Информационная система проведения дистанционных измерений

Информационная система проведения дистанционных измерений

 

Информационные системы все шире используются в науке и производстве и проникают в различные сферы деятельности человека, в частности, в область информационно-измерительных и управляющих систем [1]. Информационно-измерительные системы с элементами искусственного интеллекта позволяют решать обширный круг задач и находят все более широкое применение. В данной работе рассмотрен вариант такой системы, которая позволяет вести автоматический учет различных факторов и вводить поправки в результат измерения.

При реализации измерения оператор, кроме реализации непосредственно самой процедуры  измерения, вынужден проводить дополнительные повторяющиеся действия, связанные  с конкретной ситуацией, при которой  возникает необходимость компенсировать действия, вызванные изменением условий измерения, изменением режимов работы, появлением каких-либо постоянных фиксированных помех. Это требует проведения корректирующих действий, введения поправок, учитывающих влияние параметров ситуации, окружения, например, влияние массы тары, в частности, при взвешивании, а также других внешних факторов: наличия внешнего магнитного поля, температурных воздействий и др.

Реализация  модульного принципа проектирования на базе современных открытых стандартов на измерительно-управляющее оборудование,

возможность модернизации путем установки  требуемых модулей и замены

прикладного программного обеспечения, обеспечение работы в  различных

условиях: в цехах предприятий, в научных лабораториях, при удаленном

доступе, в полевых условиях при воздействии дестабилизирующих  факто-

ров.

Разработка  программного обеспечения, осуществляющего  первичную

математическую обработку  информации по заданным формулам и  аппроксимирующим зависимостям, просмотр по выбору оператора измеряемых аналоговых и дискретных сигналов в темпе эксперимента, передачу результатов измерений в локальную сеть предприятия в процессе измерения параметров свойств материалов, интеллектуальные процедуры принятия решений в ИИИС, формирование базы знаний в системе, обработку полученных массивов данных с помощью специализированных пакетов прикладных программ для решения вопросов прогнозирования, идентификации и управления измерениями СМ, переноса результатов измерений в компьютер, их сохранения, просмотра, анализа, а также печати отобранных результатов в виде таблиц с указанием времени и даты проведения измерений, вида материала и значений параметров СМ.

Простые аппаратные решения, поддержанные мощными программ-

ными средствами обнаружения  ошибок, тестирования и самокоррекции,

должны обеспечивать малую  вероятность неустранимой ошибки и  высо-

кую стабильность метрологических  характеристик, что способствует обес-

печению надежности ИИИС.

Постоянное  развитие – расширение функциональных возможностей,

улучшение оперативности НК ТФСМ и  метрологических характеристик.

Для решения  поставленных задач и достижения поставленной цели

необходимо разработать стратегии  измерений, определяющие проведение

неразрушающего контроля свойств  материалов в соответствии с выбран-

ными методом измерения и  оптимальным алгоритмом функционирования

ИИИС.

Развитие и  применение интеллектуальных ИИС обусловлено  воздей-

ствием внутренних и  внешних дестабилизирующих факторов на ИИИС,

изменением свойств  исследуемых материалов, которые влияют на метроло-

гический уровень результатов  измерения. Создание ИИИС контроля

свойств материалов на основе применения стратегий измерения  позволит

осуществить контроль СМ и изделий в условиях неполноты  априорной и

текущей информации об объекте  и неконтролируемых возмущений различ-

ного происхождения  с допустимой для исследуемых  материалов и изделий

точностью [2].

     Необходимость  проектирования ИИИС возникает  также в тех случаях,

когда предметные области находятся  постоянно в процессе развития. По-

этому основой таких интеллектуальных систем является постоянно развиваемая  модель предметной области на основе непрерывно пополняемой

базы знаний.

В связи с  этим интеллектуальные информационно-измерительные  системы должны иметь созданную  базу знаний, адекватно отражающую ин-

формацию о предметной области  и быть приспособленными для пере-

стройки аппаратных и программных  средств в соответствии с выбранной

стратегией в зависимости от измерительной ситуации.

При корректирующей стратегии S кор осуществляется коррекция алгоритмов функционирования ИИИС, параметров объекта и результатов измерения НК свойств материалов. При коррекции возможно изменение алгоритма измерения в зависимости измерительной ситуации, от класса теплопроводности исследуемых материалов и изделий, мощности теплового воздействия, диапазона усиления измерительного усилителя, изменение структуры ИИИС и др. Корректирующая стратегия дает возможность получить более точные результаты измерений ИИИС.

Комбинированная стратегия Sком на основе идентифицирующей и

корректирующей стратегии позволяет  осуществить НК ТФСМ и получить

информацию о параметрах свойств  материалов с учетом воздействия  дестабилизирующих факторов на ИИИС и исследуемые материалы.

Программная стратегия Sпр определяет алгоритм синтеза стратегий

S ид , Sкор , Sком и перестройки  программного обеспечения интеллектуальной  системы в зависимости от сложившейся  измерительной ситуации.

Проектирование  ИИИС включает задачу разработки информационной модели системы. Определяется основное содержание модели и метод построения математической модели на основе принятых гипотез и предположений. При этом должны учитываться следующие особенности: исходная постановка задачи моделирования; предметные области, в рамках которых планируется функционирование системы, функции и структура системы, взаимодействие ее элементов, взаимодействия с внешней средой, методы решения задачи моделирования.

