Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ существующих систем мониторинга сложных технических объектов 18
1.1. Формирование требований к системам мониторинга сложных технических объектов 18
1.2. Анализ существующих систем мониторинга сложных технических объектов 27
1.3. Определение основных направлений работы, постановка цели и задач для ее осуществления 61
2. Разработка теоретических основ и математических моделей для исследования мультиплексированных волоконно-оптических информационно-измерительных систем 64
2.1. Разработка принципов построения и структурной схемы мультиплексированной ВОИИС 64
2.2. Разработка математической модели мультиплексированной ВОИИС
2.2.1. Обобщенная математическая модель мультиплексированной ВОИИС 70
2.2.2. Методы аддитивного и мультипликативного многоуровневого кодирования бинарных сигналов 72
2.3. Моделирование основных функциональных компонентов мультиплексированных ВОИИС 78
Выводы по 2 главе 95
ГЛАВА 3. Разработка и исследование волоконно-оптических информационно-измерительных систем с множественным доступом к каналу передачи данных 96
3.1. Разработка ВОИИС с множественным доступом к каналу передачи данных на основе бинарных оптомеханических датчиков 96
3.1.1. ВОИИС на основе датчиков с двухштриховым кодированием 97
3.1.2. ВОИИС на основе датчиков с единичным выходным кодом и старт-стопным сигналом 105
3.1.3. ВОИИС на основе датчиков с двоичным выходным кодом 107
3.2. Имитационное моделирование процессов в ВОИИС с помощью сетей Петр и 112
3.3. Энтропийный анализ взаимодействия ВОИИС с объектом 123
Выводы по 3 главе 128
ГЛАВА 4. Применение методов интеллектуальной обработки информации для повышения надежности волоконно-оптических информационно-измерительных систем 129
4.1. Принципы построения и математического моделирования интеллектуальных систем 129
4.2. Моделирование процесса принятия решений в интеллектуальных ВОИИС мониторинга 136
4.3. Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных ВОИИС 143
4.4. Динамические экспертные системы мониторинга 147
Выводы по 4 главе 155
ГЛАВА 5. Анализ информационно-энергетических и метрологических характеристик мультиплексированных волоконно-оптических информационно-измерительных систем 156
5.1. Анализ информационно-энергетических характеристик ВОИИС 156
5.2. Исследование метрологических характеристик мультиплексированных ВОИИС 167
5.3. Оптимизация функции преобразования последовательного мультиплексора
5.3.1. Постановка задачи оптимизации функции преобразования 176
5.3.2. Разработка алгоритма оптимизации на основе модифицированного метода Хука-Дживса 179
5.3.3. Реализация функционального АЦП с оптимальной функцией преобразования 185
5.4. Автоматическая коррекция погрешностей, вносимых компонентами мультиплексированных волоконно-оптических систем 192
Выводы по 5 главе 206
ГЛАВА 6. Экспериментальное исследование и практическая реализация разработанных волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга сложных технических объектов 207
6.1. Экспериментальное исследование мультиплексированных ВОИИС 207
6.1.1. Характеристики и конструктивно-технологические особенности волоконно-оптических и оптоэлектронных компонентов ВОИИС 207
6.1.2. Результаты экспериментального исследования компонентов ВОИИС 213 6.2. Применение мультиплексированных ВОИИС на предприятиях нефтегазового комплекса 224
6.3. Особенности использования мультиплексированных ВОИИС мониторинга в коммунальном хозяйстве и энергетике 235
6.4. Реализация методов многоуровневого кодирования сигналов в оптоэлектронных цифровых преобразователях угла 242
6.5. Применение ВОИИС в периметровых системах охраны объекта...245
Выводы по 6 главе 253
Заключение 254
Библиография
- Анализ существующих систем мониторинга сложных технических объектов
- Обобщенная математическая модель мультиплексированной ВОИИС
- ВОИИС на основе датчиков с двоичным выходным кодом
- Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных ВОИИС
Введение к работе
Актуальность работы.
