Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу

З метою організації оперативного моніторингу станів об’єктів обґрунтовуються мінімальні первинні потоки даних. Пропонуються способи визначення інтегральних і диференційних характеристик вибірок сигналів та способи відображення інформаційних образів об’єктів тривалого моніторингу....

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2005
Main Author:	Шевчук, Б.М.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2005
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6433
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу / Б.М. Шевчук // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 78-85. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859607784726724608
author	Шевчук, Б.М.
author_facet	Шевчук, Б.М.
citation_txt	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу / Б.М. Шевчук // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 78-85. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.
collection	DSpace DC
description	З метою організації оперативного моніторингу станів об’єктів обґрунтовуються мінімальні первинні потоки даних. Пропонуються способи визначення інтегральних і диференційних характеристик вибірок сигналів та способи відображення інформаційних образів об’єктів тривалого моніторингу.
first_indexed	2025-11-28T06:51:54Z
format	Article
fulltext	Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 78 З метою організації оперативно- го моніторингу станів об’єктів обґрунтовуються мінімальні пер- винні потоки даних. Пропонують- ся способи визначення інтеграль- них і диференційних характери- стик вибірок сигналів та способи відображення інформаційних об- разів об’єктів тривалого моніто- рингу.  Б.М. Шевчук, 2005 УДК 681.31 Б.М. ШЕВЧУК МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ТА ВІДОБРАЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СТАНІВ ОБ’ЄКТІВ ТРИВАЛОГО МОНІТОРИНГУ Отримання достовірної інформації про пове- дінку об’єктів досліджень досягається шля- хом тривалого спостереження за динамікою сигналів, які характеризують стан об’єктів в різних робочих та перехідних періодах. Три- валий та періодичний моніторинг сигналів дозволяє виявити найбільш інформативні ділянки сигналів і вчасно виявити загрозливі стани об’єктів. Доцільність організації три- валого моніторингу станів об’єктів виникає у процесі виконання наукових досліджень природних об’єктів, об’єктів екомоніторин- гу, під час вивчення властивостей невідомих явищ і рідкісних подій, у процесі розробки та дослідження характеристик нових технологій і матеріалів, при випробувані та експлуатації складних людино-машинних комплексів і систем в авіації та космонавтиці, у процесі контролю за станом промислових об’єктів, у практиці медицини (телемедицини) та спор- ту. Поведінка об’єктів тривалого моніторин- гу (ОТМ) є найбільш інформативною в кри- тичних умовах, коли об’єкти знаходяться в русі або перебувають в екстремальних умо- вах чи експлуатуються в агресивних середо- вищах. В таких випадках різко змінюються умови моніторингу, що призводить до появи шумів і завад в сигналах, які є первинним інформаційним відображенням зміни станів ОТМ. Часто із-за високочастотних шумів і дрейфів ізолінії інформативні фрагменти си- гналів спотворюються або сприймаються як завади. Відповідно показники сигналів, які обчислюються (спектри, МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ТА ВІДОБРАЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СТАНІВ ОБ’ЄКТІВ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 79 кореляції, статистичні та хаотичні показники), часто є недостовірними. Тому актуальною проблемою дослідження поведінки об’єктів, які ґрунтуються на ор- ганізації відбору первинних сигналів, є виявлення достовірних ділянок і вибірок сигналів для оперативного обчислення вірогідних оцінок сигналів та визначення на їх основі показників інформаційних станів об’єктів досліджень. З урахуван- ням організації оперативного виявлення станів об’єктів безпосередньо в місцях виникнення інформаційних потоків запропоновані методи визначення диферен- ційних та інтегральних характеристик поточних вибірок сигналів на основі ре- зультатів фільтрації і стиску первинних відліків сигналів. Отримані дані є базо- вою інформацією для визначення і відображення двох- і трьохвимірних показ- ників та інформаційних образів ОТМ, які адекватно відображають поточні робо- чі, функціональні