Помощь студентам в учебе
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ПРИРОДНЫХ И ТЕХНОГЕННЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА
|
ВВЕДЕНИЕ 4
1. Анализ методов обработки информации в системах мониторинга 12
1.1. Общие принципы сбора, хранения и обработки информации в
системах мониторинга природных и техногенных объектов 12
1.2. Алгоритмы для выявления аномалий в системах мониторинга
природных и техногенных объектов 21
1.2.1. Типы идентифицируемых аномалий 21
1.2.2. Алгоритмы и методы идентификации аномалий 23
1.3. Выбор и обоснование направлений исследований 30
Выводы 34
2. Разработка алгоритмического обеспечения для выделения
нарушений закономерностей в поведении сигнала 36
2.1. Разработка общей методики и модели для проведения
исследований 36
2.2. Разработка и модификация алгоритмов для обнаружения в
сигнале перепадов уровня 40
2.2.1. Алгоритм на основе сравнения средних скоростей изменения 41
2.2.2. Алгоритмы для обнаружения перепадов с применением средства
визуализации временных рядов candlestick 46
2.3. Алгоритмы обнаружения в сигнале аномальных выбросов 49
2.3.1. Метод на основе анализа отклонения тренда временного ряда 50
2.3.2. Алгоритмы для обнаружения выбросов с применением средства
визуализации временных рядов boxplot 52
2.3.3. Модифицированный алгоритм Z-score 53
2.3.4. Сравнение различных методов обнаружения выбросов 54
2.4. Обнаружение нарушений цикличности в периодических
процессах с помощью модифицированного паттерна форм (МПФ) 56
2.5. Применение МПФ для восстановления пропущенных данных и
для краткосрочного прогнозирования 62
Выводы 65
3. Совершенствование методов обработки и хранения данных
мониторинга 66
3.1. Общая постановка задачи 66
3.2. Методы на основе выбора базисной системы отсчетов,
нормировки и структуризации данных 69
3.3. Методы сжатия на основе разностных схем 74
3.3.1. Модификация разностных методов сжатия без потери данных .... 75
3.3.2. Модификация методов сжатия с частичной потерей данных 80
3.4. Сравнительная оценка различных методов сжатия данных 89
Выводы 98
4. Практическая реализация результатов исследований в системах
мониторинга 99
4.1. Программно-техническое обеспечение комплексов для
проведения экспериментальных исследовании 99
4.1.1. Обобщенная структурная схема разработанных систем 99
4.1.2. Программно-техническое обеспечение системы мониторинга ... 105
4.2. Практическое применение разработанных систем мониторинга
для выделения аномалии 112
4.2.1. Информационно-измерительная система АлтГТУ 112
4.2.2. Выделение аномалий при метеонаблюдениях 121
4.2.3. Выделение аномалий в системах контроля техногенных объектов 126
4.3. Перспективы применения разработанного программно¬технического обеспечения для решения задач климатического и технического мониторинга природных и техногенных объектов 132
Выводы 137
Список литературы 138
Список использованных сокращений 154
Список использованных обозначений 155
Приложение A. Копии документов о внедрении результатов диссертационной работы 157
1. Анализ методов обработки информации в системах мониторинга 12
1.1. Общие принципы сбора, хранения и обработки информации в
системах мониторинга природных и техногенных объектов 12
1.2. Алгоритмы для выявления аномалий в системах мониторинга
природных и техногенных объектов 21
1.2.1. Типы идентифицируемых аномалий 21
1.2.2. Алгоритмы и методы идентификации аномалий 23
1.3. Выбор и обоснование направлений исследований 30
Выводы 34
2. Разработка алгоритмического обеспечения для выделения
нарушений закономерностей в поведении сигнала 36
2.1. Разработка общей методики и модели для проведения
исследований 36
2.2. Разработка и модификация алгоритмов для обнаружения в
сигнале перепадов уровня 40
2.2.1. Алгоритм на основе сравнения средних скоростей изменения 41
2.2.2. Алгоритмы для обнаружения перепадов с применением средства
визуализации временных рядов candlestick 46