Современные атомные, тепловые и гидроэлектростанции, системы добычи и транспортировки углеводородов, химические и металлургические производства, крупные производственные комплексы являются сложными техническими объектами (СТО), функционирующими в условиях значительного износа основного и вспомогательного оборудования. В условиях медленно протекающей модернизации единственной возможностью поддержания работоспособности оборудования является развитие и применение систем мониторинга объекта с целью своевременного и всестороннего анализа происходящих технологических процессов, диагностики состояния и прогнозов поведения в будущем. Необходимость мониторинга подтверждается Концепцией федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры и опасных грузов (принята распоряжением Правительства РФ № 1314-р от 27.08.2005 г.). Другим правоустанавливающим документом является Федеральная целевая программа «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации до 2010 года», принятая постановлением №1 Правительства РФ от 06.01.2006 г.
Применяемые в промышленности мониторинговые системы,
построенные на основе классических информационно-измерительных
систем, обладают рядом недостатков. Они разработаны для предприятий
определенного профиля, являются узкоспециализированными,
ведомственными; подвержены влиянию внешних дестабилизирующих факторов, приводящих к сбоям и отказам; плохо адаптируются к изменению происходящих в объекте процессов, не учитывают влияние человеческого фактора; плохо защищены от несанкционированного преднамеренного или случайного вмешательства в их работу.
Отмеченных недостатков отчасти лишены волоконно-оптические информационно-измерительные системы (ВОИИС). По сравнению с классическими информационно-измерительными системами, ВОИИС обладают повышенной устойчивостью к колебаниям температуры, влажности, электромагнитному и радиационному излучению, стойкостью к химическим воздействиям, характеризуются отсутствием искрообразования, повышенной безопасностью, обеспечивают скрытность передачи данных.
В последние годы основными направлениями научных исследований ВОИИС являются способы получения, передачи и хранения информации в оптическом диапазоне волн, разработка волоконно-оптических датчиков и других компонентов, поддерживающих данные способы, разработка волоконно-оптических систем, интегрированных с объектом управления и контроля, совершенствование методов обработки полученных данных. Весомый вклад в развитие теории, разработку научных основ создания ВОИИС и их компонентов внесли выдающиеся отечественные и зарубежные
ученые: В.И.Бусурин, М.М.Бутусов, И.В.Голубятников, В.М.Гречишников, В.Г.Домрачев, Е.А.Зак, Н.Е.Конюхов, К.Л.Куликовский, Ю.Н.Кульчин, Г.И.Леонович, Т.И.Мурашкина, Ю.Р.Носов, Л.Н.Преснухин, В.В.Слепцов, В.Е.Шатерников, Т.Окоси, К.Окамото, Дж.Гауэр, Д.Гринфилд и др.
В то же время, вопрос промышленного использования ВОИИС недостаточно проработан как в научном, так и в техническом аспекте. Недостатками существующих ВОИИС являются сложность входящих в их состав компонентов, низкая технологичность, и, как следствие, высокая стоимость, соизмеримая со стоимостью основных функциональных узлов объекта мониторинга. Используются, как правило, дорогостоящие аналоговые первичные преобразователи информации, даже в тех случаях, когда для адекватной работы системы достаточно определить значения параметра в нескольких контрольных точках. Не создано приемлемых способов мультиплексирования волоконно-оптических каналов передачи данных. Определенные трудности возникают при необходимости перестройки структуры мониторинговой системы, изменении алгоритма ее работы, решении задач масштабирования, обработки больших потоков данных.
Таким образом, основным недостатком существующих мониторинговых ВОИИС является сложность реализации их несомненных технических преимуществ в сочетании с приемлемой стоимостью. Данный недостаток не позволяет ВОИИС конкурировать с классическими системами в условиях вынужденной экономии материальных ресурсов.
Поэтому разработка и исследование ВОИИС, сочетающих в себе способность надежно работать в жестких условиях эксплуатации с технологичностью изготовления, гибкостью применения и конкурентной стоимостью, представляет собой серьезную научную проблему, решение которой имеет большое значение для отечественной науки и техники. Использование результатов работы повышает безопасность эксплуатации СТО, что является существенным вкладом в развитие экономики страны. Исходя из вышесказанного, тема диссертационного исследования представляется актуальной.
Объект исследования.
Объектом исследования являются волоконно-оптические
информационно-измерительные системы мониторинга сложных технических объектов.
Предмет исследования.
