测控雷达系统防雷技术（精选9篇）
测控雷达系统防雷技术 篇1
天伺馈设备是航天测量船测控系统的重要组成部分,主要由天线结构、天伺馈驱动、天伺馈控制、天伺馈监控等设备组成。测量船在执行任务时,主要通过操作手手动操作天伺馈控制设备来完成对目标的捕获,因此要求操作手具有较高的业务素质。实际工作中,为减少天伺馈设备的非任务损耗和机械磨损,并不能保证经常性的实操训练,特别是许多应急演练都无法模拟,不利于操作手积累经验和提高应急能力。
随着我国航天测控事业的发展,为满足高密度海上测控任务对操作手的需求,更有效率的训练方法的探索、更为先进的模拟训练系统的设计与研制已成为十分迫切的问题。同时计算机仿真技术已经成功地在自动控制、模拟训练、试验仿真等方面得到了广泛的应用,越来越多的仿真训练系统应运而生。有鉴于此,提出采用计算机仿真技术对天伺馈设备进行仿真的方法,并对系统的关键技术进行了分析。
1系统基本组成及工作原理
天伺馈仿真训练系统应高效稳定、具备可扩展性。系统主要由仿真计算机、视景计算机和操作台组成,其总体结构如图1所示。
为方便扩展,系统采用C/S(Client/Server)架构。仿真计算机作为服务器端,主要用于生成、存储和管理各类仿真数据。视景计算机作为客户端,通过网络从仿真计算机获取各类仿真数据,完成事件仿真、天线的三维可视化控制等。另外在客户端配备操作台,操作台作为真实天伺馈控制台的模拟,安装有两个电子手轮和一个操纵杆,主要用于给视景计算机提供雷达天线的姿态控制输入信号。两个电子手轮用来控制天线方位、俯仰转动,通过串口与视景计算机连接[1]。操纵杆用于快速转动天线,通过USB接口与视景计算机连接[2]。当用户操作操纵杆和电子手轮时,视景计算机上的天线就会实时地做出相应的姿态变化,从而使仿真系统具有高度的实时交互性。
2系统的关键技术分析
2.1仿真数据的获得
2.1.1 仿真数据的产生
测量船任务包括码头测控和海上测控两大类。其中码头测控与陆基测控类似,而海上测控是在海上动态条件下进行的,船载测控设备跟踪目标的方位基准是船的艏艉线,俯仰基准是甲板平面,站址基准是浮动的惯导三轴中心,相对于陆基测控要复杂得多。测量船进行海上测控时具有船姿船位测量、船体变形测量和测控设备的视轴稳定三大技术特点[3],并定义了专用的惯导地平坐标系、甲板坐标系、测量坐标系[4]。由于需要考虑的因素较多,系统需要生成测控目标、数字引导、模拟引导、码头环境模拟、船舶姿态、测控事件、应急事件等仿真数据。其中船舶姿态仿真数据主要通过对海上测控任务时的存盘数据修正生成,测控目标仿真数据可以通过输入轨道根数或重发任务实测数据生成,其他仿真数据可以在测控目标仿真数据基础上修改生成。
在生成测控目标仿真数据时,通过人机交互输入仿真时间、地磁参数、轨道根数、测量船位置信息(经度、纬度、航向、速度等)等信息后,就可以根据各类典型航天器动力学模型,利用专业的计算软件完成地心系中轨道数据预报。
2.1.2 坐标转换及动态修正
生成地心固联坐标系中的轨道仿真数据后,必须再经过一系列坐标转换以及船摇、船体变形、轴系误差和零值修正,才能得到准确的海上测控目标仿真数据[3,4,5,6]。具体流程如图2所示。
上述各坐标系转换关系如下[5]。
1)地心固联坐标系到惯导地平坐标系转换关系
。
其中矩阵L和B分别表示为
;
。
式中Lc,Bc是惯导提供的船位经度和纬度参数;Xg0,Yg0,Zg0是惯导地平坐标系原点在地心固联坐标系中的位置坐标,用下式计算得出:
式中hc是惯导地平坐标系原点的大地高程;Nc为测量船位置卯酉圈的曲率半径,
2)惯导地平坐标系到惯导甲板坐标系转换关系
。
其中矩阵K、Ψ和θ分别表示为
;
;
。
式中Kc、Ψc和θc分别表示惯导输出的船摇、纵摇和横摇角测量值。
3)惯导甲板坐标系到测量坐标系转换关系
。
式中Xj0,Yj0,Zj0为船载测控系统测量坐标系原点在对应惯导甲板坐标系中的位置;BT[b]为变形修正的转换矩阵。
4)测量坐标系到极坐标系转换关系
R,E,A为船载测控系统的测量诸元经零值和大盘不水平修正后的值。
2.2数据库设计
天伺馈仿真训练系统利用数据库来存储和管理各类仿真数据和其他数据,管理软件采用SQL Server 2000。根据系统功能划分需要建立多个表,主要包括测控目标、数字引导、模拟引导等仿真数据表以及地磁参数、轨道根数、测量船位置信息等参数设置表。以测控目标仿真数据表为例加以说明,见表1。
创建该表格的SQL语句如下:
CREATE TABLE [dbo].[TgSim_Data] (
[ID] [int] NOT NULL,
[time] [datetime] NULL,
[TF] [float] NULL,
[tg_A] [float] NULL,
[tg_E] [float] NULL,
[tg_R] [float] NULL,
[sp_GLong] [float] NULL,
[sp_GLat] [float] NULL,
[sp_GH] [float] NULL
[vp_GLong] [float] NULL,
[vp_GLat] [float] NULL,
[vp_GH] [float] NULL
) ON [PRIMARY]
2.3硬件连接电路设计
操作台作为真实天伺馈控制台的模拟,主要给视景计算机提供控制信号,由两个电子手轮、一个操纵杆和一块转接板组成,其中转接板包括手轮连接电路和操纵杆连接电路。
2.3.1 手轮连接电路
电子手轮采用市场上常见的面板式双相脉冲发生器,工作电压为5 V,高电平为5 V,低电平为0 V,A/B两相TTL脉冲输出,两相脉冲的相位差为90°以区别转向,旋转一圈A/B两相各产生100个TTL脉冲。
针对手轮的特殊使用要求和现有的硬件条件,系统采用的是一种基于串口通信的手轮连接方案[1],电路连接如图3所示。
计算机串口为通用的9针RS-232口,采用负逻辑来表示信号的状态。高电平为-3 V～-15 V,实际测量为-9 V,低电平为+3 V ～ +15 V,实际测量为+ 9 V。按照各引脚功能,选择由计算机控制的第7脚(RTS),由外界控制的第1脚(CD)和第6脚(DSR)。在设计中,RTS信号线被设置为0为+ 9V,然后直接利用TTL信号控制2个PC817光耦开关的通断,使串口第1脚和第6脚电平发生变化,程序通过1、6角的电平变化来判断手轮转向。
2.3.2 操纵杆连接电路
系统对操纵杆的功能需求较高,要求操纵杆能在360°不同方位对天线进行控制,普通的游戏摇杆和飞行摇杆无法满足功能需求,因此选用的是专业的两轴型霍尔型操纵杆[2]。
操作杆手柄摇动的方向和角度不同,其X、Y轴输出的电压值也不相同,对两个电压值进行处理后,可转化为计算机能够识别的串口信号。由于两串口被手轮占用,因此操纵杆采用USB端口与视景计算机连接。串口信号还需加上一个转换芯片,才能实现操纵杆与计算机之间的USB通信。操纵杆与计算机的连接关系如图4所示。
图4中ATMEGA48V微控制器与操纵杆直接相连,把操纵杆送来的模拟电压信号转换为计算机能够识别的数字信号,同时对X、Y电压并行信号进行归类整理。再通过MAX232芯片变换成RS232输出所需的±9 V电平。最后利用USB总线转接芯片CH341把MAX232输出的串口信号转化为USB信号,从而实现操纵杆与计算机之间的USB通信[7]。
2.4三维可视化技术应用
对于雷达天线这样复杂的大型机械结构来说,需要一种较高逼真度的建模方法。因此先用3DS MAX软件构建天线结构三维模型并把模型导出为3DS文件,再利用OpenGL技术对3DS模型文件进行读取、绘制与控制[8],实现天伺馈天线结构模型的三维可视化显示与控制。这种实现方式将3DS MAX强大的建模功能与OpenGL的灵活交互相结合,充分发挥3DS MAX建立模型方便快捷的特点和OpenGL容易实现交互性的特点,能形象地显示仿真结果、模拟天伺馈控制过程,体现可视化技术的优势及强大的表现力。
2.5多线程技术应用
在系统中,视景计算机需要从仿真计算机读取仿真数据和接受操作台的控制信息,还要进行天线结构模型的三维可视化显示。由于三维图形渲染过程需要占用大量的系统资源,如果将三维图形渲染放入进程的主线程中,那么其将占用主线程大部分的时间片,从而导致主线程无法迅速响应用户的输入,无法达到用户与三维虚拟场景实时交互的效果。因此系统通过引入多线程技术来解决这个问题,在程序设计中为三维图形渲染单独创建一个线程,在合理的设定线程的优先级之后,使三维图形渲染保持足够的帧速率,同时使得主线程能够分配到足够的CPU时间片,从而及时响应用户的输入,达到实时交互效果。
3结束语
文章根据船载测控雷达天伺馈设备的特点和现实训练的需求,提出了采用计算机仿真技术对天伺馈设备进行仿真的方法,探讨了仿真训练系统的组成和工作原理,系统地研究了仿真训练系统设计与研制的关键技术,着重分析了仿真数据的获得、坐标转换、数据库设计和硬件连接电路设计等几项内容,并在系统开发过程中得到了应用。天伺馈仿真训练系统是将计算机仿真技术应用于测控系统训练的尝试,其通过系统生成的各类仿真数据来完成测控事件的仿真,并使用三维视景来实现天线转动的可视化,它使用与天伺馈控制相似的操作台,可以使操作手的训练更贴近于实际。
摘要：根据船载测控雷达天伺馈设备的特点和现实训练的需求,提出了利用计算机仿真技术对天伺馈设备进行仿真的方法,通过开发相应的仿真训练系统来丰富训练方法。首先探讨了天伺馈仿真训练系统的组成和工作原理,重点分析了包括仿真数据的获得、坐标转换、数据库设计和硬件连接电路设计等实现仿真训练系统的关键技术。实践表明,天伺馈仿真训练系统关键技术的研究成果有效指导了后续的研制工作。
关键词：测控系统,天伺馈,仿真训练系统,仿真计算机
参考文献
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测控雷达系统防雷技术 篇2
飞机雷达天线系统隐身技术研究
分析了由飞机雷达罩、雷达天线和雷达舱内高频部件构成的雷达天线系统的散射特性,并研究了其隐身机理和隐身措施.提出了飞机雷达舱气动,隐身,结构一体化设计概念.
