Система стабилизации линии визирования тепловизионного прибора

Система стабилизации линии визирования тепловизионного прибора

Система стабилизации линии визирования тепловизионного прибора

ДИПЛОМНАЯ РАБОТА

«Информатика и вычислительная техника»

Оглавление

Список аббревиатур

Введение

Глава 1.Обзор современного состаяния систем стабилизации линии визирования

.1Описание стабилизации изображения

.2Система стабилизации линии визирования с точки зрения теория управления

.3Аппаратное обеспечение системы стабилизации линии визирования

.4Програмное обеспечение системы стабилизации линии визироввния

.5Анализ и классификация существующих систем стабилизации изобажения

.6Противоречивые требования, предъявляемые к системе стабилизации линии визирования

Глава 2.Разработка и исследовние модели работы алгоритма восстановления ограниченного сигнала угловой скорости гироскопа на основе предложенного решения

.1Обоснование структурной схемы системы стабилизации линии визирования

.2Исследуемая область системы стабилизации линии визирования с точки зрения предъявляемых требований

.3Задача эффективного преобразования сигнала угловой скорости гироскопа в цифровую форму

.4Существующие стандартные решения оцифровки сигналов, имеющих широкий динамический диапазон

.5Теоретические основы предлогаемого решения и вывод аналитических выражений

.6Разработка алгоритма восстановления сигнала на основе полученных аналитических выражений

.7Разработка модели работы алгоритма в пакете Matlab

.8Результаты моделирования

.9Выводы

Глава 3.Аппаратныя реализиаци восстановления сигнала угловой скорости

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

.2Разработка структурной и принципиальной схем

Заключение

Список используемой литературы

Приложения

стабилизация гироскоп визирование тепловизионный

Список аббревиатур

ИУС - Интелектуальная Управляющая Система.

ОКР - Опытно-Конструкторские Работы

ОСИ - Оптическая Стабилизация Изображения

ЦСИ - Цифровая Стабилизация Изображения

АЦП - Аналого-Цифровой Преобразователь

ЦАП - Цифро-Аналоговый Преобразователь

ШИМ - Широтно-Импульсная Модуляция

ССИ - Система Стабилизации Изображения

МК - Микроконтроллер

Введение

Даная дипломная работа лежит в направлении исследований систем управления. Это направление было продиктованно современным развитием техники, к которой предъявляются всё более жёсткие требования с целью ёе улучщения. В следствии чего, происходит усложнение технических решений и во многих ситуациях возникают проблемы, для решения которых невозможно обойтись без исследований.

Исследование, проведённое в дипломной работе, относится к области элементов и устройств ИУС. Объектом исследования является микропроцессорная система автоматизированного управления реального времени. Конкрентно, это система стабилизации линии визирования. Предметами исследования являются принципы обработки информации, методы обеспечения требуемых технических характеристик и моделирование ИУС с целью обеспечения требований, возникших в результате эвалюционного развития систем управления в сторону усложнения задач управления, повышения требований к массогабаритным и техническим характеристикам, энергопотреблению, стоимости надежности, производительности и точности.

Актуальность исследований в области систем стабилизации линии визирования обусловленна широким распространением оптичемских систем, таких как фото и видео камеры, системы видео наблюдения, оптические и тепловизионные прицелы, бинокли, телескопы и т.д., и т.п. Необходимость стабилизации линии визирования или дугими словами стабилизации изображения встаёт при использовании оптических систем на подвижных основаниях. Такая ситуация возникает довально часто, особенно в следствии мощного развития мобильной техники. Когда фото и видео камера являются встроееными в практически каждый мобильный телефон. Система стабилизации линии визирования компенсирует движения подвижной платформы таким образом, что линия визирования остаётся неподвижной в пространстве относительно инерциальной системы координат.

Современные системы стабилизации линии визирования обладают высокой динамической и статической точностью для применения в задачах, где не большое оптическое увеличение или его нет совсем. Но бывают задачи, когда точность ситемы стабилизации не достаточна высока. Например, при сильном оптическом увеличении в несколько раз. Поэтому, задача повышения точности системы стабилизации является актуальной. При этом, уменьшение массогабаритных характеристик является необходимым условием при разработки системы стабилизации, что связано с тенденциями к мобильности устройств.

Таким образом, можно утверждать, что исследование в области элементов и устройтв ИУС, с целью повышения точности системы стабилизации изображения и уменьшения массогабаритных характеристик, которому посвящена данная работа является актуальной научно-технической задачей.

Цель данной работы заключается в выполнении требований, предъявляемых к системе стабилизации. Оснвные требования - это обеспечение чочности системы и уменьшение массогабариных характеристик.

Сформулированная цель предопределила следующую совокупность решаемых задач:

Обеспечение точности системы стабилизации за счёт корректного преобразования в цифровую форму сигнала угловой скорости, имеющего широкий динамический диапазон. Этот диапазон, выраженный в вольтах, больше чем максимальновозможное значение, определяемое напряжением опоры, которое может быть воспринято аналого-цифровым преобразователем (АЦП).

Поиск решения проблемы корректного преобразования сигнала угловой скорости с гироскопа в цифровую форму.

Исследование этого решения применительно к системе стабилизации. Исследование провести с использованием моделирования.

Решение должно приводить к уменьшение аппаратных затрат. Что влечёт за собой уменьшение массогабаритных характеристик, энергопотребления и стоимости устройства.

Разработка структурных и принципиальных схем аппаратного обеспечения для реализации данного решения. Выбор элементной базы.

Необходимо рассмотреть методологию или другими словами совокупность методов, используемых в данной работе. Метод представляет собой способ движения к цели. И для более быстрого достижения цели был разработан план-график. Где описывалось что и когда необходимо сделать. Это помоглпо правильно организовать работу и представить весь объём работы.

Для понимания того, как выполнять работу и что вообще делать был применён аппарат системного анализа. Анализ является одним из методов познания. Это метод подразумевает, движение от общего к частному, или, другими словами, это метод "разрушения" объекта исследования. В данном случае объектом исследования является система стабилизации изображения. Которая была разобрана по частям при ёе изучении. По результатам анализа сисемы была обнаружена проблема, которая обусловленна требованиями, предъявляемыми к системе. Эта проблема сосредоточена в конкретной части системы.

Так же был применён аппарат системного синтеза. Работа состоит из двух основных частей. Это практическая часть и отчет. Практическая часть включает в себя создание интеллектуального продукта, например, алгоритм, модель, готовый и рабочий код или все вместе. Эта часть работы показывает навыки в разработке программного обеспечения, в выборе языка программирования, среды разработки или среды моделирования. Умение разрабатывать структурные и принципиальные схемы. Но и отчёт является не менее важной частью работы. Также к понятию синтеза относится поиск решения, что является творческой деятельностью. Конечно, бывают и готовые решения. Но если они не подходят, то приходится придумывать собственное решение. Предложенное решение пока есть только идея. И её нужно оформить в удобный и привычный вид. Это может быть блок схема алгоритма или математические формулы. Далее необходимо проверить работоспособность идеи путём моделирования. Для чего необходимо разработать модель. Но, В конечном итоге, алгоритм должен быть запущен на микроконтроллере, поскольку система стабилизации изображения является системой реального времени, построенной на микроконтроллере. И необходимо оценить, какие тебуются характеристики микроконтроллера для реализации данного решения. А после чего уже выбирать конкретный микроконтроллер, разрабатывать структурные и принципиальные схемы аппаратного обеспечения. Всё выше сказанное в какой-то мере относится к понятию синтеза, поскольку всё это созданые части конечного интелектуального продукта в виде дипломной работы.

Научная новизна работы заключается в нахождении нового решения преобразованя в цифровой вид сигнала угловой скорости, имеющего широкий динамический диапазон. Такое решение позволяет увеличить крутизну аналогового сигнала, что влечёт за собой уменьшение цены младшего разряда АЦП, выраженной в еденицах угловой скорости. Таким образом увеличивается тосность ситемы за счёт её правильной реакции на меньшую угловую скорость. При этом, всё это выполняется одновременно с тем, что данное решение обеспечивает и получение информации о сигнале на максимальных угловый скоростях. Таким образом ситеме стабилизации известна информация о сигнале угловой скорости из всего диапазона. Вдобавок ко всему, данное решение уменьшает аппаратные затраты.

Достоверность полученных результатов следует из фундаментальных основ математики. Решение, предлагаемое в данной работе, основанно на правилах тригонометрии. Так же, работоспособность и правильность данного решения проверялась с помощью моделировани и экспериментов на практике. В результате чего были полученны положительные результаты.

Практическая значимость обусловленна тем, что работа выполнена в рамках ОКР по теме «Разработка электронной аппаратуры системы стабилизации и наведения».

Личный вклад в разработку электронной аппаратуры системы стабилизации и наведения представляет собой идею и решение восстановления, реконструирования сигнала с уелью его коррректного преобразования в цифровую форму. И последующие моделирование и реализация этого решения.