Предметом исследования являются способы мультиплексирования бинарных оптических сигналов, датчики и компоненты волоконно-оптических систем, реализующие данные способы, а также методы интеллектуальной обработки информации в ВОИИС.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование
мультиплексированных волоконно-оптических информационно-
измерительных систем, обеспечивающих эффективный и качественный мониторинг параметров сложных технических объектов с одновременной
экономией материальных ресурсов на проектирование, внедрение и эксплуатацию систем.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие задачи:
- сформулированы принципы построения, разработаны структурная
схема и математическая модель мультиплексированной ВОИИС;
разработаны и исследованы способы мультиплексирования бинарных оптических сигналов, базирующиеся на принципах аддитивного и мультипликативного многоуровневого кодирования;
предложены и исследованы способы организации множественного доступа к волоконно-оптическому каналу передачи данных, основанные на инвариантных к воздействию дестабилизирующих факторов методах кодирования;
разработаны и исследованы конструктивно простые, технологичные и надежные первичные преобразователи информации для предложенных способов мультиплексирования бинарных оптических сигналов;
- разработаны и исследованы математические модели основных
функциональных компонентов мультиплексированных ВОИИС, на основе
предложенных моделей выработаны методики определения параметров
мультиплексированных систем и алгоритмы синтеза их оптимальных
характеристик;
- обоснована целесообразность применения интеллектуальных методов
обработки информации в ВОИИС, разработаны модели принятия решений и
представления знаний, предложены аппаратные и программные средства для
реализации интеллектуальных систем;
исследованы информационно-энергетические и метрологические характеристики мультиплексированных ВОИИС, выработаны практические рекомендации по разработке волоконно-оптических информационно-измерительных систем и их компонентов;
выполнены экспериментальные исследования и осуществлена практическая реализация разработанных мультиплексированных ВОИИС мониторинга СТО.
Методы исследования.
Использованы основные положения теории измерений, теории вероятностей и математической статистики, теории передачи сигналов, методы мультиплексирования и кодирования сигналов, методы волоконной и интегральной оптики, методы оптимизации, методы имитационного моделирования на основе сетей Петри.
Научная новизна работы.
Основные научные результаты работы заключаются в следующем:
впервые сформулированы принципы построения ВОИИС мониторинга СТО, предусматривающие пространственное разделение оптомеханической и электронной части системы, применение конструктивно простых и технологичных бинарных датчиков, мультиплексирование
сигналов первичных преобразователей в оптическом диапазоне, применение интеллектуальных методов обработки информации;
разработаны новые способы и математические модели мультиплексирования бинарных оптических сигналов на основе аддитивного и мультипликативного многоуровневого кодирования;
- предложены и исследованы способы организации множественного
доступа датчиков к единому волоконно-оптическому каналу, основанные на
инвариантных к воздействию дестабилизирующих факторов методах
кодирования;
разработана оригинальная базовая конструкция бинарного оптомеханического датчика перемещений, отличающаяся надежностью, технологичностью, помехозащищенностью, взаимозаменяемостью основных элементов;
с помощью имитационной модели на основе аппарата сетей Петри создана методика определения взаимосвязи между структурой объекта, характером протекающих в нем процессов, количеством контролируемых параметров и числом мультиплексированных каналов передачи данных;
предложены методы интеллектуальной обработки информации для мультиплексированных ВОИИС, разработаны математические модели принятия решений, способы организации базы знаний, аппаратные и программные средства для их реализации.
Практическую ценность работы определяют:
- предложенные способы мультиплексирования бинарных оптических
сигналов, разработанные функциональные компоненты, интеллектуальные
методы обработки информации, обеспечивающие конкурентные
преимущества мультиплексированных ВОИИС мониторинга СТО;
разработанные конструкции первичных преобразователей
информации, предложенные способы кодирования сигналов бинарных
оптомеханических датчиков, инвариантные к воздействию
дестабилизирующих факторов, методы автоматической коррекции основных погрешностей, определяющие основные эксплуатационные характеристики мультиплексированных ВОИИС;
- разработанная методика выбора числа мультиплексируемых каналов,
выполненные расчеты информационно-энергетических и метрологических
характеристик, разработанные алгоритмы оптимизации функции
преобразования мультиплексоров, которые в силу своей универсальности
могут найти применение в смежных областях науки и техники.
