close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

ЭиИКС №1 (2016)

код для вставки
ISSN 1999-5458
Электротехнические
и информационные
комплексы и системы
№ 1, т. 12, 2016
Electrical and data
processing facilities
and systems
№ 1, т. 12, 2016
Подписной индекс:
91824 в каталоге «Пресса России»
УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И СЕРВИСА
УГУЭС
№ 1, т. 12, 2016
Журнал основан в 2005 году. Выходит 4 раза в год.
Учредитель
Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский
государственный университет экономики и сервиса»
Журнал включен в «Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные
научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени
доктора наук».
Международный стандартный сериальный номер ISSN 1999-5458.
Редакционная коллегия:
Главный редактор:
С.В. Шапиро – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный университет экономики
и сервиса» (Россия, г. Уфа)
Зам. главного редактора:
Ш.З. Валиев – канд. техн. наук, д-р экон. наук, проф.
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
университет экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
Члены редакционной коллегии:
В.М. Артюшенко – д-р техн. наук, проф. ГБОУ ВО МО
«Финансово-технологическая
академия» (Россия, г. Москва)
Б.М. Горшков – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Поволжский государственный университет
сервиса» (Россия, г. Тольятти)
М.Ю. Доломатов – д-р хим. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный
университет экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
В.Г. Крымский – д-р техн. наук, проф.
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
университет экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
В.Г. Кушнир – д-р техн. наук, проф. Костанайского
государственного университета им. Ахмета
Байтурсынова (Казахстан, г. Костанай)
С.В. Павлов – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный авиационный технический
университет» (Россия, г. Уфа)
Р.Р. Сафин – д-р техн. наук, проф.
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
университет экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
П.С. Серенков – д-р техн. наук, проф. Белорусского
национального технического университета
(Белоруссия, г. Минск)
А.Ф. Романченко – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный
университет экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
М.А. Ураксеев – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный авиационный
технический университет» (Россия, г. Уфа)
Н.А. Феоктистов – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Московский государственный университет дизайна и
технологии» (Россия, г. Москва)
Ф.Ф. Хизбуллин – д-р хим. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный университет
экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
П.И. Чередниченко – д-р техн. наук, проф.
Черниговского государственного технологического
университета (Украина, г. Чернигов)
В.А. Шабанов – канд. техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный нефтяной
технический университет» (Россия, г. Уфа)
Р.Б. Яруллин – д-р техн. наук, проф. ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный университет
экономики и сервиса» (Россия, г. Уфа)
И. Зицмане – д-р техн. наук, профессор Рижского
технического университета, эксперт научного совета
Латвийской академии наук (Латвия, г. Рига)
Г.Д. Георгиев – д-р техн. наук, преподаватель
Технического университета (Болгария, г. Варна)
И.В. Пентегов – д-р техн. наук, профессор, вед. научный
сотр. Института электросварки им. Е.О. Патона
Национальной академии наук Украины
(Украина, г. Киев)
Б. Брудник – д-р техн. наук, вед. научн. сотр. ТельАвивского университета (Израиль, г. Тель-Авив)
Ответственный секретарь: А.А. Мухамадиев
Технический редактор: С.С. Некрасова
Подписка во всех отделениях связи: индекс 91824 в объединенном каталоге «Пресса России».
Журнал включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ).
Доступ и подписка на электронную версию журнала – на сайте www. ugues.ru
Свидетельство о регистрации средства массовой информации ПИ № ФС77-56127 от 15.11.2013 г. выдано Федеральной службой по надзору
в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
© Уфимский государственный университет экономики и сервиса, 2015
Адрес редакции: 450078, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Чернышевского, 145.
Тел.: +7 (347) 228-91-38.
Подписано в печать 28.03.2016 г. Формат 60×80 1⁄8 . Печать офсетная. Усл. печ. л. 8,4. Тираж 1000 экз. Заказ № 14.
Перепечатка материалов, опубликованных в журнале «Электротехнические и информационные комплексы и системы», допускается только
с письменного разрешения редакции.
Материалы приводятся в авторской редакции.
Точка зрения редакции не всегда совпадает с точкой зрения авторов публикуемых статей.
ELECTRICAL AND DATA
PROCESSING FACILITIES
AND SYSTEMS
UFA STATE UNIVERSITY OF ECONOMICS AND SERVICE
USUES
Founder:
Ministry of Education and Science of the Russian Federation
Federal government budgetary educational institution of higher education
"Ufa state university of economics and service"
The journal is included in the «List of peer-reviewed scientific publications, which should be published basic
scientific results of theses on competition of a scientific degree of candidate of Sciences, on competition
of a scientific degree of the doctor of Sciences»
International standard serial number ISSN 1999-5458.
Members of an editorial board:
V.M. Artyushenko – Dr. Sci.Tech., prof. of SBEI
HE MR Financial and technological academy
(Russia, Moscow)
B.M. Gorshkov – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI
HE Volga region state university of service
(Russia, Tolyatti)
M.Yu. Dolomatov – Dr. Sci.Chem., prof. of
FSBEI HE Ufa state university of economics
and service (Russia, Ufa)
V.G. Krymsky – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Ufa state university of economics and service
(Russia, Ufa)
V.G. Kushnir – Dr. Sci.Tech., prof. of Kostanaysky
state university of Ahmet Baytursynov
(Kazakhstan, Kostanay)
S.V. Pavlov – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Ufa state aviation technical university (Russia, Ufa)
R.R. Safin – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE Ufa
state university of economics and service
(Russia, Ufa)
P.S. Serenkov – Dr. Sci.Tech., prof. of Byelorussian
national technical university (Byelorussia, Minsk)
Электротехнические комплексы и системы
Денисов В.А., Третьякова М.Н., Бородин О.А. Математическое моделирование асинхронных
электроприводов с векторным управлением ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Вавилов В.Е., Саяхов И.Ф. Исследование магнитного поля реакции ротора
асинхронного электродвигателя ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 13
Карагодин В.В., Полянский К.А. Задача оптимизации структуры системы бесперебойного
электроснабжения ответственных потребителей объектов министерства обороны �������������������������������������������� 20
№ 1, v. 12, 2016
The journal was founded in 2005. Issued 4 times a year.
Editorial board:
Editor-in-chief:
S.V. Shapiro – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Ufa state university of economics and service
(Russia, Ufa)
Deputy editor-in-chief:
Sh.Z. Valiev – Cand. Sci.Tech., Dr. Sci. Econ., prof. of
FSBEI HE Ufa state university of economics and service
(Russia, Ufa)
СОДЕРЖАНИЕ
A.F. Romanchenko – Dr. Sci.Tech., prof. of
FSBEI HE Ufa state university of economics
and service (Russia, Ufa)
M.A. Urakseev – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Ufa state aviation technical university (Russia, Ufa)
N.A. Feoktistov – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Moscow state university of design and technology
(Russia, Moscow)
F.F. Hizbullin – Dr. Sci.Chem., prof. of FSBEI HE
Ufa state university of economics and service
(Russia, Ufa)
P.I. Cherednichenko – Dr. Sci.Tech., prof. of Chernigov
state technological university (Ukraine, Chernigov)
V.A. Shabanov – Cand. Sci.Tech., prof. of
FSBEI HE Ufa state petroleum technological
university (Russia, Ufa)
R.B. Yarullin – Dr. Sci.Tech., prof. of FSBEI HE
Ufa state university of economics and service
(Russia, Ufa)
I. Zicmane – Dr. Sci.Tech., prof. Riga Technical
University, expert the Latvian Council
of Science (Latvia, Riga)
G.D. Georgiev – Dr. Sci.Tech., lecturer Technical
university (Bulgaria, Varna)
I.V. Pentegov – Dr. Sci.Tech., prof., leading
researcher the E.O.Paton Electric Welding Institute
of the National Academy of Sciences of Ukraine
(Ukraine, Kiev)
B. Brudnik – Dr. Sci.Tech., leading researcher
of Tel Aviv University (Israel, Tel Aviv)
Assistant editor: А.А. Mukhamadiev
Technical editor: S.S. Nekrasova
Subscription is available in all post offices: Postal code 91824 in the integrated catalog of the "Russian Press".
Кушнир В.Г., Кошкин И.В., Кошкина А.И., Кушнир А.С. Обоснование автономности питания
циркуляционного насоса системы горячего водоснабжения от солнечной станции��������������������������������������������� 28
Галиуллин Р.Р., Каримов И.И. Эффективность использования светодиодных светильников
в тепличных хозяйствах ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 34
Родимов Н.В., Труднев С. Ю., Марченко А. А. Диагностирование асинхронного электродвигателя для
электроприводов теплового насоса и компрессорных установок методом спектрального
анализа потребляемого тока с применением пакета SPECTRALAB ����������������������������������������������������������������������� 39
Хамидуллин И.Н., Ильин В.К. К вопросу о надежности воздушных линий
электропередачи 35-500 кВ�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 45
Фетисов В.С., Мельничук О. В., Кудашов Д.Д., Сизоненко Р.В. Имитационное моделирование
состояния контактной системы на посадочной платформе для подзарядки воздушных роботов����������������������� 54
Информационные комплексы и системы
Имильбаев Р.Р. Анализ эффективности применения алгоритмов прогнозирования в процессе
контроля состояния газораспределительной сети������������������������������������������������������������������������������������������������������ 64
Воловач В.И., Анфалов К.В. Оценка эффективности последовательного ввода в синхронизм составляющих
последовательностей при передаче служебных данных�������������������������������������������������������������������������������������������� 75
Куликов Г.Г., Антонов В.В., Фахруллина А.Р. Логико-семантическая модель информационно-справочных
систем в государственном управлении������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 84
Дегтярев А.Р., Киселев С.К. Отказоустойчивые реконфигурирующиеся комплексы интегрированной
модульной авионики������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 89
Рыков В.И., Доломатов М.Ю., Журавлёва Н.А., Лысенко И.А., Прошин Е.Н., Вальдриева З.Р. Информационная
технология реализации компьютерной системы анализа и управления конфликтными социальными
процессами на базе интеллектуальных моделей������������������������������������������������������������������������������������������������������� 100
Зикий А.Н., Зламан П.Н. Многоканальный частотный дискриминатор трехсантиметрового диапазона�����������107
Метрология и информационно-измерительные устройства
Федосов А. В., Федосов В.А., Шаймухаметов Э.Ф. Современные средства измерения,
применяемые при проведении экспертизы промышленной безопасности технических
устройств на опасных производственных объектах��������������������������������������������������������������������������������������������������117
The journal is included in the Russian Index of Scientific Citing (RISC).
Матанцев А.Б., Ясовеев В.Х., Уразбахтина Ю.О. Узлы и элементы электронной измерительной
системы для дыхательной диагностики хеликобактериоза������������������������������������������������������������������������������������� 124
Access and subscription to the electronic version of the journal is available on the website www. ugues.ru.
Mass media registration certificate PI № PHS 77-56127 from 15.11.2013 given by Federal service of supervision in the scope of communication, information technologies and mass media.
Об авторах.......................................................................................................................................................................132
© Ufa State University of Economics and Service, 2015
Publisher's address: 145 Chernishevskiy St., 145, Ufa, 450078.
Ph.: +7 (347) 228-91-38.
Signed for printing 28.03.2016 г. Format 60×80 1⁄8 . Offset printing. 8,4 printed pages. Circulation is 1000 copies. Order № 14.
The text of journal "Electrical and data processing facilities and systems" may be quoted with written permission of the publisher only.
Content is published as provided by authors.
Publisher's view may be different from that of the authors of the articles.
CONTENT
Electrical facilities and systems
Denisov V.A., Tretyakova M.N., Borodin O.A. Mathematical modelling of asynchronous electric drives
with vector management ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Electrical facilities and systems
ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ
ELECTRICAL FACILITIES AND SYSTEMS
Vavilov V.E., Sayakhov I.F. Study of magnetic field response rotor asynchronous motor ���������������������������������������������� 13
Karagodin V.V., Polyanskiy K.A. The problem of the structure optimization of an uninterrupted power supply system
of the responsible consumers of the objects of the department of defense ���������������������������������������������������������������������� 20
Kushnir V.G., Koshkin I.V., Koshkina A.I., Kushnir А.S. Justification independent power supply
circulating pump DHW solar station��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 28
Galiullin R.R., Karimov I.I. Efficiency led lamps in greenhouses������������������������������������������������������������������������������������ 34
Rodimov N.V., Trudnev S.Yu., Marchenko A.A. Diagnosis asynchronous electric motors for electric heat pumps
and compressor units by spectral analysis current consumption with application package SPECTRALAB ���������������� 39
Khamidullin I.N., Ilyin V.K. The issue of reliability overhead power lines of 35-500 kV ����������������������������������������������� 45
Fetisov V.S., Melnichuk O.V., Kudashov D.D., Sizonenko R.V. Simulation modeling of contact
system state for aerial robots charging platform��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 54
Data processing facilities and systems
Imilbaev R.R. Analysis of effectiveness of forecasting algorithms application to state control
of gas distribution network������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 64
Volovach V.I., Anfalov K.V. Evaluation efficiency serial input in synchronism constituents sequence
at service data transmission ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 75
Kulikov G.G., Antonov V.V., Fahrullina A.R. Logical-semantic model information and reference systems
in public administration ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 84
Degtyarev A.R., Kiselev S.K. Fault-tolerant reconfigurable complexes of integrated modular avionics ������������������������ 89
Rycov V.I., Dolomatov M.Yu, Martynov V.V., Zhuravleva N.A., Zakieva E.Sh., Proshin E.N.,
Lysenko I.A., Valdrieva Z.R. Implementation technology of analysis and management system
of conflict social processes based on intelligent models ������������������������������������������������������������������������������������������������ 100
Zikiy A.N., Zlaman P.N. Three-sentimetre range multi-channel amplitude frequency discriminator ���������������������������107
Metrology and information-measuring devices
Fedosov A.V., Fedosov V.A., Shajmuhametov E.F. The modern gages applied at expertise of industrial
safety of technical devices on hazardous production facilities ���������������������������������������������������������������������������������������117
Matantsev A.B., Yasoveev V. Kh., Urazbakhtina Y.O. Nodes and elements of electronic measurement
system for breath diagnosis of Helicobacter pylori infection ���������������������������������������������������������������������������������������� 124
About the authors���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 134
Денисов В.А.
Denisov V.A.
кандидат технических наук,
доцент кафедры
«Электроснабжение и электротехника», ФГБОУ ВО
«Тольяттинский государственный университет»,
Россия, г. Тольятти
Третьякова М.Н.
Tretyakova M.N.
кандидат педагогических наук,
доцент кафедры «Электроснабжение и электротехника»,
ФГБОУ ВО «Тольяттинский
государственный университет»,
Россия, г. Тольятти
Бородин О.А.
Borodin O.A.
аспирант кафедры
«Электроснабжение
и электротехника»,
ФГБОУ ВО «Тольяттинский
государственный университет»,
Россия , г. Тольятти
УДК 621.313.333
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АСИНХРОННЫХ
ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ С ВЕКТОРНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ
Рассмотрена методика моделирования и исследования асинхронного электропривода с векторным
управлением в компьютерной программной среде MATLAB & Simulink. В отличие от известных решений, построенных на основе системы уравнений теории обобщенного электромеханического преобразования энергии, предлагаемая модель асинхронного электропривода с векторным управлением, позволяет
учитывать насыщение на пути главного магнитного потока и потока рассеяния электродвигателя, а также
эффект вытеснения тока в стержнях ротора табличным способом. Для имитации насыщения магнитной
цепи предложено использовать блоки моделирования нелинейных систем Lookup Table, настройку которых выполнять в соответствии с зависимостями
и ( Lσs ) = f (is ) реальной машины. Эффект
вытеснения тока в роторе решено учитывать путем расчета его активного сопротивления в зависимости
от скольжения с помощью специального функционального блока Fcn.
Приведены осциллограммы изменения во времени основных координат системы асинхронного электропривода с векторным управлением, содержащей каналы регулирования угловой скорости и модуля
потокосцепления ротора асинхронного двигателя. Снятые зависимости свидетельствуют о том, что при
использовании разработанной модели можно исследовать все переменные состояния асинхронного электропривода с векторным управлением, учитывать изменения параметров электродвигателя в переходных
режимах и вносить соответствующие коррективы в структурную схему привода для обеспечения требуемых динамических показателей и правильного выбора параметров регуляторов.
Приведены результаты сравнения экспериментов, выполненных на реальной установке и на разработанной модели в прикладном компьютерном пакете программ MATLAB & Simulink, позволяющие сде-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
5
Электротехнические комплексы и системы
лать вывод об адекватности предлагаемой методики моделирования.
Разработанная модель дает возможность повысить эффективность процесса исследования систем
асинхронных электроприводов: сократить средства и время для снятия опытных характеристик, а также
вести наблюдения в широком диапазоне параметров двигателя, при всевозможных видах настройки системы управления, при разнообразных изменениях нагрузки и задающих воздействий.
Ключевые слова: асинхронный электропривод, векторное управление, математическое моделирование электроприводов, моделирование в MATLAB & Simulink, насыщение, преобразование координат.
Electrical facilities and systems
В настоящей статье ставится задача разработки
математической модели асинхронного электропривода с векторным управлением, отличающаяся
от известных моделей (например, [5, 6, 7]) более
простой структурой построения, позволяющей
учитывать изменение параметров двигателя и
проводить регистрацию переменных системы электропривода.
Основной частью модели асинхронного электропривода с векторным управлением является схема
электродвигателя, которая может быть построена
на основе уравнений обобщенной машины, записанных в неподвижной системе координат (α, β)
[8, 9].
MATHEMATICAL MODELLING OF ASYNCHRONOUS
ELECTRIC DRIVESWITH VECTOR MANAGEMENT
The methods of modeling and research asynchronous electric drive with vector control in a computer software
environment MATLAB & Simulink. In contrast to the known solutions based on the generalized theory of
electromechanical energy conversion system of equations, the proposed model of the asynchronous electric drive
with vector control allows to take into accounting magnetic system saturation of main and scattering magnetic
fluxes paths of the electric motor, as well as the effect of displacement current in the rotor bars by a tabular
way. To simulate the saturation of magnetic circuit is proposed to use nonlinear systems modeling blocks Table
Lookup, configuration of which is requested to perform in accordance with the dependencies
and
( Lσs ) = f (is ) of the actual machines. The effect of displacement current in the rotor is proposed to take into
account by calculating its resistance depending on the slip with the help of a special function block Fcn.
Waveform shows variation in time of asynchronous electric drive system with vector control basic coordinates,
containing channels of regulating angular velocity and rotor flux linkage module of asynchronous motor. The
obtained dependencies indicate that when using the developed model, you can explore all the state variables of
asynchronous electric drive with vector control, to take into account changes in parameters of motor in transient
conditions and make appropriate adjustments to block diagram of a drive to provide required dynamic performance
and a correct choice of parameters of regulators.
The results of comparison experiments performed on the real machine and the developed model in computer
software package MATLAB & Simulink, allows making a conclusion about adequacy of the proposed modeling
technique.
The developed model makes it possible to increase the efficiency of research systems for asynchronous electric
drives: to reduce time and money for removal of pilot characteristics, to conduct surveillance in a wide range of
motor parameters, when various kinds of control system settings under various load changes and reference signals.
Keywords: The asynchronous electric drive, vector management, mathematical modelling of electric drives,
modelling in MATLAB and Simulink, saturation, transformation of coordinates.
(1)
где – соответственно потокосцепления статора и ротора, напряжения статора, токи статора и ротора в осях (α, β); rs и rr – активные сопротивления
статора и ротора; ω – угловая скорость ротора.
Потокосцепления, токи статора и ротора асинхронного электродвигателя представляем системой уравнений
(2)
где ψ 0α и ψ 0α – составляющие главного потокосцепления в воздушном зазоре двигателя по осям α и β; Lm
и ,
– взаимная индуктивность и индуктивности рассеяния фаз статора и ротора.
Уравнения движения ротора и электромагнитного момента:
;
При разработке автоматизированных электроприводов широко применяются методы математического моделирования, позволяющие проводить
исследования электромеханических процессов,
осуществлять выбор структур и оценивать динамические свойства и характеристики разрабатываемых систем. Наибольшее распространение среди
компьютерных программ моделирования получил
прикладной пакет MATLAB & Simulink. Набор
библиотек пакета дает возможность создавать
различные модели исполнительных двигателей,
систем управления и схем автоматизированного
электропривода [1 – 4]. Однако применение стан-
6
дартных блоков не позволяет в полной мере производить учет изменений параметров электропривода
в процессе работы и осуществлять необходимые
измерения, так как большинство величин и переменных состояния электродвигателей являются
недоступными. В частности невозможно замерить
параметры ротора, составляющие магнитного
потокосцепления и токов статора во вращающейся
системе координат. Кроме того, использование
стандартных моделей не дает возможности учесть
насыщение магнитной системы электрической
машины и вытеснение тока в обмотке ротора.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
(3)
,
где J – момент инерции ротора; M и MC – соответственно электромагнитный и статический момент
сопротивления двигателя; p – число пар полюсов.
(4)
Учет насыщения магнитной цепи по цепи главного потокосцепления и по пути потока рассеяния
выполняем введением в уравнения (2) функциональных зависимостей
и (5)
где ψ 0 , is – модуль вектора потокосцепления воздушного зазора и модуль вектора тока статора.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
7
Развязка
Электротехнические комплексы и системы
Эффект вытеснения тока в роторной обмотке рассчитываем по изменению активного сопротивления.
(6)
где k1 – коэффициент, учитывающий влияние
поверхностного эффекта на сопротивление; , –
сопротивления пазовой и лобовой частей обмотки
ротора; h – высота паза ротора, S – скольжение.
Уравнения (1), (2), (3), и (4) позволяют составить
модель для исследования динамических режимов, а
включение в неё выражений (5), и (6) обеспечивает
учет изменения параметров двигателя.
В качестве асинхронного электропривода с
векторным управлением рассматривается структура
с ориентацией вращающейся системы координат по
вектору потокосцепления ротора . Контуры стабилизации модуля потокосцепления ротора и регулирования электромагнитного момента выполняются
во вращающейся системе координат, где действуют
сигналы постоянного тока. Это дает возможность
производить расчет систем регулирования по принципам подчиненного управления и использовать в
них стандартные настройки регуляторов, разработанные для приводов постоянного тока.
контуров
регулирования
осуществляется
блоками
Product
и
TT .
Управляющие сигналы угловой скорости и момента сопротивления нагрузки
Electrical facilities and systems
формируются блоком Signal Builder.
Таблица 1
Таблица 1.иРасчет
параметровсистемы
и коэффициентов
системы регулирования
Расчет параметров
коэффициентов
регулирования
Расчетные параметры
и коэффициенты
Вектор тока статора, А

is = isH cosφ + jisH sin φ =
9,513+ j 4,334
Вектор тока холостого хода, А

U
io = j SH = j 4,093
ω ⋅ Ls
Расчетные параметры и коэффициенты
Максимальное значение модуля потокосцепление ротора, Вб
Ψrm = 2 ⋅ψ r =0,972
Параметры регулятора тока, с
2 ⋅ Т μ ⋅ k П ⋅ kT
σ ⋅ LS
L′
= 6,119 ⋅10−3 ; TИТ =
=
TS = S =
2
RS′
RS′
RS + k r ⋅ Rγ
5,697 ⋅10−3
Коэффициент усиления инвертора
k ⋅ 2 ⋅U ФН
kП = з
=71,559
UН
Постоянная времени ротора, с
L
Tr = r =0,24
Rr
Потокосцепление ротора, Вб
Коэффициент усиления регулятора скорости