На защиту выносятся следующие положения:

Решение, в виде аналитических формул, для нахождения амплитуды и фазы синусоидального сигнала угловай скорости

Алгоритм восстановления, реконструирования сигнала угловой скорости из узкого в широкий динамический диапазон в ограниченной, срезанной области.

Компьютерная модель работы разработанного алгоритма с целью проверки его работоспособности и правильности.

Аппаратная реализация разработанного решения.

Работа состоит из трёх глав. В первой главе проводится обзор современных система стабилизации изображения. И производится постановка требований, предъявляемых к системе. Во второй главе анализируется система и ставится задач по восстановленю ограниченного сигнала. После чаего разрабатывается алгоритм решения и производится верификация решения с помощью моделирования. Третья глава описывает аппаратную реализацибю решения. Итоги работы подведены и сделанны выводы в последней главе.

Глава 1.Обзор современного состаяния систем стабилизации линии визирования

В этой главе будет рассмотренно современное состояние систем стабилизации. Так же, будет обсуждаться важность и необходимость всей работы. Выводы будут сделаны на основе последних работ в области систем стабилизации линии визирования теории управления, фильтрации, обработки и оцифровки данных.

.1 Описание стабилизации изображения

Система линии визирования позволяет выполнять стабилизацию изображения. Стабилизация изображения - это технология, применяемая в оптических системах, с помощью которой компенсируются собственное угловое перемещение оптической системы, чтобы предотвратить смазывание изображения или дрожание видео [1]. Система стабилизации не предназначена для компенсации движения объекта.

Линия визирования подразумевает собой прямую по направлению которой происходит наблюдение или другими словами, лучи света, которые попадают в оптическую систему. В свою очередь, свет имеет различный спектр, в том числе и инфрокрасный, который излучают объекты с повышенной температурой. Для детектирования инфрокраного диапазона применяются оптические прибора со светочувствительной матрицей, которая реагирует на инфрокрасное излучение. По сравнению с оптическими приборами видимой части спектра, инфрокрасные или тепловизионные приборы сложнее, но имеют одинаковый принцип построения оптики. Таким образом, не существует разници, с точки зрения системы стабилизации, лучи какой части спектра стабилизировать.

В основном, существуют два метода стабилизации изображения: оптическая стабилизация изображения (ОСИ) и цифровая стабилизация изображения (ЦСИ) [4, 5]. Оптическая стабилизация изображения механически компенсирует дрожание оптической системы, тем самым стабилизирует линию визирования. Цифровая стабилизация изображения представляет собой цифровую обработку изображений, в результате чего изображение поворачивается на расчитанный угол. Также возможные гибриды двух типов, различные комбинации и реализации [6].

Оптическая стабилизация изображения может осуществлятся двумя способами основаясь на использовании механической компенсации [4, 5]. В первом случае, механическое смещение компенсации применяется к линии визирования стабилизации. Смещение компенсации может быть достигнуто различными способами, например, движением линзы, зеркала или платформы на которой установленна система.

Во втором случае, это смещение светочувствительной матрици [7]. Эта система компенсирует движения камеры с помощью движения светочувствительной матрици установленной на подвижной платформе. Таким образом, объективы дешевле, проще и надежнее. Вдобавок, стабилизации изображения работает с любой оптикой. В то же время, считается, что такая стабилизация менее эффективена, чем стабилизация оптического элемента. Это связанно с тем, что с увеличением фокусного расстояния объектива эффективность данной технологии падает. Чем больше фокусное расстояние, тем быстрее и с большей амплитудой необходимо передвигать подвижную платформу со светочувствительной матрицей. Кроме того, для высокой точности системы необходимо знать точное значение фокусного расстояния объектива.

Первая камера со стабилизацией изображения появились на рынке в 1995 году от фирмы Canon. И в 1976 году она опубликовала патент на эту идею [4]. Камера была с оптической стабилизацией. Стабилизирующий элемент объектива движется в вертикальном и горизонтальном направлении. По команде от датчика он отклоняется с помощью электропривода, так что проекция изображения на пленке (или светочувствительной матрице) остаётся не подвижной во время экспозиции. В настоящее время существует много оптических систем которые используют различные методы стабилизации изображения.

Система стабилизации линии визирования с точки зрения теория управления

Теория управления является научной дисциплиной, которая изучает процессы автоматического управления объектами различной физической природы [8, 9]. Если рассматривать систему стабилизации изображения с точки зрения теории управления, то она имеет гироскоп, двигатель, контроллер и оптику. Это показанно на рисунке 1. В этом случае объект управления это гирорама на которой находится гироскоп и оптический блок, который представляет собой прилмляющее зеркало. Цель стабилизации - это поддержание постоянного положение в пространстве гироскопа и оптикого блока относительно инерциальной системы отсчета по двум осям, курс и тангаж. В общем, гироскоп должн сохранять свое положение в пространстве неизменным, но он имеет малый крутящий момент, и сила трения оказывается больше. Что бы гироскоп сохранил своё положение в пространстве под действием силы трения, он должен иметь огромных размеров. Стабилизация, основанная на таком гироскопе, называется силовой стабилизацией. Но в данном случае индикаторная стабилизация, кога гироскоп служит в качестве датчика угловой скорости. Поэтому, чтобы компенсировать силы трения необходима силовая установка или, другими словами, двигатель. Следует отметить, что сигнал с гироскопа - это угловая скорость оптического блока. Это связанно, с тем, что гироскоп механически связанн с оптическим блоком. Таким образом, сигнал с гироскопа это есть ошибка рассогласования системы. И система стабилизации должна свести эту ошибку к нулю.

Рисунок 1 - Блок схема системы стабилизации изображения с точки зрения теории управления

Контроллер преобразует ошибку в управляющее воздействие. Контроллер состоит из вычислительного и блока управления. Блок управления - это двигатель, который приводит в движение гирораму.

Вычислительный блок - это микроконтроллер. Микроконтроллер принимает сигнал от гироскопа. Обрабатывает этот сигнал и на его основе формирует сигнал, подаваемый на двигатель. Для реализиции основного алгоритма стабилизации используется теория управления и теория цифровой обработки сигналов. Конкретно, это могут быть фильтры для предварительной обработки сигналов, ПИД регулятор и другие математические и статистические решения для обеспечения наилучшей стабилизации.

.2 Аппаратное обеспечение системы стабилизации линии визирования

Состав и структура системы стабилизации изображения являются очень полезными знаниями в разработке алгоритмов управления. Потому что понимание работы механических и электронных частей вместе помогают писать хороший код. Далее будут рассмотренны детали и особенности оборудования, такие как температурная зависимость физических характеристик, способы считывания информации с датчиков и управление двигателем.

Наиболее важной частью системы стабилизации изображения представляет собой гироскоп. Гироскоп является источником сигнала, который содержит информацию о положении в пространстве. Поэтому, если известно на сколько изменилось положение системы, то возможно компенсировать это изменение и повернуть систему в исходное положение.

Гироскоп был известен в Древней Греции, Китае и Риме в качестве игрушки [10]. В в середине 19 века французский ученый Леон Фуко с помощью большого маятника доказал вращение Земли. Маятник сохранял своё положение в пространстве, а Земля вращалась под ним. Затем, используя тот же самый эффект, но с помощью гироскопа, он показал, что земля вращается в течение 24 часов. Фуко назвал своё вращяющееся колесо "гироскопом", от греческого слова " gyros " (революция) и "skopein" (видеть); он видел революцию в понимании Земли с появлением его гироскопа.

Существует несколько типов гироскопов, используемые в качестве измерительного прибора. Первый тип это самый простой и самый старый вид гироскопа. Он состоит из массивного маховика в твердом корпусе [11]. Следующий тип гироскопа это вибрационный гироскоп Кориолиса. Вибрационный объект обычно колеблется в одной плоскости в результате чего возникает сила Кореолиса, которая стремится сохранить не изменным положение этой плоскости в пространстве. Ткже, существуют виды гироскопов, такие как волоконноптический гироскоп и квантовой гироскоп. Последний имеет очень высокую точность и стабильность. В течение года, его ошибка составляет до 1,5 угловых миллисекунд.

Существуют различные технологии для реализации гироскопов. И технология микроэлектромеханических систем (МЭМС) является наиболее распространенной и доступной. Инерциальные датчики, выполненые по этой технологии, выглядят как обычные чипы и просты в применении [12]. Этот чип имеет подвижный элемент внутри. В большинстве случаев этот элемент выполнен из кремния, как и многие другие части такого чипа. В случае гироскопа, элемент вибрирует и отклоняется при воздействии внешней силы также как маятник Фуко. Вибрирующий элемент образует конденсатор, ёмкость которого изменяется при изменении положение. Значение емкости конденсатора пропорционально изменению положения в пространстве чипа. Существует множество электрических схем для измерения емкости и оцифровки этого значение. Таким образом, получается информация об изменении положения в пространстве в цифровой форме. МЭМС гироскопы являются наиболее массовами и дешевами, поэтому точность этих гироскопов не велика [13]. Но этого вполне достаточно для простых проектов. Кроме того, в некоторых случаях, точность может быть улучшена с помощью алгоритмов программного обеспечения.

