Интеллектуальный датчик температуры

На рисунке 12 представлена схема моделирования в Matlab.

Рис. 12 Схема моделирования в Matlab

На рисунке 13 представлен график моделирования.

Рис. 13 График моделирования

Скорость понижения и повышения температуры будет зависеть от свойств объекта регулирования и от кривой разгона (его временной характеристики). За границы зоны нечувствительности колебания температуры не выходят, когда изменения подачи тепла сразу же вызывают изменения температуры, то есть когда отсутствует запаздывание регулируемого объекта.

С увеличением зоны нечувствительности амплитуда колебаний температуры снижается вплоть до нуля при ф_н = ф_в. Но все же для данного потребуется, чтобы подача тепла менялась с бесконечно большой частотой, что почти реализовать довольно трудно. Имеется запаздывание во всех реальных объектах регулирования. В них процесс регулирования протекает приблизительно так.

Во время снижения температуры объекта регулирования до значения ф_н мгновенно меняется подача тепла, но все же температура некоторое время продолжает снижаться из-за запаздывания. После она увеличивается до значения ф_в, при нем мгновенно снижается подача тепла. Еще некоторое время температура будет продолжать увеличиваться, после из-за сниженной подачи тепла температура снижается, и процесс заново повторяется.

Регулирующее влияние на объект может принимать лишь два значения: минимальное и максимальное [10].

Знак регулирующего воздействия будет определяться знаком отклонения регулируемой температуры (величины) от ее заданного значения. Значение регулирующего воздействия постоянно. Все двухпозиционные регуляторы имеют гистерезисную зону б, которая появляется из-за разности токов отпускания и срабатывания электромагнитного реле.

Во время прочих равных условиях ПИД (PID - Proportional-Integral-Derivative) или пропорционально-интегрально-дифференциальные регуляторы будут позволять поднять точность управления в 5-100 раз в сравнении с позиционным регулятором.

Более часто в задачах АСУ применяют ПИД регулирование и двухпозиционное регулирование.

Двухпозиционное регулирование будет обеспечивать отключение или включение исполнительного устройства (к примеру, нагревателя) зависимо от того, выше или ниже измеренный параметр в отношении заданного уровня. Во время двухпозиционного регулирования в системе всегда имеются колебания технологического параметра, при этом размах данных колебаний устанавливается лишь параметрами системы (инерционностью исполнительного устройства, датчиков и самой системы) и почти не зависит от регулятора.

Моделирование ПИД регулятора в Matlab представлено на рисунке 14-15.

Рис. 14 Схема моделирования

Рис. 15 График моделирования

Во время ПИД регулирования сигнал управления будет зависеть от разницы между заданным значением и измеренным параметром, от скорости изменения параметров и от интеграла отклонения измеренной величины от заданной. В итоге ПИД регулятор обеспечивает состояние исполнительного устройства, при котором измеряемый параметр будет равен заданному. Так как состояние исполнительного устройства будет стабилизироваться, повышается в десятки раз точность поддержания параметра в системе [2].

Сигнал управления для ПИД регулятора определяем по формуле:

(1)

Сигнал управления, вырабатываемый регулятором, устанавливается тем, насколько большое рассогласование (пропорциональная компонента), как долго будет сохраняться рассогласование (интегральная компонента) и как быстро поменяется рассогласование (дифференциальная компонента).

Качество управления, обеспечивающее ПИД регулятор, в существенной степени зависит от того, как хорошо заданные параметры регулятора будут соответствовать свойствам системы. Это обозначает, что ПИД регулятор перед началом работы нужно настроить.

Качество регулирования ПИД-регулятора устанавливается точностью настройки его параметров. Имеется много разных методик настройки ПИД регуляторов.

ШИМ-регулятор основывается на изменении продолжительности импульсов равной амплитуды, которые следуют через равные интервалы времени на основании принятого закона. Законы формирования, общие для всех методов модуляции, определяются модулирующим сигналом (функцией построения). В режиме регулирования рассчитывается отклонение текущего значения температуры от заданной уставки (т. е. рассогласование). На рисунке 16 представлены результаты моделирования.



