Teorie systémů TES 3. Sběr dat, vzorkování

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "Teorie systémů TES 3. Sběr dat, vzorkování"

Kryštof Navrátil
před 5 lety
Počet zobrazení:

1 Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 3. Sběr dat, vzorkování ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní ČVUT v Praze Petr Moos, 2011

2 Literatura Moos, P., Malinovský, V.: Informační systémy a technologie, ČVUT, 2006 Vlček, J.: Systémové inženýrství, ČVUT, 1999 MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 2

3 Fyzikální báze identifikace objektu Obecně je možno říci, že fyzikální vlastnosti na objektu je možno rozpoznávat čidly. Je možno říci, že každé čidlo je definováno jako zařízení pro zpracování informace vázané na některý druh energie. Z hlediska informačního řetězce lze považovat čidlo za primární zdroj související s tvorbou informace. Nositelem elementárních informačních prvků je signál, přičemž to může být libovolná fyzikální veličina, např. napětí, proud, odpor, tlak a pod. Je-li čidlo ve funkci, dochází k toku informace o měřené veličině a k toku energie jednotlivými konstrukčními částmi čidla nebo snímače v závislosti na použitém principu a konstrukčním řešení. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 3

4 Fyzikální báze identifikace objektu Skutečně snímané veličiny čidly (měniči, převodníky) můžeme rozdělit do dvou kategorií: veličiny intenzitní (síla, napětí, teplota, tlak...); veličiny rychlostní, tokové (průtok, elektrický proud, akustická rychlost...). Čidla ke snímání fyzikálních veličin charakterizujících objekt můžeme rozdělit do dvou kategorií: čidla ke snímání statických vlastností; čidla ke snímání dynamických vlastností. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 4

5 Fyzikální báze identifikace objektu Dnes stále více nabývají na významu čidla bezdotyková. U nich se využívá především těchto fyzikálních principů: 1) indukční; 2) kapacitní; 3) elektromagnetická čidla; 4) světelné záření; 5) infračervené záření; 6) fluidiková čidla; 7) ultrazvuková čidla; 8) čidla identifikující ionizující záření a další. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 5

6 Klasifikace systémů pro sběr dat Pod pojmem systémy pro sběr dat si můžeme představit jak systémy senzorů (elektronických, elektrooptických, elektroakustických aj. převodníků) s navazujícími analogově-digitálními převodníky a řídicími soustavami pro ovládání sběru dat, tak také systémy pro sběr údajů v rámci průzkumu dopravního chování cestujících, sociologické průzkumy apod. Pro všechny systémy sběru dat platí společná obecná klasifikace, ve které můžeme použít následující členění: Pasivní systémy nejjednodušší systémy, u kterých sledované objekty musíme ke snímačům přiblížit, přizpůsobit, orientovat apod. Jde o běžná měření, orientační průzkumy provázané pasivním chováním pozorovatele. Aktivní systémy systémy s vlastním mechanismem aktivace, přizpůsobené charakteru objektu. Aktivní systémy objekty identifikují, hledají aktivně úměrné charakteristiky, přizpůsobují škály, citlivosti i prostorovou schopnost identifikovat a měřit potřebné parametry. Například aktivní čtečka čárového kódu (bar code) na pokladnách v obchodech, identifikace a čtení státních poznávacích značek u systémů elektronického mýtného apod. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 6

7 Klasifikace systémů pro sběr dat Invazivní systémy systémy, které při měření ovlivňují objekt. Například průtokoměr vložený do potrubí pro měření rychlosti proudění kapalin. Sociologický průzkum s použitím dotazníků. kde forma otázek ovlivňuje výběr odpovědí. Neinvazivní systémy tyto systémy neovlivňují objekt. Například optické snímače převážně neovlivňují stavy ani procesy na objektu. Patří sem například snímače čárového kódu nebo ultrazvukové doplerovské měření průtoku. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 7

8 Klasifikace systémů pro sběr dat Systémy s filtrací s filtrací pracují systémy sběru dat, které eliminují šumivé veličiny, vybírají určité znaky a oblasti hodnot při charakterizaci vlastností objektů. Systémy bez filtrace bez filtrace pracují systémy sběru dat, které předběžně nevybírají veličiny z množiny pořízených dat. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 8