Кроме гироскопа необходим двигатель для создания системы стабилизации изображения. Без привода не могут быть компенсированы вращение и перемещение системы в пространстве. Что касается стабилизации изображения они могут быть разделены на два основных типа: линейные и поворотные механизмы для перемещения. Линейное перемещение осуществляется с помощью линейного двигателя постоянного тока [14]. Вращательное движение обеспечивается с помощью электродвигателья. Основные требования к приводам - это малый размер, низкое энергопотребление и приемлемая точность. Для управления двигателем необхадимо знать информацию о местоположении ротора или катушки. Таким образом осуществляется обратная связь управления двигателем. Эта информация поступает от датчиков положения, таких как датчик Холла и многие другие. Вычислительное устройство генерирует управляющее воздействие на двигатель в соответствии с сигналом от гироскопа, которое преобразуется из цифрового в аналоговый вид, с помощью различных ЦАП или ШИМ модулей. Затем этот сигнал поступает в драйвер управления двигателем для усиления, поскольку микроконтроллер формирует слаботочный сигнал, которого не достаочно для управления двигателем.

Как упоминалось ранее вычислительное устройство необходимо для генерации управляющего воздействия. Вычислительное устройство может быть микроконтроллером или ПЛИС. Оно должено иметь возможность рассчитать алгоритм с частотой от 500 Гц до 10 кГц [5]. Разрядность устройства может быть различной такой, как 8, 16, 32 бита, это зависит от сложности алгоритма.

.3 Програмное обеспечение системы стабилизации линии визирования

Точного гироскопа, производительного микроконтроллера и хорошего двигателя не достаточно для создания точной системы стабилизации. Также необходимо правильное программное обеспечение для реализации системы стабилизации изображения. Конечно, программное обеспечение не является решением всех проблем. Но оно позволяет использовать оборудование максимально эффективно и приблизиться к наилучшей точности очень близоко. Но, к сожалению, не получится превысить максимально возможную точность, которая огранченна характеристиками оборкдования. Например, если сигнал от гироскопа будет оцифровываться шагом в одну угловую минуту, то невозможно получить стабилизацию с ошибкой в несколько угловых секунды. Существуют решения, чтобы попытаться предположить или предсказать значение угловых секунд с помощью алгоритма, но все же это не действительное значение. Хотя, в некоторых случаях, такое решение помогает добится необходимой точности.

С другой стороны, может возникнуть противоположная ситуация. Оборудование имеет достаточную точность, но система не работает как надо. В этом случае проблема, скорее всего, в программном обеспечении. Например, алгоритм системы включает в себя обычный ПИД-регулятор, но не содержит блоки, которые учитывают физические характеристики системы. Или не настроенны коэффициенты ПИД-регулятора. И так, и программное, и аппаратное обеспечения очень важны для правильной работы системы.

Программное обеспечение для системы управления в основном представляет собой реализацию замкнутого контура с определенными характеристиками. Русунок 3 показывае пример замкнутого контура. Сигнал гироскопа проходит через фильтры после оцифровки. Это необходимо для фильтрации нежелательных компонент сигнала [15, 16]. Когда камера находится в руках, то сигнал от гироскопа может иметь различные частотные компоненты [17]. Известено, что частота дрожания рук находится в диапазоне от 2 до 20 Гц. Для борьбы с ними ставят фильтр пробку, который пропускает только эти частоты. Или, если необходимо компенсировать другие частоты, то необходимо настроить фильтр на эти частоты. Диапазон от 0 до 2 Гц соответствует постоянному движению камеры. И эти частоты не должны участвовать в расчёте интегрального звена. Кроме того, сигнал может включать в себя высокочастотный шум который также необходимо отфильтровать. Другими словами, необходимо реализовать такой фильтр, который режет постоянную составляющую сигнала и высокочастотный шум. А пропускает частоты, на которых происходит стабилизация изображения.

Рисунок 2 - Пример блок схемы системы стабилизации изображения на основе микроконтроллера

После фильтрации сигнал необходимо проинтегрировать. Потому, что сигнал с гироскопа показывает угловую скорость, а для управления двигателем необходимо знать угол. Также частотные характеристики двигателя нужно учесть во время разработки корректирующих звеньев [15]. Они влияют на точность системы или другими словами, как система реагируен на возмущающее воздействие. Корректирующие звенья могут быть реализованы с использованием БИХ или КИХ-фильтров.

Для реализации системы стабилизации изображения могут использовать особенные алгоритмы. В большинстве случаев это относится к реализации фильтра. Например, это использование фильтра Калмана [18] или нейронной сети [19] для системы стабилизации изображения. Кроме того, есть возможность использовать дополнительный датчик ускорения для повышения точности и уменьшения дрейфа гироскопа [20].

.4 Анализ и классификация существующих систем стабилизации изобажения

Существует множество видов систем стабилизации изображения. В данной части работы они классифицируются и рассматриваются более подробно. Также рассматриваются их плюсы и минусы.

Как было упомянуто ранне, стабилизация изображения может быть разделена на два основных типа по способу реализации. Первый это оптическая стабилизация изображения (ОСИ) и второй это цифровая или электронная стабилизация изображения (ЦСИ) [5, 6]. Разделение типов показано на рисунке 3.

Рисунок 3 - Классифкация типов стабилизации изображения

Цифровая стабилизация изображения основывается на цифровой обработке изображений. Другими словами, уже сдвинутое или смазанное изображение, или кадр подвергаются обработке. При этом около 40% пикселей затрачиваются на осуществление стабилизации и не участвуют в формировании изображения. Цифровую стабилизацию можно объяснить следующим образом, при сотрясении камеры изображение «плавает» на светочувствительной матрице. Процессор фиксирует эти колебания и производит коррекцию с помощью резервных пикселей, тем самым компенсирует дрожание изображения. Для того чтобы ввести поправку необходимо определить направление и скорость движения изображения. Это может быть сделано двумя способами.

Первый метод основан на анализе кадров с целью распознования объектов или контрольных точек, и последующего поворота каждого кадра так, чтобы контрольные точки сохраняли неизменное положение относительно всех кадров. Это сопровождается большими вычислительными затратами. Отсюда следует, что способ осуществить в режиме реального времени очень трудно. В большинстве случаев, этот метод используется для коррекции уже отснятого видео. Следует отметить, что этот способ применим только к видеосъемке и с его помощью невозможно предотвратить смазывание на фото.

Второй способ состоит в дополнительном использовании датчиков, таких как гироскоп или акселерометр. Это позволяет не вычислять путь кадров. Например, есть разработка от Microsoft [21]. Преимущество этой технологии заключается в том, что можно стабилизировать не только видео, но и фотографии, в отличие от цифровой стабилизации без датчика. Кроме того, этот метод можно легко реализовать в режиме реального времени. Но, все же манипуляции проводятся с пикселями изображения, следовательно, качество изображения теряется, по сравнению, например, со съёмкой с использованием штатива.

Система оптической стабилизации изображения представляет собой систему автоматизированного управления. В своем составе, она обязательно имеет датчик движения, например, гироскоп или акселерометр, аналоговое или цифровое вычислительное устройство и исполнительный механизм для компенсации движения, в основном это этоэлектродвигатель. Целью такой системы управления является сохранение фиксированного положения, по отношению к инерциальной системе координат, линии визирования или светового луча, который проходит через объектив камеры и попадает на светочувствительную матрицу. Реализовать это возможно с помощью электродвигателя на основе информации от датчиков. Электродвигатель вращает некий стабилизированный оптический блок, который в свою очередь преломляет луч света. Этот блок выполнен с возможностью врщения вокркг вертикальной и горизонтальной осей или осей курса и тангажа. Оптический блок вращается так, что проекция изображения на пленке или светочувствительной матрице полностью компенсирует колебания камеры во время экспозиции. В результате проекция всегда остается неподвижной по отношению к светочувствительной матрице для малых амплитуд колебаний камеры, это обеспечивает необходимую четкость изображения.

В свою очередь, оптическую систему стабилизации изображения можно разделить на два типа в зависимости от конструкции. Первый тип, когда луч света преломляется с помощью подвижного оптического блока и второй, когда перемещается светочувствительная матрица. Существуют также смешанные типы, с использованием этих двух технологий, что позволяет компенсировать и линейные, и угловые перемещения одновременно.

Итак, были расссмотренны виды стабилизации изображения. Каждый вид имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Существует возможность использовать несколько типов стабилизации одновременно. Это позволяет добиться определенных свойств. Рисунок 4 показывает сравнение цифровой и оптической стабилизациии изображения.

Рисунок 4 - Сравнение цифровой и оптической стабилизации изображения

Таким образомо, для обеспечения высокой точности стабилизации в 10 угловых секунд может быть применена только оптическая система стабилизации, основанная на стабилизации линии визирования. Она может быть применена фото и видео техники, и даже в таких системах как бинокли и прицелы. Именно система стабилизации линии визирования является предметом моего исследования.