Рис. 16 Результаты моделирования

В результате на выходе регулятора будет вырабатываться аналоговый сигнал, который направлен на снижение рассогласования. Этот сигнал будет подаваться на исполнительное устройство регулятора в последовательности импульсов (ШИМ).

Регулирование мощности нагревателя происходит просто. Определяется неувязка err, равная разности текущей температуры термостата и установленной (уставка). В зависимости от значения err устанавливается мощность нагревателя. Если невязка меньше 0, то греть не нужно, мощность устанавливается в 0. Если до желаемого значения далеко (т. е. невязка больше зоны пропорциональности), то мощность устанавливается в 100% от номинала. Если же мы находимся в зоне пропорциональности (т. е. недалеко от уставки), то мощность устанавливается пропорциональной невязке.



3. Оценка эффективности и надежности работы рассматриваемых регуляторов температуры

В общей теории автоматического управления структуру регулятора выбирают на основании модели объекта управления. При этом наиболее сложные регуляторы соответствуют наиболее сложным объектам управления. В нашем случае структура регулятора задана - мы изучаем ПИД-регулятор, при этом эта структура весьма простая. Из-за этого ПИД-регулятор не всегда может давать хорошее качество регулирования, но в промышленности в подавляющем большинстве приложений применяют как раз ПИД-регуляторы.

Первым методику расчета параметров ПИД-регуляторы предложил Никольс и Зиглер в 1942 году [Ziegler]. Данная методика весьма проста и дает довольно не хорошие результаты. Но все же она до сих пор часто применяется на практике, хотя с тех пор возникло большое количество наиболее точных методов.

После проведенных расчетов параметров регулятора чаще всего требуется его ручная подстройка для более лучшего качества регулирования. Для этого используют ряд правил, которые хорошо обоснованы теоретически [14].

Для того, чтобы настроить ПИД-регулятор, можно применять и общие методы теории автоматического управления, к ним относят алгебраические методы и метод назначения полюсов. В литературе опубликовано и большое количество иных методов, имеющие преимущества в определенных применениях.

Все формульные (аналитические) методы настройки регуляторов основываются на аппроксимации динамики объекта моделью второго или первого порядка с задержкой. Причиной данного факта оказывается невозможность аналитического решения систем уравнений, необходимое во время использования моделей наиболее высокого порядка. Из-за этого на протяжении последнего времени, в связи с возникновением персональных компьютеров и мощных контроллеров, получили распространение и развитие численные методы оптимизации. Они оказываются гибким инструментом для того, чтобы оптимально настроить параметры регулятора для всех моделей и легко учесть требования к робастности и нелинейности объекта управления.

Для классического ПИД-регулятора параметры, являющиеся наилучшими для того, чтобы следить за уставкой, в общей ситуации е отличаются от параметров, которые наилучшие для того, чтобы ослабить воздействие внешних возмущений. Для того, чтобы оба параметра одновременно были оптимальными, нужно применять ПИД-регуляторы с двумя степенями свободы [6].

К примеру, точное слежение за изменением уставки нужно в робототехнике, системах управления движением. В системе управления технологическим процессом, где уставка чаще всего остается продолжительное время без изменений, потребуется максимальное ослабление воздействия нагрузки (внешних возмущений). В системе управления резервуаром с жидкостью потребуется обеспечение ламинарности потока (минимизация дисперсии выходной переменной регулятора). Декремент затухания ПИД-регулятора представлен на рисунке 17.



Рис. 17 Критерии качества регулирования во временной области

Для систем управления движением в роли тестового сигнала чаще применяют не функцию скачка, а сигнал, линейно нарастающий, так как у электромеханических систем чаще всего ограниченная скорость нарастания выходной величины.

На рисунке 18 представлен график амплитудно-частотной характеристики замкнутой системы.