і перехідні стани об’єктів. Кінцевою метою запропонованого способу оперативного моніторингу об’єктів є виявлення в реальному часі і пові- домлення дослідників про наявність чи наближення критичних та загрозливих станів об’єктів. Здійснення оперативної обробки даних безпосередньо на об’єктах дозволяє виявити і передавати по комп’ютерних мережах найбільш ін- формативні і достовірні масиви первинних даних. Оптимізація процесів формування первинних інформаційних потоків. Інформаційний стан (ІС) об’єктів характеризується динамікою показників сиг- налів та обчислених величин і характеристик, які визначаються на основі аналізу первинних даних. Інформативність та достовірність визначених характери-стик ІС об’єктів значною мірою залежить від інформативності кожного із сигналу, що підлягає контролю, умов відбору інформації та степені “зашумленості” вхід- них сигналів. На першому етапі оперативної обробки даних важливо формувати оптимальні потоки вхідної інформації та визначати вхідне співвідношення “си- гнал/шум” для виявлення достовірних ділянок і вибірок сигналів. З метою до- тримання єдиних підходів до обробки різних за динамікою і точністю віднов- лення сигналів доцільно обґрунтувати вибір мінімально допустимої частоти дискретизації сигналів. У процесі аналого-цифрового перетворення N сигналів, кожний з яких характеризується мінімальними і максимальними амплітудними Хі min, X i max і частотними fi min, f i max значеннями, мінімально допустима частота опи- ту (вибірки сигналів) вибирається з урахуванням уникнення ефекту накладення (маскування) частот та дотримання максимально допустимої похибки при відно- вленні форми m-го сигналу з найбільш високочастотною складовою mfmax . Із практичних міркувань для i-го сигналу, i = 1,…,N, можна записати fi оп = f (fi- max,P i,ni, δi s), де Pi – тип фільтру нижніх частот (ФНЧ), який встановлюєть- ся на вході АЦП i-го каналу; ni – порядок ФНЧ; δi s ≈ δi пі + δi п + + δi ФНЧ + δi АЦП + δi а, ; δ i s – сумарна відносна похибка тракту введення та обробки інформації; δi пі – похибка первинного перетворювача інформації; δi п – похибка засобів під- силення i-го сигналу; δi ФНЧ – похибка ФНЧ; δi АЦП – похибка АЦП; δi а – похибка апроксимації у процесі відновлення кривої i-го сигналу. Відповідно більш точ- ніше визначення характеристик сигналів та показників об’єктів при збереженні Б.М. ШЕВЧУК Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 80 мінімальних інформаційних потоків вимагають використання складніших і точ- ніших підсилювачів, ФНЧ і АЦП. Частота опиту m-го сигналу m s m дК m оп Fff 2 , де m дКf – частота дискретизації по Котельникову; mm ф m s fKF max ; m sF – частота подавлення m-го ФНЧ;  mmmmmm ф qAAnPfK maxminmax ,,,, – коефіцієнт степені підвищення частоти дискретизації m-го сигналу в залежності від типу і порядку ФНЧ, значення розмаху пульсацій mAmax в смузі пропускання ФНЧ та значення подавлення mAmin сигналу в смузі подавлення ФНЧ; mqmax – максимальна кількість біт АЦП при двійковому кодуванні m-го сигналу. Максимальна частота опиту N-канального АЦП вибирається відповідно до виразу mfm ф KNm опfNN опf max2  . При цьому частота опиту менш високочастотних i-х сигналів вибирається в ki раз меншою щодо m опf , де  im i ffk maxmax / ,   – ознака цілої величини, взятої до меншої. Збиткові інтервали опиту N on N оп fT /1 , які виникають при аналого- кодовому перетворенні менш високочастотних сигналів, доцільно використову- вати для організації попередньої обробки відліків сигналів. Таким чином, первинні інформаційні потоки суттєво залежать від вимог до метрологічних характеристик апаратури підсилення, аналогової фільтрації і пе- ретворення сигналів. Зменшення інформаційних потоків при збереженні метро- логічних характеристик апаратури досягається за рахунок ускладнення вхідних ФНЧ і використання більш дорогих АЦП, вибраних за критерієм "відношення кількості достовірних біт на одиницю витрат" та шляхом ускладнення алгорит- мів стиску інформації. Дпя завантаження каналів зв’язку та засобів накопичення даних комп’ютерних мереж достовірною інформацією важливо виконувати умо- ви отримання достовірних двійкових відліків сигналів. Необхідна максимальна розрядність АЦП для i-го сигналу визначається величиною log log max 2 2 max min )(i i i i q D X /X         , де iqmax – максимальна кількість двійкових біт при кодуванні i-го сигналу; iD – динамічний діапазон амплітудних значень i-го