Реализация в LаbVIЕW метода разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа

УДК 519.873

2015, № 1

11

В. В. Козлов, Е. А. Ломтев, Д. И. Нефедьев

РЕАЛИЗАЦИЯ В Lab VIEW МЕТОДА РАЗЛОЖЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЫ СИГНАЛА НА СОБСТВЕННЫЕ ЧИСЛА

V. V. Kozlov, E. A. Lomtev, D. I. Nefed'ev

REALIZATION IN LabVIEW OF METHOD OF DECOMPOSITION OF AUTOCORRELATION MATRIX OF SIGNAL ON OWN NUMBERS

Аннотация. Рассмотрена реализация метода разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа в программном обеспечении LabVIEW на базе модульной системы NI Compact DAQ. Приведено краткое описание данного метода. Показаны панель управления созданного виртуального прибора, анализатор спектра и панель определения параметров гармонического сигнала.

Abstract. Reviewed the implementation of the method of decomposition of the autocorrelation matrix of the signal eigenvalues in the software LabVIEW-based modular system NI Compact DAQ. A brief description of this method. Shows the control panel on the virtual instrument, spectrum analyzer and panel define the parameters of the harmonic signal.

Ключевые слова: виртуальный измерительный прибор, параметрические методы, обработка информации, аппроксимация сигналов, авторегрессионная модель со скользящим средним.

Key words: virtual measuring device, parametric methods of measurement information processing, signals approximation, autoregressive moving - average model.

Наиболее перспективной технологией решения измерительных задач в настоящее время является технология виртуальных приборов (ВП). Виртуальный прибор создается на базе компьютера, и ключевую роль в его функционировании наряду с аппаратурой играет программное обеспечение. Благодаря гибкости ПО обеспечиваются гибкость и многофункциональность ВП.

Преимущество технологии виртуальных приборов состоит в возможности программным путем, опираясь на мощь современной компьютерной техники, создавать разнообразные приборы, измерительные системы и программно-аппаратные комплексы, легкость их адаптации к изменяющимся требованиям, уменьшить затраты и время на разработку. Возможность долговременного хранения данных позволяет выявлять закономерности и случайные компоненты регистрируемых процессов, а также производить сопоставительный анализ информации, полученной с разных объектов. Применение технологии виртуальных приборов позволяет реализовать широкий круг функциональных возможностей: аппроксимацию дискретных отсчетов сигнала различными методами; измерение по дискретным данным амплитуд, частот и фаз составляющих сложных полигармонических сигналов; определение по дискретным данным параметров электрических цепей; идентификацию динамических характеристик по отклику на воздействие известной формы; спектральный анализ наблюдаемых процессов; экстраполяцию значений сигнала в требуемый момент времени и т.д. [1, 2].

12

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль

Существует большое количество программных сред (с соответствующей аппаратной поддержкой), которые предназначены для создания виртуальных средств измерения. Однако не всегда в таких приборах используются стандартные процедуры, чаще всего требуются доработка, модификация известных методов или для решения задачи повышения точности, или для повышения быстродействия.

На рынке практически отсутствуют виртуальные приборы, способные измерять параметры электрических цепей переменного тока и информативные параметры сигналов в условиях действия шумов и помех. По самой скромной оценке, такие задачи составляют 20-30 % от общего числа электрических измерений. Научные результаты показывают, что решение задач возможно чисто программными средствами без каких-либо модернизаций и дополнений уже существующих средств виртуальных измерений.

ВП выполнен на базе модульной системы NI CompactDAQ и программного обеспечения LabVIEW фирмы National Instruments с использованием четырехканального двадцатичетырехразрядного АЦП NI 9237 и шестнадцатиразрядного ЦАП NI 9263.

Для работы с мостовыми схемами используется модуль NI 9237, который позволяет оцифровывать сигналы с четырех датчиков. Каждый канал модуля имеет независимый АЦП с разрешением 24 бит и входной усилитель, которые позволяют оцифровывать сигналы одновременно с четырех датчиков независимо друг от друга. Высокая частота дискретизации и полоса пропускания модуля позволяют проводить точные и быстродействующие измерения механических напряжений и нагрузок с минимальной задержкой по всем каналам. Имеется возможность компенсировать смещение нуля как встроенными, так и внешними средствами. В модуле предусмотрено питание мостовых схем по четырем фиксированным значениям 2,5; 3,3; 5; 10 В. Для задания промежуточных значений напряжений используется ЦАП с разрешением 16 бит и частотой дискретизации 100 кГц/канал. Модуль NI 9263 имеет четыре независимых аналоговых выхода с диапазоном выходного сигнала ±10 В с низкой взаимосвязью каналов, быстрой сменой частоты дискретизации, двойной изоляции для обеспечения безопасности и помехоустойчивости. Структурная схема устройства представлена на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема ВП

Панель управления ВП представлена на рис. 2,а.

