CC BY
22
Для создания данной информационной базы наиболее подходящим программным продуктом является система управления базами данных (СУБД) как совокупность языковых и программных средств, в основные функции которых входит возможность ввода данных, их обработки и считывания, удаления и осуществления безопасного контроля базами данных. Подобная система позволяет не только создавать базы данных, но и манипулировать сведениями из них. Для реализации доступа к данным используется универсальный язык - SQL, в основные задачи которого входит осуществление считы-
Выводы
В настоящее время в АО «НИИФИ» создается система мониторинга и вибродиагностики состояния сложных технических объектов СКиВД, при разработке экспертной системы и диагностического
вания, записи и удаления информации в базе данных. Из множества разновидностей СУБД, например Microsoft Access, Microsoft SQL Server и т.д. наиболее подходящим для реализации представленной задачи подходит MySQL по причине свободного распространения, открытого исходного кода, простоты и множества информации по созданию баз данных.
Примеры кодирования информационных баз моделей вычисляемых параметров и диагностической матрицы неисправностей приведены в таблицах 3 и 4.
Таблица 4
обеспечения, которой использованы рассмотренные в статье особенности создания информационной базы программных моделей диагностических признаков дефектов кинематических узлов технически сложных объектов.
Пример кодирования диагностической матрицы неисправностей
Вид неисправности Код неисправности N (1,-, 100) Диагностический признак Код ди-агно-стиче-ского признака P (1,-, 1000) Результаты анализа измерений параметра
X 1 X 2 Xj ( j = 1, -,12 8)
Износ подшипника 001 Появление четных и нечетных гармоник в спектре 001 Спектр, огибающая спектра Спектр, огибающая спектра Коды согласно предыдущей таблице
Рост высокочастотной составляющей спектра 002
Появление двойной частоты по отношению к спектру в спектре огибающей 003
Сколы раковины, трещины на внутреннем кольце подшипника 002 Появление четных и нечетных гармоник в спектре 001
Рост высокочастотной составляющей спектра 002
Появление высокочастотной составляющей в спектре огибающей 004
Ослабление механического крепления 003 Рост низкочастотной составляющей спектра на дробных гармониках в спектре вибрации 005
Есть другие неидентифицированные дефекты 100
Дефекты шестеренных передач 004 Появление четных и нечетных гармоник в спектре вибрации выше 4й 006
Суперпозиция сигналов с 2 разными частотами, одна из которых выше 1й гармоники спектра 007
Появление четных и нечетных гармоник в спектре вибрации выше 4й в спектре огибающей 008
Суперпозиция сигналов с 2 разными частотами, одна из которых выше 1й гармоники спектре огибающей 009
ЛИТЕРАТУРА
1. Михеев М.Ю., Савочкин Ал.Е. Комплекс взаимосвязанных алгоритмов прогнозирования технического состояния ТСО по результатам параметрического мониторинга быстропротекающих процессов // Труды Международного симпозиума «Надежность и качество», Пенза, ПГУ, 2015г.
2. Русов В.А. Диагностика дефектов вращающегося оборудования по вибрационным сигналам, Пермь, 2012
3. Котякова В.А. Организация мониторинга в комплексной системе оценки состояния технически сложных объектов // Труды международного симпозиума «Надежность и качество», Пенза, ПГУ, 2015г.
4. Русов В.А. Спектральная вибродиагностика 1996г.
УДК 681.3.08:004.9.
Николаев1 А.В., Цыпин2 Б.В., Тюрин1 М.В., Ярославцева1 Д.А.
1АО «Научно-исследовательский институт физических измерений», Пенза, Россия
2ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА СТРУКТУРНЫХ СХЕМ ИЗМЕРИТЕЛЬНО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ
Рассмотрены особенности построения измерительно-вычислительных комплексов (ИВК) и целесообразность применения имитационного моделирования на начальных стадиях разработки ИВК. Представлена типовая структурная схема ИВК и приведены измеряемые физические параметры (давление, температура, сила, перемещение, ускорение, расход, ток). Определен состав общего и специального программного обеспечения ИВК для автоматизированного рабочего места (АРМ) оператора ИВК, сервера, рабочего места оператора и станции сбора данных. По результатам анализа типовой схемы и программного обеспечения предложен алгоритм построения и испытаний имитационной модели ИВК. Разработан алгоритм достижения цели операции от события к событию в заданный срок, в режиме реального времени. Получены адекватные оценки метрологических характеристик измерительных каналов, составных частей и ИВК в целом.