Рис. 18 Критерии качества регулирования в частотной области

Методы оптимизации для того, чтобы найти параметры регулятора, концептуально весьма просты и подобны численным методам идентификации параметров объекта. Выбирают критерий минимизации, в роли которого может оказаться комплексный критерий, который составлен из нескольких показателей с различными весовыми коэффициентами, или один из показателей качества. К критерию добавляют ограничения, которые накладываются требованиями робастности. Следовательно, получаем критериальную функцию, которая зависит от параметров ПИД-регулятора. В дальнейшем используют численные методы минимизации критериальной функции с заданными ограничениями, позволяющие найти искомые параметры ПИД-регулятора.

Методы, которые основаны на оптимизации, имеют такие достоинства, как [23]:

- позволяют получать оптимальные значения параметров, которые не требуют дальнейшей подстройки;

- не потребуют упрощения модели объекта;

- позволяют быстро достигать конечного результата (избегают процедуры продолжительной подстройки параметров).

Но все же осуществление этого подхода связан с большими проблемами, являющиеся предметом научных исследований не один десяток лет. К данным проблемам отнесем [21]:

- низкую надежность метода (во многих ситуациях вычислительный процесс будет расходиться и не будут найдены искомые коэффициенты);

- для функций с несколькими минимумами и овражных функций малая скорость поиска минимума.

Но все же, методы оптимизации оказываются мощным средством настройки ПИД-регуляторов, используя специально разработанные для этого компьютерные программы.

Релейные регуляторы обладают тем преимуществом, что не требуют высокой стабильности элементов для соблюдения определенной зависимости между выходной и входной величинами. Они работают но принципу да-нет, т. е. по наличию или отсутствию входного сигнала и его знаку (с определенным порогом срабатывания).

К достоинствам регулятора отнесем [20]:

- простоту использования и простоту настройки регулятора на объекте регулирования,

- цифровую индикацию регулируемой величины и задания (заданной точки),

- светодиодную индикацию выходных управляющих сигналов,

- возможность подключения внешнего задания (заданной точки),

- в одном приборе осуществлено несколько регуляторов (от 2 до 8),

- имеющийся встроенный микропроцессор позволяет довольно быстро адаптировать регулятор (меняя его структуру) под определенный объект управления, используя несложные операций конфигурирования,

- сохранение значений заданий (заданных точек) и иных настроечных параметров в цифровом виде в энергонезависимой памяти (в аналоговых регуляторах подстроечные резисторы изменяют свои параметры на протяжении времени, во время вибрации, повышенных температурах, что приведет к ненадежной работе).

Рассмотрим дополнительные функциональные возможности регулятора.

В современных регуляторах могут существовать разнообразные сервисные и функциональные возможности:

- установка разнообразных значений и видов гистерезиса,

- выбор направления действия регулятора,

- масштабирование в технологических единицах шкал измеряемых параметров,

- увеличение точности измерения за счет применения цифрового метода линеаризации,

- возможность применения нескольких регуляторов с разными заданными точками по одному параметру,

- возможность формирования программных регуляторов (используя программный задатчик), который предусматривает нагрев, остывание и выдержку с заданной скоростью, по времени (по таймеру) и/или иному параметру переход от одной заданной точки на иную,

- возможность применения динамических (импульсных) выходных сигналов (такого типа, как «пуск-стоп») по двухпозиционной логике управления - для того, чтобы управлять электродвигателями приводов, насосов и др.,

- возможность применения безопасного управления.

Возможность программирования этих режимов и применения разных параметров позволяет формировать большое число различных двухпозиционных систем регулирования. Помимо этого, регуляторы имеют дополнительные сервисные функциями [26]:

- присутствие интерфейсного канала связи (с компьютером и с иными контроллерами) предоставляет возможность изменения или контроля конфигурации параметров регулятора,

- объединение регуляторов в распределенную контрольно-измерительную систему,

- архивирование и регистрация параметров на компьютере.

Стоит заметить, что регуляторы часто применяют не для непосредственного регулирования, а для вспомогательных нужд. К примеру:

- когда объектом управляет ПИД регулятор (с импульсным или аналоговым выходом), регулятор может включить дополнительный контур охлаждения или нагрева для ускорения выхода процесса на режим,

- регулятор может запретить вентиляцию при отсутствии центрального отопления или весьма низкой температуре на улице.