作 者：车海林 何嘉航 CHE Hai-lin HE Jia-hang 作者单位：中国航空集团公司,第一飞机设计研究院,陕西,西安,710089 刊 名：飞机设计 英文刊名：AIRCRAFT DESIGN 年，卷(期)： 29(6) 分类号：V221 关键词：隐身技术 雷达天线系统 RCS测控雷达系统防雷技术 篇3
关键词： 神经网络；信息融合；智能家电；故障测控
中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)15-30824-02
Fault Detection and Control System on Intelligent Household Electrical Appliance based on Information Fusion and BP Algorithm
HUANG Xin，LIU Guo-liang
(Network and Embeded System Research Center, Chongqing Communication Institute, Chongqing 40035, China)
Abstract:According to the maintenance mode and requirement, a fundamental frame of fault detection and control system of intelligent household electrical appliance based on neural network and information fusion is presented. The system not only can be satisfied the needs of different intelligent-household-electrical appliance which needs different guarantee of QoS, but also can be put into practice effectively. The level and efficiency of fault diagnosis and maintenance can be enhanced and the cost can be economized by using the system. The products are more competent. It is useful to put the artificial intelligence into the maintenance of electrical household appliance as well.
Key words:neural network; information fusion; intelligent household electrical appliance; fault detection and control system
1 引言
近年来，虽然我国家电维修行业取得了巨大的发展，但仍然面临如下问题：①由于家用电器的社会拥有量非常巨大，导致大量故障家电得不到及时维修；②由于大量新技术被广泛运用到各种新型家电设备中，对维修人员的素质提出了更高的要求；③由于家电本身是一种相当复杂的机电一体化设备，所以家电故障诊断与维修是个费时费力的工作。
随着计算机网络技术和家用电器技术的不断扩展，消费电子、计算机、通讯一体化趋势日趋明显，基于家庭网络的智能化信息家电产品已经开始步入社会和家庭。这为家电的在线测控提供了可能。
另一方面，人工智能技术也在迅速的发展，特别是人工神经网络和信息融合技术在故障测控领域的应用，为设备故障测控的智能化提供了可能性，也使得测控技术进入了新的发展阶段。
因此有必要对现有的家电维修方式进行改进，基于神经网络和信息融合技术的智能家电故障测控系统正是为了解决这一问题。一方面可以提高我国家电企业故障诊断与维修的水平和效率，节省检测和维修成本并使产品具有更大的竞争力。另一方面，对将人工智能技术引入到家电维修行业进行有益的探索。
2 BP神经网络算法
在众多神经网络模型中，应用最广泛的是BP网络。BP网络所使用的训练算法是误差反向传播学习算法(Error Back-Propagation)，即BP算法[1]。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
基于BP算法的神经网络模型获得了广泛的应用，在故障测控中，引入该算法，一方面可以适应测控环境的动态变化，另一方面可以提高效率。
3 信息融合
人类能够利用自己五官所具有的听觉、视觉、味觉、触觉等功能获得对事物的各个不同侧面(或角度)的具有不同度量特征的信息，人脑再根据己有的知识对这些信息综合分析，从而更全面地认识事物。
信息融合的基本原理就是模仿人脑的这个过程，得到一个对复杂对象的一致性解释或结论。信息融合比较确切的定义可概括为：充分利用多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息，依据某种准则来进行融合，以获得被测对象的一致性解释或描述，从而取长补短，精确地反映被测对象的特征，消除信息的不确定性，提高系统的可靠性[2,3]。
由于智能家电故障测控系统是一个多信息源、多特征参数的复杂系统，将信息融合技术引入到该系统中，可以大大提高故障诊断的准确性。
4 智能家电概念
智能家电指的是将微电脑和通信技术融入到传统的家用电器中，使之智能化并具有网络终端功能，可以随时随地地获取与处理信息的消费电子产品。其重要特征是可以传递数字信息[4,5,6]。正是由于这一重要特征，使得基于网络环境的故障测控成为可能。
5 智能故障测控系统
与传统的故障测控方式相比，智能故障测控方式具有以下优点。
(1)能够模拟人脑的逻辑思维过程，可以解决需要进行复杂推理的复杂测控问题。
(2)可以存贮和推广领域专家宝贵的经验和知识，更有效地发挥各种专门人才的作用，使一般的维修人员也可以掌握复杂设备的故障测控知识。
(3)智能故障测控系统在某些方面比人类专家更可靠，更灵活，可以在任何时候，任何条件下提供高质量的服务，不受外界的干扰。
(4)智能故障测控系统便于用户对知识库的修改和完善。先进的智能故障测控系统还具有学习的功能，能够在测控过程中自动完善知识库，提高系统的测控能力。
因此，智能故障测控系统是测控技术的重要发展方向。
6 技术方案
6.1 系统总体目标
考虑到当前的经济技术条件，基于神经网络和信息融合技术的智能家电故障测控系统的总体目标为：①作为一种有效的工具，能帮助维修人员迅速提高维修水平和工作效率；②可实现家用电器的自适应控制；③具有自学习和自判别能力；④提供辅助决策建议。例如，监测电冰箱的各项工作指标，通过压缩机上的震动传感器随时掌握电冰箱的工作情况，在得到即将出现故障信号时就可以在线对其进行智能诊断，并自动对其进行处理。
6.2 系统总体框架
基于神经网络和信息融合技术的智能家电故障测控系统的总体框架如图1所示。该系统主要由测控中心、BP神经网络模块库、信息融合模块库和现场网络四部分构成。
图1 系统的总体框架
6.2.1 测控中心
根据BP神经网络模块和信息融合模块，对现场设备采集到的数据进行处理，视处理结果而作出相应的动作。例如在线控制、电话通知用户或向智能家电生产厂商汇报等。
6.2.2 BP神经网络模块库
根据不同的智能家电，基于改进的BP神经网络算法训练得到的故障测控模块集，负责进行相应智能家电的故障测控。例如，当空调出现故障后，就调用空调测控模块（基于改进的BP算法）进行测控；当电视机出现故障后，就调用电视机测控模块（基于改进的BP算法）进行测控。
6.2.3 信息融合模块库
根据不同的智能家电，基于不同的信息融合规则而建立的信息融合模块集，负责进行相应智能家电的故障融合。例如，当空调出现故障后，就调用空调信息融合模块；当电视机出现故障后，就调用电视机信息融合模块。
6.2.4 现场网络
主要通过家庭网络将各种智能家电连接起来，一方面完成现场数据的采集、计量，另一方面负责将采集结果上传到测控中心。
6.3 系统的实现
系统的实现主要包括两个方面，一方面是对BP算法进行改进，另一方面是满足不同的智能家电需要不同的QoS(服务质量)保障要求。
6.3.1 对BP算法进行改进
为了满足家用电器故障测控系统的实时性要求，所以有必要对传统的BP算法进行改进（传统的BP算法收敛速度慢）。
基本的BP算法根据梯度法、即最速下降法来解决使误差函数(E(W))达到最小这一问题，权向量按照误差函数的负梯度方向来修正，直到函数E(W)达到最小值。因此，权向量的迭代公式为：
W(k+1)=W(k)+ηG(k)
其中η为学习率，表示学习的步长（在变步长算法中η可以调整）；G(k)为函数E(W)的负梯度，即：
G(k)=-E(W)/W
但是，常规的BP算法收敛速度慢是一个比较突出的问题，为了加快BP算法的收敛速度，引入动量因子α，从而将权向量迭代修正规则改进为：
W(k+1)=W(k)+ηG(k)+αΔW(k)
式中：
ΔW(k)=W(k)-W(k-1)。
ΔW(k)记忆了上一时刻权向量的修正方向。动量因子α的取值范围为0<α<1,它的选取对网络学习的收敛速度有着重要的调节作用。
6.3.1 满足不同智能家电需要不同的QoS(服务质量)保障要求
考虑到家庭网络中智能家电设备的多样性，不同的设备就需要不同的QoS(服务质量)保证；例如：电视机的实时性要求比电话机高，电话机的实时性要求比电冰箱高。另一方面，不同的家电设备其故障参数也不尽相同。为了保证智能家电的QoS要求，采取了以下措施。
网络模型的确定以家庭网络中各种家用电器的故障现象X=(x1,x2,x3,…,xn)作为输入，故障原因Y=(y1,y2,y3,…,ym)作为输出，以不同的故障原因导致的故障现象为训练样本进行学习，从而建立故障现象与故障原因之间的映射关系。采用改进的BP算法进行训练，直到得到期望的输出为止。进而将该训练后得到的BP网络模型保存到BP神经网络模块库中。如此反复训练，获得所有智能家电的BP神经网络训练模块，均保存到BP神经网络模块库中。