2.3. Алгоритмы обнаружения в сигнале аномальных выбросов 49
2.3.1. Метод на основе анализа отклонения тренда временного ряда 50
2.3.2. Алгоритмы для обнаружения выбросов с применением средства
визуализации временных рядов boxplot 52
2.3.3. Модифицированный алгоритм Z-score 53
2.3.4. Сравнение различных методов обнаружения выбросов 54
2.4. Обнаружение нарушений цикличности в периодических
процессах с помощью модифицированного паттерна форм (МПФ) 56
2.5. Применение МПФ для восстановления пропущенных данных и
для краткосрочного прогнозирования 62
Выводы 65
3. Совершенствование методов обработки и хранения данных
мониторинга 66
3.1. Общая постановка задачи 66
3.2. Методы на основе выбора базисной системы отсчетов,
нормировки и структуризации данных 69
3.3. Методы сжатия на основе разностных схем 74
3.3.1. Модификация разностных методов сжатия без потери данных .... 75
3.3.2. Модификация методов сжатия с частичной потерей данных 80
3.4. Сравнительная оценка различных методов сжатия данных 89
Выводы 98
4. Практическая реализация результатов исследований в системах
мониторинга 99
4.1. Программно-техническое обеспечение комплексов для
проведения экспериментальных исследовании 99
4.1.1. Обобщенная структурная схема разработанных систем 99
4.1.2. Программно-техническое обеспечение системы мониторинга ... 105
4.2. Практическое применение разработанных систем мониторинга
для выделения аномалии 112
4.2.1. Информационно-измерительная система АлтГТУ 112
4.2.2. Выделение аномалий при метеонаблюдениях 121
4.2.3. Выделение аномалий в системах контроля техногенных объектов 126
4.3. Перспективы применения разработанного программно¬технического обеспечения для решения задач климатического и технического мониторинга природных и техногенных объектов 132
Выводы 137
Список литературы 138
Список использованных сокращений 154
Список использованных обозначений 155
Приложение A. Копии документов о внедрении результатов диссертационной работы 157
В последнее время методы непрерывного оперативного контроля получают все большую востребованность при решении задач технического и природного мониторинга в связи с ужесточением регламента реализации технологических процессов, участившимися случаями возникновения различных экстремальных ситуаций, техногенных и экологических катастроф, развитием фундаментальных исследований в области изучения свойств природной среды и климатических явлений.
При этом, из-за масштабности современных производств и необходимости осуществления контроля и выявления нештатных ситуаций на больших территориях возникает проблема необходимости эффективного сбора, обработки и хранения большого объема данных с огромного числа первичных измерительных преобразователей.
Однако, существующие системы мониторинга используют для идентификации нарушений закономерностей в регистрируемых на объектах контроля информативных сигналах преимущественно пороговые методы, в которых величина порога должна устанавливаться при настройке системы и не зависит от особенностей динамики информативных сигналов. Кроме того, с развитием телекоммуникационной инфраструктуры и удешевлением устройств первичного сбора данных резко возрос объем измерительной информации, что привело к проблеме не только ее своевременной потоковой обработки, но и передачи, хранения и обеспечения к ней оперативного доступа.
В этой связи становится актуальной разработка информационного обеспечения, программно-технических средств и алгоритмических решений, способных эффективно выявлять аномалии и нарушения закономерностей в контролируемых процессах с учетом их особенностей, а также минимизировать объем передаваемой и хранимой информации без потери ее прагматической ценности.
Объектом исследования являются собираемые с первичных измерительных преобразователей данные оперативного контроля техногенных и при-родных объектов, а также методы, необходимые для их непрерывной диагностики и выявления нарушений их функционирования.
