TECHNOLOGIA INFORMACYJNA NA USŁUGACH METROLOGII

Materiały XXXVI Międzyuczelnianej Konferencji Metrologów MKM’04
_________________________________________________________________________________
Remigiusz J. RAK
Politechnika Warszawska
Instytut Elektrotechniki Teoretycznej i Systemów Informacyjno-Pomiarowych
TECHNOLOGIA INFORMACYJNA
NA USŁUGACH METROLOGII
W referacie przedstawiono opis nowoczesnych narzędzi informatycznych i zdobyczy
technologii informacyjnej, które znajdują coraz szersze zastosowanie w dziedzinie
metrologii. Celem referatu jest promocja tych narzędzi w szerokim gronie metrologów.
INFORMATION TECHNOLOGY AS A TOOL OF METROLOGY
The paper includes a description of modern computer engineering and information
technology tools, which can be implemented in modern metrology. The main goal of the
paper is a promotion of those tools in the metrology community.
1. WSTĘP
Żyjemy w czasach wielkich i szybkich zmian, zachodzących w wymiarze krajów,
kontynentów i globu. Dostrzegamy z łatwością, że siłą napędową tych zmian jest lawinowy
rozwój technologii. Szczególnie ważną rolę ogrywa rozwój technologii informatycznej,
telekomunikacji, technik multimedialnych i Internetu. Społeczeństwo, w którym wymienione
czynniki odgrywają istotną rolę nazywamy informacyjnym.
To fakt, że rozwój technologii informacyjnej stawia przed nami trudne wyzwania, ale też
technologia ta wyposaża nas w nowe i nieznane do tej pory narzędzia. Stają się one obecnie
coraz bardziej ważnymi obiektami zainteresowań również w kręgach metrologów,
zajmujących się projektowaniem i użytkowaniem nowoczesnych systemów pomiarowych
oraz laboratoriów badawczych i dydaktycznych.
System pomiarowy1 określany jest jako odpowiednio sprzężony zbiór elementów,
stanowiących całość organizacyjną i objętych wspólnym sterowaniem, mający umożliwić
jakościową i ilościową ocenę właściwości obiektu badanego. Autonomiczne przyrządy
pomiarowe to najbardziej powszechne elementy tego zbioru. Ostatnie stadium w ich rozwoju
stanowi tzw. inteligentny przyrząd pomiarowy.
Konfiguracja inteligentnego przyrządu pomiarowego miała racjonalne uzasadnienie
dopóki na biurku każdego inżyniera nie pojawił się komputer osobisty. Wtedy to okazało się,
że powielanie standardowych bloków komputera, wewnątrz obudowy każdego inteligentnego
przyrządu jest wysoce nieracjonalne ze względów finansowych.
1
W przypadku występowania dodatkowych funkcji wykraczających poza tradycyjne zadania pomiarowe często
stosowana była również nazwa system pomiarowo-kontrolny, a także pomiarowo-sterujący.
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
350
2. WIRTUALNY PRZYRZĄD POMIAROWY
Szybko okazało się, że zamiast budować inteligentny przyrząd pomiarowy równie dobrze
można komputer osobisty wyposażyć w kartę przetworników (A/C, C/A) ze sterownikiem,
napisać odpowiednie oprogramowanie użytkowe i realizować oczekiwane funkcje
pomiarowe. W celu poszerzenia funkcjonalności karty, z możliwością użycia sterownika,
producenci szybko znaleźli satysfakcjonujące rozwiązanie, które polegało na dodaniu
cyfrowego portu we/wy oraz modułu zegarowego (timer) do karty. Taki jest rodowód karty
zbierania danych (DAQ), a komputer w nią wyposażony ucieleśnia koncepcję wirtualnego
przyrządu pomiarowego. W tym kontekście rodowód karty zbierania danych wygodnie jest
przedstawić na tle koncepcji wirtualnego przyrządu pomiarowego (rys. 1).
TER
M IKKKROO
OM
M
KPU
PU
OM
TER
PU TER
O SO B ISTY
M ikroprocesor
K oprocesor
RAM, ROM
M a g is tra la
DAQ
A /C , C /A
Zegar
P o rt w e /w y
Zegar
S te ro w n ik
P o rt w e /w y
M onitor
M o d u l in te rfe js u
W IR T U A L N Y
PR Z YR Z Ą D
PO M IA R O W Y
Rys. 1. Rodowód karty zbierania danych (DAQ) na tle koncepcji wirtualnego przyrządu pomiarowego
Fig. 1. Genealogy of DAQ card on the background of Virtual Instrument
Uogólniona idea wirtualnego przyrządu pomiarowego znajduje wyraźne odniesienie do
przyrządu tradycyjnego, zaś po jej rozszerzeniu na inne rodzaje sprzętu można stwierdzić, że:
„Przyrząd wirtualny to rodzaj inteligentnego przyrządu pomiarowego powstałego w wyniku
sprzężenia pewnego sprzętu nowej generacji z komputerem osobistym ogólnego
przeznaczenia i przyjaznym dla użytkownika oprogramowaniem, które umożliwia współpracę
z komputerem na zasadach takich jak przy obsłudze tradycyjnego przyrządu pomiarowego.”
(rys. 2)
OPROGRAMOWANIE
SPRZĘT
GENERACJA
POBUDZEŃ
ZBIERANIE
DANYCH
ANALIZA
DANYCH
PREZENTACJA
DANYCH
Rys. 2. Idea wirtualnego przyrządu pomiarowego
Fig. 2. The idea of Virtual Instrument
Ze względu na różne realizacje sprzętowe wyróżnia się kilka konfiguracji wirtualnych
przyrządów pomiarowych, które można podzielić na dwie zasadnicze grupy:
• Struktury zwarte: (DAQ, PXI, IEC-625.2)
• Struktury rozproszone: (RS232C, USB, Bluetooth, LAN)
Przykład wirtualnego przyrządu pomiarowego rozproszonego w sieci ilustruje rys. 3.
