Интеллектуальные средства измерений
Покупка
Основная коллекция
Тематика:
Общетехнические дисциплины
Издательство:
КУРС
Год издания: 2023
Кол-во страниц: 280
Дополнительно
Вид издания:
Учебник
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-906818-66-9
ISBN-онлайн: 978-5-16-104747-7
Артикул: 632555.07.01
Доступ онлайн
В корзину
В учебнике в соответствии с требованиями государственного общеобразовательного стандарта по дисциплине интеллектуальные средства измерений, рассмотрены проблемы интеллектуализации измерений, применение нейроструктуры в средствах измерений; измерительные базы знаний; особенности аппаратной и программной частей интеллектуальных средств измерений. Материал базируется на современном понимании и состоянии интеллектуальных средств измерений.
Учебник написан для студентов и аспирантов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Приборостроение» и специалистов в области информационно-измерительной техники и технологий, информационных систем и метрологии.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 12.03.01: Приборостроение
- 27.03.01: Стандартизация и метрология
- 28.03.02: Наноинженерия
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Г.Г. РАННЕВ, А.П. ТАРАСЕНКО УЧЕБНИК Москва КУРС ИНФРА-М 2023 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЙ Рекомендовано в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки 12.03.01 «Приборостроение», 27.03.01 «Стандартизация и метрология», 28.03.02 «Наноинженерия», (Квалификация — Бакалавр)
УДК 389(075.8) ББК 30.10я73 Р22 © Г.Г. Раннев, А.П. Тарасенко, 2016 © КУРС, 2016 Раннев Г.Г., Тарасенко А.П. Интеллектуальные средства измерений: Учебник. — Москва: КУРС: ИНФРА-М, 2023. — 280 с. ISBN 978-5-906818-66-9 (КУРС) ISBN 978-5-16-012058-4 (ИНФРА-М, print) ISBN 978-5-16-104747-7 (ИНФРА-М, online) В учебнике в соответствии с требованиями государственного общеобразовательного стандарта по дисциплине интеллектуальные средства измерений, рассмотрены проблемы интеллектуализации измерений, применение нейро- структуры в средствах измерений; измерительные базы знаний; особенности аппаратной и программной частей интеллектуальных средств измерений. Материал базируется на современном понимании и состоянии интеллектуальных средств измерений. Учебник написан для студентов и аспирантов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Приборостроение» и специалистов в области информационно-измерительной техники и технологий, информационных систем и метрологии УДК 389(075.8) ББК 30.10я73 Р22 Р е ц е н з е н т ы: В.Л. Шкуратник — д-р техн. наук, профессор кафедры «Физические процессы горного производства и геоконтроль» Горного института НИТУ МИСиС; И.И. Постников — д-р техн. наук, профессор кафедры «Информационные технологии и математика» Российского университета кооперации ISBN 978-5-906818-66-9 (КУРС) ISBN 978-5-16-012058-4 (ИНФРА-М, print) ISBN 978-5-16-104747-7 (ИНФРА-М, online)
Предисловие «Интеллект» (лат. intellectus – познание, понимание, рассудок), способность мышления, рационального познания. Советский энциклопедический словарь. В информационно-измерительной технике в связи с удешевлением вычислительных мощностей микропроцессоры проникают на самый нижний уровень — датчики преобразования сигналов. Каждое интеллектуальное устройство (датчик, контроллер, элемент сравнения, АЦП, интерфейс) может накапливать, хранить и выдавать информацию о том, где и кем оно было изготовлено, приобретено и установлено, о рабочих характеристиках, результатах диагностики и т.д. Идеология «интеллектуальных средств» становится частью практически любой продукции в сфере измерений, систем автоматического контроля, технической диагностики, телеизмерений и др. Термин «интеллектуальный» по отношению к датчикам, преобразователям, измерительным приборам, исполнительным механизмам, микроконтроллерам, понимаемым устройства, удаленные от центра управления (операторской, диспетчерской), с которым они связаны информационными каналами, употребляется в том смысле, что они обладают неким «интеллектом», способным обрабатывать сигнал, перестраивать свои параметры или алгоритм своей работы, работать с электронными Таблицами и выполнять ряд дополнительных функций по команде с внешнего устройства или адаптивно в соответствии с меняющимися условиями. Фактически сейчас интеллектуальным называют любое устройство, имеющее в своем составе микропроцессор. Бурное развитие отраслей кибернетики, объектом изучения которых является искусственный интеллект (системы на основе нечеткой логики, искусственные нейронные сети, теория распознавания образов, теория принятия решений и т.