Автоматика.
    Автоматизация.
        Электротехнические
            комплексы и системы.

УДК    681.5.015

ПРИНЦИПИ ПОБУДОВИ ОПТИМАЛЬНОЇ СТРУКТУРИ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ГЕОМЕТРИЧНИХ РОЗМІРІВ ОБ’ЄКТІВ В ДІАПАЗОНІ ВІД 1 нм ДО 1000 нм.

Руднєва М.С., Кочеткова О.В., Задорожній Р.О.

Вступ

Створення нової техніки, наукоємких технологій і нових матеріалів, які забезпечують розвиток структури і технічного рівня виробництва, багато в чому, визначається рівнем метрологічного забезпечення вимірювань. Однією з найважливіших задач розвитку наукоємких технологій є розробка нових методів та високоточних засобів лінійних вимірювань з точністю до одного нанометра.

За останні роки у вимірювальний техніці, завдяки досягненням мікроелектроніки, створилися значні якісні зміни. До засобів вимірювання стали включати мікропроцесори, які забезпечують автоматичне управління процесом вимірювання та обробкою даних, тобто додають цим засобам «інтелектуальних» якостей. Багато яких механічних принципів вимірювань тепер вдається реалізувати суто електронними засобами. В зв’язку з розробкою різних датчиків в інтегральному мікроелектронному виконанні у вимірювальній техніці з’явились нові пристосування та перспективи розвитку. Знайшла широке застосування і цифрова вимірювальна техніка. Це призвело до того, що зараз засоби вимірювальної техніки головним чином використовуються у складі автоматизованих систем та комплексів. Важливі напрямки державної політики по розробці принципово нових технічних рішень при створенні мікроелектронних приладів та мікро системної техніки різного призначення визначають основні задачі по метрологічному забезпеченні лінійних вимірювань, розробці нових методів та високо прецизійних засобів вимірювань геометричних розмірів об’єктів в діапазоні від 1 нм до 1000 нм.

Скануючий зондовий мікроскоп (СЗМ) дозволяє вимірювати довжини в діапазоні від 1 нм до 1000 нм з роздільною здатністю менше 0,1 нанометрів. Такі відстані є незвикло малими навіть для сучасної техніки і їх досягнення пов'язано з певними труднощами при розробці та експлуатації цих мікроскопів. Причина яких полягає в великій кількості параметрів, які змінюються в широких межах. Для підтримки формального режиму процесу вимірювання необхідно вимірювати його параметри. Поряд з цим, чим достовірніше виконуються вимірювання цих параметрів, тим вище точність вимірювання.

Постановка проблеми

Оптимальна структура інформаційно-вимірювальної системи (ІВС), якою являється СЗМ, що реалізує механізм самоналагодження, являє собою сукупність технічних засобів і програмного забезпечення. Така система працює у взаємозв’язку з оператором-метрологом, який застосовує новітні комп’ютерні компоненти та реалізує роботу в реальному часі. За цих умов система здатна на основі апріорної інформації та вимірювань параметрів стану при наявності мотивації синтезувати мету, виробляти рішення про характер дії системи і знаходити раціональні способи досягнення мети. Розроблена концепція інтелектуальних систем [1,3]  використовується при оптимізації структури приборного комплексу та обробки інформації нового покоління.

В рамках цієї концепції складна ІВС, розробляється як функціональна, що сприяє досягненню заданої координати вимірювання та виступає в тому числі, і як системостворюючий фактор.

Вимогами до алгоритмів обробки інформації є відклик на будь-які непередбачені зовнішні та внутрішні дестабілізуючі фактори на протязі прогнозованого стану системи. Для одержання повної інформації про стан СЗМ, необхідно розглядати не тільки вимірювані параметри, але і змінні параметри стану.

Розв’язання проблеми

Основна ціль дослідження полягає у розробці методики для побудови  оптимальної структури ІВС на основі СЗМ, до складу якої входять датчики та вимірювальні системи, а також алгоритмічне забезпечення та блок тестування.

При управлінні основним джерелом інформаційно-вимірювальних сигналів є СЗМ. Основними вимогами до цього комплексу є точність вимірювання об’єкту.

Виходячи з вищенаведеного, можна визначити алгоритм функціонування вимірювального комплексу в наступній послідовності:

-                     з датчиків інформація поступає в блок основна база знань; 

-                     блок тестування  – проводить перевірку роботи всіх підсистем та здійснює тестування на точність ;

-                     в експертній системі ці результати оцінюються;

-                     на основі оцінки стану системи приймається рішення про готовність ІВС до вимірювання та визначається алгоритм управління;

-                     здійснюється закон управління, при цьому інформація передається на виконуючи органи;

-                     інформаційно-вимірювальні дані про об’єкт вимірювання поступають та накопичуються в основній базі знань.

Основою для побудови оптимальної структури є визначення основних рівнянь керування. В загальному випадку рівняння для руху зонда СЗМ при вимірюванні має вигляд [ 2, 4, 8]:

,                        (1)

де  - зовнішні впливи,  - випадкова завада,

- передаточні функції динамічного об’єкту по керуванню  та впливу, відповідно.