Technologia informacyjna na usługach metrologii
351
_________________________________________________________________________________
ZBIERANIE
DANYCH
ANALIZA
DANYCH
PREZENTACJA
DANYCH
Rys. 3. Wirtualny przyrząd pomiarowy rozproszony w sieci LAN
Fig. 3. Virtual Instrument distributed in a local network
3. OPROGRAMOWANIE ELEMENTÓW SPRZĘTOWYCH VI
Oprogramowanie tworzące wirtualny przyrząd pomiarowy dzieli się na kilka odrębnych
części (modułów). Należą do nich: graficzny interfejs użytkownika (obsługa manualna,
zobrazowanie wyników), moduł obsługi zasobów sprzętowych (sterowanie/programowanie,
zbieranie i wstępne przetwarzanie danych pomiarowych), moduł przetwarzania i analizy
sygnałów. Obsługa modułów sprzętowych tradycyjnie może być zrealizowana na trzech
poziomach: rejestrowym, rozkazowym (sterownika) oraz oprogramowania narzędziowego.
Schemat blokowy strategii oprogramowania sprzętu, z podkreśleniem jego hierarchicznej
struktury, przedstawiony jest na rys. 4.
OPROGRAMOWANIE NARZĘDZIOWE
POZIOM ROZKAZOWY
POZIOM REJESTROWY
Rys. 4. Hierarchiczna struktura oprogramowania do obsługi sprzętu
Fig. 4. Hierarchcal structure of the software for hardware servicing
3.1. Oprogramowanie na poziomie rejestrowym (REGISTER LEVEL SOFTWARE)
Oprogramowanie na poziomie rejestrowym wymaga znajomości wewnętrznej struktury
urządzeń, (takich jak autonomiczny przyrząd pomiarowy, moduł VXI czy karta zbierania
danych). Po to, aby oprogramować ich funkcje pomiarowe, należy wpisać do wskazanych
rejestrów, odpowiednie i na ogół złożone kombinacje bitów. Jest to zajęcie niezwykle
uciążliwe i wymaga stałego kontaktu z instrukcją obsługi.
3.2. Oprogramowanie na poziomie rozkazowym (COMMAND LEVEL SOFTWARE)
Jednym z najbardziej popularnych składników współczesnej techniki pomiarowej, bardzo
pomocnym w procesie tworzenia oprogramowania do obsługi różnego typu dedykowanych
zasobów sprzętowych, jest sterownik. Jest to rodzaj, zwykle firmowego, łatwego w
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
352
implementacji oprogramowania, zawierającego instrukcje realizujące pełny dostęp do
złożonych funkcji pomiarowych konkretnego urządzenia (przyrząd autonomiczny, przyrząd
modułowy, karta DAQ), za pośrednictwem intuicyjnych modułów API. Obecnie sterowniki
stanowią nieodłączny element wszelkiego typu sprzętu, który daje się obsłużyć w sposób
programowy.
3.3. Oprogramowanie narzędziowe (INSTRUMENT TOOL SOFTWARE)
W zakresie oprogramowania narzędziowego wspomagającego projektowanie wirtualnych
przyrządów pomiarowych oferta wyspecjalizowanych firm światowych jest niezwykle
bogata. Rewolucja w dziedzinie oprogramowania narzędziowego dokonała się, bez wątpienia,
z chwilą wprowadzenia systemu Windows oraz języków programowania obiektowego.
Klasycznym przykładem oprogramowaniem narzędziowego zawierającego wszystkie
nowoczesne mechanizmy wspomagania projektowania wirtualnych przyrządów pomiarowych
w środowisku Windows jest produkt LabWindows/CVI firmy National Instruments . Element
rozszerzenia nazwy CVI (C for Virtual Instrumentation) stosunkowo wiernie oddaje istotę
tego środowiska programistycznego – wskazuje na możliwość dostępu do kodu źródłowego w
języku C. Wydaje się, że ta cecha wpłynęła na uzyskanie tak dużej popularności CVI w
środowisku akademickim.
Pozostałe, godne uwagi, pakiety oprogramowania to: LabVIEW (National Instruments):
środowisko graficzne (język G), VEE (Hewlett-Packard/Agilent): Środowisko graficznotekstowe, TestPoint (Kithley Instruments), DasyLab (Dasytec). Specjalne miejsce zajmują
programy ukierunkowane na sterowanie i automatykę przemysłową: BridgVIEW (National
Instruments), Lookout (National Instruments) oraz GeniDAQ (Advantech).
3.4. Uniwersalny język programowania: SCPI
Język SCPI (STANDARD COMMANDS FOR PROGRAMMABLE INSTRUMENTS) służy do
obsługi autonomicznych oraz modułowych przyrządów pomiarowych. Za pierwowzór do
utworzenia tego języka posłużyły tzw. rozkazy uniwersalne i zapytania zdefiniowane w
standardzie interfejsu IEC-625.2. SCPI zawiera zestaw instrukcji, które niezależnie od
rodzaju przyrządu i typu interfejsu, wysłane z kontrolera pozwalają na pełne oprogramowanie
jego funkcji oraz pełną obsługę pomiaru. Do opracowania mnemoniki i składni tego języka
użyty został oryginalny schemat blokowy uniwersalnego przyrządu pomiarowego, zwany
modelem urządzenia SCPI.
Urządzenia rozpoznają i interpretują wysłane przez kontroler rozkazy języka SCPI za
pomocą tzw. procesora SCPI. Schemat współpracy kontrolera z urządzeniem przedstawiony
jest na rys. 5. Jest on na tyle prosty, że nie wymaga specjalnego opisu.
Oto prosty przykład, który pokazuje sposób pomiaru za pomocą multimetru napięcia
przemiennego na zakresie 20V, z rozdzielczością 0.005:
„:MEASure:VOLTage:AC? 20, 0.005”
Technologia informacyjna na usługach metrologii
353
_________________________________________________________________________________
Interfejs komunikacyjny
Sterownik
karty
Program
aplikacyjny
użytkownika
Interfejs
komunikacyjny
Bufor we.
STER.
Dekoder
poleceń
ODP.