В релейном методе на нагреватель подают полную мощность, пока заданная величина температуры, которая называется уставкой T_SP (set point), не достигнуто. Подачу мощности полностью прекращается, когда температура будет выше уставки. Чтобы избегать частого срабатывания контактов пускателя, необходимо ввести еще один параметр, который называется гистерезисом K_H (hysteresis). Благодаря данному параметру подача мощности на нагреватель будет включаться повторно лишь тогда, когда температура снизится меньше величины T_SP - K_H.

На рис.19 приводится пример использования релейного метода регулирования. Задана величина температуры регулирования (уставка) T_SP = 70 °С. Гистерезис K_H выбирается равным 1°С (кривая 1) и 5°С (кривая 2). Можно увидеть, что во время релейного регулирования температура совершается колебание вокруг уставки, амплитуда и период которых зависит от заданного гистерезиса. Во время гистерезиса K_H = 1°С температура будет колебаться относительно уставки от -1 °С до +2 °С с периодом ф = 600 с (кривая 1), а во время гистерезиса K_H = 5°С колебания от -5 °С до +4°С с периодом ф = 1200 с (кривая 2).

Заметные колебания температуры характерны для релейного метода регулирования. Единственным параметром прибора, который воздействует на период и размах колебаний температуры является гистерезисом K_H. Для того, чтобы максимально снизить размах колебаний, стоит выбирать минимальное значение гистерезиса. В данной ситуации амплитуда колебаний и их период перестают зависеть от параметров регулятора, а устанавливаются исключительно параметрами и конструкцией управляемого объекта, к примеру, относительным расположением датчика температуры.

Рис. 19 Регулирование температуры позиционным методом (уставка TSP = 70°С): кривая 1 - гистерезис KH = 1 °С, кривая 2 - гистерезис KH = 5 °С

Таким образом, для улучшения работы релейного регулятора можно порекомендовать приблизить датчик к нагревателю, стремиться к применению малоинерционных датчиков (с тем, чтобы снизить временное запаздывание управляющего сигнала) и выбирать нагреватели, которые соответствуют по мощности объекту регулирования.

Недостатки релейных регуляторов.

Регулятор почти неприменим для систем со значительным транспортным запаздыванием и для объектов без самовыравнивания, так как регулируемое значение далеко выходит за необходимые пределы регулирования. В данном случае используют регуляторы с ПИД законом регулирования.

Преимущество использования ШИМ - это легкость изменения величины температуры при минимальных потерях. Следует отметить увеличению КПД. Также следует отметить значительную дешевизну, которой отличается данная технология при своём использовании.

В пропорционально - интегрально - дифференциальном (ПИД) методе регулирования текущую мощность выбирают не только на основании близости температуры объекта к заданной температуре, но учитывают скорость изменения температуры во всех моментах времени (дифференциальная составляющая) и интегральную составляющую (накопленное среднее значение невязки за прошедший период).

ПИД-закон позволяет снизить пульсации температуры объекта приблизительно в той же мере, что и пропорциональный метод регулирования [17].

Преимуществом ПИД-закона перед иными методами оказывается то, что температура объекта в среднем должна стремится к заданному значению. Причиной данного является интегральная составляющая мощности, помогающая удерживать температуру в среднем точно приблизительно уставки. Это значимое отличие ПИД-методики регулирования от позиционного и пропорционального законов, где средняя температура объекта за продолжительный промежуток времени может отличиться от уставки.

Качество регулирования с использованием ПИД - закона зависит от правильного выбора коэффициентов K_P, K_i и K_d. В случае неудачного выбора можно получить переходный процесс с перегревами и колебаниями, т.е. с превышением уставки, может оказаться лишком длительным процесс выхода на температуру регулирования и т.д.

Для всякого определенного объекта есть оптимальный набор значений ПИД-параметров, при нихх переходный процесс не будет содержать переходные колебания, и выход на заданную температуру будет происходить за минимально короткое время. Как уже говорилось, можно получить первое приближение для параметров (K_P, K_i и K_d), проведя эксперимент, используя позиционный закон регулирования с минимальным гистерезисом [30].