信息融合模块库的建立以智能家电故障权值(故障出现的统计概率)乘以由传感器实时检测到的故障概率作为判断概率，判断概率越大，说明出现故障的可能性就越大；由于有实时概率的校正，所以比单独使用统计概率具有更大的准确性。对每种智能家电都进行这样的处理，最后得到多种智能家电的信息融合模块集。
智能家电的识别由于家庭网络中有多种智能家电，对不同的智能家电就需要进行区分。我们给每一个智能家电一个标号，例如：1表示电视机，2表示空调等。因此，只要我们在发送信息时，在标识位填入相应的标号即可识别不同的智能家电。
优先级的确定：一个故障现象可能是由多种故障原因所引起，但每一种故障原因发生的概率是不一样的，为了加快确定引起故障现象的原因，我们把不同故障原因定义不同的优先级，优先级的数值越大，表明发生故障的概率越大，并且每一个优先级对应一个给定的权值。
例如：以空调故障为例，当“房间温度均偏高”故障现象发生时，可定义：
优先级0：表冷器结霜，造成堵塞 ；（出现的概率最小）
优先级2：通过空气处理设备的风量过大，热交换不良；
优先级3：喷水堵塞；
优先级4：冷冻机产冷量不足。（出现的概率最大）
6.4 工作过程
现场网络首先对智能家电参数进行采集、预处理，然后上传到测控中心，测控中心首先判断是哪一个智能家电发生故障，再根据BP神经网络和信息融合模块库调用相应的经过训练的模块，并且根据判断概率(故障权值乘以故障出现的统计概率)进行相应的处理。根据处理结果做出相应的动作反应。例如，若即将出现故障或故障较轻，就可以自动地、在用户不知情的情况下对智能家电进行在线维护；若故障严重，在线修复成为不可能，就可以电话通知用户或者通过Internet通知生产厂家。
6.5 技术带来的好处
(1)节省维修费用。采用该系统后，智能家电维修大多数情况下是在线进行的，维修人员不必亲自上门服务。进而降低成本，节省维修费用。
(2)有利于改善产品质量。在测控中心，对各种智能家电以及各种故障一目了然，可以通过跟踪最常见故障，找出原因，进而改善产品质量。
(3)方便用户。传统情况下，一旦家电出现故障，用户要么将家电搬到维修中心，要么叫维修人员上门服务，这样对厂家对用户都不方便，并且用户随时都要关心自己家中的家用电器使用情况，无形之中增加了心理负担。现在用户只管放心地使用家电而不必关心家电的使用情况，因此对于用户来说增加不多的费用却带来了高档次的服务和方便的使用。
7 结束语
该系统设计方案将神经网络和信息融合技术应用于家庭网络中的智能家电故障测控系统，切实可行。依托该系统，可全面提高故障诊断与维修的水平和效率；不但方便用户使用，而且降低企业维修成本并快速改善产品质量，进而提高其在国内国际中的竞争力。
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测控雷达系统防雷技术 篇4
测控雷达伺服系统是测控雷达的重要组成部分,它直接担负着天线的驱动,使雷达能够迅速而又准确地跟踪目标。其控制技术水平的高低直接影响着测控设备跟踪性能的好坏,从而直接影响测控雷达设备外测数据的测量精度。因此,测控雷达伺服系统应具有良好快速响应和稳定跟踪的性能。目前国内测控雷达天线伺服驱动系统中大部分仍使用的是模拟直流调速度器,难以实现变结构变参数控制,且元件参数具有离散、漂移等特点,这些都不利于提高系统性能及可靠性,因而将新技术应用于伺服驱动系统显得十分迫切和必要。
近代电子技术的发展和大功率半导体器件的出现,为实现直流调速系统的全数字控制创造了良好条件。本文提出了一种基于全数字直流调速器实现的测控雷达伺服驱动系统,它运用全数字直流调速器高速的处理性能,先进的速度环、电流环控制方式以及灵活丰富的组态功能,组合完善的控制方案,能很好地控制电机的静态性能,以及天线运行时的稳定性和动态补偿,使得系统性能得到改善,跟踪目标精度得到提高,而且它具有完善的数字控制和保护功能,提高了设备的可靠性、抗干扰性。
1系统概述
1.1系统环路结构
测控雷达伺服驱动系统一般分为方位、俯仰两条驱动支路,为充分发挥全数字直流调速器的性能,系统环路结构由独立速度环、独立电流环构成。设置独立电流环的目的主要是为了克服力矩控制的死区和非线性、保持电流可控、不发生过流、改善电机的动态特性,为速度环提供频率较宽的控制对象[1]。独立速度环的设置可提高系统的低速平稳性,扩大系统的调速范围,提高抵抗负载扰动的能力,同时可方便地实现力矩偏置。环路原理方框图如图1所示。
方位、俯仰分别采用直流电机双链驱动,利用直流调速器内置电流偏置功能,分别将两个电机组成一对,PCC通过CAN总线进行联控,实现力矩偏置,从而完成电消隙功能,提高传动链刚度,改善系统性能。
1.2 系统组成
测控雷达伺服驱动系统主要完成功率放大和能量转换,最终推动天线转动,是实现天线运动的基础。其系统硬件组成如图2所示,系统主要由直流调速器、PCC同步控制器、PLC及安装在天线上的执行电机、传感器等构成。直流调速器作用是将接收到的控制信号进行功率放大供电机驱动天线。PCC多电机控制器完成双电机之间的协调控制。PLC负责完成直流调速器开关机控制、运行与停止控制、故障保护及驱动单元开关机控制,完成本地控制信号的输入。
1.3 系统工作原理
天线驱动工作原理:系统将天线控制单元(ACU)送来的速度指令或PLC采集到电位计的电压信号Un送到PCC同步控制器,PCC再通过CAN总线进行联控,实现力矩的合理分配,给每个数字直流调速器送出相应的速度指令信号Un′,与直流电动机测速机反馈回电机的实际转速信号-Un共同给定速度调节器,经速度调节器PI整定后输出Ui′和电流的反馈信号-Ui共同给定电流调节器,经PI整定后再输入给控制晶闸管整流器的触发装置来控制加在电机两端的电压驱动天线朝指定的方向运动[2]。
2 直流调速器接口电路设计
2.1 直流调速器的选择
在天线驱动系统中,工作要求频繁可逆,所用直流调速器也必须可逆,使电机工作在四个象限,从而加快电机加速、换向等动态性能,因此全数字直流调速装置选用英国欧陆公司的590+系列四象限逻辑无环流全数字晶闸管可逆直流电机调速装置,590+系列中所有的控制算法都由最新的高速16位微处理(单片机)完成,以获得优越的动态控制性能;自整定算法可自动计算出电流环的P、I常数及电流断续点,使系统获得最佳动态性能;其电流环的自适应功能使系统变化较大时,也可获得平稳的速度响应。它使用交流380 V的三相电源,提供直流输出电压和电流,用于直流电动机的电枢和励磁控制,适用于直流他励电动机和永磁电动机的控制。
2.2 接口电路设计
如图3所示,TB1为CAN总线接口,实现PCC对直流调速器的实时信息监控,和接收PCC速度控制信号完成多电机的协同控制。A1为零伏基准,它是调速器中所使用的所有模拟信号的通用基准点; A6为主电流极限或辅助电流限幅;A9为电枢电流的输出电流计指示; B3为+10 V基准电源;B6为调速器正常数字输出;B8 为程序停车,当程序停车输入保持在+24 V时,调速器将按照输入信号的要求运行,当程序停车输入为开路或零伏时,控制器将按照程序性停止参数的定义,产生受控停止或程序性停止;B9 为惯性停止,当惯性停止输入为+24 V时,控制器正常运行,当惯性停止为零伏或开路时,主接触器打开,同时调速器不再运行,电机滑行停止;C1为零伏基准;C2为电动机过热保护;C3 为启动/运行;C5 为启用输入;C9为+24 V电源;D5为主接触器线圈L; D6为主接触器线圈N ;L为电抗器,抑制开关电流和线路干扰,使正常条件下线电压压降空盒子在2%～5%范围内;L1,L2,L3为380 V三相交流电源;A+为电枢正接线端;A- 为电枢负接线端;TH1、TH2为电机温度检测端子,系统中没有使用电机温度检测,用短接线将TH1、TH2端子短接。B6是驱动器正常数字输出,当驱动器接收到信号时,经过自检大约2 s之后便输出正常的信息,PLC通过这个信号的状态可以实现590+数字直流调速系统的故障诊断。G3、G4为测速机反馈信号测试点,当速度反馈选择模拟测速机时,需要配置测速板。
3 系统调试
为了减小大口径测控雷达传动链长度、提高系统钢度、改善跟踪性能,选用低转速、高扭矩的永磁伺服电机。选取电机主要参数如下:额定转速:2 000 r/min;额定力矩:160 N.m;电枢电压:280 V;电枢电流:70 A;测速机:20 V/1 000 r/min。根据电机的铭牌参数,参照590 系列使用手册中文说明书设置好电枢电流、电枢电压、励磁电流、交流或直流反馈,反馈电压的设定值。这里我们选用的是永磁电机,所以FIELD CONTROL(磁场控制)参数中FIELD ENABLE(磁场使能)设置为DISABLE。
3.1 直流调速器运行逻辑
直流调速器加380 V高压,同时给直流调速器加220 V控制电压后,按下控制面板上运行按钮(直流调速器初始化未完成,不能按下运行按钮),PLC给直流调速器发出控制指令,继电器K5吸合,随后主交流接触器KM3吸合,直流调速器使能,继电器K6吸合,RUN指示灯闪烁或点亮,当测速机极性不正确或发生其他故障时,直流调速器会立即关断主交流接触器,并报测速机或其他故障,这时应调换测速机接线或排除故障。
3.2 电流环参数自调整
自调整过程如下:安全固定电机,用专门机械装置卡死电机转子(避免用制动器抱闸的方式),直流调速器加电,电流环参数中AUTOTUNE设为ON,按下运行按钮,主交流接触器吸合,直流调速器使能,自调整开始,大约经过10秒钟,调整结束,主交流接触器关闭,AUTOTUNE变为OFF,最后用人工方式保存参数。自整定一般做3 次,3 次所得的比例增益(PROP GAIN)、积分增益(INT GAIN)和电流断续点(DISCONTINOUS)数值不应相差很大, 3 次自整定做好后,取一组中间值既可。
直流调速器如果显示AUTOTUNE ABORTED或AUTOTUNE ERROR,主交流接触器会关闭,自调整停止,这时检查电机参数设置、转子固定装置或再次进行自调整程序。
参数设置完毕后用阶跃法测量电流环特性曲线,以验证参数设置的合理性。
3.3 速度环参数设置