Kolejka
wyjściowa
Procesor SCPI
KONTROLER
URZĄDZENIE
Rys. 5. Współpraca kontrolera z urządzeniem za pomocą SCPI
Fig. 5. Cooperation between controler and instrument througout SCPI
4. ALGORYTMY PRZETWARZANIA SYGNAŁÓW
4.1. Wstępne przetwarzanie sygnałów
Naturalne, „surowe” sygnały pozyskane z obiektu pomiarowego często, przed poddaniem
ich wnikliwej i szczegółowej analizie, wymagają tzw. przetwarzania wstępnego. To wstępne
przetwarzanie może być realizowane zarówno w sposób analogowy, w blokach
kondycjonowania sygnału, jak też cyfrowy w komputerze. Podstawowa funkcja, jaką
spełniają układy kondycjonowania sygnałów to wzmacnianie. Do wzmacniania sygnałów
pomiarowych o niskich poziomach stosuje się dobrej jakości wzmacniacze pomiarowe o
programowanym wzmocnieniu (niskoszumne o małym napięciu niezrównoważenia i małych
dryftach). Często funkcję wzmacniania sygnałów łączy się z izolacją galwaniczną. Druga
funkcja układów kondycjonowania sygnału to antyaliasingowa (dolnopasmowa) filtracja
analogowa. Poza nią do najbardziej popularnych metod kondycjonowania sygnałów zalicza
się: usuwanie wartości średniej, usuwanie trendu i dryftu oraz odszumianie i filtrację cyfrową.
4.2. Filtracja cyfrowa
Pod pojęciem filtru cyfrowego rozumie się pewien liniowy układ dyskretny lub algorytm
numeryczny, który podobnie jak filtr analogowy zdolny jest zmienić charakterystykę
widmową sygnału dyskretnego. Projektowanie filtrów cyfrowych stanowi sztukę samą w
sobie. Czytelnik zainteresowany projektowaniem filtrów cyfrowych zmuszony będzie sięgnąć
do literatury po szczegóły [12]. Schemat blokowy filtracji cyfrowej przedstawia rys. 6.
x (n )
F IL T R
CYFROW Y
y (n )
Rys. 6. Filtracja cyfrowa: x(n) - ciąg wejściowy, y(n) - ciąg wyjściowy
Fig. 6. Digital filtering: x(n) – input sequence, y(n) – output sequence
Działanie filtru cyfrowego w dziedzinie czasu opisuje równanie liniowe różnicowe (1):
y (n) + a1 y (n − 1) + ... + a M y (n − M ) = b0 x(n) + b1 x(n − 1) + ... + bN −1 x(n − N + 1) = 0 .
(1)
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
354
Transmitancję filtru, przy założeniu zerowych warunków początkowych, opisuje się w
dziedzinie zmiennej zespolonej z. Po konfrontacji z równaniem różnicowym liniowym (1)
przyjmuje ona postać (2):
H ( z) =
b0 + b1 z −1 + b2 z −2 + ... + bN −1 z − N +1
.
1 + a1 z −1 + a2 z −2 + ... + a M z − M
(2)
4.3. Odszumianie sygnałów
Właściwie należałoby w tym miejscu również powiedzieć, że odszumianie sygnałów
stanowi sztukę samą w sobie. Stosuje się bowiem w tym zakresie bardzo wyrafinowane
techniki filtracji, z których najbardziej skuteczne polegają na zastosowaniu transformaty
falkowej oraz transformaty składowych głównych. W każdym przypadku, najpierw realizuje
się przekształcenie proste, potem eliminację selektywnie wybranych współczynników i
wreszcie przekształcenie odwrotne.
5. METODY ANALIZY SYGNAŁÓW
5.1. Analiza czasowa
Znana od wieków analiza czasowa sygnałów polega na obserwacji przebiegu sygnału w
czasie (oscyloskop cyfrowy, ekran monitora). Oglądany przebieg wycięty jest za pomocą
okna czasowego o kształcie prostokąta. Rozdzielczość analizy czasowej zdeterminowana jest
szerokością odstępu między kolejnymi próbkami, czyli wartością okresu próbkowania.
5.2. Analiza widmowa
Analiza widmowa Fouriera sygnałów jako superpozycja funkcji sinus i cosinus jest
obecnie niemal wszechobecna w dziedzinie identyfikacji i analizy sygnałów pomiarowych.
Użyteczność transformaty Fouriera zawiera się w jej zdolności do analizy przebiegu
czasowego sygnału pod kątem jego „zawartości częstotliwościowej”. Zastosowana w tym
celu transformacja sygnału polega na przetworzeniu funkcji opisanej w dziedzinie czasu na
funkcję opisaną w dziedzinie częstotliwości. Dopiero wtedy, sygnał może być analizowany
pod kątem jego właściwości częstotliwościowych.
Dla ciągłego sygnału analogowego x(t) o ograniczonej energii definiuje się pojęcie
widma X(ω) za pomocą tzw. ciągłej (całkowej) transformaty Fouriera (3). Czynnik (ejωt)
opisuje zbiór funkcji bazowych tego rozkładu:
X (ω ) =
+∞
∫ x (t )e
−∞
− jωt
dt = x (t ), e jωt .
(3)
Technologia informacyjna na usługach metrologii
355
_________________________________________________________________________________
Wykorzystanie do obliczeń komputera wymaga przedstawienia zarówno sygnału jak i
jego widma w postaci dyskretnej. Prowadzi to do wykreowania tzw. dyskretnej transformaty
Fouriera (Discrete Fourier Transform: DFT). W tym przypadku, każdy dyskretny prążek
widma wyznacza się ze wzoru:
X (k ) =
L −1
∑ x(n )e − j 2πnk / L ,
k = 1,2,..., L − 1 .
(4)
n =0
Najbardziej istotnym parametrem analizy widmowej jest rozdzielczość widma: ∆f=fp/L.
Należy podkreślić, że tradycyjna analiza częstotliwościowa nie nadaje się do obserwacji
właściwości sygnałów niestacjonarnych, o parametrach zmiennych w czasie. Wymagana jest
tutaj analiza wykorzystująca łączne czasowo-częstotliwościowe reprezentacje sygnałów.