На защиту выносятся следующие положения:
- принципы построения, структурная схема и математическая модель
мультиплексированных ВОИИС мониторинга СТО;
- способы мультиплексирования бинарных оптических сигналов на
основе многоуровневого аддитивного и мультипликативного кодирования;
- конструкции бинарных датчиков и других функциональных
компонентов ВОИИС, их математические модели;
- инвариантные к внешним воздействиям способы кодирования
сигналов при организации множественного доступа к каналу передачи
данных;
метод имитационного моделирования мультиплексированных ВОИИС на основе сетей Петри;
- методы интеллектуализации ВОИИС, модель и алгоритм принятия
решений, способ представления знаний в интеллектуальных системах;
- способы расчета параметров, оптимизации характеристик и
коррекции погрешностей компонетов мультиплексированных ВОИИС.
Реализация и внедрение результатов работы.
Результаты работы были использованы на предприятиях ООО НПВФ «Универсалгидромеханизация» (г. Сургут), ФГУП ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс», 000 «ТелекомСервисСтрой» (г. Самара), ОАО ФНПЦ Научно-исследовательского института физических измерений (г. Пенза), 000 «Детальстройконструкция», ЗАО «Средневолжский завод полимерных изделий» (г. Тольятти), Компания «NVisionGroup» (г. Москва).
Апробация работы.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 18
международных, всероссийских, республиканских, региональных и
отраслевых симпозиумах и научно-технических конференциях в период с
1992 по 2009 годы: Второй Всероссийской конференции по механике и
управлению движением шагающих машин, Волгоград, 1992; Международной
научно-технической конференции "Актуальные проблемы электронного
приборостроения", Новосибирск, 1992; Республиканской научно-
технической конференции "Лазерная технология и ее применение в
промышленности России", С.-Петербург, 1992; Первой Поволжской научно-
технической конференции "Научно-исследовательские разработки и высокие
технологии двойного применения", Самара, 1995; Третьей межвузовской
научно-практической конференции «Прикладные математические задачи в
машиностроении и экономике» Самара, 2006; Всероссийской научно-
технической конференции «Актуальные проблемы радиоэлектроники и
телекоммуникаций, Самара, 2007; Второй Международной научной
конференции «Современные проблемы радиоэлектроники», Ростов-на-Дону,
2007; Международной научно-практической конференции «Современные
направления теоретических и прикладных исследований 2008», Одесса, 2008,
2009; Пятой Международной научно-практической конференции
«Исследование, разработка и применение высоких технологий в
промышленности», С.-Петербург, 2008; Международном симпозиуме
«Надежность и качество», Пенза, 2008, 2009; Восьмом Международном
симпозиуме «Интеллектуальные системы», Нижний Новгород, 2008; XII
Международной научной конференции, посвященной памяти академика
М.Ф.Решетнева «Решетневские чтения», Красноярск, 2008; Девятой
Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и
технологий телекоммуникаций» ПТиТТ-2008, Казань, 2008; Шестой
Международной конференции «Оптические технологии в
телекоммуникациях» ОТТ-2008, Казань, 2008; Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций, Самара, 2008, 2009.
Личный вклад автора.
Основные научные результаты, содержащиеся в диссертационной работе, получены автором самостоятельно. В работах, выполненных в соавторстве, соискателю принадлежит ведущая роль в постановке задач, выборе и обосновании методов их решения, интерпретации полученных результатов.
Публикации.
Анализ существующих систем мониторинга сложных технических объектов
В соответствии с системным подходом, сложный объект в статическом отношении характеризуется разнородным составом входящих в него элементов и неочевидным характером связей между ними, а в динамическом отношении - непредсказуемостью своего поведения во времени [83]. Другими словами, сложным считается объект, структурно-параметрическая организация которого неочевидна, а поведение в динамике непредсказуемо. Многие авторы монографий и научных статей, посвященных данному вопросу, называют сложными даже те объекты, которые характеризуются только сложной структурно-параметрической организацией или только сложной динамикой поведения [2, 91, 110], что, по-видимому, справедливо. Сложные объекты могут быть различными по своей природе -биологическими, экономическими, химическими, социальными и т.д. В данной работе рассматриваются объекты технического происхождения, в связи с чем целесообразно вести и в дальнейшем употреблять термин сложные технические объекты (СТО). Современные атомные, тепловые и гидроэлектростанции, системы добычи и транспортировки углеводородов, химические и металлургические производства, крупные мосты, тоннели, подземные шахты, системы тепло-, электро- и водоснабжения, конвейерные линии, гибкие автоматизированные производства, авиационные и космические комплексы в полной мере обладают признаками СТО.