1 
Ψr =
⋅ Ψ0 − Lσr ⋅ i s =
Kr
j 0,684 − 0,067
Коэффициенты связи по: току, ВА;
потокосцеплению, ВВб; скорости,
В с/рад
U
U
kТ = m 0,135, kΨ = m =5,146,
I Sm
ψ rm
U
kс = m 0,016
k pc =
J ⋅ kT
=22,793
6 ⋅ kr ⋅ Tμ ⋅ kc ⋅ pП ⋅ψ r
Параметры регулятора потокосцепления,
4T ⋅ ε ⋅ Lm ⋅ kΨ
R′
0,021, где ε = S =1,649
с TИΨ = μ
RS
kT
ω0
Расчет параметров и коэффициентов модели,
приведенный в табл. 1, выполнен для асинхронного электродвигателя с короткозамкнутым ротором
серии 4А100L2У3 средней мощности –
= 5,5кВт
( =2880об/мин;
=10А и J =0,0075 кг м2).
На рис. 2-4 и 6 показаны динамические характеристики асинхронного электропривода с векторным
управлением, полученные с помощью разработанной модели при пуске, в установившемся режиме
работы с номинальной нагрузкой, при сбросе статической нагрузки до нуля и реверсе электропривода.
Рис.1. Схема модели асинхронного электропривода с векторным управлением
Схема модели асинхронного электропривода
с векторным управлением (рис.1) содержит асинхронный двигатель АД, представленный блоком
Sub3, преобразователь частоты ПЧ, наблюдатель
переменных состояния асинхронного двигателя Н,
регулятор стабилизации модуля потокосцепления
ротора
и регулятор скорости вращения, показанный как коэффициент
, а также прямой и
обратный координатные преобразователи Sub1 и
Sub2. В наблюдателе Н, с помощью блока Real – Imag
to Complex производится вычисление вектора пото-
8
косцепления ротора , а затем посредством блока
Complex to Magnitude – Angle вычисляется модуль
состояния вектора.
u и текущий угол
Коэффициент kT обеспечивает коэффициент связи
по току, kψ – коэффициент связи с потокосцеплением ротора, а kC – коэффициент связи по угловой
скорости ротора. Развязка контуров регулирования
осуществляется блоками Product и TT . Управляющие сигналы угловой скорости и момента сопротивления нагрузки формируются блоком Signal
Builder.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис.2. Осциллограммы изменения координат при пуске электропривода:
а) угол поворота ротора , потокосцепление ротора Ψrα (пунктир) и модуль вектора потокосцепления ротора
б) скорость вращения ротора ω и электромагнитный момент двигателя M.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
Ψr ;
9
Электротехнические комплексы и системы
Пуск системы электропривода (рис.2) производится с помощью элементов Step1 и Signal Builder
и
заданием модуля потокосцепления ротора
, что соответствует значеугловой скорости
ниям потокосцепления
=0,97 Вб и скорости
ω =314 рад/с установившегося режима. При этом
напряжение задания скорости вращения подается на
вход блока AR с задержкой, равной времени достижения потокосцеплением ротора
номиналь-
ного значения. Время задержки t = 0,075 c устанавливается в блоке Signal Builder.
В процессе пуска (в интервале 0,075-0,225 с)
электромагнитный момент M не превышает максимально допустимого значения и остается постоянным. Это обеспечивает линейный рост скорости
вращения в режиме разгона электропривода. Время
пуска привода составляет 0,225 с.
Electrical facilities and systems
Разработанная модель электропривода проверена на адекватность. С этой целью выведены
графики изменений частоты вращения ротора ω ,
и потокосцефазного тока статорной обмотки
пления Ψr 0 при реверсе привода (рис. 6) для сравнения их с осциллограммами таких же зависимостей (рис. 5), снятых на установке с асинхронным
двигателем серии 4А100L2У3. Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что разработанная модель имеет приемлемую точность. Следовательно, результаты исследования систем на основе
предлагаемой модели, могут быть использованы для
изучения реальных электроприводов.
Рис.5. Осциллограммы изменения частоты вращения ротора ω , фазного тока статорной обмотки
и потокосцепления ротора Ψr 0 при реверсе асинхронного электропривода для реальной установки
Рис.3. Осциллограммы статорных токов при пуске, в номинальном режиме и сбросе нагрузки
Для
проверки
координатных
преобразований
сняты
осциллограммы,
представленные на рис. 3 и 4, и проведен их сравнительный анализ. Амплитудное значение тока
статора, равное при пуске привода значению
isα = 22,67А, соответствует модулю статорного тока во вращающейся системе координат
=
= 22,67 А. В установив-
шемся режиме значение амплитуды статорного тока isα = 13 А также равно модулю
is21 + is22 =13А. Наконец, при сбросе нагрузки
амплитуда тока статора isα =5,7А соответствует
модулю – i s1 =5,7А. Значение тока намагничивания,
равное i s1 =5,7А, поддерживается постоянным во
всех режимах работы двигателя.
Рис.6. Осциллограммы изменения частоты вращения ротора ω , фазного тока статорной обмотки
и потокосцепления ротора Ψr 0 при реверсе асинхронного электропривода для разработанной модели
Рис.4. Осциллограммы статорных токов во вращающейся системе координат при пуске,
в номинальном режиме и сбросе нагрузки
10
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Выводы:
1. Разработана математическая модель асинхронного электропривода с векторным управлением для исследования и изучения динамических процессов, которая отличается от известных
моделей более простой структурой построения,
позволяющей учитывать изменение параметров
двигателя и проводить регистрацию переменных
вектора состояния системы электропривода.
2. Для учета насыщения магнитной цепи
электродвигателя предложено использовать блоки
моделирования нелинейных систем Lookup Table
из библиотеки элементов MATLAB & Simulink,
настройку которых выполнять в соответствии с
зависимостями
и
реальной машины. Предлагаемая модель электродвигателя, входящая в качестве субситемы в схему
замкнутых систем электроприводов с векторным
управлением, с высокой степенью точности заменяет реальные объекты, обеспечивая хорошие предпосылки для разнообразных исследований электроприводов в переходных режимах.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
11
Электротехнические комплексы и системы
Список литературы
1. Hunt B.R. A guide to Matlab for beginners
and experienced users [Text]/ Brian R. Hunt, Ronald
L. Lipsman, Jonathan M. Rosenberg. – Cambridge:
Cambridge University Press, 2006. – 311c.
2. Deepthi P. Adjustable speed system of induction
motor using vector controlled [Text]/ P.Deepthi, Mrs.
S.M. Padmaja // International Journal of Engineering
Research & Technology (IJERT). – 2012. – Vol. 1. –
Issue 6.
3. Денисов В.А. Управление линейным электроприводом малых перемещений [Текст]/ В.А.
Денисов, А.В. Бочкарев // Электротехника. – 2011.
– №2. – С. 16-19.
4. Денисов В.А. Математическое моделирование работы шагового двигателя в составе мехатронного модуля компенсации износа режущего
инструмента [Текст]/ В.А. Денисов, А.В. Жуков //
Известия Самарского научного центра РАН. – 2012.
– том 14. – №6. – С. 54-58.
5. Цодик И.А. Учет эффекта вытеснения тока
и насыщения в магнитной цепи в математической
модели асинхронного двигателя [Текст]/ И.А. Цодик,
К.В. Худобин // Электротехника и электромеханика.
– 2014. – №2. – С. 56-59.
6. Виноградов А.Б. Учет потерь и насыщения
стали при оптимальном векторном управлении
тяговым асинхронным электроприводом [Текст]/
А.Б. Виноградов, Н.Е. Гнездов, Н.А. Глебов, С.В.
Журавлев // Вестник ИГЭУ. – 2012. – №1 – С. 1-7.
7. Александров Е.В. Математическое описание
асинхронного электродвигателя с учетом потерь
в стали, поверхностного эффекта, насыщения
магнитной системы основным потоком и потоками
рассеяния [Текст]/ Е.В. Александров // Известия
ТулГУ. Технические науки. – 2010. – №2. – Ч.2. –
С. 243-250.
8. Копылов, И.П. Математическое моделирование электрических машин [Текст]/ И.П. Копылов.
– Москва: Высш. шк., 2001. – 326 с.
9. Беспалов В.Я. Электрические машины
[Текст]/ В.Я. Беспалов, Н.Ф. Котеленец. – М.:
Академия, 2010. – 320 с.
12
References
1. Hunt B.R. A guide to Matlab for beginners
and experienced users [Text]/ Brian R. Hunt, Ronald
L. Lipsman, Jonathan M. Rosenberg. – Cambridge:
Cambridge University Press, 2006. – 311 p.
2. Deepthi P. Adjustable speed system of induction
motor using vector controlled [Text]/ P.Deepthi, Mrs.
S.M. Padmaja // International Journal of Engineering
Research & Technology (IJERT). – 2012. – Vol. 1. –
Issue 6.
3. Denisov V.A. Upravlenie linejnym jelektroprivodom malyh peremeshhenij [Tekst]/ V.A. Denisov,
A.V. Bochkarev // Jelektrotehnika. – 2011. – №2. –
p. 16-19.
4. Denisov V.A. Matematicheskoe modelirovanie
raboty shagovogo dvigatelja v sostave mehatronnogo
modulja kompensacii iznosa rezhushhego instrumenta
[Tekst]/ V.A. Denisov, A.V. Zhukov // Izvestija
Samarskogo nauchnogo centra RAN. – 2012. – tom 14.
– №6. – p. 54-58.
5. Codik I.A. Uchet jeffekta vytesnenija toka i
nasyshhenija v magnitnoj cepi v matematicheskoj
modeli asinhronnogo dvigatelja [Tekst]/ I.A. Codik,
K.V. Hudobin // Jelektrotehnika i jelektromehanika. –
2014. – №2. – p. 56-59.
6. Vinogradov A.B. Uchet poter' i nasyshhenija
stali pri optimal'nom vektornom upravlenii tjagovym
asinhronnym
jelektroprivodom
[Tekst]/
A.B.
Vinogradov, N.E. Gnezdov, N.A. Glebov, S.V. Zhuravlev
// Vestnik IGJeU. – 2012. – №1 – p. 1-7.
7. Aleksandrov E.V. Matematicheskoe opisanie
asinhronnogo jelektrodvigatelja s uchetom poter' v
stali, poverhnostnogo jeffekta, nasyshhenija magnitnoj
sistemy osnovnym potokom i potokami rassejanija
[Tekst]/ E.V. Aleksandrov // Izvestija TulGU.
Tehnicheskie nauki. – 2010. – №2. – Ch.2. – p. 243-250.
8. Kopylov I.P. Matematicheskoe modelirovanie
jelektricheskih mashin [Tekst]/ I.P. Kopylov. – Moskva:
Vyssh. shk., 2001. – 326 p.
9. Bespalov V.Ja. Jelektricheskie mashiny [Tekst]/
V.Ja. Bespalov, N.F. Kotelenec. – M.: Akademija, 2010.
– 320 p.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
Вавилов В.Е.
Vavilov V.E.
кандидат технических наук,
доцент кафедры «Электромеханика»,
ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
авиационный технический университет»,
Россия, г. Уфа
Саяхов И.Ф.
Sayakhov I.F.
магистрант 2 курса кафедры
«Электромеханика», ФГБОУ ВО
«Уфимский государственный
авиационный технический университет»,
Россия, г. Уфа
УДК 621.9.01
ИССЛЕДОВАНИЕ МАГНИТНОГО ПОЛЯ РЕАКЦИИ РОТОРА
АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ
Представлены результаты исследования напряженности магнитного поля реакции короткозамкнутой обмотки ротора асинхронных электродвигателей, с целью определения его влияния на первичное
магнитное поле статора в воздушном зазоре. Известно, что результирующее магнитное поле машины
формируется совместным действием обмотки статора и обмотки ротора. При этом обмотка ротора, согласно закону электромагнитной индукции, своим магнитным потоком воздействует на первичный магнитный поток статора, что представляет собой реакцию короткозамкнутого ротора. Для исследования
влияния реакции ротора, было произведено компьютерное моделирование и математический расчет напряженности магнитного поля короткозамкнутой обмотки ротора. Компьютерное моделирование проводилось численными методами в программном комплексе Ansoft Maxwell для двух типов трехфазных
асинхронных электродвигателей различной мощности и частоты вращения. По результатам компьютерного моделирования были получены картины распределения индукции магнитного поля в исследуемых
асинхронных электродвигателях, а также кривые напряженности вдоль линии, расположенной под зубцами фазы статора. Из сопоставления результатов численного моделирования было получено, что без
реакции ротора магнитное поле в воздушном зазоре исследуемого электродвигателя имело несколько
большее значение, чем с учетом реакции ротора. Из полученных при компьютерном моделировании
параметров исследуемых электродвигателей были произведены математические расчеты напряженности магнитного поля короткозамкнутой обмотки ротора на одном полюсном делении с использованием
программы Mathcad. Из произведенных расчетов было получено, что напряженность магнитного поля
короткозамкнутой обмотки ротора в воздушном зазоре асинхронного электродвигателя вычитается из
первичного магнитного поля в воздушном зазоре статора, а также содержит гармоники зубцового порядка. Произведено сопоставление результатов компьютерного моделирования и математического расчета
напряженности магнитного поля короткозамкнутой обмотки ротора, в ходе которого выявлено, что расхождение результатов численного моделирования и расчета составляет порядка 10÷15%.
Ключевые слова: асинхронный электродвигатель, напряженность магнитного поля в зазоре, реакция
короткозамкнутого ротора, компьютерное моделирование.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
13
Электротехнические комплексы и системы
STUDY OF MAGNETIC FIELD RESPONSE ROTOR ASYNCHRONOUS MOTOR
The results of the study of the magnetic field of the rotor winding short- circuited induction motors, in
order to determine its impact on the primary magnetic field of the stator in the air gap. It is known that the
resulting magnetic field of the machine is formed by the combined action of the stator winding and rotor
winding. Thus, the rotor winding, according to the law of electromagnetic induction, its flux acts on the
primary magnetic flux of the stator, which is a reaction short- circuited rotor. To study the effect of the reaction
rotor produced computer simulations and mathematical calculation of the magnetic field of the rotor winding
short-circuited. Computer modeling was performed by numerical methods in the software package Ansoft
Maxwell for two types of three-phase induction motors of different power and speed. According to the results
of computer simulation were obtained distribution pattern of the magnetic field in the study of asynchronous
electric motors, and the curves of tension along the line beneath the teeth of the stator phase. By comparing
the results of numerical simulations it was found that without the reaction of the rotor magnetic field in the
air gap of the test motor was slightly greater value than taking into account the reaction of the rotor. From
obtained by computer simulation of the parameters studied motors were produced mathematical calculations
of the magnetic field of the rotor winding short-circuited at one pole pitch with the program Mathcad. From
the calculations made it was found that the magnetic field of the rotor winding short-circuited in the air gap
induction motor is subtracted from the initial magnetic field in the air gap of the stator and contains a toothed
harmonic order. Produced by comparing the results of computer simulation and mathematical calculation of
the magnetic field of a short-circuited rotor winding, during which revealed that the discrepancy between the
results of numerical simulation and calculation of the order of 10÷15%.
Keywords: induction motor, the magnetic field in the gap, the reaction is short-circuited rotor, computer
simulation.В настоящее время концентраторы магнитного поля используются в области физики, в частности в устройствах повышения магнитной индукции и напряженности внешнего магнитного поля,
для повышения октанового числа нефтепродуктов, улучшения качества нефти, экологической очистки
и консервации продуктов питания, повышения качества табачных изделий, экологической очистки
окружающей среды [2].
Введение.
Асинхронные электродвигатели с короткозамкнутым ротором являются одними из самых распространенных видов электрических машин. Ввиду
простоты конструкции, надежности и высоким энергетическим показателям асинхронные двигатели
нашли широкое применение в самых различных
отраслях. Поэтому вопросы изучения основных
параметров асинхронных электродвигателей являются наиболее важными.
Реакция короткозамкнутого ротора в воздушном
зазоре асинхронных электродвигателей оказывает
большое влияние на протекание электромеханических процессов. Известно что, электромагнитный
момент в асинхронном электродвигателе создается при
взаимодействии короткозамкнутой обмотки ротора с
первичным магнитным полем статора. Однако, результирующее магнитное поле машины формируется
совместным действием обмотки статора и обмотки
ротора. При этом обмотка ротора, согласно закону элек-
14
тромагнитной индукции, своим магнитным потоком
воздействует на первичный магнитный поток статора.
Такое взаимодействие называют реакцией ротора.
Реакция ротора может быть использована в
практических целях, так как находит применение
в изобретениях [5], в технической литературе
[3, 4] приведены результаты анализа намагничивающей силы беличьей клетки, но наиболее подробно
реакция короткозамкнутой обмотки ротора приведена в монографии [1].
Постановка задачи. Исследовать численными методами влияние магнитного поля ротора
на магнитное поле статора в асинхронном электродвигателе и сопоставить эти результаты с математическим расчетом напряженности магнитного поля
короткозамкнутой обмотки ротора, выполненной в
виде беличьей клетки, приведенным в [1].
Объект исследования. Объектами исследования в работе являются трехфазные асинхронные
электродвигатели: мощностью 7,5 кВт с синхронной
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
частотой вращения 1500 об/мин и мощностью 4 кВт
Геометрические размеры и параметры исслес синхронной частотой вращения 3000 об/мин без дуемых асинхронных электродвигателей представнагрузки на валу.
лены в таблице 1 [2].
Схематическое изображение исследуемых двигателей представлено на рис.1 (а, б).
а)
б)
Рис. 1. Схематичное изображение а) АД №1, б) АД №2.
Все исследования магнитного поля в воздушном
зазоре АД производились вдоль кривой x (27 мм),
расположенной под пазами, в которых размещены
обмотки фазы В.
Решение поставленных задач. На основании
геометрических данных и параметров (таблица 1) в
программном комплексе Ansoft Maxwell была разработана конечно–элементная модель асинхронного
электродвигателя, на которой численными методами
было исследовано влияние магнитного поля ротора
на магнитное поле статора;
Методика решения поставленной задачи представляется в общем виде:
– по данным таблицы 1 в программном
комплексе Ansoft Maxwell формируется 2D конечно–
элементная модель асинхронного электродвигателя и производится моделирование процессов в
динамике. В результате определяются мгновенные
значения плотностей токов в обмотках статора и
стержнях ротора при определенном угловом положении ротора относительно статора (тип анализа в
Ansoft Maxwell – Transient);
– определяется магнитное поле в зазоре
асинхронного электродвигателя при отсутствии
магнитного поля реакции ротора. По полученным
результатам моделирования в динамике, строится
конечно-элементная модель асинхронного электродвигателя при этом в стержнях ротора задаются
нулевые значения плотностей токов и производится
компьютерное моделирование при неподвижном
роторе, (тип анализа в Ansoft Maxwell – Magnetostatic);
– определяется магнитное поле в зазоре асинхронного электродвигателя с учетом магнитного поля реакции
ротора. На построенной для предыдущего анализа
конечно–элементной модели асинхронного электродвигателя в обмотках статора и стержнях ротора задаются
мгновенные значения плотностей токов, соответствующие результатам динамического анализа и производится компьютерное моделирование при неподвижном
роторе (тип анализа в Ansoft Maxwell – Magnetostatic);
– в результате моделирования, при неподвижном
роторе и ненулевых мгновенных значениях плотностей тока в обмотках статора и нулевых мгновенных
значениях плотностей тока в стержнях ротора,
а также при неподвижном роторе и ненулевых
плотностях тока в обмотках статора и стержнях
ротора определяются картины магнитного поля в
воздушном зазоре асинхронного электродвигателя,
которые демонстрируют влияние магнитного поля
реакция ротора на первичное поле статора.
На рис.2, рис.3 представлены картины магнитного поля асинхронного электродвигателя без
реакции ротора и при учете реакции ротора, причем
темные участки указывают на более низкие значения
магнитной индукции.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
15
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
Рис.4 – Кривая напряженности магнитного поля в воздушном зазоре вдоль кривой х АД №1
Рис. 2. Картина индукции магнитного поля в АД №1 без реакции ротора
Рис.5 – Кривая напряженности магнитного поля в воздушном зазоре вдоль кривой х для АД №2
Рис. 4. Картина индукции магнитного поля в АД №1 при учете реакции ротора
Из сопоставления рис.2 и рис.3 видно, что без
реакции ротора магнитное поле в исследуемом электродвигателе имело несколько большее значение,
чем при учете реакции ротора. Это хорошо заметно
на рис.4 и рис.5 в которых приведены кривые напряженности магнитного поля в воздушном зазоре
16
асинхронного электродвигателя без учета реакции
ротора и с учетом реакции ротора по кривой х (для
наглядности представления результатов кривая х
охватывает два зубца статора).
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
На рис. 4, 5 кривая 1 – напряженность магнитного поля в зазоре без учета магнитного поля
реакции ротора, 2 – напряженность магнитного
поля в зазоре с учетом магнитного поля реакции
ротора. Из анализа кривых видно, что приблизительное значение «проседания» магнитного поля
из-за наличия реакции ротора в воздушном зазоре
составляет около 100 кА/м.
Из полученных при компьютерном моделировании значений углового положения ротора, а также
силы тока в кольце короткозамкнутой обмотки
ротора, производится математический расчет
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
17
Электротехнические комплексы и системы
напряженности магнитного поля короткозамкнутой
обмотки ротора.
Вращающееся магнитное поле статора индуктирует в стержнях беличьей клетки систему токов,
которые сдвинуты по фазе подобно токам фазных
зон многофазной обмотки. Эти токи создают бесконечный ряд прямо и обратно вращающихся гармоник
(2). Из данного выражения следует, что все гармо-
Electrical facilities and systems
ники магнитного поля беличьей клетки являются
гармониками зубцового порядка, где величина Z2/p
определяет количество стержней на пару полюсов
и при достаточно большом его значении магнитное
поле беличьей клетки близко к синусоиде, так как
содержит мало гармоник низких порядков [3].
Выражение напряженности магнитного поля
для короткозамкнутой обмотки имеет вид [1]:
(1)
Справедливое для гармоник удовлетворяющих условию:
; где с=0, 1, 2, 3 …
где Z2 – число пазов ротора; I – ток в кольце,
замыкающем стержни накоротко для АД №1:
I = 242 А, для АД №2 I = 134,2 А (тип анализа в Ansoft
Maxwell – RMxprt); p – число пар полюсов; δ – величина воздушного зазора; v – номер гармоники; ω –
радиальная частота вращения магнитного поля.
Расчет напряженности магнитного поля производился в функции угла α и для момента времени
t=const, полученному при моделировании в динамике.
Графически напряженность магнитного поля
ротора при изменении угла α от 0 до 180 электри-
(2)
ческих градусов представлена на рис.6 и рис.7. Из
представленных рисунков видно, что напряженность магнитного поля короткозамкнутой обмотки
ротора в воздушном зазоре асинхронного электродвигателя отрицательна, а также содержит гармоники зубцового порядка. Поэтому результирующая
напряженность магнитного поля в воздушном
зазоре асинхронного электродвигателя будет определяться разностью первичного магнитного поля
статора и магнитного поля реакции ротора.
Рис. 6. Распределение напряженности магнитного поля ротора в воздушном зазоре АД №1
18
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис. 7. Распределение напряженности магнитного поля ротора в воздушном зазоре АД №2
Проведенный расчет хорошо согласуется с
результатами, полученными при численном моделировании в среде Ansoft Maxwell в котором магнитное
поле реакции ротора ослабляло первичное
магнитное поле статора. Расхождение результатов
численного моделирования и расчета составляет
порядка 10÷15%.
Заключение.
В ходе проделанной работы были получены результаты численного моделирования в
программном комплексе Ansoft Maxwell, которые
были сопоставлены с расчетом магнитного поля
короткозамкнутой обмотки ротора.
Список литературы
1. Геллер Б. Дополнительные поля, моменты и
потери мощности в асинхронных машинах [Текст]
/ Б. Геллер, В. Гамата; пер.Ф.М. Юферов. – М.-Л.:
Энергия, 1964. – 263 с.
2. Кравчик А.Э. Асинхронные двигатели серии
4А: Справочник [Текст] / А.Э. Кравчик, М.М. Шлаф,
В.И. Афонин, Е.А. Соболенская. – М.: Энергоиздат,
1982. – 504 с.
3. Вольдек А.И. Электрические машины [Текст]
/ А.И. Вольдек. – Л.: «Энергия», 1974. – 840 с.
4. Иванов-Смоленский А.В. Электрические
машины: учебник для вузов. Том 1. [Текст] / А.В.
Иванов-Смоленский. – М.: Издательский дом МЭИ,
2006. – 652 с.
5. Патент №2393613 Российская Федерация,
МПК7 H02K17/18, H02K17/16 Способ повышения
эффективности работы асинхронной короткозамкнутой электрической машины и асинхронная
короткозамкнутая электрическая машина (варианты) [Текст] / Байдасов Н.И.; патентообладатель:
Закрытое акционерное общество «Технология
СМП» (RU). – 2009124815/09. – заявл. 30.06.2009. –
опубл. 27.06.2010.
References
1. Geller B. Dopolnitel'nye polja, momenty i poteri
moshhnosti v asinhronnyh mashinah [Tekst] / B. Geller,
V. Gamata; per.F.M. Juferov. – M.-L.: Jenergija, 1964. –
263 p.
2. Kravchik A.Je. Asinhronnye dvigateli serii 4A:
Spravochnik [Tekst] / A.Je. Kravchik, M.M. Shlaf, V.I.
Afonin, E.A. Sobolenskaja. – M.: Jenergoizdat, 1982.
– 504 p.
3. Vol'dek A.I. Jelektricheskie mashiny [Tekst] / A.I.
Vol'dek. – L.: «Jenergija», 1974. – 840 p.
4. Ivanov-Smolenskij A.V. Jelektricheskie mashiny:
uchebnik dlja vuzov. Tom 1. [Tekst] / A.V. IvanovSmolenskij. – M.: Izdatel'skij dom MJeI, 2006. – 652 p.
5. Patent №2393613 Rossijskaja Federacija,
MPK7 H02K17/18, H02K17/16 Sposob povyshenija
jeffektivnosti raboty asinhronnoj korotkozamknutoj
jelektricheskoj
mashiny
i
asinhronnaja
korotkozamknutaja jelektricheskaja mashina (varianty)
[Tekst] / Bajdasov N.I.; patentoobladatel': Zakrytoe
akcionernoe obshhestvo «Tehnologija SMP» (RU).
– 2009124815/09. – zajavl. 30.06.2009. – opubl.
27.06.2010.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
19
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
обосновано применение метода «ветвей и границ», алгоритм которого реализован в программе
MS Excel 2010. В качестве примера рассмотрено решение задачи выбора оптимального варианта
построения СБЭ на базе ИБП для конкретных начальных условий. Решение поставленной в статье
задачи позволит выбрать оптимальный по капиталовложениям вариант построения системы
бесперебойного питания, обеспечивающий требуемый уровень надежности электроснабжения ответ-
ственных потребителей.
Ключевые слова: оптимизация, система бесперебойного электроснабжения, надежность электроснабжения, ответственный потребитель, вариант построения.
Карагодин В.В.
Karagodin V.V.
доктор технических наук,
профессор кафедры «Энергоснабжение
(наземной космической инфраструктуры)»
ФГККВО ВПО «Военно-космическая академия
имени А.Ф. Можайского» МО РФ,
Россия, г. Санкт-Петербург;
Полянский К.А.
Polyanskiy K.A.
адъюнкт кафедры «Энергоснабжение
(наземной космической инфраструктуры)»
ФГККВО ВПО «Военно-космическая академия
имени А.Ф. Можайского» МО РФ,
Россия, г. Санкт-Петербург.
УДК 621.311.44
ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ БЕСПЕРЕБОЙНОГО
ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ОТВЕТСТВЕННЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ
МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ
Современные тенденции развития технологических и технических систем вооружения объектов Министерства обороны Российской Федерации (МО РФ) обуславливают повышенные требования к надежности
электроснабжения ответственных потребителей и качеству электроэнергии во всех режимах их работы. В
настоящее время для обеспечения данных требований наиболее часто используются системы бесперебойного электроснабжения (СБЭ), выполняемые на базе статических источников бесперебойного питания (ИБП),
имеющих ряд преимуществ по сравнению с системами, выполненными на базе динамических ИБП. В зависимости от требований к бесперебойности и качеству электроснабжения, количества и мощности потребителей, условий размещения основного оборудования СБЭ и других факторов, построение систем бесперебойного электроснабжения может производиться по различным схемам. В статье рассмотрены постановка
и концептуальная модель задачи оптимизации структуры и параметров СБЭ ответственных потребителей,
на основе которых сформулирована математическая постановка рассматриваемой задачи. При построении
математической модели задачи оптимизации СБЭ учитываются два главных показателя эффективности: в
качестве экономического показателя − капитальные затраты, т.е. затраты на приобретение оборудования
СБЭ, и в качестве показателя надежности − вероятность безотказной работы. Задача оптимизации структуры и параметров СБЭ сведена к однокритериальной оптимизационной задаче, в которой в качестве критерия оптимальности принят экономический критерий. Требуемый уровень надежности электроснабжения
с учетом возможности резервирования ИБП учитывается в виде ограничения. Определен порядок расчета
вероятности безотказной работы СБЭ с некоторой кратностью резервирования. Введены и определены переменные, фиксированные значения которых определяют отдельное решение задачи, целевая функция,
представляющая собой суммарные капитальные затраты на построение СБЭ всех ответственных
потребителей и/или групп этих потребителей, и набор ограничивающих условий. Целевая
функция предполагается линейной относительно своих переменных. Переменные являются
булевыми переменными, а данная математическая модель относится к классу линейных булевых
математических моделей. На основе анализа методов решения задач дискретной оптимизации
20
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
THE PROBLEM OF THE STRUCTURE OPTIMIZATION OF AN UNINTERRUPTED
POWER SUPPLY SYSTEM OF THE RESPONSIBLE CONSUMERS OF THE
OBJECTS OF THE DEPARTMENT OF DEFENSE
Modern trends in the development of technological and technical systems of armaments of the Department
of defense of the Russian Federation (RF) cause increased requirements to the reliability of a power supply of the
responsible consumers and the quality of electricity in all modes of their operation. Now to ensure these requirements
are most commonly used the uninterruptible power supply system (UPSS) performed on the base of the source of
uninterruptible power supply (SUPS) having a number of advantages if compared it with the systems based on
dynamic the UPSS. According on the requirements of the uninterrupted operation and the quality of a power
supply, the volume and the capacity of consumers, the location conditions of the main equipment of the UPSS
and other factors, the construction of the uninterrupted power supply systems can be performed through various
plans. The article deals with the definition and conceptual model of the optimization problem of the structure and
the parameters of the UPSS of the responsible consumers, on the basis of which the mathematical statement of the
considered problem was formulated. In constructing mathematical model of optimization problem the UPSS takes
into account two main indicators of the efficiency: as an economic indicator − a capital cost, that is the costs of the
purchasing equipment, the UPSS, and as a measure of the reliability − the probability of an failure-free operation.
The problem of the optimization of the structure and the parameters of the UPSS reduced to the single-criterion
optimization problem, in which as the optimality criterion adopted the economic criteria. The required
level of the reliability of the power supply taking into account the possibility of redundancy of the SUPS is
accounted for in the form of the restriction. Defined the procedure of calculating the probability of failurefree operation of the UPSS with a given multiplicity of a redundancy. Introduced and defined variables,
fixed values which define the individual solution of the problem, the objective function representing a
total capital cost of the construction of the UPSS all responsible consumers and/or groups of such consumers, and
a set of the limiting conditions. The objective function is assumed linear relationally to its variables. The variables
are the Boolean variables, and this mathematical model belongs to the class of the linear Boolean mathematical
models. Based on the analysis of the methods for solving the task of discrete optimization is proved through using
the method of "branches and limits" algorithm of which is realized in MS Excel 2010. As an example, consider the
