Дипломная работа: Синтез гибридной нейронной сети для управления двухмассовой электромеханической системой с зазором. 2003 г
Подождите немного. Документ загружается.
111
материалы, в том числе пыли и волокна; вещества и материалы, способные при
взаимодействии с водой, кислородом воздуха или друг с другом только гореть при
условии, что помещения, в которых они имеются в наличии или обращаются, не относятся
к категориям А или Б) согласно ОНТП 24-86 [34]. Степень огнестойкости конструкции
здания – II согласно СНиП 2.01.02-85 . Класс зон помещения по пожарной опасности – П
IIа согласно ПУЭ-87 [35].
В лаборатории действует автоматическая пожарная сигнализация. В случае
возникновения пожара она немедленно передает сигнал тревоги на пульт диспетчера
военизированной пожарной части (ВПЧ) этого района, а до прибытия команды расчетов
пожарной охраны принимают все меры для тушения пожара: немедленно отключают
электропитание. Тушение возгорания производится огнетушителями типа ОУ-5
(углекислотный) или ОПС-10 (порошковый) [36].
7.5 Защита окружающей среды
Защита окружающей среды – система мер, направленная на поддержание
рационального взаимодействия между деятельностью человека и природной средой. Она
предусматривает сохранение и восстановление природных ресурсов с целью
предупреждения прямого и косвенного отрицательного воздействия результатов
деятельности общества на природу и здоровье человека.[38]
В последнее время все больше внимания уделяется вопросам защиты окружающей
среды. Ни одно производство не будет введено в эксплуатацию, пока не будут приняты
меры по защите окружающей среды. В процессе работы по разработке системы
управления использовалась бумага, карандаши и ручки. Отходы бумаги и неисправные
канцелярские предметы помещались в корзину для дальнейшей утилизации.
112
8. Гражданская оборона
Защита населения в условиях бактериологического заражения. 1
Бактериологическое оружие и его свойства. Бактериологическим оружием называют
болезнетворные микробы и бактериальные яды (токсины), предназначенные для поражения
людей, животных, растений и заражения запасов продовольствия, а также боеприпасы, с
помощью которых они применяются.
В зависимости от строения и биологических свойств микробы подразделяют на
бактерии, вирусы, риккетсии и грибки
Бактерии - микроорганизмы растительного происхождения, преимущественно
одноклеточные, видимые только с помощью микроскопа. При благоприятных условиях они
размножаются очень быстро простым делением через каждые 20 - 30 мин. При воздействии:
солнечных лучей, дезинфицирующих вѐществ и кипячения бактерии быстро погибают, но
некоторые из них (сибирской язвы, столбняка, ботулизма), превращаясь, выпоры, обладают
высокой устойчивостью к указанным факторам. Попадая в благоприятные для развития ус-
ловия, споры прорастают и превращаются в вегетативную (деятельную) форму бактерий. К
низким температурам бактерии мало чувствительны и легко переносят замораживание.
Бактерии вызывают заболевания чумой, холерой, сибирской язвой и др.
Вирусы - мельчайшие организмы, в тысячи раз меньше бактерий. Обнаружить их
можно только с помощью ультрамикроскопа. В отличав от бактерий вирусы размножаются
только в живых тканях. Многие из них выдерживают высушивание и температуру выше
100°С. Вирусы могут вызывать такие заболевания, как натуральная
оспа, грипп, пситтакоз, американский лошадинный энцефаломиелит и др.
Рикетсии по размерам и формам приближаются к некоторым бактериям, но
развиваются и живут они только в тканях поражѐнных ими органов. Они вызывают
заболевания сыпным тифом, ку-лихорадкой, пятнистой лихорадкой Скалистых гор,
лихорадкой цу-цугамушки и др.
Грибки, как и бактерии, имеют растительное происхождение, но более совершенны
по строению. Устойчивость грибков к воздействию физико-химических факторов
значительно выше, чем бактерии; они хорошо переносят воздействие солнечных лучей и
высушивание. Грибки вызывают такие заболевания, как кокцидиоидоми-коз и др.
Некоторые микробы, например микробы ботулизма, столбняка, дифтерии,
вырабатывают сильно действующие яды - токсины, которые вызывают тяжѐлые
отравления. В высушеном виде токсины сохраняют токсичность (ядовитость) в течение
многих недель.
Существуют микробы, которые могут вызывать заболевания животных. К числу
таких опастных инфекционных заболеваний относятся ящур, чума крупного рогатого
скота, чума свиней, оспа овец, сибирская язва и др.