设置“SPEED SETPOINT”参数为5%左右,设定端输入为0.5 V,设定SPEED FBK SELECT参数为ENCODER,慢慢增加MAIN CURR.LIMIT参数达到20%的最大值,若所有的连接都正确的话,电机应该开始运转,速度为全速的5%左右,检查编码器反馈的参数。停止调速器重新设定SPEED FBK SELECT参数为编码器反馈,在执行如上相同的检查,如果相同的话执行“参数保存”。如果超过了5%的速度且电机继续加速,则表示接反了,重新接线。将“SPEED SETPOINT”参数为10%左右,设定输入点1.0 V的电压,电机将加速到这个速度,观察个参数的变化。把“SPEED SETPOINT”的值提高到最大,并检查转速是否正确[3]。
参数设置完毕后同样用阶跃法测量速度环特性曲线,以验证参数设置的合理性。
4 改进效果
4.1 调速范围
模拟直流调速器控制的测控雷达伺服驱动系统采用电压负反馈,其调速范围D=600。高速16位微处理器控制的晶闸管可逆数字直流调速器采用光电编码器做转速负反馈,其调速范围D=1 000。
4.2 稳态精度
模拟直流调速器实现的测控雷达伺服驱动系统的稳态精度为到0.1%,数字直流调速器实现的测控雷达伺服系统的稳态精度却能达到0.01%(光电编码器反馈)。
4.3 运行可靠性
模拟直流调速器实现的测控雷达伺服驱动系统由于调整电阻多,且元件参数具有离散、漂移等特点,系统运行的可靠性难以得到保证。数字直流调速器实现的测控雷达伺服驱动系统充分发挥了计算机软件灵活的优势,调试参数自整定,数字控制调整点少,控制电路的简化,提高雷达伺服驱动系统的运行可靠性。
5 结束语
用全数字直流调速器实现的雷达伺服驱动系统,调速范围、稳态精度、调速平滑性等技术指标均有所提高,从实验结果来看全数字直流调速器实现的雷达伺服驱动系统工作更加稳定可靠、精度更高,基本上达到了预定设计目标,也为以后深空探测等高精度雷达的发展做好了重要铺垫。
摘要：针对目前测控雷达天线伺服驱动系统中采用传统模拟直流调速度器难以实现变结构变参数控制,且具有离散、漂移等不足,阐述了一种基于全数字直流调速器实现的雷达伺服驱动系统。每个直流调速器控制一台电机运转,多个电机之间的协同工作则采用PCC同步控制器完成。与传统模拟直流调速度器相比,全数字直流调速器伺服驱动系统的参数方便调整、抗干扰能力强、可靠性高。有效增强测控系统的跟踪性能。
关键词：数字直流调速器,伺服驱动,PCC同步控制器
参考文献
[1]陈伯时.电力拖动控制系统.北京:机械工业出版社,1991
[2]鲁尽义.测角分系统.中国电子集团公司第三十九研究所,2006
网络化测控系统关键技术研究 篇5
关键词：网络化测控,远程测控,信息共享策略
0 引言
信息化时代战场,单一武器的决胜作用逐渐弱化,体系与体系的对抗已成为高技术战争的重要特点。武器系统特别是高技术武器系统,只有通过各种信息的引导,采取网络化联通,才能成为密切配合、运转灵活的打击力量,从而发挥最大效能和潜能。
近年来,以计算机网络为核心的网络化测控技术与网络化数据共享得到越来越多的应用,尤其是在航空航天等国防科技领域。新一代控制系统软件以网络为中心实现各种复杂的分布式应用。随着测控任务日趋复杂以及大范围测控要求的日益增多,组建远程测控、网络化测控系统非常必要[1]。随着弹载数据链和信息化发射平台等技术的深入应用,导弹武器中的飞行控制系统、测试发射控制系统、瞄准系统将是数据链网中的一个节点;而随着导弹武器作战保障系统的信息化,导弹的综合测试与维修保障系统都将网络化[2,3]。网络化测控系统体系结构分为三级,分别为管理级(服务器端)、用户级(客户端)、过程级(现场测控系统)。网络化测控系统实现基于三层体系结构。系统的网络化涉及硬件资源共享,硬件资源在使用中容易产生需求冲突,需要研究合理的共享策略避免冲突产生;不同测试流程、不同设备产生的信息类型可能不同,使得信息之间的交互很难实现,需要构建统一的信息模型来实现信息共享[4]。
1 网络化测控系统设计
网络化测控系统是一种分布式网络化的实时闭环反馈控制系统。网络的工作方式有两种,分别为B/S和C/S模式。B/S模式下,数据采集、处理等操作均在服务器端进行,将测试数据通过Internet发布,用户可以通过浏览器发出任务请求和查看数据;C/S模式下,服务器直接将测试结果通过TCP/IP协议发送到客户端,数据的处理操作集中在客户端。与C/S模式相比,B/S模式简化了客户端的开发和系统维护,简化了用户操作,适合网上发布;而C/S模式交互性强、安全性高,降低了网络通信量,提高了速度[5,6]。本系统选择客户端、服务器端软件均需自行设计的C/S模式。
图1描述了网络化单元测试系统进行的单元测试工作。其中,客户端为控制器、惯性测量组合(简称惯组)及配电器单元测试。测试过程中,客户端发送测试指令给服务器端,服务器端接收不同客户端的测试指令并将测试指令分配给不同的测控设备,测试完成后,测控设备将测试数据返回给服务器端,服务器端将测试数据分析处理后将结果返回给不同的客户端,并以标准数据格式保存各个单机设备的测试数据。不同的客户端均能随时通过服务器读取不同单机不同时段的数据,实现数据共享。图1运行场景中实线箭头表示网络化单元测试系统的测试指令流,虚线箭头表示测试结果数据流[7]。
图1 服务器端结构
软件模型较为固定,根据体系结构同样分为三部分,分别为网络服务器、客户端和现场测控系统。本系统中的软件模型如图2所示。
图2 网络化测控系统软件模型
2 网络化测控系统关键技术
测控软件是为了有效运用硬件资源、实现各种测控功能而提供的程序系统及有关资料的集合。网络化测控软件与传统测控软件的不同之处在于增加了网络功能,实现了远程测控。不同于传统的测控软件,在远程测控系统中:(1)服务器、客户端和现场测控设备需要用网络连接起来;(2)共享的硬件设备需要合理调度使用,避免请求使用上的冲突;(3)不同测试设备间信息共享,需要构建统一的信息模型。
2.1 测试诊断信息统一模型
信息模型是一种标准的表达方式,是一系列用于描述系统测试诊断知识和功能特性的抽象定义,提供一个用于测试诊断的信息框架,在测试的不同阶段、不同维修级别、不同测试手段、不同诊断方式和不同诊断要素中共享。
在网络化单元测试中,数据采集是一个重要环节,且要对采集的数据进行分析处理。如果没有一致的信息模型定义,数据的交互和重用难度会很大,这就需要构建合理的测试诊断信息模型。测试诊断信息模型要求创建一致的信息模型和信息接口,把与测试诊断相关的数据模型化,消除不同领域内数据和信息的表达差异,实现测试诊断数据共享和信息的有效融合。图3为数据采集过程。
图3 数据采集过程
测试诊断信息的统一模型设计如图4所示。测试诊断信息包括5种模型,具体信息包含在5种模型中,如在辅助信息模型中包括测试时间、测试阵地、测试地点、测试湿度、测试人员等具体信息,见图5。
图4 测试诊断信息模型
图5 辅助信息模型
信息模型结构设计采用数据结构中的树形结构。测试诊断信息为树的根节点,项目名称、被测对象模型、测试设备模型等项为孩子节点,具体到每一个孩子节点又有具体的测试信息为其子节点。采用这种模型主要考虑以下两点:(1)信息内容、格式种类较多,比较复杂。如采用一对多的单一模型,信息在数据库中的存储会非常冗杂,读取数据库中某一具体信息的时间复杂度较大;(2)测试人员在对测试结果进行处理时,可以快速在数据列表中找到需要的信息。
信息模型采用XML技术实现。XML语言格式简单,具有很好的扩展性[8]。XML纯文本格式可以在不同操作系统之间实现通信,解决数据格式不统一的问题[9]。
2.2 测试资源共享策略
测试资源网络共享模式主要有两类:(1)远程计算机通过网络直接同共享仪器设备相连。这种模式需要仪器设备上有自己的扩展网卡和IP地址。这种共享方式实时性较好,但只适用于一些控制器上有扩展网卡的设备;(2)远程计算机通过网络连接异地计算机来控制仪器设备,这是目前设备共享普遍采用的一种方式,实时性不如第一种,但有较好的扩展性。
本系统中的测试资源网络共享采用第二种共享模式,接入网络的下位机可以通过现场总线与多台设备相连进行控制。
作业调度问题涉及用户、测试资源和管理员。管理员虽然具有最高权限,但其侧重共享系统的宏观调控和共享环境的建设,一般不干涉作业调度,所以作业调度的对象主要是用户和测试资源。用户的目标是在合适的时间、地点使用合适的设备,测试资源的管理目标是在满足用户需求的基础上,使测试资源的利用率达到最大化,两者相互依赖,测试资源必须被用户使用才能实现设备共享。用户请求使用资源流程如图6所示。
图6 用户使用资源流程
任务请求有4种状态,分别为阻塞、就绪、执行和挂起,如图7所示,类似操作系统中进程的状态。在进程调度中,有一种高优先级抢占式轮转调度算法,本任务调度策略与该算法类似,但本策略是一种宏观调度,并非以时间片为单位,所以不同任务资源不冲突时可以看作同时执行[10,11]。阻塞队列中任务有两种,分别为新加入任务和资源被占用任务,新到的任务请求要优先级处理,就绪队列中的任务会转换到阻塞状态。处于就绪、阻塞和挂起状态的任务请求均采用队列(FIFO)结构存储。本策略中任务的调度过程符合队列的先进先出原则。任务级别分为低、中、高3个等级。普通请求均为低级;高优先级特指急需测试结果的任务请求;由挂起态进入就绪态任务优先级为中。就绪态的任务队列按照优先级从高到低排序,依次进入执行态[12]。如A、B、C三个任务,A、B为低优先级,C为高优先级。假如A和B为先到的任务并且资源不冲突,A、B已经在并行执行状态,当C发出任务请求时,因为优先级高于A、B,且占用了B的资源,所以B转换到挂起态然后进入阻塞队列,优先级由低变为中,当C完成时,B进入就绪态,并且排在低优先级任务前等待。具体任务调度示例如图8所示。
图7 进程状态转换
图8 任务调度示例
3 结语
本文利用单元测试测控资源组建了一种由网络服务器(包括数据库)、客户端和现场测控系统构成的网络化单元测试测控试验系统,针对实际中硬件测试资源紧缺现状,研究了测试诊断信息的统一模型和测试资源共享策略等关键技术,实现了现场测试系统的网络化控制以及对被测对象的分布式测试与诊断,并完成了测量信息、测试数据的资源共享,体现了网络化测控技术的优越性。
参考文献
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[11]李小平,王海波,王守峰.时间片随机到达的轮转调度算法分析[J].哈尔滨理工大学学报,2001,6(5):1-3.