Панель настройки АЦП включает в себя органы управления параметрами физического канала и мостовой схемы. Можно задать подключение АЦП к мостовой или полумостовой схеме и выбрать напряжение питания моста до 10 В. Также имеется возможность изменения временных параметров (частота дискретизации и количество выборок).

Обработка оцифрованных данных осуществляется в среде LabVIEW, которая имеет мощную математическую поддержку. Большое количество встроенных алгоритмов цифровой обработки одномерных и двумерных сигналов позволяет осуществлять весьма сложную обработку во временной, пространственной и спектральной областях. Это обстоятельство дает возможность строить довольно сложные алгоритмы оценки измеряемого параметра объекта исследования как для повышения точности измерений, так и для автоматизации процесса из-

13

2015,№l(llJ

мерений и дальнейшей обработки результатов. Выбор алгоритма оценки параметра неоднозначен, так как зависит от многих факторов [1].

в)

Рис. 2. Панель управления ВП

В качестве основного алгоритма обработки сигналов был выбран алгоритм на основе метода разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа [3], который позволяет реализовать следующие функции:

- измерение по дискретным данным амплитуд и частот, что физически реализуется в разных измерительных приборах (мультиметрах, частотомерах);

- аппроксимацию данных АР-уравнением;

- аппроксимацию данных суммой колебательных составляющих;

- экстраполирование (предсказание) значений сигнала в требуемый момент времени;

- измерение спектрального состава сигнала (по выделенным составляющим).

Метод разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа наилучшим образом соответствует задаче измерения параметров электрических сигналов в шумах на основании того факта, что при анализе собственных значений автокорреляционной матрицы происходит разделение информации на два векторных подпространства: подпространство сигнала и подпространство шума.

Автокорреляционная последовательность, состоящая из М комплексных синусоид, описывается как

M

rxx [k ] = Z P eXP( j2 nfkAt) + P»8[k ] ,

i=1

где Pi - мощность i-й синусоиды; рю - дисперсия белого шума.

14

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль

Теплицева автокорреляционная (р + 1)х(р + 1)-матрица в случае комплексных синусоид в белом шуме имеет следующую структуру:

м

R p=Z psisf+P»1=

i=1

где I - единичная (р + 1) х (р + 1)-матрица; sf - вектор сигнала размерности р + 1, несущий информацию о частоте i-й синусоиды. Матрицу Rp можно представить как сумму автокорреляционной матрицы сигнала Sp и автокорреляционной матрицы шума Wp:

R p = S p + Wp ,

м

где Sp = Z Ps>s?; wp=p»/.

i=1

Матрица сигнала будет иметь следующее разложение по собственным значениям:

p + 1

S p = Z xivivH,

i=1

где X i - собственные числа; vt - собственные векторы, причем Х1 > X 2 > — > Xp+z [3].

Разложение автокорреляционной матрицы на собственные значения можно использовать для получения спектральных оценок или улучшенных процедур оценок частоты. Сохранение одной лишь информации, соответствующей собственным векторам подпространства сигнала, эффективно способствует увеличению отношения сигнал/шум, поскольку устраняет вклад мощности компонент подпространства шума.

Для гармонической составляющей в белом шуме наблюдаемым является процесс

2 p

Уп = Хп + “п = -Z amxn-m + “п , m=1

матричная запись которого имеет следующий вид:

RyyA = °lA

Это выражение представляет собой собственное уравнение процесса, в котором дисперсия шума G'W является собственным значением автокорреляционной матрицы Ryy, вектор АРСС-параметров А является собственным вектором, связанным с собственным значением G'W, позволяет определить значения АРСС-параметров в том случае, когда известно значение автокорреляционной функции. Это уравнение составляет основу процедуры разложения на собственные числа и позволяет определить точные частоты и мощности р вещественных синусоид в присутствии белого шума, если точно известны 2р + 1 значений автокорреляционной функции [3]. Так как известными полагаются только значения автокорреляционной функции, информация о фазе каждой синусоиды теряется.

После нахождения собственных векторов и соответствующих им собственных значений определяются коэффициенты полинома:

z 2p + a1z 2 p 1 +... + a2 p-1z + a2 p = °.

Корни zi = exp(/2n/At), формируемые из этих коэффициентов, будут определять частоты синусоид:

f = arctg

Im zt

Re z{

1

2дД?

Если число синусоид неизвестно, но значения автокорреляционной функции известны точно, то число синусоид р следует выбирать в качестве значения того порядка, при котором

15

2015,№l(llJ

минимальное собственное значение уравнения RyyA = <3wA лишь незначительно отличается от

минимального собственного значения для порядка р - 1.

После определения частот по корням полинома для А можно определить мощности синусоид. Значения автокорреляционной функции от Ryy(\) до Ryy(p) можно записать в матричной форме

FP = г.