Опасными являются также возбудители некоторых заболеваний растений, например
возбудители стеблевой ржавчины злаковых культур, фитофторозы картофеля, пирикуляриоз
риса и др.
Характерной особенностью бактериологического оружия является свойство
возбудителей инфекционных заболеваний вызывать эпидемии, т. е. Массовые заболевания
людей данной болезнью на значительной территории в короткое время.
К особенностям бактериальных средств относятся возникновение заболеваний при
попадании в организм ничтожно малых количеств возбудителей, наличие инкубационного
(скрытого) периода, трудность индикации и сильное психологическое действие.
2 Способы и средства применения бактериальных средств.
Пути и механизмы заражения людей, растений и животных бактериальными
средствами разнообразны. Одним из наиболее вероятных способов может быть заражение
приземных слоев атмосферы в виде жидких или сухих бактериальных рецептур.
113
Этим способом противник может произвести заражение больших площадей,
измеряемых сотнями и тысячами квадратных километров, и при отсутствии защитных мер
заразить всех лиц, находящихся на этих площадях. Вследствие попадания в организм большо-
го количества возбудителей через органы дыхания и кожные покровы заболевание людей
возможно даже и при наличии иммунитета.
Аэрозольный способ позволяет распространить возбудителей почти всех
инфекционных заболеваний, даже тех, которые в естественных условиях через воздух не
передаются (бруцеллѐз, жѐлтая лихорадка и др.).
Необходимо иметь ввиду, что при применении бактериальных средств заражение
людей и сельскохозяйственных животных через воздух и окружающие предметы может
происходить не только в момент бактериологического нападения, но и спустя довольно
длительное время после него - через несколько часов, а иногда дней. Возможность
такого заражения объясняется тем, что возбудители болезней могут продолжительное
время сохранять свою жизнеспособность на почве, растительности и различных предметах
и, кроме того, поднимаясь с пылью, они могут создавать так называемые вторичные
бактериальные аэрозоли, которые не менее опасны, чем первичные.
Кроме аэрозолей бактериальные средства могут распространятся с помощью
насекомых, клещей и грызунов, которые заражаются и становятся на длительное время
носителями микробов, сохраняя их в своѐм организме и передавая их людям и животным. Не-
которые носители, например клещи, способны передавать возбудителей болезней своему
наследству. Все это способствует созданию стойких очагов бактериального заражения.
3 Организация и проведение мероприятий ГО в очаге бактериального заражения.
С целью предотвращения заболеваний среди населения после бактериологического
нападения проводятся различные противоэпидемические мероприятия, направленные на
быстрейшую ликвидацию очага заражения.
Очагом бактериального заражения является территория, подвергшаяся
непосредственному воздействию бактериальных (токсичных) средств, создающих источник
распространения инфекционных заболеваний и отравлений, вызывающих поражение людей.
Размеры очага бактериального заражения зависят от вида боеприпасов, бактериальной
рецептуры, количества и способов их применения, а также от метеорологических условий,
быстроты обнаружения и своевременности проведения профилактики, лечения и
дезинфекции.
Границы очага бактериального заражения устанавливаются
противоэпидемическими учреждениями медицинской службы и службы защиты животных и
растений ГО на основе обобщения данных, полученных от наблюдательных постов,
разведывательных звеньев и групп, а также от метеорологических и санитарно-
эпидемиологических станций.
При возникновении очагов бактериального заражения на этой территории вводится
карантин или обсервация.
Карантин - это система мероприятий, проводимых для предупреждения
распространения инфекционных заболеваний из очага заражения и Для ликвидации самого
очага. Вокруг очага устанавливается вооружѐнная охрана, запрещаются въезд и выезд, а также
вывоз имущества. Снабжение карантинированных проводится через специальные пункты
под строгим контролем медицинской службы ГО. На этих пунктах производят перегрузку
доставляемого в очаг продовольствия и другого необходимого имущества.
Обсервация - это специальные мероприятия, предотвращающие распространения
инфекции в другие районы. Эти мероприятия включают: максимальное ограничение въезда
и выезда, а также вывоза из очага имущества без предварительного обеззараживания и
разрешения эпидемиологов; усиление медицинского контроля за питанием и водоснабжением
и другие мероприятия.