测控中心计算系统主要技术探讨 篇6
1 关键部位大量采用双工技术
1.1 双工热备份机制
为了保证系统稳定的运行, 中心计算系统的可靠性指标要求很高。因此, 在关键部位上采用了双工热备份技术。我们以中心计算机为例, 探讨双工热备份技术的特点。在实时任务中, 中心计算机采用甲、乙两台并行工作的方式, 假设确定甲机为主机, 乙机台为副机。主机和副机的区别是:两台计算机都采用同样的软件程序, 进行同样的数据处理计算, 只有主机对外输出加工好的数据, 副机不输出。当判定当前主机出现问题时, 可以通过人工操作, 由系统控制台进行主机和副机的切换, 乙机上升为主机, 甲机变为副机。在控制方式上, 有三种方式可以供选择:
1) 完全由控制台自动判定, 进行主副机切换;
2) 完全由人工判断, 进行主副机切换;
3) 控制台做判断, 给出切换信号, 人工可以选择是否进行切换;
目前系统中采用的是第三种切换方式, 即通常所说的人机结合方式。
在网络设置上, 关键部位运行在两条全双工以太网上, 保证了实时信息的快速交换和系统稳定。中心计算系统结构示意图如下图1所示。
1.2 双数据处理模式
外部测控设备传输的数据是中心计算系统的主要数据源, 采用DDN和IP两套数据传输手段, 保证了数据传输的可靠性。双数据处理模式对中心系统的处理能力提出了挑战, 中心计算系统必须同时设置两套数据接收模式, 同时处理两套传输信息, 相当于现有信息路数的一倍, 处理数量增大许多。理论上, 在同一时间周期, 两套数据应该是完全一致。而在实际工程中, 由于受到时间对齐、传输信道质量等多种因素的影响, 两套数据并不完全一致。而中心计算系统出口数据只有一个, 因此, 这里就存在着选用哪路顺据的问题, 在缺乏有效判断机制条件下, 采用“谁先到就用谁”的数据处理机制不失为一个稳妥的方法。
2 突出强实时性原则
实时应用通常分为弱实时应用和强实时应用。弱实时应用是指, 在实时数据处理过程中, 即使错过了一个应用的截止时间, 也不会导致应用的失败, 不会导致灾难性的后果。如航空公司的订票系统等等, 偶然的延迟是可以的。而在强实时应用中, 在一个规定的时间周期内, 必须完成规定的任务, 否则会导致应用的失败[1]。测控中心计算机系统是个典型的强实时应用例子。在该系统中, 要求操作系统在极短的时间周期内 (航天测控系统通常是50毫秒周期) 同时接收、处理来自多个外部测量数据源的数据, 根据数据处理结果, 来正确控制目标的飞行和航区的安全。为了保证在较短的时间周期内完成任务, 中心计算系统采用的主要手段包括:
1) 强调实时算法的重要性。为了保证实时任务完成, 在处理系统的模型算法选用上, 就要牺牲部分数据处理精度, 强调算法简单、实用、稳定;
2) 保证核心过程。在程序多个模块工作调度上, 要保证高优先级任务模块的运算, 提高核心计算线程的优先级。
3) 程序设置循环截止点。如在迭代积分计算上, 如果在规定时间内没有完成, 即使积分还在正常进行, 也必须马上终止迭代, 无条件退出。
4) 采用同步控制机制, 确保在周期时间内的运行模块协调工作。
3 采用多线程机制进行关键软件开发
3.1 多线程机制特点
多线程机制是中心计算系统采用的关键技术。传统的操作系统是将进程作为基本的资源分配和调度单位。不同的进程拥有各自独立的地址空间, 进程的上下文相当庞大, 系统在进程的控制、调度、通信同步上的开销都较大。随着系统软件要运行的任务数量的。增多, 用进程作为基本的开发机制会增大系统的开销, 也不利于实时性的提高。
线程是对进程进行了分解, 使其成为多控制流, 即多线程进程, 线程仅拥有独立的PC、寄存器、栈等少量信息, 这样使得线程的上下文很轻, 可以减少系统管理线程的负担, 降低系统的开销, 中心计算系统采用线程机制优势主要表现为如下几点[2]:
1) 控制开销小。由于同一进程的线程之间共享地址空间及其他系统资源, 使得一个线程在创建另一个线程时不必复制属于进程的庞大的上下文, 而仅需对PC、栈进行初始化, 与创建进程相比, 开销减少了许多,
2) 调度开销相对小。由于线程的上下文比进程轻, 进行线程调度的开销相对较小, 但仍需保存和恢复PC、寄存器和栈指针。如果处理器对多线程提供硬件支持, 做了多套寄存器, 那么线程的调度开销可以减到很小。
3) 通信、同步开销小。由于同一进程的线程共享地址空间, 可以减少很多不必要的系统调用, 在用户一级实现通信、同步机制, 从而减小通信、同步开销。但是不同进程之间的线程通信、同步开销并没有减小, 因为它们的地址空间是独立的。
4) 节省资源。进程是资源分配的基本单位, 一个进程内的所有线程共享该进程的资源, 避免了线程对资源的重复占用。
5) 并发内核。内核也是多线程的, 这意味着一个在核心态运行的线程可以被其他线程抢占运行, 克服了传统操作系统非抢占式串行内核的缺点, 提高了内核的性能, 尤其适合于多处理机系统。
3.2 采用线程机制在中心计算系统中的应用
中心计算系统的多线程机制应用主要体现在实时数据处理程序的开发上。通过采用先进的调度策略, 实时数据处理程序中大量采用多线程编程技术。在具体应用上, 每个线程对应一个任务模块, 分别对应不同的功能。不同的任务需求, 这些模块可以进行灵活组合, 通过线程控制, 确定打开哪个模块和关闭哪个模块, 大大提高了程序的通用性。由于程序中, 涉及代码或者数据被多个线程调用, 因此线程安全在计算系统中很突出, 尤其要避免程序非正常的退出。
5 结论
本文主要探讨了中心计算系统为了适应实时任务的需求而采用的技术手段特点, 重点介绍了多线程处理机制。除了文中提到的关键技术外, 在中心计算系统中, 数据处理模型和数据处理流程也是核心组成部分, 直接决定了系统的工作能力, 有关这方面的内容, 可以参考相关的实时数据处理论文, 这里不再详述。
摘要：飞行器测控工程中, 中心计算系统承担着内外数据交换、处理等关键任务, 是实时系统的核心组成部分。本文探讨了中心计算系统软硬件构成的主要技术特点, 重点介绍了中心计算系统采用的多线程编程机制, 分析了其技术优势。
关键词：实时系统,多线程,双工,算法
参考文献
[1]翟丽丽.Digital UNIX实时应用指南[M].大连:大连理工大学出版社.2 0 0 0
测控雷达系统防雷技术 篇7
在航天测控中, 通常直接用雷达的RAE测量值解算出目标在发射系下的位置坐标实现对运载火箭的实时外弹道跟踪[1]。但是, 在测量过程中雷达的距离和角度测量值均存在较大的随机误差, 用雷达的测量值直接解算运载火箭的外弹道跟踪精度较低。本文以“当前”统计模型为基础采用交互式的多模型方法对机动目标进行运动模型建模, 并且在各模型的跟踪子滤波器中采用UKF滤波算法, 适应了航天发射任务中运载火箭在不同时段具有不同机动特性条件下实时外弹道稳定精确跟踪的需要。仿真结果表明和外弹道直接求解的方法以及采用单一运动模型的UKF滤波方法相比, IMM-UKF算法具有更高的外弹道跟踪精度, 并且算法的收敛速度满足航天测控外弹道跟踪的实时性要求。
1 雷达机动目标跟踪运动模型建模
在雷达机动目标跟踪中雷达的观测方程具有很强的非线性, 采用非线性滤波的方法可以在很大程度上提高机动目标的跟踪精度。采用非线性滤波方法的前提是根据目标的机动特性对机动目标进行运动模型建模, 其建模的准确性直接决定机动目标的跟踪精度与稳定性。机动目标跟踪采用的运动模型一般分单模型、静态多模型和交互式多模型, 其中单模型主要包括Singer模型[2]、常速度模型、常加速度模型、半马尔可夫模型和“当前”统计模型[3]等。其中, “当前”统计模型将Singer模型中加速度零均值改进为自适应的加速度均值, 目标加速度的当前概率密度采用修正的瑞利分布, 对于目标机动状况的描述较为合理, 是目前机动目标跟踪中普遍采用的运动模型, 也是本文雷达机动目标跟踪运动模型建模的基础。
在“当前”统计模型中, 离散时间状态方程为:
式中:T为雷达测量数据的采样时间间隔;G (k) 为输入控制矩阵, α为机动系数, v (k) 是模型的传递噪声, 其协方差矩阵σ2a为机动加速度方差, 其大小为:
在“当前”统计模型中, amax和a-max分别是正反方向加速度的最大值, 在模型中取值为常数。当其绝对值取较小的值时, 跟踪系统的系统方差较小, 跟踪精度高。但滤波器的带宽较窄, 跟踪目标机动变化的范围较小, 只适合非机动或弱机动目标的跟踪。当其绝对值取较大的值时, 跟踪系统的模型噪声方差较大, 对较大范围机动的目标能以较大的系统方差保持快速响应, 但跟踪精度较低, 适合高机动目标的跟踪。