Rodzina reprezentacji czasowo-częstotliwościowych jest bardzo duża.
5.3. Analiza czasowo-częstotliwościowa
Krótkoczasowa Transformata Fouriera (STFT) to sposób na wydobycie z sygnału
informacji o tym, jak zmienia się jego widmo w czasie, czyli jednoczesną obserwację jego
właściwości w dziedzinie czasu i częstotliwości. Wycinek sygnału (blok próbek o rozmiarze
L) przeznaczony do analizy zostaje podzielony na segmenty, a każdy segment podlega
analizie widmowej niezależnie. Podobnie jak w przypadku tradycyjnym, aby usunąć
gwałtowne zmiany (cięcia) sygnału na krańcach przedziałów, stosuje się wymyślne okna
czasowe w odniesieniu do wspomnianych sekcji. Sukcesywne „przesuwanie okna
czasowego” umożliwia lokalizację parametrów widmowych sygnału w czasie. Ten proces
daje się zapisać za pomocą prostego równania (5):
X ϕ (b, ω ) =
+∞
∫ x(t )ϕ (t − b)e
− jωt
dt = x (t ), ϕ (t − b)e jωt ,
(5)
−∞
w którym ϕ (t) opisuje funkcję okna czasowego. Przesuwając okno ϕ (t) w czasie, wzdłuż
sygnału, wyznacza się jego zawartość widmową wewnątrz przedziału czasowego, którego
długość jest określona szerokością okna. Kształt okna czasowego odgrywa tu kluczowa rolę.
Iloczyn szerokości okna w dziedzinie czasu i szerokości okna w dziedzinie częstotliwości jest
wielkością stałą dla danego okna. Stąd też, poprawiając rozdzielczość w dziedzinie czasu,
będziemy ją pogarszać w dziedzinie częstotliwości i odwrotnie. Zatem szerokość okna
wybierana jest na drodze kompromisu.
Inna interpretacja zależności (5) upoważnia do stwierdzenia, że w tym przypadku zbiór
funkcji bazowych rozkładu można opisać symbolem: [] ϕ (t − b)e jωt . Jest to tzw. pakiet funkcji
sinusoidalnych zmodulowanych za pomocą okna czasowego. Wynik analizy widmowej
dokonanej z użyciem zależności (5) obserwuje się na płaszczyźnie czas-częstotliwość.
Mankamentem tego typu analizy jest niezmienność kształtu (rozmiarów) okna czasowoczęstotliwościowego, niezależnie od miejsca jego położenia na płaszczyźnie t/f.
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
356
5.4. Analiza falkowa (czas-skala)
W przypadku transformaty falkowej, najbardziej charakterystyczne jest to, że w
odróżnieniu od funkcji sinus i cosinus (charakterystycznych dla tradycyjnej analizy
widmowej), indywidualne funkcje falkowe są, ze swej natury, dobrze zlokalizowane w czasie
i jednocześnie, podobnie jak sinus i cosinus, indywidualne falki są dobrze zlokalizowane w
częstotliwości, ściśle biorąc tzw. skali. Ponadto w odróżnieniu od funkcji sinus i cosinus,
które definiują unikalną transformatę Fouriera, nie ma pojedynczego, unikalnego zbioru
falkowych funkcji bazowych. Falki różnią się między sobą zwartością lokalizacji czasowej
oraz płynnością i gładkością kształtów. Zaryzykować można stwierdzenie, że analiza falkowa
jest „lokomotywą” w dziedzinie cyfrowego przetwarzania sygnałów.
Ciągłą (całkową) transformatę falkową (Continuous Wavelet Transform: CWT) funkcji
x(t)∈L2 dla pewnej falki ψ(t) definiuje się jako:
Wψ (b, a ) =
+∞
∫ x(t )ψ b,a (t )dt =
x (t ), ψ b, a (t ) ,
ψ b, a ( t ) =
−∞
1  t −τ 
ψ
.
a  a 
(6)
We wzorze tym parametr a oznacza skalę, b – przesunięcie, zaś ψb,a(t) – zbiór falkowych
funkcji bazowych. Ściśle biorąc, ciągła transformata falkowa osadzona jest więc w
przestrzeni czas-skala (t/s), a nie czas-częstotliwość (t/f). Jednakże, w konkretnym przypadku,
po dokonaniu odpowiedniej transformacji można przeliczyć skalę na częstotliwość. Miarą
częstotliwości jest czynnik:~1/a.
Podobnie jak w przypadkach DFT oraz STFT definiuje się pojęcie dyskretnej
transformaty falkowej (Discrete Wavelet Transform: DWT). W tym celu przyjmuje się, że:
a = 2−s , b = 2−s ⋅ l
co w konsekwencji, po dodatkowym przyjęciu założenia o dyskretyzacji x(t), daje nową
formę zapisu transformaty (7):
W (l , s ) = W (l 2 − s ,2 − s ) = ∑ x (n )ψ ( 2 s n − l ) .
(7)
n
Zasadę rozciągania (zmiany skali) oraz przesuwania falki ilustruje rys. 7.
Rys. 7. Ilustracja rozciągania (linia ciągłą) i przesuwania (linia przerywana) pewnej falki.
Fig. 7. Description of scaling (continous line) and dilation (dot line) of a certain wavelet
Na rys. 8 zilustrowano ideę czterech znanych metod analizy sygnałów: czasową,
częstotliwościową, czasowo-częstotliwościową oraz falkową. Widać na nim wyraźnie, że w
Technologia informacyjna na usługach metrologii
357
_________________________________________________________________________________
CZAS
AMPLITUDA
S K A LA
AMPLITUDA
CZĘSTOTLIWOŚĆ
CZĘSTOTLIWOŚĆ
odróżnieniu od metody STFT, gdzie rozdzielczość czasowo-częstotliwościowa jest ustalona
na całej płaszczyźnie t/f, w metodzie falkowej rozmiary okna czasowo-częstotliwościowego
są funkcją jego położenia na tej płaszczyźnie.
