Введение к работе
Актуальность работы.
В свете происходящих событий в промышленности, энергетике, в информационных и телекоммуникационных системах, на транспорте, в экологии, а также в различных сферах жизнедеятельности общества подтвердили необходимость обеспечения надежной, безаварийной работы сложных и технически опасных объектов.
В соответствии со Стратегией национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года возникает необходимость обеспечения комплексной безопасности функционирования особо опасных и технически сложных объектов в РФ с учётом изменяющейся природной и техногенной среды.
В данной области работает ряд ведущих предприятий страны: ОАО «Научно-технический центр по безопасности в промышленности», Федеральный научно-производственный центр НПО Марс», ФГУП Научно-исследовательский институт "Рубин», ОАО Научно-исследовательский институт космического приборостроения, Научно-производственный центр антитеррористической и криминалистической техники Спектр-АТ, Самарский государственный аэрокосмический университет им СП. Королева.
Наибольший вклад в решение научной проблемы мониторинга сложных объектов был внесен отечественными учеными: Бугаев А.С, Зубарев Ю.Б., Матросов В.Л. Евтушенко Ю.Г., Журавлёв Ю.И., Клюев В.В., Горкунов Э.В., Леонов Б.И., Касапенко Д.В., Ковалев А.В., Борисенко К.П, Шахматов Е.В. Ткаченко СИ., Оводенко А.А., Иванов К.М., Шатерников В.Е.
Анализ основных тенденций развития современных промышленных объектов показывает, что они имеют целый ряд особенностей. Это, прежде всего многоаспектность и неопределенность их поведения, иерархическая организация элементов и подсистем, структурное подобие и избыточность основных элементов и подсистем, связей между ними, многовариантность реализации функций управления и контроля на каждом из уровней иерархии, территориальная распределенность элементов и подсистем. Повышение уровня сложности технического объекта требует существенного увеличения количества контролируемых параметров и, характеризующих процессы его функционирования.
Существующие в настоящее время методы, модели и средства мониторинга предназначены для изучения и наблюдения за различными объектами и территориями. Эти методы трудоемки из-за большого потока информации и не дают возможности выбора значимого параметра мониторинга. В большинстве случаев процедуры мониторинга состояния промышленных объектов не автоматизированы. Решение этой задачи возлагается на операторов и экспертов, что вносит так называемый человеческий фактор в работу информационно-измерительных систем.
Поэтому возникает необходимость в разработке интеллектуального информационно-вычислительного комплекса для анализа и распределения
потоков данных, полученных от систем мониторинга в режиме реального времени без участия эксперта. Это необходимо для обеспечения автономного функционирования системы мониторинга в условиях неполноты и неопределенности поступающей информации при наличии случайных возмущений внешней среды.
Создаваемая система должна давать объективную картину состояния как всего объекта мониторинга, так и его отдельных элементов. Для прогнозирования, диагностики и принятия объективного решения по нивелированию возможных последствий аварий и технических катастроф необходимо из данных мониторинга выделять основные информативные параметры, которые определят достоверность измерения. Эти параметры должны подвергаться идентификации и группировки в кластеры для дальнейшей обработки соответствующими средствами измерения, экспертной оценки и сравнению с соответствующими критериями. Классические методы не позволяют получить приемлемые характеристики функционирования информационно-измерительных систем мониторинга. Решение подобных задач невозможно без применения интеллектуальных методов обработки информации.
Таким образом, существующие тенденции широкого использования интеллектуальных методов обработки больших объемов данных, а также рост плотности и неопределенности информационных потоков при мониторинге сложных объектов, приводят к необходимости создания интеллектуальной информационно-измерительной системы разграничения потоков данных при мониторинге сложных объектов, что подтверждает актуальность диссертационного исследования.
Цели и задачи. Целью работы является исследование, разработка и программная реализация интеллектуальной информационно-измерительной системы разграничения потоков данных при мониторинге сложных объектов для обеспечения их безопасности и безаварийности.
Для достижения поставленной цели в диссертации необходимо решить следующие задачи:
Провести анализ современных информационно-измерительных систем, моделей, методов, алгоритмов и программных средств обработки и разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем, выявить основные проблемы и осуществить выбор путей их решения.
Создать модель разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем для информационно-измерительных систем с различными уровнями иерархии данных и разработать алгоритм реализации данной модели.
Разработать модель и алгоритм управления информационными потоками (по памяти и по времени) между ресурсами информационно-измерительных систем при мониторинге сложных объектов.
Выполнить программную реализацию разработанных алгоритмов и провести комплексную проверку работоспособности программной системы.
