эмиттерного перехода этих транзисторов различаются в 10 раз, для балансирования усилителя на его вход с резистора R3 должно быть подано напряжение:
При питании микросхемы током 1...5 мА возникает отрицательная ОС по напряжению с выхода усилителя через делитель R2R3R4 на его вход. Эта связь устанавливает на выводах 2 и 3 микросхемы напряжение, пропорциональное разности падений напряжения на эмиттерном переходе транзисторов VT1 и VT2, с коэффициентом пропорциональности:
Поскольку разность Ube пропорциональна абсолютной температуре, ей же пропорционально и напряжение на выводах 2 и 3 микросхемы. Таким образом ТКН датчика равен 10 мВ/К; он является здесь и коэффициентом пропорциональности между выходным напряжением датчика и абсолютной температурой.
Для обеспечения высокой линейности преобразования и малого выходного сопротивления микросхемы (менее 1 Ом) усилитель имеет высокий коэффициент усиления — более 40 000.
Основные электрические характеристики датчика:
Ток питания - 1мА.
Выходное напряжение при токе питания 1мА и температуре 298К (25С) - 2952...3012 мВ, при 398К(125С) - 3932...4032 мВ, при 263К (- ЮС) для К1019ЕМ1А 2582...2682 мВ, при 228К (-45С) для К1019ЕМ1 2232...2332 мВ.
Предельно допустимый эксплуатационный режим:
Ток питания - 0,5... 1,5 мА.
Рабочий температурный интервал для К1019ЕМ —45...+ 125 С, для К1019ЕМ1А — -10...+125 С.
На рис. 3.6 показаны типовые зависимости дифференциального сопротивления микросхем от температуры окружающей среды (при токе питания 1 мА) и тока питания (при температуре окружающей среды 25 ) соответственно.
На обоих графиках заштрихованы области технологического разброса для 95% микросхем. На рис. 3.7 представлена типовая зависимость выходного напряжения (между выводами 2 и 3) от температуры окружающей среды.
Благодаря малому дифференциальному сопротивлению датчика его можно питать от источника напряжения (не менее 10В) через последовательный резистор, сопротивление которого в килоомах должно быть на 3 кОм меньше значения напряжения U , в вольтах.
Для наибольшей степени реализации возможности микросхемы, ее обычно питают от стабилизатора тока. Типовая схема включения датчика изображена на рис. 3.8.
Алгоритмы фрактального анализа временных рядов в системах мониторинга сенсорных сетей
Временной ряд — дискретная , последовательность отсчетов — имеет сигналы на выходе практически всех современных измерительных устройств, использующих цифровую обработку, в том числе датчики сенсорных сетей- и многих других- измерительных систем. Экспериментально установлено, чтої временные1 ряды данных, полученные при изучении, таких систем, обладают фрактальными свойствами (самоподобие, самоаффин- ность,.фрактальная размерность), что-даёт возможность.прогнозировать их динамику, выявлять скрытые корреляции, циклы и т.п.
Методы анализа временных рядов Для подтверждения вышесказанного рассмотрим результаты реальных численных экспериментов, являющиеся основой .для» исследования фрактальных свойств рядов, отражающих интенсивность трафика, проходящего через маршрутизатор сенсорной сети, который- принимал данные с датчиков с разной периодичности опроса [5]. Анализируется временной ряд из объема трафика за указанный период с определенной дискретностью по времени в сутки (рис. 4.8).
Остановимся подробнее на некоторых методах анализа подобного типа временных рядов, возникающих, в частности, в сенсорных сетях.
Метод DFA
Один из универсальных подходов к выявлению самоподобия основывается на методе DFA (Detrended Fluctuation Analysis) - универсальном методе обработки рядов измерений [97].
Метод DFA представляет собой вариант дисперсионного анализа, который позволяет исследовать эффекты продолжительных корреляций в нестационарных рядах. При этом анализируется среднеквадратичная ошибка линейной аппроксимации в зависимости от размера отрезка аппроксимации. В рамках этого метода сначала осуществляется приведение данных к нулевому среднему (вычитание среднего значения (F) из временного ряда Затем ряд значений у (к), к = 1,2, ...,N разбивается на перекрывающиеся отрезки длины п, в пределах каждого из которых методом наименьших квадратов определяется уравнение прямой, аппроксимирующей последовательность у (/с). Найденная аппроксимация уп(уп(к) = ак + Ь) рассматривается как локальный тренд. Далее вычисляется среднеквадратичная ошибка линейной аппроксимации D(n) при широком диапазоне значений п
В случае, когда зависимость D(n) имеет степенной характер D(n) na, (наличие линейного участка при двойном логарифмическом масштабе ln alnn), можно говорить о существовании скейлинга.
