Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов
The method of reduction of processed information content is offered. Properties of this method are described.
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2009
|
| Назва видання: | Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/26532 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов / Ю.Л. Забулонов, В.М. Буртняк // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 52. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-26532 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-265322011-09-05T12:17:21Z Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов Забулонов, Ю.Л. Буртняк, В.М. The method of reduction of processed information content is offered. Properties of this method are described. 2009 Article Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов / Ю.Л. Забулонов, В.М. Буртняк // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 52. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. XXXX-0067 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/26532 621.3.089 ru Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| description |
The method of reduction of processed information content is offered. Properties of this method are described. |
| format |
Article |
| author |
Забулонов, Ю.Л. Буртняк, В.М. |
| spellingShingle |
Забулонов, Ю.Л. Буртняк, В.М. Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України |
| author_facet |
Забулонов, Ю.Л. Буртняк, В.М. |
| author_sort |
Забулонов, Ю.Л. |
| title |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| title_short |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| title_full |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| title_fullStr |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| title_full_unstemmed |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| title_sort |
анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов |
| publisher |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| publishDate |
2009 |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/26532 |
| citation_txt |
Анализ событий как метод повышения эффективности систем автоматического контроля и слежения за нераспространением радиоактивных материалов / Ю.Л. Забулонов, В.М. Буртняк // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2009. — Вип. 52. — Бібліогр.: 3 назв. — рос. |
| series |
Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім.Г.Є.Пухова НАН України |
| work_keys_str_mv |
AT zabulonovûl analizsobytijkakmetodpovyšeniâéffektivnostisistemavtomatičeskogokontrolâisleženiâzanerasprostraneniemradioaktivnyhmaterialov AT burtnâkvm analizsobytijkakmetodpovyšeniâéffektivnostisistemavtomatičeskogokontrolâisleženiâzanerasprostraneniemradioaktivnyhmaterialov |
| first_indexed |
2025-07-02T22:18:11Z |
| last_indexed |
2025-07-02T22:18:11Z |
| _version_ |
1836575297931051008 |
| fulltext |
УДК 621.3.089
Забулонов Ю.Л., д.т.н., Буртняк В.М., к.т.н.
Институт геохимии окружающей среды НАН и МЧС Украины
АНАЛИЗ СОБЫТИЙ КАК МЕТОД ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ И
СЛЕЖЕНИЯ ЗА НЕРАСПРОСТРАНЕНИЕМ РАДИОАКТИВНЫХ
МАТЕРИАЛОВ
The method of reduction of processed information content is offered.
Properties of this method are described.
Имеющееся огромное количество радиоактивных материалов (РМ)
требует наличия системы контроля таких объектов и защиты их от
различного вида угроз. Эффективный контроль за объектами с РМ сегодня
невозможен без создания и широкого применения средств автоматизации, а
именно систем автоматического контроля и слежения (САКС) [1].
Основной целью автоматизации контроля и наблюдения за объектами с
РМ является повышение надежности их защиты от вероятных
террористических актов.
Менеджменту службы безопасности необходимо постоянно иметь
достоверную информацию о состоянии объектов контроля. Состояние
объекта контроля оценивается на основании вектора параметров. Чтобы
получить информацию о состоянии объекта наблюдения, необходимо
проводить комплексные измерения, а значение состояния объекта
(целостности объекта) получать расчетным путем на основе известных
функциональных зависимостей между различными измеряемыми
величинами.
Для повышения достоверности информации о состоянии
контролируемого объекта разработчикам САКС приходится увеличивать
количество решаемых системой задач. При этом увеличивается количество
измерительной информации (количественных сведений о свойствах
контролируемого объекта и процессах взаимодействия последнего с
окружающей средой).
САКС являются интегрированными распределенными системами и с
увеличением количества измерительной информации увеличивается нагрузка
на каналы передачи информации, в следствие чего эффективность системы
уменьшается. Для современной технологии обработки измерительной
информации и принятия достоверных решений о состоянии контролируемого
объекта эффективность САКС можно оптимизировать сокращением объема
входного потока информации путем использования аппарата анализа
событий.