Анализ современных сложных технических объектов показывает, что они имеют целый ряд особенностей, среди которых следует выделить: многоаспектность и неопределенность их поведения, иерархию, структурное подобие и избыточность основных элементов и подсистем СТО, связей между ними, многовариантность реализации функций управления на каждом из уровней объектов, территориальную распределенность их компонент [ПО]. Происходящие в сложных технических объектах процессы характеризуются: - открытостью, которая проявляется в виде связи объекта с внешней средой; - цикличностью, выражающуюся в повторяемости операций, показаний датчиков и контролирующих устройств; - асинхронностью, отсутствием, в общем случае, привязки к конкретным временным моментам; - параллельностью, т.е. одновременным выполнением нескольких технологических процессов, полностью независимых или слабозависимых.
Существующие и проектируемые сложные технические объекты являются, как правило, управляемыми объектами, информация о функциональном состоянии которых передается в виде текущих значений измерительной информации в соответствующую систему управления. Повышение уровня сложности объектов требует существенного увеличения количества контролируемых параметров, характеризующих процессы его функционирования, количество которых для большого класса систем в ответственных приложениях (ракетно-космическая, авиационная техника, сложные объекты электроснабжения, системы добычи и транспортировки углеводородов, радиоэлектронные и автоматизированные комплексы различного назначения) уже сегодня достигают нескольких сотен и тысяч.
Временные задержки и ошибки в управлении, вызванные неверным решением задачи оценивания состояний объектов, могут привести к необратимым негативным последствиям - срыву выполнения возлагаемых на них задач, отказам СТО, различным по своим последствиям авариям и даже катастрофам. В наибольшей степени эта проблема обостряется при возникновении нештатных ситуаций - отклонении поведения объекта от ожидаемого, вызванного различными внешними и внутренними факторами. Практика управления различными сложными объектами показывает, что именно в этих ситуациях операторы не справляются с задачей оценки и контроля их функциональных состояний, что и приводит к различным негативным последствиям.
Причиной этого является несовершенство методов и технических средств оценивания состояния СТО, отсутствие подходов, которые позволили бы обосновать и сформировать комплекс программно-алгоритмических средств обработки и анализа используемой контрольно-измерительной информации и синтезировать исполнительные системы автоматизированных средств для конкретных условий применения. Не решены вопросы интеллектуальной обработки контрольно-измерительной информации, создания системы математических моделей, достаточно адекватных контролируемым процессам и явлениям, и ориентированным на реализацию в существующей программно-аппаратной среде. Кроме того, отсутствует единая технология разработки программных средств для решения конкретных задач мониторинга, не решен целый ряд других сопутствующих проблем. Все это не позволяет обеспечить успешную реализацию всех функций управления СТО.
Поэтому в современных условиях весьма актуальной становится разработка способов [11], алгоритмов [134] и технических средств [30] постоянного наблюдения за состоянием СТО, называемое мониторингом.
Применительно к теме настоящего исследования, мониторинг следует понимать как специально организованное, систематическое, выполняемое с помощью измерительных методов и средств, современных информационных технологий наблюдение за состоянием сложного технического объекта с целью оценки, контроля, анализа и прогноза происходящих в данном объекте событий и процессов.
Обобщенная математическая модель мультиплексированной ВОИИС
По сведениям разработчиков фирмы Remsdaq, при правильной подготовке периметральной траншеи подземная охранная система эффективно работает в пустынях, на травяных и гравийных грунтах, а также под асфальтовыми дорогами. Система F-7000-FOBS компании TSS также предназначена для подземной установки и регистрирует давление почвы, создаваемое нарушителем. Для этого оптический кабель помещают на глубине 5... 10 см под поверхностью грунта, изгибая его в виде петли, перекрывающей полосу шириной 1...2 метра. Для обеспечения высокой и однородной чувствительности кабель укладывают на легкую металлическую решетку и сверху накрывают такой же решеткой. Такая система может применяться практически во всех типах грунта - песок, гравий, глинистые почвы. В качестве датчика во всех вариантах системы F-7000 используется многомодовый волоконно-оптический кабель в прочной защитной оболочке. Источник излучения — полупроводниковый лазер с длиной волны 1,3 мкм. Максимальная длина кабеля - 5000 м.