сигналу;   – ознака цілої вели- чини, взятої до більшої. Умовами отримання достовірних q-бітових відліків сиг- налів є вибір АЦП з мінімальними часовими параметрами вибірки і перетворен- ня відліків сигналів, збереження мінімальних спотворенням форми сигналів ана- логовим трактом (тобто, щоб виконувалась умова δi пі + δi п + δi ФНЧ < δi АЦП), до- МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ТА ВІДОБРАЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СТАНІВ ОБ’ЄКТІВ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 81 тримання умов відбору інформації, за яких досягаються максмальні вхідні спів- відношення "сигнал/шум". Для вибору оптимальної частоти опиту m-го сигалу доцільно проаналізувати залежність )(qfKф  умов отримання достовірних відліків сигналів. Відомо [1, 2], що процес квантування сингалів характеризується максимальною абсо- лютною похибкою кв max = k/2, де qXXk 2/)( minmax  – величина кванту, а також максимальною зведеною похибкою від квантування по рівню )1(2/1)(2/ minmax  QXXkкв , де (Xmax  Xmin) – шкала квантування; Q – чи- сло рівнів шкали, включаючи нульовий (Q = 2q – 1). Тому вибір мінімально до- пустимого значення коефіцієнта Kф та характеристики і параметрів ФНЧ пов’яжемо з вимогами до точності АЦП, яка характеризується границями допус- тимої відносної основної похибки (в %) [1] і визначається по формулі 100)/(АЦП  xabs , де abs – допустима абсолютна основна похибка; x – ви- міряне значення вхідної величини. Слід підкреслити, що мінімальні значення відносної похибки АЦП відпові- дають максимальним значенням величини x , а сумарна похибка процесу анало- го-цифрового перетворення АЦП складається із суми елементарних складових похибок, основними (вагомими) серед яких є похибка кантування (методична похибка) кв , динамічна похибка д , інструментальна похибка і та інші [24]. Величини складових похибки АЦП АЦП значною мірою визначаються вартістю АЦП. Тому вибір значення коефіцієнта фK пов’яжемо із значенням відносної похибки квантування кв , яка на практиці визначає міру підвищення частоти дискретизації сигналу, тобто платнею за більш точніше визначення амплітудних значень відліків сигналів є вибір більш високої частоти дискретизації та більш точніших АЦП. Всі інші складові похибки АЦП додаються до похибки кв і їх мінімізація вимагає вибору високометрологічних АЦП. Оскільки низько амплітудні відліки сигналів вимірюються досить наближе- но, то для підвищення їх точності квантування доцільно адаптивно збільшувати коефіцієнт підсилення сигналу з метою наближення амплітудних значень відлі- ків до максимального значення шкали квантування. Після цього шляхом перера- хунку необхідно визначити істинні значення qпт – бітових відліків з підвищеною точністю, де qпт > qmax. Більш простішим способом точного вимірювання низько амплітудних відліків сигналів є використання АЦП з підвищеною розрядністю, що в свою чергу вимагає вибору високо метрологічних АЦП і підвищеної часто- ти дискретизації. Знаючи максимальну абсолютну похибку квантування 2/max kкв  для заданої кількості достовірних біт qmax можливо визначити не- обхідне значення коефіцієнта ступеня підвищення частоти дискретизації Кф з урахуванням метрологічних характеристик ФНЧ. На рис. 1 показані залежно-сті Б.М. ШЕВЧУК Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 82 )(qfКф  при використанні ФНЧ (BE – фільтр Бесселя, BU – фільтр Бат- терворта, CH – фільтр Чебишева, EL – еліптичний фільтр) з порядками n = 35 та абсолютними похибками значення розмаху пульсацій в смузі пропускання maxpn і значення подавлення сигналу в смузі подавлення maxn , які, згідно з умовою отримання достовірних двійкових кодів мають бути значно меншими порівняно з величиною maxкв . 4max/max квpn  4max/max квп  РИС. 1 Аналіз кривих показує, що для зменшення інформаційних потоків у про- цесі тривалого моніторингу об’єктів, доцільно обмежуватись величиною qmax = 810 біт і використовувати ФНЧ типу Чебишева та еліптичні фільтри, по- рядок яких n = 45. Наприклад, при qmax = 10 і при [5], які підлягають накопи- ченню та попередній обробці. Окрім цих сигналів використанні ФНЧ типу Че- бишева з порядком n = 5, величинами maxpn < maxкв /2 і maxn < maxкв /2 кое- фіцієнт ступеня підвищення частоти дискретизації досягає величини Кф = 6. Для точних вимірювань, коли qmax 12, доцільно використовувати сігма-дельта АЦП. Подальше зменшення інформаційних потоків в місцях їх зародження досягаєть- ся