д.), привело к созданию соответствующих измерительных и контролирующих устройств, которые часто обозначаются тем же термином — «интеллектуальный». Причем в последнем случае этот термин гораздо точнее отражает существо дела, так как устройства имитируют в той или иной степени функционирование человеческого мозга, т.е. человеческий интеллект. Термин «интеллектуальные» укрепился за всеми дистанционно управляемыми и автоматическими измерительными устройствами с расширенными функциональными возможностями. В англоязычных
источниках в отношении рассматриваемых в учебнике устройств в последнее время все чаще употребляют термин smart, избегая термина intelligent. Итак, интеллектуальные средства измерений имеют расширенные функциональные возможности по сравнению с беспроцессорными устройствами того же назначения. Например, интеллектуальный преобразователь может иметь повышенную точность за счет цифровых преобразований, компенсирующих нелинейность чувствительного элемента или его температурную зависимость; он может работать с большим количеством разных типов датчиков, автоматически или по команде подстраивая свои характеристики преобразования под каждый из них; такой преобразователь может иметь автоматический выбор предела измерения, адаптировать алгоритм обработки данных под меняющиеся внешние условия, выполнять полуавтома- тическую или автоматическую калибровку, самодиагностику, что значительно облегчает их эксплуатацию. Интеллектуальный датчик способен самостоятельно подстраиваться под условия эксплуатации и непрерывно регулировать свою чувствительность в целях достижения максимальной эффективности. Своим интеллектом датчики обязаны микропроцессорным технологиям. Микропроцессор — это мозг датчика, позволяющий устройству «изучать» условия, в которых оно работает. Являясь самообучающейся микропроцессорной системой, такой датчик способен обрабатывать большие объемы информации с высокой скоростью. Именно благодаря микропроцессорам сегодня у пользователя есть весьма удобные в установке, настройке и применении датчики. Применение интеллектуальных измерительных устройств позволяет снизить требования к центральным управляющим компьютерам, а также сократить номенклатуру измерительных приборов до одной модели, что, несомненно, имеет положительный эффект при проектировании и производстве. Следует отметить специфику программных средств, используемых при создании архитектуры интеллектуальных измерительных устройств, и появление нейросистем и нейрокомпьютеров, создание специального метрологического обеспечения. За тридцать с небольшим лет появления «умных» измерительных средств они достигли огромного прогресса. Можно привести множество примеров этого успеха. Приведем лишь два подтверждающих это утверждения. Современные интеллектуальные фотоэлектрические датчики и бесконтактные переключатели обладают средствами диагностики и способны подключаться к сетям; вскоре к списку возможностей этих устройств добавятся и простейшие контроллерные функции. Благо-
даря достижениям в области видеодатчиков, появились системы машинного зрения, способные различать цвета и т.д. Использование нейросетевых методов и алгоритмов позволило создать «искусственный нос». В настоящее время различные прототипы электронного носа уже широко используются в промышленности, медицине, сельском хозяйстве и т.д. В предлагаемом учебнике использованы фрагменты из монографии В.Н. Романова, В.С. Соболева, Цветкова В.И. «Интеллектуальные средства измерений», 1994; учебника Д.В. Гаспарова «Интеллектуальные информационные системы», 2003 ; курса лекций В.П. Серебрякова « Организация интеллектуальных вычислений», 2005; учебно-справочного пособия З.Г. Салихова «Терминология основных понятий автоматики», 2003, которые будут полезны студентам, изучающим курс «Интеллектуальные средства измерений». Данный учебник написан на основе лекций, в течение ряда лет читаемых в Московском государственном открытом университете, Московском государственном машиностроительном университете (МАМИ) (Университет машиностроения) Авторы благодарны д.т.н., проф. В.Л. Шкуратнику и д.т.н., проф. И.И. Постникову за ряд ценных замечаний и советов, сделанных в процессе рецензирования рукописи.