Ключевые слова:
имитационное моделирование измерительно-вычислительного комплекса (ИВК), программное обеспечение измерительно-вычислительного комплекса, метрологические характеристики ИВК
Появление ИВК было связано, с одной стороны, с усложнением испытательных, измерительных и исследовательских задач, увеличением их объема и количества, необходимостью выполнения больших объемов вычислений и протоколов. С другой стороны, - с появлением небольших по размеру, относительно дешевых, но эффективных цифровых вычислительных машин и цифровых средств электроизмерительной техники, позволяющих не только автоматизировать процессы измерения, выдачи и коммутации электрических сигналов, но и осуществлять обмен информацией с вычислительной машиной.
Современный этап развития ИВК характеризуется переходом к созданию сложных иерархических комплексов, в которых осуществляется децентрализованная обработка информации, а отдельные части ИВК зачастую распределены в пространстве. Наблюдается тенденция к всё большему использованию стандартны:': аппаратных и программны:': средств со-
пряжения на всех уровнях иерархии, что дает возможность создавать ИВК непосредственно у пользователя, исходя из его специфических требований [1].
ИВК можно определить как совокупность функционально связанных устройств, обеспечивающих измерение, сбор, вычислительную обработку и распределение измерительной информации в системах управления производственными процессами и объектами [2-4].
Отличительной чертой ИВК является наличие в системе программируемой электронно-вычислительной машины (ЭВМ), которая используется не только для обработки результатов измерений, но и для управления процессом измерения, а также для управления воздействием (если это необходимо) на объект.
На рисунке 1 представлена типовая структурная схема ИВК.
Рисунок 1 - Типовая структурная схема ИВК
Измерители первичные и нормализующие преобразователи должны осуществлять сбор и первичную обработки следующих физических параметров:
- давление (абсолютное, избыточное, динамическое);
температуру (от минус 10 0 до 350°С);
- силу (до 50 0 кН);
- перемещение (от 0,5 до 1250 мм);
- ускорение (от 0,5 до 10000 м/с2, диапазон частот от 0,5 до 10000 Гц);
- расход (до 350 м3/с);
- ток (до 200 А).
Рисунок 2 - Состав программного обеспечения ИВК
Станция сбора данных осуществляет сбор и хранение измерительной информации, поступающей от измерителей первичных и нормализующих преобразователей, и предоставляет данные на верхний уровень - АРМ оператора ИВК и сервер, обеспечивающий хранение данных и информации [5, 6].
Уровень развития ИВК определяется программным обеспечением (ПО) - совокупностью программ, используемы:': при подготовке и решении задач,
управления и проверки работоспособности ИВК (рисунок 2) [7, 8]. В соответствии с функциями, выполняемыми его компонентами, ПО ИВК состоит из двух видов - общего и специального ПО.
Общее ПО включает в себя ПО управления - совокупность программ, предназначенных для управления функционированием ИВК в процессе реализации прикладных измерительных программ и разработки новых программ.
Рисунок 3 - Алгоритм построения и испытания имитационной модели
Специальное ПО обычно реализуется в виде пакетов прикладных программ. Пакет прикладных программ - совокупность программ реализации стандартных методов (математической статистики, вычислительной математики, интеллектуального анализа данных) при решении различных прикладных задач.
В настоящее время отработка технических решений на начальных стадиях разработки ИВК на натурных макетах является длительным, дорогостоящим процессом. В связи с развитием вычислительной техники все чаще используются методы имитационного моделирования, которое представляет собой процесс построения и испытания моделирующего алгоритма (рисунок 3), имитирующего поведение и взаимодействие, исследуемого ИВК с учетом случайных входных воздействий и внешней среды.
Имитационное моделирование целесообразно применять в тех случаях, когда:
- нет аналитических методов решения сформулированной задачи;
- аналитические методы есть, но не удовлетворяют метрологическим требованиям точности и достоверности;
- аналитические методы есть, но их вычислительные процедуры сложны даже для ЭВМ;
- реализация известных процедур сталкивается с недостаточной математической подготовкой исследователя;
- исследователю нужно знать не только оценки искомых характеристик, но и динамику всего процесса.
Одной из основных целей имитационного моделирования является определение показателей эффективности различных операций. Показатели эффективности могут выступать в виде оценок характеристик случайных величин, процессов или вероятностей исхода операций. В первом случае - это время, расход ресурсов, расстояния и т.п., во втором случае показатель эффективности выступает в качестве вероятности, например, достижения цели операции в заданный срок, исправного состояния техники и т.д. (рисунок 4) [9, 10].