.5 Противоречивые требования предъявляемые к системе стабилизации линии визирования

В предыдущем разделе были рассмотрены существующие виды системы стабилизации изображения. Система, которая разрабатывается и рассматривается в данной работе, относятся к оптической системе стабилизации изображения. Она представляет собой систему управления реального времени [22]. Система называется системой реального времени, если её правильное функционирование зависит не только от логической правильности расчетов, но и от времени, за которое эти расчеты сделаны. То есть для событий, происходящих в такой системе то, когда эти события происходят, так же важно, как логическая правильность самих событий. Одни из основных характеристик систем реального времени, это время выполнения, время реакции и джиттер. Всё это временные характеристики. Время выполнения какой-либо операции, время реакции или время отклика системы на внешнее событие, разброс значений времени отклика являются важнейшими параметрами. Кроме того, так же существуют точностные характеристики системы. Они связаны с переходными процессами. Другими словами, система должна реагировать на внешние воздействие не только быстро, но и точно или правильно. Все характеристики системы должны удовлетворять современным требованиям.

Многие области человеческой деятельности развиваются. И система стабилизации изображения не является исключением. Эти системы подвергнуты эволюционным изменений в сторону усложнения задач управления, повышеня требований к их точности, производительности, надежности, уменьшению массогабаритных характеристик, энергопотребления и стоимости. Ужесточение требований часто приводит к их противоречивости. Например, повышение точности системы часто приводит к ухудшению её динамических характеристик или увеличению аппаратных затрат, которые влекут за собой увеличение стоимости, размера и энергопотребления. В нашем случае, такое свойство систем может быть представлено в виде диаграммы, показаной на рисунке 5.

Рисунок 5 - Диаграмма взаимосвязей между требованиями

Эта диаграмма показывает, что основные требования к системам управления реального времени можно разделить на три основные части - это точность, производительность и аппарвтные затраты. Кроме того, каждая часть находится в обратной зависимости к другой части. Например, если необходимо повысить точность, то это может быть сделано за счет увеличения аппаратных затрат, например, увеличением количества разрядов АЦП. Или за счёт произвоительности и вычисления сложных алгоритмов работы. Обратная связь также имеет место. В какой-то степени это можно описать следующей фразой: Не существует бесплатных обедов. Другими словами, приходится платить ухудшением одного для улучшения другого. В данном случае повышение точности происходит за счет сложного алгоритма, тем самым занимается часть производительности микроконтроллера, или высокоразрядного АЦП.

Сказанное относится и к разрабатываемой системе. Она также имеет противоречивые требования. И это проблема, без решения которой невозможно осуществить дальнейшую разраотку. Решение этой проблемы позволит выполнить все требования, предъявляемые к системе. Чтобы найти это решение необходимо провести исследование.

Во-первых, это высокая точность системы или, другими словами, малая ошибка стабилизации. Она должна быть не более 5 угловых секунд. Что является на уравне современных систем. Для этого необходимо выбрать АЦП не менее 18 разрядов. И возможность изменения крутизны сигнала гироскопа, путём его усиления от 1 до 10 раз. Это необходимо для обеспечения чувствительности системы.

Во-вторых, система должна отрабатывать максимальную скорость в 40 град/с. Или другими словами, необходимо обеспечить высокуюю динамику системы стабилизации. Для этого, в первую очередь, необходимо эффективно отцифровать сигнал угловаой скорости. Не должна быть потеренна информация о высокой угловой скорости и полученна информация из всего динамического диапазона сигнала. Что сложно сделать, если сигнал будет усилен в 10 раз. Таким образом, данное требование, в некоторой степени, противоречит предыдущему.

Третье требование - это минимизация аппаратных затрат. Что влечёт за соой уменьшение стоимости, массогабаритных характеристик и энергопотребления системы. Данное требование связанно с тем, что система будет применяться на борту передвижного носителя, где важно уменьшение аппаратных затрат.

Подводя итоги, предъявляемые требования находятся в противоречии друг к другу. Что касается первых двух, то для обеспечения точности на малых угловых скоростях, тяжело получить информацию о больших угловых скоростях и наоборот. Конечно, и первое и второе требование, в какойто степени, являются точностью системы потому, что необхдимо уменьшить ошибку стабилизации и на малых, и на больших угловых скоростях. Для обеспечения этих требований одновременно нужны решения. А как было показанно ранее, эти решения могут быть как аппаратными, так и программными. Повышение производительности приводит к тому, что можно применять более сложные алгоритмы или программные решения, что показанно на рисунке 5. Но, существует требование по уменьшению аппаратных затрат. Следователно, повышение точности и динамики системы за счет схемотехнических решений не удовлетворяет поставленнуму требовонию минимизации аппаратных затра. Тогда, логично предположить, что решение должно быть на программном уровне. Такое решение было найденно и исследованоо, и оно рассматривается в следущем разделе.

Глава 2.Разработка и исследовние модели работы алгоритма восстановления ограниченного сигнала угловой скорости гироскопа на основе предложенного решения

Данная глава расскрывает такие части работы, как поиск решений для эффективного преобразования сигнала в цифровую форму. Существующие стандартные решения и их преимущества и недостатки рассматриваются в данной главе и приводятся причины, по которым эти решения не удовлетворяют поставленным требованиям. После чего предлогается решение, и создаётся модель на которой проверяется и исследуется предлогаемое решение.

.1 Обоснование структурной схемы системы стабилизации линии визирования

Необходимо рассмотреть структуру системы стабилизации, что позволит лучше понять задачу. Система стабилизации линии визирования представляет собой систему автоматического управления. И она имеет стандартные блоки в собственной структуре. Их можно разделить на три основные части - это датчики, вычислительное устройство и испольнительный механизм. Структурная схема системы стабилизации изображения показан на рисунке 6.

Рисунок 6 - Структурная схема системы стабилизации линии визирования

Гироскоп является основным датчиком системы. Стабилизация происходит на основе сигнала от гироскопа. Этот сигнал имеет размерность угловой скорости. В данном случае это угловая скорость оптического блока вокруг одной или двух осей (курса или тангажа) потому, что гироскоп соединён механически с оптическим блоком. Такое расположение гироскопа приводит к тому, что сигнал угловой скорости это есть производная по времени от ошибки стабилизации. В отличие от конструкции, когда гироскоп соединен с корпусом системы. В таком случае сигнал гироскопа есть угловая скорость вращения корпуса, или, другими словами это производная по времени возмущающего воздействия .  ̇. Где точка обозначает производную по времени.

Следует отметить, что гироскоп устроен таким образом, что показавает угловую скорость. И это есть производная по времени от ошибки системы (), она показанна на структурной схеме. Её необходимо проинтегрировать для того, чтобы получить угол отклонения оптического блока от начального положения. Это нужно, если угол используется в алгоритме стабилизации. Но так же, для управления возможно использовать только угловую скорость. Для вычисления интеграла и алгоритма стабилизации применяется вычислительное устройство. В разрабатываемой системе это микроконтроллер.

Форма сигнала с гироскопа представляет собой синусоиду. И максимальная амплитуда равна 12 В. АЦП не может принять такое напряжение, поскольку напряжение опоры меньше, чем 12 В. Блок предворительного преобразования сигнала предназначен для того, чтобы сигнал мог быть оцифрованы без проблем. Структура и функциональность этого блока зависит от выбранного решения задачи. Решения могут быть реализованы на аппаратном или программном уровне. Если программное решение будет реализовано, основная часть блока предворительного преобразования сигнала будет расположена в вычислительном устройстве, что позволит снизить аппаратные затраты.

АЦП необходим для преобразования сигнала из аналогового в цифровой вид. АЦП сопоставляет цифровой код входному напряжению. Это происходит не мгновенно, а в течение некоторого времени. Таким образом, определяется частота дискретизации. После того, как данные готовы АЦП выставляет на линии спадающий или нарастающий фрон, по которому микроконтролер определяет время, когда данные были подготовлены. Это сделанно потому, что данные могут быть переданы с задержкой от АЦП к микроконтроллеру, а сигнал готовности передается практически мгновенно. Счетчик и обработчик прерываний, встроенные в микроконтроллер, используются для получения точного времени готовности. Это время необходимо для правильной работы алгоритма стабилизации. Блок-схема показывает соединение АЦП с микроконтроллером или, другими словами, АЦП передает данные и время, когда были получены эти данные.

Микроконтроллер принимает данные и выполняет вычисления на основе этих данных. Микроконтроллер может принимать различные данные, такие как частота дискретизации АЦП, опорную частоту и сигналы от вспомогательных датчиков, таких как датчики температуры и так далее. Что касается сигнала опорной частоты, то этот сигнал нужен, чтобы определить фазу сигнала угловой скорости гироскопа. Более подробно это раскроется в следущем разделе. Сигнал опорной частоты аналогичен сигналу частоты дискретизации. И оба они обрабатываются с помощью микроконтроллереа похожим образом, с помощью встроенного счетчика и аппарата прерываний. Микроконтроллер можно представить в виде черного ящика, который имеет несколько входов и выходов.

