Многоканальные адаптивные системы технической диагностики

Введение. Современное промышленное производство сложно представить без информационно-измерительных систем контроля и диагностики объекта на всех этапах технологического процесса. Рост сложности объектов ведет к увеличению объема измерительной информации, что снижает быстродействие, а также достоверность контроля и диагностики. Традиционное решение заключается в наращивании вычислительной мощности и будучи экстенсивным лишь откладывает проблему. В качестве альтернативы в данной статье предлагается изменить алгоритмическое обеспечение, введя в него механизм адаптивности. Адаптивная коммутация в многоканальных системах технической диагностики с временным разделением каналов повышает достоверность контроля и диагностики объекта исследования.

Цель работы. Разработка алгоритмического обеспечения многоканальных систем технической диагностики и построение на его основе возможного варианта структурной схемы системы.

Материалы и методы. Исследование механизма адаптации для многоканальных систем технического диагностирования проводилось методами статистического моделирования из теории массового обслуживания, сама система диагностики представляет собой систему массового обслуживания.

Результаты. Разработано алгоритмическое обеспечение и структурная схема многоканальной адаптивной системы технической диагностики. Проведены математические расчеты по оценке погрешности от многоканальности для данного типа систем. Результаты исследования применимы при разработке информационно-измерительных систем различного направления.

Заключение. Применение адаптивного приоритетного опроса в многоканальных системах технической диагностики позволяет повысить достоверность и быстродействие поиска места неисправности в сложных технических объектах. Исследованный математический аппарат оценки методической погрешности от многоканальности позволяет точно задать границы ее допустимых значений.

1. Рубичев Н. А. Измерительные информационные системы. М.: Дрофа, 2010. 334 с.

2. Telemetry System with Adaptive Commutation / E. M. Antonyuk, I. E. Varshavskiy, I. S. Kolpakova, A. A. Minina, P. E. Antonyuk // Proc. of the IEEE NW Russ. Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conf., Saint Petersburg, 2–3 Feb. 2016. IEEE, 2016. P. 425–427. doi: 10:1109/ElConRusNW.2016.7448202

3. Антонюк Е. М., Антонюк П. Е., Гвоздев Д. С. Адаптивная система автоматического контроля с последовательно-параллельным анализом отклонений // Перспективные информационные технологии: тр. Междунар. науч.-техн. конф. / под ред. С. А. Прохорова. Самара: Изд-во Самарского науч. центра РАН, 2022. С. 15–18.

4. Левенец А. В. Принципы разработки перспективных способов сжатия телеметрических данных // Вести Тихоокеанского гос. ун-та. 2017. Т. 45, № 2. С. 31–38.

5. Анохин А. М., Ивкин А. С. Человеко-машинный интерфейс для поддержания когнитивной деятельности оператором АС // Ядерные измерительно-информационные технологии. 2012. № 1 (41). С. 57–66.

6. Antonyuk E. M., Antonyuk P. E., Gvozdev D. S. Technical Diagnostic System with a Multiplicative Maintenance Principle // Proc. of the 2024 XXVII Intern. Conf. on Soft Computing and Measurements (SCM), Saint Petersburg, Russia, 22–24 May 2024. IEEE, 2024. P. 45–47. doi: 10.1109/SCM62608.2024.10554159

7. Куприянова О. В., Левенец А. В. Адаптивные способы передачи данных в информационноизмерительных системах // Информационные технологии XXI в. 2016. С. 87–95.

8. Chye E. U., Bogachev I. V., Levenets A. V. Selection Criteria of the Compression Algorithm in Information-Measuring System // Proc. of the 2nd Intern. Conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), Chelyabinsk, Russia, 19–20 May 2016. IEEE, 2016. P. 79–115. doi: 10.1109/ICEAM.2016.7911541

9. Levenets A. V., Chye E. U., Bogachev I. V. Reversible Structural Transformation Methods of Measuring Data Frames as a Means of Increasing the Efficiency of Compression // Proc. of the 2018 Inter MultiConf. on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon), Vladivostok, Russia, 3–4 Oct. 2018. IEEE, 2018. P. 1–6. doi: 10.1109/FastEastCon.2018.8602827

10. Пат. RU 2015618795 / И. Е. Варшавский. Адаптивный коммутатор с параллельным анализом погрешности аппроксимации. Опубл. 20.06.2015.

11. Adaptive Transmitting Device of a Telemetering System / Е. М. Antonyuk, I. Е. Varchavsky, P. Е. Antonyuk, N. V. Orlova // Proc. of the IEEE Conf. of Russ. Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus), Saint Petersburg, Russia, 28–30 Jan. 2019. IEEE, 2019. P. 66–68. doi: 10:1109/ElConRus.2019.8656757

12. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.

13. Сарычев В. В. Телеметрическая система на базе интеллектуальных интерфейсов // Изв. ЮФУ, техн. науки. 2010. № 2 (103). С. 68–73.

14. Риордан Д. Вероятностные системы массового обслуживания. М.: Связь, 1966. 184 с.

15. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: КНОРУС, 2016. 764 c.

16. Заездный А. М. Основы расчета по статистической радиотехнике. М.: Связь, 1969. 448 с.