تحليل الصلادة في نظم تحصيل المعطيات باستخدام النمذجة الرياضية

الملخص

تستخدم نظم تحصيل المعطيات لقياس الزاوية في كثير من التطبيقات (السيارات الحديثة، نظم الطيران الحديث)، حيث تُستخدم لهذه الغاية حساسات تعتمد على مبدأAnisotropic magneto-resistive (AMR) التي تقوم بإعطاء إشارة جهد كهربائية توافق زاوية دوران مسنن ما. قد تتعرض هذه الإشارات الناتجة نتيجة عدد من العوامل كالضجيج ودرجة الحرارة العالية فتؤدي إلى انحرافات في إشارات الدخل التي بدورها تؤدي إلى قيم غير صحيحة للزاوية المُقاسة.

وتعرف الصلادة Robustness بأنها قدرة النظام على الاستمرار بعمله بشكل صحيح بالرغم من وجود انحرافات في بعض بارامترات النظام. أما بالنسبة للصلادة في نظام قياس الزاوية فإنها تُعرف بأنها قدرة النظام على إعطاء القيم الصحيحة لزاوية دوران مسنن ما رغم وجود هذه الانحرافات في إشارات الدخل الناتجة عن الحساس. لذلك قمنا في هذا البحث بدراسة تأثير الانحرافات في إشارات الدخل على الصلادة لنظام قياس زاوية دوران مسنن أساسي معشق مع مسننين ثانويين، كل منهما مربوط مع حساس لقياس زاوية الدوران يعمل وفق مبدأ AMR. وقد تمّ استخدام بيئة الـMATLAB لعملية النمذجة الرياضية والمحاكاة ودراسة النتائج وتقويمها.

Data acquisition systems are used for angle measurement in many applications, such as modern car and flight systems. Sensors depending on anisotropic magneto-resistive (AMR) effect are used to deliver an electrical voltage signal corresponding to the angle of a rotating gear. These signals may be affected by many causes, such as noise and a high temperature leading to deviations in input signals which in turn lead to incorrect values of the measured angle.

Robustness is defined by the ability of the system to continue its work correctly in spite of the perturbations in some system parameters. In angle measurement systems, robustness is defined by the ability of the system to deliver the correct angle values of a rotating gear despite deviations in input signals delivered by sensors. In this paper, we study the deviation effects in input signals on robustness for the angle measurement of a main rotating gear engaged with two secondary gears. Each secondary gear is attached to an AMR sensor. MATLAB environment will be used for modeling, simulating, and evaluating the results obtained.