Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 621. 317. 337.

ИЗМЕРЕНИЕ ДОБРОТНОСТИ КОЛЕБАТЕЛЬНОГО КОНТУРА НА ОСНОВЕ МЕТОДА БИЕНИЯ ЧАСТОТ

Голощапов С.С., Петровский А.В., Рожко Ж.А., Боярчук А.И.

Для измерения добротности контуров и реактивных двухполюсников широко используются резонансные методы, как наиболее точные для измерения высоких уровней добротности: метод отношения напряжений, метод самовозбуждения, метод ударного возбуждения, метод расстройки частоты и метод измерения ГОСТ 18986.19-76.

Метод отношения напряжений трудно использовать при измерении добротности нелинейных объектов (р-п переходов, катушек с ферромагнитными сердечниками), поскольку уровень высокочастотного напряжения в момент резонанса на объекте измерения не должен превышать десятков милливольт. Методы самовозбуждения и ударного возбуждения имеют ограниченный частотный диапазон и не могут быть использованы для измерения добротности высокочастотных радиокомпонентов, основанных на использовании барьерной емкости р-п перехода. В методе измерения ГОСТ 18986.19-76 отсутствуют недостатки, присущие рассмотренным методам, однако необходимость применения высокочастотного усилителя со значительным коэффициентом усиления обуславливает временной и температурный дрейф измерительного сигнала. Метод расстройки частоты в этом плане дает значительно более стабильные результаты, поскольку оперирует отношением амплитуд сигналов при расстройке и резонансе и, следовательно, его точность не зависит от  степени дрейфа коэффициента высокочастотного усилителя. Существенный недостаток метода – потеря информационной составляющей в амплитудном детекторе из-за нелинейности начального участка вольтамперной характеристики выпрямляющих диодов. Этот недостаток свойственен всем методам, где используются амплитудные детекторы. Применение амплитудного детектора на базе операционного усилителя неприемлемо из-за ограниченного частотного диапазона последнего. Построение синхронного детектора на высокие частоты связано с определенными техническими трудностями. Неплохие результаты  в этом отношении дает детектор, диоды которого приоткрыты постоянным током [1]. Однако и он не дает возможности полностью избавиться от погрешности, вносимой амплитудным детектором. В радиотехнике, чтобы уйти от этого явления при передаче сигналов, не терпящих сколь либо серьезных искажений (фонограмм, речи) ограничивают глубину амплитудной модуляции (обычно на уровне ≈ 30%). Аналогичный прием можно осуществить и в нашем случае, то есть в качестве информации использовать амплитуду огибающей кривой амплитудно-модулированного сигнала. При этом для детектирования огибающей можно использовать схемы амплитудных выпрямителей на базе операционных усилителей (ОУ), которые практически не вносят погрешности, обусловленной нелинейностью вольтамперной характеристики выпрямительного диода [2]. Трудность состоит в том, что для качественных измерений в этом случае необходимо стабилизировать как амплитуду несущей, так и амплитуду огибающей (глубину модуляции).

Гораздо проще в этом отношении для получения низкочастотной составляющей, пропорциональной измерительному сигналу, использовать метод биений. С этой целью на вход последовательного резонансного контура необходимо подать сигнал от двух высокочастотных генераторов со значениями частоты  f1  и  f2  и с равными амплитудами:

 

Uвх1=Uвх2.

Пусть f1 и f2 – частоты, незначительно отличающиеся друг от друга, а у1 и у2 – соответствующие им значения на резонансной кривой.

Выходное напряжение схемы при действии частоты  f1:

 

,        

 

при действии частоты  f2:

 

,

 

где   ,     .

        у- амплитуда резонанса,

        Q – значение добротности контура.

Общий выходной сигнал в этом случае будет:

 

.

 

Примем          .

 

Тогда

 

                 (1)

Если принять            ,

то

 

             (2)

 

Первое слагаемое в выражениях (1) и (2) – это биения частот ω1 и  ω2, второе – «невостребованная в биениях» составляющая частоты ω1 (или ω2), вызванная неравенством амплитуд сигналов у1 и у2.

Если продетектировать сигнал вида (1) или (2), получим постоянную составляющую от детектирования второго слагаемого плюс сигнал вида двухполупериодного выпрямления частоты . При этом постоянная времени детектора должна быть малой и соответствовать частотам ω1 и  ω2.