Для защиты морских и подводных объектов компания TSS выпускает волоконно-оптическую систему F-8000-Marinet. Чувствительным элементом системы является сеть, по параметрам аналогичная сети системы F-5000 и отличающаяся лишь наличием дополнительной оболочки, защищающей волокно от соленой воды. Сеть выпускается в двух вариантах - для крепления к жестким конструкциям охраняемого объекта и для установки в открытых акваториях. Во втором случае сеть устанавливают на скрепленных друг с другом трубчатых поплавках, к которым крепятся подводная и надводная части сети. Такой сетчатый датчик используют для защиты причалов, отдельно стоящих судов и т.п. Типовая протяженность одной зоны охраны - 100 м. Процессор F-8005 регистрирует попытки разрезать, разорвать, растянуть, замкнуть или смять сеть. При этом в процессоре предусмотрена фильтрация фоновых шумов, вызываемых морскими волнами. Специально для подводных применений компания Remsdaq разработала вариант волоконно-оптической сети, получивший название Aquamesh. Сенсорный кабель этой системы помещен в жесткую защитную оболочку. Такая сенсорная сеть применяется для охраны водозаборных каналов, морских буровых установок и т.п.
Особые требования к системам мониторинга предъявляются в случае наблюдения за состоянием стратегических объектов. К таковым относятся атомные, тепловые и гидроэлектростанции, системы добычи и транспортировки нефти и газа, крупные мосты, тоннели, подземные шахты, системы тепло-, электро- и водоснабжения. В данном случае остро стоят вопросы безопасности, скрытности управляющих и контрольных сигналов, возможность принимать адекватные решения в реальном масштабе времени, сохранять работоспособность в условиях стихийного или преднамеренного воздействия внешних дестабилизирующих факторов. В качестве примера рассмотрим систему организации безопасной эксплуатации морских магистральных газопроводов (рис. 1.11). Схема мониторинга представлена на рис. 1.12., где цифрами обозначены: 1 - судно обеспечения безопасности, 2 -буй с установленным приемо-передатчиком, 3 - газопровод, 4 - донный пост, 5 - волоконно-оптический кабель. Система стандартов связывает безопасность с устранением угрозы причинения вреда персоналу, имуществу и/или окружающей среде, а риск - с размером причиненного ущерба [22, 150]. Указанный подход ориентирован на баланс действий по управлению эксплуатационными и технологическими рисками для нахождения соответствия между безопасностью, функциональными возможностями и стоимостью.
Суть программ заключается в оценке технического состояния и ранжировании участков газопровода по степени опасности эксплуатации, в прогнозировании запаса остаточного ресурса и выработке предложений по проведению профилактических и ремонтных работ, в продлении ресурса безаварийной эксплуатации газопровода в результате выполнения профилактических и ремонтных работ. Для принятия решения о производстве профилактических и ремонтных работ важно знать не только результат наблюдений за текущим состоянием, но и то, каким образом это состояние изменится в будущем, а также какие организационные и технические меры следует принять, чтобы обеспечить требуемые условия эксплуатации.
Прогнозирование остаточного ресурса возможно только на основе комплексного оперирования статистическими базами данных о скорости деградации элементов, конструкции и материалов трубопровода в различных условиях при непрерывном поступлении и обработке текущей информации о состоянии трубопровода и внешних факторов. Необходимо научно-техническое сопровождение процесса эксплуатации - мониторинг технического состояния газопровода.
Мониторинг в данном случае - это информационно-аналитический процесс поиска и выработки решений в задаче управления безопасностью газопровода. Он включает в себя совокупность действий информационного и аналитического характера: наблюдение за объектом и сбор информации о его состоянии; оценка текущего состояния объекта и прогноз его изменения; подготовка управленческих решений с оценкой рисков их принятия. Формирование системы мониторинга морских трубопроводных систем рассматривается как фактор снижения рисков аварий с тяжелыми (вплоть до катастрофических) последствиями технического, экономического и экологического характера.
В настоящее время разрабатывается отечественная система мониторинга безопасной эксплуатации морских трубопроводов на основе современных технологий [153], а именно - «Интегрированная система безопасной эксплуатации» (рис. 1.13).
ВОИИС на основе датчиков с двоичным выходным кодом
Ключевым вопросом разработки схем с многоуровневым кодированием является выбор элементов, которые определяют весовые коэффициенты. Такими элементами могут быть пассивные волоконно-оптические аттенюаторы. Одним из способов физической реализации аттенюатора является создание сопряжения оптических волокон с искусственно внесенными потерями.