Строго говоря, события – это физические процессы, происходящие в
контролируемом объекте или в его среде окружения и обладающие
некоторыми свойствами. Поэтому для изучения свойств событий необходим
некоторый математический аппарат их описания. Если мы хотим доказать,
что некоторое конкретное событие с таким-то свойством существует, то мы
должны уметь построить такое событие или, что то же самое, выявить его
среди множества других физических процессов.
Источником информации в САКС являются устройства измерения
различных сигналов и параметров (датчики, системы), характеризующие
состояния контролируемого объекта, а также взаимодействие его с
окружающей средой.
Потребителем информации в САКС является вычислительное
устройство.
Определение 1. Совокупность сигналов в процессе их движения в
пространстве от источника к потребителю называется потоком информации.
Пусть задано множество D = {d1, d2, …, dn} всех источников (датчиков,
преобразователей) измерительно-вычислительной системы, информацию
которых необходимо обрабатывать во время проведения наблюдения за
объектом с РМ. От каждого источника информации в САКС поступает
некоторый измеренный параметр наблюдаемого объекта хi(t). Диапазон
изменения параметра хi(t) зависит от разрядности используемых в системе
АЦП, требуемой точности представления информации и не превышает
некоторую постоянную величину L. Например, при использовании 10-и
разрядного АЦП измеряемый параметр хi(t) будет изменятся в пределах от 0
до 1024. Тогда от каждого i-го источника информации за период наблюдения
за объектом Т на вход САКС поступает суммарный поток информации Vi.
, (1)
где Р – множество положительных целых чисел. j – определяется
частотой дискретизации (обновления) информации.
Весь суммарный поток информации определяется по формуле
, (2)
На основе эмпирических наблюдений определяется конечное непустое
множество интервалов Х = {x1, x2, …, xm}, где , .
Интервалы задаются по каждому конкретно выбранному источнику
информации. Допускается задание нескольких интервалов для одного и того
же источника информации.
Определение 2. Элементарным событием, которое произошло в
контролируемом объекте или среде его окружения назовем функцию
семантического анализа входного потока некоторого i-го источника
измерительной информации, определенную следующей зависимостью:
(3)
где ; ; ; .
Рис. 1 демонстрирует данное определение, которое следует из предпосылки,
что резкое изменение амплитуды регистрируемого параметра х(t) произойдет
только при наступлении некоторого события в наблюдаемом объекте.
Интервал [x1,x2] определяет характер поведения параметра х(t) при
отсутствии события. При наступлении события в некоторый момент времени
ti произойдет увеличение значений амплитуды х(t) и в некотором интервале
[x3,x4] она достигнет максимального уровня. Интервал [x3,x4] и является
интервалом определения элементарного события, которое произошло в
контролируемом объекте. Функция x(t) на рис.1 отображает значения
радиационного фона окружающей среды в помещении
Рис. 1. Определение элементарного события
Возможен и другой подход к определению события. Рассмотрим его на
нашем примере (рис. 1). Будем считать , что событие С1 = 0 (отсутствует),
если х(е) находится в интервале [x1,x2]. При выходе х(t) за пределы этого
интервала наступает некоторое событие. Но так как х(t) может изменятся в
сторону интервала [0,x1] так и в сторону интервала [x2,x3], то возникает
некоторая неопределенность: «в каком случае регистрировать событие?». Эта
неопределенность приводит к усложнению вычислений, что недопустимо для
систем реального времени. Поэтому этот способ определения события
рассматривать не будем.
Выражение (3) допускает задание интервала определения элементарного
события размером в одну дискрету, т.е.
(4)
Данный случай специально предусмотрен для регистрации
элементарных событий по датчикам разовых команд (срабатывание охраны
периметра).
Во время проведения наблюдений в результате семантического анализа
(3) образуется множество элементарных событий С = {C1, C2, …, Cp}, т.е. С =
Ф(D,X). По своей физической природе появление Сi зависит от некоторой
ситуации в наблюдаемом объекте или внешней среде, связанной с объектом,
и как следует из (3), от значений заданных интервалов хi.
