Адаптивное линейное оценивание погрешности динамического измерения

Дан обзор публикаций по методам оценивания погрешности динамических измерений и рассмотрены способы её коррекции. Составляющие этой погрешности обусловлены динамическими свойствами (инерционностью) датчика и аддитивным шумом на его выходе. Предложен способ оценивания и уменьшения погрешности динамических измерений на основе принципа адаптивного линейного предсказания или адаптивного линейного усиления сигналов. Способ заключается в формировании сигнала оценки погрешности по результату сравнения задержанной копии восстанавливаемого сигнала с тем же восстанавливаемым сигналом, прошедшим через адаптивный нерекурсивный фильтр с линейной фазовой характеристикой. На основе данного подхода разработана структура измерительной системы, позволяющей оценивать погрешность динамических измерений и уменьшать её путём коррекции динамических характеристик датчика и адаптивной фильтрации шума измерения. Проведено компьютерное моделирование предложенной измерительной системы для датчика второго порядка. Получены оптимальные (в смысле среднеквадратичной оценки погрешности) значения порядка восстанавливающего адаптивного фильтра в присутствии аддитивного гармонического шума переменной частоты на выходе датчика. Показано, что свойства предложенной структуры измерительной системы с оценивателем погрешности динамических измерений адаптивны к параметру шума. Область применения полученных результатов – обработка результатов измерений быстропеременных процессов (в том числе в режиме реального времени), когда доминирующей является составляющая погрешности динамических измерений, обусловленная динамическими свойствами (инерционностью) датчика, а также аддитивными шумами на его выходе. Решение такой задачи актуально, например, при обработке результатов наземных испытаний космической техники.

1. Волосников А. С. Измерительная система на основе нерекурсивных фильтров с оптимальной коррекцией погрешности динамического измерения // Измерительная техника. 2022. № 10. С. 19–25. https://doi.org/10.32446/0368-1025it.2022-10-19-25

2. Elster C., Link A., Bruns, T., Measurement Science and Technology, 2007, vol. 18(12), pp. 3682–3687. https://doi.org/10.1088/0957-0233/18/12/002

3. Link A., Elster C., Measurement Science and Technology, 2009, vol. 20(5), 055104. https://doi.org/10.1088/0957-0233/20/5/055104

4. Eichstädt S., Link A., Elster C., Sensors, 2010, vol. 10(8), pp. 7621–7631. https://doi.org/10.3390/s100807621

5. Eichstädt S., Elster C., Smith I. M., Esward T. J., Journal of Sensors and Sensor Systems, 2017, vol. 6(1), pp. 97–105. https://doi.org/10.5194/jsss-6-97-2017

6. Eichstädt S., Elster C., Esward T. J., Hessling J. P., Metrologia, 2010, vol. 47(5), pp. 522–533. https://doi.org/10.1088/0026-1394/47/5/003

7. Eichstädt S., Link A., Harris P., Elster C., Metrologia, 2012, vol. 49(3), pp. 401–410. https://doi.org/10.1088/0026-1394/49/3/401

8. Esward T. J., tm – Technisches Messen, 2016, vol. 83(10), pp. 557–564. https://doi.org/10.1515/teme-2015-0128

9. Fujii Y., Maru K., Experimental Techniques, 2011, vol. 35(3), pp. 5–20. https://doi.org/10.1111/j.1747-1567.2009.00594.x

10. Hessling J. P., Measurement Science and Technology, 2006, vol. 17(10), pp. 2740–2750. https://doi.org/10.1088/0957-0233/17/10/028

11. Markovsky I., IEEE Signal Processing Letters, 2015, vol. 22(8), pp. 1094–1097. https://doi.org/10.1109/LSP.2014.2388369

12. Monti A., Ponci F., IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2010, vol. 59(11), pp. 2825–2833. https://doi.org/10.1109/TIM.2010.2060913

13. Shestakov A. L., IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 1996, vol. 45(1), pp. 250–255. https://doi.org/10.1109/19.481342

14. Shestakov A. L., Dynamic Measurements Based on Automatic Control Theory Approach, in Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing X, 2015, pp. 66–77. https://doi.org/10.1142/9789814678629_0008

15. Шестаков А. Л. Методы теории автоматического управления в динамических измерениях: монография. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2013. 257 с.

16. Грановский В. А. Динамические измерения: Основы метрологического обеспечения. Л.: Энергоатомиздат, 1984. 224 с.

17. Roshahliza M. Ramli, Ali O. Abid Noor, Salina Abdul Samad, A Review of Adaptive Line Enhancers for Noise Cancellation, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 2012, vol. 6(6), pp. 337–352.

18. Hayes M. H., Adaptive filtering, in Statistical digital signal processing and modeling, John Wiley & Sons, 1996, pp. 493–570.

19. Diniz P., Adaptive Filtering: Algorithms and Practical Implementation (fourth edition), Springer New York, 2008, 652 p.