9 Klasifikace systémů pro sběr dat Potenciální a rychlostní systémy tyto systémy pro sběr dat se orientují buď na sběr informací o stavu objektu (potenciální veličiny) nebo soustřeďují pozornost na změny stavů (rychlostní veličiny se někdy nazývají tokové veličiny ). Analogové a diskrétní systémy systémy pro sběr dat pracují buď spojitě (analogové systémy) nebo pořizují vzorky veličin v diskrétních časových intervalech (diskrétní systémy). Příklad analogového systému mechanický seismograf a příklad diskrétního systému digitální záznam obrazu. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 9

10 Klasifikace systémů pro sběr dat On-line a off-line systémy systémy pro sběr dat pracují buď spojitě v přímé vazbě s následujícím zpracováním (procesní on-line systémy) nebo pořízená data archivují pro budoucí zpracování (off-line systémy) Systémy s lineárním či nelineárním škálováním systémy pro sběr dat pracující s konstantní či proměnlivou citlivostí. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 10

11 Klasifikace systémů pro sběr dat Inteligentní systémy zvláštní klasifikační skupinu tvoří inteligentní systémy pro sběr dat, které disponují následujícími schopnostmi: identifikace objektu; identifikace polohy; identifikace stavu objektu; měří dle potřeby citlivost; využívají zpětnou vazbu (feedback) k ovládání prostorových, převodních i filtračních parametrů rozhraní s objektem. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 11

12 V podstatě rozeznáváme dvě skupiny čidel v poslední době, a to čidel, které převádějí různé typy fyzikálních veličin na veličiny elektrické, jež jsou nositeli informace. Elektrickými signály jsou napětí nebo proud. Proto existují dva možné druhy transformace fyzikálních veličin na napětí a proud: a) případ, kdy intenzitní veličina se transformuje na napětí a rychlostní veličina na proud; b) skupina převodníků, která transformuje intenzitní veličinu na proud a rychlostní veličinu na napětí. První případ, jestliže vezmeme jako vzor intenzitní veličiny sílu a rychlostní veličiny rychlost, můžeme charakterizovat maticovým zápisem ve tvaru F1 v1 K K 2 U I 2 2 MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 12

13 Čidla Náhradním schématem tohoto typu měničů bývá transformátor mezi mechanickými a elektrickými veličinami. U druhé skupiny měničů lze použít maticového zápisu F1 v1 0 K 2 U I Náhradním schématem tohoto typu měničů bývá gyrátor. Jestliže předpokládáme, že budeme sledovat vlastnosti objektu, které se vyvíjejí v čase, pak se neobejdeme bez převodu časových charakteristik získaných veličin na výstupu snímače, na posloupnost čísel (kvantovaných vzorků), které reprezentuji původně spojitou snímanou funkci. K MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 13

14 Vzorkování Napětí nebo proud reprezentující časově proměnný signál nesoucí informaci o chování sledovaného objektu je třeba pro další zpracování a získání dat převést na vzorky. K tomu se v praxi využívají bloky nazývané vzorkovače. Na obrázku je blokové schéma vzorkovače MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 14

15 Kvantování a kódování MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 15

16 Kvantování a kódování MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 16

17 Automatizované systémy sběru dat Jak už bylo uvedeno v předchozích kapitolách, sběr údajů se může týkat objektů spíše organizačních, ve kterém sledujeme toky materiálů, energií, financí, pohyb zaměstnanců apod. U technologických procesů jde o sledování veličin, které mají charakter množství, potenciálu, napětí, hmotnosti apod., ale také veličiny, které lze charakterizovat jako toky, rychlosti, změny v čase aj. Společným technickým prostorem pro sběr údajů o takovýchto objektech jsou vstupy z fyzikální báze identifikace objektů, těmi vstupy jsou různé typy snímačů, senzorů, případně datových vstupů s přenosných paměťových médií. Množina těchto snímačů senzorů je rozprostřena na objektu tak, aby vytvářela co možná nejefektivněji možnost tvorby informačního obrazu o stavu nebo chování objektu. Velmi záleží na typu sledované veličiny, na volbě vhodného senzoru (snímače). Neméně však záleží na umístění senzoru na objektu. Je-li senzor umístěn nevhodně, sníží se vypovídací schopnost získaných údajů o objektu. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 17

18 Automatizované systémy sběru dat MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 18

19 Děkuji za pozornost!. MI-TES: 3. Sběr dat (Petr Moos) 19

Podobné dokumenty

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ

ROZDĚLENÍ SNÍMAČŮ, POŽADAVKY KLADENÉ NA SNÍMAČE, VLASTNOSTI SNÍMAČŮ (1.1, 1.2 a 1.3) Ing. Pavel VYLEGALA 2014 Rozdělení snímačů Snímače se dají rozdělit podle mnoha hledisek. Základním rozdělení: Snímače