decision of the problem of choosing an optimal variant of the UPSS construction based on the SUPS for specific
initial conditions. The solution of the problem will allow choosing the optimal for the capital investment option of
the building the uninterruptible power supply system, providing required level of the reliability of a power supply
of the responsible consumers.
Keywords: optimization, uninterruptible power supply system, power supply reliability, the responsible
consumer, the option of constructing.
Введение.
Большинство ответственных потребителей наземных комплексов (НК) объектов Министерства обороны
Российской Федерации, обеспечивающих применение
вооружения по предназначению, для своей нормальной работы требуют не только высокой надежности
и бесперебойности электроснабжения, но и высокого
качества электроэнергии во всех режимах работы.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
21
Электротехнические комплексы и системы
Нерешенность в настоящее время проблемы
обеспечения надежности в электроэнергетике РФ
[1] (системы внешнего электроснабжения не гарантируют требуемой надежности электроснабжения)
приводит к существенному возрастанию роли
систем бесперебойного и гарантированного электроснабжения в обеспечении требуемого уровня
надежности электроснабжения и качества электроэнергии [2].
Основным функциональным элементом СБЭ
является источник бесперебойного питания (ИБП).
СБЭ могут выполняться как на базе статических
ИБП (двойного преобразования), так и на базе динамических ИБП (дизель-роторные, гибридные, маховичные).
Выбор ИБП двойного преобразования для
построения СБЭ, рассматриваемых в статье,
обусловлен рядом их преимуществ по сравнению с
динамическими [3], прежде всего, по показателям
надежности и времени необслуживаемой работы, а
также они имеют более высокий КПД в типичном
режиме работы (при нагрузке менее 80% от номинальной мощности); широкий диапазон поддерживаемой нагрузки; масштабируемость и ряд других
преимуществ.
Постановка задачи и разработка концептуальной модели. В зависимости от требований к
бесперебойности и качеству электроснабжения,
количества и мощности потребителей, условий
размещения основного оборудования СБЭ и других
факторов, построение систем бесперебойного электроснабжения может производиться по различным
схемам, обеспечивающих генерирование требуемой электроэнергии. Очевидно, что в этом случае
из большого числа возможных структур систем
электроснабжения всегда возможно отобрать структуры СБЭ, имеющие лучшие, в сравнении с другими
техническими решениями показатели эффективности (массогабаритные и энергетические показатели, показатели надежности, качества электроэнергии и стоимости).
Большая номенклатура и широкий ряд номинальных мощностей ИБП двойного преобразования,
возможность резервирования ИБП, нелинейный (как
правило, экспоненциальный) характер зависимости
стоимости данных устройств от их номинальной
мощности свидетельствуют о том, что задача построения СБЭ на базе ИБП двойного преобразования
может быть сведена к оптимизационной задаче по
какому-либо одному или нескольким критериям.
Оптимизация структуры и параметров СБЭ
ответственных потребителей может осуществляться
по различным показателям эффективности, к
22
которым можно отнести экономические показатели,
показатели надежности, энергетические показатели,
конструктивные показатели и др.
Наиболее часто задача оптимизации СБЭ
сводится к отысканию минимума приведенных
затрат на их создание. Для систем электроснабжения наземных комплексов объектов МО РФ
доминирующее значение по сравнению с их экономическими показателями имеют технические показатели, обеспечивающие соответствующие назначению объекта надежность и живучесть. Однако
оптимальным следует считать такой вариант СБЭ,
который, обеспечивая заданные технические показатели, имеет к тому же и наилучшие экономические
показатели.
Учитывая данное обстоятельство, при построении математической модели задачи оптимизации
СБЭ будем учитывать два главных показателя
эффективности: в качестве экономического показателя − капитальные затраты, т.е. затраты на приобретение оборудования СБЭ, и в качестве показателя
надежности − вероятность безотказной работы. В
этом случае возможны два варианта постановки
однокритериальной оптимизационной задачи.
Первый вариант − при заданном ограничении
Z зад на капитальные затраты Z(X) на приобретение ИБП для СБЭ максимизировать надежность
системы (вероятность безотказной работы) P(X) на
дискретном (конечном или счетном) множестве D
вариантов построения СБЭ, имеющих различные
показатели надежности и стоимости
,
где X − n-мерный векторный аргумент, X ∈ D .
Второй вариант ‒ минимизировать капитальные
затраты Z(X) на приобретение ИБП для СБЭ при
заданном ограничении Pтреб на показатель безотказности ее функционирования P(X)
Electrical facilities and systems
– капитальные затраты на построение СБЭ
равны сумме стоимостей ИБП, входящих в ее состав;
– возможна параллельная работа ИБП одинаковой номинальной мощности. Средствами объединения «в параллель» оснащены ИБП всего ряда
номинальных мощностей;
– допускается объединение одиночных ответственных потребителей в отдельные группы.
При математической постановке задачи оптимизации должны быть определены переменные,
фиксированные значения которых определяют
отдельное решение задачи, целевая функция, представляющая собой математическую запись критерия
оптимальности, и набор ограничивающих условий.
Введем в рассмотрение следующие переменные:
Переменные являются булевыми переменными:
.
(1)
где: Zi – капитальные затраты на построение
СБЭ для питания i-го потребителя (группы), руб.;
g – общее количество одиночных потребителей
(h) и отдельных групп потребителей (s), g = s + h;
– количество возможных вариантов объединения h одиночных потребителей в отдельные
группы; l – номер ИБП максимальной номинальной
мощности; Cj – стоимость ИБП j-ой номинальной
мощности, руб.;
– суммарное
количество основных и резервных ИБП j-ой номинальной мощности для питания i-го потребителя
(группы потребителей) соответственно; m– максимальное количество ИБП, включаемых на параллельную работу (в соответствии с техническими
характеристиками); n – количество основных ИБП;
k – количество резервных ИБП.
Множество допустимых альтернатив (вариантов
построения) формируется следующей системой
ограничений:
а) переменные могут принимать только одно из
двух значений:
(2)
В статье ограничимся рассмотрением второго
варианта постановки задачи оптимизации структуры СБЭ, в котором в качестве критерия оптимальности принят экономический критерий.
Математическая постановка задачи оптимизации структуры СБЭ. При построении математической модели рассматриваемой задачи оптимизации будем учитывать ряд допущений:
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
где: i ∈1, 2,..., h,..., g ; n ∈1, 2,..., m ; n ∈1, 2,..., m ; k ∈1, 2,..., m − 1 ;
б) ответственные потребители должны быть ответственных потребителей необходимо, чтобы
обеспечены электроэнергией в заданном количе- номинальная мощность СБЭ была больше требустве. Причем для обеспечения устойчивой работы емой на 10…20%.
(3)
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
23
Электротехнические комплексы и системы
где: Si – установленная мощность i-го потребителя (группы), кВА; Sj – номинальная мощность j-го
ИБП, кВА; k3 – коэффициент запаса;
в) в оптимальное решение должен входить
только один вариант электроснабжения каждого
потребителя:
(4)
г) значение вероятности безотказной работы СБЭ не должно быть ниже значения требуемой вероятности безотказной работы:
(5)
Вероятность безотказного функционирования
СБЭ определяется в первую очередь вероятностью
безотказной работы ИБП и кратностью резервирования ИБП, для осуществления которого может
Electrical facilities and systems
быть использован структурный вид резервирования
с постоянно включенным и нагруженным режимом
работы резерва (рис. 1).
(8)
Учитывая изложенное выше, ограничение (5) может быть записано следующим
образом:
m−n
′ ∆Pn / k ≥ 0 ,
xijn ∆Pn + ∑ xijn
(9)
k =1
где:
– разность между
значением вероятности безотказной работы системы
из n основных агрегатов без резерва и значением требуемой вероятности безотказной работы;
– разность между значениями
вероятности безотказной работы системы, состоящей из n основных и k резервных агрегатов, и
системы, не имеющей резервных агрегатов.
В общем виде решение задачи оптимизации
структуры СБЭ (1),…, (4), (9) может быть представлено следующим образом:
.
Рис. 1. Резервирование ИБП с дробной кратностью при нагруженном резерве
Современные ИБП допускают резервирование с дробной кратностью, что позволяет снизить стоимость
СБЭ. Кратность резервирования определяется из соотношения [6]:
Обоснование
метода
решения.
Полученная математическая модель относится к классу
линейных булевых математических моделей. Задачи
булевой линейной оптимизации являются частным
случаем задач дискретной оптимизации. В задачах
дискретного программирования область допустимых решений является невыпуклой и несвязной.
Поэтому отыскание решения таких задач сопряжено
со значительными трудностями. Из-за дискретности
допустимого множества неприменимы многие
приемы, разработанные в математическом программировании. Для решения задач дискретной оптимизации приходится использовать специальные
методы. Из алгоритмических методов, обеспечивающих нахождение точного решения задачи булева
программирования, наибольшее распространение
получили методы типа «ветвей и границ» и динамического программирования [5].
Различные методы типа «ветвей и границ»
основаны на последовательном разбиении допустимого множества на подмножества (ветвлении) и
вычислении оценок (границ), позволяющем отбрасывать подмножества, заведомо не содержащие
решений задачи. Алгоритмы, использующие эти
методы, реализованы в программе MS Excel 2010,
с помощью которой была успешно решена сформулированная задача оптимизации структуры СБЭ для
различных исходных данных.
Пример решения оптимизационной задачи.
В качестве примера рассмотрим решение задачи
выбора оптимального варианта построения на
базе ИБП СБЭ двух ответственных потребителей
мощностью S1=70 кВА и S2 =45 кВА. При этом будем
считать
= 0.99,
= 0.98, k3 = 1.1. Данные
по ИБП представлены в табл. 1.
Номинальные мощности и стоимости ИБП серии GP (ОАО «Инвертор»)
Таблица 1.
(6)
где: z = n+ k – общее количество ИБП.
Значение вероятности безотказной работы СБЭ с кратностью r при допущении, что выбранные ИБП
равнонадежны, определяется по формуле [4]:
(7)
где:
– вероятность отказа одного ИБП;
i
ИБП; CZ – число различных вариантов,
24
Математическая постановка задачи:
– вероятность безотказной работы одного
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
25
Электротехнические комплексы и системы
Множество допустимых вариантов построения СБЭ формируется следующей системой ограничений
типа неравенств:
1)
; 2)
Система уравнений для последнего ограничения
получена путем записи расчетных формул для вычисления вероятности безотказной работы СБЭ при всех
возможных кратностях резервирования и подстановки их в выражение (9), учитывая при этом возможность параллельной работы до четырех ИБП (m=4).
Решение поставленной задачи оптимизации
найдено с помощью программы MS Excel и пред-
; 3)
;
ставлено в виде таблицы (табл. 2).
Таким образом, из полученного решения следует
то, что оптимальным вариантом, обеспечивающим
минимум капитальных вложений и необходимый
уровень надежности, является вариант построения
№2 с объединением потребителей и установкой двух
основных и одного резервного ИБП номинальной
мощностью 80 кВА.
Electrical facilities and systems
Заключение. Как правило, построение СБЭ
ответственных потребителей объектов МО РФ
ведется путем рассмотрения небольшого количества
отдельных вариантов, выбираемых из множества
возможных, зачастую на основе личного опыта лица,
принимающего решения. Но усложнение структуры
СБЭ и удорожание ее элементов говорят о необходимости создания эффективной методики обоснованного выбора оптимального (рационального) варианта построения СБЭ. Создание такой методики
возможно на основе поставленной в данной статье
задачи оптимизации.
Список литературы
1. Воропай Н.И. Концепция обеспечения
надёжности в электроэнергетике [Текст] / Н.И.
Воропай, Г.Ф. Ковалёв, Ю.Н. Кучеров [и др.]. – М.:
ООО ИД «ЭНЕРГИЯ», 2013. – 212 с.
2. Герасимов А.Н. Системы бесперебойного
электроснабжения: учебное пособие [Текст] / А.Н.
Герасимов, А.В. Орлов, В.Ф. Петрушин:– СПб.:
Министерство Обороны РФ, 1997. – 203 с.
3. Коттули К. Сравнение статических и динамических ИБП [Текст] / К. Коттули // Информационные статьи Schneider Electric.– 2011. – № 92.– 17 с.
4. Аполлонский С.М. Надежность и эффективность электрических аппаратов [Текст] / С.М.
Аполлонский, Ю.В. Куклев. – СПб.: Издательство
«Лань», 2011. – 448 с.
5. Леоненков А.В. Решение задач оптимизации
в среде MS Excel [Текст] / А.В. Леоненков. – СПб.:
БХВ-Петербург, 2005. – 704 с.
References
1. Voropaj N.I. Koncepcija obespechenija
nadjozhnosti v jelektrojenergetike [Tekst] / N.I.
Voropaj, G.F. Kovaljov, Ju.N. Kucherov [i dr.]. – M.:
OOO ID «JeNERGIJa», 2013. – 212 p.
2. Gerasimov A.N. Sistemy besperebojnogo
jelektrosnabzhenija: uchebnoe posobie [Tekst] /
A.N. Gerasimov, A.V. Orlov, V.F. Petrushin:– SPb.:
Ministerstvo Oborony RF, 1997. – 203 p.
3. Kottuli K. Sravnenie staticheskih i dinamicheskih IBP [Tekst] / K. Kottuli // Informacionnye
stat’i Schneider Electric. – 2011. – № 92. – 17 p.
4. Apollonskij S.M. Nadezhnost’ i jeffektivnost’
jelektricheskih apparatov [Tekst] / S.M. Apollonskij,
Ju.V. Kuklev. – SPb.: Izdatel’stvo «Lan’», 2011. –
448 p.
5. Leonenkov A.V. Reshenie zadach optimizacii
v srede MS Excel [Tekst] / A.V. Leonenkov. – SPb.:
BHV-Peterburg, 2005. – 704 p.
Таблица 2.
Результат решения примера задачи оптимизации СБЭ
26
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
27
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
JUSTIFICATION INDEPENDENT POWER SUPPLY CIRCULATING PUMP DHW
SOLAR STATION
Кушнир В.Г.
Kushnir V.G.
доктор технических
наук, профессор,
зав. кафедрой «Машины,
тракторы и автомобили» Костанайского
государственного
университета имени
А. Байтурсынова,
Казахстан, г. Костанай
Кошкин И.В.
Koshkin I.V.
кандидат технических
наук, доцент,
зав. кафедрой
«Электроэнергетики
и физики»
Костанайского
государственного университета имени
А. Байтурсынова,
Казахстан, г. Костанай
Кошкина А.И.
Koshkina A.I.
студентка
Костанайского
государственного университета имени
А. Байтурсынова,
Казахстан,
г. Костанай
Кушнир А.С.
Kushnir А.S.
аспирант
Костанайского
государственного
университета имени
А. Байтурсынова,
Казахстан,
г. Костанай
УДК 621.668
ОБОСНОВАНИЕ АВТОНОМНОСТИ ПИТАНИЯ ЦИРКУЛЯЦИОННОГО НАСОСА
СИСТЕМЫ ГОРЯЧЕГО ВОДОСНАБЖЕНИЯ ОТ СОЛНЕЧНОЙ СТАНЦИИ
Преобразование солнечной энергии на сегодняшний день является одно из перспективных направлений в энергетике.
Костанайская область и Казахстан в целом занимает далеко не ведущие место по выработки электрической и тепловой энергии от солнечных станций и преобразователей. Причиной этого является в технической сложности создания благоприятных условий для эксплуатаций солнечных электростанций в данных
условиях. Важным аспектом для развития солнечной энергетики в Костанайской области является изучение
местности северного региона Казахстана и анализ энергетических параметров солнечных преобразователей находящихся на данной территории.
В статье приводятся исследования использования фотоэлектрических солнечных преобразователей в
северном регионе Республики Казахстан. Указано, что фотоэлектрические преобразователи могут использоваться не только для нужд производства, но и каждым человеком для автономного электроснабжения.
Особое внимание уделено исследованиям и анализу уже существующих преобразователей солнечной энергии в электрическую энергию.
Произведен выбор солнечной электростанции для питания циркуляционного насоса системы горячего
водоснабжения. Благодаря исследованиям по солнечной радиации была получена таблица солнечной радиации с усредненными данными, которая взята за основу для определения необходимой мощности циркуляционного насоса. Приведены условия выбора для контроллера, инвертора, аккумуляторных батарей в
различных режимах работы фотоэлектрических элементов. Так же был произведен технико-экономический
расчет предложенного решения. Срок окупаемость получился 5,23 года. Данный срок окупаемости хоть и
большой, но этот срок меньше срока службы солнечной электростанции.
Ключевые слова: солнечная батарея, контроллер, аккумуляторная батарея, солнечный коллектор, циркуляционный насос.
28
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
The conversion of solar energy today is one of the promising areas in the energy sector.
Kostanai region and Kazakhstan in general is not among the leading place in the generation of electricity and
heat from solar stations and transmitters. This is due to the technical complexity of creating favorable conditions for
the operation of solar power plants in these conditions. An important aspect for the development of solar energy in the
Kostanai region is the study area of the northern region of Kazakhstan and analysis of the energy parameters of solar
inverters are in the area.
The article presents the study of the use of photovoltaic solar inverters in the northern region of the Republic of
Kazakhstan. It is indicated that the photoelectric converters can be used not only for the needs of production, but also
every man for autonomous power supply. Particular attention is paid to research and analysis of existing converters of
solar energy into electrical energy.
Produced selection of solar power to power the circulation pump hot water system. Through research on solar
radiation was obtained table with average solar radiation data, which is taken as the basis for determining the required
capacity of the circulating pump. The conditions for the selection of the controller, inverter, batteries in various modes of
operation of photovoltaic cells As has been made technical and economic assessment of the proposed solutions. Payback
period 5,23 years turned out. This payback, though large, but this term is less than the life of a solar power plant.
Keywords: solar battery, controller, accumulator battery, solar collector, сirculation pump.
Солнечная сплит-система набирает популярность у населения и общественности для отопления
и горячего водоснабжения домов, удаленных от
централизованных систем дачных участков, общежитий, турбаз, и т.д.
Всесезонная солнечная сплит-система в классической комплектации состоит из вакуумного
солнечного трубчатого коллектора; бака горячей
воды с одним или двумя теплообменниками с датчиками уровня и температуры воды; рабочей станции
с циркуляционным насосом и встроенным контроллером автоматического управления, расширительным бачком [2,3].
В общем случае солнечная всесезонная сплитсистема содержит замкнутый контур, по которому
циркулирует хладагент.
В сплит-системе циркуляционный насос необходим для исключения явления застоя воды и перегрева системы [2,3].
Рис. 1. Предлагаемая схема солнечной сплит-системы
1-солнечный коллектор, 2-теплообменник, 3-циркуляционный насос, 4-клапан,
5 – солнечный фотоэлемент, 6-контроллер, 7-аккумуляторная батарея
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
29
Электротехнические комплексы и системы
Предлагаемая ранее система [1] представляла
собой двухконтурную схему, где для первого контура
характерен замкнутый цикл с циркуляцией хладагента,
а второй контур является водопроводным, по которому протекает питающая систему вода. Оба контуры
соединены через бак накопитель – теплообменник. В
предлагаемой системе единственный элемент – циркуляционный насос, запитывается не от внешней электрической сети, а от солнечной батареи, выполняющей
роль источника электроэнергии как для насоса, так и
для других потребителей в периоды избытка электричества. Причем солнечная панель является основным
источником питания, исключая резервирования как
по первичному источнику, так и по отсутствию резер-
вирования дублирующим насосом. Снижения уровня
надёжности эксплуатации системы компенсируется
эффективным схемным решением и высоким сроком
службы аппаратной части системы. Система горячего
водоснабжения представлена на рисунке 1.
Основным условием эффективности использования солнечных батарей для выработки электрической энергии является зависимость между сроком
окупаемости оборудования и сроком службы этого
оборудования. Поэтому проектирование солнечной
электростанции для электропитания насоса в этом
случае необходимо выполнять как можно точнее.
Выбор солнечной батареи производим по
условию:
(1)
Потребляемая мощность известна [1] и составляет – 432,1Вт∙ч в сутки. Для расчета выработанной
мощности используется значение инсоляции. Для
исследуемого региона, то есть для Костанайской
области, значение дневной инсоляции получили:
Electrical facilities and systems
Для обеспечения должной работы солнечного водонагревателя необходимо обеспечить
правильный тепловой баланс. Данный баланс
обеспечивается из-за наличия в системе циркуляционного насоса, который в свою очередь питается
электрической энергией выработанной от солнечной
станции. Следовательно, работа всей системы горячего водоснабжения напрямую зависит от солнечной
электростанции, а точнее от солнечных элементов.
Естественно солнечная активность носит изменчивый характер, например, если на улице кратковременно стало пасмурно, то соответственно солнечная
радиация падает. Эта кратковременная затененность
на сам солнечный коллектор влияния большого не
окажет, так как вода долго остывает почти в 10 раз
дольше, чем железо, а вот на солнечную батарею
затененность окажет большое влияния, резко
снизится вырабатываемая электроэнергия и если в
этот момент работал циркуляционный насос, то он
просто может перестать работать. Для ликвидации
такого явления необходимо использовать аккумулятор электрической энергии. Причем аккумулятор должен быть с неким запасом электрической
энергии. Расчет аккумулятор произведем с определения необходимой емкости. Необходимая емкость
определяется по выражению:
(4)
где P – мощность солнечной батареи; U – номинальное напряжения; ΔtНВ – это время за которое
аккумуляторы заряжаться не будут например, ночью,
при загрязнении или заснеженности солнечных
панелей.
Для нашего случая этот параметр составляет 12
часов, то есть это средняя цифра между зимним и
летним временем.
Естественно емкости 80А∙ч будет достаточно
для обеспечения должной работы циркуляционного насоса, но при этом аккумуляторная батарея
разрядится полностью. Таким образом, необходимо
руководствоваться паспортными данными аккумуляторов, например, аккумулятор, в котором исполь-
зуется электролит, способен выдерживать глубину
разряда 50%, а AGM аккумуляторы имеют глубину
разряда порядка 70-80%. Таким образом, с учетом
вышесказанных доводов выводится формула для
определения емкости аккумулятора:
Находим энергию, выработанную солнечной батареей:
(2)
где Рс.б – предполагаемая мощность солнечной батареи.
Выбираем мощность солнечной батареи предварительно 80Вт и вычисляем выработанную энергию:
(5)
где ГР – глубина разряда, равна 80%.
Сравниваем потребляемую и вырабатываемую энергию:
488 432,1
Данное неравенство соответствует выражению
(1), и окончательно выбираем одну стандартную
солнечную панель мощностью – 80Вт.
Для представления реальных габаритов
солнечной батареи воспользуемся выражением:
30
нагрузки, режим частичной нагрузки, режим холостого хода и так далее. При расчете аккумуляторов
по режимам работы электрического потребителя
выражение (5) запишется в следующем виде:
(6)
(3)
где Рс.с – расчетная мощность солнечной батареи, равна
80Вт; S – плотность потока энергии, данный параметр
носит изменчивый характер, поэтому для упрощения
Еще одним важным фактором при выборе аккумуляторных батарей является расчет по графику
нагрузок. Многие электрические приемники работают в разных режимах, например: режим полной
расчетов выбирается минимальный по справочным
таблицам, равный 0,7кВт/м2; Г – угол наклона, равен
74,4°; η – КПД выбираемой батареи, равен 0,2.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
где P1,P2 – нагрузка; Δt1,Δt2 – временные периоды
работы электроприемника при нагрузке P1, P2 – соответственно.
Согласно графику электрических нагрузок [1]
известно, что нагрузка меняется каждый час, таким
образом, Δt будет составлять 1час.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
31
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
(8)
Таким образом, окончательно необходим аккумулятор емкостью 45А∙ч.
Так же из выражения (5) и характеристик глубины
разряда аккумуляторов AGM выводится коэффициент
запаса, который равняется 100/80=1,25. При определении количества аккумуляторных батарей необходимо выбрать рабочее напряжение системы. Так как
общая потребляемая мощность циркуляционного
насоса маленькая 432,1 Вт, то есть эта мощность
маленькая и лежит в пределах от 0 до 1000 Вт, то
рабочее напряжение выбираем 12 В. Если потребляемая мощность лежит в пределах от 1000 до 3000 Вт
то напряжение выбирается 24В, При потребительской
мощности более 3000 Вт рабочее напряжение системы
выбирается большего класса – 48В, 120 В и т.д.
Для безотказной работы автономного питания
циркуляционного насоса помимо аккумуляторных
батарей и солнечных батарей необходимо еще один
немаловажный компонент это контроллер (реле)
заряда аккумулятора. Данный компонент выполняет
связную функцию между солнечными и аккумуляторными батареями. Из предыдущих расчетов стало
известно, что напряжения системы было выбрано
12В, таким образом, контролер тоже должен иметь
напряжение 12В.
Для экономического обоснования солнечной
электростанции необходимо учесть все капитальные
затраты. В нашем случае капитальные затраты будут
складываться из затрат на приобретения оборудования, монтажные работы, доставка оборудования до
места установки солнечной электростанции. Помимо
выбранного оборудования (солнечной батареи,
аккумуляторной батареи, солнечного контроллера),
для монтажа солнечной электростанции необходимо сконструировать крепежную раму. В качестве
основного элемента для крепежа солнечной электростанции используется металлический уголок 45
мм. Из расчетов соответствует, что общая площадь
солнечной батареи составляет 3,4 м2. Для этой
площади солнечной батареи необходимо 8м уголка.
Также необходим ящик автоматики. Немаловажным
аспектом при определения затрат на оборудования
является коротки срок службы аккумуляторных
батарей до 12 лет, по этому в течении эксплуатации
солнечной электростанции необходимо их заменить
один раз для выравнивания срока службы с солнечными батареями.
Стоимость вышеперечисленного оборудования
берется из прайс-листа ТОО «Polyset-Костанай».
Спецификацию оборудования и монтажные работы
заполняются в таблицу 1.
Найдем срок окупаемости данной солнечной
станции, для этого воспользуемся формулой:
где ЦЭ – цена за один киловатт электроэнергии,
равный 16 тенге (2015год); РПОТР – максимальная
потребляемая мощность циркуляционного насоса за
час, равная 0,08 кВт.
Срок окупаемости:
Полученный срок окупаемости хоть и большой,
но ниже нормативного и меньше срока службы
солнечной электростанции с учётом ежегодных
амортизаций.
Список литературы
1. Кушнир В.Г. Выбор солнечных фотоэлементов для рационального электроснабжения циркуляционного насоса гелиосистемы горячего водоснабжения [Текст]/ В.Г. Кушнир, И.В. Кошкин, В.С.
Нелепин // Электротехнические и информационные
комплексы и системы. – 2015. – №2. – т.11– С. 9-16.
2. Тлеуов А.Х. Нетрадиционные источники
энергии: Учебное пособие [Текст]/ А.Х. Тлеуов –
Астана: Фолиант, 2009. – 248 стр.
3. Твайделл Дж. Возобновляемые источники
энергии [Текст]/ Дж. Твайделл, А. Уэйр; пер. с англ.
– М.: Энергоатомиздат, 1990. – 392 с.
References
1. Kushnir V.G. Vybor solnechnyh fotojelementov
dlja racional’nogo jelektrosnabzhenija cirkuljacionnogo
nasosa geliosistemy gorjachego vodosnabzhenija
[Tekst]/ V.G. Kushnir, I.V. Koshkin, V.S. Nelepin //
Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i
sistemy. – 2015. – №2. – t.11– P. 9-16.
2. Tleuov A.H. Netradicionnye istochniki jenergii:
Uchebnoe posobie [Tekst]/ A.H. Tleuov – Astana:
Foliant, 2009. – 248 p.
3. Tvajdell Dzh. Vozobnovljaemye istochniki
jenergii [Tekst]/ Dzh. Tvajdell, A. Ujejr; per. s angl. –
M.: Jenergoatomizdat, 1990. – 392 p.
(7)
где З – общие затраты на солнечную электростанцию
для питания циркуляционного насоса; Эгод – годовая
экономия электроэнергии выраженная в денежном
эквиваленте.
Таблица 1
Спецификация оборудования солнечной электростанции для питания циркуляционного насоса
Солнечная электростанция 80Вт
№
1
2
3
4
5
Наименование оборудования, материалов, работ
Солнечная батарея CHN80-36M
Контроллер CM60 60A 12V24V
Уголок для крепления 45мм
Аккумуляторы 45А∙ч
Кабель для солнечной электростанции ВВГ (2х4)
Щит герметичный IP-54 с монтажной панелью ЩРН-М для
6
установки автоматики (предохранители) и блоков грозозащиты,
распределения нагрузки.
Итого:
32
Цена,
тенге
18 000
12 000
200
12 000
190
1500
1шт
1шт
8м
2шт
10м
Сумма,
тенге
18000
12000
1600
24000
1900
1шт
1500
Кол.
59000
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
33
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
Ключевые слова: светодиодный светильник, натриевая лампа высокого давления, облучение, капиталовложения, эксплуатационные затраты, приведенные затраты, ценовая категория.
EFFICIENCY LED LAMPS IN GREENHOUSES
Галиуллин Р.Р.
Galiullin R.R.
доктор технических наук,
заведующий кафедрой
«Электроснабжения и применения
электрической энергии в с.х.»
ФГБОУ ВО Башкирский государственный
аграрный университет»,
Россия, г.Уфа
Каримов И.И.
Karimov I.I.
инженер ООО «ГСИ СНЭМА»,
Россия, г. Уфа
УДК 628.941.8
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВЕТОДИОДНЫХ
СВЕТИЛЬНИКОВ В ТЕПЛИЧНЫХ ХОЗЯЙСТВАХ
Тема развития овощеводства сегодня является актуальной для всей страны. Овощи входят в число
5 групп продуктов питания, по которым осенью 2014 года было введено ограничение на импорт, и в то
же время, эта отрасль все еще остается импортозависимой. Ежегодно в Россию завозится до 1 миллиона тонн овощей на 2,5 миллиарда долларов. Сегодня в стране сложилась уникальная ситуация, когда
внутренний рынок позволяет производить больше и полностью обеспечить себя. В последние годы в
Башкортостане отмечается увеличение объемов производства овощей. Если в 2010 году в регионе производили 255 тысяч тонн овощей в год, то в 2014 году на тех же площадях вырастили 350 тысяч тонн.
Площадь, занятая под овощами в защищенном грунте в республике, составляет 429 га, из них почти 90%
(или 383 га) занимают пленочные теплицы. По этому показателю республика в числе лидеров в России и
по ПФО и можно говорить о высоких темпах развития тепличного производства в Республике Башкортостан. В современных условиях повышение эффективности производства и наращивание объемов овощей
в тепличных хозяйствах сдерживается высоким уровнем себестоимости выращивания овощных культур. Для достижения минимальных сроков окупаемости капитальных затрат, на стадии проектирования
современных теплиц необходимо уделить большое внимание на выбор оборудования, используемого в
технологическом процессе выращивания растений, т.к. основная доля затрат в процессе эксплуатации
теплиц приходится на энергопринимающие устройства. Оборудование должно быть энергосберегающим и максимально эффективно обеспечивать требуемые режимы в теплице, обладать большим сроком
службы и т.д. Себестоимость конечной продукции тепличных хозяйств на 30-40% зависит от стоимости
освещения. Поэтому снижению себестоимости выращивания овощных культур в большей степени может способствовать применение в теплицах светодиодных светильников (СДС).
34
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Today is the development of vegetable production date for the entire country. Vegetables are among the 5 food
groups, which in the autumn of 2014 the import restriction was introduced, and at the same time, the industry is
still dependent on imports. Every year, Russia imported up to 1 million of vegetables 2.5 billion dollars. Today a
unique situation in the country, when the domestic market allows more and fully provide for themselves. In recent
years, there is an increase in Bashkortostan vegetable production. If in 2010 the region produced 255 thousand.
Tons of vegetables a year, then in 2014 on the same areas grew to 350 thousand tons. Area under vegetables in