Предмет исследования - алгоритмы на основе статистических методов сбора, хранения и обработки информативных сигналов, формируемых в системах непрерывного оперативного мониторинга природных и техногенных объектов.
Таким образом, основной целью диссертационного исследования является совершенствование алгоритмического и программного обеспечения систем мониторинга техногенных и природных объектов путём модификации статистических алгоритмов, используемых для выявления нарушений закономерностей в информативных сигналах контролируемых техногенных и природных объектов и обеспечение компактификации передачи и хранения таких сигналов.
Выявленными противоречиями предмета исследования, которые определяют научную проблему и перечень научных задач, являются высокий уровень развития программно-аппаратного обеспечения оперативного контроля на основе SCADA - систем и постоянный рост вычислительных возможностей систем обработки данных - с одной стороны, и отсутствие эффективных методов обработки информативных сигналов и методов их хранения, учитывающих закономерности в контролируемых процессах.
Данная область исследований соответствует следующим пунктам паспорта специальности ВАК 05.11.13: п.4. «Разработка методического, технического, приборного и информационного обеспечения для локальных, региональных и глобальных систем экологического мониторинга природных и техногенных объектов» и п. 6 «Разработка алгоритмического и программно - технического обеспечения процессов обработки информативных сигналов и представление результатов в приборах и средствах контроля, автоматизация приборов контроля».
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были сформулированы следующие задачи:
- провести анализ методов выявления и идентификации аномалий и иных нарушений закономерностей в информативных сигналах систем мониторинга;
- осуществить модификацию существующих онлайновых методов обнаружения таких аномалий в сигналах системы мониторинга, как их перепады и выбросы;
- для объектов контроля, характеризующихся наличием в них циклических периодических процессов, усовершенствовать метод обнаружения такой аномалии, как нарушение цикличности таких процессов и разработать алгоритмы восстановления потерянных и краткосрочного прогнозирования наблюдаемых данных;
- разработать способы компактного хранения и передачи данных, полученных в ходе мониторинга;
- осуществить апробацию разработанных методов и реализующего их алгоритмического и программно-технического обеспечения для решения практических задач контроля в информационно-измерительных системах.
Основными методами решения поставленных задач являются методы статистической обработки экспериментальных данных, методы вычисли-тельной математики, методы цифровой обработки сигналов и методы теории погрешностей.
Теоретической основой исследования служили труды учёных и специалистов, в числе которых J. Yang, R. Agrawal, S. Makridakis, F. Rasheed, G. Welch, J. Contrera, J. W. Taylor, G. Anandalingam, K. Chitharanjan, C. Shahabi, Z. Bakar , D. Janakiram, H. S. Hippert, B. Ryabko, J. C. Palomares-Salas, K. A. Cullen, R. C. Tabony, T. Al-Hawari, W. Charytoniuk, E. Keogh, H. E. Solberg, P. A. Hancock, C. J. Willmott, X. Song, M. G. Elfeky, B. Iglewicz, V. Barnett, Новиков М.М., Айвазян С.А., Дубров А.М., Елисеева И.И., Загоруйко Н.Г., Наследов А.Д., Попов В.Н, Пустыльник Е.И., Шпаков П.С., Юзбашев М.М. и многие другие.
Научная новизна исследования заключается в совершенствовании основанного на применении статистического подхода алгоритмического и программного обеспечения, реализующего методы выявления нарушений закономерностей в информативных сигналах контролируемых объектов и включает следующие пункты:
1. Разработаны новые методы обнаружения выбросов и перепадов в контролируемых системой мониторинга процессах на основе сравнения трендов смежных интервалов наблюдения, а также предложена корректировка значений пороговых уровней классических онлайновых методов обнаружения аномалий, что позволяет повысить точность обнаружения аномалий в контролируемых системой мониторинга процессах.