шляхом реалізації оперативної фільтрації та стиску двійкових відліків [5], двійкових послідовностей з використанням алгоритмів кодування Хаффмена, Лемпеля  Зіва, LZW-кодування або арифметичного кодування. Визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів. Поведінка ОТМ характеризується динамічними змінами суттєвих відліків сигна- лів, доцільно побічним способом контролювати стаціонарність умов відбору си- гналів, які відображають різні функціональні та робочі режими діяльності об’єктів. Компактне кодування інформації у процесі тривалого моніторингу ста- нів об’єктів досягається шляхом формування булевих змінних за результатами контролю обчислюваних функцій і величин F(XPM). Значення булевих змінних визначається виразом МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ТА ВІДОБРАЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СТАНІВ ОБ’ЄКТІВ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 83         2 )(,0 2 )(,1 v vPM v vPM VS ZXF ZXF q   , де qVS – значення v-го булевого елементу QS-го вектора ІС об’єкта; QS = (q1s, q2s,…,qvs,…,qrs); r – довжина вектора ІС об’єкта; F(XPM) – функція або величина Р-го сигналу, P  N; М – довжина вибірки (кількість відліків); Zv – опо- рна величина (умовна норма) параметра, що підлягає контролю; v – величина апертури. Сукупність параметрів F(XPM), Zv, v і значення булевих змінних qVS характеризують поточний ІС об’єкта. Тому в процесі оперативного моніторингу великої кількості об’єктів ця інформація підлягає передачі по каналах зв’язку, а первинні стислі дані сигналів підлягають накопиченню в об’єктових пристроях. Показниками ІС об’єктів можуть бути результати апертурного контролю спектральних та кореляційних функцій і показників сигналів (динаміка огинаю- чої спектра, кореляційних кривих, величин дисперсії, середньоквадратичного відхилення, інтервалу кореляції), результати динаміки статистичних та хаотич- них показників, показників мінливості і варіативності величин, показник Херста, фазові портрети сигналів, вейвлет-образи. Оскільки достовірність відліків ко- реляційних функцій суттєво залежить від стаціонарності сигналу за математич- ним очікуванням, то для оперативного визначення ІС об’єктів доцільно обчис- лювати відліки нормованої модульної функцій у відповідності до виразу [5] )( )( )()( )(2 )( maxmaxmax jG jG jGjG jG j x x xx x g      , де )( jg – j-й відлік нормованої модульної функції сигналу; )( jGxk    n i jkikixk XX n jG 1 \|\| 1 )( – j-й відлік модульної функції k-го сигналу; kiX – i-й відлік k-го сигналу; )( maxjGx  і )( maxjGx  – відповідно максимальне і мінімальне значення функції )( jGxk при j = jmax. Оперативне обчислення спектральних характеристик сигналів досягається шляхом визначення та обробки амплітудно-часових характеристик екстремаль- них відліків сигналів [6]. Для характеристики достовірності спектрально- кореляційних та інших інтегральних функцій і показників поточної вибірки сиг- налів у процесі фільтрації і стиску відліків визначаєтся вхідне співвідношення "сигнал/шум" [5]. Інформація про ступінь "зашумленості" групи відліків харак- теризується різницею i ф ii ш XXX  між поточними значеннями вхідних iX та відфільтрованих i фX відліків. Ця різниця співставляється з відліком i фX і ре- зультат аналізу кодується службовими бітами за стислого кодування екстрема- льних відліків, наприклад, таким чином: Б.М. ШЕВЧУК Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 84 "11" – i ф i ш XX  25.0 , "10" – i ф i ш i ф XXX  25.0125.0 , "01" – i ф i ш i ф XXX  125.0062.0 , "00" – i ф i ш XX  62.0.0 . Оскільки інтегральні характеристики сигналів не реагують на локальні зміни внутрішньої структури вибірки сигналів, або навпаки, можуть змі- нюватись під впливом нестаціонарних факторів, то для підвищення їх ін- формативності доцільно визначати диференційні характеристики сигналів. Одним із способів оперативного аналізу внутрішньої структури вибірки сиг- налів є визначення кількості характерних динамічних змін і локальних ко-ливань для побудови гістограми або частоти зустрічі випадкових величин. Найпрос- тішим динамічним показником є інформаційна характеристика    r d dXΙ 1 сут1 , де 1 сутсутут  ddd с XXX – модуль різниці між амплітудними значеннями сусід- ніх суттєвих відліків; 1сут PXP d o  , 0 P , 1 P – порогові величини, які зада- ються дослідником; d = 1,…, r – кількість відліків локальної ділянки сигналу, фKr 2 . Для порівняльного аналізу