Результ вычислений основного алгоритма стабилизации - это управляющее воздействие на двигатель, которое необходимо преобразовать из цифрового вида в аналоговый вид, что осуществляется с помощью различных цифро-аналоговых преобразователей. Например, это может быть устройство широтно-импульсной модуляции (ШИМ). Устройство ШИМ обеспечивает возможность контролировать среднюю величину напряжения на нагрузке. Таким образом, можно контролировать скорость вращения двигателя.

Электродвигатель потребляет большое количество энергии. Следовательно, драйвер или усилитель необходим для управления двигателем. Драйвер усиливает слабый сигнал от микроконтроллера. Чаще всего усиление происходит и по току, и по напряжению.

Расчитаное значение или результат вычисления преобразуется в напряжение, как уже упоминалось ранее. И, как правило, напряжение, подаваемое на двигатель пропорционально крутящему моменту. Таким образом, можно регулировать вращение электродвигателя путем изменения напряжения. В свою очередь, электродвигатель вращает оптический блок. Это вращение направлено на удержание позиции оптического блока неизменной в пространстве. Таким образом замыкается обратная связь в автоматической системе управления. Итак, целью управления является поддержание фиксированного положения оптического блока в пространстве вокруг двух осей вращения, курс и тангаж. Линейные перемещения оптического блока не компенсируются.

Были рассмотренны структурная схема системы стабилизации линии визирования в целом и каждый блок был рассмотрен в отдельности. Точность и динамика всей системы зависит от правильной работы каждого блока и корректной передачи информации между ними, но данная работа не покрывает всю систему, а только некоторую её часть. Основываясь на структурной схеме, можно показать область или часть системы, в которой проводится исследование, в основном, это блок преобразования сигнала, АЦП и микроконтроллер. Другими словами, область исследования, данной работы, это преобразование сигнала угловой скорости гироскопа в цифровой вид, с целью удовлетворя всем требованим. Для этого преобразование необходимо выполнить максимално эффетивно.

.2 Исследуемая область системы стабилизации линии визирования с точки зрения предъявляемых требований

Система стабилизации должна выполнять компенсацию вращения в двух направлениях, курс и тангаж. Это углы поворота относительно вертикальной и относительно главной (горизонтальной) поперечной оси инерции, соответственно. На крен, что есть угол поворота относительно продольной оси, система не должна. Вращение относительно одной оси будет рассмотрено далее для простоты изложения, пусть это будет курс. Вращение относительно оси тангажа аналогично.

В общем случае, система может имеет как линейное, так и угловое перемещение. Такая траектория может быть разбита на множество дуг с некоторыми радиусоми. Это показано на рисунке 7а.

Рисунок 7 - Обобщённое (а) и упращённое (б) движение системы стабилизации линии визирования и ошибка стабилизации α

Фигура, изображённая на русунке, показывает вид сверху схематически изображённой системы стабилизации, представленна в виде двух основных частей: корпус и оптический блок. Эта абстракция сделанна для облегчения рассмотрения работы. Оптический блок - это светопреломляющее тело (линза или зеркало), которое остается неподвижным в пространстве относительно инерциальной системы координат, за счет чего достигается стабилизация линии визирования. В свою очередь, корпус движется в пространстве и может совершать как угловые вращения, так и линейные перемешения. Другими словами, траектория корпуса может быть любой, и он может иметь любую угловую скорость в определённом диапазоне. Следовательно, оптический блок вынужден совершать линейные перемещения. И оставаться полностью неподвижным в пространстве он не может. Но он может, и более того, он должен совершать только поступательное движение и оставаться неподвижным в плане углового вращения. Поступательное движение - это такое движение, при котором любой отрезок прямой, связанный с движущимся телом, форма и размеры которого во время движения не меняются, остается параллельным своему положению в любой предыдущий момент времени. Это достигается за счет работы системы стабилизации. Другими словами, цель работы системы стабилизации - это осуществление точного поступательного движения оптического блока.

Далее, линейные перемещения, рассматриваться не будут, потому что система не реагирует на них. Она не можен на них реагировать из-за своей конструкции. Но она реагирует и отрабатывает угловые перемещения. Это обстаятельство упрощает схему функционирования системы, которая показана на рисунке 7 (б). В этом случае и корпус, и оптический блок совершают только угловые перемещения относительно центра масс. Когда корпус отклоняется на угол β, оптический блок должн оставаться в состоянии покоя. Это идеальная работа системы стабилизации. Но в действительности, оптический блок поворачивается на определенный угол α. В сущности, этот угол есть ошибка работы системы или ошибка стабилизации, которая существует всегда, но важна её величина. Чем она меньше, тем лучше. В основном, она связанна с трением между корпусом и оптическим блоком и неточной работой электронной аппаратуры, которая должна компенсировать трение на основе сигналов с датчиков используя двигатели. Другими словами, цель системы состоит в сведении к нулю угла α. Когда система работает, то угол α всегда меньше угла β, но если система выключена, угол α может быть любым, даже больше чем β.

Таким образом, система должна минимизировать угол α. Это делается на основе сигнала угловой скорости гироскопа. Гироскоп соединён механической связью с оптическим блоком. Когда он начинает менять положение в пространстве, система реагирует на это. И оптический блок возвращается в исходное положение с помощью электродвигателя.

Обобщая вышесказанное, в реальности, оптический блок, отклоняется на небольшой угол α от исходного положения, когда корпус врящается. Угол α это ошибка стабилизации. Угол β это угол отклонения корпуса от начального положения или это возмущение воздействие на систему.

Реакция системы на возмущающее воздействие не является мгновенной. Тоесть, существуют переходные процессы. Примееры таких переходных процессов показаны на рисунке 8. Возмущающее воздействие показанно красной линией. Это угол поворота корпуса (β). Реакция системы или ошибка стабилизации показана зеленой линией. Это угол отклонения оптического блока от начального положения (α).

Рисунок 8 - Примеры реакции системы на различные возмущающие воздействия

Эти графики показывают ошибку стабилизации при различных возмущающих воздействиях. Это только пример, и не обязательно, что на практике будут такиеже графики. Но русунок 9 показывает общий смысл работы системы. То есть, ошибка система не постоянна с течением времени. Она зависит от возмущающего воздействия и конфигурации системы.

Существует два главных момента в работе системы стабилизации. Первое, система стабилизации должна уменьшать максимальную ошибку системы при различных возмущающих воздействиях во времени. При этом, это должно происходить с максимальной точностью, тоесть ошибка стабилизации должна стремится к нулю. И второе, система должна правильно реагировать на быстрые или резкие возмущающие воздействия. Первое можно назвать точностью, а второе динамикой. Конечно, в общем смысле динамика и точность являются примерно похожими понятиями в конкретном случае. То есть и то, и другое есть минимизации ошибки стабилизации. Но главное отличие в том, насколько большое возмущающее воздействие в каждом случае. В первом случае ошибку системы необходимо свести к нулю с высокой степенью точности. В другом случае, достаточно среагировать правильно на возмущающее воздействие. Потому что, в конце концов, все сводится к первому случаю. Большая угловая скорость постепенно уменьшается за счёт работы системы стабилизации. И поэтому, важно, чтобы система в полной мере среагировала на ранней стадии возникновения большой угловой скорости, а затем достаточно быстро и точно довела ошибку к нулю. И так, точность реакции системы не важна на больших угловах скоростях, а важна правильность реакции. А на малых угловых скоростя важна и правильность и самое главное точноность.

Сстема должна сводить ошибку стабилизации к нулю быстро и точно. Но, ошибка стабилизации никогда не достигнит нуля. Это связанно с не идеальностью оборудования и програмного обеспечения. Всегда существует погрешность в измерениях и вычислениях. Система должна стремиться свести ошибку стабилизации к нулю, и, в некоторых случаех, ошибка стабилизации становится настолько малой, что её невозможно определить тем оборудованием, которое находится в наличии. Такие случаи возникают, когда система находится в покое и на неё не действует возмущающее воздействие. Ошибка стабилизации достигает своего максимума при сильном внешнем воздействии, и в этот момен она различима с помощью имеющегося оборудования. В целом, понятие ошибки стабилизации определяется как максимальная ошибка стабилизации при разных возмущающих воздействиях.

Также стоит отметить, что возмущающее воздействие можно разделить на резкое и плавное, если основываться на понятие угола. А если основываться на производной угла, то можно разделить, соответственно, на большое и малое возмущающее воздействие. Известно, что производная по времени от угла это есть угловая скорость. Другими словами, резкое возмущающее воздействие соответствует большой угловой скорости. Эта большая угловая скорость корпуса и оптического блока. Поскольку, оптический блок механически соединен с гироскопом. А сигнал с гироскопа показавет угловую скорость. Поэтому сигнал с датчика или гироскопа есть угловая скорость оптического блока.

Ключевым фактором точности стабилизации, является сигнал угловой скорости гироскопа. И необходимо его подробно рассмотреть. Форма сигнала представляет собой синусоиду. Амплитуда, которой, прямо пропорциональна угловой скорости вращения гироскопа. А фаза содержит информацию о направлении, в котором происходит вращение. Конечно, фаза относительная величина и измеряется относительно опорного сигнала, имеющего постоянную частоту. Опорная частота и частота информационного сигнала постоянны и равны. Сам сигнал гловой скорости гироскопа может быть представлен в виде выражения (1).