Исходными данными для определения метрологических характеристик ИВК служат метрологические характеристики компонентов: либо нормируемые в соответствии с [11], либо полученные экспериментально. Обычно известны (например, из паспорта на средство измерения) нормируемые метрологические характеристики, которые характеризуют воздействие факторов на результат измерительных процедур.
Рисунок 4 - Алгоритм достижения цели операции от события к событию в заданный срок в режиме реального времени
При учете воздействующих факторов приходится довольствоваться рядом упрощений и ограничений [12 - 14]:
- ИВК рассматривается как совокупность независимых измерительных каналов;
- имитационными моделями отдельных составляющих погрешности являются либо детерминированные, либо случайные величины с равномерным или нормальным законами распределения, а также кусочно-линейные функции от них;
- функции распределения компонентов линейны;
- имитационными моделями измеряемых величин являются либо детерминированные величины, либо случайные процессы, удовлетворяющие условиям стационарных и динамических процессов;
- композиция составляющих погрешности имеет в общем случае аддитивно-мультипликативный характер;
- «алгоритмические» компоненты рассматриваются автономно, не в составе измерительных каналов [15];
- объектом рассмотрения (при определении метрологических характеристик средств измерений, но не погрешностей результата) служат лишь процедуры прямых измерений.
Эти обстоятельства обусловливают необходимость применения подходов, позволяющих снять подобные ограничения и получить более адекватные оценки метрологических характеристик [16].
Возможность и удобство применения методов имитационного моделирования базируются на представлении уравнения прямых измерений отдельного измерительного канала в виде
Ъ (0 = рк. ¿...Р^ЮФ ,)... Фя-1: ¿Ф^ ¡), (1)
где Х1 - результат измерения; ] = 1...К - номер измерительно-вычислительной цепи; I = 1...Ы - номер компонента в измерительно-вычислительной цепи; t - время; - ^-я измеряемая величина;
- процедура, реализующая измерительное преобразование 1-го компонента ]-й измерительно-вычислительной цепи; Ф[, у - вектор факторов, влияющих на результат 1-го измерительного преобразования.
Например, в качестве измерительного преобразования для компонента «измеритель первичный» служит функция, описывающая его номинальную функцию преобразования и моделями факторов, приводящих к основным и дополнительным погрешностям в статическом режиме работы измерительного преобразователя. Погрешностями динамического режима могут служить случайные величины с различными законами распределения и функциональные зависимости от входной и влияющих величин.
Следует иметь в виду, что компоненты этого вектора в общем случае также являются функциями времени: Ф= Ф1]к(£).
В соответствии с (1) результат косвенного измерения будет представлен в виде
Х(Ъ = С(Х1(€),Х2(€).....Хк(0,Ф, (2)
где С - функциональное преобразование, описывающее связь результата измерения с результатами прямых измерений; Ф - факторы, влияющие на результат С. Функция С(.) может быть отождествлена с «уравнением косвенных измерений» в смысле, вкладываемом в это понятие работой [11]. Факторы же могут иметь самый разный характер. В соответствии с [15] значимыми факторами могут служить стохастизм С, неполное знание реализуемой в С зависимости и т.п.
Наконец, погрешность АХ результата измерений в соответствии с концепцией работы [17] представлена в виде
АХ = Х-Х = Х- ССЯКО, х2(с), ...,Хк(с)). Задача определения предельных метрологических характеристик ИВК сводится к нахождению экстре-
мумов этой функции. Также в соответствии с принципами, рассмотренными в [17], возможно исследование не только полной группы погрешностей, но любых ее подгрупп и отдельных составляющих.
В результате имитационного моделирования были решены следующие вопросы:
- разработана типовая структурная схема ИВК;
- проведен выбор общего и специального программного обеспечения;
- разработан алгоритм построения испытаний имитационной модели ИВК;
- разработан алгоритм достижения цели операции от события к событию в заданный срок в режиме реального времени;
- получены адекватные оценки метрологических характеристик составных частей и ИВК в целом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Петросьянц В.В. Измерительно-вычислительные комплексы (канал общего пользования). - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. - 159 с.
2. Капиев Р.Э. Измерительно-вычислительные комплексы. - Л.: Энергоатомиздат, 1988. - 176 с.