Глава 1. ПРОБЛЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ 1.1. Исходные положения и обзор состояния исследований по интеллектуализации измерений и средств измерений Первым систематизированным трудом к концу 90-х гг. XX в., была выпущенная в 1999 г. монография В.С. Соболева, В.Н. Романова и Э.Н. Цветкова «Интеллектуальные средства измерений». Ее авторы попытались собрать и обобщить материал по аппаратным, программным и метрологическим аспектам, который и представлен в несколько измененном виде ниже. И несмотря на многие достижения и изменения, происшедшие в этой области за последние годы, она остается основополагающей по проблемам интеллектуализации, моделированию, метрологическому обеспечению и другим аспектам интеллектуальных измерений. Вначале остановимся на термине «интеллектуальные технические средства», самом понятии «интеллект», «интеллектуальная деятельность» и «интеллектуальное средство», рассматриваемом очень широко, причем в разных работах неодинаково, предпочтем изложению исходных положений определение, которое используется в дальнейшем как базовое: «искусственный (машинный) интеллект (artificial intelligence) — свойство автоматических и автоматизированных систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, т.е., например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий». Также понятие «интеллект (intelligence)» трактуется как «ум, рассудок, мыслительные способности человека». Поскольку указанные способности выражаются в выработке суждений и принятии решений, то именно способность принимать обоснованные решения и осуществлять целенаправленные действия по их выполнению может быть определена как отличительный признак интеллектуальных процедур и интеллектуальных средств. Компьютеризация технических средств определила переход от отвлеченных рассуждений к практическим действиям по их интеллектуализации. Соответственно компьютеризация измерений породила новое направление в информационно-измерительной технике и метрологии — интеллектуальные измерения и измерительные средства. Развивая сформулированные выше положения, можно выделить следующие предпосылки интеллектуализации измерений:
• компьютеризация измерений; • переход к модульному принципу построения средств измерений; • создание развитого математического обеспечения измерений. В соответствии с имеющимся опытом в процессе компьютеризации измерений можно выделить три этапа. Включение микропроцессора в состав измерительной цепи позволило возложить на программную часть измерительного средства реализацию сложных измерительных преобразований, обеспечивающих выполнение косвенных, совокупных и совместных измерений, статистических измерений, измерений с коррекцией и адаптивных измерений. Освоение микропроцессора как составной части измерительной цепи составило первый этап компьютеризации измерений. На этом этапе развитие измерительного математического обеспечения шло в направлении формализованного описания измерительных процедур, обеспечивающего возможность формирования программной части измерительного средства. Совершенствование принципов построения измерительных средств, и в первую очередь использование модульного подхода к синтезу как аппаратной, так и программной частей процессорных измерительных средств (ПрИС), привело к созданию средств измерений с открытыми функциональными возможностями, варьируемыми за счет трансформации состава ПрИС. Эта особенность ПрИС в соединении с усложнением реализуемых алгоритмов измерений потребовала формирования адекватных методов метрологического анализа результатов и средств измерений с широким использованием расчетов и имитационного моделирования, выполняемых универсальными или специализированными вычислительными устройствами. Возможность проведения метрологического анализа определяется, помимо прочего, наличием соответствующего математического обеспечения — математических моделей объектов, условий, процедур и средств измерений и алгоритмов оценивания характеристик погрешностей результатов измерений и метрологических характеристик средств измерений. В том случае, когда метрологический анализ выполняется с помощью встроенных в ПрИС средств, включая вычислительную часть, осуществляется автосопровождение измерений, в рамках которого могут выполняться не только необходимые расчеты и имитационное моделирование, но и метрологический эксперимент, выполняемый с помощью встроенных образцовых средств, мер, калибраторов и т.п. Второй этап связан с приданием ПрИС возможности целенаправленного выбора рационального алгоритма измерений в фиксированной ситуации, определяемой видом измеряемой величины, свойствами объекта, условиями, предъявляемыми к процедуре и средствам измерений требованиями и наложенными ограничениями.
Понимая, в развитие вышеприведенного определения, под интеллектуальностью способность технического средства общаться с пользователем и принимать решения о характере дальнейших действий, основанную на знаниях, можно сделать вывод о том, что третий этап компьютеризации измерений связан с их интеллектуализацией. При этом развиваются и принципы построения средств измерений, во-первых, в связи с необходимостью включения в их состав баз измерительных знаний (БИЗ), а во-вторых, в связи с переходом к формированию измерительных цепей непосредственно в процессе функционирования интеллектуальных средств измерения (ИнСИ) с учетом текущих требований и ограничений, свойств объектов и условий измерений, а также имеющихся измерительных ресурсов. Измерительное математическое обеспечение ИнСИ, помимо математических моделей объектов, условий, процедур и средств измерений и алгоритмического обеспечения метрологического анализа, включает в себя алгоритмическое обеспечение метрологического синтеза. В дальнейшем полагается, что в отличие от измерений с коррекцией, когда изменяется (корректируется) результат измерений, и от адаптивных измерений, когда изменяются параметрические или функциональные характеристики звеньев измерительной цепи, интеллектуальные измерения предполагают использование промежуточных результатов измерении и результатов вспомогательных измерений для изменения (улучшения) алгоритма измерений. Проблемы интеллектуализации измерительной техники начали в литературе активно обсуждаться и разрабатываться сравнительно давно. Объясняется это общими тенденциями в развитии вычислительной техники, темпами ее освоения в измерительной практике, достижениями в разработке проблемы искусственного интеллекта и его технических приложений. Анализируя состояние вопроса применения искусственного интеллекта в измерительной технике, имеющиеся результаты и направления развития работ в области интеллектуальных средств измерений, содержащиеся в публикациях последнего периода, и на основании практического ознакомления с результатами работ в этой области в нашей стране и за рубежом можно сделать заключение о том, что в настоящее время исследования и разработки в области интеллектуализации средств измерений наиболее интенсивно развиваются по двум основным направлениям: 1. Теория интеллектуализации измерений и измерительной техники. 2. Разработка и постановка на производство средств измерений, обладающих элементами интеллекта.