При режиме обсервации проводится постоянное медицинское наблюдение со
своевременным выявлением заболевших лиц, подозреваемых в заболевании, их изоляцией и
114
госпитализацией. Кроме того, проводится экстренная профилактика антибиотиками населе-
ния, а при необходимости - после установления характера заболевания и его возбудителя -
специфическая профилактика.
В очаге бактериального заражения проводятся мероприятия по разобщению
населения, профилактическое и санитарно-гигиенические мероприятия, санитарная обработка
и дезинфекция.
На территории, где введен карантин, прекращается работа всех предприятий и
учреждений, кроме тех, которые имеют особо важное значение для народного хозяйства или
для обороны страны.
На предприятиях и в учреждениях, которые должны действовать после
бактериологического нападения, временно прекращается работа, рабочие и служащие
проходят профилактику и санитарную обработку, проводится обеззараживание территории,
помещений, оборудования, сырья и готовой продукции, после чего работа возобновляется.
Рабочие и служащие предприятий и учреждений действующих в очаге бактериального
заражения, а также личный состав формирований ГО, привлекаемых для ликвидации очага
бактериального заражения, переводятся на казарменное положение.
Сроки карантина и обсервации устанавливают исходя из длительности максимального
инкубационного периода заболевания. Его исчисляют с момента госпитализации последнего
больного и окончания дезинфекции.
Быстрота ликвидации бактериального очага заражения во многом зависит от организованности
населения, его активного участия в выполнении противоэпидемических мероприятий.
115
Заключение.
Целью дипломной работы являлась разработка системы управления электроприводом
двухмассовой электромеханической системы с зазором на базе нейрофаззи сетей.
Разработанная система полностью соответствует техническому заданию.
В работе были рассмотрены вопросы работы нейрофаззи сетей, принцип их
функционирования и применения в целях управления двухмассовой электромеханической
системой с зазором.
Была разработана математическая модель объекта регулирования и доказана ее
адекватность по переходным процессам. Сделан сравнительный анализ применения МУ,
МУ с НС, синтезированных для того же привода. Обоснован выбор программного
обеспечения, рассмотрены теоретические вопросы построения нейрофаззи сетей,
приведены примеры из архитектуры. Подробно изложены градиентные методы обучения
сетей. Приведен алгоритм функционирования ANFIS сети на базе языка Матлаб с
обучением простейшим градиентным методом и на языке С++ без обучения. В работе
подробно рассматривается вопрос подбора обучающего множества для автоматической
подстройки параметров сети. Выполнено исследование влияния архитектуры сети, то есть
количества входов, количество функций принадлежности на вход, тип системы вывода
Сугено 0 порядка или Сугено 1 порядка, на величину ошибки обучения при заданном
тестовом множестве, а так же ее влияние на форму переходного процесса скорости в
системе управления. Влияние этих параметров на скорость обучения, в виде затраченного
машинного времени.
Представлены результаты компьютерного моделирования при различных вариантах
использования регулятора по принципу прямого инверсного управления.
Использование прямого инверсного управления позволяет получить хорошее качество
регулирования скорости, подавляет колебания скорости и момента, ограничивает
перегрузки в кинематических звеньях за счет уменьшения колебательности упругого
момента. К сожалению, без специальных средств система управления имеет статизм по
нагрузке обусловленный динамическим изменением сигналов в структурной схеме
электропривода, и статизм по управляющему воздействию, вызванный неудачным
выбором тестового вектора и неустранимой ошибкой обучения нейронной сети.
Нейрорегулятор с задержками на входе – является самым простым и очевидным
способом построения регулятора. На практике дает самые плохие результаты в системе
управления в сравнении с другими вариантами построения регулятора. Улучшить
переходной процесс в этом случае позволяют искусственные коэффициенты усиления на
входах и выходе нейрорегулярора.
Нейрорегулятор с сумматором на входе – позволяет в отличие от предыдущей схемы
получить на входе сети разностный сигнал управляющего воздействия и реального
переходного процесса, которые при идеальном прямом инверсном управлении должны
совпадать. Использование такой схемы позволяет уменьшить в несколько раз ошибку
обучения сети. А так же позволяет избавиться от необходимости использования задержек
на входе регулятора.
Нейрорегулятор с сумматором и интегратором на входе – позволяет придать системе
астатизм по управляющему и возмущающему воздействию, но вносит инерционность в
схему и увеличивает перерегулирование и динамические выбросы скорости при
скачкообразном сбросе и набросе нагрузки на привод.
