Аналого-цифровой преобразователь в кодах «золотой пропорции» на основе нейронной архитектуры

Информационные технологии имеют колоссальное и непрерывно возрастающее значение в жизни человечества, охватывая огромный круг задач, связанных главным образом со сбором, переработкой, передачей, хранением, поиском и выдачей информации человеку или машине. При этом особое место в этом ряду занимает измерительная техника, которая предназначена для получения опытным путем количественно определенной информации об объектах материального мира. С увеличением степени сложности создаваемых технических и технологических систем и комплексов значительно увеличивается и усложняется объем обрабатываемой информации и возрастают требования к точности и надежности измерений. Это определяет актуальность создания и совершенствования аналого-цифровых преобразователей (АЦП), предназначенных для измерения параметров сложных динамических объектов и быстротекущих процессов. Широкое распространение и использование в телекоммуникационных и вычислительных системах технических средств, для цифровой передачи данных, речи, аудиои видеоинформации, цифрового телевидения и т. п. увеличивает интерес к современным системам измерения и преобразования информации, а также значимость указанной проблемы. В этих условиях исследование и разработка новых принципов, алгоритмов преобразования и методов (базисов) проектирования современных АЦП — перспективная и актуальная задача.

Постоянное повышение требований к точности, быстродействию, информативности и другим характеристикам процессов сбора, измерения и обработки информации обусловливает необходимость создания и развития современных систем измерения и преобразования информации. Широкое применение средств цифровой вычислительной техники при построении аналого-цифровых преобразователей (АЦП) ориентировано именно на обеспечение высоких метрологических и эксплуатационных характеристик АЦП. Указанные задачи нашли отражение в работах ведущих отечественных ученых Смолова В. Б., Гитиса Э. И., Новицкого П. В., Цветкова Э. Н. и др.

Современная тенденция развития АЦП и ЦАП состоит в увеличении скоростей и разрешающих способностей обработки сигналов при уменьшении уровня потребляемой мощности и напряжения питания. Современные измерительные преобразователи (ИП) данных в основном работают на напряжениях питания ±5V (двуполярный источник питания), +5V или +3V (однополярный источник питания). Число устройств с напряжением питания +3V быстро увеличивается вследствие появления для них большого числа новых рынков сбыта, таких как цифровые камеры, видеокамеры и телефоны сотовой связи. Эта тенденция создала множество проектных и конструкторских проблем, которым не придавалось значения в разработках более ранних преобразователей, использовавших стандартное напряжение питания ±15V и диапазон изменения входных сигналов ±10V.

Более низкие напряжения питания подразумевают меньшие диапазоны входных напряжений и, следовательно, большую чувствительность к разного вида помехам: шумам от источников питания, некачественным опорным и цифровым сигналам, электромагнитным воздействиям и радиопомехам (EMI/RFI) и, возможно наиболее важный момент — к некачественным методам развязки, заземления и размещения компонентов на многослойной печатной плате или подложке СБИС (ПЛИС). В АЦП с однопо-лярным источником питания диапазон изменения входных сигналов обычно отсчитывается вне связи с «землей». При этом проблема заключается в поиске совместимых усилителей с однополярным питанием для нормализации сигнала на входе АЦП и в осуществлении необходимого сдвига входного сигнала относительно «земли» в приложениях с непосредственной связью.

Несмотря на эти проблемы, в настоящее время доступны компоненты, которые обладают чрезвычайно высокими разрешающими способностями при низких напряжениях питания и малой потребляемой мощности.

Одно из направлений, удовлетворяющих указанным требованиям, состоит в реализации адаптивных АЦП нейронной архитектуры. Данная задача в настоящее время решается на базе использования методов, алгоритмов и структур АЦП широко представленных в работах Авдеева Б. Я., Гаранина И. М., Мановцева А. П., Новоселова О. Н., Переверткина О. М., Прангишвили И. В., Евреинова Э. В., Peterson Н.Р., Estrin G., Койфмана А. А., Южакова А. А. и др. Однако, реализация таких структур осуществляется в обычной «стандартной» двоичной системе счисления. Исследования, проведенные Стаховым А. П., показали, что применение кодов Фибоначчи и кодов «золотой пропорции» позволяют улучшить технические характеристики АЦП. Главным в этом случае является разработка оптимальных архитектур в кодах «золотой пропорции» с применением нейронных сетевых технологий. Эту проблему предлагается решить с помощью объединения новых систем счисления (системы счисления Бергмана), возможностей современной микроэлектронной техники и новых архитектурных решений АЦП, основанных на применении нейронных технологий. В указанной постановке данная проблема рассматривается впервые.