CZAS
CZAS
Rys. 8. Interpretacja metod analizy sygnałów (czasowa, częstotliwościowa, czasowo-częstotliwościowa,
falkowa)
Fig. 8. Interpretation of signal analysis methods (time, frequency, time-frequency, wavelet analysis)
6. OCENA PARAMETRÓW METROLOGICZNYCH WIRTUALNYCH
PRZYRZĄDÓW POMIAROWYCH
Nowoczesne podejście do analizy błędów wirtualnych przyrządów pomiarowych
wymaga stosowania badań symulacyjnych ich modeli. Wymagana jest oczywiście
odpowiednio dobra jakość modelowania (odwzorowania). W innym przypadku błędy
odwzorowania „zsumują” się z błędami modeli obiektów rzeczywistych. Na szczęście
dziedzina ta jest stosunkowo dobrze rozwinięta i poparta licznymi publikacjami. Metodyka
analizy błędów z zastosowaniem modeli polega na wyznaczaniu zależności miary błędów od
szeregu czynników. Większość tych czynników znana jest od dawna. Znalazły one swoje
odzwierciedlenie w wielu publikacjach z dziedziny metrologii w zakresie obróbki sygnałów
analogowych z przetwarzaniem analogowo-cyfrowym włącznie. Obecnie należy się też
pogodzić z faktem, że analiza wszelkich algorytmów cyfrowego przetwarzania danych
pomiarowych w celu wyznaczenia przybliżonej wartości wielkości mierzonej jest również
zadaniem metrologa, a nie informatyka. Nowe hasła, które się wiążą z poruszaną tu tematyka
to: zagadnienie odwrotne oraz rekonstrukcja sygnału. Pierwsze z nich dotyczy tak ważnego
problemu, jakim jest odwracanie matematycznego modelu toru pomiarowego w celu
wyznaczenia przybliżonej wartości mierzonej czyli mezurandu.
Okazuje się, że metody cyfrowego przetwarzania sygnałów, stosowane w wirtualnych
przyrządach pomiarowych, muszą być rozpatrywane w formacie wielowymiarowym. Po
pierwsze, występują jako bloki funkcjonalne wirtualnych przyrządów pomiarowych, po
drugie, służą jako narzędzia identyfikacji matematycznych modeli bloków analogowych i
analogowo-cyfrowych, wreszcie po trzecie, umożliwiają symulację źródeł niepewności oraz
algorytmów propagacji i agregacji niepewności w torze pomiarowym.
W tym kontekście, kompletny sygnałowy model systemu pomiarowego zaprezentowany
w pracy [5], w sposób bezpośredni daje się przenieść na wirtualny przyrząd pomiarowy
(rys. 9).
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
358
WIRTUALNY PRZYRZĄD POMIAROWY
w
ESTYMACJA
x(t)
UŻYTKOWNIK
w’
{ yn }
ODTWARZANIE
x’(t)
PRZETWARZANIE
OBIEKT
POMIARO
-WY
{un}
POBUDZANIE
{un}
STEROWANIE
Rys. 9. Sygnałowy model wirtualnego przyrządu pomiarowego
Fig. 9. The signal model of virtual instrument
Należy jednak pamiętać, że zadania cyfrowego przetwarzania sygnałów w dziedzinie
przyrządów wirtualnych nie kończą się na odtwarzaniu mezurandów, lecz wykorzystuje się je
również do oceny niepewności wyników pomiaru. Otóż, obowiązkiem projektanta
wirtualnego przyrządu pomiarowego jest dostarczenie przyszłemu użytkownikowi
wiarygodnych danych na temat niepewności wyników pomiarowych dostarczanych przez
przyrząd. Dla osiągnięcia tego celu, w praktyce, łączy się eksperymenty z metodami
obliczeniowymi. Wydaje się jednak, że środowisko, w jakim osadzona jest struktura
wirtualnego przyrządu pomiarowego (komputer osobisty o odpowiednio dużej mocy
obliczeniowej), umożliwia implementację algorytmów oceny niepewności wyników
pomiarowych „na bieżąco”. Zasługi techniki informatycznej, w tym zakresie, nie podlegają
najmniejszej dyskusji.
7. KOMPRESJA SYGNAŁÓW PRZESYŁANYCH W SIECI
Informatycy i inżynierowie różnych specjalności, w tym ostatnio również metrolodzy, są
skazani na kontakt z dziedziną przetwarzania danych określaną mianem kompresja. Coraz
większego znaczenia nabiera kompresja sygnałów w dziedzinie metrologii, wszędzie tam
gdzie występują duże strumienie danych, a chcemy je przetwarzać w czasie rzeczywistym. W
szczególności dotyczy to struktur rozproszonych w sieci.
Wspólną cechą wszystkich metod kompresji danych jest redukcja średniej bitowej (bit
rate, [bps], [bpp]) cyfrowej postaci danych niezbędnej do przesłania ich za pośrednictwem
cyfrowego kanału komunikacyjnego lub zapamiętania w pamięci cyfrowej. Kompresja
danych jest ściśle związana z teorią informacji, a w szczególności z jej działem znanym
powszechnie pod nazwą teorii zniekształceń: Rate-Distortion Theory 2.
Algorytmy kompresji danych dzieli się na dwie podstawowe grupy: kompresji bezstratnej
i stratnej. W kompresji bezstratnej nie dopuszcza się żadnych strat informacji. W procesie
kompresji stratnej dopuszcza się pewną utratę informacji, kontrolując jednocześnie jakość
sygnału odtworzonego. Naturalnym sposobem oceny wierności rekonstrukcji jest rozważenie
2
Tłumaczenie polskie nie jest ścisłe. Określenie rate ma charakter wieloznaczny. W tym tekście można go
utożsamić z pojęciem średniej bitowej (liczby bitów przypadającej na kwant sygnału lub jednostkę czasu).
Funkcja RD ma kształt hiperboli.
Technologia informacyjna na usługach metrologii
359
_________________________________________________________________________________
różnic pomiędzy sygnałem oryginalnym i zrekonstruowanym, czyli zniekształceń powstałych
w wyniku zastosowania kompresji. Dla przypadku dyskretnego najbardziej popularną miarą
zniekształceń jest błąd średniokwadratowy.
