МОДЕЛИРОВАНИЕ СРЕДСТВАМИ ЯЗЫКА UML РАБОТЫ АНАЛОГО-ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ В СОСТАВЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются проблемы обработки низкочастотных сигналов в информационно-измерительных системах (ИИС), анализируются источники помех: сетевые наводки, широкополосный шум, дрейф нулевого уровня и шум квантования АЦП, обосновывается необходимость применения комбинированных структур фильтрации, сочетатающих аналоговую преобработку и цифровую обработку сигналов. Предложена архитектура подсистемы цифровой фильтрации, описанная средствами языка UML. Представлены диаграммы последовательности, активности и компонентов, отражающие двухэтапный процесс аналого-цифровой фильтрации.

Ключевые слова: информационно-измерительные системы, низкочастотные сигналы, аналоговая фильтрация, цифровая фильтрация, аналого-цифровое преобразование, UML, подавление помех.

Современные информационно-измерительные системы (ИИС), предназначенные для контроля низкочастотных сигналов, находят широкое применение в различных предметных областях: автоматизированные системы управления технологическими процессами, медицинские диагностические комплексы, системы вибрационного мониторинга, энергетические установки, системы экологического контроля и других.

Низкочастотные сигналы характеризуются сравнительно узким спектром, малой скоростью изменения, в ряде случаев малой амплитудой и, следовательно, высокой чувствительностью к различным внешним и внутренним помехам, поэтому их регистрация и обработка сопряжены с рядом трудностей. В ходе измерения на полезный сигнал накладываются сетевые наводки промышленной частоты, широкополосный шум измерительных трактов, дрейф нулевого уровня, паразитные гармоники, шум квантования аналого-цифрового преобразователя, а также искажения, обусловленные особенностями датчиков, усилителей и соединительных линий. В результате снижается точность измерения, ухудшается воспроизводимость результатов, возникают ошибки оценки амплитудных, временных и спектральных параметров контролируемого процесса.

Известные подходы к фильтрации сигналов в ИИС, основанные на цифровой обработке, в ряде случаев оказываются недостаточно эффективными – использование только цифровой фильтрации без предварительной аналоговой обработки приводит к риску алиасинга, перегрузке входных каскадов, а также к потерям информации ещё до момента дискретизации. Эффективное использование аналоговых фильтров ограничивается нестабильностью параметров электронных компонентов, температурным дрейфом, сложностью перестройки характеристик и технологическими ограничениями.

В связи с этим актуальным направлением является разработка комбинированных структур фильтрации, в которых предварительная аналоговая фильтрация обеспечивает подавление внеполосных и высокочастотных помех, а цифровая обработка реализует более точное, гибкое и адаптивное выделение полезной составляющей в составе измерительных сигналов. Такой подход позволяет одновременно повысить помехоустойчивость, обеспечить требуемые метрологические характеристики и сохранить возможность программной перенастройки системы под различные режимы работы.

Низкочастотные сигналы являются одной из наиболее распространённых форм представления информации о состоянии контролируемого объекта в ИИС. В зависимости от конкретного применения под низкочастотными сигналами обычно понимаются сигналы, основные энергетические компоненты которых сосредоточены в диапазоне от долей герца до десятков или сотен герц. Несмотря на кажущуюся простоту спектрального состава, измерение таких сигналов требует особого подхода по ряду причин.

Во-первых, низкочастотные сигналы часто имеют небольшую амплитуду, особенно если речь идёт о биопотенциалах, сигналах тензодатчиков, пьезоэлектрических преобразователей или датчиков давления. В этом случае даже небольшие шумы входных усилителей и наводки от окружающей среды становятся соизмеримыми с полезным сигналом.

Во-вторых, низкочастотный диапазон совпадает или пересекается с частотой промышленной сети (50 Гц в большинстве стран), что делает проблему подавления сетевой помехи одной из ключевых. Сетевая помеха может иметь как синусоидальный характер, так и более сложную структуру за счёт высших гармоник, возникающих при работе импульсных источников питания, электроприводов, преобразовательной техники.