2. Усовершенствован основанный на геометрических паттернах алгоритм выявления нарушений цикличности в периодических сигналах, отличающийся от прототипа возможностью его применения в онлайновых режимах измерений, учетом тренда на стадии формирования и применения паттерна и повышенной достоверностью краткосрочного прогнозирования и восстановления потерянных данных.
3. Разработаны основанные на разностных схемах модификации алгоритмов компрессии данных как с потерями, так и без потерь, и организации их хранения в целочисленном виде с учетом периода выборки, обеспечивающие возможность хранения больших объемов информации для многоканальных систем мониторинга техногенных и природных объектов.
Обоснованность и достоверность научных положений, методов и рекомендаций обеспечивается за счет использования теоретически обоснованных вычислительных методов, подтверждена результатами экспериментальной проверки, наличием зарегистрированных в установленном порядке реализующих разработанные алгоритмы программных продуктов. Вычислительные эксперименты выполнялись с помощью разработанных автором, в том числе и зарегистрированных, прикладных программ.
Теоретическая ценность диссертации состоит в развитии статистических методов идентификации аномалий в сигналах, основанных на учете особенностей динамики изменения параметров контролируемых процессов в системе мониторинга, а также в развитии методов онлайновой компактификации передаваемых и хранимых данных.
Практическая ценность диссертации заключается в том, что применение созданных в ходе проведения исследований алгоритмов обработки информативного сигнала и программно-технических решений для систем мониторинга техногенных и природных объектов позволяет:
- уменьшить вероятность появления ошибок первого и второго рода при выявлении аномалий и иных нарушений присутствующих в сигнале закономерностей;
- повысить быстродействие, а также сократить объем хранимых данных.
Это снижает требования, предъявляемые к используемым в приборах и методах контроля средствам вычислительной техники, положительно отражается на эффективности работы системы оперативного контроля, расширяет ее функциональность и спектр контролируемых параметров.
Реализация результатов работы.
Исследования по тематике диссертационной работы велись в рамках следующих госбюджетных НИР: «Моделирование динамических температурных полей в системах экстраполирующего температурного мониторинга техногенных объектов» (2010-2012 гг.), государственного задания вузам на 2013-2015 гг. (тема «Развитие гибридных моделей и методов оценки и прогнозирования состояний техногенных, социально - экономических и природных объектов» (2013-2015 гг.).
Результаты работы внедрены и использовались при разработке системы оперативного контроля потребления энергоресурсов университетского кампуса АлтГТУ (г. Барнаул) и мониторинга метеоданных и в работах, выполняемых институтом водных и экологических проблем СО РАН.
Апробация работы. Результаты исследовании апробированы на научно-технических и научно-практических конференциях различного уровня: ВНК "Инновационные процессы в гуманитарных, естественных и технических системах" (Таганрог, 2012 г.), Международной НТК «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2013, 2014, 2015, 2016 гг.), IV НПК "Информационно-измерительная техника и технологии" (Томск, 2013г.), II Всероссийской с международным участием НПК по инновациям в неразрушающем контроле SibTest (Томск, 2013 г), VI Международной научно-практической конференции «Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов (МППОС- 2016)».
На защиту выносятся:
- модифицированные пороговые методы идентификации нарушений закономерностей (перепады сигналов, выбросы, нарушения цикличности), наблюдаемых в информативных сигналах контролируемых объектов, пригодные для использования в режиме реального времени на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами;
- метод формирования шаблона тренда по данным измерений с учетом тренда детерминированной составляющей и применение шаблона для оценки нарушения цикличности в информативных сигналах объектов, характеризующихся наличием в них периодических процессов, для восстановления потерянных данных и для краткосрочного прогнозирования;
- модифицированные методы сжатия информативных сигналов в системах мониторинга природных и техногенных объектов, оптимизированные под передачу данных, содержащих перепады и выбросы и случайную составляющую, не являющуюся в общем случае стационарным эргодическим процессом;
- результаты практического внедрения разработанных методов и средств для оперативного контроля техногенных объектов и природной среды, включая интерфейсные решения для визуализации контролируемых процессов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 печатных работах, в том числе 8 статей из Перечня ВАК (из них одна - входящая в базу научного цитирования Scopus), 4 статьи и доклады в других изданиях, 10 тезисов до-кладов. На объекты интеллектуальной собственности получено 3 свидетельства о регистрации программ и одно - о регистрации базы данных.