Объект исследования. Объектом исследования является интеллектуальная информационно-измерительная система разграничения потоков данных при мониторинге сложных объектов
Предмет исследования. Предметом исследования являются методы и средства потоков данных при мониторинге сложных систем.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы нечеткого логического вывода, ортогонально-латинских квадратов, нейросетевых технологий, теории графов, математического моделирования, технологии разработки программного обеспечения.
Научная новизна. Научная новизна результатов работы заключается в следующем:
Разработан метод определения параметров доступа к данным, позволяющий определить информационные ресурсы, с которыми может взаимодействовать пользователь.
Предложена модель и разработан алгоритм разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем, базирующиеся на представлении каждого состояния доступа в виде набора продукционных правил, что в отличие от классического подхода (представление разграничения потоков данных в виде графа) позволило более эффективно определять различные уровни иерархии групп пользователей.
Разработан математический аппарат и метод определения информационных ресурсов (доступных средств мониторинга), выделения значимых параметров, основанный на применении методов нечеткой гиперрезолюции и ортогонально-латинских квадратов, который в отличие от современных методов обеспечивает учет параметров мониторинга в каждой конкретной ситуации разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем.
Практическая значимость.
1.Разработана методика разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем и разработаны логические правила, на основе которых происходит управление потоками информации по памяти и по времени.
Предложенные модели и методы разграничения потоков данных доведены до конкретных алгоритмов.
Получена зависимость времени от количества значений параметров доступа и количества элементов мониторинга.
4. Создано программное алгоритмическое обеспечение для
интеллектуальной информационно-измерительной системы, позволяющее
автоматизировать выполнение различных этапов разграничения потоков данных
при мониторинге сложных систем
В результате практического использования разработанного программного обеспечения снизились затраты на администрирование мониторинга, интеллектуальную нагрузку на администраторов, что значительно повысило эффективность процедур разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем.
На защиту выносятся следующие положения: 1. Формализм представления нечетких продукционных правил и алгоритм нечеткого логического вывода для получения доступа к элементам мониторинга. Главное отличие разработанного алгоритма от традиционных методов нечеткого логического вывода (в частности, Мамдани, Цукамото, Сугэно 0 порядка и
других) заключается в том, что в правилах используется не только нечеткая импликация Мамдами, но и любая информация, полученная при мониторинге.
Метод на основе использования аппарата нечеткой гиперрезолюции и ортогонально-латинских квадратов для определения существенных параметров данных, которые определяют выбор средств мониторинга.
Модель разграничения потоков данных при мониторинге сложных объектов, основанная на формализме нечетких продукционных правил, которые описывают возможность эффективного измерения элемента мониторинга конкретным средством мониторинга с учетом существенных параметров доступа.
Архитектура программной системы, состоящей из четырех подсистем
Методика разграничения потоков данных при мониторинге сложных объектов, которую можно реализовать в информационно-измерительных системах.
Программное обеспечение для автоматизации разграничения потока данных при мониторинге сложных объектов
Реализация результатов. Разработанные программные средства входят в состав программного обеспечения, которое используется для разграничения потоков данных при мониторинге сложных систем. На данное программное обеспечение получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ РОСПАТЕНТ № 2011618303. Данный программный продукт используется в научно-исследовательских работах в ООО КБ «ЭлектронСистема», (акт о внедрении). Разработанные методические принципы разграничения потоков данных при мониторинге использованы в учебном процессе при подготовке специалистов по ГОСВПО 22.01.02 на кафедре «Автоматизированные системы управления и информационные технологии» Московского государственного университета приборостроения и информатики.
Достоверность полученных результатов. Достоверность полученных результатов подтверждена:
-экспериментальными данными и математическим моделированием предложенных методов на ПЭВМ;
-разработкой действующих программных средств, подтвержденных свидетельствами об официальной регистрации;
-результатами использования этих программ на ведущих организаций и предприятиях страны.
Апробация работы. Наиболее важные результаты докладывались на международных конференциях «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте, 2008» (Украина, г. Одесса, 2008г.), пятой международной конференции - выставке «Промышленные АСУ и контроллеры 2009: от А до Я» (г. Москва), XIV международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения и информатики» (г. Сочи), а также XIX Всероссийской научно-технической конференции по неразрушающему контролю и технической диагностики (г. Самара).
Основные положения и результаты докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры «Автоматизированные системы управления и
информационные технологии» Московского государственного университета приборостроения и информатики.
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано восемь научных работ, в том числе две в журналах, входящих в перечень ВАК, а также получено свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ РОСПАТЕНТ № 2011618303.
Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 4 приложений.
Основная часть диссертации содержит - 119 страниц машинописного текста, включая 39 — рисунков и 11 — таблиц.