3. Древс Ю.Г., Зорин А.Л. Применение ПЭВМ в системах измерения и обработки данных. Ч.2 Технические средства сбора и обработка информации в измерительно-вычислительных комплексах: Учеб. пособие.- М.: МИФИ, 2001.
4. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы: Структуры и алгоритмы, системотехническое проектирование.: Учеб. пособие для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Энергоатомиздат, 1995.439 с.
5. Тюрин М.В., Васильев В.В., Когельман Л.Г. Измерительный комплекс для настройки и аттестации системы измерения давления // Датчики и системы: Научно-технический и производственный журнал. -2003. - №2. - С. 3-56.
6. Горшков П.С., Потемкин А.В. Функциональная модель процесса разработки автоматизированной системы контроля состояния авиационного оборудования // Тр. междунар. симпозиума «Надежность и качество» (23-31 мая 2016 г.) Пенза: Изд-во ПГУ, 2016. - Т.1. - С. 178 - 183.
7. Дмитриенко А.Г., Блинов А.В., Николаев А.В. Распределенная интеллектуальная система мониторинга состояния объектов РКТ // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего.: Научно-методич. журн. - 2011. - Пенза.: Изд-во Пенз. гос. технол. акад., 2012. - С. 15-21.
8. Козлов В.В., Цыпин Б.В., Мясникова М.Г., Ионов С.В. Применение методов цифрового спектрального оценивания в задаче измерения параметров сигнала // Измерительная техника. - 2010. - № 10. - С. 16-20.
9. Панкин А.М. Методология разработки алгоритмов контроля технического состояния непрерывных объектов // Тр. междунар. симпозиума «Надежность и качество» (23-31 мая 2016 г.) Пенза: Изд-во ПГУ, 2016. - Т.1. - С. 56 - 59.
10. Дмитриенко А.Г., Михеев М.Ю., Жашкова Т.В. Обобщенная процедура структурно-параметрического синтеза информационных моделей сложных систем // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. - 2012. - №4. - С. 143-152.
11. ГОСТ 8.009-84. Нормирование и использование метрологических характеристик средств измерений.
12. МИ 222-80. Методика расчета метрологических характеристик измерительных каналов информационно-измерительных систем по метрологическим характеристикам компонентов.
13. МИ 2168-91. ГСИ. Системы измерительные информационные. Методика расчета метрологических характеристик измерительных каналов по метрологическим характеристикам линейных аналоговых компонентов.
14. РД 153-34.0-11.201-97. Методика определения обобщенных метрологических характеристик измерительных каналов ИИС и АСУ ТП по метрологическим характеристикам агрегатных средств измерений.
15. МУ 25.750-85. Методы нормирования, определения и контроля метрологических характеристик алгоритмов цифрового преобразования измерительной информации в ИВК.
16. Климентьев К.Е. Имитационное моделирование программно-управляемого процесса измерений // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2012. - № 1. - С. 10-14.
17. Метрологический анализ процессорных измерительных средств с помощью имитационного моделирования: алгоритмы и требования к программному обеспечению / Э.И. Цветков, Г. Н. Хуснутдинов, В. С. Соболев [и др.] // Измерения, контроль, автоматизация. - 1986. - № 4. - С. 46-54.
УДК 531.1:004.421 Бецков А.В.
ФГКОУ ВПО «Академия управления МВД России», Москва, Россия
О ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВАХ БЕЗОПАСНОСТИ
БЕЗОПАСНОСТИ МНОГО НЕ БЫВАЕТ Г.Н. Гипич
В современном мире, полном различных многообразных опасностей, внимание к безопасности трудно переоценить. Сегодня проблема безопасности обсуждается мировой прогрессивной общественностью, предпринимаются попытки обеспечить безопасную жизнь людей и окружающего мира, не только легальными миротворческими миссиями, но и прибегая к вооруженным конфликтам и специальным операциям. В настоящее время весьма важно создать авторитетно выверенную всемирно поддержанную научно обоснованную теорию безопасности. Теорию комплексной системной безопасности, связи, закономерности, законы которой имели влияние и распространялись на все международные сообщества, соответствовали основам жизнедеятельности окружающего мира. Автор статьи пытается обратить внимание научного сообщества на проблемы теории безопасности современного мира, с целью приближения перспективы формирования единой всемирной теории безопасности, не только на законодательном уровне, но и в научном формализованном плане
Ключевые слова:
человек, окружающая среда, теория безопасности, надежность, качество, устойчивость, живучесть, РСЧС, аварии, катастрофы, чрезвычайные ситуации, математический системный анализ, опасность, безопасность