Личный вклад автора. Все основные научные результаты, выносимые на защиту и составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит в разработке модификаций известных статистических методов обнаружения аномалий и сжатия данных, создании и отладке программного обеспечения, проведении вычислительного эксперимента.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы.
Первая глава диссертационной работы посвящена анализу известных моделей и методов обнаружения нарушений закономерностей в протекании контролируемых процессов. Очерчен круг рассматриваемых в данной работе видов нарушений регулярности контролируемых процессов, к которому от-носятся перепады уровней, выбросы, нарушения цикличности, кратковременное отсутствие данных измерений. Обозначена проблема необходимости обеспечения компактного и надежного способа передачи и хранения связанных с мониторингом больших массивов данных в режиме реального времени.
Во второй главе описаны предложенные модификации онлайновых методов обнаружения перепадов и выявления аномалий в сигналах с учётом его тренда. В ней также описана модель сигнала, использованная в вычисли-тельных экспериментах для исследования разрабатываемых алгоритмов, и приведены результаты такого исследования.
Третья глава посвящена вопросам сжатия данных мониторинга с целью сокращения объема трафика при транспорте информации и ее последующего компактного хранения. Оцениваются возможности сжатия за счет перехода к хранению нормированных по величине и времени целочисленных данных. Описаны также предложенные модификации RLE - методов сжатия данных без потерь, а также с потерями, основанными на применении слоев неопределенности, толщина которых определяется некомпенсируемыми погрешностями и случайными шумами первичных преобразователей.
В четвертой главе описано применение разработанных методов и реализующих их алгоритмов в программно-техническом обеспечении системы мониторинга потребления энергоресурсов университетского кампуса АлтГТУ. Рассматриваются особенности применения разработанных методов для выявления аномалий различных физических величин в различных условиях их наблюдения и обсуждаются возможности их дальнейшего развития.
В приложение вынесены документы о внедрении результатов выполненных исследований.
При этом, из-за масштабности современных производств и необходимости осуществления контроля и выявления нештатных ситуаций на больших территориях возникает проблема необходимости эффективного сбора, обработки и хранения большого объема данных с огромного числа первичных измерительных преобразователей.
Однако, существующие системы мониторинга используют для идентификации нарушений закономерностей в регистрируемых на объектах контроля информативных сигналах преимущественно пороговые методы, в которых величина порога должна устанавливаться при настройке системы и не зависит от особенностей динамики информативных сигналов. Кроме того, с развитием телекоммуникационной инфраструктуры и удешевлением устройств первичного сбора данных резко возрос объем измерительной информации, что привело к проблеме не только ее своевременной потоковой обработки, но и передачи, хранения и обеспечения к ней оперативного доступа.
В этой связи становится актуальной разработка информационного обеспечения, программно-технических средств и алгоритмических решений, способных эффективно выявлять аномалии и нарушения закономерностей в контролируемых процессах с учетом их особенностей, а также минимизировать объем передаваемой и хранимой информации без потери ее прагматической ценности.
Объектом исследования являются собираемые с первичных измерительных преобразователей данные оперативного контроля техногенных и при-родных объектов, а также методы, необходимые для их непрерывной диагностики и выявления нарушений их функционирования.
Предмет исследования - алгоритмы на основе статистических методов сбора, хранения и обработки информативных сигналов, формируемых в системах непрерывного оперативного мониторинга природных и техногенных объектов.