В-третьих, при работе с медленно изменяющимися сигналами возрастает роль дрейфа нуля, температурной нестабильности, нестабильности опорного напряжения, а также долговременных колебаний параметров электронных компонентов. Эти явления особенно существенно влияют на точность измерения постоянной составляющей и сверхнизкочастотных изменений сигнала.

К низкочастотным сигналам, обрабатываемым в ИИС, можно отнести:

• сигналы вибрации низкоскоростных механизмов;

• сигналы ЭКГ, ЭЭГ, ЭМГ и других биомедицинских измерений;

• сигналы деформации и механических напряжений в тензометрии;

• сигналы давления, температуры, уровня и расхода в технологических процессах;

• геофизические и сейсмические сигналы;

• сигналы медленно изменяющихся электрических параметров в энергетике.

Таким образом, уже на этапе анализа предметной области становится очевидным, что для повышения качества измерений требуется комплексная система подавления помех, включающая как аппаратные, так и программные средства.

Для формализованного описания разрабатываемой системы были построены диаграммы на языке UML, отражающие временные поведенческие и архитектурные аспекты процесса фильтрации.

Диаграмма последовательности описывает временной порядок обработки сигнала в системе. Основное внимание уделено согласованной работе аналогового и цифрового фильтров. Аналоговый фильтр выполняет предварительную селекцию и антиалиасинговую обработку сигнала до АЦП, а цифровой фильтр реализует окончательное выделение полезной компоненты после дискретизации. Такая организация позволяет повысить достоверность измерений и устойчивость системы к помехам.

Рисунок 1. Диаграмма последовательности

Далее была разработана диаграмма активности, которая описывает алгоритм обработки сигнала, где ключевой логикой является именно последовательное выполнение аналоговой и цифровой фильтрации.

Рисунок 2. Диаграмма активности

Диаграмма активности показывает, что обработка низкочастотного сигнала реализуется как двухэтапный фильтрационный процесс. После инициализации системы загружаются параметры аналогового и цифрового фильтров. Затем выполняется контроль готовности аппаратных средств.

Далее была разработана диаграмма компонентов подсистемы цифровой фильтрации, которая отражает архитектуру программного комплекса, предназначенного для синтеза, настройки, применения и исследования моделей цифровых фильтров.

Рисунок 3. Диаграмма компонентов

Особенностью представленной структуры является включение в состав модели не только вычистительного блока цифровой фильтрации, но и исследовательских компонентов, обеспечивающих верификацию разработанного фильтра. Это позволяет рассматривать цифровой фильтр не как изолированный алгоритм обработки, а как объект проектирования, анализа и экспериментальной оценки. В результате достигается формализованное описание процесса разработки модели цифрового фильтра, включающего синтез, применение, сравнение с эталоном и оценку качества.

В работе обоснована необходимость применения комбинированных структур аналого-цифровой фильтрации в ИИС контроля низкочастотных сигналов. Было показано, что совместное использование аналоговой преобработки и цифровой фильтрации позволяет устранить ключевые недостатки каждого из подходов в отдельности, исключить алиасинг и перегрузку входных каскадов, обеспечить гибкую программную настройку и высокую помехоустойчивость системы.

Разработанные UML-диаграммы обеспечивают формализованное описание архитектуры и алгоритмов работы системы, что создает основу для её программной реализации и последующей верификации. Предложенная структура подсистемы цифровой фильтрации охватывает полный цикл разработки: от задания требований и синтеза фильтра до оценки качества фильтрации и формирования.

Список литературы:

1. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов. — М.: Техносфера, 2006. — 856 с.
2. R. van de Plassche, CMOS Integrated Analog-to-Digital and Digital-to-Analog Converters – Springer, 2003. – 588 c.
3. Завьялов, А. В. Диаграммы UML для анализа и проектирования информационных систем : учебно-методическое пособие / А. В. Завьялов. – Москва : РТУ МИРЭА, 2021 – 65 с. – Текст: электронный // Лань: электронно-библиотечная система. – URL: https:// https://e.lanbook.com/book/218630 (дата обращения 25.06.2026)
4. Брусникин, Г. Н. Разработка UML-моделей при проектировании информационных систем : учебное пособие / Г. Н. Брусникин, Н. Ю. Соколова. – Москва : МИЭТ, 2023. – 52 с. – ISBN 978-5-7256-1016-1