在航天发射中, 运载火箭在大部分飞行过程中的机动性并不强。但是当火箭在助推器分离、一级分离一级一二级分离等过程中加速度变化范围大, 机动特性强, 采用单一的“当前”统计模型难以适应雷达对运载火箭在整个飞行过程中稳定精确跟踪的需要。因此, 本文采用交互式多模型 (IMM) 算法[4]对运载火箭进行运动模型建模, 其结构示意图如图1所示。在图1中, 每个子滤波器均采用“当前”统计模型, 但每个子滤波器中最大加速度分别设为不同的常数。
IMM算法在同一时刻使用多种运动模型来匹配目标不同的运动状态, 克服了使用单一模型时一旦目标运动状态与模型不符所引起的误差。但是模型集合的增加将大大增加算法的运算量, 并且随着模型集合的进一步增加来自过多模型间的不必要竞争反而会使跟踪性能下降。在本文中, 综合考虑跟踪精度以及航天测控的实时性要求, 在交互式多模型结构中跟踪子滤波器个数为3, 分别采用amax和a-max为不同常数的“当前”统计模型。
2 基于IMM-UKF的机动目标跟踪
在图1的交互式多模型结构中, 考虑到航天测控中雷达的观测方程具有很强的非线性, 各子滤波器均采用非线性滤波算法以提高状态估计的精度。常用的非线性滤波算法有EKF算法[5]、UKF算法[6]和PF[7]等算法, 其中EKF算法运算量低, 但跟踪精度低并且算法容易发散。PF算法不受非线性非高斯问题的限制, 滤波精度高, 但运算量较大, 不利于航天测控实时跟踪中采用。从滤波精度、算法的鲁棒性以及算法的运算量等方面综合考虑, 在本文航天测控雷达机动目标跟踪的交互式多模型结构中各子滤波器均采用UFK算法。
UFK算法的本质是在迭代过程中对状态变量进行UT变换, 利用雷达的观测方程求出测量值的估计值, 根据实际测量值和测量值估计值的差值求出状态更新的协方差矩阵用于状态更新。在航天测控中雷达的测量值包括距离R, 方位角θ和俯仰角φ, 设在发射系下跟踪目标的坐标为 (x, y, z) , 雷达在发射坐标系下的站址坐标为 (x0, y0, z0) , 雷达的观测矢量为h (X (k) ) =[hr (X (k) ) hθ (X (k) ) hφ (X (k) ) ]T, 则雷达的观测方程可表示为:
UKF滤波的核心是采用UT变换, 其基本思想是用一组确定的采样点通过真实非线性系统的传递获得状态变量x的后验均值和方差。令f:Rnx→Rnx是非线性变换, y=f (x) 。假设x的均值和方差分别为和Px, 运用UT变换计算y的统计量的步骤为:
(1) 计算2nx+1个sigma采样点χi及其权值Wi:
式中:κ为比例参数, 用于调节sigma点和xˉ的距离;α为控制sigma点分布范围的比例缩放因子;β是引入f (∙) 高阶项信息的参数。
(2) 对每个sigma点进行非线性变换, 得到变换后的sigma点集为:
(3) 对变换后的sigma点集{y}i进行加权处理, 得到输出变量y的统计量Pyy:
UKF滤波的算法迭代过程主要包括以下步骤:
(1) 初始化:设定状态变量x的初始值x0和协方差矩阵的初始值P0。
(2) 进行sigma点采样, 得到采样后的向量
(3) 预测方程
式中:R (k) =[σr (k) σθ (k) σφ (k) ]T是雷达的测量误差向量。
(4) 更新方程
3 仿真验证
人工模拟运载火箭的飞行过程对基于IMM-UKF的雷达机动目标跟踪效果进行仿真, 其中运载火箭的模拟飞行轨迹如图2所示, 假设运载火箭在助推器分离、一级分离和一二级分离等时段飞行的最大加速度分别为10 m/s2, 20 m/s2和35 m/s2。交互式多模型结构中三个UKF子滤波器的运动模型均采用“当前”统计模型, 机动系数α=0.05。各运动模型中最大加速度的绝对值分别设为20 m/s2, 30 m/s2和45 m/s2, 不同模型间的模型转移概率矩阵为。雷达测量数据的采样时间间隔为100 ms, 距离测量误差设为10 m, 方位角和俯仰角的测量误差均设为0.1 mrad。
基于IMM-UKF的雷达机动目标跟踪精度如图3所示, 图中单一“当前”统计模型中最大加速度的绝对值设为45 m/s2。
从图中可以看出和雷达测量值直接求解运载火箭弹道的方法相比, 采用UKF滤波方法可以显著提高外弹道跟踪的精度。IMM-UKF采用多种运动模型组合, 和采用单一“当前”统计相比更能真实反映运载火箭在不同时段的机动特性, 因而具有更高的跟踪精度。
机动目标跟踪算法的收敛特性在航天测控实时外弹道跟踪中具有重要意义。
图4给出了IMM-UKF滤波中状态初始值设为不同数值时IMM-UKF滤波算法的收敛特性。从图中可以看出当状态初始值偏差较大时算法迭代约40次 (2 s) 接近收敛。为了进一步提高IMM-UKF滤波的收敛速度, 将状态初始值设为理论弹道值, 则数据融合只需经过约5次迭代 (0.25 s) 即可达到收敛状态, 可以满足航天测控的实时性要求。
4 结语
航天测控中直接利用雷达的测量值解算运载火箭的外弹道具有较大误差, 本文采用基于IMM-UKF的雷达机动目标跟踪方法, 适应了运载火箭在不同时段的机动特性, 跟踪精度高, 算法的收敛速度满足航天测控实时外弹道跟踪的需要。在交互式多模型结构中, 还可采用变结构的多模型算法, 并且实现多个模型之间的自适应交互, 进一步提高航天测控任务中机动目标的跟踪精度和可靠性。
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测控雷达系统防雷技术 篇8
关键词：全空域,测控系统,射频采样,数字多波束形成
0 引言
随着航空航天事业的飞速发展,将逐步建成无人机网络、卫星导航系统和卫星星座网络,这给地面测控系统提出了更高的要求。全空域多目标测控技术是目前测控领域面临的一个重要课题,也是地面测控系统面临的新挑战。目前全空域相控阵测控系统的建设已提上日程,而波束形成技术作为全空域相控阵测控系统的关键技术,其形成方式及算法的设计尤为重要。相位控制可采用模拟方式( 在射频端采用微波移相器) 实现或采用数字波束形成( DBF) 方法实现。而采用数字波束形成方式,亦有一次变频和超外差方式之分。同其他波束形成方式相比,基于软件无线电的数字多波束形成技术在全空域多目标测控系统中具有独特的优势,值得深入研究。本文在分析全空域测控系统对波束形成设备需求的基础上,提出了基于射频采样的波束形成模块实现方案,并对共形球面阵的波束形成技术进行了分析及验证。和现有的波束形成方式相比,提出的实现方法简化了硬件设计,集成度高,幅相一致性好且多波束形成灵活。
1 全空域相控阵测控系统
全空域相控阵测控系统目前多采用球面共形阵进行分析[1],其优点是对于目标跟踪可平滑过渡,相位中心唯一,球面扫描增益一致; 但其缺点是阵面复杂,对于装配工艺、测试、维护及波束形成算法均提出了挑战。因此需要对球面阵波束形成方式及算法进行研究。以美国空军正在实施的网格球顶相控阵( GDPAA) 系统为例[2],该系统要求EIRP大于104 d Bm,而G / T值大于12 d B / K,能对中高轨及静止轨道卫星进行测控通信。其阵面采用多个五边形阵和六边形阵拼成一个整体上的球面,而每个多边形阵由若干子阵面组成,每个子阵面又由若干阵元所构成。最终用到的阵元数为60 300 个,其后的波束形成模块,包括信道设备、数据采集传输及波束形成算法极其复杂。
由上述分析可见,全空域相控阵测控系统如图1所示,采用球面共形布阵,阵元数极多,因此要求波束形成模块尽可能简单,以减少成本和空间,降低系统建设和维护的复杂度。
2 基于软件无线电的接收前端分析
由于受模数转换器件性能( 主要指采样位数、采样率及输入带宽等) 的限制,接收机体制主要有2 种[3]: 超外差和直接变频体制。其主要区别在于将信号下变频到基带的级数不同: 直接变频只用1 级,而超外差体制则采用2 级以上。下变频次数的增加虽然使接收机的复杂性也相应增加,而直接变频接收机也面临一些技术问题,所以现有的接收机大部分为超外差体制。但是随着器件的发展,使直接射频采样成为可能,即真正意义的软件无线电接收机具有了一定的可实现性。因此本文提出基于直接射频采样的接收机体制。由于超外差及直接变频体制原理在现有文献中已有详述,本文不再赘述。本节仅对直接射频采样体制的原理及其实现方式进行讨论分析。