Таким образом, основной целью диссертационного исследования является совершенствование алгоритмического и программного обеспечения систем мониторинга техногенных и природных объектов путём модификации статистических алгоритмов, используемых для выявления нарушений закономерностей в информативных сигналах контролируемых техногенных и природных объектов и обеспечение компактификации передачи и хранения таких сигналов.
Выявленными противоречиями предмета исследования, которые определяют научную проблему и перечень научных задач, являются высокий уровень развития программно-аппаратного обеспечения оперативного контроля на основе SCADA - систем и постоянный рост вычислительных возможностей систем обработки данных - с одной стороны, и отсутствие эффективных методов обработки информативных сигналов и методов их хранения, учитывающих закономерности в контролируемых процессах.
Данная область исследований соответствует следующим пунктам паспорта специальности ВАК 05.11.13: п.4. «Разработка методического, технического, приборного и информационного обеспечения для локальных, региональных и глобальных систем экологического мониторинга природных и техногенных объектов» и п. 6 «Разработка алгоритмического и программно - технического обеспечения процессов обработки информативных сигналов и представление результатов в приборах и средствах контроля, автоматизация приборов контроля».
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были сформулированы следующие задачи:
- провести анализ методов выявления и идентификации аномалий и иных нарушений закономерностей в информативных сигналах систем мониторинга;
- осуществить модификацию существующих онлайновых методов обнаружения таких аномалий в сигналах системы мониторинга, как их перепады и выбросы;
- для объектов контроля, характеризующихся наличием в них циклических периодических процессов, усовершенствовать метод обнаружения такой аномалии, как нарушение цикличности таких процессов и разработать алгоритмы восстановления потерянных и краткосрочного прогнозирования наблюдаемых данных;
- разработать способы компактного хранения и передачи данных, полученных в ходе мониторинга;
- осуществить апробацию разработанных методов и реализующего их алгоритмического и программно-технического обеспечения для решения практических задач контроля в информационно-измерительных системах.
Основными методами решения поставленных задач являются методы статистической обработки экспериментальных данных, методы вычисли-тельной математики, методы цифровой обработки сигналов и методы теории погрешностей.
Теоретической основой исследования служили труды учёных и специалистов, в числе которых J. Yang, R. Agrawal, S. Makridakis, F. Rasheed, G. Welch, J. Contrera, J. W. Taylor, G. Anandalingam, K. Chitharanjan, C. Shahabi, Z. Bakar , D. Janakiram, H. S. Hippert, B. Ryabko, J. C. Palomares-Salas, K. A. Cullen, R. C. Tabony, T. Al-Hawari, W. Charytoniuk, E. Keogh, H. E. Solberg, P. A. Hancock, C. J. Willmott, X. Song, M. G. Elfeky, B. Iglewicz, V. Barnett, Новиков М.М., Айвазян С.А., Дубров А.М., Елисеева И.И., Загоруйко Н.Г., Наследов А.Д., Попов В.Н, Пустыльник Е.И., Шпаков П.С., Юзбашев М.М. и многие другие.
Научная новизна исследования заключается в совершенствовании основанного на применении статистического подхода алгоритмического и программного обеспечения, реализующего методы выявления нарушений закономерностей в информативных сигналах контролируемых объектов и включает следующие пункты:
1. Разработаны новые методы обнаружения выбросов и перепадов в контролируемых системой мониторинга процессах на основе сравнения трендов смежных интервалов наблюдения, а также предложена корректировка значений пороговых уровней классических онлайновых методов обнаружения аномалий, что позволяет повысить точность обнаружения аномалий в контролируемых системой мониторинга процессах.
2. Усовершенствован основанный на геометрических паттернах алгоритм выявления нарушений цикличности в периодических сигналах, отличающийся от прототипа возможностью его применения в онлайновых режимах измерений, учетом тренда на стадии формирования и применения паттерна и повышенной достоверностью краткосрочного прогнозирования и восстановления потерянных данных.