Корреляционный анализ
Если обозначить через Xt член ряда количества сенсоров, которые передали данные за единицу времени t (t = 1,2,...,7V), то функция автокорреляции для этого рядаХопределяется следующей формулой: F№) = jijE?--?( +t - m)W - т), (4.7) где т — среднее значение ряда X, которое в дальнейшем, не ограничивая общности, будем считать равным 0 (это достигается переприсвоением значению Xt значения Xt — т). Предполагается, что ряд X может содержать скрытую периодическую составляющую.
Известно, что функция автокорреляции обладает тем свойством, что если скрытая периодическая составляющая существует, то ее значение асимптотически приближается к квадрату среднего значения, исходного ряда [97].
Очевидно, первое слагаемое выражения (4.11) есть- функция непег риодическая, асимптотически стремящаяся- к нулю. Так как взаимная корреляция между N n S отсутствует, то третье и четвертое слагаемые этого выражения- также стремятся к нулю. Таким образом, самый значительный ненулевой вклад составляет второе слагаемое, представляющее собой автокорреляцию сигнала S , т.е. функция автокорреляции ряда X остается-периодической. ;
Для экспериментального подтверждения рассмотренной гипотезы была сгенерирована последовательность, по своей природе напоминающая реальный поток данных. Предполагалось, что ежедневное количество передаваемого трафика сети растет по экспоненциальному закону (с: небольшим значением;показателя степени экспоненциальной функции), и на это количество накладываются колебания, связанные с недельной цикличностью в работе сенсоров. Также принимается во внимание некоторый элемент случайности, выраженный соответствующими отклонениями. Для получения соответствующего временного ряда были рассмотрены значения функции
Количество ответов не может быть отрицательным числом. На рис. 4.9 представлен график модели (ось абсцисс - переменная - день, ось ординат - переменная - объем трафика Мб).
Исходный ряд был обработан: приведен к нулевому среднему и нормирован (каждый член разделен на среднее). После этого были рассчитаны коэффициенты корреляции, которые для рядов измерений X длиной N рассчитываются по формуле
Коэффициент корреляции ряда наблюдений, соответствующего динамике реального передаваемого трафика, свидетельствует о неизменности корреляционных свойств по дням недели. Вместе с тем, коэффициенты корреляции ряда наблюдений, усредненного по неделям, аппроксимируются гиперболической функцией, которая характеризует долгосрочную зависимость членов исходного ряда.
Фактор Фано
Для изучения поведения процессов принято использовать еще один показатель - индекс разброса дисперсии (IDC), так называемый фактор Фано (U. Fano) [90]. Величина фактора Фано F(k) определяется как отношение дисперсии количества событий (в нашем случае - объем передававмого трафика) на заданном окне наблюдений к к соответствующему математическому ожиданию
Условие, при котором показатель Херста связан с фрактальной «клеточной» размерностью в соответствии с приведенным соотношением (4.17), сформулировано Е. Федером следующим образом: «... рассматривают клетки, размеры которых малы по сравнению, как с длительностью процесса, так и с диапазоном изменения функции; поэтому соотношение справедливо, когда структура кривой, описывающая фрактальную функцию, исследуется с высоким разрешением, т.е. в локальном пределе» [59].
Еще одним важным условием является самоаффинность функции. Для передаваемого трафика это свойство интерпретируется как самоподобие, возникающее в результате процессов их формирования. При этом временные ряды, построенные на основании мощных тематических информационных потоков, вполне удовлетворяют этому условию. Поэтому при расчете показателя Херста фактически определяется и такой показатель тематического передаваемого трафика, как фрактальная размерность [9,36,56,57,62,67,68,77,94,97,98,99,103].
Известно, что показатель Херста представляет собой меру персистентности — склонности процесса к трендам (в отличие от обычного броуновского движения). Значение Н Vi означает, что направленная в определенную сторону динамика процесса в прошлом, вероятнее всего, повлечет продолжение движения в том же направлении. Если Н !4, то прогнозируется, что процесс изменит направленность. Н = Vi означает неопределенность — броуновское движение.