Нев’язку можно  представити рівнянням

,                                                   (2)

де – вихідні величини об’єкту,  – величина налагоджуваної моделі.

В ІВС задача ідентифікації зводиться до алгоритму, де проводиться розпізнавання образів які вже надані в базі знань (визначені класи ). Але існує ще клас невідомих  об’єктів.

Таким чином задача ідентифікації складається з суми , де - кількість відомих, а - кількість невідомих класів. Задача ідентифікації зводиться до перебору та зрівняння  класів з еталонними моделями після чого приймається  рішення системою.  

Але можуть виникати різні ситуації:

1) якщо опис не співпадає ні з одним об’єктом, який знаходиться в базі даних і знань;

2) якщо опис співпадає частково. В цих випадках потрібно застосувати двухстадійну систему ідентифікації.

Така система найбільш прийнятна для вимірювання об’єктів за допомогою інформаційно-вимірювальної системи. В ній застосовуються вже відомі методи та алгоритми в теорії ідентифікації та зводяться до задачі розпізнавання об’єктів. Реалізація цієї схеми в системі керування СЗМ значно підвищує ефективність системи ідентифікації.

Слід відмітити, що застосування такого алгоритму призводить до більш досконалого процесу керування рухом зонду та визначення об’єктів вимірювання.

Для того щоб оптимальна структура інформаційно-вимірювальної системи працювала злагоджено треба приділити увагу якості ідентифікації, яку можна оцінити  її критерієм [1-4]:

,                                                      (3)

де  – функція втрат, – символ математичного очікування,  – нев’язка,  – вектор спостереження , – вектор налагоджуваних параметрів.

Очевидно, що критерій якості ідентифікації  визначається як середні втрати. Якщо значення середніх втрат мінімальне, то при оцінці структури СЗМ можна сказати, що ця структура оптимальна. Якщо критерій якості не виконує умову, де , то здійснюється заміна параметрів та структури приборного комплексу.

Модель в співвідношенні до об’єкту визначається математичним очікуванням квадрата нев’язки [5-12]

,                                           (4)

де   – нев’язка,  – вихідні  величини об’єкту,   – величина налагоджуваної моделі.

Розглянемо умову ідентифікації об’єкту при якій існує проста завада [8,12]. В цьому випадку рівняння має вигляд:

,                                (5)

чи                                           ,                                               (6)

де  – вектор невідомих параметрів об’єкту, а – вектор спостереження.

Оптимальні середні втрати можна записати в вигляді:

,                                            (7)

де  – оптимальна функція втрат, – щільність розподілу завад.

Згідно проведених експериментів результати моделювання алгоритмів можливо  відобразити залежностями   від  [8,19,20,35,36].

Оптимальна налагоджувана модель буде характеризуватися як така, для якої математичне очікування  досягає можливого значення при визначених значеннях її параметрів.

Висновок. Розроблені принципи побудови та методи підвищення якісних показників функціонування ІВС контролю геометричних характеристик складних просторових об’єктів в діапазоні від 1 нм до 1000 нм дають можливість забезпечити належний рівень метрологічного забезпечення вимірювання параметрів об’єктів скануючими зондовими мікроскопами, та підвищити точність таких вимірювань.

ЛІТЕРАТУРА

1.                                       Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя: Пер. с англ., Под ред. Я.З.Цыпкина. – М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1991. – 432 с.

2.                    Макаров И.М. Управляющие системы промышленных роботов. М.: Машиностроение, - 1984. - 287 с.

3.                    Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники.‑ М.: Наука 1986. ‑ 288 с.

4.                    Павленко І.І. Синтез структури промислових роботів та аналіз їх механічних систем для верстатів з ЧПУ.‑ М.: Машиностроение.–1996.‑230 с.

5.                   Сейдж Э.П., Мелса Дж. Идентификация систем управления. ‑ М.: Наука, 1974.‑248 с.

6.                                        Сейдж Э.П., Уайт Ч.С. Оптимальное управление системами: Пер. с англ. / Под ред. Б. Р. Левина. – М.: Радио и связь, 1982 . – 392 с., ил.

7.                                        Современные методы идентификации систем: Пер.с анг./ Под ред. П.Эйкхоффа. – М.: Мир. 1983. – 400 с., ил.

8.                                        Ту  Д.Т., Гонсалес Р.К. Принципы распознавания образов /  пер. с анг. И.Б. Гуревич;  Под ред. Р.И.Журавлева. – М.: Мир, 1978. – 411 с.

9.                                        Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. – М.: Радио и связь, 1986. –264 с.

10.                                 Цыпкин Я.З.  Основы информационной теории идентификации. -  М.: Наука, 1984. – 320 с.

11.                                 Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации. – М.: Наука; Физ.мат.лит, 1995. –336 с.

12.                                 Шередеко Ю.Л., Марусяк А.В.  Способ корректного сведения задачи идентификации к задаче распознавания образов // УсиМ. - 2002. –  №5. – С.5- 12.