Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 621.3

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ LRC–ФИЛЬТР

В ПРЕСЕЛЕКТОРАХ ПРИЁМО–ПЕРЕДАЮЩИХ ТРАКТОВ

СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННОЙ АВТОМАТИКИ

Рогальский Ф.Б., Корниловская Н.В., Боярчук В.П., Ротонос И.В.

В радиотехнической схемотехнике сегодня доминирующее положение занимают RC-схемы частотной селекции [1]. В то же время, LC-схемы не получили такого широкого распространения, так как катушки индуктивности имеют целый ряд недостатков самым существенным из которых является плохая технологичность. Однако, LC-схмы обладают гораздо большими потенциальными возможностями частотной селекции, чем RC-схемы. В RC-схемах используется зависимость от частоты только одного элемента. В LC-схемах используется зависимость от частоты двух элементов, причём эта зависимость взаимообратная. Это соображение можно подтвердить сравнением основных RC-схем   частотной селекции двойного Т-образного моста и моста Вина со схемами на основе LC-резонансного контура. В LC-схемах меньше комплектующих, поэтому они проще в сборке и отладке. Кроме того, они значительно проще обеспечивают требуемую избирательность. [2,3] В работах [4-7] приведены результаты исследований параметров и характеристик рассматриваемых LRC – фильтров. Их можно классифицировать в обобщённом виде следующим образом.

Универсальный LRC – фильтр.

1. Можно настраивать и использовать как полосопропускающий и полосозаграждающий (режекторный) а так же как фильтр нижних частот.

2. Обеспечивает возможность выбора центральной частоты пропускания (или режекции) в широком диапазоне частот.

3. Полосу пропускания фильтра можно регулировать примерно в 103 раз.

4. Добротность фильтра можно улучшать в 12 раз. Это свойство обеспечивает важность «экономичного» использования выделенной полосы частот.

Характеристики низкодобротных и высокодобротных фильтров представлены на рис. 1.

 

Рис.1

 

Добротность фильтров 3,4, и 5 выше, чем фильтров 1 и 2. За счёт этого в выделенной полосе частот можно получить большее количество не влияющих друг на друга каналов.

5. Центральную полосу пропускания (или режекции) можно выбирать в области от десятков килогерц до десятков мегагерц. Она определяется выражением

,

(1)

где       L и С – индуктивность и ёмкость резонансных контуров,

f0 – резонансная частота контуров. Она же центральная частота пропускания. Частотно-избирательный элемент фильтра Zэкв. Представляет собой параллельное включение параллельного и последовательного резонансных контуров, настроенных на частоту f0 (рис.1.). Элементом, регулирующим степень связи контуров является резистор R0 в последовательном резонансном контуре.

Рис.2

 

На рис.1. L1, C1, L2, C2 – индуктивности и ёмкости последовательного и параллельного резонансных контуров соответственно.

Резонансные контуры настроены на одну и туже резонансную частоту.

При включении частотно-зависимого элемента Zэкв.  В обратной связи операционного усилителя получают полосопропускающий фильтр (рис.3.). А при включении Zэкв.  во входной цепи получают полосозаграждающий фильтр (рис.4.).

 

                                   Рис.3                                                             Рис.4

 

Частотные характеристики полосопропускающего Кпол.  и режекторного Кр.  определяются выражениями (2) и (3) соответственно.

,

(2)

 

,

(3)

 

6. Частотные характеристики полосопропускающего, полосозаграждающего и фильтров нижних частот представлены на рис.5, рис.6, рис.7.  соответственно.

 

 

 

                        Рис.5                                      Рис.6                                      Рис.7

 

7. В современной электронной схемотехнике широко применяется схема, изображённая на рис. 8.

Рис.8

 

Это полосопропускающий LC – фильтр.