3. Разработаны основанные на разностных схемах модификации алгоритмов компрессии данных как с потерями, так и без потерь, и организации их хранения в целочисленном виде с учетом периода выборки, обеспечивающие возможность хранения больших объемов информации для многоканальных систем мониторинга техногенных и природных объектов.
Обоснованность и достоверность научных положений, методов и рекомендаций обеспечивается за счет использования теоретически обоснованных вычислительных методов, подтверждена результатами экспериментальной проверки, наличием зарегистрированных в установленном порядке реализующих разработанные алгоритмы программных продуктов. Вычислительные эксперименты выполнялись с помощью разработанных автором, в том числе и зарегистрированных, прикладных программ.
Теоретическая ценность диссертации состоит в развитии статистических методов идентификации аномалий в сигналах, основанных на учете особенностей динамики изменения параметров контролируемых процессов в системе мониторинга, а также в развитии методов онлайновой компактификации передаваемых и хранимых данных.
Практическая ценность диссертации заключается в том, что применение созданных в ходе проведения исследований алгоритмов обработки информативного сигнала и программно-технических решений для систем мониторинга техногенных и природных объектов позволяет:
- уменьшить вероятность появления ошибок первого и второго рода при выявлении аномалий и иных нарушений присутствующих в сигнале закономерностей;
- повысить быстродействие, а также сократить объем хранимых данных.
Это снижает требования, предъявляемые к используемым в приборах и методах контроля средствам вычислительной техники, положительно отражается на эффективности работы системы оперативного контроля, расширяет ее функциональность и спектр контролируемых параметров.
Реализация результатов работы.
Исследования по тематике диссертационной работы велись в рамках следующих госбюджетных НИР: «Моделирование динамических температурных полей в системах экстраполирующего температурного мониторинга техногенных объектов» (2010-2012 гг.), государственного задания вузам на 2013-2015 гг. (тема «Развитие гибридных моделей и методов оценки и прогнозирования состояний техногенных, социально - экономических и природных объектов» (2013-2015 гг.).
Результаты работы внедрены и использовались при разработке системы оперативного контроля потребления энергоресурсов университетского кампуса АлтГТУ (г. Барнаул) и мониторинга метеоданных и в работах, выполняемых институтом водных и экологических проблем СО РАН.
Апробация работы. Результаты исследовании апробированы на научно-технических и научно-практических конференциях различного уровня: ВНК "Инновационные процессы в гуманитарных, естественных и технических системах" (Таганрог, 2012 г.), Международной НТК «Измерение, контроль, информатизация» (Барнаул, 2013, 2014, 2015, 2016 гг.), IV НПК "Информационно-измерительная техника и технологии" (Томск, 2013г.), II Всероссийской с международным участием НПК по инновациям в неразрушающем контроле SibTest (Томск, 2013 г), VI Международной научно-практической конференции «Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов (МППОС- 2016)».
На защиту выносятся:
- модифицированные пороговые методы идентификации нарушений закономерностей (перепады сигналов, выбросы, нарушения цикличности), наблюдаемых в информативных сигналах контролируемых объектов, пригодные для использования в режиме реального времени на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами;
- метод формирования шаблона тренда по данным измерений с учетом тренда детерминированной составляющей и применение шаблона для оценки нарушения цикличности в информативных сигналах объектов, характеризующихся наличием в них периодических процессов, для восстановления потерянных данных и для краткосрочного прогнозирования;
- модифицированные методы сжатия информативных сигналов в системах мониторинга природных и техногенных объектов, оптимизированные под передачу данных, содержащих перепады и выбросы и случайную составляющую, не являющуюся в общем случае стационарным эргодическим процессом;
- результаты практического внедрения разработанных методов и средств для оперативного контроля техногенных объектов и природной среды, включая интерфейсные решения для визуализации контролируемых процессов.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 печатных работах, в том числе 8 статей из Перечня ВАК (из них одна - входящая в базу научного цитирования Scopus), 4 статьи и доклады в других изданиях, 10 тезисов до-кладов. На объекты интеллектуальной собственности получено 3 свидетельства о регистрации программ и одно - о регистрации базы данных.