 (1)

В этом выражении, - это амплитуда, - это фаза, - это дрейф сигнала или постаянная составляющая и угловая частота. Параметры этих переменных следующие: ;;;Стоит отметить, что дрейф сигнала - это паразитное явление, и его величина очень мала по сравнению с полезным сигналом. В некоторых случаях эта составляющая сигнала может быть проигнорирован. Такие случаи будут расмотренны далее в работе, на этапе моделирования.

Рисунок 9 показывает соотношение между амплитудой, фазой, величиной и направлением угловой скорости гироскопа. Например, если фаза равна нулю, то вращение происходит только вокруг оси тангажа. Таким образом, сигнал возможно разложить на состовляющие двух направлений, зная амплитуду и фазу.

Рисунок 9 - Соотношение амплитуды, фазы, величины и направления угловой скорости гироскопа

Кроме того, напряжение сигнала ограничивается значением плюс-минус двенадцить вольт. Это показано пунктирной окружностью на рисунке 9. Если фаза равна нулю, а амплитуда равна 12 вольт, это соответствует максимальной угловой скорости вокруг оси тангажа. Другими словами, 12 вольт соответствует максимальной угловой скорости, которую может показать гироскоп. Это значение соответствует. Суммируя вышесказанное, и амплитуда, и фаза несут в себе информацию о угловой скорости гироскопа.

Сигнал угловой скорости имеет широкий динамический диапазон. Максимальное значение которого больше, максимальновозможного входного значения на аналогово-цифровом преобразователе (АЦП). Следовательно, возникает проблема корректного преобразования сигнала в цифровую форму. Итак, проблема возникает на этапе обработки сигнала гироскопа. Большинство аналого-цифровых преобразователи (АЦП) имеют напряжение питания 5 вольт по отношению к земле. А опорное напряжения может быть еще меньше, чем напряжение питания. Но входного напряжение АЦП не может быть больше, чем опорное напряжение, в противном случае происходит сбой. Но, сигнал може иметь амплитуду в 12 В, что было рассмотренно ранее.

Например, аналого-цифровой преобразоватнль ADS1250 используется для оцифровки информационного сигнала U. Этот АЦП от фирмы Analog Devices и имеет следующие ключевые характеристики:

Напряжение питания +5 В;

Напряжение опоры 4.096 В;

Разрешеение 18 Бит;

Поскольку опорное напряжение равно 4,096 В, то невозможно точно оцифровать сигнала с гироскопа, который имеет полный размах 24 В. Можно попробовать уменьшить амплитуду сигнала с помошью изменения алалогового коэфициента усиления. При этом точность преобразования теряется. А если не уменьшать масштаб входного сигнала, то теряется информация о высоких угловых скоростях, следовательно, динамика системы ухудшится, то есть система будет реагировать на большое возмущающее воздействие как на не большое. Поэтому, необходимо поставить задачу по решению данной проблемы. И только решив её возможно обеспечить и точность, и динамику системы сабилизации одновременно. Эти требования противоречивы друг другу. Об этом говорилось раньше и это следует из подробного анализа сигнала угловой скорости. Также при выполнении задачи стоит учесть, что существуют требования по минимизации аппаратных затрат.

.3 Задача эффективного преобразования сигнала угловай скорости гироскопа в цифровую форму

Как было рассмотренно ранне, форма сигнала угловой скорости гироскопа представляет собой синусоиду, амплитуда которой пропорциональна значнию угловой скорости гироскопа и оптического блока. Таким образом, неизбежна ситуация, когда гироскоп движется с максимальной угловой скоростью и при этом возникает максимальная амплитуда сигнала, которая составляет 12 В. В этом случае не возможно оцифровать сигнал без дополнительного преобразования потому, что опорное напряжение АЦП равно 4,096 вольта, а АЦП не может обработать напряжение, которое превышает напряжение опоры. Для решения данной проблемы существуют два основных пути решения, которые показанны на рисунке 10.

Рисунок 10 - Два основных пути предварительного преобразования сигнала угловай скорости

Первый способ состоит в уменьшении амплитуды сигнала приблизительно в шесть раз. Таким образом, АЦП преобразует сигнал без потерь. Второй способ заключается в неизменности амплитуды сигнала. В этом случае все, что больше, чем 4,096 В будет восприниматься как 4,096 В. Или, другими словами будут сигнал будет «срезан» или ограничен на уровне 4,096 В. Каковы преимущества и недостатки каждого из решений? Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо ввести критерии для сравнения.

Первый критерий для сравнения - это потеря информации о больших угловых скоростях. По этому критерию первый путь решения лучше, так как весь диапазон сигнала полностью оцифрован. При использовании второго пути решения теряется информация о больших угловых скоростях. Следует отметить, что потеря информации на больших угловых скоростях ухудшает динамику системы. Например, угол отклонения оптического блока меняется очень быстро. В это время сигнал гироскопа имеет большую амплитуду, и АЦП не воспринимает этот сигнал и ограничивает его. Соответственно, микроконтроллер получает ограниченное значение, на основании которого вычисляет неправильное управляющее воздействие для двигателя. И двигатель поворачивает оптический блок на неправильный угол. Таким образом, ошибка системы компенсируется не так как должна компенсирваться, в следствии чего она увеличивается. Это происходит на больших угловых скоростях оптического блока. Но, постепенно угловая скорость уменьшается и все приходит в норму. Таким образом, первый способ лучше с точки зрения динамики.

Второй критерий для сравнения - это точность системы. На это влияет множество параметров. Если двигаться от начала, то это ошибка гироскопа, а потом разрешающая способность АЦП, то есть максимально эффективное преобразование сигнала в цифровую форму. Имея наименьшую ошибку гироскопа и не эффективное преобразование сигнала в цифровую форму точность системы не будет высокой. Другими словами, точность системы зависит от самого “слабого” звена системы. Гироскоп не рассматривается с этой стороны в данной работе. Все внимание сосредотачивается на эффективном преобразовании сигнала угловой скорости в цифровую форму.

И так, АЦП имеет фиксированное количество бит, например, ADS1250 имеет эффективное разрешение 18 бит и 20 бит разрешение без промахов в кодах. Таким образом, в общей сложности существует  уровней квантования. Диапазон измерения полной шкалы лежит в пределах от 0 В до 4,096 В, где верхнее значение является напряжением опоры. Следовательно, цена младшего разряда АЦП выраженная в напряжении равна:

 (2)

Т.е. она постоянна и не зависит от коэффициента усиления сигнала перед АЦП. Поскольку напряжение опоры и количество разрядов АЦП фиксированные величины. Но, если цену младшего разряда выразить в еденицах угловой скорости, таких как градусы в секунду, то уже цена младшего разряда будет зависить от коэффициента перед АЦП. Расчитаем её для двух путей решения, которые были предложенны. Таким образом сравним их.

Начнём со второго пути решения. В этом случае, сигнал не подвергается изменениям и его мастаб остаётся не изменным. Тогда, как было сказано выше, максимальная амплитуда в 12 В соответсвует максимальной угловой скорости в 40 град/с. Для простоты понимания, в данном случае, погрешность принимается за ноль. Таким образом, получается, что 40/12 градуса в секунду приходиься на один вольт. В соответствии с этим можно рассчитать цену младшего разряда, выраженную в еденицах угловой скорости.

 (3)

В первом пути решения напряжение синала уменьшается в шесть раз. Тогда цена младшего разряда увеличивется в шесть раз по сравнению со вторым случаем.

 (4)

Таким образом цена младшего разряда, выраженная в градусах в секунду, меньше во втором пути решения чем в первом. А чем она меньше, тем лучше для точности системы. Потому, что система способна различать, а, следовательно, и реагировать на меньшую угловую скорость. Другими словами, это влияе на чувствительность системы. Тем самым, возможно поддерживать ошибку системы стабилизации на меньшем значении. Подводя итоги, второй путь оказался более предпочтительным, если сравнивать их по критерию точности системы. То есть предпочтительней тот, у которого меньше цена младшего разряда, выраженная в еденицах угловайскорости.

Третий критерий для сравнения - это аппаратные затраты. И в первом и во втором пути решения они примерно равны и не значительны. Поскольку, в случае, когда сигнал необходимо уменьшить операционный усилитель требуется, также, как и в случае, когда сигнал не нужно изменять. В этом случае операционный усилитель служит в качестве ретранслятора или драйвера перед АЦП.

Итак, суммируя вышесказанное, первый способ лучше, чем второй в динамике, но хуже в точности. Аппаратные затраты и в первом, и во втором случае примерно равны. Но, для выполнения требований и точность, и динамику необходимо обеспечить одновременно. Следовательно, ни один из описанных выше способов не не подходят. И необходимо найти другой путь решения, который удовлетворил бы всем требованиям. И он должен объединить все преимущества рассмотренных решений и при этом не увеличивать аппаратные затраты.