Нейрорегулятор с сумматором и коррекцией управляющего сигнала позволяет
значительно уменьшить уровень статической и динамической ошибки регулирования,
однако не позволяет окончательно избавиться от статической просадки скорости при
приложении момента сопротивления.
116
Нейрорегулятор с сумматором, интегратором и коррекцией управляющего сигнала
обладает самыми лучшими показателями качества регулирования. Минимальное время
переходного процесса и минимальные динамические ошибки, что объясняется влиянием
корректирующей связи, уменьшающей исходный уровень статической ошибки.
Нейрорегулятор с дифференцирующими звеньями на входе. По результатам
компьютерного моделирования, не показал каких либо заметных улучшений в сравнении
с регулятором, использующим задержки. К тому же при практической реализации
вычисление производных от координат, по которым заводится обратная связь, отбирает
дополнительное процессорное время, так как требуют выполнения дополнительных
вычислений.
А так же нейрорегулятор на базе прямой и инверсной модели с фильтром на входе.
В данной схеме главное отличие состоит в принципе регулирования, который является
более сложным вариантом прямого инверсного управления. Такой принцип
регулирования позволяет получить астатический переходный процесс скорости, без
применения интеграторов. К недостатку этой схемы можно отнести наличие шумов в
обратной связи, которые требуется подавлять путем внедрения цифрового фильтра в
прямом канале управления или в цепи обратной связи.
В целом результаты компьютерного моделирования показывают, что применение
гибридных нейронных сетей позволяет добиться уменьшения значений пиковых
моментов, увеличить быстродействие привода, и повысить точность управления.
Использование градиентных алгоритмов настройки параметров сети позволяет свести
расчет системы управления к подбору обучающего вектора и выбору принципа
управления.
В дипломной работе так же рассчитан экономический эффект от применения нейрофаззи
регулятора. Уделено внимание вопросам охраны труда, техники безопасности и
гражданской обороны.
117
Список использованных источников информации.
1. Клепиков В.Б. Осичев А. В. Шамардина В.Н. «К определению форм фрикционных
колебаний в электромеханических системах»
2. Ivan Petrovic , Zoran Rac, Nedjeljko Peric «Neural Network Based Predictive Control of
Electrical Drives with ElasticTransmission and Backlash»
3. Stefan Brock “Application of ANFIS Controller for Two - Mass – System”.
4. Rong-Jong Wai, Hsin-Hai Lin, Faa-Jeng Lin, „Hybrid controller using fuzzy neural
networks foridenti"cation and control of induction servo motor drive”.
5. Vas, P.: "Vector Control of A.C.Machines", (332 pages, 150 Figures), Oxford University
Press, Monographs in Electrical and Electronic Engineering, 1990, ISBN 0-19-859370-8.
6. Vas, P.: "Artificial-Intelligence-Based Electrical Machines and Drives. Application of
Fuzzy, Neural, Fuzzy-Neural and Genetic Algorithms", (626 pages, 260 Figures), Oxford
University Press, Monographs in Electrical and Electronic Engineering, 1999, ISBN 0-19-
859397-X.
7. M.O. Efe, A. M. Fiskiran and O. Kaynak, "Derivation of a Parameter Stabilizing Training
Criterion for Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems in Motion Control," International
Journal of Systems Science, v.32, no:4, pp.513-521, 2001.
8. M.O. Efe and O. Kaynak, "A Novel Optimization Procedure for Training of Fuzzy
Inference Systems By Combining Variable Structure Systems Technique and Levenberg-
Marquardt Algorithm," Fuzzy Sets and Systems , v.122, no.1, pp 149-161, 2001.
9. M.O. Efe and O. Kaynak, "On Stabilization of Gradient Based Training Strategies for
Computationally Intelligent Systems," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, v.8, no:5,
2000, pp.564-575.
10. Jyh-Shing Roger Input Selection for ANFIS Learning
Department of Computer Science,...
11. Банак С. “Применение регулятора состояния для управления двухмассовой
системой с эластичной связью и с зазором”. Журнал “Автоматизированные
системы” 2002г. Берлин.
12. Беляев А.Н., Смоловик С.В. Проектирование адаптивных автоматических
регуляторов возбуждения методами нейро-нечеткой идентификации
13. С.Короткий Нейронные сети: алгоритм обратного распространения
14. В..И. Дубровин, С.А. Субботин Алгоритм ускоренного обучения нейронных сетей.
15. С.Короткий Нейронные сети: обучение без учителя.
16. В. В. Круглов Сравнение алгоритмов Мамдани и Сугено в задаче аппроксимации
функции.
17. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.-М.: Радио и связь, 1992. - 272 с.
18. Дубровин В.И., Субботин С.А. Методы повышения эффективности процедур
нейросетевой диагностики // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2002, ╧
3.- С. 3-9.
19. Дубровин В.И., Субботин С.А. Обобщенный градиентный алгоритм обучения
многослойных нейронных сетей //Електротехнiка та електроенергетика, 2000, ╧ 1.-
C. 17-22.
20. M. Figueiredo, F. Gomide, "Design of fuzzy systems using neurofuzzy networks," IEEE
Trans. on Neural Networks, vol. 10, no. 4, July 1999, pp. 815-827.
118
21. J.-S. R. Jang, ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, IEEE
Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 23, No. 3, 665-684, May/June 1993.
22. Дьяконов В. Матлаб 6 : Учебный курс – СПб.: Питер, 2001 – 592с.: ил.
23. Франка П. С++ Учебный курс. – СПб.: Питер, 2002.-528с.: ил.
24. Б. Страуструп Язык программирования С++ , 2002. – 1099с., ил.
25. ГОСТ 12.2.007.6-75. ССБТ. Аппараты электрические коммутационные на
напряжение до 1000 В. Требования безопасности. – Введ. с 01.01.78. Продлен до
01.01.93.
26. ГОСТ 12.2.007.6-75. ССБТ. Аппараты электрические коммутационные на
напряжение до 1000 В. Требования безопасности. – Введ. с 01.01.78. Продлен до
01.01.93.
27 Методические указания с самостоятельной работе «Расчет зануления в
электроустановках» по курсу «Охрана труда» для неэлектрических специальностей/
сост. Н.А. Пиюков, Л. Н. Чунихина, Г.Г. Валенко, - Харьков: ХГПУ, 1997. – 30с.
28 Закон Украины «Об охране труда». Ст1. утв.25.11.92г.
29 Охрана труда. Учеб. Для студентов ВУЗов / Б.А. Князевский, П.А. Долин и др.; под
ред. Б.А. Князевского – 2-е изд., перераб. И доп. – М.: Высш. шк., 1983. – 311 с.
30 СниП 2.04.05.-86. Отопление, вентиляция и кондиционирование / Госстрой СССР. –
М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1987. – 64 с.
31 СниП II-4-79. Строительные нормы и правила. Естественное и искусственное
освещение. Нормы проектирования. – М.: Стройиздат, 1982. – 16 с.
32 ГОСТ 12.1.030-81. ССБТ. Защитное заземление, зануление. – Введ. с 01.07.82.
33 ГОСТ 14254-80. Электрооборудование напряжением до 1000 В. Оболочки. Степени
защиты. – Введ. с 01.01.81.
34 ГОСТ 12.2.007-0-075. ССБТ. Изделия электротехнические. Общие требования
безопасности. – Введ. с 01.01.78. Продлѐн до 01.01.94.
35 ГОСТ 12.4.046-78. ССБТ. Методы и средства вибрационной защиты. – Введ. 01.01.79.
36 ГОСТ 12.2.020.-76. Электрооборудование взрывозащищенное. Термины и
определения. Классификация. Маркировка. – Введ. с 01.01.77.
37 ГОСТ 12.2.020.-76. Электрооборудование взрывозащищенное. Термины и
определения. Классификация. Маркировка. – Введ. с 01.01.77.
38 Закон Украины об охране труда – 21.11.92.
39 L.A. Zadeh, „Fuzzy Logic and Soft Computing: Issues, Contentions and Perspectives‟, in
Proc. of IIZUKA'94: Third Int. Conf. on Fuzzy Logic, Neural Nets and Soft Computing, 1-
2, Iizuka, Japan, 1994.
40 F. Rosenblatt, „Two theorems of statistical separability in the perceptron‟, in Proc.
Mechanization of Thought Processes, 421-456,
41 http://www.rusycon.ru/english/rusycon.html Russian Systems and Control Archive
42 http://www.matlab.ru/fuzzylogic/links/default.asp Консультационный центр MATLAB
Раздел Fuzzy Logic Toolbox. Список Интернет-ресурсов по теории нечетких
множеств
43 http://fuzzy.kstu.ru/index.htm Нечеткая логика, нечеткие системы и мягкие вычисления
44 http://www.plink.ru/tnm/cont.htm Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких
условиях ПетроЛинк
45 http://elibrary.ru/ НАУЧНАЯ=ЭЛЕКТРОННАЯ=БИБЛИОТЕКА
46 http://www.tora-centre.ru/library/index.htm ТОРА-Центр. Статьи экспертов и
сотрудников фирмы ТОРА-Центр.