greenhouses in the country, is 429 hectares, of which almost 90% (or 383 hectares) occupy the film greenhouses.
According to this index the republic among the leaders in Russia and the Volga Federal District, and we can
talk about the high rate of development of greenhouse production in the Republic of Bashkortostan. In modern
conditions the increase in production capacity and the efficiency of the volume of vegetables in greenhouses is
constrained by high cost of growing vegetables. To achieve the minimum payback period of capital expenditures
in modern greenhouses design stage should be paid great attention to the choice of the equipment used in the
process of growing plants, as the main share of the costs in the operation of greenhouses accounted for power
receivers. The equipment should be energy efficient and to ensure the most efficient modes as required in the
greenhouse, have a long service life, etc. The cost price of the final product of greenhouses by 30-40% depending
on the lighting costs. Therefore, reduction in the cost of cultivation of vegetable crops to a greater extent may
contribute to the use of LED lighting in greenhouses
Keywords: LED lamp, high pressure sodium lamp, irradiation, capital investment, operating costs, reduced
costs, price category.
Цель исследования – обоснование эффективности применения светодиодных светильников в
тепличных хозяйствах.
Задачи исследования:
– провести сравнительную оценку требуемой для досвечивания растений мощности СДС
и обычных, широко применяемых натриевых ламп
высокого давления (НЛВД) и затраты ими на электроэнергию при различных тарифных сетках в
зависимости от времени суток;
– обосновать эффективность применения
СДС в тепличных хозяйствах.
Условия, материалы и методы исследования.
При исследованиях использовались данные
Федеральной службы гидрометеорологии [2]. При
этом площадь, облучаемая одним светильником
(НЛВД типа ЖКУ15-400-101 с лампой NAV-T400
OSRAM и СДС разработки ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ) была принята равной 10м2.
Исходя из условия обеспечения допустимой
величины облучения растений в теплице равной 70
Вт/м2 [4,5], максимальная потребляемая мощность
одного СДС принята 137,2 Вт.
Для проведения исследований собран измерительный комплекс на базе АЦП ZET-210, однофазного счетчика электроэнергии Меркурий
206. Считывание информация c счетчика произ-
водилось через интерфейс RS485 по протоколу
Modbus RTU. Обработка полученной информации
осуществлялась сертифицированными программами.
Расчет экономической эффективности проводился методом приведенных затрат [1].
Результаты исследования.
Эффективность применения СДС по сравнению с обычными лампами, например, натриевыми, может достигаться не только прямой экономией электроэнергии, но и путем регулирования
мощности и спектра излучения в режиме досветки
с учетом естественной облученности растений
солнечным светом, в наиболее выгодном промежутке времени суток в соответствии с ценовой
категорией на электроэнергию [6]. Поэтому был
проведен анализ эффективности использования
СДС для всех шести ценовых категорий.
На рисунке 1 представлен суточный график
досвечивания растений в теплице для второй
ценовой категории. На графике выделены три
зоны суток: пик, полупик и ночь. Досвечивание
растений может производиться в ночной и полупиковой зонах, при этом, в промежутках времени с
09.00 до 10.00 и с 17.00 до 18.00 часов, мощность
излучения СДС регулируется с учетом естественной солнечной радиации.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
35
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
Окончание таблицы 1.
Время
02.00
03.00
04.00
05.00
06.00
07.00
08.00
18.00
19.00
20.00
21.00
22.00
23.00
00.00
13
0,38
0,37
0,36
0,36
0,37
0,39
0,40
0,29
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,42
0,41
0,40
0,38
14
0,38
0,38
0,37
0,37
0,37
0,39
0,39
0,27
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,42
0,42
0,40
0,38
15
0,38
0,37
0,36
0,36
0,36
0,36
0,37
0,25
-
0,27
0,41
0,42
0,42
0,41
0,40
0,38
0,37
16
0,37
0,37
0,36
0,36
0,37
0,39
0,42
0,29
-
0,29
0,43
0,44
0,43
0,42
0,42
0,40
0,37
17
0,37
0,36
0,36
0,36
0,36
0,39
0,39
0,28
-
0,28
0,41
0,41
0,41
0,40
0,40
0,39
0,37
18
0,36
0,36
0,36
0,36
0,36
0,38
0,39
0,28
-
0,29
0,42
0,42
0,42
0,42
0,41
0,40
0,37
19
0,38
0,38
0,37
0,37
0,38
0,40
0,41
0,30
-
0,31
0,46
0,46
0,45
0,44
0,43
0,41
0,39
20
0,38
0,38
0,37
0,37
0,39
0,40
0,41
0,30
-
0,30
0,44
0,45
0,44
0,44
0,43
0,42
0,39
21
0,40
0,39
0,38
0,38
0,38
0,39
0,40
0,28
-
0,30
0,44
0,44
0,44
0,44
0,43
0,42
0,39
22
0,38
0,38
0,38
0,37
0,38
0,38
0,38
0,26
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,43
0,42
0,41
0,39
23
0,38
0,38
0,37
0,36
0,37
0,37
0,38
0,26
-
0,28
0,42
0,42
0,42
0,42
0,41
0,40
0,39
24
0,39
0,38
0,38
0,37
0,39
0,40
0,41
0,30
-
0,31
0,45
0,45
0,45
0,44
0,44
0,42
0,40
25
0,39
0,38
0,38
0,38
0,39
0,41
0,40
0,30
-
0,30
0,45
0,45
0,44
0,44
0,43
0,41
0,40
26
0,39
0,38
0,38
0,38
0,39
0,42
0,41
0,29
-
0,30
0,45
0,45
0,44
0,44
0,44
0,41
0,40
27
0,38
0,37
0,37
0,37
0,38
0,40
0,40
0,28
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,43
0,42
0,40
0,38
28
0,40
0,38
0,38
0,37
0,38
0,39
0,39
0,28
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,43
0,42
0,40
0,38
Дата
Рис. 1. Суточный график досвечивания растений в теплице в зависимости от ценовой категории
на электроэнергию и естественной солнечной радиации: 1 – солнечная радиация;
2 – мощность досвечивания растений; 3 – затраты на электроэнергию при второй ценовой категории.
С использованием суточных графиков досвечивания растений получена база данных по затратам
на электроэнергию при использовании СДС и НЛВД
в зависимости от времени досвечивания и «сна»
растений. В качестве примера в таблице 1 представлены данные по СДС на февраль 2015г.
Досвечивание растений СДС производится в
часы, соответствующие низкой стоимости электро-
энергии по тарифной сетке с учетом облучения
солнечной радиацией. Так, например, в 1 февраля
2015 г. экономичная работа СДС достигается при
работе в периоды 02.00–06.00, 08.00, 17.00 и 00.00 ч.
При этом суммарные затраты в течение суток для
теплицы, например, площадью в 1 Га для 1000 СДС
составят 2,83 тыс. рублей.
Таблица 1.
Затраты на электроэнергию при использовании СДС в зависимости от времени досвечивания и
«сна» растений (руб./ч в расчете на один СДС мощностью 137,2 Вт)
Время
02.00
03.00
04.00
05.00
06.00
07.00
08.00
18.00
19.00
20.00
21.00
22.00
23.00
00.00
1
0,39
0,38
0,37
0,37
0,37
0,38
0,39
0,27
-
0,31
0,45
0,45
0,45
0,44
0,42
0,40
0,38
2
0,37
0,36
0,34
0,34
0,37
0,40
0,41
0,29
-
0,29
0,43
0,43
0,42
0,41
0,40
0,38
0,36
3
0,37
0,36
0,37
0,36
0,38
0,39
0,42
0,29
-
0,29
0,43
0,43
0,42
0,41
0,40
0,38
0,36
4
0,37
0,37
0,37
0,37
0,38
0,40
0,41
0,29
-
0,30
0,44
0,44
0,44
0,43
0,42
0,41
0,38
5
0,38
0,38
0,37
0,37
0,39
0,40
0,41
0,29
-
0,30
0,44
0,44
0,43
0,42
0,42
0,40
0,38
6
0,37
0,37
0,36
0,36
0,37
0,39
0,39
0,29
-
0,29
0,42
0,42
0,42
0,41
0,41
0,40
0,38
7
0,40
0,39
0,38
0,37
0,39
0,39
0,40
0,27
-
0,29
0,45
0,45
0,43
0,42
0,41
0,40
0,39
8
0,38
0,38
0,37
0,35
0,35
0,37
0,38
0,26
-
0,28
0,42
0,43
0,41
0,41
0,40
0,39
0,38
9
0,38
0,37
0,36
0,35
0,38
0,39
0,40
0,28
-
0,29
0,43
0,43
0,43
0,41
0,40
0,39
0,37
10
0,37
0,36
0,35
0,35
0,37
0,39
0,40
0,28
-
0,28
0,41
0,42
0,41
0,41
0,40
0,39
0,37
11
0,37
0,36
0,36
0,36
0,36
0,38
0,39
0,28
-
0,28
0,42
0,42
0,42
0,41
0,40
0,39
0,37
12
0,38
0,37
0,36
0,36
0,36
0,39
0,39
0,29
-
0,29
0,42
0,43
0,43
0,42
0,41
0,40
0,37
Дата
36
08.0017.00
16.00
01.00
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
08.0017.00
16.00
01.00
– досвечивание;
-
– время «сна» растений;
– естественное облучение
На рисунке 2 представлены месячные затраты
на электроэнергию при использовании СДС и
НЛВД для различных ценовых категорий. Наиболее
выгодным решением является применение 3
ценовой категории, т.к. досвечивание растений
светильниками производится дифференцированно
по часам суток [3]. Из рисунка также следует, что
применение СДС по сравнению НЛВД позволяет
снизить затраты примерно в 3,5 раза.
Рисунок 2 – Месячные затраты на электроэнергию при использовании
СДС и НЛВД для различных ценовых категорий
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
37
Электротехнические комплексы и системы
В таблице 2 представлены расчетные значения приведенных затрат для СДС и НЛВД.
Таблица 2.
Результаты расчета приведенных затрат
Тип светильника
НЛВД
(на примере ЖКУ15400-101)
СДС
Капиталовложения,
тыс. руб.
Эксплуатационные
затраты, тыс. руб.
Приведенные затраты,
тыс. руб.
12 892, 9
5 571,6
7 505,6
19 083,7
3 127,6
5 990,3
Расчеты показывают, что при использовании
СДС капитальные вложения оказываются на 32%
больше по сравнению с НЛВД, но в итоге, эксплуатационные затраты ниже на 44 %. Это объясняется
тем, что СДС имеют большой диапазон управления
мощностью и спектром излучения, а также хорошо
адаптируются к цифровым информационным технологиям, что позволяет эффективно производить
досвечивание растений с учетом естественного
облучения и ценовых категорий на электроэнергию
[6].
Выводы. Несмотря на кажущуюся, на первый
взгляд, высокую первоначальную стоимость свето-
диодного досвечивания растений по сравнению с
обычными натриевыми лампами, автоматизация
управления их мощностью и спектром облучения с
учетом затрат на электроэнергию в зависимости от
времени суток в соответствии с тарифной сеткой,
может способствовать снижению себестоимости
выращивания овощных культур в тепличных хозяйствах. При этом эксплуатационные затраты ниже,
чем при обычных системах с натриевыми лампами
досвечивания на 44 %. Годовой экономический
эффект по приведенным затратам для светодиодных
светильников составляет 1,5 млн. рублей.
Список литературы
1. Валеев Р.А. Анализ солнечного спектра
[Текст] / Р.А. Валеев, Н.П. Кондратьева // Материалы
международной научно-практической конференции
«Научное обеспечение АПК. Итоги и перспективы».
– Ижевск: Ижевская ГСХА, 2013. Том 2. – С. 50-53.
2. Галиуллин Р.Р. Разработка и исследование
энергосберегающей автоматизированной системы
освещения теплицы на основе светодиодных технологий [Текст] / Р.Р. Галиуллин, С.М. Яковлев и др. //
Отчет по научно-исследовательской работе. – Уфа:
Башкирский ГАУ, 2014. – 97 с.
3. Каримов И.И. К вопросу выбора ценовой
категории как способа оптимизации затрат на
электроэнергию для условий защищенного грунта
[Текст] / И.И. Каримов, С.М. Яковлев // Материалы VI всероссийской научно-практической
конференции «Наука молодых – инновационному
развитию АПК» Уфа: Башкирский ГАУ, 2013 – С.
207-211.
4. Карпов В.Н. Энергосбережение в облучательных электроустановках: Учеб. пос. [Текст] /
В.Н. Карпов. – СПб.: СПбГАУ, 1991. – 37с.
5. Кунгс Я.А. Энергосберегающие облучательные установки для сооружений защищенного
грунта [Текст] / П.П.Долгих, В.Р. Завей-Борода, Я.А.
Кунгс, В.Д.Никитин, Н.В.Цугленок. – Красноярск:
Красноярский ГАУ, 2006. – 108 с.
6. Прикупец Л.Б. Оптимизация спектра излучения при выращивании овощей в условиях интенсивной светокультуры [Текст] / Л.Б. Прикупец,
А.А.Тихомиров // Светотехника. – 1992. – №3. – С.
5-7.
References
1. Valeev R.A. Analiz solnechnogo spektra
[Tekst] / R.A. Valeev, N.P. Kondrat’eva // Materialy
mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii
«Nauchnoe obespechenie APK. Itogi i perspektivy». –
Izhevsk: Izhevskaja GSHA, 2013. Tom 2. – P. 50-53.
2. Galiullin R.R. Razrabotka i issledovanie
jenergosberegajushhej avtomatizirovannoj sistemy
osveshhenija teplicy na osnove svetodiodnyh tehnologij
[Tekst] / R.R. Galiullin, S.M. Jakovlev i dr. // Otchet
po nauchno-issledovatel’skoj rabote. – Ufa: Bashkirskij
GAU, 2014. – 97 p.
3. Karimov I.I. K voprosu vybora cenovoj kategorii
kak sposoba optimizacii zatrat na jelektrojenergiju
dlja uslovij zashhishhennogo grunta [Tekst] / I.I.
Karimov, S.M. Jakovlev // Materialy VI vserossijskoj
nauchno-prakticheskoj konferencii «Nauka molodyh –
38
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
innovacionnomu razvitiju APK» Ufa: Bashkirskij GAU,
2013 – P. 207-211.
4. Karpov V.N. Jenergosberezhenie v obluchatel’nyh jelektroustanovkah: Ucheb. pos. [Tekst] /
V.N. Karpov. – SPb.: SPbGAU, 1991. – 37s.
5. Kungs
Ja.A.
Jenergosberegajushhie
obluchatel’nye
ustanovki
dlja
sooruzhenij
Родимов Н.В.
Rodimov N.V.
аспирант кафедры
«Электрооборудование
и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВПО «Камчатский
государственный технический
университет», Россия,
г. Петропавловск-Камчатский
zashhishhennogo grunta [Tekst] / P.P.Dolgih, V.R.
Zavej-Boroda, Ja.A. Kungs, V.D.Nikitin, N.V.Cuglenok.
– Krasnojarsk: Krasnojarskij GAU, 2006. – 108 p.
6. Prikupec L.B. Optimizacija spektra izluchenija
pri vyrashhivanii ovoshhej v uslovijah intensivnoj
svetokul’tury [Tekst] / L.B. Prikupec, A.A.Tihomirov //
Svetotehnika. – 1992. – №3. – P. 5-7.
Труднев С.Ю.
Trudnev S.Yu.
старший преподаватель
кафедры «Электрооборудование
и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВПО «Камчатский
государственный технический
университет», Россия,
г. Петропавловск-Камчатский
Марченко А.А.
Marchenko A.A.
старший преподаватель
кафедры «Электрооборудование
и радиооборудование судов»,
ФГБОУ ВПО «Камчатский
государственный технический
университет», Россия,
г. Петропавловск-Камчатский
УДК 621.313
ДИАГНОСТИРОВАНИЕ АСИНХРОННОГО ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ ДЛЯ
ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ ТЕПЛОВОГО НАСОСА И КОМПРЕССОРНЫХ УСТАНОВОК МЕТОДОМ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ПОТРЕБЛЯЕМОГО ТОКА С
ПРИМЕНЕНИЕМ ПАКЕТА SPECTRALAB
Больше половины применяемых в промышленности и быту двигателей для привода различных механизмов являются асинхронными. Однако их высокая повреждаемость препятствует их эффективному
применению, что нарушает технологические процессы и может повысить брак продукции. Именно поэтому нахождение повреждений и восстановление работоспособности двигателей имеет важное значение
для повышения экономичности производства. Проблема в получении диагностической информации состоит в том, что существует взаимозависимость между главными функциональными узлами электрических машин и техническими состояниями этих узлов. Это означает, что при возникновении физического
повреждения в каком-либо узле в других узлах появляются условные неисправности. Имея в наличии набор диагностических параметров, характеризующих соответствующие неисправности, авторами статьи
предлагается провести диагностирование электрических асинхронных двигателей с помощью метода,
который основан на анализе электрических параметров машины. Методы такого направления основаны
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
39
Электротехнические комплексы и системы
на обработке текущих данных и требуют применения специальной измерительной аппаратуры. Путём
использования мощного двухканального анализатора спектра SPECTRALAB, предлагаемого авторами
статьи, становится возможным определение неисправности электрической машины в зависимости
от электрических искажений тока нагрузки и разложение этих искажений в ряд Фурье для дальней-
шего анализа неисправности машины. Кроме того, в статье представлены уровни чётных и нечётных
гармонических возмущений тока нагрузки, которые, в зависимости от их вариаций, показывают то или
иное повреждение электрического асинхронного двигателя. Наиболее эффективными, с точки зрения
полноты данных, представляются способы одновременного получения возможно полной информации о
наличии дефектов на отключённом (статические испытания) и работающем (динамические испытания)
асинхронном двигателе, а также сравнении выходных параметров исправного и неисправного электрического асинхронного двигателя и сопоставлении этих параметров для дальнейшего исследования.
Таким образом, авторами статьи были выявлены неисправности в подшипниках асинхронного двигателя, выпадение (обрыв) фазы обмотки статора, замыкание фаз обмотки статора накоротко.
Ключевые слова: асинхронный двигатель, интеграл Фурье, диагностика асинхронного двигателя,
спектральный анализ токов нагрузки, неисправность подшипников, выпадение фазы, замыкание фаз обмотки статора, SPECTRALAB, чётные гармоники тока, нечётные гармоники тока.
DIAGNOSIS ASYNCHRONOUS ELECTRIC MOTORS FOR ELECTRIC HEAT
PUMPS AND COMPRESSOR UNITS BY SPECTRAL ANALYSIS CURRENT
CONSUMPTION WITH APPLICATION PACKAGE SPECTRALAB
More than half of employed in industry and everyday life motors for driving various mechanisms are
asynchronous. However, their high defect prevents their effective use, which violates the processes and products
can enhance marriage. That’s why finding the damage and recovery efficiency of engines is essential to improve
the efficiency of production. The problem in obtaining of diagnostic information is that there is an interdependence
between the main functional units of electric machines and the technical condition of these junctions. This means
that in case of physical damage to any node in other nodes appear conditional malfunction. Having in the presence
of a set of diagnostic parameters characterizing the respective malfunction, the authors proposed for diagnosing
electrical induction motors using the method, which is based on an analysis of the electrical parameters of the
machine. Such direction methods based on the processing of current data and require special instrumentation.
By using a powerful dual channel spectrum analyzer SPECTRALAB, proposed by the authors, it is possible
to determine the malfunction of the electrical machine according to the electrical load current distortion and
expansion of these distortions in the Fourier series for further analysis machine malfunctions. Furthermore,
the article shows the levels of even and odd harmonic disturbances of the load current which, depending on
their variations, or otherwise indicate the damage of the electric induction motor. The most effective, in terms
of completeness of the data presented is able to simultaneously receive more complete information about the
presence of defects in the disconnected (static test) and running (dynamic tests) induction motor, as well as
comparing the output parameters serviceable and faulty electric induction motor and comparing these parameters
for further research.
Thus, the authors identified the following faults: the bearing of an induction motor, loss of (open) phase stator
winding, short circuit of phase stator winding.
Keywords: induction motor, Fourier integral, diagnosis of the induction motor, the spectral analysis of load
currents, bearing failure, phase failure, phase stator winding circuit, SPECTRALAB, even harmonics current,
odd harmonic current.
В основе работы теплового насоса лежит
работа асинхронного электродвигателя. Качество
и КПД работы тепловых насосов и компрессорных
установок напрямую зависит от исправной работы
электродвигателя, а значит, своевременное обнаружение неисправности электропривода компрессорной установки или теплового насоса позволит
40
поддерживать работу установок во всех номинальных режимах.
В настоящее время известны следующие методы
диагностики асинхронных двигателей [1]: Методы,
основанные на анализе вибраций отдельных
элементов агрегата; методы, основанные на анализе
акустических колебаний, создаваемых работающей
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
машиной; методы, основанные на измерении и
анализе магнитного потока в зазоре двигателя;
методы, основанные на анализе вторичных электромагнитных полей машины; методы, основанные
на измерении и анализе температуры отдельных
элементов машины; методы диагностики механических узлов (в частности подшипников) основанные на анализе содержания железа в масле;
методы диагностики состояния изоляции; методы,
основанные на анализе электрических параметров
машины.
Наиболее оптимальным в процессе эксплуатации
асинхронного электродвигателя (АД) является метод,
основанный на анализе электрических параметров
машин. Исходя из теории электрических машин [2],
любая неисправность электродвигателя искажает
форму тока нагрузки, а значит приводит к наложению
различных составляющих гармоник тока на основную
(фундаментальную) частоту тока нагрузки. Исходя
из вышесказанного, каждую составляющую тока
нагрузки возможно разложить в спектр электрического
сигнала, который определяется интегралом Фурье [3].
f ( x) = U m ⋅ sin(ω ⋅ t )
Анализируя параметры тока нагрузки при
помощи различных измерительных приборов и
прикладных программ, можно полноценно исследовать качество работы и предопределить неисправность электрической машины.
(1)
Для исследования параметров электрического
сигнала была собрана электрическая схема устройства диагностики электрической машины методом
анализа её электрических параметров, показанная
на рисунке 1.
Рис. 1. Схема трехфазного асинхронного двигателя при спектральном анализе частот
Исследование электрических параметров
проводилось с помощью программного пакета
Spectralab.
Spectralab – мощный двухканальный анализатор спектра, при помощи звуковой карты, через
гальваническую развязку позволяет определить
форму электрического сигнала в любой момент,
а также определить спектр гармоник [4]. Авторами был произведен ряд экспериментов согласно
характеристикам оборудования, приведённым в
таблице 1, участвующего в эксперименте. В эклектическую цепь, показанную на рисунке 1, поочередно подключались асинхронные электродвигатели. Первый двигатель – исправный, второй
двигатель работал с неисправным подшипником,
третий асинхронный двигатель имел разрыв одной
из фаз статорной обмотки, в статорной обмотке
четвертого двигателя было межвитковое замыкание из-за которого одна обмотка имела сопротивление близкое к нулю.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
41
Электротехнические комплексы и системы
Перечень аппаратуры для опытов, основанных на спектральном анализе частот
Обозначение
G1
Наименование
Трехфазный источник питания
Преобразователь угловых
перемещений
Однофазный источник
питания
Машина переменного тока
Трехфазный регулируемый
автотрансформатор
Тип
201.4
P1
Блок мультиметров
508.2
P2
Измеритель мощностей
507.3
P3
Указатель частоты вращения
Делитель напряжения /
трансформатор
506.3
~220 В / ~8 В
~8 В / ~1,5 В
Creative
SB0720
G5
G7
M1
A18
Внешняя звуковая карта
PC
Персональный компьютер
Неисправность подшипников характеризуется
дополнительной затратой энергии на нагрев подшипников, а значит приведёт к искажению тока нагрузки
104
Electrical facilities and systems
Таблица 1.
Параметры
~ 3×220 В / 6 А
6 выходных каналов / 2500
импульсов за оборот
218.4
~ 220 В / 6 А
102.1
100 Вт / ~ 230 В / 1500 мин-1
231.9
~ 3×0…240 В / 2 А
3 мультиметра
0…1000 В /
0…10 А /
0…20 МОм
15; 60; 150; 300; 600 В / 0,1;
0,2; 0,5; 1,0 А
-2000…0…2000 мин-1
1/41
ЦАП 24-бит / 96 кГц
АЦП 24-бит / 96 кГц
Рис. 3. Схема асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором
при выпадении одной из фаз обмотки статора
На рисунке 4 изображена диаграмма спектров электрического сигнала асинхронного двигателя, элементная база которого собрана по схеме,
изображённой на рисунке 1. На рисунке 4 видно,
что спектр нечетных и четных гармоник резко отличается от спектра исправного асинхронного двига-
теля. Анализируя данные замеренного электрического сигнала можно судить о том, что по спектру
гармоник электрического сигнала можно диагностировать неисправность, связанную с повреждением
статорной обмотки.
а)
б)
Прикладное программное
обеспечение SpectraLab
по частоте. При замере сигнала тока нагрузки Spectralab зафиксировал ряд спектров, изображенных на
рисунке 2.
Рис. 4. Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а);
двигателя при выпадении одной из фаз обмотки статора (б)
Третий эксперимент, представленный на рисунке
5, связан с определением снижения сопротивления
одной из фаз до нулевого значения. Причиной такой
неисправности может быть повреждение изоляции
а)
обмоток машины из-за использования его при
высокой влажности, а также любого рода межвитковое замыкание.
б)
Рисунок 2 – Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а);
двигателя с неисправностью в подшипниках (б)
При анализе спектров нормальной работы и с
неисправностью в подшипниках прослеживается
резкое отличие, как по четным, так и по нечетным
гармоникам.
Во втором эксперименте при помощи программы
Spectralab был рассчитан спектр замеренного элек-
42
трического сигнала нагрузки двигателя, у которого
одна из фаз статорной обмотки имела сопротивление Z → ∞ , то есть повреждена и имела разрыв,
как показано на рисунке 3.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис. 5. Схема асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором
при замыкании одной обмотки статора накоротко
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
43
Электротехнические комплексы и системы
В третьем эксперименте также как и в первом
и втором произведен расчет спектра электрического
а)
сигнала снятого с обмоток неисправного электродвигателя, показанного на рисунке 6.
б)
Рис. 6. Спектральная диаграмма гармоник: исправного двигателя (а); двигателя при замыкании одной из фаз обмотки
статора накоротко (б)
На основании полученных опытных данных
составлена сравнительная диаграмма качественного
а)
procedure for electrical fault detection and localization
[Text] / S. Moreau, J. C. Trigeassou, G. Champenois //
in Proc. SDEMPED. 1999. – P. 225 – 229.
References
1. Petuhov V.S. Diagnostika sostoyaniya ehlektrodvigatelej. Metod spektral’nogo analiza potreblyaemogo
toka [Tekst] / V. S Petuhov, V. A. Sokolov // Novosti
ehlektrotekhniki – 2005. – № 31. P. 50–52.
2. Nuri Abdelbasset. Diagnostika korotkozamknutyh rotorov asinhronnyh ehlektroprivodov
ehlektro-tekhnicheskih kompleksov: Dis... kand. tekhn.
nauk: 05.09.03. – Doneck, 1997. – 135 p.
3. Thorsen O.V., Dalva M. Failure identification
and analysis for high-voltage induction motor in the
petrochemical industry [Text] / O. V. Thorsen, M. Dalva
// IEEE Transactions on Industry Applications. 1999. –
Vol. 35. – №. 4. – P. 810-818.
4. Vasil’chenko E.V. Proektirovanie skhem na
komp’yutere [Tekst] / E.V. Vasil’chenko, K.S. Nasedkin.
– M.: SOLON-Press, 2004.– 528 p.
5. Moreau S. Diagnosis of electrical machines: a
procedure for electrical fault detection and localization
[Text] / S. Moreau, J. C. Trigeassou, G. Champenois //
in Proc. SDEMPED. 1999. – P. 225 – 229.
и количественного анализа по всем экспериментальным данным, показанная на рисунке 7.
б)
Рис.7. Суммарный ряд по частотам спектров нечетных (а) и четных гармоник (б)
На основании проведённых экспериментов
можно сделать вывод, что метод диагностирования
состояния асинхронных двигателей на основе
спектрального анализа по сравнению существующими способами диагностики, обладает большим
рядом преимуществ [5]: точность диагностирования; расширенный перечень диагностируемых
повреждений асинхронного двигателя, в том числе
отдельных узлов входящих в систему электропри-
вода теплового насоса или компрессора; обеспечение постоянной оценки диагностирования; не
требуется монтаж электродвигателя для его диагностики; разработка SCADA систем позволит наглядно
демонстрировать характер повреждения через
монитор; снижение до минимума ущерба предприятия от аварийных отказов оборудования за счет
раннего обнаружения зарождающихся дефектов и
контроля развития повреждений.
Список литературы
1. Петухов В.С. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока [Текст] / В. С Петухов, В. А. Соколов
// Новости электротехники – 2005. – № 31. С. 50–52.
2. Нури Абделбассет. Диагностика короткозамкнутых роторов асинхронных электроприводов
электро-технических комплексов: Дис... канд. техн.
наук: 05.09.03. – Донецк, 1997. – 135 с.
3. Thorsen O.V., Dalva M. Failure identification
and analysis for high-voltage induction motor in the
petrochemical industry [Text] / O. V. Thorsen, M. Dalva
// IEEE Transactions on Industry Applications. 1999. –
Vol. 35. – №. 4. – Pp.810-818.
4. Васильченко Е.В. Проектирование схем
на компьютере [Текст] / Е.В. Васильченко, К.С.
Наседкин. – М.: СОЛОН-Пресс, 2004.– 528 с.
5. Moreau S. Diagnosis of electrical machines: a
44
Electrical facilities and systems
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Хамидуллин И.Н.
Khamidullin I.N.
аспирант кафедры «Энергооспечение
предприятий и энергоресурсосберегающих
технологий», ФГБОУ ВПО «Казанский
государственный энергетический
университет», Россия , г. Казань
Ильин В.К.
Ilyin V.K.
доктор технических наук, професоор,
заведующий кафедрой «Энергооспечение
предприятий и энергоресурсосберегающих
технологий», ФГБОУ ВПО «Казанский
государственный энергетический
университет», Россия , г. Казань
УДК 621.311.1
К ВОПРОСУ О НАДЕЖНОСТИ ВОЗДУШНЫХ ЛИНИЙ
ЭЛЕКТРОПЕРЕДАЧИ 35-500 КВ
В современных условиях необходимо реализовывать наиболее эффективные мероприятия для обеспечения бесперебойного элекетроснабжения потребителей.
В статье рассматривается вопрос обеспечения надежности функционирования воздушной линии
электропередачи, являющимся наиболее подтверждаемым элементом электротехнического комплекса.
Механическая часть воздушной линии состоит из четырех основных элементов: опора, траверса,
изолятор и провод (трос). Каждый из этих элементов имеет свою вероятность и тяжесть отказа. Для
определения наиболее «значимого»элемнта для обеспечения необходимого уровня надежности сделан
анализ статистики отказов воздушных линий. Анализ сделан для определения потока отказов элементов
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
45
Электротехнические комплексы и системы
от общего количества отказов воздушной линии и степени воздействия элементов на друг друга. Так
же приведен алгаритм расчета ущерба из-за отказа воздушной линии.
Отказ воздушных линий из-за разрушения опор является наиболее затратным и долгим по времени
восстановления. С увеличением физичского износа воздушных линий, число подобных отказов возрастает.
Рассмотрен случай отказа воздушной линии 110 кВ из-за разрушения железобетонной опоры. Для
анализа разрушения была создана копьютерная модель данной опоры с последующим моделированием
нагрузок при условиях, ставших причиной разрушения. Моделирование выполнялись в специализированном программном комплексе Autodesk Simulation Mechanical. В соответствии с результатами моделирования сделан вывод, что применение стальных многогранных имеет значительное приемущество
перед железобетонными для строительства воздушных линий.
Согласно сравнительному анализу опор воздушных линий и результатам компьютерного моделирования стальная многогранная опора ВЛ имеет более высокие прочностные характеристики. При этом
существует определенный запас прочности, позволяющий оптимизировать конструкцию стальной многогранной опоры с сохранением требуемой степени надежности воздушных линий, а так же удешевить
стоимость производства.
Ключевые слова: надежность, воздушная линия электропередачи, опора; напряженно-деформированное состояние, ушерб, статистика отказов.
THE ISSUE OF RELIABILITY OVERHEAD
POWER LINES OF 35-500 KV
In modern conditions it is necessary to implement the most effective measures to ensure the smooth
eleketrosnabzheniya consumers.
The article deals with the issue of reliability of functioning of the overhead power line, which is the most
complex electrical reaffirming the elements.
Mechanical air line consists of four main elements: support, traverse, insulator and wire (cable). Each of
these elements has its probability and severity of failure. In order to determine the most “significant” to ensure
the necessary level of safety have been analyzed statistically failures of overhead lines. Analysis is done to
determine the flow element failures of the total air line failure and impact elements on each other. As shown
algaritm calculation of damage due to failure of the air line.
Refusal of overhead power lines as a result of failure of the bearing is the most difficult, costly and lengthy
recovery time, with increasing wear lines that are in operation for more than 25 years, the number of such failures
increases.
The case of failure of 110 kV overhead line from the destruction of reinforced concrete support on the
territory of the Republic of Tatarstan. For the analysis of destruction of Computer model was created of the
support, followed by load simulation under the conditions that caused the destruction. Modelling carried out in a
specialized software package Autodesk Simulation Mechanical.
According to the simulation results it was concluded that the use of steel multifaceted had significant an
