Курсовая работа (т): Сравнительная оценка точности выходного параметра суммирующий усилитель

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Сравнительная оценка точности выходного параметра суммирующий усилитель

Министерство образования Республики Беларусь

Учреждение образования «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

Факультет компьютерного проектирования

Кафедра проектирования информационно-компьютерных систем



ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

к курсовому проекту

на тему

Сравнительная оценка точности выходного параметра суммирующий усилитель

БГУИР КП 1-38 02 03 003 ПЗ


Студент:

Кардымон И.Д.

Руководитель:

Боровиков С. М.




Минск 2013

Содержание

Введение

1.      Постановка задачи

2.      Определение характеристик точности выходного параметра вероятностным расчетно-аналитическим методом

2.1    Пояснение расчетно-аналитических методов анализа

2.2    Описание исходных данных

2.3    Результаты решения задачи

3.      Моделирование на ЭВМ точности выходного параметра каскада

3.1    Процедура моделирования

3.2    Вычисление алгоритма моделирования

3.3    Характеристики первичных параметров, используемые для моделирования на ЭВМ производственного рассеяния

3.4    Список идентификаторов

3.5    Программа для ЭВМ

3.6    Обоснование числа реализаций каскада

3.7    Результаты моделирования точности выходного параметра

4. Сравнение точности выходного параметра

Заключение

Список использованных источников

Приложение А

Введение

Конструкция РЭУ постепенно усложняется в связи с поставленными перед ними задачами. Поэтому одним из важнейших требований к РЭУ является точность выходного параметра, а основной задачей их конструирования - определение допусков выходных параметров. Для оценки точности выходных параметров чаще всего применяются метод Монте-Карло (метод статических испытаний) и вероятностный метод (расчётно-аналитический).

Метод Монте-Карло использует математическое моделирование. Для его реализации обычно используют ЭВМ, так как это повышает технический уровень изделия, а так же уменьшает стоимость и трудоемкость испытаний РЭУ.

Решение задачи вероятностным методом, а иначе расчетно-аналитическим методом с учетом вероятностного рассеивания первичных параметров, выполняется аналитически с помощью математических методов.

Цель курсового проекта - сравнение этих методов оценки точности выходных параметров, определение оптимальных условий для использования того или иного метода.

Суммирующие усилители в РЭУ применяются для получения выходного сигнала, пропорционального сумме нескольких входных сигналов. В данном суммирующем усилителе водными параметрами являются десять напряжений определенной величины. В системах безопасности суммирующие усилители могут использоваться для суммирования сигналов от различных источников.

1.   Постановка задачи

Для описания точности выходного параметра каскада будут использованы R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9, R10, RN - значения сопротивления резисторов, входящих в состав каскада, и U1, U2, U3, U4, U5, U6, U7, U8, U9, U10 - значения напряжений, подаваемых на вход каскада. Эти параметры были выбраны исходя из математической модели каскада, которая приведена ниже.

 - математическая модель каскада

Из приведенной выше математической модели видно, что выходным параметром каскада является  - выходное напряжение. На значение которого влияют значения параметров: . В таблице 1.1 приведены характеристики этих элементов.

Таблица 1.1 - Выбранные типы элементов и их характеристики

Элемент

Тип

Номинальное значение

Допуск, %

R1, R3, R5, R7, R9

C2 - 33H

10 кОм

±5

R2, R4, R6, R8, R10

C2 - 33H

10 кОм

±10

RN

C2 - 33H

39 кОм

±10



2.   Определение характеристик точности выходного параметра вероятностным расчетно-аналитическим методом

2.1 Пояснение расчетно-аналитических методов анализа


Формулы, используемые для расчёта точности выходного параметра вероятностным методом и пояснение параметров всех формул, приведены в таблице 2.1.

Таблица 2.1 - Расчетные формулы и пояснение параметров этих формул

Формулы

- коэффициент влияния - го первичного параметра.№


- математическое ожидание (среднее значение) относительной производственной погрешности выходного параметра(2.1)



- среднее квадратическое отклонение относительной производственной погрешности выходного параметра (2.2)



 - коэффициент относительного рассеивания i-го первичного параметра, показывающий, насколько закон его распределения отличается от нормального закона;(2.3)



- коэффициент гарантированного обеспечения допуска.

(2.4)



(2.6)




2.2 Описание исходных данных


Численные значения данных, используемых для получения с помощью вероятностного расчетно-аналитического метода интересующих характеристик точности каскада, сведены в таблицу 2.2.

Таблица 2.2 - Данные для получения данных с помощью расчетно-аналитического метода

Первичный параметр

M(среднее значение) математическое ожидание

Половина поля рассеивания δ, %

R1, R3, R5, R7, R9

10 кОм

5

1,73

R2, R4, R6, R8, R10

10 кОм

10

1

RN

39 кОм

10

1

U1 … U10

50 мВ

2

1


2.3 Результаты решения задачи


Пример расчета коэффициента влияния первичного параметра для Ri:

 

Так как допуск на первичные параметры симметричен, то

 При i = 1 … 10.

В таблице 2.3 показаны значения коэффициентов влияния всех первичных параметров при i = 1 … 10.

