Дипломная (вкр): Система стабилизации линии визирования тепловизионного прибора

Рисунок 17 - Восстановление сигнал угловой скорости, который имеет шум в 200 мВ

Ошибки расчета амплитуды видны на графике. Это связано с тем, что точки, которые определяют амплитуду, сдвинуты из-за шума. Но, при максимальной амплитуде шума, ошибки определения амплитуды в пределах допуска. Потому что на максимальных скоростях, информация о величине угловой скорости достаточна для правильной реакции системы. В этом случае точность не особа важна. Главное, чтобы система привильно среагировала, на большую угловую скорость. А потом, скорость снизится и точность обработки возрастёт. Другими словами, достаточно примерного значения.

Рисунок 18 показывает максимальный уровень ограничения, он задается с помощью оболочки и равен 85%. Итак, наблюдается интересная картина.

Рисунок 18 - Восстановление ограниченного сигнал, который имеет уровень ограничения 85 % от амплитуды

В этом случае возникает эффект двух маятников, колеблющихся с близкой частотой. Некоторое время, возрастающий или спадающий фронт сигнала представляет собой выборку из двух точек. Иногда, это одна точка. Алгоритм работает только по двум точкам, и это минимум. Когда одна точка, алгоритм работает не корректно. Такая ситуация возникает, когда уровень ограничения более 85 %. Это граничное значение, в следствии чего получается, что несколько периодов попадает две точки, несколько периодов попадает одна точка в не искажённую область. Всё это повторяется с определённой периодичностью. Но, когда уровень меньше 85 %, то на фронте сигнала две точки будут всегда. Таким образом, используя эту информацию, можно восстановить, реконструировать сигнал в ограниченной области.

Стоит отметить, тот фактк, что разработанный алгоритм восстановления ограниченного сигнала позволяет восстановить сигнал, который ещё дополнительно усилен аналогово. Таким образом увеличивается его крутизна и уменьшается цена младшего разряда, выраженная в градусах в секунду. Что хорошего влияет на точность системы, и не ухудшает её динамику. Этот вопрос обсуждался ранне и предлагалось два пути. Первый заключается в уменьшение амплитуды в 6 раз, а во втором амплитуда не изменялась, но при этом она ограничивалась. Используя разработаный алгоритм сигнал может быть усилен, что увеличивает чувствительность системы.

Выводы

Подводя итоги моделировани, необходимо оценить полученные результаты. Максимально возможные значения негативно влияющих параметров были оценены. Эти значения с запасом покрывают значения, которые могут возникнуть в реальности. Таким образом, на основании этих данных, можно сделать вывод, что предлагаемое решение и разработанный алгоритм должны функционировать правильно в реальной системе.

По завершению работы необходимо критически оцнить предложенное решение и разработанный алгоритм. Обычно, когда сигнал от датчика имеет широкий динамический диапазон, то есть его амплитуда колеблется в больших предерах, и АЦП не может воспринимать корректно данный сигнал, применяют стандартные решения, такие как переменный коэффициент усиления или логарифмический усилитель. Но они увеличивают аппаратные затраты. При этом форма сигнала не важна и никак не используется, и вообще может быть неизвестна.

Но, в данном решении используется то, что форма сигнала угловой скорости гироскопа известна. Это синусоидальный сигнал с постоянной частотой. Что позволяет решить проблему широкого динамического диапазона за счет усложнения программы. Это решение не работает для сигнала произвольной формы, что можно определить, как его недостаток. Но для системы, которая рассматривается в данной работе, это не является необходимым.

Кроме того, существует вопрос определения погрешности расчитанной амплитуды и фазы. Входные данные имеют разрешение 20 бит. После всех преобразований и расчетов, значения могут быть больше в несколько раз. Следовательно, обшее число битов возрастает. Но это вряд ли можно рассматривать как увеличение количества разрядов, которые влекут за собой увеличение точности. Это не честные разряды, а вычисленные. И скорее всего, точность предлагаемого решения такаяже или даже ниже ниже, чем стандартные аппаратные решения, такие как переменный коэффициент усиления и логарифмический усилитель. Но это требует проверки. Более того, необходимо определить, что подразумевается под точностью в данной ситуации. Это цена младщего разряда высчитанного значения или разница между расчетным и истинным значением. И в одном и в другом случае, возникает вопрос, как это измерить. Но, главное то, что делать этого не нужно и, более того, в этом нет необходимости. Потому что, во-первых, на высокой угловой скорости точность не является критически выжным параметром. Достаточно знать примерное значение для правильной реакции системы. Во-вторых, можно проверить работоспособность решения на практике.