advantage before the concrete for the construction of overhead lines according to the comparative analysis
of overhead line supports and results COMPUTER simulation steel multifaceted support not only has higher
strength characteristics, but also has a certain margin of safety, allowing optimize support structure, that is,
while maintaining the required degree of reliability and uptime of overhead lines, as well as reduce the cost of
the supporting structure.
Keywords: reliability, overhead power line support; stress-strain state, Accept, failure statistics.
Большая часть ВЛ 35-500 кВ, функционирующие
на территории РФ, была построена в 60-70-х годах
прошлого века. Физический и моральный износ
основных фондов является первопричиной технологических нарушений их функционирования. Важно
отметить что нормы проектирования 30-40 лет назад
46
имели существенное различие от нынешних[1]. И
большинство существующих решений по проектированию воздушных линий не соответствует требованиям обеспечения надежности.
Анализ причин отказов ВЛ показывает, что
интенсивность отказов воздушных линий во многом
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
зависит от срока их службы. Поток отказов ВЛ
можно рассматривать, как сумму двух различающихся потоков:
– связанного с износом и старением элементов
ВЛ и зависящего от срока службы;
– определяемого внешними воздействиями.
Параметр потока отказов первого вида является функцией времени эксплуатации. Эти отказы
вызваны коррозией металлических элементов,
загниванием деревянных конструкций, разрушением изоляторов, старением проводов, креном опор.
Снизить величину потока отказов данного вида
можно путем сокращения интервала периодичности
проведения технического обслуживания и ремонта,
а также повышением его качества.
Поток отказов второго вида может быть
уменьшен только путем повышения изначальных
прочностных параметров ВЛ. Надежность функционирования воздушной линии обуславливается множеством факторов. Определить причины
отказов ВЛ и наметить пути их предотвращения
можно только на основании статистических данных
о повреждаемости элементов.
Основные причины повреждения воздушных
линий можно разделить на две группы. Конструк-
тивные: повреждение опор, проводов, изоляторов,
траверс из-за воздействия экстремальных метеоусловий (гололедно-ветровые нагрузки), неправильный монтаж элементов конструкции, повреждение эле-ментов конструкции из-за падения
деревьев, а также из наезда автотранспортом, сельскохозяйственными машинами, вандализм. Электротехнические: пережог проводов, грозовое перекрытие изоляции.
Данные причины приводят к нарушению
механической прочности проводов, опор, изоляторов, траверс. Всякое механическое повреждение
элементов ВЛ сопровождается однофазными или
многофазными короткими замыканиями, что не
только приводит к отключению линии, но и создает
опасность здоровью и жизни людей.
Надежность воздушной линии обеспечивается
надежностью ее элементов. К таковым относятся:
опоры, провода и тросы, изоляторы, арматура ВЛ. И
если взять, что
– надёжность одного элемента
(опоры ВЛ) ,
– других (провода, изоляторов, арматуру) то вероятность того, что все
элементы будут работать безотказно в течении
времени t [2]:
(1)
где
– интенсивности отказов
элементов, которые могут быть постоянными или
переменными во времени;
Тогда вероятность того , что один или несколько
элементов откажут:
Рис.1 Статистика отказов ВЛ[3]
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
47
Электротехнические комплексы и системы
зависимость элементов друг к другу. Например,
при обрыве провода ВЛ нагрузка на анкерную
опору увеличиться на расчетную нагрузку тяжения
оборвавшегося провода. И в случае если прочность
опоры окажется меньше определенного значения,
то с высокой вероятностью степенью вероятности
произойдет и отказ опоры, что в свою очередь может
стать причиной отказа всего анкерного пролета. В
то же время повреждение диэлектрического изолятора приведет к отказу ВЛ с меньшей вероятностью
и меньшим влиянием на остальные элементы
Для более подробного рассмотрения взаимосвязей элементов и вероятности отказа ВЛ удобно
представить информацию в виде таблицы, а анализ
проводить с помощью теорем сложения и произведения нескольких событий. Анализ взаимосвязей
отказов элементов ВЛ был произведен на основании
проведенного анализа 12 000 аварийных отключений с 2012 года по 2015 ВЛ 6-220 кВ на Территории Республики Татарстан.
Согласно статистическим данным (рис.1)
опоры являются достаточно надежным элементом
воздушной линии электропередачи. Значительное
число отказов ВЛ является следствием повреждения
проводов, изоляторов.
Только 13% случаев отказов связано с повреждением опоры. Однако данные разрушения имеют
наиболее тяжелые последствия для ВЛ и приводят к
большим затратам.
В классической теории надежности считается,
что начало процесса отказов прямо зависит от прочности первого отказавшего звена. Поскольку, по
определению, оно будет слабейшим звеном, то отказ
объекта под действием однородной нагрузки будет
определяться прочностью слабейшего звена. Так при
отказе одного из элементов, нагрузка на остальные
может возрасти в несколько раз, что приведет отказу
следующего более прочного звена и так далее.
Применительно к механической части ВЛ данное
предположение справедливо от части, так в данном
случае имеет место быть неравномерная взаимо-
Таблица 1.
Вероятность отказа элементов при повреждении иных элементов
Элемент
Опоры
Провод
Изолятор
Траверса
Опора
Провод
Изолятор
0,4
0
0,1
0,1
0,2
0,7
1
Статистика и анализ произошедших повреждений элементов ВЛ, показывает, что наиболее
высокую степень влияния на отказ других элементов
ВЛ имеет опора, наиболее низкую–изолятор. Помимо
этого, необходимо отметить что, разрушение опоры
ВЛ может влиять не только на элементы своей
единичной конструктивной системы (опора-проводизолятор-траверса), но и на конструктивные системы
других опор в общем анкерном пролете. Здесь имеет
место быть лавина отказов, когда разрушение одной
опоры ВЛ приводит к разрушению всего анкерного
пролета.
Помимо высокой степени влияния на иные
элементы ВЛ опора является и самым дорогим
элементом с точки зрения восстановления. Так же
справедливо, что отказ опоры приводит к отказу
системы с наиболее большим временем ремонтного
восстановления.
Согласно расчетам, проведённым на основании
смет на строительство ВЛ 35-500 кВ, более половины стоимости строительства составляют затраты
на опоры и фундаменты. На долю опор ВЛ прихо-
48
0,9
0,6
Траверса
1
0,5
0,1
дится около 40 % затрат. При рассмотрении совокупных капитальных вложений, включающих в себя
так же затраты на строительно-монтажные работы,
доля затрат, связанная с опорой ВЛ еще более увеличится.
Согласно статистике ОГРЭС за 1966-1989
годы удельное число отказов железобетонных опор
составил 0,034, в то время как для металлического
этого показателя равняется 0,022 [3]. Это означает
что, железобетонные опоры имеют большую интенсивность отказов, чем металлические.
Причиной существенной разницы в надежности между металлическими и железобетонными опорами является значительная зависимость
несущей способности последних от качества установки их в земле. Железобетонные опоры при
внешних нагрузках приобретают крен, что становится причиной дополнительного изгибающего
момента в стойке опоры, вызванного значительной
собственной массой. Несущая способность железобетонных опор снижается, что приводит к их разрушению.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
Существенным недостатком решётчатых металлических опор воздушных линий является большое
количество сборочных элементов, и как следствие,
увеличенные трудозатраты при монтаже и большее
время строительства, который шесть раз больше,
чем у аналогичных стальных многогранных или
железобетонных[4].
Один из показателей, характеризующих эффективность используемого материала в строительстве–
коэффициент относительной прочности материала.
Данный коэффициент получается делением расчетного сопротивления материала на его плотность.
Этот показатель характеризует целесообразность
применения данного конструктивного материала с
точки зрения его прочности.
Таблица 2.
Вероятность отказа элементов при повреждении иных элементов
Материал
Сталь повышенной
прочности
Коэффициент
Плотность Расчетное cопротивление
относительной прочности,
кг/м3
сжатию, МПА
1 ⋅ 106 H ⋅ см/кг
7850
355
4,5
Сталь обычной прочности
7850
240
3,1
Древесина
Железобетон класса В30
500-600
2400
13
17
0,48
0,71
Проанализировав опоры, применяемые при
строительстве воздушных линий электропередачи
возможно сделать вывод о предпочтительности
стальных многогранных перед остальными. Данные
опоры надежные, эстетичные, универсальные,
т.е. способны к адаптациям, это когда из базовой
опоры возможно собрать опоры различной высоты
из множества типовых секций. т.к. проектирование
и производство конструкции стойки максимально
автоматизировано. Кроме того, стальные многогранные стальные опоры технологичны при изготовлении и монтаже, позволяют в короткие сроки
строить и восстанавливать ВЛ.
Использование стальных многогранных опор
позволяет увеличить показатели надежности ВЛ,
уменьшить массу и габариты опоры. Однако применение таких опор ограничено из-за дороговизны
изготовления. Актуальным становится вопрос
проектирования оптимальной конструкции опоры,
которая обеспечивала бы требуемый уровень надежности при сохранении или незначительном повышении себестоимости.
Рассмотрим
конкретный
случай
отказа
воздушной линии электропередачи. В следствии
воздействия экстремальных нагрузок (зафиксировано прохождение активного атмосферного фронта,
сопровождавшегося шквалистым усилением ветра
локально до 28,4 м/сек), произошел отказ ВЛ 110
кВ из-за разрушения железобетонных опор, выполненных из железобетонных стоек СК-1. Данный
отказ привел к значительному финансовому ущербу
вызванного затратами на восстановительные работы
и недоотпуском электроэнергии потребителям.
Рис. 2. Повреждение железобетонных опор ВЛ 110 кВ
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
49
Электротехнические комплексы и системы
При
Ущерб складывается из трех составляющих:
(2)
где
– технологический ущерб, включающий
издержки от недоотпуска электроэнергии,
–
ущерб, вызванный затратами на замену повреж-
– системный ущерб,
денного оборудования,
обусловленный простоем оборудования.
Определим величину технологического ущерба
где – приведенные затраты на получение единицы
продукции (себестоимость 1 кВт*ч),
–
фактическая и допустимая длительность простоя, α
– доля потерь за час простоя,
выпуск продукции.
где
– стоимость нового оборудования,
–
приведенный норматив амортизационных отчис-
лений, - фактический срок службы оборудования.
Величина системного ущерба:
где
– себестоимость электроэнергии,
отпуск электроэнергии.
– недо-
Electrical facilities and systems
результирующей
нагрузке
, при котором и произошло
разрушение железобетонной опоры ВЛ, стальная
многогранная опора не подверглась неэластичной
деформации. Допустимое отклонение вершины
металлической опоры ВЛ от вертикальной оси
вдоль и поперек оси линии составляет 1/200
высоты опоры[6], для рассматриваемой опоры
. По результатам моделирования
максимальное смещение вдоль оси составило
.
Согласно результатам моделирования, при
заданной нагрузке стойка имеет запас прочности,
а следовательно, и возможности для оптимизации
конструкции стойки.
Для достижения данной цели нам были проанализированы нагрузки, действующие на стойку опор
рис. 4.
– среднесуточный
Таким образом суммарный ущерб от отказа ВЛ
Рис. 4 Схема нагрузок на опору ВЛ
Причиной значительного ущерба стало повреждение опоры из-за дефекта арматуры стойки и несоответствия расчетных проектных нагрузок фактическим действовавшим.
Для сравнения, смоделируем те же нагрузки на
опору ВЛ 110 выполненную из многогранной гнутой
стойки. Для примера возьмем опору ПМ-110-1[5].
Анализ напряженно-деформированного состояния стойки при заданных нагрузках проведем в
программе Autodesk Simulation Mechanical выполняющее моделирование методом конечных элементов.
Рис. 3. Опора ПМ-110-1 и показатели
смещения вершины при моделировании нагрузки
50
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
где
-вертикальная нагрузка от веса
троса, провода, гирлянд
горизонтальная
ветровая нагрузка на провода и трос.
На опору воздушной линии электропередачи
воздействуют нагрузки от собственного веса, электропроводящих проводов и грозозащитных тросов,
а также от атмосферных воздействий. При этом
комбинация данных нагрузок может, различна из-за
меняющихся атмосферных воздействий и изменения
распределения нагрузок на конструкцию опоры при
аварийных режимах (обрыв фазного провода).
Проведенные расчеты [7] показали существенную разницу напряженно-деформированного
состояния в пределах конструкции стальной многогранной опоры. Согласно данным расчетам, подверженным результатами компьютерного моделирования в НДС стойки уменьшается от комля опоры
к ее вершине. При этом данное утверждение справедливо, как для расчетов в нормальном режиме, так
и для расчётов при аварийном увеличении действующих нагрузок.
Анализ
конструктивных
особенностей
стальных многогранных опор и условия их работы
под нагрузкой показал, что основными факторами,
влияющими на напряженно-деформированное
состояние стоек, а следовательно и на прочность
являются изменчивость их конструктивных параметров (в дальнейшем изменчивость факторов),
таких как: толщина стенки стойки и диаметр в комле
стойки [8].
При этом оптимизация прочности опоры путем
Рис. 5. Схема нагрузок на опору ВЛ
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
51
Электротехнические комплексы и системы
изменения диаметра в комле стойки является весьма
ограниченным мероприятием, так как при этом
увеличивается расход металла, и возникают технологические сложности изготовления и цинкования
стоек больших диметров.
С другой стороны, результаты математического
моделирования [8] определяют толщину стенки
стойки, как основной фактор влияния на НДС
конструкций стольной многогранной опоры, что
говорит не только о необходимости тщательного
контроля этого параметра при их изготовлении, но
и дает возможность оптимизации конструкции для
увеличения прочности и надежности.
Применением вышеописанных двух фактов на
практике является разработанный способ изготовления СМО включающий раскрой стального листа с
образованием заготовки в виде вытянутого прямоугольника или трапеции, гибку заготовки с образованием граней и сварку свободных кромок по длине с
созданием замкнутого сечения, отличающийся тем,
что заготовку по длине образуют из стальных листов
разной толщины t1 , t2 , уменьшающейся к вершине
опоры, при этом листы между собой соединяют
стыковой сваркой и диафрагмами жесткости в виде
пластин установленные на ребро между гранями
поперечного сечения опоры (рис.7).
Рис. 6. Способ изготовления стойки опоры ВЛ [9]
Данное решение применимо для конструирования стальных опор различного назначения ввиду
возможности оптимизации конструкции с учетом
действующих нагрузок и климатического воздействия. Сочетая соединение секций, изготовленных
из стали различной толщины, возможно, оптимизировать конструкцию, уменьшив себестоимость и
увеличив экономию стали до 15% [10].
В большинстве развитых зарубежных стран
уже давно наметился переход от массовых типовых
проектных решений в сторону индивидуального
адаптивного проектирования с учетом всех особенностей эксплуатации и применение предложенного
метода изготовления опор многогранного сечения
является одним из таких решений.
Список литературы
1. Цейтлин М.А. Опыт проектирования и
применения опор ВЛ со стальными многогранными
стойками [Текст] / М.А. Цейтлин // Прогрессивные
решения в электросетевом строительстве: сб. науч.
трудов, посвященный памяти А.И. Курносова. – М.:
Энергосетьпроект, 1988. – С.112-123.
2. Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных систем [Текст] / Г.В. Дружинин. – М.:
Энергия, 1977. – 536 с.
3. Яковлев Л.В. Комплекс работ и предложений
по повышению надежности ВЛ на стадии проектировании и эксплуатации [Текст] / Л.В. Яковлев, Р.С.
Каверина, Л.А. Дубнич // Линии электропередачи –
2008: проектирование, строительство, опыт эксплу-
атации и научно-технический прогресс: сб. науч.
трудов. – Новосибирск, 2008. – С. 28.
4. Звенин А.А. Основные положения методики
расчета проводов и нагрузок на опоры ВЛ на основе
метода предельных состояний [Текст] / А.А. Звенин,
Е.Д. Константинова // Линии электропередачи –
2006: проектирование, строительство, опыт эксплуатации и научно-технический прогресс: сб. науч.
трудов. – Новосибирск, 2006. – С.183-193.
5. Ударов В.М. Стальные многранные опоры
ВЛ 110 кВ. Рабочие чертежи [Текст] / В.М. Ударов. –
ОАО РОСЭП, 2003. – С.17.
6. СНиП
3.05.06-85.
Электротехнические
устройства [Текст]. – М. : Минмонтаж-спецстрой
СССР, 1985. – 16 с.
52
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
7. Хамидуллин И.Н. К вопросу об определении
напряжённо-деформированного состояния опоры
линии электропередачи [Текст] / И.Н. Хамидуллин,
Л.С. Сабитов, И.Л. Кузнецов, В.К. Ильин // Энергетика Татарстана. – 2014. –№2. – С 96-100.
8. Васильев В.Н. Математическая модель напряженно-деформированного состояния конструкций
стальных многогранных гнутых стоек [Текст] / В.Н.
Васильев, И.М. Гаранжа // Вестник ПолтНТУ. –
2011. – №2. – С 156-162.
9. Патент № 2556603 РФ МПК7 E04H12/08
Способ изготовления стальной опоры многогранного сечения [Текст] / Сабитов Л.С., Кузнецов И.Л.,
Хамидуллин И.Н.; патентообладатель Сабитов Л.С.–
27.11.2006. – Заявл. 26.05.2014. – Опубл. 10.07.2015.
– Бюл. № 19. – 6 с.
10.Сабитов Л.С. Разработка оптимальной
конструкции опоры многогранного сечения для
энергетического строительства [Текст] / Л.С.
Сабитов, И.Н. Хамидуллин, И.Л. Кузнецов, Д.М.
Хусаинов // Энергетика Татарстана. – 2015. –№5.–
С 51-55
References
1. Cejtlin M.A. Opyt proektirovanija i primenenija
opor VL so stal’nymi mnogogrannymi stojkami [Tekst] /
M.A. Cejtlin // Progressivnye reshenija v jelektrosetevom
stroitel’stve: sb. nauch. trudov, posvjashhennyj pamjati
A.I. Kurnosova. – M.: Jenergoset’proekt, 1988. –
P. 112-123.
2. Druzhinin G.V. Nadezhnost’ avtomatizirovannyh
sistem [Tekst] / G.V. Druzhinin. – M.: Jenergija, 1977. –
536 p.
3. Jakovlev L.V. Kompleks rabot i predlozhenij po
povysheniju nadezhnosti VL na stadii proektirovanii
i jekspluatacii [Tekst] / L.V. Jakovlev, R.S. Kaverina,
L.A. Dubnich // Linii jelektroperedachi – 2008: proektirovanie, stroitel’stvo, opyt jekspluatacii i nauchnotehnicheskij progress: sb. nauch. trudov. – Novosibirsk,
2008. – P. 28.
4. Zvenin A.A. Osnovnye polozhenija metodiki
rascheta provodov i nagruzok na opory VL na osnove
metoda predel’nyh sostojanij [Tekst] / A.A. Zvenin,
E.D. Konstantinova // Linii jelektroperedachi – 2006:
proektirovanie, stroitel’stvo, opyt jekspluatacii i
nauchno-tehnicheskij progress: sb. nauch. trudov. –
Novosibirsk, 2006. – S.183-193.
5. Udarov V.M. Stal’nye mnogrannye opory VL
110 kV. Rabochie chertezhi [Tekst] / V.M. Udarov. –
OAO ROSJeP, 2003. – S.17.
6. SNiP 3.05.06-85. Jelektrotehnicheskie ustrojstva
[Tekst]. – M. : Minmontazh-specstroj SSSR, 1985. – 16 p.
7. Hamidullin I.N. K voprosu ob opredelenii
naprjazhjonno-deformirovannogo sostojanija opory
linii jelektroperedachi [Tekst] / I.N. Hamidullin,
L.S. Sabitov, I.L. Kuznecov, V.K. Il’in // Jenergetika
Tatarstana. – 2014. –№2. – P 96-100.
8. Vasil’ev V.N. Matematicheskaja model’
naprjazhenno-deformirovannogo sostojanija konstrukcij
stal’nyh mnogogrannyh gnutyh stoek [Tekst] / V.N.
Vasil’ev, I.M. Garanzha // Vestnik PoltNTU. – 2011. –
№2. – P 156-162.
9. Patent № 2556603 RF MPK7 E04H12/08 Sposob
izgotovlenija stal’noj opory mnogogrannogo sechenija
[Tekst] / Sabitov L.S., Kuznecov I.L., Hamidullin I.N.;
patentoobladatel’ Sabitov L.S.– 27.11.2006. – Zajavl.
26.05.2014. – Opubl. 10.07.2015. – Bjul. № 19. – 6 p.
10.Sabitov L.S. Razrabotka optimal’noj konstrukcii opory mnogogrannogo sechenija dlja
jenergeticheskogo stroitel’stva [Tekst] / L.S. Sabitov,
I.N. Hamidullin, I.L. Kuznecov, D.M. Husainov //
Jenergetika Tatarstana. – 2015. –№5.– P 51-55
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
53
Электротехнические комплексы и системы
Electrical facilities and systems
С помощью специально разработанной программы имитационного моделирования проанализирована вероятность успешной посадки аппарата в зависимости от конфигурации расположения точек касания
бортовых электродов с полосами платформы. Изучено также влияние на результат неопределенности
координат точек касания. Исследовались 4 варианта схем расположения точек касания: 3-, 4-, 6- и 8-точечная схемы с расположением точек в вершинах правильных многоугольников. Для каждой из схем
выявлены оптимальные диапазоны радиуса описывающей многоугольники окружности (при фиксированной ширине полосы), для которых вероятность успешной посадки составляет 100%.
Ключевые слова: воздушный робот, посадка, имитационное моделирование, аккумуляторная батарея, зарядка, открытая контактная площадка, посадочная платформа, электрод, статистические испытания, неопределенность.
Фетисов В.С.
Мельничук О.В.
Кудашов Д.Д.
Сизоненко Р.В.
Fetisov V.S.
Melnichuk O.V.
Kudashov D.D.
Sizonenko R.V.
доктор технических
кандидат технических
аспирант кафедры
студент-магистант
наук, профессор кафенаук, доцент кафедры
«Информационно-изме- кафедры «Информациондры «Информационно«Теоретические основы
рительная техника»
но-измерительная
измерительная
электротехники»
ФГБОУ ВПО «Уфимтехника» ФГБОУ ВПО
техника»
ФГБОУ ВПО «Уфимский
ский государственный «Уфимский государственФГБОУ ВПО «Уфимский
государственный
авиационный техниче- ный авиационный технигосударственный
авиационный технический
ский университет»,
ческий университет»,
авиационный техничеуниверситет»,
Россия, г. Уфа
Россия, г. Уфа
ский университет»,
Россия, г. Уфа
Россия, г. Уфа
УДК 621.3.06
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ КОНТАКТНОЙ СИСТЕМЫ НА ПОСАДОЧНОЙ ПЛАТФОРМЕ ДЛЯ ПОДЗАРЯДКИ ВОЗДУШНЫХ
РОБОТОВ
Известны различные способы периодической подзарядки бортовых аккумуляторов воздушных роботов. Наиболее простой из них – это периодическая посадка воздушного робота на специальную зарядную станцию и зарядка от наземного источника питания.
Соединение бортовой и наземной частей зарядной системы можно выполнять на основе платформ с
открытыми контактными площадками. Их преимущество по сравнению со штепсельными соединителями заключается в отсутствии жестких требований по точности посадки воздушного робота и возможности обслуживания на платформе одновременно нескольких аппаратов. Авторами была предложена,
в частности, одна из схем организации таких платформ, названная схемой с плоскими параллельными
электродами. Такая платформа содержит систему контактных площадок, выполненных в виде плоских
параллельных электродов, разделенных узкими диэлектрическими прокладками. Половина наземных
электродов подключена к «плюсу» наземного источника питания, а другая половина – к «минусу», причем их полярности чередуются. Воздушный робот содержит несколько (от 3-х и более) бортовых посадочных электродов, расположенных на концах опорных стоек. Бортовые электроды посредством диоднораспределительной системы подключены одновременно к положительному и отрицательному входному
выводу зарядного контроллера, связанного с бортовым аккумулятором.
Расположение точек касания бортовых посадочных электродов на платформе должно подчиняться
определенным геометрическим соотношениям. Соблюдение этих соотношений гарантирует исключение ситуации, когда все бортовые электроды контактируют с наземными электродами одной и той же
полярности. Таким образом, после посадки как минимум один из бортовых электродов будет иметь полярность, отличную от других, а значит, бортовые цепи получат напряжение от наземного зарядного
источника.
54
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
SIMULATION MODELING OF CONTACT SYSTEM STATE FOR AERIAL
ROBOTS CHARGING PLATFORM
Various methods of aerial robot onboard accumulator recharging are known.
The simplest is aerial robot periodical landing on the special platform and charging it from the terrestrial
source.
It is possible to connect onboard and terrestrial parts of the charging system by means of platforms with open
contact pads. The advantage of such platforms with respect to plug couplers is unnecessary accuracy landing of
robots and availability to serve a group of robots simultaneously.
Authors proposed one scheme of such platforms called scheme with coplanar parallel electrodes. The platform
consists of contact pads implemented as flat coplanar parallel metal strips separated by narrow dielectric spacers.
One half of the strips are connected to the positive clamp of the terrestrial charging source, the second half are
connected to the negative one, and polarities of the strips are interlaced.
Onboard landing electrodes are metal tips on the ends of the aerial robot’s supporting legs whose number
and position may be various (3 legs and more). The special distributing diode circuit provides correct connection
of onboard
landing electrodes, which contact with the landing platform strips, to positive and negative pole terminals of
the charging controller connected with the onboard accumulator battery.
Some practical recommendations on choosing acceptable configurations of onboard landing electrodes are
known. Such configurations have to exclude possibility of landing of all electrodes on the strips with the same
polarity. So right landing ensures normal onboard circuits feeding from the charging source.
With the special simulation program analysis of successful landing probability versus onboard landing
electrodes configuration was carried out. Also influence of contact points coordinates uncertainty on successful
landing probability was investigated. Four variants of contact points positioning were considered: 3-, 4-, 6and 8-point schemes with points in regular polygon vertexes. For each scheme optimal ranges of polygons’
circumradius providing 100% successful landing probability were found out.
Keywords: aerial robot, landing, simulation modeling, accumulator battery, charging, open contact pad,
landing platform, electrode, statistical test, uncertainty.
Введение
Во всем мире быстрыми темпами развивается
беспилотная авиация, в том числе в целом ряде
гражданских областей применения беспилотных
летательных аппаратов (БПЛА) [1]. Кроме применений БПЛА для задач аэрофотосъемки и видеомониторинга, ставших уже традиционными, появляются и новые области применения: доставка грузов,
выполнение сельхозработ, вспомогательные работы
в строительстве, выполнение рекламных функций
и т.д. Часто такие аппараты называют воздушными роботами. Они могут быть предназначены
для выполнения различных работ как на открытых
пространствах, так и внутри помещений.
Большую часть источников автономного
питания воздушных роботов составляют перезаряжаемые аккумуляторные батареи. Как правило,
это литий-полимерные многосекционные батареи,
обеспечивающие время полета 20-40 мин (для аппаратов вертолетного типа).
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
55
Электротехнические комплексы и системы
Известны различные способы периодической
подзарядки бортовых аккумуляторов [2]. Наиболее
простой и эффективный из них – это периодическая посадка воздушного робота на специальную
зарядную станцию и зарядка от наземного источника питания [3].
Соединение бортовой и наземной частей
зарядной системы во многих случаях выгодно
выполнять на основе платформ с открытыми
контактными площадками [4, 5, 6]. Их преимущество по сравнению со штепсельными соединителями заключается в отсутствии жестких требований
по точности посадки воздушного робота и возможности обслуживания на платформе одновременно
нескольких аппаратов. Авторами была предложена, в частности, одна из схем организации таких
платформ, названная схемой с плоскими параллельными электродами [7, 8]. Такая платформа
содержит систему контактных площадок, выполненных в виде плоских параллельных электродов
шириной a, разделенных узкими диэлектрическими
прокладками шириной δ. Половина наземных электродов подключена к «плюсу» наземного источника
питания, а другая половина – к «минусу», причем
их полярности чередуются (рис. 1). Воздушный
робот содержит несколько (от 3-х и более) бортовых
посадочных электродов, расположенных на концах
опорных стоек (рис.2). Бортовые электроды посредством диодно-распределительной системы подключены одновременно к положительному и отрицательному входному выводу зарядного контроллера,
связанного с бортовым аккумулятором GB1.
Расположение точек касания бортовых посадочных электродов на платформе должно подчиняться определенным геометрическим соотношениям, подробно описанным в [9]. Соблюдение этих
соотношений гарантирует с вероятностью 100%
исключение ситуации, когда все бортовые электроды
контактируют с наземными электродами одной и той
же полярности. Таким образом, после посадки как
минимум один из бортовых электродов будет иметь
полярность, отличную от других, а значит, бортовые
цепи получат напряжение от наземного зарядного
источника.
Для примера на рис.3 показаны возможные
расположения точек касания бортовых электродов,
расположенных в вершинах квадрата со стороной
a+δ. Именно такое расположение бортовых
электродов для 4-точечной схемы обеспечивает
успешную стыковку бортовой и наземной частей
зарядной системы.
Electrical facilities and systems
правильного многоугольника, а также неопределенности расположения точек касания. Рассмотрению
этого вопроса и посвящена данная статья.
Рис. 3. Возможные положения точек касания бортовых
электродов БПЛА на посадочной платформе (для случая
4-контактной схемы)
Наиболее употребительными схемами расположения точек касания бортовых электродов следует
считать 3-, 4-, 6- и 8-точечные схемы, причем точки
касания в них расположены в вершинах соответствующих правильных многоугольников (такие
схемы соответствуют расположению опорных стоек
аппаратов под несущими лучами роторов мультироторных аппаратов вертикального типа).
Представляет практический интерес то, каким
образом вероятность удачной стыковки бортовой и
наземной частей зарядной системы зависит от количества точек касания, размеров соответствующего
1. Программное средство для имитационного
моделирования
Оценивание вероятности правильного расположения аппарата на платформе в аналитическом
виде достаточно проблематично. Поэтому такая
оценка производилась с использованием программного имитатора посадки воздушного робота на
платформу, представляющую собой набор полос с
чередующейся полярностью. Программа, названная
CoptersLanding, позволяет задать количество,
длину и ширину полос, число бортовых электродов
(точек касания), радиус описывающей окружности
правильного многоугольника, в вершинах которого
помещены точки касания, а также неопределенность
координат точек касания (предельное случайное
отклонение координат от заданных значений). В
главном окне программы отображается результат
имитации (рис.4). Можно задать однократную
имитацию или прогон множества случайных положений с оценкой результата. Результат индицируется в отдельной области окна, где для всех попыток
показывается полярность каждой из точек касания
и результат посадки – удачный (I) или неудачный
(O, в случае совпадения полярностей всех точек).
Итоговый результат представлен в виде количества
имитаций посадки и процента удачных посадок
(рис.5). Оцениваются только те посадки, когда все
точки касания аппарата помещаются на платформе.
Рис.1. Структура зарядной станции
Рис.2. Схема установки отдельного аппарата на наземные электроды
56
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис. 4. Область задания параметров программы CoptersLanding
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
57
Электротехнические комплексы и системы
Практическая ценность программы в том,
что она позволяет имитировать одновременно как
случайное положение аппарата на платформе, так
и случайные отклонения координат всех точек
касания. При большом количестве статистиче-
ских испытаний (во всех имитационных экспериментах оно задавалось равным 10000) можно получить достаточно надежную оценку вероятности
успешных посадок)
Electrical facilities and systems
Окончание таблицы 1.
Кол-во
бортовых
электродов
6
8
Оптимальные длина стороны
многоугольника с и радиус описанной
окружности R, выраженные через
ширину полосы a
0,577a < c < a
0,577a < R < a
0,414a < c < a
0,541a < R < 1,307a
Спрогнозированные таким образом результаты