На рис.20 (кривая 1) представлен график выхода температуры на режим регулирования во время названных значениях параметров. Из него можно увидеть, что переходный участок не будет содержать колебания, перегрев объекта во время выходе температуры на уставку почти отсутствует. При этом будет обеспечиваться максимально быстрый выход на температуру регулирования. По данной причине переходную кривую типа 1 будем считать оптимальной.

Рис. 20 Выбор параметров ПИД-закона: 1. K_p = 9, K_i = 600, K_d = 100, K_З = 13%, 2. K_p = 9, K_i = 600, K_d = 0, K_З = 13%, 3. K_p = 27, K_i = 600, K_d = 0, K_З = 13%

Кривая 2 получена во время нулевого значения коэффициента K_d. Можно увидеть, что отбрасывание дифференциальной составляющей немедленно ухудшает переходную характеристику, мы имеем перегрев объекта и затягивание времени выхода на температуру регулирования.

Кривая 3 демонстрирует, что, как и в пропорциональном методе можно исключать перегрев и снизить переходные колебания повышением пропорционального коэффициента, когда не хочется применять дифференциальную составляющую мощности. В этой ситуации K_p выбирается равным 27. K_d = 0. Кривая типа 3 тоже можно назвать оптимальной. Некоторое повышение времени выхода на уставку - вот единственный минус этого набора параметров. Но все же ситуация может ухудшаться во время динамического теплового воздействия на систему. Ведь фактически отключена дифференциальная составляющая. Из-за этого набор параметров 1, где работает дифференциальная составляющая мощности, кажется более предпочтительным [25].

Во время увеличения K_p для того, чтобы снизить перегрев на переходной кривой необходимо обратить внимание на то, что если в приборе есть параметр K_З - «Зона действия ПИД - коэффициентов», то лучше его не повышать вместе с K_p, а оставить таким же, который равен уже выбранному выше значению.



Заключение

Для того, чтобы управлять сложными техническими процессами (объектами) с динамично меняющимся состоянием необходимы распределенные компьютерные системы, которые способны решать задачи в высоком темпе реального времени. Во время создания распределенных систем акцент делают на развитие и использование распределенных вычислений, интеллектуальной обработки информации и распараллеливаемых интеллектуальных методов управления. В данный момент времени это относится к низовому уровню управления. Интеллектуальными узлами систем управления оказываются уже не только промышленные контроллеры и компьютеры, ими становятся еще исполнительные устройства и датчики.

В связи с тем, что диапазон измерений и их условия иногда сильно отличаются друг от друга, разрабатывают различные по быстродействию, точности и помехоустойчивости типы датчиков (и первичных преобразователей). В независимости от типа температурного датчика, общим для всех оказывается принцип преобразования. А как раз: измеряемая температура будет преобразоваться в электрическую величину (первичный преобразователь отвечает именно за это). Это будет обуславливаться тем, что электрический сигнал можно передавать на большие расстояния (скорость приема-передачи высокая), легко обрабатывать (точность измерений высокая) и быстродействие.

Интеллектуальные датчики температуры, независимо от типа используемого в них чувствительного элемента, подразделяются на два класса:

- в одной точке объекта производят измерение точечные датчики;

- в многозонных (многоточечных) датчиках имеются в своем составе от нескольких до больше десятка температурных чувствительных элементов и используются для измерения в объекте профиля температуры или установления конкретных функций от ряда температурных сенсоров (к примеру, средней температуры объекта).

Для управления сложными техническими объектами (процессами) с динамично изменяющимся состоянием нужны распределенные компьютерные системы, способные решать задачи в высоком темпе реального времени. При создании распределенных систем акцент делается на развитие и применение распараллеливаемых интеллектуальных методов управления, распределенных вычислений и интеллектуальной обработки информации. Сегодня это касается и низового уровня управления. Интеллектуальными узлами систем управления являются уже не только промышленные компьютеры и контроллеры, ими становятся также датчики и исполнительные устройства.

