Ю.А. Гатчин1, В.В. Артемьев1,2, В.В. Сухостат3
1Национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики (Санкт-Петербург)
2 ООО «Технокон», Санкт-Петербург
3 Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Одним из наиболее распространённых методов построения высокоточных измерительных устройств являются методы, основанные на использовании принципа инвариантности. Многоканальность приема и преобразования сигналов посредством их суммирования приводит к компенсации помех. В этом случае информационные признаки сигналов не подвергаются изменениям. Использование принципа инвариантности к случайным помехам, которые возникают в тракте приема сигналов, базируется на применении систем с инвариантными характеристиками помехоустойчивости. При этом реализация такого рода систем основывается на минимуме информации о характеристиках сигнала и помех [8]. Данная работа посвящена исследованиям возможностей построения информационно-измерительных систем с оптическим трактом выделения и преобразования информации посредством использования современных методов интеллектуального анализа данных.
Ключевые слова: измеритель скорости, оптически неоднородные поверхности, помехоустойчивость, инвариантные характеристики.
Введение
Современные масштабы производства в ряде отраслей промышленности предъявляют высокие требования к информационно-измерительным системам, использование которых в управлении технологическими процессами обусловливается минимальным влиянием на сам производственный процесс, высокой точностью измерений и надежными результатами, скоростью получения результатов, минимальной стоимостью и простотой в обслуживании.
Использование принципа инвариантности к случайным помехам, которые возникают в тракте приема сигналов, базируется на применении систем с инвариантными характеристиками помехоустойчивости. При этом реализация такого рода систем основывается на минимуме информации о характеристиках сигнала и помех [5, 8]. Термин «инвариантность» означает независимость одной физической величины от другой.
Данная работа посвящена исследованиям возможностей построения информационно-измерительных систем с оптическим трактом выделения и преобразования информации посредством использования современных мето- дов интеллектуального анализа данных.
Физическая модель процесса преобразования информации в системе с узкополосной пространственной фильтрацией
Реальные поверхности имеют различные коэффициенты отражения и поглощения световой энергии и разные размеры неоднородностей, которые характеризуются средним радиусом корреляции [2, 9]. Поэтому электрические сигналы на выходе фотоприемного устройства будут иметь весьма сложный характер.
Физическая модель процесса преобразования информации в системе с узкополосной пространственной фильтрацией может быть представлена, как показано на рис. 1.
Средняя частота модуляции результирующего светового сигнала равна частоте модуляции отдельных слагаемых. Суммарным световым потоком, попадающим на фотоприемник, формируется электрический сигнал на нагрузке фотоприемника, имеющий полезную составляющую, определяемую по формуле:
f = Vu sin α,
2∂
(1)
где Vu – скорость движения изображения неоднородности в плоскости решетки, 2∂ – период растра, α – угол между вектором скорости и направлением полос растра.
Рис. 1. Схема процесса преобразования информации в оптическом тракте
К сожалению, при согласовании всех этих параметров возникают противоречия, разрешить которые с использованием только консервативных методов не удается. Это в значительной степени ограничивает возможности данного способа при реализации высокоточных измерительных устройств. Поэтому в построении тракта приема и преобразования сигналов в оптико- электронных устройствах для измерения скорости случайных яркостных полей (оптически неоднородных поверхностей) может быть использован принцип инвариантности [4, 5].
Примеры задач, решаемых методами DataMining [6]
Реализация принципов адаптивной инвариантности с развитием облачных вычислений и повышением доступности вычислительных систем создало широкие возможности повсеместно внедрять решения, реализующие принцип адаптивной инвариантности на физическом уровне. Широкое распространение получил интеллектуальный анализ данных – Data Mining, позволяющий решать широкий круг задач, сокращая потребность в человече- ских ресурсах. Выделяют следующие стандартные типы закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining [6]. К таковым относятся классификация, регрессия, в том числе задачи прогнозирования, кластеризация, ассоциация, последовательные шаблоны, анализ отклонений.
Общая постановка задачи, решаемой методами интеллектуального анализа, заключается в необходимости разработки методов обнаружения знаний, скрытых в больших объемах исходных данных. Эти требования определяют суть методов Data Mining.