Но добротность в два раза хуже, чем добротность схемы, изображённой на рис.3. Кроме того, частотная характеристика изображённого на рис.3 LRC  - фильтра (рис.3.) значительно лучше, LC – фильтра, изображённого на рис.8. Частотные характеристики LC  и LRC – фильтров изображены на рис.9. и рис.10.

                                   Рис.9                                                              Рис.10

 

Частотная характеристика LRC  - фильтра в некотором диапазоне частот имеет «полочку», то есть не зависит от частоты. За счёт этого отсутствуют частотные искажения сигналов. За счёт этого большая помехоустойчивость приёма.

Преимущества и недостатки LRC – фильтра по сравнению с другими видами фильтров.

1. Большим и единственным существенным недостатком является не технологичность индуктивности. При использовании в низкочастотной области индуктивность необходимо изготавливать отдельной технологией.

2. То, что фильтр является устройством дискретной сборки, а не интегральной микросхемой, можно классифицировать и как недостаток и как преимущество. Преимущество в том, что ни одна интегральная микросхема не сможет обеспечить такого широкого диапазона применимости. Кроме того, широко применяемые сейчас интегральные гираторные фильтры требуют установки навесным монтажом ёмкостей больших номиналов, что также мало технологично.

3. Фильтры на ИМС дорогостоящие элементы. Изготовление многоканальных фильтрующих устройств на ИМС обойдётся значительно дороже, чем на рассматриваемых LRC – фильтрах.

4. Фильтры на ИМС малодобротны, так как они все построены с использованием высокотехнологичной но малодобротной частотнозависимой RC – цепочки. Рассматриваемые LRC – фильтры могут обеспечить высокие добротности фильтрующих устройств, так как в их основе лежит высокодобротная LC – цепочка. Сопротивления обоих элементов и L и C зависят от частоты и эта зависимость взаимообратная. При помощи высокодобротных фильтров можно построить большее количество каналов в выделенной полосе частот, чем при помощи низкодобротных.

5. Кроме того, что ИМС малодобротны, они ещё и многоканальные. Перекрывают небольшую полосу частот. Для перекрытия большой полосы частот необходимо будет применять разнотипные ИМС. Рассматриваемую LRC – схему можно будет применять во всех частотных диапазонах.

Возможный вариант применения LRC – фильтров.

Для передачи информации от счётчиков изготовленного материала, изделий в центральный диспетчерский пункт, заводоуправление по двухпроводной выделенной телефонной паре. Структурную схему многоканальной системы сбора, преобразования и передачи информации можно представить следующим образом (рис.11.).

 

Рис.11

 

Допустим необходимо опросить 60 датчиков (счётчиков). В таком случае для уменьшения аппаратурного состава все датчики разбивают на 12 групп по 5 датчиков в группе. Для каждой группы выводят свой частотный канал. Опрос датчиков в группе разделяют во времени. Структурную схему приёмо – передач информации от каждой группы можно представить следующим образом (рис.12).

Рис.12

 

Коммутатор К1 поочерёдно опрашивает выходы шести счётчиков. Каждый счётчик  изображён шестиразрядным. Значит, параллельный код, содержащий 6*6=36 элементарных кодовых знаков преобразуется в последовательный, содержащий эти же 36 знаков, следующих друг за другом. Кодовые знаки переносятся на несущую частоту  модулятором. В приёмнике происходит расфильтровка и восстановление структуры кода при помощи полосового фильтра, настроенного на центральную частоту  и с полосой пропускания , детектора, интегратора.  В качестве такого фильтра целесообразно применять рассматриваемый LRC – фильтр. Распределитель Р1 работает когерентно (синфазно и синхронно) с К1 и раздаёт восстановленный код к потребителям.

Временные диаграммы, поясняющие принцип приёмо – передачи информации, изображены на рис.13.

 

Рис.13

 

На выходе коммутатора К1 – Амн видео – сигнал. На выходах модулятора и полосового фильтра Амн – радио-сигнал. Детектор и интегратор преобразует радио-сигнал в видео-сигнал.