В связи с тем, что диапазон измерений и их условия иногда сильно отличаются друг от друга, разрабатывают различные по быстродействию, точности и помехоустойчивости типы датчиков (и первичных преобразователей). В независимости от типа температурного датчика, общим для всех оказывается принцип преобразования.

А как раз: измеряемая температура будет преобразоваться в электрическую величину (первичный преобразователь отвечает именно за это). Это будет обуславливаться тем, что электрический сигнал можно передавать на большие расстояния (скорость приема-передачи высокая), легко обрабатывать (точность измерений высокая) и быстродействие.

Интеллектуальные датчики температуры, независимо от типа используемого в них чувствительного элемента, подразделяются на два класса:

- в одной точке объекта производят измерение точечные датчики;

- в многозонных (многоточечных) датчиках имеются в своем составе от нескольких до больше десятка температурных чувствительных элементов и используются для измерения в объекте профиля температуры или установления конкретных функций от ряда температурных сенсоров (к примеру, средней температуры объекта).

Преобразователем интеллектуального температурного датчика, обычно, как минимум, получаются от всех чувствительных элементов датчика текущие данные, производится усиление милливольтных сигналов чувствительных элементов, линеаризация показаний, компенсация температуры холодного спая термопары, заданных вычислительных операций с измеренными данными (в особенности значимые во время использования в датчике ряда температурных элементов), преобразование сигналов в типовые цифровые и аналоговые выходные данные, с типовыми полевыми сетями обмен информацией.



Список использованной литературы

1) ГОСТ 8.673-2009. Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения. Москва: Стандартинформ, 2010. 12 с.

2) ГОСТ Р 8.734-2011. Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Методы метрологического самоконтроля. Москва: Стандартинформ, 2012. 20 с.

3) ГОСТ Р 8.825-2013. Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Методы ускоренных испытаний. Москва: Стандартинформ, 2014. 17 с.

4) Алейников А.Ф. Датчики (перспективные направления развития): учеб. пособие для вузов/ А.Ф. Алейников, В.А. Гридчин, М.П. Цапенко. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. 285 с.

5) Артемова С.В. Методология построения интеллектуальных информационно-управляющих систем тепло-технологическими аппаратами [Текст]: дисс. докт. техн. наук: 05.11.16. / Артемова Светлана Валерьевна. Тамбов: б.н., 2013. 347 с.

6) Баран Е.Д., Лабораторные стенды «Мониторинг параметров окружающей среды» и «Система автоматического регулирования» / Е.Д. Баран, А.В. Кухто, И.О. Марченко, В.Б. Хархота, С.В. Черкашин // Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments. Сборник трудов VII научно-практической конференции. М: РУДН, - 2008. стр. 7-10.

7) Баран, Е. Д. Исследование и построение интеллектуальных датчиков с электронными таблицами / Е. Д. Баран, И. О. Марченко, В. Л. Полубинский // Научный вестник НГТУ. 2010. Т. 1. с. 23-34.

8) Бельчанская Е.Н. Интеллектуальная система диагностики информационно-измерительных систем асботехнического производства [Текст]: дисс. канд. техн. наук: 05.11.16. / Бельчанская Елена Николаевна. Волгоград: б.н., 2008. 175 с.

9) Васильев В.А. Интеллектуальные датчики, их сети и информационные системы / В.А Васильев, П.С. Чернов // Материалы Международной научно-технической конференции INTERMATIC-2012 3-7 декабря 2012 г., Москва. / Под ред. академика РАН А.С. Сигова. М.: МГТУ МИРЭА - ИРЭ РАН, - 2012. часть 4. с. 119-122.

10) Датчики: Справочное пособие/под общ. ред. В.М. Шарапова, Е. С. Полищука. Москва: Техносфера, 2012. 624 с.

11) Интеллектуальные датчики, их сети и информационные системы / В.А Васильев, П.С. Чернов / Материалы Международной научно-технической конференции 3-7 декабря 2012 г.

12) Интеллектуальные сенсорные системы/под ред. Дж.К.М. Мейджера. Москва: Техносфера, 2011. 406 с.