直接射频体制接收机原理如图2 所示。天线接收信号经低噪声放大器( LNA) 提供合适的射频增益,其输出信号经过预选滤波器滤波后,输出需要频带的信号。滤波器的输出信号用频率为fs1的脉冲进行采样保持,然后通过连续时间插值滤波器进行二次抗混叠滤波,此时得到奈奎斯特带宽内信号,采用常规的AD芯片即可对该信号进行量化。这种直接射频采样的特点是模数转换分2 步进行[4]: ① 对射频信号进行带通滤波和无量化采样; ② 经过连续时间低通或带通滤波器滤波后,得到中频( 或零中频) 信号,然后用常规ADC进行量化。通过把采样和量化分开在不同的阶段实现,降低了对ADC的射频输入带宽、时钟抖动和采样率的要求。
这种体制的优点是: ① 消除了常规超外差接收机中因使用模拟混频器和本地振荡器而带来的增益起伏和噪声; ② 简化了硬件设计,使接收机可集成在单片微波集成电路上; ③ 消除了模拟失真和混频器非线性失真; ④ 可重配置,通过软件定义可灵活完成空时域滤波等功能,即真正意义的软件定义无线电功能。下面对该体制原理进行分析。
设采样脉冲信号为:
式中,; fs1为采样脉冲频率。式( 1) 的频域表示为:
式中,ωs1= 2πfs1。设场放输出信号为x( t) ,抗混叠滤波传递函数为h( t) ,采样后二次抗混叠滤波传递函数为f( t) ,则滤波后输出为:
其频域表示为:
将式( 2) 代入式( 4) ,得
式中,,Tk=P(kHωs1)/(2π),而XBL(ω)、XBR(ω)定义如下:
3 直接射频采样实现方案
由第2 节的分析可见,直接射频采样体制接收架构最简单,易于将相控阵接收组件集成化、小型化。因此下面讨论如何实现该种体制应用于数字波束形成的接收组件。
利用现有的芯片,可实现基于上述直接射频采样接收体制的数字波束形成接收组件。直接射频采样具体实现可分为T/H + AD结构和单射频AD芯片结构。以目前的芯片水平,采用T/H + AD结构可达Ku频段,如HMC5640 芯片,其射频输入带宽为18 GHz,最大采样率4 Gs/s,输入Vpp为1 V,其时钟抖动小于70 fs[5]。而单射频AD芯片可支持射频输入带宽至S频段。由于篇幅关系,此处仅对单芯片结构进行介绍。
单芯片采样原理仍如图2 所示,只是将采样保持与量化功能集成在一个单片微波集成电路上。如e2v公司的EV10AQ190 系列、TI的ADS54RF63 及ADC12D800RF等。以EV10AQ190 芯片为例,主要关注性能指标[6]如射频输入带宽( 3 d B) 为5 GHz、有效位数7. 7 位( 输入2. 3 GHz) 、时钟抖动120 fs等。由上述指标可见该芯片支持对统一S频段测控系统的直接射频采样。在射频直接输入时,其模数转换有效位数可达8 位左右。
4 球面共形阵数字波束形成
4. 1 架构设计
现有的测控系统,多采用射频移相器和数字波束形成相结合的方式[7]: 在射频端利用移相器实现子阵波束合成,然后采用超外差接收技术下变频到中频( 如在某测控频段系统中常采用2 级下变频到70 M中频) 。最后在中频进行AD采样并实现子阵间的数字波束形成。这种架构满足当前仅对某一部分空域进行单目标或少目标测控的需求: 由于覆盖空域小可采用平面相控阵,所需阵元少,布阵空间较充裕。因此可采用超外差接收体制的相控阵,该体制降低了AD采样的要求,但提高了信道的复杂度,而且采用射频移相精度受限。这降低了波束指向精度、导致旁瓣升高,并且不利于多目标多波束形成。
采用直接射频采样接收体制实现的数字波束形成架构如图3 所示。采用这种架构有如下优点:① 省去了下变频链路,简化了结构,可实现小型化;② 形成灵活的可扩展模块,可扩展为行波束形成、列波束形成、子阵波束形成及阵面波束形成等模块;③ 采用数字化,可灵活形成多波束; ④ 容易形成零陷,抗干扰性强。
4. 2 波束形成算法分析
阵元在球面上均匀分布,如图4 所示( 图中仅画出第n环)[8]。
其中第m个阵元坐标为( xmn,ymn,zmn) ,
式中,R为球体半径; Rn为第n环半径; N为n环上阵元个数,与期望的环上阵元间弧线长度dθdesired有关; floor( ) 为向下取整运算; 相邻环间纬线距离相等为dφ,因此ndφ为第n环到球顶的纬线长度;dθ= 2πRn/ N为环上阵元间实际弧线长度,与实际的阵元个数N有关,容易得到dθ≥ dθdesired。共形阵的合成方向图为n环上所有阵元共同作用得到:
式中,λ 为波长; wmn为加权系数; θ 为目标方位角;为俯仰角。共形阵相位补偿因子为:
值得说明的是,以上分析中的坐标( xmn,ymn,zmn) 既可表示阵元的坐标,也可表示第m个子阵模块的坐标。
5 测试结果分析
采用上述直接射频采样数字波束形成技术,实现了DBF处理模块样机。在数字波束形成中,主要关注通道的幅相一致性,因此对该处理模块在不同温度条件下的接收信噪比、幅相一致性进行了测试,测试结果如表1 所示( 其中幅度单位为d B,相位单位为度) 。由表1 可见,在高低温及常温下通道间的幅度差异<0. 5d B,相位差异< 4°,满足应用需求。
对DBF子阵合成的和差方向图测试结果如图5所示,其中图5( a) 为和波束方向图,而图5( b) 为差波束方向图。
由图5 可见,主旁瓣比约13 d B,差零深约33 d B,测试结果与理论相吻合。其原因是采用直接射频采样的数字波束形成技术,阵列幅相误差较小,而且阵列校正精度高。
6 结束语
全空域相控阵测控系统作为下一代地面测控系统的发展趋势,将会得到越来越多的关注。采用直接射频采样技术实现的测控系统数字波束形成处理模块,满足全空域共形阵对多波束形成的需求,实现了设备集成化、小型化。因此基于直接射频采样的数字波束形成技术在全空域测控领域中的应用将会得到越来越多的关注和应用。
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测控雷达系统防雷技术 篇9
设施农业的兴起和发展,将加速农业产业化的进程。专家们预测,在不久的将来它将成为一种新型农作物、蔬菜、花卉、草药、牧草和苗木等现代化、产业化的生产基地,发展前景极为广阔[1]。当今,我国正逐步提高农业设施的自动控制水平,特别是蔬菜的温室种植技术已经在各地被广泛采用和重视。但现有的温室大多采用人工控制,无法很好地跟踪蔬菜的生长过程,不能实时地对温室环境进行调节。我国的温室自动化程度还很低,现代化温室仅占2%左右,所以温室计算机控制和管理系统的应用前景非常广阔[2]。
目前,虽然有不少单位引进了一些国外的计算机智能控制系统,如温室环境控制系统等,也真正实现了数字化、智能化、自动化,但投资过大,系统维护不便。因此,开发适合我国国情,廉价、实用型的农业智能计算机测控系统是非常必要的,对于推进我国农业智能化进程具有极为重要的意义。
1 温室环境的特点
温室环境控制是设施农业最基本的技术实现形式之一,其目的就是营造适合作物生长的人工气候环境,使作物能够克服外界气候环境和土壤因素的制约,一年四季都能生长。影响作物生长的主要因素有:光照、温度、湿度、CO2浓度、土壤湿度等。温室环境作为一个被控制对象,可以说是一个非线性、分布参数、大时延、多变量耦合的复杂对象。
1.1 非线性
温室内部的气候处于热平衡混沌状态,再加上作物本身的蒸腾现象和外界环境的影响等因素,温室内部的环境参数(温度、湿度等)呈非线性。
1.2 分布参数
由于一般温室面积都比较大,各个物理量的分布是不均匀的。例如,温室内部各点温度都不一样,其值的大小依赖于空间位置和气流的方向等因素。
1.3 大延时
控制系统对环境参数的调整,并不能及时得到回应。例如,系统控制加热设备升温时,热量传到温室的各个部分需要经过一段时间的延迟,温度才会有所上升。
1.4 多变量耦合
温室环境的各参数之间并非互相独立,各个子系统的控制回路彼此会互相影响。例如,温度降低,使得湿度减小;光照过多,会使温度升高等。系统对某个目标的控制,将会影响到其它状态的变化。
综上所述,控制系统应当对环境的多个参数进行合理的调控,充分考虑到各参数间的关联性,兼顾各参数的要求,才能满足作物生长的要求。
2 系统组成
本系统是一个分布式网络结构的数据采集与监视控制系统。设计时采用了SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)技术[3],它包含两个层次的含义:一是数据处理和显示系统,即上位机HMI(Human Machine Interface);二是分布式的智能数据采集系统,即下位机。
本系统上位机采用工业控制计算机,其作用是采集各下位机的信息,并对信息进行处理、存储、打印;将各种参数的状态(报警、正常或报警恢复)告知用户,以适当的形式显示给用户,以达到监视的目的;也可通过网络系统传输到不同的监控平台上,实现远程监控。上位机作为人机界面,还可以接受操作人员的指令,将设定参数发送到下位机中,以达到自动控制的目的。