Методы Data Mining могут быть применены для работы с большими данными и для обработки сравнительно малых объемов данных. Критерием достаточного количества данных может рассматриваться область исследования и применяемый алгоритм анализа.
Ввиду того, что Data Mining развивается на стыке таких дисциплин, как статистика, теория информации, машинное обучение, теория баз данных, вполне закономерно, что большинство алгоритмов и методов Data Mining были разработаны на основе различных методов из этих дисциплин.
Примером реализации принципа инвариантности может служить класс информационно измерительных приборов c оптическим трактом выделения информации – автоматические промышленные рефрактометры. Принцип действия этих приборов, основан на эффекте полного внутреннего отражения [3,7]. Приборы используются для измерения концентрации растворов бинарных смесей на предприятиях пищевой и химической промышленности, на предприятиях транспортной инфраструктуры [3]. При этом свет от источника, проходя со стороны оптической призмы на границу раздела призма-раствор, частично претерпевает полное внутреннее отражение, попадая при этом на фотоприемник, а частично поглощается средой и рассеивается в ней [2].
Алгоритм извлечения дополнительной информации о работе рефрактометра может быть использован в выделении ряда признаков, подходящих для широкого круга измерительных приборов, используемых в промышленности для построения комплекса диагностических программ, позволяющих контролировать работу системы в реальном времени.
Заключение
Преобразование информации в системе с узкополосной пространственной фильтрацией позволяет осуществить коррекцию и уменьшить влияние флуктуационных помех, возникающих в оптическом тракте формирования сигналов. Также, относительно оценки защищенности объектов информационной инфраструктуры проверке должны подвергаться уязвимости технических аспектов информационной системы, учитываться психологические особенности персонала и лиц, принимающих решения и вестись поиск «тонких мест» в соблюдении организационных регламентов обеспечения информационной безопасности [1]. Модель и алгоритм обработки информации является отправной точкой для построения математической модели анализа состояния измерительных приборов. Экстраполяция этой модели на приборы, работающие в режиме реального времени, распространяется и на класс систем функционирующих в оптическом диапазоне для контроля скорости яркостных полей случайной пространственной структуры.
Библиографический список
- Gatchin Y.A., Sukhostat V.V. Research of Vulnerabilities of Information Processing Processes Systems of Critical Information Infrastructure. 2019 WECONF, Saint-Petersburg. 2019. Pp. 1-4.
- Mohammed J. Zaki Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms/ Mohammed J. Zaki, Meira Jr.Data – Cambridge University Press, 2014. 604 p.
- Акмаров К.А. Промышленные рефрактометры и их применение для контроля химических производств // Приборы. № 4 (142). 2012.
- Артемьев В.В. Скоростная измерительная субсистема оптико-электронного измерителя скорости потока алмазосодержащей руды // Информационная безопасность, проектирование и технология элементов и узлов компьютерных систем. 2016. С.12-17.
- Артемьев В.В. Проблемы инвариантности в информационно- измерительных системах с оптическим трактом выделения и преобразования информации // Альманах научных работ молодых ученых ИТМО. 2016. Т. 2. С.21-24.
- Артюх Ю.Н., Беспалько В.А., Загурский В.Я., Якубайтис Э.А. Скоростные измерительные субсистемы. Рига: Зинатне, 1980. 184 с.
- Иоффе Б.В. Рефрактометрические методы химии. Л.: Химия, 1974. 402 с.
- Принцип инвариантности в измерительной технике // Б.Н. Петров, В.А. Викторов, Б. В. Лункин, А. С. Совлуков. — М.: Наука, 1976. 243 с.
- Пустынский И.Н. Адаптивные фотоэлектрические преобразователи с микропроцессорами. М.: Энергоатомиздат, 1990. 80 с.
Первоисточник:
ВОЛНОВАЯ ЭЛЕКТРОНИКА И ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Сборник статей XXIII международной научной конференции. Том Часть 1. Санкт-Петербург, 2020. Издательство: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (Санкт-Петербург). С.194-198.
Статья рекомендована проф. Шалобаевым Е.В., кафедра «Системная инженерия и цифровые технологии» (раздел «Общетехнические науки»)