Среди работ, относящихся к первому направлению, необходимо в первую очередь упомянуть публикацию Я. Стипановича, как одну из первых работ в этой области, в которой сделана попытка описать интеллектуальные измерительные устройства как класс приборной техники и предложена некоторая их классификация с использованием уровней иерархии. Важную роль среди работ, посвященных интеллектуализации измерений, сыграл доклад Д. Хофмана, сделанный им на X Всемирном конгрессе ИМЕКО. Эта работа в общих чертах высветила все основные признаки, которые в настоящее время связываются с понятием интеллектуальных измерений, и способствовала более углубленной их проработке в последующих публикациях. Интеллектуальные измерения здесь понимаются как компьютеризованные, автоматические технические измерения. Перечисляются новые процессы и производства, в которых все шире используются интеллектуальные измерения. Ставится задача включить новые процессы и производства в международную сеть законодательной метрологии для обеспечения единства и точности измерений. Подчеркивается, что развитие интеллектуальных измерений в первую очередь связано с развитием программного обеспечения измерений на основе физического и технического понимания измеряемого процесса или производства, т.е. указывается на существенную роль моделей и априорной информации при интеллектуальных измерениях. Основополагающей следует считать работу Г.С. Поспелова, определяющую общую методологию подходов к рассмотрению этих проблем. ИнСИ здесь определяются как средства измерений, способные к индивидуализации алгоритмов своего функционирования на основе априорной и получаемой измерительной информации с целью достижения заданных показателей качества функционирования. Методология построения ИнСИ рассматривается как дальнейшее развитие аппаратно-программных методов реализации измерительных процедур, использующих достаточно сложные математические модели и алгоритмы. При этом акцентируется внимание на памяти, как необходимом атрибуте ИнСИ и средстве для хранения в самой системе модели «внешнего мира» и своей собственной модели, т.е. правил и алгоритмов функционирования. ИнСИ характеризуется наличием адаптации к условиям проведения измерений, использованием и актуализацией априорной информации об измеряемых процессах. При рассмотрении адаптивных средств измерении как разновидности ИнСИ обращается внимание на ключевые особенности интеллектуальных измерений, связанных с трансформацией выполняемых алгоритмов. Объемы, способы организации и использования памяти во многом определяют глубину интеллекта конкретной измерительной системы.
Проводится сопоставление свойств естественного и искусственного интеллекта, выделяются общие свойства, присущие ИнСИ. Различаются три уровня сложности интеллектуальных средств измерения, дается описание признаков, характерных для каждого уровня, приводятся примеры конкретных отечественных и зарубежных разработок ИнСИ. Затрагиваются также вопросы использования в ИнСИ экспертных систем для создания сложных проблемно-ориентированных измерительных систем с расширенными функциональными возможностями и применения идей и методов автоматического распознавания изображений в измерительных системах с оптическими, в том числе волоконно-оптическими датчиками. Рассматриваются аспекты метрологического обеспечения ИнСИ и формулируется ряд новых проблем, требующих своего решения в ближайшем будущем. Следует признать необходимым условием интеллектуальности наличие процессора (микропроцессора) в составе измерительной цепи. Чрезвычайно важным моментом, отмечаемым во всех работах, является математическое и метрологическое обеспечение ИнСИ. Объясняется это тем, что ИнСИ при всей их специфике и новизне принципов построения остаются средствами измерения, со всей проблематикой их метрологического обеспечения. Наиболее корректным и адекватным с позиций современной теории измерений является вероятностно-статистический подход к описанию как измеряемых величин, так и свойств самих средств измерений. При этом ряд принципиально важных измерительных задач приобретает формализованную постановку. Как один из возможных подходов к проблеме использования априорной информации об объекте измерений для повышения точности используется регрессионный анализ. Вместе с тем математический аппарат, базирующейся на вероятностно- статистическом подходе, не следует рассматривать как единственно возможный, так как аппарат нечетких множеств во многом превосходит последний. Помимо работ общего характера, посвященных интеллектуализации измерительных систем и средств измерении, в последнее время появляются работы, посвященное отдельным типам ИнСИ и конкретным вопросам их построения. Много работ посвящено вопросам построения и использования интеллектуальных датчиков. Отмечается появление на мировом рынке нового класса интеллектуальных датчиков, т.е. датчиков, содержащих встроенное микропроцессорное вычислительное устройство, выполняющее функции первичной обработки измерительной информации. В этой связи актуальной становится задача создания эф-
Доступ онлайн
В корзину