В работе показано, что возможный путь создания АЦП, отвечающих современным требованиям, основан на реализации таких устройств в классе нейронных адаптивных структур на базе кода «золотой пропорции». Учитывая сложность решаемых при проектировании указанного класса АЦП задач, в работе показано, что одной из основных по важности и сложности является разработка методики проектирования, анализа и оценки нейронной измерительной сети.

Поэтому целью настоящего исследования является разработка методики проектирования, расчета оптимального объема адаптивного нейронного АЦП и его сетевой архитектуры, удовлетворяющего заданным требованиям по точности измерений, надежности функционирования и эксплуатационным характеристикам.

В диссертационной работе предлагается отступление от традиционной формы изложения материала, при которой в первой главе дается обзор состояния вопроса. Учитывая специфику проблемы, в первой главе дается анализ системы счисления Бергмана (простой и обобщенный), а в последующих главах рассматривается анализ известных решений АЦП в кодах «золотой пропорции», их достоинства и недостатки, а также предлагаются соответствующие подходы к улучшению характеристик измерительных устрйоств.

Учитывая сформулированные выше проблемы, в работе были поставлены следующие задачи:

— разработать принципы построения и архитектуры адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции», включающих: структурно-логическую организацию указанного класса АЦП и принципы построения связей нейронов, механизмы построения измерительного нейрона в кодах «золотой пропорции», методы синтеза топологии адаптивного АЦП;

— исследовать процесс квантования в коде «золотой пропорции» и режимы работы АЦП, оценить избыточность кода «золотой пропорции» по отношению к двоичному коду, характеристики процесса исправления и обнаружения ошибок, линеаризацию градуировочной характеристики;

— разработать аналитическую и имитационную модели СМО с изменяющимися параметрами, которые характеризуются неоднородным входным потоком, переменным числом обслуживающих приборов;

— разработать методику оптимизации структуры нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» с заданными точностными характеристиками;

— провести практическую апробацию архитектуры АЦП, методов и моделей проектирования, реализованных на основе предложенных подходов.

Научная новизна работы заключается в:

— реализованных методологических основах классификации адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции»;

— разработанных принципах построения функционально полных структур адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции»;

— предложенных методах определения вероятностно-временных характеристик созданных моделей СМО;

— комплексе прикладных результатов синтеза архитектуры, схемных решений АЦП в кодах «золотой пропорции», программных средств, обеспечивающих решение задач расчета технических и метрологических характеристик рассматриваемого класса АЦП. 7.

Корректность полученных результатов теоретически обоснована приведенными доказательствами и утверждениями. Адекватность полученных моделей (сходимость не хуже 2%) доказана на основании использования имитационного моделирования, статических критериев и экспериментальных исследований на примере нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции».

Диссертация выполнена в рамках НИОКР «Разработка системы автоматизации испытаний авиационных агрегатов», проведенной ЗАО «ИВС-сети» в течение 2005 года. Разработанная система и измерительный преобразователь внедрены в опытную эксплуатацию в ОАО Г1НППК.

Основное содержание диссертации изложено в 5 печатных работах [12, 13, 27, 41, 46] и докладывалось на ряде региональных, всероссийских и международных конференциях.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения.

5.4. Выводы.

1. Разработана и внедрена в опытную эксплуатацию многоуровневая система автоматизации испытаний, предназначенная для адаптивного преобразования с заданной точностью, индикации, регистрации и хранения текущих значений параметров авиационных изделий при проведенных регулировочных, приемо-сдаточных и исследовательских испытаний. Опытная эксплуатация подтвердила практическую реализацию и эффективность применения для рассматриваемого класса нейронного измерительного.

122 преобразователя методики проектирования и основных теоретических результатов, полученных в настоящей работе.