были проверены путем имитационного моделирования в программе CoptersLanding. Результаты
Рис.5. Область результатов программы CoptersLanding
Во всех оцениваемых случаях посадок постоянными задавались следующие геометрические параметры платформы:
– количество полос – 20,
– длина полос – 3000 мм,
– ширина полос – 200 мм.
Варьировались следующие параметры аппарата:
– число бортовых электродов (3, 4, 6, 8),
– радиус
описывающей
окружности
(50-400 мм),
– неопределенность координат точек касания
(предельные значения случайных отклонений координат 0, 3, 5, 7, 10 мм при случайном законе их
распределения).
2. Обсуждение результатов статистических
испытаний
В [9] были получены выражения, связывающие
геометрический параметр воздушного робота (длину
стороны правильного многоугольника с вершинами
в точках контактов бортовых электродов) и ширину
полосы, при которых обеспечивается стопроцентная
вероятность наличия разнополярных бортовых
электродов. Не повторяя здесь математических
выкладок, приведем в табл.1 итоговые формулы с
добавлением выражений для радиуса R описывающей многоугольник окружности, а также ожидаемые оптимальные значения R при ширине полосы
а = 200 мм.
3
4
58
Оптимальные длина стороны
многоугольника с и радиус описанной
окружности R, выраженные через
ширину полосы a
c =1,155a
R = 0,667a
c=a
R = 0,707a
115,4 < R < 200
108,2 < R < 261,4
для случая полного отсутствия неопределенности
расположения точек касания электродов представлены на графиках (рис.6-9).
Рис.6. Вероятность успешной посадки для 3-точечного расположения точек касания
Теоретически рассчитанные оптимальные соотношения
геометрических параметров воздушного робота и ширины полосы
Кол-во
бортовых
электродов
Ожидаемые оптимальные
значения R, мм
при а = 200 мм
Рис.7. Вероятность успешной посадки для 4-точечного расположения точек касания
Таблица 1.
Рис.8. Вероятность успешной посадки для 6-точечного расположения точек касания
Ожидаемые оптимальные
значения R, мм
при а = 200 мм
R = 133,4
R = 141,4
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис.9. Вероятность успешной посадки для 8-точечного расположения точек касания
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
59
Электротехнические комплексы и системы
Теоретические прогнозы полностью подтвердились. Для всех испытуемых вариантов схем расположения точек касания электродов существуют оптимальные диапазоны размеров аппарата (радиуса
описанной окружности R), при которых посадка
всегда будет успешной (в смысле правильной
коммутации электродов зарядной системы). Причем
при увеличении количества точек касания эта зона
оптимальности расширяется. Несколько неожиданным оказалось наличие зоны минимума вероятности успешной посадки, следующей после зоны
максимума (она в том или ином виде заметна на
каждом из графиков рис.6-9. Затем снова следует
повышение вероятности, хотя и не всегда до 100%.
Теоретически такой характер поведения кривой на
этом участке предсказать было бы довольно сложно.
Поэтому имитационный вычислительный эксперимент для оценки исследуемых зависимостей – практически единственное надежное средство.
Отдельная серия имитационных экспериментов
была проведена для оценки влияния на вероятность
Electrical facilities and systems
успешной посадки p неопределенности координат
точек касания электродов. Эта неопределенность (γ)
задавалась путем указания ее предельных значений
в абсолютных единицах (миллиметрах). Наиболее
интересными для изучения представлялись диапазоны R вблизи уже упомянутых оптимальных зон.
Именно вблизи этих зон подробно изучалось поведение зависимостей p =f(R) для значений γ = 0, 3,
5, 7, 10 мм. Это типичные значения для реальных
условий, когда неопределенность координат может
быть обусловлена такими факторами, как технологические погрешности монтажа бортовых электродов
или нежесткость опорных стоек. Результаты для 3-,
4- и 6-точечных схем расположения точек касания
электродов представлены на рис.10-12.
По графикам видно, что для 3- и 4-точечных
схем, у которых зона оптимальных значений R относительно узкая, уже при γ =5 мм и более практически
невозможно добиться стопроцентно успешной
посадки.
Рис.11. Зависимости вероятности успешной посадки от радиуса описывающей окружности R
при различной неопределенности координат точек касания γ для 4-точечной схемы
Рис.10. Зависимости вероятности успешной посадки от радиуса описывающей окружности R
при различной неопределенности координат точек касания γ для 3-точечной схемы
Рис.12. Зависимости вероятности успешной посадки от радиуса описывающей окружности R
при различной неопределенности координат точек касания γ для 6-точечной схемы
60
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
61
Электротехнические комплексы и системы
Для 6- и 8-точечных схем (графики для
8-точечной схемы здесь не показаны, т.к. они аналогичны представленным для 6-точечной), начиная с
определенных значений R (на рис.12 это значения
R ≈126 мм) неопределенность γ перестает оказывать какое-либо влияние на вероятность успешной
посадки. Диапазон значений R, при которых
p =100% при любых значениях γ < 10 мм, для
6-точечной схемы продолжается вправо до значений
порядка 260 мм, т.е. до конца зоны оптимальности,
а для 8-точечной он практически вообще не заканчивается.
Заключение
Разработанная
имитационная
программа
позволила оценить вероятность успешной посадки
воздушного робота, имеющего регулярное расположение бортовых электродов (точки касания которых
расположены в вершинах правильного многоугольника), на посадочную платформу, имеющую плоские
параллельные наземные электроды. Разработанный
инструментарий помогает правильно выбрать соотношения между геометрическими параметрами
посадочной платформы и воздушного робота.
Список литературы
1. Беспилотная авиация: терминология, классификация, современное состояние [Текст]/ В.С.
Фетисов, Л.М. Неугодникова, В.В. Адамовский,
Р.А. Красноперов; под ред. В.С. Фетисова. – Уфа:
ФОТОН, 2014. – 217 с.
2. Фетисов В.С. Подзарядка электрических
беспилотных летательных аппаратов: обзор существующих разработок и перспективных решений
[Текст]/ В.С. Фетисов, М.И. Тагиров, А.И. Мухаметзянова // Авиакосмическое приборостроение. –
2013. – № 11. – С. 7–26.
3. Fetisov V.S. Continuous monitoring of terrestrial
objects by means of duty group of multicopters [Text] /
V. Fetisov, O. Dmitriyev, L. Neugodnikova, S. Bersenyov, I. Sakayev // Proceedings of XX IMEKO World
Congress “Metrology for Green Grouth”. – 9-14 Sept.
2012. – Busan, Republic of Korea. – P.86. – URL: http://
vositef.url.ph/index.files/PUBL/Fetisov_Dmitriyev_
multicopters_final.pdf
4. Kemper, P. UAV Consumable Replenishment:
Design Concepts for Automated Service Stations
[Text] / P. Kemper, K. Suzuki, J. Morrison // Journal
of Intelligent and Robotic Systems. – 2011. – Vol. 61.
– №1. – P. 369-397. – URL: http://www.researchgate.
net/publication/220062239_UAV_Consumable_
Replenishment_Design_Concepts_for_Automated_
Service_Stations
62
5. Deploying Drones for the Enterprise: официальный сайт компании SkySense [Electronic resourse].
– URL: http://skysense.co
6. Фетисов В.С. Моделирование электрических цепей интеллектуальной контактной матрицы
[Текст] / В.С. Фетисов, О.В. Мельничук // Электротехнические и информационные комплексы и
системы. – 2015. – № 4. – т. 11. – С.34-40.
7. Фетисов В.С. Наземные станции подзарядки
электрических беспилотных летательных аппаратов
на основе открытых контактных площадок [Текст]
/ В.С. Фетисов, Ш.Р. Ахмеров, Р.В. Сизоненко, Р.А.
Красноперов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2014. – №2. – С.
44-53.
8. Патент РФ на полезную модель № 135469
Система подзарядки бортового аккумулятора
воздушного робота [Текст] / В.С. Фетисов, Ш.Р.
Ахмеров, , А.И. Мухаметзянова; патентообладатель: Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный
авиационный технический университет» (RU). –
Заявл.02.07.2013. – Опубл. 10.12.2013. – Бюл. № 34.
9. Фетисов В.С., Ахмеров Ш.Р. Системы подзарядки электрических беспилотных летательных
аппаратов с вертикальным взлетом-посадкой на
основе посадочных платформ с плоскопараллельными открытыми контактными площадками [Текст]
/ В.С. Фетисов, Ш.Р. Ахмеров // Приборы и системы.
Управление, контроль, диагностика. – 2015. – № 7. –
С. 41-49.
Electrical facilities and systems
Republic of Korea. P.86. Available at: http://vositef.url.
ph/index.files/PUBL/Fetisov_Dmitriyev_multicopters_
final.pdf
4. Kemper P., Suzuki K., Morrison J. UAV
Consumable Replenishment: Design Concepts for
Automated Service Stations. Journal of Intelligent
and Robotic Systems. – 2011. – Vol. 61. – №1. –
P. 369-397. Available at: http://www.researchgate.
net/publication/220062239_UAV_Consumable_
Replenishment_Design_Concepts_for_Automated_
Service_Stations
5. Deploying Drones for the Enterprise: official
site of SkySense company. http://skysense.co
6. Fetisov V.S., Melnichuk O.V. Modelirovanie
elektricheskikh zepei intellektualnoi kontaktnoi matrizy
[Electric circuit simulation for smart contact matrix]
// Elektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy
i sistemy [Electrical and data processing facilities and
systems]. 2015. Vol. 11. № 4. P. 34-40.
7. Fetisov V.S., Akhmerov Sh. R., Sizonenko R.V.,
Krasnoperov R.A. Nazemniye stanzii podzaryadki
elektricheskikh bespilotnykh letatelnykh apparatov na
osnove otkrytykh kontaktnykh ploschadok [Terrestrial
charging station for electrical unmanned aerial vehicles
based on open contact pads] // Elektrotekhnicheskie i
informatsionnye kompleksy i sistemy [Electrical and
data processing facilities and systems]. 2014. Vol. 10.
№ 2. P. 44–53.
8. Fetisov V.S., Akhmerov Sh.R., Mukhametzyanova A.I. Sistema podzaryadki bortovogo
accumulyatora vozdushnogo robota [Charging
system for aerial robot onboard accumulator] / Utility
model patent (RU) № 135469. Appl. 02.07.2013.
Publ.10.12.2013, Bul. № 34.
9. Fetisov V.S., Akhmerov Sh.R. Sistemy
podzaryadki elektricheskikh bespilotnykh letatelnykh
apparatov s vertikalnym vzlyotom-posadkoi na osnove
posadochnykh platform s ploskoparallelnymi otkrytymi
kontaktnymi ploschadkami [Сharging stations for
electrical unmanned aerial vehicles with vertical takeoff-and-landing based on landing platforms with
plane-parallel open contact pads] // Pribory i sistemy.
Upravlenie, control, diagnostika [Instruments and
Systems: Monitoring, Control, and Diagnostics]. 2015.
№ 7. P. 41-49.
References
1. Bespilotnaya
aviazia:
terminologiya,
klassifikaziya, sovremennoe sostoyanie [Unmanned
aviation: terminology, classification, state-of-the-art]
/ Authors: V.S. Fetisov, L.M. Neugodnikova, V.V.
Adamovsky, R.A. Krasnoperov; Editor V.S.Fetisov.
Ufa: PHOTON, 2014. 217 p.
2. Fetisov V.S., Tagirov M.I., Mukhametzyanova A.I. Podzaryadka elektricheskikh bespilotnykh
letatelnykh apparatov: obzor sushchestvuyushchikh
razrabotok I perspektivnykh resheniy [Recharging of
electrical unmanned aerial vehicles: overview of stateof-the-art developments and challenging solutions]//
Aviakosmicheskoye priborostroyeniye [Aerospace
Instrumentmaking]. 2013. № 11. P. 7–26.
3. Fetisov V.S., Dmitriyev O., Neugodnikova L.,
Bersenyov S., Sakayev I. Continuous monitoring of
terrestrial objects by means of duty group of multicopters
// Proceedings of XX IMEKO World Congress
“Metrology for Green Grouth”, 9-14 Sept. 2012, Busan,
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
63
Информационные комплексы и системы
ИНФОРМАЦИОННЫЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ
DATA PROCESSING FACILITIES AND SYSTEMS
Имильбаев Р.Р.
Imilbaev R.R.
аспирант ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
университет экономики и сервиса»
инженер ООО «УфаСистемаГаз»
Россия, г. Уфа
УДК 51-74:681.5.08
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ
ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ
В статье рассматривается вопрос о возможности использования подхода, базирующегося на алгоритмах
прогнозирования, для поддержки принятия решений по предупреждению нештатных ситуаций в газораспределительных сетях (ГС). Собранные с помощью системы телеметрии данные могут передаваться диспетчеру в
соответствии с технологией GPRS по каналу связи, работающему на базе стандарта GSM. Стоимость передачи
сообщения по каналу GPRS в сетях GSM сравнительно не велика. Тем не менее, частота отправки пакетов, собранных данных по каналу связи на пульт диспетчера должна выбираться исходя из практической целесообразности (и экономической эффективности – в том числе). Важно, чтобы эта частота позволяла своевременно распознавать возникающие угрозы аварийных ситуаций различной степени тяжести. В качестве контролируемых
переменных, по отношению к которым осуществляется прогноз, выступают значения давления газа на входе и
выходе газорегуляторных пунктов. Делается вывод о том, что поведение указанных величин во времени может
описываться моделями в виде временных рядов. Выполняется анализ эффективности различных алгоритмов
прогнозирования применительно к временным рядам, отмечаются их достоинства и недостатки. Обосновывается целесообразность при контроле состояния ГС выполнять прогнозирование изменения контролируемых
параметров с помощью алгоритмов Хольта или Хольта-Уинтерса (в частности, в «интервальной» модификации). На основе этой проанализированной информации диспетчер может принять обоснованные решения о
наличии опасных тенденций в изменении параметров для предупреждения возможных аварийных ситуаций.
Между тем, в существующих вариантах построения автоматизированных комплексов для ГС правильность
подобных решений в основном зависит от интуиции диспетчера.
Ключевые слова: газораспределительная сеть, алгоритм прогнозирования, экспоненциальное сглаживание.
ANALYSIS OF EFFECTIVENESS OF FORECASTING ALGORITHMS
APPLICATION TO STATE CONTROL OF GAS DISTRIBUTION NETWORK
The paper considers the problem of possibility to apply an approach based on the forecasting algorithms
to supporting decisions for prevention of abnormal situations related to gas distribution networks (GDN).The
64
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
data accumulated in such a way can be transmitted to control manager in accordance with GPRS technology
via communication bus working on the basis of GSM. Message cost transfer by GPRS channel on GSM is low.
Nevertheless, period between data transfer should be set reasonable and prevent possible accidents. The values
of inlet and outlet pressures for gas regulating stations act as the monitored variables. The conclusion is that the
behavior of these variables over time can be described by models in the form of time series. There is given an
analysis of the effectiveness of different forecasting algorithms applied to the time series, and their advantages and
disadvantages are marked. There is justified an expediency of forecasting the changes in the monitored parameters
within the process of GDN state control using Holt’s and Holt-Winters’ algorithms (in particular, in the “interval”
modification). Due to this analyzed information, the control manager has to make justified decisions to prevent
possible accidents. However the correctness of the above decisions made within the existing versions of automation
facilities for GDN mostly depend on the control manager’s intuition.
Keywords: gas distribution network, forecasting algorithm, exponential smoothing.
Введение
Газовая отрасль Российской Федерации, как
известно, имеет стратегическую значимость с
точки зрения развития экономики страны. Кроме
того, что в бюджет перечисляется значительная
часть выручки от экспорта газа, данная отрасль
обеспечивает снабжение газом населения и
промышленных предприятий внутри России. В
свою очередь, объем природного газа, поставляемый на внутренний рынок, более чем в два раза
превышает объем экспорта. Вследствие реализации программы газификации регионов РФ с 2005
по 2014 годы средний уровень газификации вырос
с 53.3% до 65.4% [1]. Наряду с увеличением объемов
внутреннего потребления газа в стране существенное развитие получила газотранспортная
система и, в частности, газораспределительные
сети – важная часть энергетической инфраструктуры Российской Федерации.
Газораспределительная сеть (ГС) — совокупность наружных газопроводов, предназначенная
для безопасной, надежной и непрерывной транспортировки газа непосредственно его потребителям;
она также включает сооружения и технические
устройства на этих газопроводах [2]. Для соблюдения требований по безопасности транспортировки газа, очистки его от механических примесей,
обеспечения заданных значений давления газа на
всех участках от магистральных линий до оборудования конечных пользователей в состав ГС
вводят системы газорегуляторных пунктов (ГРП).
Каждый ГРП представляет собой комплекс технологического оборудования и устройств, предназначенный для понижения входного давления газа
до требуемого уровня. Колебания давления газа
на выходе из ГРП допускаются в пределах до 10%
от рабочего давления. При выборе параметров
настройки регуляторов в составе ГРП городов и
населенных пунктов для бытовых потребителей
следует исходить из максимального давления на
выходе до 0,003 МПа [3].
Надежность, эффективность и безопасность
эксплуатации ГС во многом определяется тем,
насколько рационально организованы процессы
сбора и обработки информации об их состоянии. В
частности, для ГРП требуется постоянное наблюдение за основными параметрами: показаниями
давления газа на входе и выходе каждой из линий
понижении давления, состояниями противозапорных клапанов. Кроме этого, необходимо располагать информацией о состоянии систем контроля
доступа в помещение ГРП для предотвращения
несанкционированных действий посторонних лиц.
В настоящее время обязанности по контролю
состояния ГС на определенном участке возложены
на аварийно-диспетчерскую службу. В целях непосредственного наблюдения за объектами ГС (в частности, ГРП) применяются периодические обходы
соответствующих участков. Таким образом, необходимость непрерывного оперативного контроля
параметров работы оборудования в режиме реального времени и, как следствие, стремление свести
к минимуму частоту возникновения нештатных
и аварийных ситуаций привели к повсеместному
внедрению систем телеметрического контроля
(СТК) состояния ГРП [4].
Цель мониторинга ГС с помощью СТК – получение информации, достаточной для принятия
обоснованных управленческих решений по
обеспечению надежности и безопасности процесса
газораспределения. При этом важно учитывать
экономическую целесообразность получения этой
информации, так как обслуживание ГС должно
удовлетворять критериям минимума материальных
и капитальных вложений, а также минимума
эксплуатационных расходов. Так, на сегодняшний
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
65
Информационные комплексы и системы
день для сбора данных с территориально распределенных объектов повсеместно используются сети
стандарта GSM. Стоимость передачи сообщения в
GSM сетях сравнительно не велика. Тем не менее,
частота отправки пакетов, собранных данных по
каналу связи на пульт диспетчера должна выбираться исходя из практической целесообразности
(и экономической эффективности – в том числе).
Важно, чтобы эта частота позволяла своевременно
распознавать возникающие угрозы аварийных
ситуаций различной степени тяжести. Вместе с
тем, должны приниматься во внимание и соображения минимизации беспроводного трафика [5].
Контролируемые в процессе мониторинга
параметры ГРП можно условно разделить на два
класса [5]:
параметры, зависимость которых от времени
представляет собой непрерывную функцию
(примеры: давления, температуры) – параметры
1-го класса;
параметры, значения которых соответствуют
двузначной логике ‘true’ или ‘false’ (пример:
сигнал датчика положения двери – «открыто» или
«закрыто») – параметры 2-го класса.
Собранные с удаленного объекта данные
отправляются на пульт диспетчера по таймеру
или спорадически, если какой-либо критически
важный параметр выходит за границы допустимого интервала. Таким образом, диспетчер, как
правило, получает сигналы об аварийных ситуациях постфактум (когда тот или иной параметр
уже вышел за допустимые пределы). Между тем,
на практике необходимо не только реагировать на
возникновение нештатных ситуаций, но и обеспечивать их предупреждение.
Из сказанного вытекает вывод о целесообразности введения в СТК модулей, реализующих
функции прогнозирования изменения показаний
контролируемых параметров ГС на базе информации о предыдущих измерениях. Применение
вышеуказанных модулей позволит диспетчеру
принимать обоснованные управленческие решения
о необходимости превентивных мер реагирования
на угрозу возникновения аварийных ситуаций,
основываясь на автоматически сформированных
трендах. К тому же достоверный прогноз поможет
диспетчеру понять, каким резервом времени до
возникновения аварийной ситуации на объекте
он располагает. Тем самым появляется возможность максимально эффективного использования
персонала для обхода объектов с наиболее нестабильным состоянием.
Как отмечено в работе [6], надежность распределительной системы газоснабжения характеризуется ее способностью поставлять газ потребителям в необходимом количестве с соблюдением
заданных рабочих параметров в течение требуемого
периода времени, то есть сохранять свои техникоэкономические показатели и качество функционирования. Применительно к такому пониманию
надежности ГС можно заключить, что основным
показателем, характеризующим состояние ГРП,
является давление газа на выходе системы, которое
изменяется в функции времени (рис.1). Кроме
того, диспетчеру не менее важно заранее знать, как
поведет себя давление газа на входе системы. Эти
данные позволят ему зарезервировать время для
принятия превентивных мер реагирования. Исходя
из этого, построение моделей прогнозирования
будем рассматривать, ориентируясь на использование информации о «входной» и «выходной»
характеристиках системы: значениях давления
газа на входе и выходе ГРП.
Рис 1. Пример изменения давления газа на выходе ГРП с течением времени
66
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
Совокупность показаний давлений газа, полученных с помощью СТК для разных моментов
времени, фактически представляет собой временной
ряд. При этом в наиболее общей постановке задачи
здесь следует говорить о неполных (или неравноотстоящих) временных рядах [7], так как данные
отправляются диспетчеру не всегда через равные
промежутки времени. Цель прогнозирования – по
имеющемуся набору накопленных данных предсказать будущие значения измеряемых характеристик объекта (сделать прогноз развития ситуации на
некоторый предстоящий отрезок времени [7, 8]).
Проанализируем далее существующие подходы
к прогнозированию на основе моделей в виде
временных рядов.
Прогнозирование для временных рядов
При анализе временных рядов принято оперировать четырьмя их компонентами [9], которые
могут быть выделены из исследуемых данных:
тренд (T) – тенденция временного ряда увеличиваться, уменьшаться или оставаться на прежнем
уровне на протяжении продолжительного промежутка времени, за счет чего описывается влияние
долговременных факторов;
цикличность (C) – закономерное периодическое
отклонение от основной тенденции (тренда), описывает плавные среднесрочные изменения временного
ряда, вызванные обстоятельствами, которые повторяются в цикле;
сезонность (S) – вид цикличности, обусловленный временем;
случайная компонента (e) – непредсказуемые
изменения, которые не являются регулярными, а
также не повторяются по определенному закону;
остаются после того, как из временного ряда полностью удаляются вышеприведенные «закономерные»
компоненты.
В конечном итоге временной ряд Y(t) в зависимости от влияния вышеописанных четырех компонентов на результирующую величину может быть
представлен двумя различными типами моделей:
аддитивной Y(t)=T(t)+S(t)+C(t)+e(t) или мультипликативной Y(t)=T(t)×S(t)×C(t)×e(t).
Анализ временного ряда выполняется с целью
подбора описывающей его статистической модели
и выполнения прогнозирования (в дальнейшем)
на основе этой модели. Для решения такого рода
задач особое значение приобретает выбор метода
получения прогнозов и организации собственно
процесса прогнозирования [10]. Ведь правильно
подобранная модель поведения параметров, включенных во временной ряд, позволяет достаточно
точно прогнозировать будущие показания. Согласно
классификациям, приведенным в [11, 12], на сегодняшний день существует порядка 150-200 методов
прогнозирования. Однако автор работы [13] опровергает данные утверждения и обосновывает заключение о том, что основных (применяемых на практике) методов существенно меньше: порядка 15-20.
Для определения последовательности необходимых
действий с целью получения модели прогнозирования на базе конкретного временного ряда можно
использовать подход, описанный в [14, 15]. Он
состоит из следующих этапов.
Этап 1. Исходя из того, с какой целью выполняется процедура прогнозирования, и на основании
предыдущего опыта идентифицируется разновидность проблемы и подбирается общий класс моделей
для прогнозирования на основе временного ряда.
Этап 2. На этом этапе выделяется некоторый
подкласс из общего обширного класса моделей
на основе располагаемых данных и результатов
анализа системы в целом. Оцениваются параметры
и / или структура модели (если модель относится к
категории структурных моделей). Как правило, для
оценки поведения временного ряда при различных
параметрах модели применяют итеративные методы.
Этап 3. Это этап диагностических проверок.
Он предназначен для проверки модели прогнозирования, полученной на предыдущем этапе. С
указанной целью выбирают значения на нескольких
контрольных участках временного ряда для последующей оценки точности прогноза.
Этап 4. В ходе данного последнего этапа на
основе анализа прогнозных значений, полученных с
помощью выбранного метода, оценивается точность
диагностического прогнозирования. Модель считается готовой к дальнейшему применению, если
достигнута удовлетворительная точность прогноза.
Если же точность оказалась недостаточной, то вышеописанные этапы повторяются, начиная с первого.
Для определения подходящего метода, согласно
изложенному подходу, необходимо выбрать общий
класс моделей, к которому в конечном итоге будет
отнесен временной ряд. Выбор осложняется тем
фактом, что отсутствует общепринятая классификация методов и моделей прогнозирования. Как
правило, в большинстве работ отечественных и зарубежных авторов вопрос классификации не поднимается: ограничиваются перечислением возможных
методов и моделей прогнозирования [16]. Тем не
менее, многие работы, в частности [11 – 13, 16, 17],
отмечают схожую базовую классификацию. В соответствии с ней выделяются две большие группы
методов: интуитивные и формализованные.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
67
Информационные комплексы и системы
Как отмечается в [14], формализованные методы
используются тогда, когда прогнозируемый процесс
удовлетворяет двум критериям:
1) наличие числовой информации о прошлых
событиях;
2) разумное предположение о том, что некоторые периоды прошедших событий имеют
тенденцию повториться в будущем.
Существует большое разнообразие формализованных методов, зачастую разработанных для узкоспециализированных областей. Каждый метод имеет
свои свойства, точность и цену, которую приходится
платить, когда делается выбор в пользу того или
иного метода. В рамках формализованных методов
создаются соответствующие модели в виде таких
математических зависимостей, которые позволяют
сделать прогноз относительно «будущих» характеристик временного ряда.
Интуитивные методы имеют дело с суждениями и оценками экспертов. Применяются они в
том случае, когда для наблюдаемого процесса не
выполняются один или сразу оба вышеперечисленных критерия выбора формализованного метода.
Данный вид методов широко используется для
прогноза экономических, политических и социологических процессов, где наблюдаемый процесс
трудно поддается математическому описанию.
В дальнейшем здесь будут рассматриваться
именно формализованные методы, так как для
решения задач прогнозирования состояния ГС оба
отмеченных критерия выполняются. Эти методы
можно разделить на две группы: модели конкретной
предметной области и модели временных рядов
[16]. Для построения математических моделей предметной области применяют законы этой конкретной
предметной области. Модели временных рядов для
прогнозирования будущего состояния используют
зависимости параметров «внутри» самого процесса.
Таким образом, благодаря универсальности одни и
те же модели временных рядов можно использовать
в различных предметных областях.
В свою очередь, группу моделей временных
рядов можно разделить еще на две большие
подгруппы [18]: статистические и структурные
модели. В структурных моделях, как следует из
названия подгруппы, зависимость прогнозных
значений от прошлых наблюдений задается в виде
структуры и правил перехода по ней. К данной
подгруппе относятся:
− нейросетевые модели;
− модели на базе цепей Маркова;
− модели на базе деревьев (в частности, классификационно-регрессионных);
− модели на базе генетических алгоритмов.
В статистических моделях зависимость
будущих значений исследуемого показателя от
прошлых значений ищется в виде математического выражения. Для процессов, рассмотренных в
данной работе, наиболее подходящими оказываются
статистические модели временных рядов. Данную
подгруппу моделей прогнозирования условно
можно разделить на несколько совокупностей:
− простейшие модели прогнозирования (метод
наименьших квадратов, метод скользящего среднего, а также так называемый «наивный подход»);
− регрессионные модели прогнозирования
(линейная, множественная и нелинейная регрессии);
− авторегрессионные модели прогнозирования
(AR, ARMA, ARIMA, ARIMAX, GARCH);
− модели экспоненциального сглаживания
(модель Брауна с адаптацией к приростам, модель
Хольта, модель Хольта-Уинтерса),
и другие.
Чаще всего используется линейная регрессия, для которой функция f ( x, â ) имеет вид:
(2)
где параметры β0 и β1 определяют положение прямой
линии в соответствующих координатах.
При наличии нескольких факторов может
применяться множественная регрессия, которая в
линейном случае задается соотношением:
(3)
где βi – параметры (коэффициенты) регрессии, а
xi – регрессоры (факторы модели), k – количество
указанных факторов.
Основные преимущества регрессионных
моделей и методов: простота, гибкость и интерпретируемость [21]. При правильном использовании
регрессионных моделей можно рассчитывать на
получение результата быстрее, чем при использовании других моделей. Недостатки таких моделей:
многие процессы реального мира не соответствуют
предположениям линейности, что делает нецелесообразным применение линейных моделей, а построение нелинейных моделей (в особенности, для
множественной регрессии) зачастую ресурсоемко и
трудновыполнимо.
Авторегрессионные модели прогнозирования
Авторегрессионные модели основаны на предположении о том, что величина итогового показателя, по отношению к которому рассматривается временной ряд (например, yi в i- ый момент
времени) зависит от значений этого же показателя
в предыдущие моменты времени. Как правило, эта
зависимость учитывается с помощью линейных
соотношений.
Авторегрессинные
модели
(обозначаются
AR(p), где p – порядок модели) обычно задаются
равенством:
p
Простейшие модели прогнозирования
Простейшие модели прогнозирования достаточно редко используются сами по себе. Как
правило, они реализуются в качестве вспомогательных процедур при применении других методов
и включаются в их состав [19]. Например, они могут
использоваться для сглаживания временных рядов,
как в случае метода скользящего среднего, который
усредняет последние n значений временного ряда.
Тем не менее, автор указанной публикации решил
вынести их в отдельную совокупность, так как они
применимы для прогнозирования очень коротких
или очень неравномерных временных рядов, где
такие свойства как сезонность и тренд не могут явно
быть определены или где среднее значение меняется очень медленно. Прогноз на базе простейших
моделей понятен, прост в подготовке, быстр в реализации. Основным недостатком данных методов
является вероятная низкая точность прогноза.
Регрессионные модели прогнозирования
При использовании регрессионных моделей,
как известно, зависимость результирующей величины y от рассматриваемой переменной (фактора) x
описывается уравнением [20]:
(1)
где β – вектор параметров, а ε – случайная ошибка модели.
68
Data processing facilities and systems