Najstarszym, znanym przykładem kompresji sygnału pomiarowego jest metoda
adaptacyjnego próbkowania sygnału, z kontrolą pochodnej. Kolejny przykład to
nierównomierne próbkowanie z wykorzystaniem metody aproksymacyjnej za pomocą
wielomianów. Obecnie należy się skoncentrować na metodach kompresji realizowanych w
sposób cyfrowy. Ogólnie można przyjąć, że każda z wyżej wymienionych metod może być
zrealizowana metodą eliminacji nadmiarowych próbek sygnału cyfrowego, uprzednio
spróbkowanego i skwantowanego z odpowiednio dużą rozdzielczością.
Dynamiczny rozwój techniki komputerowej doprowadził do stanu, gdy zakres metod
przydatnych do praktycznej realizacji znacznie się poszerzył. Powstały metody hybrydowe
łączące w sobie całe grupy sposobów kompresji. Najbardziej efektywnymi są te metody
hybrydowe, które określane są mianem kwantyzacji wektorowej współczynników transformat,
łączące tradycyjne kodowanie transformacyjne z kwantyzacją wektorową i alokacją bitów.
Transformacja sprawia, że w ramach pojedynczego bloku danych wartość każdego
współczynnika zależy od wszystkich danych wejściowych należących do tego samego bloku.
Występuje efekt stopniowej, zależnej od rodzaju użytej transformaty, dekorelacji danych.
Ponadto przetworzona w ten sposób informacja jest zwykle znacznie bardziej „upakowana” w
wyniku koncentracji energii w obrębie fragmentu otrzymanego zbioru współczynników.
Biorąc pod uwagę jeden z fundamentalnych wniosków z teorii Shannona mówiący, że
„zawsze lepszą efektywność uzyska się kodując całe bloki - wektory niż pojedyncze próbki,
skalary” oraz fakt występowania bloków (wektorów) danych w przypadku transformat,
naturalną konsekwencję stanowi próba połączenia obydwu wspomnianych wyżej metod, co w
efekcie doprowadza do powstania wektorowej kwantyzacji współczynników transformaty.
Pozostaje kwestia doboru rodzaju transformaty. Największe znaczenie praktyczne
dotychczas miały: Dyskretna Transformata Fouriera (DFT) oraz Dyskretna Transformata
Kosinusowa (DCT).
Ostatnio, w dziedzinie kompresji sygnałów, podobnie jak w przypadku analizy czasowoczęstotliwościowej przoduje Dyskretna Transformata Falkowa (DWT). Jej zalety to: wysoka
zdolność koncentracji energii, jednoczesna lokalizacja w czasie i częstotliwości, możliwość
dopasowania kształtu falek do kształtu sygnału oraz zdolność analizy wielorozdzielczej.
8. SYSTEMY POMIAROWE ROZPROSZONE
Rozwój komputerowych systemów pomiarowych, a w szczególności zdefiniowanie
nowoczesnej architektury wirtualnego przyrządu pomiarowego znacząco przyczyniły się do
powstania nowoczesnej struktury systemu pomiarowego rozproszonego terytorialnie. Jest
jasnym, że rozproszone systemy pomiarowe zbudowane w sieci komputerowej będą nabierać
na znaczeniu.
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
360
Podstawowe cechy takich systemów to:
•
współużywanie pamięci masowych do archiwizacji danych dostarczonych z
poszczególnych stanowisk,
•
współużywanie zasobów sprzętowych zainstalowanych w sieci, pozwalające na
optymalizację ich wykorzystania.
•
Możliwość funkcjonalnej integracji rozproszonych zasobów pomiarowych.
Co więcej, wielokomputerowe systemy obliczeniowe mogą być bardzo przydatne w zakresie
tworzenia złożonych systemów pomiarowo-kontrolnych (pomiarowo-sterujących, czy wręcz
informacyjno-pomiarowych), gdyż pozwolą przezwyciężyć ograniczenia związane z mocą
obliczeniową oraz liczbą zbieranych i przetwarzanych danych. Systemy zorganizowane w
ramach lokalnej sieci komputerowej, można w prosty sposób rozszerzyć na sieć globalną.
Rysunek 10, ilustruje ideę dostępu do wielorakich zasobów sieciowych.
FTP
P RZE G LĄD
-ARKA
GNIAZDKA
INNE
ZASOBY
SIECIOWE
URL
Rys. 10. Sposoby dostępu do zasobów sieciowych
Fig. 10. Ways of an access to network utilities
Istniejące oprogramowanie internetowe, może być w łatwy sposób wykorzystane do
organizacji migracji danych pomiędzy różnymi obiektami sieci. Standardowe języki
programowania jak C++ i Java mogą być wykorzystane w narzędziowych środowiskach
programistycznych do projektowania aplikacji sieciowych i internetowych. Protokóły
internetowe, technologia ethernetowa oraz gniazdka (ang: sockets) to elementy
wykorzystywane do projektowania struktury sieciowej.
Rozproszone systemy pomiarowe, osadzone w globalnej sieci komputerowej, stanowią
szeroką bazę budowania zdalnego dostępu do laboratorium i wreszcie organizacji tzw.
laboratorium wirtualnego. Są to nowoczesne elementy procesu dydaktycznego, które mogą
być wykorzystane nie tylko w modelu kształcenia na odległość, lecz również do
wspomagania kształcenia tradycyjnego, stacjonarnego. Elementy te, wyraźnie wpisują się do
modelu globalnego społeczeństwa informacyjnego.
Trzeba jednak pamiętać, że niezależnie od stosowanych technik programistycznych, we
wszystkich modelach rozproszonych systemów pomiarowych realizowanych w obrębie sieci
komputerowych krytyczne znaczenie, na etapie projektowania sytemu, ma uwzględnienie
problemu realizacji operacji w czasie rzeczywistym.
Na rys. 11 przedstawiona jest architektura nowoczesnego systemu, który jest rozproszony
nie tylko w sensie terytorialnym, ale również w sensie zarządzania, sterowania i kontroli. W
systemie takim można wyróżnić cztery warstwy.