Матрица F состоит из членов, зависящих от частот синусоид, которые определяются посредством нахождения корней полинома. Мощности этих синусоид находятся из решения системы уравнений относительно вектора мощности Р.

Очевидно, что метод разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа наиболее приспособлен к решению задачи оценивания параметров колебаний, так как в нем доходят до физических параметров сигналов и одновременно устраняется влияние шума за счет разделения информации на подпространство сигнала и шума.

Коэффициенты регрессии используются в дальнейшем для оценивания параметрического спектра:

S

p

X a

i=0______

• *"j2”'Af i=l

где At - шаг дискретизации.

Коэффициенты регрессии в этом выражении представляют собой собственный вектор автокорреляционной матрицы.

В режиме анализатора спектра вычисляется и выводится на экран амплитудный или энергетический спектр сигнала. Пример использования данного режима показан на рис. 2,б.

Так как данный метод относится к параметрическим полюсным методам, одним из главных параметров алгоритма обработки данных является порядок модели аппроксимации. Неверно выбранный порядок существенно изменяет спектр сигнала. Если порядок модели выбран слишком малым, пики в оценочных спектрах оказываются сглаженными, что снижает точность определения частоты, если же слишком большим - то разрешающая способность спектральной плотности мощности возрастает, но в спектре появляются ложные компоненты, которых нет в реальном сигнале [4].

Автоматическое определение порядка в комплексе реализовано на основе оценивания собственных чисел автокорреляционной матрицы исследуемого сигнала. При этом вычисляются собственные значения для корреляционной матрицы, размерность которой заведомо больше, чем порядок модели, и по степени значимости собственных значений (отбрасывая малые) оценивают этот порядок. Данный подход фактически связан с методом разложения на собственные числа, так как показано, что в выражении RxxA = <У^,А дисперсия шума <5^, совпадает с минимальным собственным значением. Таким образом, можно производить вычисления собственных значений для последовательно возрастающих порядков до тех пор, пока минимальное собственное значение перестанет изменяться при переходе к следующему, более высокому, порядку. В этой точке минимальное собственное значение равно дисперсии шума, что и будет означать достижение правильного порядка. Пример использования данного режима показан на рис. 2,в.

Метод является достаточно трудоемким, но широкое использование собственных значений и собственных векторов при анализе сложных колебаний привело к тому, что большинство прикладных пакетов имеют встроенные функции для определения этих характеристик.

В заключение следует отметить, что данный ВП, созданный на основе платформы NI Compact DAQ и программного обеспечения LabVIEW, имеет широкие возможности и позволяет осуществлять сбор и обработку информации в режиме реального времени по разработанным алгоритмам, а также вести сопоставительный анализ данных, полученных в разное время.

16

Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль

Список литературы

1. Применение методов цифрового спектрального оценивания в задаче измерения параметров сигнала / В. В. Козлов, Б. В. Цыпин, М. Г. Мясникова, С. В. Ионов // Измерительная техника. - 2010. - № 10.

2. Козлов, В. В. О возможности использования аппаратно-программных средств «National instruments» в задачах поверки измерительных трансформаторов / В. В. Козлов, Д. И. Нефедьев // Метрология. - 2008. - № 8.

3. Козлов, В. В. Определение параметров гармонических сигналов в условиях действия шумов и помех на основе метода разложения сигнала на собственные числа / В. В. Козлов // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 6.

4. Козлов, В. В. Исследование погрешности определения параметров гармонического сигнала на основе метода разложения на собственные числа / В. В. Козлов, Б. Н. Мань-жов, Е. А. Ломтев // Измерения. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2012. - № 1.

Козлов Валерий Валерьевич

кандидат технических наук, доцент, кафедра информационно-измерительной техники, Пензенский государственный университет E-mail: iit@pnzgu.ru

Ломтев Евгений Александрович

доктор технических наук, профессор, кафедра информационно-измерительной техники, Пензенский государственный университет E-mail: rectorat@pnzgu.ru

Нефедьев Дмитрий Иванович

доктор технических наук, заведующий кафедрой информационно-измерительной техники, Пензенский государственный университет E-mail: iit@pnzgu.ru

Kozlov Valeriy Valer'evich

candidate of technical sciences, associate professor, sub-department of information and measuring equipment,

Penza State University

Lomtev Evgeniy Aleksandrovich

doctor of technical sciences, professor, sub-department of information and measuring equipment,

Penza State University

Nefed'ev Dmitriy Ivanovich

doctor of technical sciences,

head of sub-department

of information and measuring equipment,

Penza State University

УДК 519.873 Козлов, В. В.

Реализация в LabVIEW метода разложения автокорреляционной матрицы сигнала на собственные числа / В. В. Козлов, Е. А. Ломтев, Д. И. Нефедьев // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2015. - № 1 (11). - С. 11-16.