Глава 3.Аппаратныя реализиаци восстановления сигнала угловой скорости

.1 Выбор элементной базы для аппаратной реализации на основе поставленных требований

В предыдущем разделе был предложен алгоритм решения проблемы. И прежде всего необходимо оценить возможность реализации этого алгоритма на микроконтроллере. На первый взгляд, алгоритм прост. Но есть моменты, связанные с низкой производительностью микроконтроллера.

Во-первых, важным элементом является аналого-цифровой преобразователь (АЦП). Существую различные виды АЦП, которые имеют различную инструментальную погрешность. Чем она меньше, тем точнее получится стабилизация. В разрабатываемой системе АЦП оцифровывет сигнал угловой скорости гироскопа и передает данные в микроконтроллер. От параметров АЦП зависит ошибка, с которой происходит преобразование, которая напрямую влияет на ошибку стабилизаци. В соответствии с заданными требованиями, ошибка стабилизации должна быть не более 10 угловых сукунд. Экспериментально установленно, что для обеспечения данного требования АЦП должен иметь минимум 17 разрядов. Следовательно, необходимо выбрать АЦП, которорый имеет больше 17 разрядов. Также, существуют важные характеристики АЦП такие как, частота дискретизации и шум преобразования. Частота дискретизации определяет частоту решения алгоритма, от которой зависит устойчивости системы и её динамика. Поскольку, входной сигнал пердставляет собой гармонический сигнал с постоянной частототой, то требований к АЦП по работе с широким диапазоном частот нет. В отличии от требований ребованиями к уровню шумов и динамическому диапазону системы. В таком случае идеально подходит сигма-дельта АЦП.

Аналого-цифровые преобразователи, удовлетворяющие всем вышеперечисленным требованиям, доступны в большом колличестве на сегодняшний день. Поэтому, сравнив цену, удобство в использовании, потребление и массогабаритные характеристики был выбран АЦП ADS1250 от фирмы Analog Devices. Он полностью удовлетворяет вышеперечисленным требованиям и имеет эффективное разрешение в 18 разрядов и разрешение без пропуска кодов 20 бит. Частота дискретизации может изменяться в пределах от 10 Гц до 25 кГц.

Во-вторых, важным элементом системы является микроконтроллер. Существуют микроконтроллеры с различной разрядностью адрессации памяти. Такие, как 8, 16, 32-разрядные микроконтроллеры. В свою очередь, АЦП имеет 20-битную длину слова. Следовательно, удобно использование 32-битного микроконтроллера. Кроме того, максимальное значение с АЦП занимает все двадцать бит и после выполнения алгоритма новое вычисленное значение в нескольо раз может быть больше. Следовательно, занимает больше двадцати бит. И если применять 32-разрядную логику, то новое вычисленнео значение может быть больше в 4000 раз. Этого более чем достаточно. Кроме того, 32-разрядный микроконтроллер позволяет выполнять алгоритм без особых трудностей. Конечно, 8-разрядный микроконтроллер может быть использован, но это не удобно. Так же, предпочтительным является микроконтроллер, который может работать в формате плавабщей точки.

Поскольку, АЦП оцифровывает на частоте 7 кГц, то микроконтроллер должен успевать выполнить алгоритм с большей частотой. Поскольку микроконтроллер выполняет основную программу системы стабилизации, кроме разработанного алгоритма.