.4 Существующие сандартные решения оцифровки сигналов, имеющих широкий динамический диапазон

Для выполнения требований необходимо необходимо одновременно обеспечить динамику, точность и низкие аппаратные затраты. И для начала необходимо рассмотреть, существующие решения. Существует два распространенных решения этой ситуации. Это логарифмический усилитель [23], [24], [25] и операционный усилитель с переменным коэффициентом усиления [25], [26], [27]. Существуют различные схемы для реализации этих решений. Сложность и стоимость этих решений различны. Но принцип этих решений похож. Идея заключается в том, чтобы изменять амплитуду сигнала по определенному правилу. Это правило знает микроконтроллер, а затем микроконтроллер может легко восстановить сигнал обратно, используя это правило. Далее, каждое решение будет рассмотренно подробнее.

Логарифмический усилитель является своего рода операционным усилителем у которого выходное напряжение пропорционально логарифму входного напряжения. Наиболее важная задача логарифмических усилителей не уселение. Основная задача логарифмических усилителей является сжатие сигнала, который имеет широкий динамический диапазон, к его децибельному эквиваленту. Таким образом, цена младшего разряда, выраженная в градусах в секунду зависит от амплитуды сигнала. Тогда микроконтроллер должен преобразовать полученные данные, обратно в абсолютные величине из значений, выраженных в децибелах. Таким образом, использование логарифмического усилителя приводит к програмным затратам. И самое главное, использование логарифмического усилителя приводит к аппаратным затратам. Что недопустимо, в отличие от програмных затрат. Потому, что в соответствии с требованиями аппаратные затраты не должны увеличиваться, а про программые затраты ничего не сказанно, лишь бы они были выполними с помощью микроконтроллера. И так, подводя итоги, использование логарифмического усилителя приводит к увеличению аппаратных затрат. Значит это решение не удовлетворяет требованиям.

Усилители с переменным или регулируемым коэффициентом усиления используются для изменения амплитуды информационного сигнала в зависимомти от управляющего сигнала. Управляющий сигнал может быть аналоговым или цифровым. Далее бедет расмотренно цифровое управление, аналоговое управление имеет такой же принцип. И так, существует схема, которая может изменять коэффициент усиления в зависимости от управляющего сигнала, она может быть реализованна на одном кристале или собранна из дискретных элементов. Есть много типов реализации этой схемы. Управление осуществляется за счёт микроконтроллера, он знает амплитуду сигнала угловой скорости с гироскопа и на основе этой информации вырабатывает управляющий сигнал для усилителя с переменным коэффициентом. Сигнал управления вырабатывается по определённому алгоритму, который зашит в микроконтроллере. Таким образом, микроконтроллер знает, какой коэффициент усиления выставленн в каждый момент времени, потому, что он сам его выставляет. И разделив принятые данные на этот коэффициент микроконтроллер узнаёт реальные данные о угловой скорости. Недостатки такого решения аналогичны предыдущему решению. В первую очередь это аппаратные затраты. Кроме того, схему с переменным коэффициентом усиления трудно сделать не зависящей от климатических условий. И в добавок, во время переключения коэффициента усиления могут возникать помехи, влияющие на информационный сигнал.

Суммирура выше сказанное о преведённых решениях, то основной из недостаток - это аппаратные затраты. Следовательно, размер, масса и энергопотребление системы возрастают и требования не выполняются. Так же, стоит отметить, что программа микроконтроллера немного усложняется, что приводит к увеличению вычислений. Хотя это и не противоречит требованиям, а скорее наоборот. В следущем разделе будет предложенно решение проблемы за счёт увеличения сложности программы, но которое не увеличивает аппаратных затрат.

.5 Теоретические основы предлогаемого решения и вывод аналитических выражений

В данном разделе предлагается решение проблемы, которое удовлетворяет всем поставленным требованиям. Применение этого решения должно обеспечить одновременное выполнение точности и динамики, при не увеличении аппаратных затрат. Идея этого решения будет раскрыта далее.

Рисунок11 - Дискретизация и ограничение сигнала угловой скорости гироскопа

Далее рассматривается случай, когда сигнал ограничен. Поскольку, проблемы нет, когда сигнал не ограничен. Идея заключается в том, чтобы восстановить или, другими словами, реконструировать сигнал с помощью программных средств.

И так, на вход микроконтроллера поступает срезанный сигнал в цифровом коде. Также, известно время, когда этот код был полученн. Таки образом известны все координаты каждой точки. Предполагается, что можно найти амплитуду и фазу сигнала, используя эти точки. Также, используя знание о том, что частота сигнала постоянна и известна и дрейф сигнала близок к нулю.

Получается, что не известны две переменные, это амплиуда и фаза сигнала. Если найти их значение, то возможно реконструировать или восстановить сигнал. Это может быть сделано с помощью программного обеспечения, что не увеличивает аппаратные затраты.

Для того чтобы найти две неизвестных, нужна система уравнений, состаящая из двух уравнений. Такая система (5) составленна по двум точкам из не срезанной или не искажённой области. Эта система имеет две неизвестные переменные и два уравнения. Следовательно, решение данной системы уравнений существует.

 (5)

Необходимо решить эту систему уравнений. Для этого фаза (6) выражается из первого уравнения и подставляется вдругоеуравнение (7).

 (6)

 (7)

Далее выражается амплитуда из этого уравнения и получается уравнение (8). Для этих и других математических операций исползуются фундаментальные правила тригонометрии. Также стоит отметить, что значение амплитуды принималось положительным во время математических операций. Полученное уравнение (8) позволяет найти значение амплитуды по двум точкам.

 (8)

В данном уравнении все переменные известны. Достаточно подставить их в формулу и численное значение амплитуды будет найдено. После чего это значение амплитуды подставляется в формулу (6). И находится численное значение фазы. Но на самом деле это будет множество значений фазы. Потому что в формуле есть число n, где n - это любой элемент из множества целых чисел. Для решения достаточно одно значение n, например, если n приравнять к нулю. В результате, полученны значения фазы и амплитуды с помощью двух точек. Таким образом, информация о сигнале полностью известна. И возможно реконструировать сигнал в искаженной области.

Однако, предложенное решение не учитывает паразитные эффекты, такие как дрейф сигнала, шум и изменение частоты в пределах погрешности. Эти эффекты будут расмотренны позже, на модели. Кроме того, амплитуда и фаза сигнала изменяются во времени потому, что они несут в себе информацию об угловой скорости. И это не учитывалось при постановке задачи. Тем не менее, предполагается, что изменения амплитуды и фазы происходят медленно. И за время половины периода сигнала изменяются не сильно. Другими словами, изменениями амплитуды и фазы за половину периода сигнала можно пренебреч, поскольку угловая скорость изменяется не мгновенно. Если бы она изменялась быстро, то амплитуда, определённая по двум точкам, силно бы отличалась от реальной амплитуды в послудующие моменты времени. И, было бы хорошо выяснить граничные условия, когда можно пренебрегать, а когда пренебрегать нельзя. Это также можно посмотреть на модели.

Идея представленна и теперь, необходимо разработать алгоритм, что бы микроконтроллер мог выполнить реконструирование сигнала.

.6 Разработка алгоритма восстановления сигнала на основе полученных аналитических выражений

В предыдущем разделе, была предложенна идея решеня. Эту идею нужно представить в виде алгоритма. Тогда работоспособность этой идеи может быть проверена путем моделирования. В случае положительных результатов моделирования этот алгоритм может быть легко адаптирован для выполнения микроконтроллера. Для начала, представленно словесное описание алгоритма.

На вход алгоритма поступают данные. Эти данные есть дискреты сигнала угловой скорости. Другими словами, на вход алгоритма поступает точка с двумя координатами: напряжение сигнала и время оцифровки этого напряжения. Далее эта точка попадает в сдвиговый регистр, который хранит информацию о двух точках. Эта информация обновляется с каждым приемом данных. Далее проверяется условие, если принятое значение близко к максимальному или минимальному значению, то стек больше не обновляется и вычисляются амплитуда и фаза, на основе двух точек из сдвигового регистра. Максимальное и минимальное возможные значения от АЦП известны. Например, в двоичной системе, это могут быть все единицы и все нули, соответственно. Эти значения зависят от типа АЦП. Потом, следующие данные поступают ограниченными или другими словами срезанными, и тогда из этих данных берётся только значение времени (), а новое значение напряжения () рассчитывается на основе этого времени (), уже рассчитаной амплитуды (A) и фазы (), а также известной частоты (). Это показывает уравнение (9).

 (9)

Кроме того, новое значение напряжения () передается в основную программу, и оно участвует в алгоритме стабилизации. Другими словами, искаженое или ограниченое значение заменяется расчетным значением (). Ограничение происходит значениями max и min показанными на рисунке 11.

Если сигнал имеет не большую амплитуду, то этот сигнал остается неизменным. Это показано на рисунке 11. В то же время, сдвиговый регистр из двух точек обновляется все время. Этот регистр действует как буфер для хранения точек.