сигналів з різними параметрами аналогово- кодового перетворення інформативною є характеристика    r d dXΙ 1 сут2 /qmax. Усереднені значення показників I1 та I2 на інтервалі вибірки L, які визнача- ються виразами I31 = I1/К, I32 = I2/К, де К = 2 Кф fmax L, L = (1015)Tн, Тн = 1/fmin, є оцінками варіативності даних. Показником хаотичності на інтервалі вибірки L є показник Херста [7], який визначається виразом )2lg()lg( KSRH  , де ii XXR minmax  – розмах i-го сигналу на інтервалі вибірки L; S – середньоквадратичне відхилення сигналу; K – кількість відліків сигналу на інтервалі L. На основі результатів обчислень поточних модулів різ- ниці сутX між амплітудними значеннями сусідніх суттєвих відліків доцільно обчислювати прості завадостійкі показники хаотичності даних DRH /* 1  , )/lg(* 2 DRH  , де    P l l KXXD 1 сут / ,    P l l KXX 1 сут / ; P – кількість визначених модулів сутX на інтервалі L. Сукупність визначених диференційних та інтегральних показників вибірок сигналів є інформаційними образами поведінки об’єктів. Їх оперативне відобра- ження на екранах, моніторах ефективно здійснюється трьохвимірними площи- нами, колір яких відповідає визначеному співвідношенню "сигнал/шум". На рис. 2 відображені спектральна S(f) і кореляційна (модульна) G(j) площини три- валої реєстрації електрокардіосигналу. При цьому l-та вибірка сигналу характе- МЕТОДИ ВИЗНАЧЕННЯ ТА ВІДОБРАЖЕННЯ ПОКАЗНИКІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ СТАНІВ ОБ’ЄКТІВ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 85 ризується, наприклад, хаотичними показниками H і * 1H , тобто локальні фрагме- нти площин характеризуються відповідними показниками. РИС. 2 1. Гельман М.М. Аналого – цифровые преобразователи для информационных систем. – М.: Изд-во стандартов, 1989. – 320 с. 2. Вопросы проектирования преобразователей формы информации / Под общ. ред. А.И. Кондалева. – Киев: Наук. думка, 1977. – 244 с. 3. Кондалев А.И., Багацкий В.А., Романов В.А., Фабричев В.А. Высокопроизодительные преобразователи формы информации. – Киев: Наук. думка, 1987. – 280 с. 4. Багацкий В.А., Грешищев Ю.М., Самус И.В., Фабричев В.А. Преобразователи формы ин- формации с обработкой данных. – Киев: Наук. думка, 1992. – 264 с. 5. Шевчук Б.М. Оптимізація процесів введення і оперативного оброблення сигналів в комп’ютерних мережах дистанційного моніторингу станів об’єктів дослідження і керу- вання // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів : Сьома Всеукр. міжнар. конф. – К.: Укр. асоц. з обробл. інформ. та розпізн. образів, 2004. – С. 263 – 266. 6. Цепков. Г.В. Корреляционно-спектральные преобразования сигналов в адаптивном сек- вентном базисе // Кибернетика и системный анализ.  2000.  № 3.  С. 159–164. 7. Фѐдер Е. Фракталы. – М.: Мир, 1991. – 254 с. Отримано 13.04.2005
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6433
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1817-9908
language	Ukrainian
last_indexed	2025-11-28T06:51:54Z
publishDate	2005
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format	dspace
spelling	Шевчук, Б.М. 2010-03-02T14:53:15Z 2010-03-02T14:53:15Z 2005 Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу / Б.М. Шевчук // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 78-85. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6433 681.31 З метою організації оперативного моніторингу станів об’єктів обґрунтовуються мінімальні первинні потоки даних. Пропонуються способи визначення інтегральних і диференційних характеристик вибірок сигналів та способи відображення інформаційних образів об’єктів тривалого моніторингу. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу Article published earlier
spellingShingle	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу Шевчук, Б.М.
title	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
title_full	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
title_fullStr	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
title_full_unstemmed	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
title_short	Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
title_sort	методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6433
work_keys_str_mv	AT ševčukbm metodiviznačennâtavídobražennâpokaznikívínformacíinihstanívobêktívtrivalogomonítoringu

Методи визначення та відображення показників інформаційних станів об’єктів тривалого моніторингу

Institution

Similar Items