47 http://www.neuropower.de/rus/links/links_nn_ru.html NeuroPower Links (русскоязычные
ресурсы)
48 http://electrichelp.h1.ru/stat4.html еlectric help Статьи
49 http://mahotilo.narod.ru/index.htm K. V. Makhotilo publication list
119
50 http://fuzzy.cs.uni-magdeburg.de/nnfuz.html Neural Networks and Fuzzy Systems
Homepage
51 http://alice.dp.ua/~sergei/index_r.htm Sergei Sotnik Homepage
52 http://dgma.virtualave.net/neyro2002/ Всеукраинская конференция
53 http://de.ifmo.ru/library/mp/newro.htm Нейрокомпьютеры – принципы построения и
функционирования
54 http://www.alicetele.com/~sergei/articles/ident/ident.htm Сравнение результатов
идентификации модели колебательного звена при помощи метода группового учета
аргументов и исскуственной нейросети
55 http://www.eps.unilib.neva.ru/research/nf.htm Электрические Системы и Сети
56 http://alephegg.narod.ru/Refs/Diagonal.htm Сайты ИИ по диагонали
57 http://navneuronet.narod.ru/topologic.htm Топология нейронных сетей
58 http://www.srcc.msu.su/num_anal/lib_na/cat/cat1222.htm Каталог БЧА НИВЦ МГУ.
Задача безусловной минимизации функции многих переменных
59 http://www.srcc.msu.su/ Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ
120
Приложение А.
Ниже приведен текст программы на С++ для управления приводом, без регулятора и без
сопровождающих модулей.
/* ********************************************************************* */
/* TESTPROGRAMM ohne Regelung "dSPACE Karte" */
/* DSP 320C31 ; 40 Mhz */
/* letzte Bearbeitung der Software Ban 30.10.93 ,31.10. ,15.11. */
/* 15.12.93 */
/* */
/* ********************************************************************* */
/* ********************************************************************* */
#include "brtenv.h"
#include "math.h"
#include "p14.c"
#define TMRO 0
#define TMR1 0
#define TCYCLE 100 /* Die bestimmende Abtastzeit in Mikrosekunden */
float DT1,dt; /* Die bestimmende Abtastzeit in Sekunden */
/* ********************************************************************* */
/* ******************* globale Variablen ****************************** */
float vari[255], vari1[255],vari2[255]; /* globale Variablen fЃr alle */
unsigned long count0,count1;
int *error=(int*) (DP_MEM_BASE + DP_MEM_SIZE-1);
int coun1,i,bit15,bit15a,bit15aa,bit14,bit14a,bit14aa,mode;
float m_last,p1,p_gr,extime0,extime1;
/* ******* Variablen fЃr die Funktionen ******************************* */
float igr1a,omega1,omega0,omega1a,omega0a,omega2a,norm_igr_omega,
n_1soll,n_last_7welle,m_7welle,omega_last1,igr0a,igr1aa,igr1aaa,omega2,igr2a,igr2;
float t_1s,t_5ms,t_10ms,t_20ms,t_50ms,t_100ms,t_200ms;
/* ** Variablen fЃr 320P14 Eingangs- und Ausgabegr”бen der DS1102 ***** */
float igr0,igr1,igr2,igr3, /* Inkrementaler Geber Nr. 1 & 2 */
ad1, /* Analogeingang +-10V Wert -> +-1 an Pin 1+Masse 22 */
ad2, /* Analogeingang +-10V Wert -> +-1 an Pin 2 */
ad3, /* Analogeingang +-10V Wert -> +-1 an Pin 3 */
ad4, /* Analogeingang +-10V Wert -> +-1 an Pin 4 */
da1, /* Analogausgang float +-1 -> +-10V 20mA an Pin 42 */
da2, /* Analogausgang float +-1 -> +-10V 20mA an Pin 43 */
da3, /* Analogausgang float +-1 -> +-10V 20mA an Pin 44 */
da4; /* Analogausgang float +-1 -> +-10V 20mA an Pin 45 */
/* ******* Variablen fЃr die Zusatzmeбkarte iff *********************** */
long int
binein, /* bin„res Eingangssignal */
binaus, /* bin„res Ausgangssignal */
binaus_1,