下位机一般意义上通常指硬件层上的,即各种智能数据采集、控制设备。这些智能采集设备将采集到的各种参数转换成数字信号,并以串行通信的方式传送给上位机。本系统下位机是以W78E58单片机为核心的智能处理机,其主要功能为数据采集及现场控制,完成温室环境温度、湿度、CO2浓度、光照强度、土壤湿度等参数的数据采集;控制降温、加热、加湿(喷雾)、排湿(换风)、CO2发生器、遮阳、补光、灌溉等设备的工作状态;实现温室内部环境的自动控制。
中间一级是以WINBOND公司的W77E58双串口单片机为核心的智能通讯模块,它能够暂时存储各下位机上传及上位机下传的信息,并将信息按协议进行编码传给上位机或传给下位机。它是上位机与各下位机通信的一个智能接口,它与上位机的通信采用RS232方式,为了降低系统成本,与下位机的通信采用RS485模式(传输距离≤1200m,可以连接32台下位机)。系统组成框图,如图1所示。
2.1 温度、湿度测控
温室环境的控制参数中,温度与湿度检测、控制是主要参数之一,作物的生长与温度和湿度有密切关系。考虑到温、湿度参数的非线性、分布性,为了达到更好的控制目的,温、湿度采用多点检测。为了接线简单、可靠,采用DALLAS公司的“1-Wire”数字式传感器DS18B20,对温、湿度进行检测。湿度检测采用干、湿球测相对湿度的原理,由两个DS18B20组成:一个测环境温度,另一个用湿布条包裹(湿球)测温。下位机采集每对传感器的温度后,得到该监测点的温度值,经过查表(运算)得出该监测点的相对湿度值。
DS18B20内部结构主要由4部分组成:配置寄存器、64位ROM、温度传感器、非易失性温度报警触发器TH和TL。ROM中的64位序列号是出厂前被光刻好的,每个DS18B20的64位(8 byte)序列号均不相同,使每一个DS18B20地址各不相同,这样就可以实现一根总线上挂接多个DS18B20的目的。它不需标定,直接读出温度值,一致性好、更换容易。测温范围为-55～+125℃,分辨率0.0625℃,能够满足系统设计要求。与单片机的接线图,如图2所示。
下位机控制DS18B20完成温度转换必须经过3个步骤:初始化、ROM操作指令、存储器操作指令。单片机通过端口P1.0可实现与DS18B20的通信[5],工作流程如图3所示。
对温室环境温度、湿度的控制,首先通过检测室内温、湿度(计算多点加权平均值)及室外的温、湿度,依据当前设定目标值通过PID运算决定加热、散热、加湿、排湿设备的工作状态。
2.2 CO2浓度的测控
植物进行光合作用时是吸取空气中的二氧化碳,放出氧气。研究表明,适当提高温室中CO2的浓度具有增加产量、提高品质的良好功效[4]。本系统选用芬兰生产的GMW22型红外二氧化碳气敏传感器,此传感器具有精度高、检测范围大(0～2000×10-6)等特点,输出与CO2浓度呈线性关系的电压信号,该信号经下位机AD转换后,可计算出CO2浓度值。
对温室CO2浓度的控制,首先通过检测室内CO2浓度值,依据当前设定目标值决定CO2发生器(或储气罐)的工作状态。
2.3 光照强度的测控
为了降低系统成本,本系统采用光电池自行设计光照传感器。光电池是一种自发式的光电元件,它受到光照时自身能够产生一定的电动势,在不加电源的情况下,只要接通外电路便有电流通过。光电池的短路电流在很大范围内与光照强度呈线性关系,利用其这一特性,可用来检测连续变化的光照强度。
根据不同植物类型对光照最适值的要求,进行光强环境的模拟控制。当光照传感器检测的光照强度低于系统设置下限值时,依据当时室外的光照强度、遮阳网状态,自动判断是否打开补光灯进行人工补光,避免能源浪费。当光照过强超过上限临界值时,会自动拉上遮阳网进行遮阳。除此以外,还有些植物对光周期较为敏感,可以根据日照的长短进行智能调控,在光照时间较短的冬季,可采用启动人工光源补光补足光照量。
2.4 土壤水分的测控
土壤水分传感器由陶土头、封闭管、负压传感器、密封盖体等组成,如图4所示。陶土头埋到土壤里,对于非饱和土壤,陶土头受到土壤孔隙的毛管吸力作用,封闭管内的水渗出使管上部处于负压状态。土壤越干,土壤吸力越大。所以,通过测量封闭管上部的负压可以反应出土壤的水分状况。负压传感器输出的电压信号经放大后,再通过AD转换即可变成数字量,计算出土壤的湿度。
下位机将采集的土壤水分值与设定值的下限比较,控制灌溉设备的运行,实现自动灌溉。
本系统为全数字化集中管理,分散控制方案。主要实现对温室环境的调控,并对温室的环境(温度、湿度、光照、土壤水分等)进行检测、记录,出现异常情况进行声、光报警,可以随时查询历史记录。
3 系统软件
系统软件由3部分组成:上位机软件、前端处理系统软件和智能设备处理机软件。
3.1 上位机软件
上位机软件采用VB编写,VB是可视化的编程软件,因此有较友好的用户界面[6]。对多点多事件报警方式,采用不同图标进行分级报警,用颜色区分报警级别,以解决多点多事件的报警问题。主要软件模块如下:
1) 基本模块。包括系统组态、专家分析、级别管理、数据库显示及修改等软件。
2) 数据平台模块。包括通信、控制、报警管理、实时数据库数据处理等软件。
3) 人机界面模块。具有面向测控对象的图形处理功能。
4) 历史趋势模块。完成历史数据收集、曲线生成、存档、显示等功能。
5) 数据库访问接口。提供各种调用去访问数据库中的数据。
3.2 下位机软件
下位机软件用汇编语言编写。下位机用于采集模拟量、开关量等信号,将信号传输给监控主机,并接受监控主机的控制信号,分别完成各种模拟参数采集及控制等功能。下位机可独立运行,实时检测、控制各种设备。下位机的软件主要包括以下几个方面:
1) 模拟量采集软件,将被监控对象的模拟信号(温湿度、CO2浓度、光照强度等)转变成为数字信号,并将这些信号进行处理,传送给上位机。
2) 通信软件,完成与上位机的数据交换(参数设定、数据上报等)。
3) 数字量采集软件,完成开关量采集(遮阳网、设备状态等)。
4) 控制软件,包括PID运算软件,完成对被控对象的控制。由于对温室环境干扰因素较多,参数的大时延性,为了实现平稳控制,本系统采用增量型积分分离的算法,有
undefined (1)
undefined
(2)
undefined (3)
undefined
式中 Kp,Ki,Kd—分别为比例系数、积分系数和微分系数,对不同参数的调控,上述系数可取不同的值,以达到最佳控制效果。
在式(3)中,△f 是预先选定的误差死区阀值,当n=1时,C(0)=初始值。由于超调主要由积分项产生,故在系统中当上次误差的绝对值大于选定的阀值△f时,将积分作用从调节器中清除,可以避免惯性很大而产生的超调。式(3)对于本系统具有良好的调整效果,在本系统控制中获得了很好的调节品质。
5) 不同参数之间的关联判断,不同参数调节是要互相兼顾,要根据室内及室外的气候环境进行判断,避免能源的浪费、环境参数的波动。例如,在补充CO2及温湿度变化不大时,换风机、门窗等不能打开;在光照不足时,遮阳网不能拉上。因此,控制模式应采用屏蔽方式。在补充CO2时,屏蔽风机;在光照不足时,屏蔽遮阳网;在室外温度较高时,屏蔽门窗等。
6) 看门狗软件,为防止程序“跑飞”造成系统死机。系统除具有硬件看门狗电路外,还设有看门狗软件,并且在空余程序存储器处加有NOP、NOP、LJMP START指令,提高了系统软件运行的稳定性。
4 结束语
该系统已于2006年11月调试完毕,运行稳定可靠,控制精度及管理软件达到了种植、科研的要求。与国外同类产品比,本系统的优越性在于造价低廉,性价比高,更适合于我国的国情。如果系统增加营养液养分的检测,可适用于无土栽培温室的测控。本系统设计时借鉴了SCADA技术,具有较强的扩展和适应能力,可以方便的增加或删减独立的测控单元。经使用发现该系统的土壤水分传感器需要进一步改进,如果土壤长期干燥容易导致密封管中的水过少,需要定期加水,给使用带来不便。
摘要：介绍了SCADA技术的基本概念,分析了温室环境的特点,提出了温室环境测控系统的设计思想、体系架构方法,阐述了系统的硬件及软件设计方案。该系统具有温室环境数据的显示、存储、查询、统计、控制等功能,实现了温室的智能化管理,使温室种植业实现了真正意义上的现代化、产业化。
关键词：SCADA,温室环境,数据采集,传感器,上位机,下位机
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