Методика решения  задачи построения информационной модели ИИ-

ИС заключается в следующем:

     1. Составляется исходная  информация об исследуемых материалах.

Выполняется анализ результатов классификации  и математической модели

исследуемых материалов для рассматриваемой  предметной области. Устанавливается  множество определяемых параметров Uп в соответствии с требованиями пользователя ИИИС. При этом определяется множество выходных сигналов априорной информации, их уровней и диапазонов di с исследуемых материалов.

     2. Формируются требования  к исходной информации. Для этого  с помощью системы измерительных преобразователей (СИП) снимаются термограммы, проводятся тестовые измерения с целью выявления исходной экспериментальной информации о исследуемых материалов. При этом учитывается множество воздействующих дестабилизирующих факторов VДФ.

     3. Определяются информационные  параметры ИИИС. Уровни входных сигналов при воздействии ДФ, поступающие на входы аналогоцифрового преобразователя соответствующего микроконтроллера, диапа-

зоны которых задаются множеством J вх. ДФ . Уровни выходных сигналов,

формирующихся на выходах соответствующего микроконтроллера, зада-

ются множеством J вых. ДФ . Решаются вопросы определения сигналов пуска ИИИС J п и управляющего сигнала J упр , позволяющего подключить мик-

роконтроллер, реализующий алгоритм функционирования для соответст-

вующей предметной области и определяемых параметров.

    4. Выбираются и анализируются  параметры информационного канала

передачи и обработки полученной информации из системы измерительных

преобразователей, поступающей в  микроконтроллеры: объем памяти мик-

роконтроллеров (ПМК) J ПМК , необходимый для хранения априорной,

промежуточной, экспериментальной  информации. Важными параметрами

также являются: среднее время передачи информации (ПИ) t ПИ по инфор-

мационным каналам и обработки  полученной информации (ОПИ) t ОПИ .

Параметры информационного канала (ИК) представляются множеством

J ИК .

      5. Создается информационный  канал пользователя (ИКП). Формиру-

ется множество информационных параметров J ИКП , известных с опреде-

ленной мерой доверия, которые  пользователь заносит в базу знаний инфор-

мационной системы (пользовательские данные) в процессе эксплуатации

системы. Информация включает сведения о предметной области, исследуе-

мых материалах, структуре ИИИС, диапазонах определяемых параметров,

мощности теплового воздействия  на ИМ, дестабилизирующих факторах для

рассматриваемой предметной области.

      6. На этапе проектирования  эксперт вносит в базу знаний  системы

информацию, включающую сведения пользователя, изложенные в п. 5, а

также информацию для n-других предметных областей, для которых воз-

можно определение параметров качественных свойств материалов в проек-

тируемой системе J ИЭ . При этом учитывается информация как экспери-

ментальная, так и априорная (ИЭ).

      7. Формируются информационные  каналы для создания базы знаний:

пользовательский J пк , экспертный J эк , априорной J апр , эксперименталь-

ной J экс и текущей информации J тек , моделей J мод , методов J мет и  ал-

горитмов J ал функционирования системы.

     Информация базы знаний  представляется множеством J БЗ .

     8. Создаются информационные  каналы блока принятия оптимальных

решений (БПР) в условиях неопределенности. При этом формируются ин-

формационные сигналы в блок усилителей (БУ) для выбора структуры  уси-

лителя J БУ , интеллектуальный измерительный  зонд (ИИЗ) для формиро-

вания соответствующей структуры  зонда J ИИЗ , в блок формирования теп-

лового воздействия (БТВ) на исследуемые  материалы ( J БТВ ), в блок микро-

контроллеров (БМК) для подключения  микроконтроллера соответствующей

предметной области ( J БМК ). Информация блока принятия решений (БПР)

отображается множеством J БПР .

     9. Составляется информация  о архитектуре информационно-из-

мерительной системы, структуре и  алгоритме функционирования. Структу-

ры ИИИС можно представить множеством J ИИИС . Архитектура ИИИС

отражает модель представления  знаний (базу знаний), методы принятия

решений, используемую структуру ИИИС, включая устройство цифровой

индикации (УЦИ) полученных результатов  измерения и интерфейс пользо-

вателя и эксперта (ИПиЭ). Применяемые при проектировании структуры

отличаются переносными вычислительными  блоками, которые характери-

зуются используемыми видами микроконтроллеров, структурой блоков

усилителей, интеллектуальных измерительных  зондов с соответствующими

микроконтроллером, в котором зашито программное обеспечение для кон-

кретной предметной области, и измерительной  ячейкой, структурой блоков

питания и формирования тепловых импульсов.

     10. Оценивается техническая  эффективность моделируемой системы

множеством критериев ЭИИИС при функционировании в условиях неопре-

деленности при воздействии  дестабилизирующих факторов. В качестве

критериев технической эффективности  используются: потери точности Пт ,

потери оперативности Поп и  относительная погрешность измерения  δ.

     Применение информационных технологий, развитие принципов по-

строения ИИС позволяет синтезировать  структуру ИИИС, используя ком-

плекс аппаратных и программных  модулей. Синтез структуры ИИИС осуще-

ствляется в соответствии с поставленными  задачами и стратегиями проек-

тирования интеллектуальных ИИС.

     Применение методов  искусственного интеллекта является  одним из

основных направлений построения ИИИС НК СМ в условиях неопреде-

ленности.

     В интеллектуальных  измерениях основная роль отводится  моделиро-