Известны следующие способы внесения затухания в волоконно-оптическую измерительную систему [18, 24]: 1) изменение геометрии оптического волокна; 2) изменение внутренних напряжений оптических волокон; 3) введение дополнительных элементов между торцами оптических волокон; 4) изменение взаимного положения торцов оптических волокон. Устройства, действие которых основано на способах 1...3 имеют сложную конструкцию, недостаточно технологичны и плохо интегрируются с другими компонентами ВОИИС. Кроме того, они имеют высокую стоимость. Наиболее простыми и технологичными является волоконно-оптические аттенюаторы четвертого вида. Наиболее простым и технологичным способом реализации аттенюатора данного вида является устройство на основе осевого смещения оптических волокон.
Рассмотрим аттенюатор, в котором ослабление оптического сигнала создается путем изменения взаимного положения торцов (рис.2.5). Передача оптической мощности из оптических волокон ОВі в ОВ2 зависит от диаграммы направленности на выходе передающего волокна ОВі и пространственной ориентации приемного волокна ОВг относительно ОВі, которая определяется радиальным х, осевым z, и угловым смещением в [60].
Задача состоит в том, чтобы выбрав функциональный параметр, свести влияние остальных величин к минимуму.
С другой стороны, выбранный параметр должен иметь простую конструктивную и технологическую реализацию, отвечать требуемым метрологическим характеристикам и обеспечивать высокую надежность. Важным условием является возможность простой индивидуальной настройки каждого из волоконно-оптических аттенюаторов. С учетом сказанного, в качестве такого параметра следует взять осевое смещение оптических волокон. Кроме перечисленных параметров, эффективность передачи оптической мощности из ОВі в ОВ2 определяется также [77]: Рис.2.5. Волоконно-оптический аттенюатор на основе осевого смещения оптических волокон - видом оптических волокон, который в наибольшей степени характеризуется волноводным параметром где X - длина волны излучения в свободном пространстве, г - радиус сердцевины ОВ, пс - максимальное значение показателя преломления в сердцевине, п0 - показатель преломления оболочки; - френелевскими отражениями от торцов оптических волокон; - условиями распространения в среде между оптических волокон; - качеством изготовления оптических волокон и обработкой их торцов. Строгий учет всех перечисленных факторов приводит к громоздкой математической модели, которую сложно анализировать, поэтому введем ряд допущений: - оптические волокна имеет единственную сердцевину круглой формы, окруженную оболочкой; профиль показателя преломления сердцевины описывается монотонной функцией, оболочка имеет постоянный показатель преломления; - моды оптических волокон являются слабонаправленными, т.е. 2 2 А = с , «1 2п2с ; - поле на выходе OBi описывается формулами Эрмита-Гаусса; - среда между OBi и ОВ2 заполнена воздухом с показателем преломления пв-\\ - волноводные параметры OBi и ОВг равны, т.е. V\ = Vi\ -торцы волокон имеют полированную поверхность. Сделанные допущения справедливы для промышленных волокон, используемых в волоконно-оптических связных и контрольно-измерительных системах [4, 28]. Представим торец OB і как излучатель, излучение в котором создается модами распространения электромагнитной волны в волокне. Из теории скалярной оптики известно [20], что источник с конечными поперечными размерами формирует гауссовский пучок электромагнитных волн. Пусть пучок на выходе ОВі имеет радиальные распределения электрического поля и магнитного поля Н . Мощность пучка, распространяющегося вдоль оси ОВі определяется: Р = тг Mo J о где єо - диэлектрическая проницаемость в вакууме; ц,о - магнитная проницаемость в вакууме; Дг) - функция радиального распределения пучка. Мощность пучка теряется на отражение, на возбуждение мод излучения ОВг и мод оболочки ОВг- Оставшаяся часть мощности возбуждает моды распространения ОВг, поля которых можно представить как: где Е ції _ электрическая и магнитная составляющие поля /-ой моды в радиальном направлении ОВь Мощность, с которой возбуждается і-ая мода для составляющей электрического поля имеет вид: J Ei E2ds s где S - поверхность торца ОВг . Суммарная мощность всех направляемых мод в ОВг Для определения эффективности передачи мощности необходимо знать распределение поля в пучке и модовый состав в приемном ОВ. Подтвердим это математическими расчетами. В [77] приводится формула для определения коэффициента передачи, как функции осевого смещения Z:
Фреймовая модель представления знаний в интеллектуальных ВОИИС
Построение математических моделей для ВОИИС на основе дифференциальных бинарных датчиков аналитическим способом затруднено по ряду причин [19, 62, 108]. Более эффективным методом в данном случае является имитационное моделирование систем, отражающее стохастическую составляющую их пространственно-временной структуры. Для имитационного моделирования ВОИИС необходимо учитывать уже упомянутые свойства сложных технических объектов, с которыми связаны первичные преобразователи измерительной информации - открытость, цикличность, асинхронность, параллельность.