Technologia informacyjna na usługach metrologii
361
_________________________________________________________________________________
Internet, Intranet
POZIOM
PLA NOWA NIA I
ZA RZĄ DZA NIA
Server
POZIOM
SY STEMOWY
Router
Ethernet
POZIOM
STEROWA NIA
POZIOM
CZUJNIK ÓW
PRZETWORNIKÓW
Kontroler
Kontroler
System pomiarow y
protokół A
System pomiarow y
protokół B
Rys. 11. Architektura rozproszonego w sieci systemu pomiarowego
Fig. 11. Architecture of a measurement system distributed in computer network
Szybki rozwój technik internetowych i zastosowań technologii sieciowych powoduje
rosnące zainteresowanie rozproszonymi systemami pomiarowymi. Problemy w zakresie
projektowania rozproszonych systemów pomiarowych wiążą się głównie ze stosowanymi
technologiami sieciowymi i złożonością ich oprogramowania. Z pomocą przychodzi
programowanie zorientowane obiektowo. Technika ta ułatwia tworzenie oprogramowania
systemowego poprzez zbiór współpracujących ze sobą, niezależnych elementów - obiektów.
Obiekty mogą być rzeczywistymi bądź też wirtualnymi przyrządami, sterownikami urządzeń,
serwerami, klientami, lub wreszcie tworami abstrakcyjnymi jak funkcje matematyczne i
logiczne. Językiem umożliwiającym sieciowe programowanie obiektowe jest Java (Sun
Microsystems). Język ten ułatwia modularne programowanie oraz pozwala na wielokrotne
wykorzystywanie kodu, w sposób efektywny i nieskomplikowany. Zapewnia on ścisłą
kontrolę typów, ma automatyczne zarządzanie pamięcią, wbudowane wątki oraz wygodne w
użyciu biblioteki klas programowania sieciowego. Programy kompilowane są do formatu
pośredniego, niezależnego od rodzaju komputera i systemu operacyjnego. Pozwala to na
wykonywanie skompilowanych programów w dowolnej architekturze sprzętowej, dla której
jest dostępny interpreter Javy, a więc również na dowolnych komputerach osobistych i
stacjach roboczych. Związana z Javą technologia apletów ożywiła strony Internetowe. Aplety
to wykonywalny kod Javy, ładowany wraz ze stronami HTML. Architektura Javy zapewnia
to, że aplety nie mogą wykonywać niepożądanych, ze względu na bezpieczeństwo, operacji
na komputerze użytkownika (np. otwierania plików). Aplety Javy doskonale nadają się do
wzbogacania podręczników elektronicznych przygotowywanych w formacie HTML.
9. ZDALNY DOSTĘP DO LABORATORIUM (LABORATORIUM WIRTUALNE)
Wirtualne przyrządy pomiarowe, w dużym stopniu, zastąpiły w laboratoriach drogie i
skomplikowane przyrządy inteligentne, co znacznie uprościło proces projektowania,
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
362
uruchamiania i modernizacji tych laboratoriów. Graficzny interfejs użytkownika (GUI), który
do złudzenia przypomina rzeczywisty przyrząd pomiarowy, powoduje, że użycie i rozumienie
przyrządu jest intuicyjne dla tych, którzy korzystali do tej pory z konwencjonalnych
przyrządów pomiarowych. Możliwość modyfikowania procedury pomiarowej poprzez
zmianę zainstalowanego w komputerze oprogramowania, bez zmiany komponentów
sprzętowych sprawia, że badania i eksperymenty stają się coraz bardziej elastyczne,
nowoczesne i proste. Sprzęgnięcie przyrządu wirtualnego z lokalną siecią komputerową jest
zadaniem niesłychanie prostym. Wymaga zainstalowania karty sieciowej w komputerze i
przydzielenia mu numeru IP. Obsługa protokółu sieciowego, natomiast wbudowana jest do
większości bibliotek oprogramowania narzędziowego.
Serw er
Pracow nia
komputerow a
Klient
Lokalna
sieć uczelni
PW
Klient
Klient
Użytkow nicy pryw atni
Serw ery
INTERNET
Lokalna sieć
uczelni PŚ
Laboratorium
Pracow nia komputerow a
Rys. 12. Wirtualne laboratorium pomiarowe
Fig. 12. Virtual measurement laboratory
Osadzenie wirtualnego przyrządu pomiarowego w rozproszonym systemie
zlokalizowanym w sieci Internet daje niespotykaną do tej pory możliwość tworzenia
zaawansowanych i elastycznych systemów, które mogą służyć prowadzeniu eksperymentów i
wspomagać proces dydaktyki. Szybki rozwój narzędzi programistycznych ułatwiających
komunikację komputerów na duże odległości przesądza o wyjątkowej atrakcyjności
wirtualnych laboratoriów. Możliwe staje się prowadzenie eksperymentów, oferowanych przez
różne ośrodki naukowe, oraz korzystanie z wyników przez szerokie grono naukowców i
studentów, niezależnie od miejsca ich aktualnego pobytu. Sprawia to, że wirtualne laboratoria
pomiarowe są w ostatnich latach przedmiotem badań wielu instytucji naukowych. Idea
laboratorium wirtualnego przedstawiona jest na rys. 12 [8].
10. NOWOCZESNE TECHNOLOGIE W DYDAKTYCE METROLOGII
Jest faktem, że rozwój technologii informacyjnej stawia przed nami trudne wyzwania, ale
też technologia ta wyposaża nas w nowe i nieznane do tej pory narzędzia, które już wykazują
wielką przydatność w procesach badawczych i dydaktycznych. Komputer i Internet stają się
niezastąpionymi narzędziami pracy studenta i profesora. Dyski CD i DVD stają się nośnikiem
Technologia informacyjna na usługach metrologii
363
_________________________________________________________________________________
nowej generacji podręczników multimedialnych, w których tradycyjny tekst, ilustracje i
rysunki uzupełnione zostały specjalnymi technikami animacji i prezentacji, wmontowanymi
komentarzami audio i video, symulacjami obliczeń i eksperymentów.