Для выделения составляющей от детектирования второго слагаемого в выражении (1) или (2) необходимо произвести детектирование минимального уровня. С этой целью можно воспользоваться одной из схем амплитудного детектора на базе операционного усилителя, которая практически не обладает погрешностью, свойственной обычным амплитудным детекторам (потеря постоянной составляющей сигнала из-за нелинейности вольтамперной характеристики выпрямительного диода). В этом случае полярность включения выпрямительных диодов должна быть изменена на противоположную по сравнению с обычными амплитудными детекторами [2]. При этом постоянная времени детектора минимального уровня должна быть намного больше периода сигнала на выходе амплитудного детектора, т. е.

 

RC >>.

 

Очевидно, что в момент точной настройки в резонанс = и на выходе детектора минимального уровня сигнал равен нулю.

Поскольку выходной сигнал контура детектируется, а затем из него вычитается составляющая, которая определяет величину биений, значение напряжения на выходе детектора минимального уровня (рис. 1) будет равно:

 

 

Прямоугольными скобками здесь указывается операция взятия по модулю.

Рис.1 Напряжение на выходе детектора минимального уровня.

 

Данный метод обладает тем преимуществом, что для регистрации резонанса использует нуль-индикатор, чувствительность которого с целью повышения точности настройки можно увеличивать неограниченно. При этом в качестве самого индикатора могут использоваться стрелочные или цифровые приборы.

Переменную составляющую на выходе амплитудного детектора можно использовать  для измерения добротности. Действительно,  разложение в ряд сигнала двухполупериодного выпрямления дает [3]:

 

,

 

где   А – амплитуда переменной составляющей.

В нашем случае

.

Используем для измерений второй член ряда, частота которого для нашего случая составит ω1 - ω2, а амплитуда пропорциональна уровню добротности. В этом случае для получения измерительного сигнала необходимо к выходу амплитудного детектора подключить селективный усилитель, настроенный на частоту ω1 - ω2, значение которой невелико и может быть продетектированоамплитудным детектором на базе операционного усилителя.

Схема измерителя добротности, построенная на основе описанного метода, представлена на рис.2.

 

 

Рис.2  Схема измерителя добротности с точной настройкой контура в резонанс

 

Г1, Г2 – генераторы высокочастотного сигнала; С1,С2 – разделительные емкости; ИК – измерительный контур; У – усилитель высокой частоты; Д1 – амплитудный детектор; Д2 – детектор минимального уровня; НУ – нуль-индикатор, СУ – селективный усилитель, Д3 – амплитудный детектор.

 

Покажем, что в приведенной схеме детекторы Д2 и Д3 могут быть построены на операционных усилителях.

Как известно, уравнение резонансной кривой имеет вид:

 

,                                        (3)

 

где f0 – частота резонанса.

Учитывая, что при небольшой расстройке ( f << f0 )

 

,

 

где  f = f - f0,

 

получим:

 

.

 

Решим полученное выражение относительно f:

 

.

 

Определим  f = f(Q) при  f0 = 50·106Гц, y/y0=0,707 – точка перегиба резонансной кривой. Результаты расчета сведем в таблицу.

Taблица

Q, ед.

50

100

200

300

400

500

Δf, кГц

500

250

125

83,3

62,5

50

Как видно из приведенных расчетов, даже при относительно высокой частоте измерения (f = 50 МГц), расстройка составляет для высокодобротных систем десятки килогерц. Следовательно, детекторы Д2 и Д3 могут быть построены на операционных усилителях, что позволяет сделать вывод о высоких метрологических характеристиках рассмотренного измерителя добротности.

Частоты f1 и f2 могут располагаться симметрично относительно частоты резонанса f0,. Для подтверждения этого зададимся равенством сигналов  и  соответственно при частотах:

 

,                  .

 

Тогда из (3) следует:

 

 .

 

Или:

 

.

 

Решая относительно Df2 и пренебрегая членами высшего порядка малости, получаем:

 

.

 

Очевидно, что дробь в полученном выражении представляет собой поправку на неравенство значений Δf1 и Δf2.

Если принять f0 =50×106 Гц, а  Df =100¸200 кГц, что соответствует уровням добротности 100 единиц и более, то указанная поправка составляет десятые доли процента по отношению к частотам Df1 и Df2, а по отношению к частоте f0 – пренебрежимо мала и не может практически оказать влияния на точность отсчетов  у, т. е. можно принимать

 

 .

ЛИТЕРАТУРА:

1.                  Горошков Б.И. Элементы радиоэлектронных устройств. Справочник. - М. : Радио и связь, 1988. c. 97.