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
yi = α 0 + ∑ α i ⋅ yi − j + ε i .
j =1
Здесь α 0 , α i , i = 1,2,..., p – постоянные коэффициенты, yi − j – значение показателя в предыдущий
(i-j) – ый момент времени, ε i – ошибка модели
(белый шум).
yi =
Другая разновидность модели авторегрессии –
модель скользящего среднего (MA) порядка q:
1 q
∑ yi − j + ε i ,
q j =0
где
Более гибкая обобщенная модель, объединяющая в себе преимущества обеих вышеприве-
(4)
(5)
денных моделей, получила обозначение ARMA(p,q)
[15]: p
yi = α 0 + ∑ ϕ j ⋅ yi − j − θ1ε i −1 − − θ qε i − q ,
i =1
где
ϕ j , j = 1,2,..., p;θ1 , θ 2 ,..., θ q − коэффициенты,
которые надо определить по временному ряду.
Если расширить модель ARMA и в качестве
входных данных использовать разности значений
временного ряда d-го порядка, то получится модель
авторегрессии проинтегрированного скользящего
среднего, или модель Бокса-Дженкинса [15], обозначаемая ARIMA(p, d, q). Данная модель фактически
образуется путем приведения нестационарного
(6)
процесса к стационарному путем получения так
называемых «интегрированных» значений временного ряда (за счет взятия разностей) и применения
модели ARMA(p,q).
К достоинствам данного вида моделей
относятся простота, прозрачность, четкое математико-статистическое обоснование. Это сделало
их одними из самых популярных моделей [22],
используемых для решения задач прогнозиро-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
69
Информационные комплексы и системы
вания временных рядов в различных предметных
областях. Следствием распространенности стало
появление множества методик подбора моделей,
наиболее подходящих для каждого конкретного
случая. К недостаткам, в свою очередь, следует необходимость решения отдельной трудоемкой задачи
определения коэффициентов регрессии, а также
требование наличия большого числа измерений
за предыдущие периоды [23]. Кроме того, низкая
адаптивность данного класса моделей затрудняет
их использование для прогнозирования нелинейных
процессов.
Модели экспоненциального сглаживания
Модели
экспоненциального
сглаживания
построены на идее о формировании прогноза
путем вычисления средневзвешенного значения
результатов предыдущих наблюдений с экспоненциальным уменьшением веса предыдущих наблюдений по мере поступления новых данных. Таким
образом, последние показания будут иметь большее
влияние на прогноз, нежели ранее полученные [20].
Данный тип моделей представляет собой фильтр, на
вход которого постепенно поступают показания, а на
выходе формируется прогнозное значение на основе
экспоненциальной средней. Модели данного класса
способны создавать быстрые достоверные прогнозы
для широкого класса временных рядов. Наряду с
авторегрессионными модели экспоненциального
сглаживания являются наиболее часто используемыми для прогнозирования тенденций изменения
временных рядов [22].
Простое экспоненциальное сглаживание (модель Брауна) применимо для краткосрочных прогнозов временного ряда и осуществляется по рекуррентной формуле: (7)
где параметр α ∈ (0,1) , и чем он меньше, тем в
большей степени фильтруются колебания исходного
временного ряда; y0 – начальное значение (арифметическая средняя всех имеющихся данных или
какой-то их части).
Недостатком данной модели является то, что
она не учитывает тренд (то есть долгосрочную
тенденцию динамики показателя) и сезонные изменения. С целью устранения недостатка, связанного с
отсутствием учета линейного тренда, была разработана модель Хольта [24]. Она включает в себя уравнение прогноза и два «сглаживающих» уравнения
(одно – для уровня и одно – для тренда):
(7)
Здесь h – интервал времени для прогнозирования;
Хольта-Уинтерса. Она включает в себя уравнение
циенты, определяющие чувствительность модели.
Развитием изложенного подхода стала модель
с мультипликативным экспоненциальным трендом
и учетом сезонности, получившая название модели
одно – для сезонной составляющей, которая обозначена si , со «сглаживающими» параметрами α, β и γ
[20]:
ai – прогноз, «очищенный» от тренда (уровень); bi – прогноза и три уравнения, относящихся к сглажипараметр линейного тренда; α1 , α 2 ∈ (0,1) − коэффи- ванию: одно – для уровня ai , одно – для тренда bi и
Data processing facilities and systems
их анализа и модифицирования. Недостатком
данного класса моделей, согласно [25], является их
ограниченная гибкость.
Необходимо указать, что модели Хольта и
Хольта-Уинтерса приобретают особое значение с
точки зрения их применимости для прогнозирования
состояния ГС ввиду того, что допускают модификацию, ориентированную на работу с интервальными
данными [26]. Такая особенность крайне важна,
так как все результаты измерений контролируемых
параметров ГС в силу наличия погрешностей могут
рассматриваться как величины, заданные с точностью до интервалов своего изменения. В качестве
предложений для дальнейших исследований можно
сформулировать путь, который кажется автору
данной статьи достаточно перспективным: развить
и усовершенствовать интервальную модификацию
алгоритмов прогнозирования таким образом, чтобы
выполнение окончательного прогноза осуществлять
с заданной вероятностью ошибки (то есть фиксированным показателем достоверности). Благоприятные предпосылки к этому существуют вследствие
наличия методик получения интервальнозначных
оценок вероятностей [27] – [29], которые позволяют
делать достоверные заключения о тех или иных
характеристиках анализируемого процесса в условиях высокого уровня исходной неопределенности.
Заключение
Несмотря на то, что в распоряжении исследователей и практиков находится чрезвычайно большое
количество методов прогнозирования для моделей
в форме временных рядов, на сегодняшний день
нет универсального подхода, позволяющего априорно указать на наилучший метод применительно к
объектам в пределах конкретной предметной области.
Как правило, необходимо осуществлять проверку
эффективности того или иного алгоритма на базе
располагаемого массива исходных данных.
Так, модели авторегрессии и скользящего сред-
него хорошо подходят для прогнозирования тех
временных рядов, значения итоговой переменной в
которых разбросаны в окрестности ее математического ожидания. В то же время, адаптивные модели
прогнозирования (например, модель Брауна и др.)
предоставляют лучшие возможности для быстрого
обновления прогноза на основе вновь поступивших
данных, так как основной вклад в результат дает лишь
небольшая часть самых последних значений временного ряда. Скорость адаптивных методов позволяет
применять их для быстрого прогнозирования при
наличии больших объемов данных.
Длительное время считалось, что такие модели,
как ARIMA, дают самые точные результаты прогнозирования временных рядов. Тем не менее, ряд исследований [30, 31] показал, что авторегрессионные
модели не имеют явных преимуществ перед моделями экспоненциального сглаживания. Кроме того,
при получении новых данных параметры модели
авторегрессии необходимо переоценивать. Данный
класс моделей основывается на предположении,
что прогнозируемый временной ряд соответствует
законам изменения какой-либо функции, параметры
которой и следует определить. Таким образом, рассматриваемый процесс при этом считается стабильным,
а новые данные, не соответствующие заданным параметрам, не учитываются. В свою очередь, в моделях
экспоненциального сглаживания основное внимание
уделяется описанию «внешней» динамики изменения процесса, а не вскрытию внутренних функциональных зависимостей.
Модели ARIMA, обладая отмеченными недостатками, остаются, тем не менее, достаточно точным
и удобным инструментом прогнозирования.
В целом же для каждого конкретного случая
следует использовать свою наиболее подходящую
прогнозную модель. В работе [32] предложен алгоритм выбора модели прогнозирования в зависимости
от характеристик временного ряда (рис.2).
(8)
где
3
; m – период сезонности.
Параметры α, β и γ предлагается находить экспериментальным путем.
70
К достоинствам моделей экспоненциального
сглаживания следует отнести их пригодность для
долгосрочного прогнозирования, а также простоту
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис 2. Алгоритм выбора модели прогнозирования временного ряда
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
71
Информационные комплексы и системы
Проанализировав особенности характеристик
временных рядов для контролируемых параметров ГС (давлений на входе и выходе ГРП), можно
заключить, что исследуемые процессы имеют безусловные признаки «сезонности», вызванные суточными колебаниями потребления газа, что сочетается с отсутствием явно выраженного тренда.
Таким образом, в соответствии с приведенными
выше соображениями (рис.2), для прогнозирования исследуемых процессов наиболее подходящими оказываются методы и модели, учитывающие
«сезонность». Кроме того, необходимость делать
быстрые прогнозы без пересмотра значений параметров выбранной модели делает логичным выбор
в пользу адаптивных моделей. В итоге – наиболее
целесообразной для прогнозирования поведения
контролируемых параметров ГС и, соответственно,
возможности развития нештатных ситуаций оказывается модель Хольта-Уинтерса. В свою очередь,
применение интервального аналога модели ХольтаУинтерса [26] позволяет строить прогноз с учетом
погрешностей измерения указанных параметров.
Список литературы
1. Виноградова О. Газификация всей России?
[Текст] / О. Виноградова // Нефтегазовая вертикаль.
– 2012. – № 6 (340). – С. 64-67
2. СНиП 42-01-2002. Газораспределительные
системы. [Текст]. – М.: Госстрой России. – 2003. –
35 с.
3. Правила безопасности систем газораспределения и газопотребления (ПБ 12-529-03). – М.: ГУП
«НТЦ по безопасности в промышленности Ростехнадзора России». – 2006. – 85 с.
4. Крымский В.Г. Автоматизация управления
технологическими процессами в газораспределительных сетях: проблемы, тенденции и перспективы
[Текст] / В.Г. Крымский, И.М. Жалбеков, Р.Р. Имильбаев, А.Р. Юнусов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. – 2013. – Т.9.-№2.
– С.70-79.
5. Крымский В.Г. Выбор периодичности
обновления информации о состоянии газораспределительной сети при использовании системы телеметрии [Текст] / В.Г. Крымский, Ф.М. Ахмеджанов,
Р.Р. Имильбаев, А.Р. Юнусов // Электротехнические
и информационные комплексы и системы. – 2014. –
Т.10.-№1. – С.78-85.
6. Фастов Л.М. Надежность систем газоснабжения: монография [Текст] / Л.М. Фастов, О.Н.
Медведева, Е.Б. Соловьева. – Саратов: Сарат. гос.
техн. ун-т.- 2012. – 142 с.
7. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и
72
прогнозирование: учебник [Текст] / В.Н. Афанасьев,
М.М. Юзбашев. – М.: Финансы и статистика. -2001.228 с.
8. Лоскутов А.Ю. Основы теории сложных
систем [Текст] / А.Ю. Лоскутов, А.С. Михайлов. –
М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований.
– 2007. – 620 с.
9. Adhikari R. An Introductory Study on Time
Series Modeling and Forecasting [Text] / R. Adhikari,
R. K. Agrawal. – LAP Lambert Academic Publishing. –
2013. – 67 p.
10.Васильева Л.Н. Методы управления в инновационной деятельности: учеб. пособие [Текст]
/ Л.Н. Васильева, Е.А. Муравьева. – М.: Кнорус.
–2005. – 58 с.
11.Тихонов Э.Е. Прогнозирование в условиях
рынка: учеб. пособие [Текст] / Э.Е. Тихонов – Невинномысск. – 2006. – 221 с.
12.Громова
Н.М.
Основы
экономического прогнозирования: учеб. пособие [Текст]
/ Н.М. Громова, Н.И. Громова. – М.: Академия
Естествознания. – 2007. – 112 с.
13.Чучуева И.А. Классификация методов
прогнозирования по Э. Тихонову [Электронный
ресурс] / И.А. Чучуева // Математическое бюро.
– URL: http://www.mbureau.ru/blog/klassifikaciyametodov-prognozirovaniya-po-e-tihonovu (дата обращения: 15.02.2016).
14.Makridakis S.G. Forecasting: methods and
applications (3rd edition) [Text] / S.G. Maridakis, S.C.
Wheelwright, R.J. Hyndman. – New York: John Wiley
& Sons. – 1998. – 642 p.
15.Бокс Дж. Анализ временных рядов, прогноз
и управление [Текст] / Дж. Бокс, Г.М. Дженкинс. –
М.: Мир, – 1974. – 406 с.
16.Чучуева И.А. Классификация методов и
моделей прогнозирования [Электронный ресурс]/
И.А. Чучуева. – URL: https://habrahabr.ru/post/177633/
(дата обращения: 15.02.2016).
17.Gentry L. The forecasting classification grid: a
typology for method selection [Text] / L. Gentry, R.J.
Calantone, S.A. Chui // Journal of Global Business
Management. – 2006. – Vol.2.-No.1.-P.48-60.
18.Jingfei Yang. Power System Short-term Load
Forecasting: Thesis for Ph.d degree [Text] / Yang
Jingfei.- Darmstadt: Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat. – 2006. – 139 p.
19.Time series forecasting [Electronic resource] /
A.Taanila. – URL: http://myy.haaga-helia.fi/~taaak/q/
forec.pdf (дата обращения: 17.02.2016).
20.Hyndman R.J. Forecasting: principles and practice [Text]/ R.J. Hyndman, G. Athanasopoulos.- OTexts,
2013. – 291 p.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
21.Chambers M. Advanced Analytics Methodologies: Driving Business Value with Analytics [Text]
/ M.Chambers, T.W. Dinsmore. – Pearson FT Press,
2014. – 336 p.
22.Gheyas I.A. A Neural Network Approach to
Time Series Forecasting [Text] / I. A. Gheyas, L. S.
Smith // Proceedings of the World Congress on Engineering. – London: International Association of Engineers. – 2009. – Vol 2. – P. 1292–1296.
23.Hanke J.E. Business Forecasting (7th edition)
[Text] / J. E. Hanke, D. W. Wichern, A. G. Reitsch. –
Prentice Hall, 2001. – 498 p.
24.Holt C.C. Forecasting seasonal and trends
by exponentially weighted averages [Text] // ONR
Memorandum No.52. – Pittsburgh, USA: Carnegie
Institute of Technology. – 1957. Reprinted in: Holt
C.C. Forecasting seasonal and trends by exponentially
weighted averages [Text] // International Journal of
Forecasting. – 2004. – V. 20. – No.1. – P. 5-10.
25.Alfares H.K. Electric load forecasting: literature survey and classification of methods [Text] / H.K.
Alfares, M. Nazeeruddin // International Journal of
Systems Science . – 2002. – Vol 33. – P. 23–34.
26.Крымский В.Г. Прогнозирование состояния
газораспределительной сети на основе данных телеметрии для предупреждения аварийных ситуаций
[Текст] / В.Г. Крымский, Ф.М. Ахмеджанов, Р.Р.
Имильбаев, А.Р. Юнусов // Электротехнические и
информационные комплексы и системы.- 2015. –
Т.11.- №2. –C.37-42.
27.Kozine I. Enhancement of Natural Extension
[Text] / I. Kozine, V. Krymsky // ISIPTA 2007 – Proceedings of the 5th International Symposium on Imprecise
Probability: Theories and Applications.-Prague: Action
M. Agency.-2007.-P.253-262.
28.Kozine I.O. Computing interval-valued statistical characteristics: where is the stumbling block
for reliability applications? [Text] / I.O. Kozine, V.G.
Krymsky // International Journal of General Systems.2009.-Vol.38.-No.5.-P.547-565.
29.Kozine I.O. An interval-valued reliability model
with bounded failure rates [Text] / I.O. Kozine, V.G.
Krymsky // International Journal of General Systems.2012.-Vol.41.-No.8.-P.760-773.
30.Makridakis S. The accuracy of extrapolation
(time series) methods: Results of a forecasting competition [Text] / S. Makridakis, A. Andersen., R. Carbone,
R. Fildes, M. Hibon et al // Journal of Forecasting. –
1982. -Vol. 1. -Issue 2. -P. 111-153.
31.Smith M. A Comparison of Time Series Model
Forecasting Methods on Patent Groups [Text / M. Smith,
R. Agrawal // Modern AI and Cognitive Science Conference .- 2015 .- Vol. 1353. -P. 167-173.
32.Awokuse T. Using Statistical Data to Make
Decisions [Electronic resource] / T. Awokuse, T. Ilvento.
– URL: http://www.udel.edu/FREC/ilvento/BUAD820/
MOD604.pdf (дата обращения: 17.02.2016).
References
1. Vinogradova O. Gazifikacija vsej Rossii?
[Tekst] / O. Vinogradova // Neftegazovaja vertikal’. –
2012. – № 6 (340). – P. 64-67
2. SNiP
42-01-2002.
Gazoraspredelitel’nye
sistemy. [Tekst]. – M.: Gosstroj Rossii. – 2003. – 35 p.
3. Pravila bezopasnosti sistem gazoraspredelenija
i gazopotreblenija (PB 12-529-03). – M.: GUP «NTC
po bezopasnosti v promyshlennosti Rostehnadzora
Rossii». – 2006. – 85 p.
4. Krymskij V.G. Avtomatizacija upravlenija
tehnologicheskimi processami v gazoraspredelitel’nyh
setjah: problemy, tendencii i perspektivy [Tekst] / V.G.
Krymskij, I.M. Zhalbekov, R.R. Imil’baev, A.R. Junusov
// Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i
sistemy. – 2013. – T.9.-№2. – S.70-79.
5. Krymskij V.G. Vybor periodichnosti obnovlenija
informacii o sostojanii gazoraspredelitel’noj seti pri
ispol’zovanii sistemy telemetrii [Tekst] / V.G. Krymskij,
F.M. Ahmedzhanov, R.R. Imil’baev, A.R. Junusov //
Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i
sistemy. – 2014. – T.10.-№1. – S.78-85.
6. Fastov
L.M.
Nadezhnost’
sistem
gazosnabzhenija: monografija [Tekst] / L.M. Fastov,
O.N. Medvedeva, E.B. Solov’eva. – Saratov: Sarat. gos.
tehn. un-t.- 2012. – 142 p.
7. Afanas’ev V.N. Analiz vremennyh rjadov i
prognozirovanie: uchebnik [Tekst] / V.N. Afanas’ev,
M.M. Juzbashev. – M.: Finansy i statistika. -2001. – 228 p.
8. Loskutov A.Ju. Osnovy teorii slozhnyh sistem
[Tekst] / A.Ju. Loskutov, A.S. Mihajlov. – M.-Izhevsk:
Institut komp’juternyh issledovanij. – 2007. – 620 p.
9. Adhikari R. An Introductory Study on Time
Series Modeling and Forecasting [Text] / R. Adhikari,
R. K. Agrawal. – LAP Lambert Academic Publishing. –
2013. – 67 p.
10.Vasil’eva L.N. Metody upravlenija v
innovacionnoj dejatel’nosti: ucheb. posobie [Tekst] /
L.N. Vasil’eva, E.A. Murav’eva. – M.: Knorus. –2005.
– 58 p.
11.Tihonov Je.E. Prognozirovanie v uslovijah
rynka: ucheb. posobie [Tekst] / Je.E. Tihonov –
Nevinnomyssk. – 2006. – 221 p.
12.Gromova N.M. Osnovy jekonomicheskogo
prognozirovanija: ucheb. posobie [Tekst] / N.M.
Gromova, N.I. Gromova. – M.: Akademija
Estestvoznanija. – 2007. – 112 p.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
73
Информационные комплексы и системы
13.Chuchueva I.A. Klassifikacija metodov
prognozirovanija po Je. Tihonovu [Jelektronnyj resurs]
/ I.A. Chuchueva // Matematicheskoe bjuro. – URL:
http://www.mbureau.ru/blog/klassifikaciya-metodovprognozirovaniya-po-e-tihonovu (data obrashhenija:
15.02.2016).
14.Makridakis S.G. Forecasting: methods and
applications (3rd edition) [Text] / S.G. Maridakis, S.C.
Wheelwright, R.J. Hyndman. – New York: John Wiley
& Sons. – 1998. – 642 p.
15.Boks Dzh. Analiz vremennyh rjadov, prognoz i
upravlenie [Tekst] / Dzh. Boks, G.M. Dzhenkins. – M.:
Mir, – 1974. – 406 p.
16.Chuchueva I.A. Klassifikacija metodov i
modelej prognozirovanija [Jelektronnyj resurs]/ I.A.
Chuchueva. – URL: https://habrahabr.ru/post/177633/
(data obrashhenija: 15.02.2016).
17.Gentry L. The forecasting classification grid: a
typology for method selection [Text] / L. Gentry, R.J.
Calantone, S.A. Chui // Journal of Global Business
Management. – 2006. – Vol.2.-No.1.-P.48-60.
18.Jingfei Yang. Power System Short-term Load
Forecasting: Thesis for Ph.d degree [Text] / Yang Jingfei.Darmstadt: Elektrotechnik und Informationstechnik der
Technischen Universitat. – 2006. – 139 p.
19.Time series forecasting [Electronic resource] /
A.Taanila. – URL: http://myy.haaga-helia.fi/~taaak/q/
forec.pdf (data obrashhenija: 17.02.2016).
20.Hyndman R.J. Forecasting: principles and
practice [Text]/ R.J. Hyndman, G. Athanasopoulos.OTexts, 2013. – 291 p.
21.Chambers
M.
Advanced
Analytics
Methodologies: Driving Business Value with Analytics
[Text] / M.Chambers, T.W. Dinsmore. – Pearson FT
Press, 2014. – 336 p.
22.Gheyas I.A. A Neural Network Approach to
Time Series Forecasting [Text] / I. A. Gheyas, L. S. Smith
// Proceedings of the World Congress on Engineering. –
London: International Association of Engineers. – 2009.
– Vol 2. – P. 1292–1296.
23.Hanke J.E. Business Forecasting (7th edition)
[Text] / J. E. Hanke, D. W. Wichern, A. G. Reitsch. –
Prentice Hall, 2001. – 498 p.
24.Holt C.C. Forecasting seasonal and trends
74
by exponentially weighted averages [Text] // ONR
Memorandum No.52. – Pittsburgh, USA: Carnegie
Institute of Technology. – 1957. Reprinted in: Holt
C.C. Forecasting seasonal and trends by exponentially
weighted averages [Text] // International Journal of
Forecasting. – 2004. – V. 20. – No.1. – P. 5-10.
25.Alfares H.K. Electric load forecasting: literature
survey and classification of methods [Text] / H.K.
Alfares, M. Nazeeruddin // International Journal of
Systems Science . – 2002. – Vol 33. – P. 23–34.
26.Krymskij V.G. Prognozirovanie sostojanija
gazoraspredelitel’noj seti na osnove dannyh telemetrii
dlja preduprezhdenija avarijnyh situacij [Tekst] / V.G.
Krymskij, F.M. Ahmedzhanov, R.R. Imil’baev, A.R.
Junusov // Jelektrotehnicheskie i informacionnye
kompleksy i sistemy.- 2015. – T.11.- №2. –C.37-42.
27.Kozine I.O. Enhancement of Natural Extension
[Text] / I. Kozine, V. Krymsky // ISIPTA 2007 –
Proceedings of the 5th International Symposium on
Imprecise Probability: Theories and Applications.Prague: Action M. Agency.-2007.-P.253-262.
28.Kozine I.O. Computing interval-valued
statistical characteristics: where is the stumbling block
for reliability applications? [Text] / I.O. Kozine, V.G.
Krymsky // International Journal of General Systems.2009.-Vol.38.-No.5.-P.547-565.
29.Kozine I.O. An interval-valued reliability model
with bounded failure rates [Text] / I.O. Kozine, V.G.
Krymsky // International Journal of General Systems.2012.-Vol.41.-No.8.-P.760-773.
30.Makridakis S. The accuracy of extrapolation
(time series) methods: Results of a forecasting
competition [Text] / S. Makridakis, A. Andersen.,
R. Carbone, R. Fildes, M. Hibon et al // Journal of
Forecasting. – 1982. -Vol. 1. -Issue 2. -P. 111-153.
31.Smith M. A Comparison of Time Series Model
Forecasting Methods on Patent Groups [Text / M.
Smith, R. Agrawal // Modern AI and Cognitive Science
Conference .- 2015 .- Vol. 1353. -P. 167-173.
32.Awokuse T. Using Statistical Data to Make
Decisions [Electronic resource] / T. Awokuse, T. Ilvento.
– URL: http://www.udel.edu/FREC/ilvento/BUAD820/
MOD604.pdf (data obrashhenija: 17.02.2016).
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
Volovach V.I.
Воловач В.И.
cand. sci. tech., assistant professor,
head of department «Informational and electronic
service department», FSBEI HЕ
«Volga region state university of service»
Russia, Togliatti
Anfalov K.V.
Анфалов К. В.
senior lector
«Informational and electronic service
department», FSBEI HЕ «Volga region
state university of service»
Russia, Togliatti
УДК 681.3.06
EVALUATION EFFICIENCY SERIAL INPUT IN SYNCHRONISM CONSTITUENTS
SEQUENCE AT SERVICE DATA TRANSMISSION
This article is about using of M-sequences to synchronize the data transmission system in a busy telecom channel. The concept of expression and proposed for the determination of the coefficient of acceleration input system matching. Transmission equipment uses a noise-signal for the united transfer single messages
and the main voice signal, but in connection with the united transmission of two useful signals in one-frequency
channel issues arise noise immunity.
In the simultaneous transmission of two signals in one frequency channel to consider their mutual influence,
which in fact can be compensated by including applying error-correcting coding.
For a correct choice of the service data signal to be determined, primarily, their maximum level, and a
number of other features.
Substantiated and solved the problem of synchronization of the service data transmission system based on
the noise-like signal recognition, given as a combined M- sequences.
There’re expressions for determining the time based on correlation sequences. In the example values were
calculated acceleration ratios for combination of sequences of different lengths and with different numbers of
constituent sequences.
The calculation of the comparative rate of acceleration input in synchronism. The values of the combination
coefficients for acceleration sequences of different lengths and with different numbers of constituent sequences.
The article considers the problem of synchronization transmission system based on the noise-like signals
detection. Combined M- sequences were chosen as a noise-like signal. The solution of this problem allows
determining the most effective noise-like sequences and methods for their generation. The article estimates
different sequences and compares the system performance of synchronization by comparing acquisition times.
The dependence of efficiency the synchronization system, parameters of combination sequences. A comparison
of the effectiveness different methods obtaining the combination sequences based on analyzing the correlation
properties sequences and the calculated acceleration factor enter in synchronism.
There is a logical block diagram implementing the principle combining the components of the sequences
with the appropriate logic function. A block diagram of the correlator implements a combined search sequences.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
75
Информационные комплексы и системы
In conclusion is formulated, in which method input data synchronization system based on a combination of
sequences provides a significant gain in time compared with the conventional method with stepwise correlation
length transmitted with the same sequences.
Keywords: systems of synchronization, combined sequences, M-sequences, methods of combining the
sequence, evaluation time synchronization.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО ВВОДА В СИНХРОНИЗМ СОСТАВЛЯЮЩИХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ ПРИ ПЕРЕДАЧЕ СЛУЖЕБНЫХ ДАННЫХ
В статье рассмотрено использование М-последовательностей для синхронизации системы передачи
служебных данных по занятому телекоммуникационному каналу. Введено понятие и предложены выражения для определения коэффициента ускорения ввода системы в синхронизм. Показано, что устройство
передачи служебных данных использует шумоподобный сигнал для совместной передачи названных
данных совместно с полезным сигналом. При одновременной передаче двух сигналов в одном частотном канале следует учитывать их взаимное влияние, которое, в том числе может быть скомпенсировано
применением помехоустойчивого кодирования. Для корректного выбора сигналов передачи служебных
данных должен быть определен, прежде всего, их максимально допустимый уровень и ряд других особенностей.
Обоснована и решена задача синхронизации системы передачи служебных данных на основе распознавания шумоподобного сигнала, заданного в виде комбинированной М-последовательности. Определены наиболее эффективные методы формирования шумоподобных последовательностей для характерных
случаев. Проведена сравнительная оценка различных последовательностей на основе анализа времени
вхождения в синхронизм. Исследованы зависимости эффективности системы синхронизации от метода
комбинирования и параметров комбинационных последовательностей. Вывод об эффективности предложенных методов формирования комбинационных последовательностей производится на основе сравнения корреляционных свойств полученных последовательностей.
Приведены выражения для определения времени вхождения в синхронизм системы передачи данных
на основе корреляции между получаемой и эталонной последовательностью. Произведен расчет сравнительного коэффициент ускорения ввода в синхронизм. Определены значения коэффициентов ускорения
для комбинационных последовательностей различной длины и с различным числом составных последовательностей.
Получена структурная схема, реализующая принцип комбинирования составляющих последовательностей с помощью соответствующей логической функции. Предложена структурная схема коррелятора, реализующая поиск комбинированной последовательности.
В качестве вывода формулируется, что метод ввода в синхронизм системы передачи данных на основе комбинирования последовательностей обеспечивает существенный выигрыш во времени по сравнению с обычным способом с пошаговой корреляцией при одинаковой длине передаваемых последовательностей.
Ключевые слова: коэффициент ускорения, система синхронизации, комбинационные последовательности, М-последовательности, методы комбинирования последовательностей, оценка времени синхронизации.
When building different data transmission systems
we come acress the issue of synchronization of a
transmitter and a receiver. Analyzing the transferability
of information along the telecommunication channels [1,
2, 3], it was found that it is effective to use M-sequences
as a synchronization signal [4].
A thorough analysis of the correlation properties
of composite sequences showed that with the increase
76
of the lengths L1 and L2 periodic correlation function of
the composite sequences in its form approximates to the
periodic correlation function of M-sequence. Therefore,
these composite sequences make rapid input of the
system in synchronism impossible.
Data processing facilities and systems
these sequences by combining K short sequences
with lengths L1, L2, …, LK
respectively. With proper selection of component
sequences
and the way they are put
together (logical function) the length of the sequence is
(1)
and the correlation coefficient of the combined
sequence {x j } with any of the sequences { ~
y j ,i } ,
i = 1, ..., K will dramatically increase at values τ , that
are multiples of the period of the component sequence
{ y j ,i } .
With other τ the cross-correlation coefficient will
have the same value, substantially smaller than when
m = 1, 2, … Such combined sequences
provide an opportunity to significantly accelerate the
input of the system in synchronism.
The sequence obtained by using the logical function
is non-linear. Correlation properties of this sequence
make rapid input in synchronism possible.
The degree of acceleration should be assessed by
using the acceleration coefficient K y . The value of the
acceleration coefficient K y can be calculated based on
the following considerations.
Let the receiver that detects the input in synchronism consist of a single correlator and spends at each
search step a time period equal to Tim′ . Then when
applying the sequence { X j } comb obtained from R
of shorter sequences
on the basis of
majority rule, the total search time of sync signal is:
T = ( L1 + L2 + ...LR ) Tim′
The coefficient K y characterizing the acceleration
of input in synchronism while using complex sequences
{ X j } , is defined as the ratio of time Lcomb Тim required
=
Tim′
∑
i =1
Li .
(2)
to search the M-sequence { X j } with the length Lcomb, to
the time determined by the formula (2):
(3)
As it can be seen from the formula (3) the increase of the coefficient Ky, can be achieved both by increasing
the ratio
(4)
and by the adjustment of time of integration Тim’
and Тim without increasing the probability of errors
during the search. Thus, we get the problem of choice
of the lengths Li of the components
,
number of components R, which form a synchronization
sequence, and research time Тim, at which the value Ky
is maximum.
In [5] it is shown that to obtain a combined sequence
with the length
(5)
the length of the components of the sequences must
be mutually prime numbers. Besides, the relation (5)
will be maximal in the case, when the lengths of the
components of the sequences are close to the value,
(6)
Non-linear
sequences
Lcomb, have the best synchronizing properties. We get
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
R
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
77
Информационные комплексы и системы
Data processing facilities and systems
Then the maximum value of the acceleration coefficient is
(12)
(7)
The formula (7) shows that the integration time
Тim’, which determines the probability of error during
searching, mostly depends on the mutual correlation
coefficient of the combined sequence with the constituent sequences,
.
The best will obviously be the case when the coefficient of mutual correlation of sequences { X j } comb
with any of the components of the sequences, for
example { y j ;1} , takes the maximum value at τ multiple
of the length of this sequence, and the same and significantly lower values for all other τ.
The ratio of research time Тim and Тim’ can be
expressed as [5]
(8)
where
is the minimum difference between the
values of the coefficients of mutual correlation of the
R −1
2
and the task of increasing K y
is reduced to forming that kind of sequence { X j } comb,
for which this ratio would be as close as possible to
(9)
unity, i.e. to the problem of choosing a particular logical
function.
In [6] it is shown that, if the rule of choosing the
value of a logical function is written as
−1
R −1
1 − R π