13) Ицкович, Э.Л. Современные интеллектуальные датчики общепромышленного назначения, их особенности и достоинства / Э.Л. Ицкович // Датчики и Системы.2002. №2. С. 42.

14) Котюк А.Ф. Датчики в современных измерениях / А.Ф. Котюк - М.: Радио и связь, Горячая линия - Телеком, 2006. 96 с.

15) Марченко, И.О. Обобщённое уравнение многофункционального интеллектуального датчика [Текст] / И.О. Марченко.// Сборник научных трудов НГТУ №3 (65), Новосибирск: НГТУ, 2011. С. 14-21.

16) Марченко И.О. Система проектирования реконфигурируемых интеллектуальных датчиков [Текст] / И.О. Марченко // Датчики и системы. 2012. № 2. С. 2-5.

17) Марченко, И. О. Преимущества многофункциональных реконфигурируемых интеллектуальных датчиков / И. О. Марченко // Материалы XII международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения» АПЭП-2014 в 7 томах. Новосибирск, 22-24 сентября: б.н., 2014. Т. 3. с. 198-200.

18) Рейзман А.Я. Интеллектуальные датчики: новые средства разработки и новый уровень полевой автоматики / А.Я. Рейзман, М.А. Островский, В. Е. Красовский. // Датчики и Cистемы. 2007. № 10, стр. 8-11.

19) Сапронов П.В. Интеллектуальные средства измерений: определения или терминология / Вестник Саратовского государственного технического университета. Саратов: Издательство Саратовского государственного технического университета, 2012. №2 (65), вып. 1. с. 127-129.

20) Сапронов П.В. Проблема понимания, определения или терминологии интеллектуальных средств измерений? / Труды международной научно- технической конференции «Современные информационные технологии». Пенза: Пензенская государственная технологическая академия, 2011. вып. 14. с. 123-125.

21) Селиванова З.М., Третьяков В.В. Моделирование и оптимизация параметров измерительного канала информационно-измерительных систем. / Вестник Тамбовского государственного технического университета. Тамбов: Издательство ТГТУ, 2012. Том 18. №1. с. 65- 73.

22) Слепцов В.В., Подбельский А.Н. Задачи проектирования интеллектуальных измерительных датчиков. Вестник МГУПИ - М.: МГУПИ. 2012, №38. с. 81-84.

23) Стасенко, К. С. Интеллектуальная информационно-измерительная система допускового контроля теплопроводности теплоизоляционных материалов [Текст]: дисс. канд. техн. наук: 05.11.16. / Стасенко Константин Сергеевич. Тамбов: б.н., 2014. 234 с.

24) Тайманов, Р.Е. Метрологический самоконтроль датчиков /Р.Е. Тайманов, К.В. Сапожникова // Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения (УКИ'10): тр. конф. с междунар. участием (18-20 окт. 2010 г., Москва, Россия). ИПУ РАН. М., 2010. С. 1088-1099.

25) Тесленко В.А. Датчики в системах сбора данных и управления / В.А. Тесленко // ПиКАД: Промышленные измерения, контроль, автоматизация, диагностика. 2004. №2. C. 50-56.

26) Удод Е.В. Формирование градуировочных характеристик интеллектуальных датчиков давления: Учебно-методическое пособие. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. 28 с.

27) Фрайден Дж. Современные датчики. Справочник. М.: Техносфера, 2005. 592 с.

28) Интегральные датчики температуры (IC temperature sensors) [Электронный ресурс] / Информационный портал «Всё о датчиках температуры». Режим доступа: http://temperatures.ru/pages/integralnye_datchiki_temperatury.

29) Марченко, И. О. Система проектирования многофункциональных реконфигурируемых датчиков в учебном процессе [Электронный ресурс] / «Инженерный вестник Дона». 2013. Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n4y2013/.

30) Sensor Calibration with TEDS Technology. National Instruments Developer Zone. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://zone.ni.com/devzone/cda/tut/p/id/4043.

Размещено на Allbest.ru