2. Разработана оригинальная аппаратурно-программная архитектура и внедрен многоканальный нейронный измерительный преобразователь с перестраиваемой структурой. Практическая реализация:

— подтвердила теоретические положения о возможности линеаризации градуировочной характеристики измерительного преобразователя;

— показала, что возможно осуществлять алгоритмы коррекции ошибок и неисправностей измерительного преобразователя.

3. Разработаны инженерные рекомендации по применению, выбору и использованию предложенной архитектуры адаптивного многоканального нейронного измерительного преобразователя.

4. Разработан и реализован комплект программ расчета вероятностно-временных характеристик измерительного преобразователя, результаты моделирования которого подтверждены опытной эксплуатацией последнего.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Рассмотрение особенностей систем счисления нейронных сетевых архитектур АЦП позволило сформулировать системные требования к функциям, свойствам и параметрам нейронных адаптивных АЦП в кодах «золотой пропорции» (обеспечивающие заданные параметры эффективности, точности и надежности) и направленные на достижение максимального соответствия их требуемым схемотехническому и функциональному уровням.

Проведенная классификация систем счисления показала, что для задач построения современных измерительных систем целесообразно использовать систему счисления Бергмана. Проведенное сравнение двоичной системы счисления и системы с иррациональным основанием выявило положительные свойства системы Бергмана — естественную избыточность и легкость представления отрицательных чисел, что обеспечивает возможность контроля и диагностики измерительного устройства.

Анализ представленных тенденций развития АЦП позволил выделить общую черту. Эта особенность состоит в адаптации аппаратуры преобразователя к параллелизму измерительных процедур с перестраиванием оборудования в различные типы архитектур. Такие АЦП являются наиболее гибкими, так как выбор архитектуры адекватен оптимальному алгоритму обработки, т. е. для каждого алгоритма создается своя (оптимальная) архитектура. Среди указанного класса архитектур особое место занимают архитектуры, обладающие способностью настройки на изменения входного потока. Данные АЦП приспосабливаются к изменяющемуся числу заявок и требованиям по точности измерительного потока, выполняя множественные измерительные процедуры на выделенной для этих целей аппаратуре.

Исследования показали, что наиболее интересным является реализация таких АЦП на основе нейронных сетей как автоматов с настраиваемой структурой (АНС). Исследованы основные принципы построения АНС, из которых главными и представляющими наибольший интерес для задач построения АЦП являются: параллельность, переменность и однородность структуры. АНС, построенные на вышеперечисленных принципах, состоят из одинаковых и однотипно соединенных друг с другом универсальных элементов с программным изменением связей между ними.

Рассмотрены и классифицированы логические основы построения АНС. При этом:

— в качестве базиса реализации элементарного автомата выбран нейрон;

— структурой, объединяющей компоненты АЦП, определена нейронная сеть.

Для выбранного базиса реализации АЦП в кодах «золотой пропорции» и алгоритма преобразования (поразрядное кодирование).

— проведен анализ построения структуры преобразователя «код — напряжение» на основе резистивной матрицы, содержащей 3 номинала сопротивлений;

— выполнена классификация базовых структур нейронных сетей на основе топологического принципа.

Большое внимание уделено вопросам создания принципов реализации нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции». Показано, что нейронная сеть преобразователя представляет структуру, где каждый нейрон соединяется со всеми нейронами. Базовыми элементами АЦП являются: настраиваемый нейроподобный элемент (нейрон — измерительный элемент), реализующий операцию измерения, перестраиваемая шина, обеспечивающая взаимосвязь нейронов.

В разработанной архитектуре нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» измерительная сеть представляет собой преобразователь «код — напряжение» (ПКН), который реализован на обращенной резистивной матрице Ri — R2 — R3. Для выбранного алгоритма преобразования и типа ПН К разработана микроструктура измерительного нейрона.

Указано, что основная проблема при создании реализуемых нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции» состоит в разработке нейронной сети и способов коммутации нейронов в ней. В работе рассмотрена детерминированная регулярная однородная структура нейронной сети на основе топологии моноканала линейного типа.