Таблица 2.3 - Значения коэффициентов влияния первичных параметров

Позиционные обозначения

Значение коэффициента влияния Bi

R1, R2, R3. R4, R5, R6, R7, R8, R9, R10

U1, U2, U3, U4, U5, U6, U7, U8, U9, U10


Примем вероятность, с которой гарантируется допуск на выходной параметр равной γ = 0,9973. Тогда коэффициент гарантированного обеспечения допуска:. точность выходной параметр каскад

Случайную составляющую допуска частоты определяем по формуле (2.5)

 

С учетом значений величин и  производственный допуск может быть установлен по формуле (2.1.6)

 

Полученное значение допуска гарантируется с вероятностью g = 0,9973.

3.   Моделирование на ЭВМ точности выходного параметра каскада

3.1    Процедура моделирования


Укрупнённая структурная схема алгоритма решения задачи методом моделирования РЭУ на ЭВМ представлена в приложении А.

В таблице 3.1 приводится пояснение функциональных частей укрупнённой структурной схемы решения задачи методом моделирования РЭУ на ЭВМ.

Таблица 3.1 - Пояснение функциональных частей укрупнённой структурной

Назначение

Номер функциональной части

Ввод N - количество реализаций выходного параметра;

1

Организация цикла по индексу i. Индексом i учитываются первичные параметры xi; i =1,…, n

2,4

Получение значений случайных параметров, соответствующих i-й реализации РЭУ. Определение значения , соответствующего i-й реализации РЭУ. Находят путем подстановки в математическую модель РЭУ (иначе математическую модель выходного параметра РЭУ) набора значений xi, i=1,…, n, полученного для i-й реализации РЭУ

3

Статистическая обработка результатов и определение интересующих характеристик для выбранного параметра

5

Вывод на экран интересующей информации

6


3.2 Вычисление алгоритма моделирования


Формулы, используемые для получения на ЭВМ значений параметров элементов с учетом их производственного разброса и формулы обработки на ЭВМ результатов моделирования, приведены в таблице 3.2.

Таблица 3.2 - Формулы обработки данных на ЭВМ

Формулы

Описание

x - нормально распределенная случайная величина; mx, σx - математическое ожидание и СКО x; ri - равномерно распределенное число в диапазоне (0…1); i - индекс учета равномерных чисел ri.

(3.1)

М(y) - математическое ожидание выходного параметра; yi- значение выходного параметра вi-ой реализации; N - количество реализаций.

(3.2)

s(y) - среднее квадратическое отклонение выходного параметра; yi- значение выходного параметра вi-ой реализации; N- количество реализаций.

 - половина поля допуска (иначе половина поля рассеивания).

(3.4)

N- количество реализаций; Δ - заданная до проведения моделирования допустимая погрешность в определении характеристики М(у).   - это коэффициент, зависящий от доверительной вероятности .

(3.5)


3.3 Характеристики первичных параметров, используемые для моделирования на ЭВМ производственного рассеяния


Численные значения величин, используемых для получения на ЭВМ случайных значений параметров элементов с учетом их производственного разброса в той или иной реализации приведены в таблице 3.3.

Таблица 3.3 - Исходные данные для моделирования РЭУ

Первичный параметр

Закон распределения

Параметры закона

Формула нахождения параметров по нормальному закону

R1, R3, R5, R7, R9

Равномерный

 

R2, R4, R6, R8, R10

Нормальный

 кОм

U1 … U10

Нормальный

 мВ


3.4 Список идентификаторов

Список идентификаторов переменных вычислительного алгоритма программы представлен в таблице 3.4.

Таблица 3.4 - Список идентификаторов переменных

Обозначение параметров

Пояснение параметра в формулах, соотношениях

в программе

в формулах


n

N

Число реализаций РЭУ

n, n_eksp

N

Необходимое число реализаций РЭУ

i

i

Индекс количества реализаций РЭУ

u[i]

-

Значение выходного параметра в i-ой реализации

p

-

Массив смоделированных значений параметров R1…R10, U1 … U10

q, u ,x ,ys, r

-

Вспомогательные массивы и переменные

m

-

Значения МО при моделировании значений параметров

s, s_n

-

Значения СКО при моделировании значений параметров

s

- M(y)

Переменная для накопления суммы квадратов отклонений выходного параметра от среднего его значения

mo


Математическое ожидание выходного параметра

dp, dop

δ(y)

Половина поля допуска выходного параметра

sko

s(y)

Средне квадратичное отклонение выходного параметра

r_n_min, r_n_max, r_min, r_max

-

Максимальные и минимальные возможные значения при моделировании значений параметров

gen_u

Функция для генерации значений Ui

gen_r

-

Функция для генерации значений Ri

u_vih

-

Функция расчета значений выходного параметра Uвыхi

mat_o

-

Функция расчета МО

Продолжение таблица 3.4 .

sko

-

Функция расчета СКО

dop

-

Функция расчета половины поля допуска

n_eksp

-

Функция расчета необходимого числа реализаций

Источник: https://www.bibliofond.ru/detail.aspx?id=786204