Блок-схема алгоритма показана на рисунке 13. Принятые данные поступают на вход алгоритма. Есть код с АЦП (buf_in) и значения счетчика (t). Выход алгоритма является скорректированное значение c АЦП (buf_out). Важно понимать, что алгоритм выполняется для каждого нового значения АЦП. Другими словами, алгоритм выполняется в цикле.

Рисунок 13 - Блок сема разработанного алгоритма

Алгоритм имеет две симметричных ветви из блоков условия. Одна из них для положительных значений, а другая для отрицательных значений. Первое условие в этих ветвях есть проверка близость значений с АЦП к границе, которая заданна значениями a_max и a_min. Они немного не доходят до максимально возможной граници. Эти цифры выбираются вручную один раз. Затем амплитуда и фаза пересчитывается после выполнения этого условия. Это происходит один раз. Но верхнее условие продолжает работать и пересчитывается новое значение напряжения, на основе расчитанной амплитуды и фазы. В конце алгоритма буфер обновляется, то есть сдвигаются значения.

Суммируя вышесказанное, были рассмотренны существующие стандартные решения проблемы. Но, они увеличили аппаратные затраты, что не удовлетворяет требованиям. Тогда была предложенна идея решения и разработан алгоритм на её основе, что приводит к увеличению сложности программы, а аппаратные затраты не увеличиваются. Это полностью удовлетворяет требованиям. Что касается идеи, то сама по себе она не представляет нечто новое. Все математические расчёты, которые применялись, на уровне не сложной тригонометрии. Но, новое, заключается в том, что эту идею не применяли для решения данной задачи. Также, стоит отметить, что применить это решение возможно, благодаря определённой форме сигнала и для сигнала произвольной формы предложенное решение применить нельзя.

Далее, поскольку алгоритм будет работать на микроконтроллере, возможность его запуска необходимо оценить. Кроме того, алгоритм нужно проверить на работоспособность. Для этой цели необходимо провести моделирование. Это будет сделано в следующем разделе.

.7 Разработка модели работы алгоритма в пакете Matlab

Алгоритм выполняется посредством микроконтроллера. Моделирование позволяет взглянуть на работу программы до реализации этого алгоритма в реальной системе. И это хорошо. Ошибки программы могут быть обнаружены на ранней стадии. Это позволит избежать возможного повреждения системы.

Кроме моделирования самого алгоритма необходимо смоделировать систему в которой этот алгоритм запускается. Это нужно для того, чтобы сформировать тестовые сигналы для проверки. Конечно, это будет не полноценная модель системы, а только необходимые для проверки части. Таким образом, следующие особенности должны быть рассмотрены. Ограниченный синусоидальный сигнал подается на вход в программу. Этот сигнал дискретизируется по напряжению и времени. Сигнал имеет искажения, такие как шум и дрейф. Кроме того, сигнал может иметь различный уровень среза. Другими словами, необходимо реализовать алгоритм, а также для симуляции некоторый вид оболочки, в которой алгоритм будет работать.

И алгоритм, и оболочка были смоделированы в Matlab. Код для этих моделей представлен в Приложении 1. Matlab был выбран, потому что он простой в использовании. Также, программный код в Matlab близок к программному коду на языке C. Таким образом, легко адаптируется для работы на микроконтроллере. Кроме того, легко построить графики, используя стандартные средства Matlab. Модель состоит из нескольких м - файлов. Один из которых содержит реализацию алгоритма в виде функции. А другой является реализацией оболочки, в которой выполняется алгоритм.

Функция алгоритма реализованна в соответствии с блок-схемой, которая была рассмотренна ранее. Осталось более подробно рассмотреть оболочку в которой запускается программа. На рисунке 15 показан заголовок функции оболочки.

Русунок 14 - Заголовок функции оболочки, котороя задаёт тестовые сигналы на вход алгоритма

Это функция имеет большое количество входных переменных. С их помощью можно легко изменить параметры системы, которые могут повлиять на работу алгоритма в реальности. Таким образом, эффективность предложенного алгоритма может быть проверенна и оценена.

Существует возможность изменять параметры, такие как фактическая амплитуда еще не ограниченного сигнала, фаза, дрейф сигнала, число периодов стимуляции. Кроме этого, может быть изменён уровень ограничения сигнала, который выраженн в процентах от не ограниченной амплитуды.

И так, предлагаемое решение реализованно в Matlab. Также была оценена возможность реализации этого решения на микроконтроллере. Таким образом, остается запустить и протестировать модель. Конечно, с первого раза модель не заработала. Но ошибки исправлялись по ходу реализации и в итоге первые результаты были получены. Эти результаты представлены в следующих разделах.

.8 Результаты моделирования

В начале надо просто проверить работу алгоритма. В этом случае паразитные эффекты не учитываются, например, шум и дрейфа сигнала. Другими словами, сигнал имеет идеальную синусоидальную форму, но это только в не ограниченной, не искажённой или не срезанной области. В искаженной области, сигнал отображается в виде горизонтальной линии. Рисунок 15 показывает это. На этом же рисунке уже реконструированный, восстановленный сигнал. Это целая синусоида.

Рисунок 15 - Идеальный ограниченный и восстановленный сигнал угловой скорости гироскопа

Итак, график показывает, что алгоритм работает. На вход алгоритма подаётся ограниченный сигнал. Правильнее сказать, поступают точки или дискреты ограниченного сигнала. Амплитуда 5 вольт. Это амплитуда ещё не срезанного сигнала и она задается в оболочки, где и потом обрезается. А алгоритм её точно восстанавливает, вычисления получаются без какой-либо ошибки. Это видно и на графике, и если выводить полученное числовое значение. Аналогично обстоит дело с определением фазы. На рисунке сигнал изображён с нулевой фазой. Частота сигнала 233 Гц. Частота дискретизации составляет 7 кГц. Уровень среза составляет 50 процентов. Сигнал ограничен значением половины амплитуды. Все это делается с помощью оболочки. Кроме того, оболочка имитирует прерывание в нужное время для алгоритма для каждой точки.

С такими параметрами видно, что количество точек на спадающем или нарастающем фронте равно пяти. Этого более чем достаточно для корректной работы алгоритма. Более того, минимальное количество точек на один фронт равно двум. Такая ситуация будет показана далее. Также будет рассмотренна ситуация, когда в среднем меньше двух точек на один фронт.

Таким образом, алгоритм правильно рассчитал фазу и амплитуду. Т.е. полученые уравнения (6) и (8) являются правильными. Потом, на основе рассчитанных амплитуды и фазы, программа реконструировала сигнал для каждой точки в искаженной области. Таким образом, алгоритм был разработан правильно. Более того, при расчёте не возникают ошибки и полученны точные значения амплитуда и фазы. Конечно, это модель и моделируются идеальные условия, и в реальности всё может оказаться не так хорошо. Поэтому, далее необходимо промоделировать не идеальные условия работы, какие как шумы и тому подобное.

Далее, на рисунке 16 показанна ситуация, когда возникает дрейф сигнала. Другими словами, сигнал имеет постоянную составляющую. В реальности это может быть смещение как в положительную, так и в отрицательную область. Так же не обязательно постоянное смешение, но в большенстве случае оно постоянно и вызванно не идеальной работой электро-радио изделий. На рисунке изображён сигнас с дрейфом 0,5 В.

Рисунок 16 - Восстановление сигнала который имеет постоянное смещение 0,5 В

Итак, в этом случае возникают некоторые ошибки. Это можно увидеть на графике. Ошибки возникают, потому что пол вольта очень большой дрейф сигнала. И в разработанных уравнениях (6) и (8), дрейф не был учтён. Также было экспериментально установлено, что 0,5 В является максимально возможное значением дрейфа сигнала, для которого алгоритм ещё работает. Или другими словами это порог работоспособности алгоритма. Но, на практике, дрейф сигнала менее одного милливольта. Получается, что в реальности дрейф сигнала не должен стать причиной отказа работы алгоритма.

Стоит отметить, что этот рисунок показывает интересную вещь. Алгоритм правильно определяет амплитуду по двум точкам. Можно сказать, что это наклон фронта. Но фаза определена неправильно из-за дрейфа. И алгоритма пытается восстановить сигнал, словно дрейфа нет, таким отбразом получаются перепады, при переходе от реальных значений к расчитанным. Конечно, система уравнений (5) может иметь три уравнения вместо двух уравнений, и с помощью этого можно учесть дрейф сигнала. Но это усложнит конечное решение. Следовательно, расходы на вычисления будет увеличиваться. Это абсолютно не нужно, потому что в действительности такой большой дрейф не возникает. И полученное решение должно работать правильно.

Далее, рисунок 17 показывает сигнал с шумами. Амплитуда шума 200 милливольт. Все остальные параметры в норме, т.е. нет поразитных явлений, таких как дрейф сигнала. Отношение сигнал-шум, очень велико. Но это потому, что сигнал считается при высоких скоростях гироскопа. Следовательно, амплитуда сигнала является большой в этот момент. При малых угловых скоростях отношение сигнал-шум может достигать еденици. И на практике, шум в 200 мВ это очень много для этой системы.

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">