Основы автоматики и управления — страница 4

  • Просмотров 7404
  • Скачиваний 304
  • Размер файла 410
    Кб

фильтрации полученных данных. В настоящее время в ПО используется несколько методов фильтрации данных, которые пользователь может выбирать по своему усмотрению. Из реализованных методов наиболее интересны “медианный”, перемены шага дискретизации (основанный на экстраполяции-интерполяции данных) и степенных полиномов. Использование фильтров позволяет кардинальным способом улучшить качество принятых данных: избавиться

от сильной зашумленности, сгладить всплески напряжения, выправить форму пиков и т.д. Далее был реализован механизм количественного анализа, заключающийся в написании процедуры поиска пиков, определения их начала, конца, ширины и вершины. За основу поиска вершин пика (максимума сигнала) были взяты методы продвижения “окна” и половинного деления. Первый метод - метод продвижения “окна” представляет собой способ поиска

экстремума функции, основанный на вычислении разности значений функции на границах временного окна с последовательным продвижением вперед по временной оси. Второй метод (половинного деления) достаточно широко освещен в литературе и реализован для уточнения экстремума сигнала, найденного с помощью первого метода. Необходимо заметить, что реализованные методы поиска максимума позволяют эффективно находить вершину пика и

его начало и конец, а так же выявлять пики - “наездники” (когда начало следующего пика идет не с уровня базовой линии, а чуть выше, на рис.1 это пики седьмой и восьмой). Для проведения количественного анализа производится расчет площадей выявленных пиков. Далее выявляется удельный вес площади каждого пика в общем сумме, который и составляет количество вещества в пробе. Для возможности проведения сравнительных анализов программа

позволяет вести архив анализов, в котором сохраняются все необходимые данные. Неотъемлемой частью ПО является способность автоматически проводить сопоставление полученных данных с находящимися в архиве и отбирать те, которые отвечают некоторым заданным условиям. Рис.4 Хроматограмма этилсалицилата получена с помощью описанного программно-аппаратного комплекса. В заключение хотелось бы отметить, что описанная здесь система

не ограничивается приведенными возможностями, в настоящее время ведутся активные работы по ее совершенствованию. Как из наиболее интересных направлений ее развития стоит отметить создание интеллектуальной системы автоматического распознавания компонентов анализируемых веществ и применение данной системы в управлении технологическим процессом предприятия. Литература 1. Хайвер К. И др. “Высокоэффективная газовая