Удобным аппаратом для моделирования параллельных асинхронных процессов, т.е. процессов, протекающих в системе независимо один от другого являются Сети Петри [22, 118]. На выполнение процессов не накладываются какие-либо условия синхронизации. Моменты начала и завершения параллельных процессов, интервалы их реализации не являются в системе взаимообусловленными. Для выявления параллелизма в системе целесообразно руководствоваться условием Бернстаина — два действия могут выполняться одновременно, если выход каждого действия не является ни входом, ни выходом другого действия [118].
Параллельным процессам соответствуют состояния сетей Петри, в которых разрешены сразу несколько переходов, и каждый из них может сработать. Но какой именно переход сработает, решается всякий раз случайным образом по правилам равновероятного выбора. Сети Петри широко используются при моделировании и управлении вычислительными системами, сборочными процессами, автоматизированными производственными комплексами и системами. В отличие от конечных автоматов, в терминах которых описываются глобальные изменения состояния системы, сеть Петри конкретизирует внимание на локальных событиях (им соответствуют переходы), на локальных условиях (им соответствуют позиции), на локальных связях между событиями и условиями. Поэтому сеть Петри более адекватно, чем конечные автоматы, моделируют поведение асинхронных систем.
Применение сетей Петри для моделирования процессов взаимодействия волоконно-оптических информационно-измерительных систем с объектом измерений и контроля также оказывается весьма эффективным. К перечисленным особенностям моделируемых систем (параллельность, асинхронность) в нашем случае следует добавить цикличность и вероятностность событий.
Для моделирования волоконно-оптической информационно-измерительной системы с множественным доступом к каналу передачи данных сети Петри характеризуются: - качественным описанием; - количественными компонентами и функциями сети; - начальной маркировкой сети; - функцией переходов. Будем рассматривать ординарные автоматные сети Петри, не содержащие вложений и не оперирующие разнородными метками. Геометрически данные сети отображаются двудольным планарным ориентированным графом, который не содержит кратных дуг (не является мультиграфом), не содержит пересекающихся дуг, не содержит петель, содержит один или несколько циклов. Количественные компоненты и функции сети Петри, называемые также структурой сети, можно представить четверкой {Р, Т, I, О}, где Р {р1, р2, ..., рт] - множество мест (позиций); Т={т1, т2, .... , тя} - множество переходов; /-входная функция сети; О — выходная функция сети [47].
Входная и выходная функция сети могут быть заданы в виде матриц инцидентности, строками которых являются номера переходов, а столбцами — номера мест. Если переход і инцидентен месту j - значением элемента матрицы с индексами if будет «1», в противном случае - «О». Таким образом, матрицы входной и выходной функции сети являются булевыми матрицами, что упрощает операции с ними.
Начальная маркировка (разметка) сети определяется количеством и расположением меток (называемых также фишками) и выбирается случайно с равной степенью вероятности относительно множества мест Р. Предполагается, что метки однородны и инвариантны к функциям сети. В автоматных сетях Петри, которые мы рассматриваем, общее количество меток всегда равно их первоначальному количеству.
Функция сети определяется тремя правилами. Правило разрешения (возбуждения) переходов гласит, что переход разрешен, если каждое его входное место содержит не менее одной метки. Правило выполнения (срабатывания) переходов состоит в том, что сработать может только разрешенный переход, при этом выбор выполняемого перехода производится равновероятно относительно общего количества разрешенных переходов. При выполнении перехода из каждого его входного места изымается по одной метке, а в каждое выходное место добавляется по одной. Для автоматных сетей данное правило упрощается, т.к. каждый переход имеет только одно входное и одно выходное место.