Известно, что в теории измерений в зависимости от характера
поступающей информации различают следующие потоки информации [2]:
– Абсолютно детерминированный поток информации. Известны моменты
времени передачи сообщений, а также передаваемые в эти моменты
значения сигналов (например: сигналы точного времени);
– Детерминированный поток. Известны лишь моменты времени передачи
сообщений (сбор информации в режиме циклического опроса средств
измерения);
– Случайный поток. Известны заранее значения сигнала, а моменты
времени его поступления не заданы (сигнал о превышении некоторой
величиной заданного уровня);
– Абсолютно случайный поток. Значение сигнала и момент его
поступления заранее не могут быть определены (сигнал о выходе из
строя аппаратуры).
Поэтому, в зависимости от источника информационного потока
элементарные события возникающие в контролируемом объекте или среде
его окружения можно классифицировать как случайные величины.
Так как наблюдаемый объект и окружающая его среда являются
сложной системой, то большинство измеряемых САКС параметров тесно
связаны друг с другом. Следовательно, и некоторые группы событий тоже.
Поэтому по своей природе возникновения элементарные события могут быть
как независимыми, так и зависимыми друг от друга (одно событие влечет
несколько других).
Из элементарных событий с помощью логических операций можно
построить сложное событие. Т.е. сложное событие является функцией
элементарных событий. Функция задается таблицей, указывающей, какие
значения принимает сложное событие при различных значениях Сi. Введем
определения следующих операций [3].
Отрицание («Не»). Данная операция описывается следующей таблицей.
C C
0 1
1 0
Если в качестве элементарного события взято некоторое ложное событие, то
его отрицание будет истинным. Операция отрицания зависит от одного
элементарного события.
Конъюнкция (логическое умножение «И»). Пусть С1 и С2 – некоторые
элементарные события. Тогда операция конъюнкции описывается матрицей.
C1\C2 0 1
0 0 0
1 0 1
В отличие от операции отрицания конъюнкции зависит от двух
элементарных событий. Результатом операции конъюнкции будет событие,
которое происходит тогда и только тогда, когда данные события происходят
вместе (одновременно).
Дизъюнкция (логическое умножение «ИЛИ»). Матрица, описывающая
операцию дизъюнкции для элементарных событий С1 и С2, выглядит
следующим образом
C1\C2 0 1
0 0 1
1 1 1
Результатом операции дизъюнкции будет событие, которое происходит тогда
и только тогда, когда происходит хотя бы одно из данных событий.
Определение 3. Всякое выражение, полученное исходя из элементарных
событий последовательным применением операций «НЕ», «И», «ИЛИ»,
назовем сложным событием.
Определение 4. Множества элементарных и сложных событий образуют
класс событий P.
В обозначениях Бэкуса класс событий Р определяется следующим
образом:
Р := <элементарное событие> | <P>ˆ<P> | <P>ˇ<P> | <P> (5)
Запись (5) есть не что иное, как правило порождения для класса событий
алгебраических выражений.
Очевидно, что введенное множество операций {«НЕ», «И»,«ИЛИ»}
является избыточным. Из тождества де Моргана следует, что при записи
формул сложного события можно ограничится лишь двумя операциями
{«НЕ», «И» } или {«НЕ», «ИЛИ»}, т.е. операцию «И» либо «ИЛИ» можно
исключить. Для построения класса всех сложных событий можно обойтись
также одной единственной логической операцией – штрихом Шеффера или
операцией Пирса. В нашем случае избыточность множества операций
введена с целью простоты вычислительной трактовки выражений сложных
событий. Операции {«И»,«ИЛИ»} присутствуют в системе команд
вычислительного устройства любой архитектуры, а операцию {«НЕ»} легко
выразить через имеющиеся команды «инверсии» и «логического
умножения».
Выводы. Таким образом, предлагаемый подход позволяет однозначно
описывать события и идентифицировать их среди множества других
событий. Введенные операции над элементарными события позволяют
получить и идентифицировать сложное событие.
1. Забулонов Ю.Л., Буртняк В..М. Система контролю і стеження за зберіганням
ядерних матеріалів. // Зб. наук. ін. Інституту проблем моделювання в енергетиці
НАНУ. „Моделювання та інформаційні технології”– До., 2008. - Віп. 47. –
С.107-118.
2. Хетагуров Я.А. Основы проектирования управляющих вычислительных систем.
– М.: Радио и связь, 1991, - 285 с.
3. Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Ющенко Е.Л. Алгебра языки программирование. –
К.: Наукова думка, 1974, - 328с.
|