Итак, информация от первой группы счётчиков передаётся на частоте , а от двенадцатой группы на частоте . Значит необходимо применять двенадцать фильтров.

Кроме рассмотренного примера, RLC -  фильтр целесообразно использовать в трактах приёмо – передачи звукоречевой информации, статистической информации методом применения шумоподобных кодированных сигналов.

 

The possibilities of usage LRC - circuits of active band filtering for improvement of parameters of preselectors of radio signals are considered. Is shown, that as against RC - circuits of the same assignment, LRC - the circuits have a lot of advantages. The rigid requirements in relation to accuracy of selection of components are not present, the quantity furnishing in considered LRC-circuits is less, than in RC-circuits, and consequently they are easier in mounting and debugging. From the point of view of minimum distortion of spectra of used signals AFC and PFC of considered LRC-circuits it is better, than RC-circuits. LRC-circuits, offered to consideration, are easily rebuilt on frequency, passband, coefficient right angle. Considered LRC - the circuits are easily rebuilt in band-stop filters, the low-pass filters and from these positions have universal properties.

 

1.                  Хоровиц П., Хилл У. Исскуство схемотехники : Пер. с англ. –М.:     Мир, 1998.

2.                  Фолкенбери Л. Применение операционных усилителей и линейных ИС: Пер. с  англ.-М.: Мир,1985.

3.                  Прянишников В.А. Электроника: Курс лекций. – СПб.:Корона принт, 1998 г.

4.                  Рогальский Ф.Б., Корниловская Н.В., Клименко Д.С. Исследование характеристик и параметров активных LRC-полосовых фильтров. Прикладные проблемы математического моделирования: -Херсон: ХГТУ, 1998.-с.142-145.

5.                  Рогальский Ф.Б., Корниловская Н.В. Сравнительный анализ характеристик и параметров активных частотно-избирательных цепей RC и LRC типов. Автоматика, автоматизация,  электротехнические комплексы и системы, 1999, №2(5).

6.                  Рогальский Ф.Б., Корниловская Н.В. Исследование возможности регулирования полосы пропускания одного класса LRC-схем активной полосовой фильтрациии. Автоматика, автоматизация,  электротехнические комплексы и системы . 2000, №1(6).

Рогальский Ф.Б., Корниловская Н.В.  Анализ принципов регулирования добротности  и коэффициента прямоугольности АЧХ одного класса активных широкополосных LRC-полосовых фильтров. Математическое моделирование в образовании, науке  и промышленности : Сб. науч. трудов.-С.-Пб.: Санкт-Петербургское отделение МАН ВШ, 2000.





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.

Рогальський Ф.Б., Корніловська Н.В., Рогальський О.Ф., Лур'є І.А. Високочутливий активний LRC-фільтр нижніх частот з малим вхідним опором.

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Боярчук В.П., Головащенко Н.В., Рудакова А.В. Динамическая модель распределения нагрузки в энергосистеме Херсонской области.

Рогальский Ф.Б. Информационная поддержка принятия решений при управлении социотехническими системами.

Боярчук В.П., Сыс В.Б. Экспериментальные исследования влияния технологии шлихтования на изменение жесткости текстильных нитей

Голощапов С.С., Петровский А.В., Рожко Ж.А., Боярчук А.И. Измерение доб-ротности колебательного контура на основе метода биения частот

Редакционная коллегия

Скороход Е. Н. Модель поддержки принятия решений при управлении рыбовод-ным предприятием

Подмогильный С.Н. , Бараненко Р.В. Информационная система территориального управления земельными ресурсами.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Моделирование объектов и систем управления

Методы построения адаптивных систем управления

Требования к оформлению

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

Голощапов С.С., Петровский А.В., Рожко Ж.А., Боярчук А.И. Измерение доб-ротности колебательного контура на основе метода биения частот

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.