В итоге, представлены два требования к микроконтроллеру, такие как, длинна слова и производительность. Это основные требования. Кроме того, различные факторы могут повлиять на выбор микроконтроллера, такие как размер, энергопотребление и простота в использовании. С учетом всех требований был выбран микроконтроллер TMS320F28335 от фирмы Texas Instrument. Он имеет высокопроизводительное 32-х разрядное ядро. Тактовая частота 150 Мгц, что позволяет выполнять все вычисления с частотой 7 кГц. Умеет работать с числами, представленными в формате плавающей точки, что необходимо для восстановления широкого динамического диапазона в микроконтроллере. Такж же, микроконтроллер имеет встроенные модулили, такие как интерфей Uart, интерфей CAN, интерфейс SPI, блок формирования ШИМ сигналав. Таким образом, выбранный микроконтроллер позволяет выполнять сложный алгоритм, имеет не большие размеры и при этом сокращает аппаратные затраты, за счёт встроенных модулей.

.2 Разработка структурной и принципиальной схем

Рисунок 19 - Структурная схема аппаратной реализации

Разработанна структурная схема приближенна к принципиальной схеме. Не указанны только пассивные элементов, такие как резисторы и конденсатары. Блок ограничения сигнала реализован на операционном усилителе. Рассмотрение принципиальной схемы опускается. Она приведена в приложении 2.

Заключение

Настоящая дипломная работа посвящена разработки и исследованию электронной аппаратуры системы стабилизации линии визирования, с целью вполнения основных ребований по точности, динамики и малым аппаратным затратам системы стабилизации.

По результатам исследования сделаны следующие выводы:

Проведён анализ системы стабилизации линии визирования;

Выявленные критичные моменты системы, которые не удовлетворяют требованиям, в частности тиким является преобразование сигнала угловой скорости гироскопа в цифровую форму;

Поставленна задача по эффективному преобразованию сигнала угловой скорости и рассмотренны существующие стандартные решения, сделаны выводы;

В связи с тем, что стандартные решения на удовлетворяют требованиям по малым аппаратным затратам было предложнно решение на програмном уровне;

Получены аналитические выражения для нахождения амплитуды и фазы, что позволяет реализовать эффективное преобразование сигнала угловой скорости гироскопа;

Разработан алгоритм восстановления ограниченного сигнала угловой скорости гироскопа;

Проведено моделирование и верифицирован алгоритма восстановления сигнала угловой скорости гироскопа;

Выполненна аппаратная реализаци данного решения по восстановлению сигнала.

В итоге получены следующие результаты, которые полностью удовлетворют поставленным требованиям:

Точность стабилизации  7 угловых секунд

Скорость угловых перемещений от 40 до 60 град/с

Аппаратные затраты составляют 2 аналоговых узла

Результаты исследований внедрены в опытно конструкторскую работу по разработке системы стабилизации линии визирования.

Будущая работа может быть разделена на две части. Первая часть представляет собой дальнейшее развитие полученного решения применитьельно к системе стабилизации. Вторая часть состоит в улучшении самой системы стабилизации изображения.

В первом случае необходимо провести практические эксперименты. Тогда получается окончательный ответ о работоспособности решения. Возможно, во время эксперимента, будут сделаны изменения в алгоритме или уравнениях. Такие варианты не исключаются. Кроме того, использование этого решения может быть рассмотрено для применения в других областях и решенния других проблем.

Во втором случае, работа по совершенствованию системы стабилизации изображения будет продолжаться. В этом докладе, частью системы по обработки сигнала с гироскопа была рассмотренна потому, что разработка системы была начата с этого места. Проблема возникла изначально и без её решения, невозможно было бы выполнить все требования к системе. Несомненно, в дальнейшей разработке системы возникнут новые проблемы. Решения этих проблем, возможно, уже существуют. А возможно и нет. Но в любом случае это интересный процесс.

Список используемой литературы

Бесекерский В.А., Фабрикант Е.А. “Динамический синтез систем гироскопической стабилизации”, издательство судостроение, 1968.

А.В. Кулешов, 2013, “Гиростабилизаторы киноаппаратуры (опыт разработки и применения)”.

Буше Ж., Бронетанковое оружие в войне, 1953.

Furukawa, Hiroshi et al. March 9, 1976. U.S. Patent #3,942,862, “Image stabilizing optical system having a variable prism”.

David Sachs, Steven Nasiri, Daniel Goehl, 2007, Image Stabilization Technology Overview. Available at: <#"805800.files/image041.gif">