2.                  Алексенко А.Г., Коломбет Е.А., Стародуб Г.И. Применение прецизионных аналоговых микросхем.  М.: Радио и связь, 1985. с.198, 203.

3.                  Бессонов Л.А. Теоретические основы электротехники, М. : Высшая школа, 1973.  c.228.    

 

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Фанина Л.А., Бражник Д.А. Использование метода компенсации информационных потоков при построении систем управления с речевым интерфейсом

Тернова Т.І. Алгоритм оцінювання деформацій рапорту періодичних об'єктів

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования цифрового измерителя добротности варикапов

68 Различные отрасли промышленности и ремесла, производящие конечную продукцию. Точная механика

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Оптимизированная модель измерителя доб-ротности варикапов

Рожков С.А., Куцак Р.С., Бражник Д.А. Исследование процесса деформации ткани на экспериментально-аналитической модели

Рожков С.А., Бражник Д.А. Использование нейросетевых структур для построения систем распознавания образов

Рожков С.А., Федотова О.Н. Алгоритм обучения системы распознавания автоматической системы разбраковки тканей

Рожков С.О., Федотова О.М. Алгоритм розпізнавання дефектів тканин для автоматичної системи контролю якості.

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Лубяный В.З., Голощапов С.С. Прямоотсчетные измерители расхождений емкостей

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Биленко М.С., Рожков С.А., Единович М.Б. Идентификация деформаций пе-риодических структур с использованием систем технического зрения

Минин М.Ю., Бидюк П.И. Применение аппарата нечеткой логики для анализа психологических типов на основе базиса Юнга при принятии кадровых решений.

Информационно-измерительные системы

Ковальов О.І. Вимірювання у процесно-орієнтованих стандартах

Полякова М.В., Ищенко А.В., Худайбердин Э.И. Порогово-пространственная сегментация цветных текстурированных изображений на основе метода JSEG

Дзюбаненко А. В. Организация компьютерных систем для анализа изображений

Гордеев Б.Н., Зивенко А.В., Наконечный А.Г. Формирование зондирующих импульсов для полиметрических измерительных систем

Богданов А.В., Бень А.П., Хойна С.И. Релаксация обратного тока диодов Шоттки после их магнитно-импульсной обработки (МИО)

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Проектирование измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Оптимизированная модель измерителя доб-ротности варикапов

Руднєва М.С., Кочеткова О.В., Задорожній Р.О. Принципи побудови оптимальної структури інформаційно-вимірювальної системи геометричних розмірів об’єктів в діапазоні від 1 нм до 1000 нм

Биленко М.С., Рожков С.А., Единович М.Б. Идентификация деформаций пе-риодических структур с использованием систем технического зрения

Рашкевич Ю.М., Ковальчук А.М., Пелешко Д.Д. Афінні перетворення в модифікаціях алгоритму RSA шифрування зображень

Дидык А.А., Фефелов А.А, Литвиненко В.И., Шкурдода С.В., Синяков Ф. В. Классификация масс-спектров с помощью кооперативного иммунного алгоритма

Клименко А.K. Обратная модель для решения задач в системах с многосвязными динамическими объектами

Завгородній А.Б. Порівняльне дослідження твердотільних і рідиннофазних об'єктів методом газорозрядної візуалізації

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С. Диагностирование критерия безопасности при заполнении замкнутых объемов СПЖ косвенным методом

Долина В.Г. Проблеми підвищення точності рефрактометра на основі прозорих порожнистих циліндрів.

Самков О.В., Захарченко Ю.А. Застосування алгоритму клонального відбору для побудови планів модернізації авіаційної техніки

Попов Д.В. Метод формування регламентів технічного обслуговування повітряних суден

Казак В.М., Чорний Г.П., Чорний Т.Г. Оцінювання готовності технічних об’єктів з урахуванням достовірності їх контролю

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования цифрового измерителя добротности варикапов

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Технические аспекты проектирования устройства для разбраковки варикапов по емкостным параметрaм и добротности

Сосюк А.В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання

Соколов А.Є. Деякі аспекти систезу комп’ютеризованої адаптивної системи навчання

Полякова М.В., Волкова Н.П., Іванова О.В. Сегментація зображень стохастичних текстур амплітудно-детекторним методом у просторі вейвлет-перетворення

Луцкий М.Г., Пономаренко А.В., Филоненко С.Ф. Обработка сигналов акустической эмиссии при определении положения сквозных дефектов

Литвиненко В.И., Дидык А.А., Захарченко Ю.А. Компьютерная система для решения задач классификации на основе модифицированных иммунных алгоритмов

Лубяный В.З., Голощапов С.С. Прямоотсчетные измерители расхождений емкостей

Беляев А.В. Построение навигации для иерархических структур в WEB-системах и системах управления WEB-сайтом

Терновая Т.И., Сумская О.П., Слободянюк И.И., Булка Т.И. Контроль качества тканей специального назначения с помощью автоматических систем.