Личный вклад автора. Все основные научные результаты, выносимые на защиту и составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состоит в разработке модификаций известных статистических методов обнаружения аномалий и сжатия данных, создании и отладке программного обеспечения, проведении вычислительного эксперимента.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы.
Первая глава диссертационной работы посвящена анализу известных моделей и методов обнаружения нарушений закономерностей в протекании контролируемых процессов. Очерчен круг рассматриваемых в данной работе видов нарушений регулярности контролируемых процессов, к которому от-носятся перепады уровней, выбросы, нарушения цикличности, кратковременное отсутствие данных измерений. Обозначена проблема необходимости обеспечения компактного и надежного способа передачи и хранения связанных с мониторингом больших массивов данных в режиме реального времени.
Во второй главе описаны предложенные модификации онлайновых методов обнаружения перепадов и выявления аномалий в сигналах с учётом его тренда. В ней также описана модель сигнала, использованная в вычисли-тельных экспериментах для исследования разрабатываемых алгоритмов, и приведены результаты такого исследования.
Третья глава посвящена вопросам сжатия данных мониторинга с целью сокращения объема трафика при транспорте информации и ее последующего компактного хранения. Оцениваются возможности сжатия за счет перехода к хранению нормированных по величине и времени целочисленных данных. Описаны также предложенные модификации RLE - методов сжатия данных без потерь, а также с потерями, основанными на применении слоев неопределенности, толщина которых определяется некомпенсируемыми погрешностями и случайными шумами первичных преобразователей.
В четвертой главе описано применение разработанных методов и реализующих их алгоритмов в программно-техническом обеспечении системы мониторинга потребления энергоресурсов университетского кампуса АлтГТУ. Рассматриваются особенности применения разработанных методов для выявления аномалий различных физических величин в различных условиях их наблюдения и обсуждаются возможности их дальнейшего развития.
В приложение вынесены документы о внедрении результатов выполненных исследований.
1. Разработанное программно-техническое обеспечение информационно - измерительной системы АлтГТУ достаточно гибко и универсально и позволяет не только осуществлять мониторинг состояния природной среды и систем жизнеобеспечения университетского кампуса, но и решать широкий круг задач, связанных с разработкой и исследованием алгоритмов выявления аномалий контролируемых параметров самой различной природы, том числе таких как теплопотребление, водоснабжение, температура, давление и влажность в помещениях учебных корпусов и окружающей среды, а также скорость перемещения воздушных масс по трем измерениям.
2. Проведенные исследования подтвердили высокую эффективность предложенных в работе алгоритмов выявления аномалий, обеспечивающих достоверность правильной идентификации от 93 до 98% при проведении мониторинга природной среды, и достигающей 100% обнаружения нештатных ситуаций при проведении мониторинга техногенных объектов.
3. Предложена методика дополнительной обработки информационных сигналов при контроле техногенных объектов, исключающих выделение аномалий, не относящихся к нештатным ситуациям.
4. Показаны пути дальнейшего развития разработанных методов обработки информационных сигналов применительно к решению различных задач, основанных на данных мониторинга природных и техногенных объектов.
2. Проведенные исследования подтвердили высокую эффективность предложенных в работе алгоритмов выявления аномалий, обеспечивающих достоверность правильной идентификации от 93 до 98% при проведении мониторинга природной среды, и достигающей 100% обнаружения нештатных ситуаций при проведении мониторинга техногенных объектов.
3. Предложена методика дополнительной обработки информационных сигналов при контроле техногенных объектов, исключающих выделение аномалий, не относящихся к нештатным ситуациям.
4. Показаны пути дальнейшего развития разработанных методов обработки информационных сигналов применительно к решению различных задач, основанных на данных мониторинга природных и техногенных объектов.