Предложенная архитектура нейронной сети с моноканалом имеет следующие особенности:

— проведенный сравнительный анализ архитектур по функциональным возможностям, аппаратурным затратам и относительной пропускной способности показал их высокую эффективность;

— выигрыш в аппаратурных затратах по сравнению с классической архитектурой параллельного АЦП наступает уже при числе каналов, равному четырем;

— соотношение аппаратурных затрат практически не зависит от величины максимальной разрядности АЦП в запросах измеряемых сигналов;

— в суммарных аппаратурных затратах на реализацию АЦП существенную роль играют затраты на дополнительную аппаратуру нейронаи недостатки:

— дополнительные затраты АЦП с моноканалом линейно зависят от числа входных каналов преобразователя;

— структура нейрона также зависит от числа входных каналов, что означает необходимость разработки конкретного нейрона под заданную реализацию.

В работе обосновывается, что одной из важных задач в процессе расчета АЦП является задача определения вероятностно-временных характеристик преобразователя на основе теории систем массового обслуживания. Показано, что с позиций СМО модели нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» относятся к классу СМО с изменяющимся режимом (параметрами). Отмечено, что основными параметрами, характеризующими изменяющийся режим, являются: неоднородный входной поток, переменное число обслуживающих приборов и интенсивность обслуживающих приборов.

В выбранном классе СМО с изменяющимся режимом.

— получено доказательство эквивалентности уравнений глобального и детального балансов для СМО с отказами в обслуживании, которое достоверно определяет конструктивный критерий, обеспечивающий на практике снижение размерности вычислений;

— удалось показать, что их стационарные распределения вероятностей имеют мультипликативную форму, которая обеспечивает рекуррентность вычислений, ускоряет расчеты и снижает затраты машинного времени на вычисление вероятностно-временных характеристик.

Все созданные модели иллюстрируются численными примерами.

Разработанные методика расчета оптимального объема оборудования и структура нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» апробированы при реализации систем автоматизации испытаний, внедренной в ОАО ПНППК.

В диссертационной работе получены следующие научные результаты:

1. На основе функционально-эволюционного системного подхода определен новый класс адаптивных нейронных АЦП в кодах «золотой пропорции». Реализация этих принципов обеспечивает рост и улучшение характеристик АЦП.

2. Разработаны логические основы построения нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции», основными принципами которых являются: классификация структур, структурные и схемные решения АЦП. Отмечено, что особое место в создании нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» представляет реализация многоканальных, адаптивных преобразователей на основе нейронных сетей. При этом в качестве базиса выбран измерительный нейрон, а структурой, объединяющей нейроны, определена нейронная сеть. Для алгоритма поразрядного кодирования реализована обобщенная структура АЦП и представлена ее реализация на резистивной матрице R] - R2 — R3.

3. Показано, что основная проблема при создании нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» состоит в разработке нейронной сети и способов коммутации нейронов в ней. Созданная детерминированная регулярная однородная структура сети на топологии моноканала линейного типа.

Для разработанной архитектуры нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» проведен сравнительный анализ по функциональным возможностям, аппаратурным затратам и относительной пропускной способности, предложены рекомендации по ее использованию.

Для адаптивного, многоканального нейронного АЦП в кодах «золотой пропорции» разработаны аналитическая и имитационная модели СМО с изменяющимся режимом (параметрами), в которых участвует неоднородный входной поток заявок, переменное число обслуживающих приборов и переменная интенсивность обслуживания заявки. Для разработанной аналитической модели:

— доказана эквивалентность уравнений глобального и детального балансов;

— показано, что стационарные распределения вероятностей имеют мультипликативную форму. Эти свойства обеспечивают рекуррентность вычислений, ускоряют расчеты и снижают затраты машинного времени на определение вероятностно-временных характеристик;

— получена хорошая сходимость результатов моделирования с использованием аналитической и имитационной моделей относительно статистического критерия Уилкоксона, что доказывает корректность разработанной аналитической модели.

5. Разработанная методика расчета оптимального оборудования нейронного АЦП в коде «золотой пропорции», а также принципы построения применены при выполнении научно-исследовательских работ, внедренных и принятых в опытную эксплуатацию. Результаты опытной эксплуатации подтвердили основные теоретические положения и предложенные технические решения диссертационной работы.