Шеховцов А.В. Інформаційний аспект: розпізнавання образів індивідуума.

Полякова М.В. Определение границ сегмента упорядоченной текстуры на изображении с однородным фоном с помощью многоканального обнаружения пачки импульсов.

Литвиненко В.И. Прогнозирования нестационарных временных рядов с помощью синтезируемых нечетких нейронных сетей

Ковриго Ю.М., Мисак В.Ф., Мовчан А.П., Любицький С.В. Автоматизована система діагностики генераторів електростанцій

Браїловський В.В., Іванчук М.М., Ватаманюк П.П., Танасюк В.С. Керований детектор імпульсного ЯКР спектрометра

Забытовская О.И. Построение функции полезности по экспериментальным данным.

Шиманські З. Апаратні засоби сегментації мовного сигналу

Хобин В.А., Титлова О.А. К вопросу измерения парожидкостного фронта в дефлегматоре абсорбционно-диффузионной холодильной машины (АДХМ)

Фефелов А. А. Использование байесовских сетей для решения задачи поиска места и типа отказа сложной технической системы

Слань Ю. М., Трегуб В. Г. Оперативна нейромережна ідентифікація складних об’єктів керування

Ролик А.И. Модель управления перераспределением ресурсов информационно-телекоммуникационной системы при изменении значимости бизнес-процессов

Кириллов О.Л., Якимчук Г.С., Якимчук С.Г. Изучение электрического поля с помощью датчика измерителя электростатического потенциала на модели замкнутого металлического объема

Грицик В.В. Застосування штучних нейронних мереж при проектуванні комп’ютерного зору.

Гасанов А.С. Информационные технологии построения систем прогнозирования отказов

Шеховцов А.В., Везумский А.К., Середа Е.С. Алгоритм сжатия информации без потерь: модифицированный алгоритм LZ77

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Методы и алгоритмы визуализации пространственных данных на примере моделирования распространения лесных пожаров.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Обобщённые масштабные функции с компактным носителем в задаче сегментации изображений упорядоченных текстур. – C. 75 – 84.

Полторак В.П., Дорогой Я.Ю. Система распознавания образов на базе нечеткого нейронного классификатора.

Литвиненко В.И. Синтез радиально-базисных сетей для решения задачи дистанционного определения концентрации хлорофилла.

Бражник Д.А. Управление совмещением изображения объекта в сцене и эталонного изображения.

Бабак В.П., Пономаренко А.В. Локализация места положения сквозных дефектов по сигналам акустической эмиссии.

Мороз В. В. R-D проблема и эффективность систем сжатия изображений.

Крылов В.Н., Полякова М.В., Волкова Н.П. Контурная сегментация в пространстве гиперболического вейвлет-преобразования с использованием математической морфологии.

Квасников В.П., Баранов А.Г. Анализ влияния дестабилизирующих факторов на работу биканальной координатно-измерительной машины.

Казак В.М., Гальченко С.М., Завгородній С.О. Аналіз можливості застосування імовірнісних методів розпізнавання для виявлення пошкоджень зовнішнього обводу літака.

Тищенко И.А., Лубяный В.З. Управление коммутационными процессами в интегрированных сетях связи.

Корниенко-Мифтахова И.К.,Филоненко С.Ф. Информационно-измерительная система для анализа характеристик динамического поведения конструкций.

Тверезовский В.С., Бараненко Р.В. Модель измерителя емкости с линейной шкалой измерений.

Полякова М.В., Крылов В.Н. Мультифрактальный метод автоматизированного распознавания помех на изображении.

Рожков С.О., Федотова О.М. Алгоритм розпізнавання дефектів тканин для автоматичної системи контролю якості.

Бражник Д.А. Использование проективного преобразования для автоматизации обнаружения объектов.

Ходаков В.Є., Шеховцов А.В., Бараненко Р.В. Математичні аспекти створення автоматизованої системи „Реєстр виборців України”