Elektroniczny podręcznik akademicki winien spełniać szereg wymagań. Uniwersalnym
wymogiem, jak w przypadku każdego podręcznika jest to, aby był napisany i zredagowany w
sposób ułatwiający studentowi zrozumienie materiału i osiągnięcie umiejętności posługiwania
się opanowaną wiedzą. Warunek ten nie zawsze jest spełniony przez autorów w odpowiednim
stopniu, gdyż napisanie dobrego podręcznika jest sztuką samą w sobie.
Kolejne wymóg to użycie tradycyjnych narzędzi, które w tym przypadku nie pociągają za
sobą żadnych kosztów. Są to: tekst z wykorzystaniem rozmaitych fontów, pismo pogrubione,
pochyłe, czy też kolorowe, wzory matematyczne i równania, rysunki rozmaitych typów,
zdjęcia, dobór koloru tła itp. Wszystkie wymienione narzędzia powinny być rozsądnie i
celowo użyte.
Oddzielnym problemem jest celowe użycie całego szeregu nowych narzędzi oferowanych
przez techniki multimedialne. Można tu wymienić: komentarze pisane, komentarze mówione
(audio), komentarze jako pliki filmowe z głosem (audio video), animacje rysunków, animacje
prezentacji PowerPoint z komentarzem wykładowcy, generator testów, wreszcie symulacje
obliczeń ilustrujących wywody teoretyczne, czy wręcz symulacje eksperymentów.
Bardzo ważną rolę odgrywa tutaj język Java. Aplety Javy mogą być wplecione do
podręcznika przygotowanego w formacie HTML, mogą go „ożywić” i udoskonalić. Java
potrafi wzbogacić multimedialną zawartość stron WWW oferując płynne animacje,
zaawansowaną grafikę, dźwięk i video bez potrzeby zaopatrywania się w dodatkowe aplikacje
i podłączanie ich do przeglądarki WWW. Skompilowany program może zostać
dystrybuowany w polimorficznej sieci Internet, bez potrzeby troszczenia się o to, jakiego
systemu operacyjnego i jakiej przeglądarki używają odbiorcy.
11. ZAKOŃCZENIE
Przedsiębiorcy, inżynierowie i nauczyciele akademiccy to grupy społeczne, które nie
mogą ignorować faktu, że informacja zaczyna odgrywać rolę podstawowego, a stopniowo
nawet decydującego, czynnika produkcji - obok kapitału, pracy i surowców. Wkraczamy w
Cywilizację Informacyjną.
Metrologia, tak jak wiele innych dziedzin nauki, rozwijanych w dobie społeczeństwa
informacyjnego, nacechowana będzie szeregiem elementów wywodzących się z technik
informatycznych i technologii informacyjnej. Będą one wnikać do wszystkich elementów i
etapów pomiaru. Stąd też nie powinniśmy przed nimi uciekać, lecz starać się możliwie
szybko nadążać za nowościami technologicznymi i skutecznie wcielać je w życie.
Szczególnie dużą rolę musimy przypisywać edukacji, wykorzystywać nowoczesne narzędzia
multimedialne w dydaktyce oraz przygotowywać ludzi do procesu kształcenia przez całe
życie.
Remigiusz J. RAK
_________________________________________________________________________________
364
LITERATURA
1. Gajda J., Szyper M.: „Modelowanie i badania symulacyjne systemów pomiarowych”,
Wydział EAIiE, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków, 1998.
2. Jakubiec J.: “Redukcyjna arytmetyka interwałowa w zastosowaniu do wyznaczania
niepewności algorytmów przetwarzania danych pomiarowych”, Wydawnictwo
Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002.
3. Kubisa S.: “On Probability Distribution of Instrument Error”, Metrology &
Measurement Systems, 2001.
4. Michta E.: ”Modele komunikacyjne sieciowego systemu pomiarowo-sterującego”,
Wydawnictwo Politechniki Zielonogórskiej, Zielona Góra, 2000.
5. Morawski R.Z,: „Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w systemach pomiarowych”,
Materiały: Krajowy Kongres Metrologii tom I, Politechnika Warszawska, Warszawa,
2001, str. 9-24.
6. Nawrocki W.: “Komputerowe systemy pomiarowe”, WKiŁ, Warszawa, 2002.
7. National Instruments: Instrupedia, 2002.
8. Rak R.J.: ”Wirtualny przyrząd pomiarowy – realne narzędzie współczesnej metrologii”,
w planach wydawniczych Oficyny Wydawniczej Politechniki Warszawskiej na rok 2003.
9. Sayood K.: „Kompresja danych – wprowadzenie”, Wydawnictwo RM, Warszawa, 2002.
10. Winiecki W.: „Wirtualne przyrządy pomiarowe”, Prace Naukowe, Elektronika, Oficyna
Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2003.
11. Winiecki W.: Nowak J., Stanik S.: „Graficzne zintegrowane środowiska programowe- do
projektowania systemów pomiarowo-kontrolnych”, MIKOM, Warszawa, 2001.
12. Zieliński T.: „Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów”, Wydział EAIiE
Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków, 2002.
ABSTRACT
The recent developments of information technology opens a new difficult tasks, but at the
same time this technology equips us with quite new, unknown earlier tools, which are very
important in a number of implementations. The computer and Internet become irreplaceable
engineering tools. The CD-ROMs are the carriers of the new generation electronic books
written in HTML format. Virtual instrument is a tool equipped with some sort of
“intelligence” which let to implement sophisticated signal processing algorithms. Each virtual
instrument can be interfaced with a local computer network and the Internet. An important
objective for the future is a remote virtual laboratory, a very useful tool for teaching purposes
in distance learning. Students can access virtual instruments via a geographic network and
directly carry out real experiments by the using of a simple standard commercial Internet Web
browser. In this way, a more complete educational proposal, can be offered by several
laboratories specialized in different measuring fields. The remote laboratory concept allows
measuring resources located at different geographically remote sites to be utilized by a wide
distribution of students.