( R − 1) .
K y ≅ Lcomb

R
2

When using M-sequences as components { y ji }
none of the requirements 1-3 is met accurately. However,
in this case, even for small values of R the cross distortions determined by use of M-sequences will be negligible.
The table 1 shows the values of acceleration
coefficients for different R и Li . It also shows the
ratio
Ky
K y max
.
(13)
The expression (13) defines the maximum value
of the acceleration coefficient. As the lengths of real
sequences do not satisfy (13), the value can be calculated
by the following formula:
Lêîìá
Ky ≅
L1 + L2 − ... + LR
received and reference signals at different τ. Then the
formula (7) can be written as:
1 R  ∆C ′ 
K y ≈ Lcomb
 .

R
 ∆C 
As a rule,
Then taking into account (11) and (12) the equation (9) for K y takes the following form:
−1
π

 2 ( R − 1) .


(14)
The lengths Lcomb of combined sequences { X j }
comb, shown in table. 1, were found based on the conditions of using M-sequences with relatively prime periods
as components
Table 1.
The lengths of combined sequences
(10)
this function allows to obtain in output sequence
{ X j } comb the maximum percentage of each of the R
of component sequences, regardless of the remaining
sequences, i.e. to obtain a minimum cross distortion.
The function f ( y ) when R is odd is single and
symmetric function of ( y j ;1 ; y j ; 2 ;...; y j ; R ) .
The value of cross distortion depends not only on
the selected logical function, but also on the type of
component sequences. To minimize cross distortion
these sequences must satisfy the following requirements:
1. The correlation functions of the component
sequences should be similar to the correlation function
of the noise.
2. Any two elements of the sequence must be not
correlated between each other.
3. In each component sequences the number of
units must equal the number of zeros.
When satisfying all three of the requirements the
cross distortions, defined by the sequences are absent.
Thus
(11)
is the coefficient taking into account
where
the deterioration of the correlation properties of the
signal obtained by combining the component sequences
78
function (10).
For this function
in accordance with the logic
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Table 1 show that the method of input in synchronism
on the basis of sequences combinations provides a
significant gain in time compared with the usual way.
By usual way is meant step-by-step correlation with the
same length of transmitted sequences.
In addition, the value of this gain, with appropriate
choice of the number and lengths of the component
sequences, is very close to its limit.
Fig. 1 illustrates the principle of combining the
component sequences with the help of appropriate logic
function.
We have R generators Gi, i = 1, 2, ..., R, of the
sequences { y j ;1 }; { y j ; 2 };...; { y j ; R } with relatively
prime lengths.
We denote these sequences as:
( y j ;1 ; y j −1;1 ; y j − 2;1 ; ... ; y j −l ;1 ; ...),
( y j ; 2 ; y j −1; 2 ; y j − 2; 2 ; ... ; y j −l ; 2 ; ...),
( y j ; R ; y j −1; R ; y j − 2; R ; ... ; y j −l ; R ; ...),
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
79
Информационные комплексы и системы
Data processing facilities and systems
To form a broadband signal and timing pulses
as one of
with a repetition rate
three sequences, it is necessary to take a sequence, the
length of which is
. To obtain trigger pulses that
where ( y j ;1 ; y j ; 2 ; y j ; R ) = 0 or 1.
start synchronization with the beginning of the code
word, one needs to use the sequence with the length
L2 = Lwords , equal to the number of elements of the
code words as the second sequence. Further
Then the repetition rate of trigger pulses will be
As the third sequence one can use the sequence with L3 = 1, i.e. a trigger, the input of which receives the
frequency
f = 2 f Tim 1 , where
Hz.
In this case
Then the acceleration coefficient is
а)
b)
Fig. 1. Structural diagram illustrating: a) the principle of combining component sequences;
b) searching of combined sequence
The values of the sequences at the output R of the generators can be written in the following matrix:
 y j ;1 ; y j −1;1 ; y j − 2;1 ; ... ; y j −l ;1 ... 


 y j ; 2 ; y j −1; 2 ; y j − 2; 2 ; ... ; y j −l ; 2 ... 
.

...



y ; y
j −1; R ; y j − 2; R ; ... ; y j − l ; R ...

 j;R
Loss compared to the maximum possible acceleration is
(15)
At the moment of time l a vector column of the
matrix
is delivered to the input
of logical device. Each vector is assigned according to
some rule the value of the logical function f ( y ) : +1
or –1.
To search the combined sequence the correlation
device (Fig. 1 b) is used on which the input sequence
{ X j } comb and one of the sequences
are fed.
If the delay { X j } комб is a multiple of the period of
this reference sequence, then positive voltage
appears at the output of the correlation device. The decision scheme in accordance with the sign and value of
the output voltage of the correlator decides on the need
to continue the search.
If the value
exceeds some threshold,
then the decision scheme captures the convergence of
sequences { X j } to the reference sequence with the
accuracy up to the period of the reference sequence and
causes a switch providing another reference sequence
feed on the correlator.
The search continues until all of the reference
sequences will be accurately synchronized with the
input sequence { X j } .
The work of the decision device is challenged by
cross-distortion, giving extra components of voltage at
the output of the correlation device.
After dropping in synchronism further synchronous
communication is supported using the discriminator
with delayed sync.
Further we use the method of obtaining { X j } comb
from three components of sequences, since the increase
in the number of component sequences K y becomes
much less K y max . When applying three sequences as
a logical function one should apply a logic “2 of 3” or
When forming Xcomb it is necessary to choose the
components of the sequence so that:
1) K y max = K y ;
2) the selected component sequences make it easy
to get trigger and timing pulses required for encoding
and decoding devices.
80
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
It is unreasonable to use the sequence with length
equal to 1.
Let us consider another case. Suppose that along the
direct channel for the transmission of the elements of the
code word we use the sequence obtained by summing
up two sequences over module 2. These sequences are
{11100010010} and {1111100110101} with lengths L1
= 11 and L2 = 13.
The combined sequence will have the length
and its correlation prop-
erties will be close to M-sequence. In this case, the
transmission time of one element of the codeword is
Tel = Lcomb∙τ0 = 0,158 s, and the transmission time of the
code word is Тk = Tel∙n= 2,37 p.
Then to form a synchronizing sequence using
a logical function one needs to take the following
sequences of lengths L1 = 11; L2 = 13; L3 = 15.
In this case Lcomb = 11∙13∙15 = 2145, the coefficients
are
The loss is
We define the time of entering into synchronism for
the sequence with the length Lcomb = 11∙13∙15 = 2145.
Suppose that the signal to noise ratio at the receiver
input is
and the probability of error when
entering into synchronism is approximately 5∙10-3. In
this case, the research period will be Тim ≈ 0,14 when
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
81
Информационные комплексы и системы
τ 0 = 1 / f Tim ≈ 1,1 ms. The maximum time of entering
1
into synchronism by the method of step by step correlation
is
.
A comparison of the method of accelerated entering
in synchronism with the usual step-by-step entering is
made, provided that there is a synchronization by clock
frequency.
When entering into synchronism the synchronization by clock frequency is practically missing. Therefore, after the next shift of the sequence and synchronization check the subsequent shift must be made by
. In this case
When using the fast entering in synchronism
method the time of entering is
the time of entering into synchronism by step-by-step
correlation is
When using the sequence derived with the help
of logical function first a short sequence is entered. Its
entering time, due to the lack of time synchronization,
will also increase eight-fold.
After entering a short sequence, the rest can be
shifted at a clock interval, as there already is a sync
clock. Then
For the example considered above
Therefore, if the synchronization by clock frequency
is missing the accelerated entering in synchronism gains
a 47-fold win on time in comparison with the step-bystep method of correlation. For example,
Along with the method of successive entering in
synchronism the method of parallel entering component
sequences in synchronism can be offered. This requires
three correlators and enter a taken sequence and one
of the components into each of them. Thus all three
component sequences are entered in synchronism
simultaneously. The time of entering will be determined
by the longest component sequence, and the acceleration
coefficient is
82
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
In the absence of prior synchronization on
clock frequency, the method of parallel entering in
synchronism does not give a gain in time compared
to the sequential method. Input method based on a
combination of sequences provides a significant gain
in time is compared with the conventional method with
stepwise correlation length transmitted with the same
sequences.
Список литературы
1. Анфалов К.В. Использование занятых
телекоммуникационных каналов для передачи
служебной информации [Текст] / К. В. Анфалов
// Информационные технологии и системы 2014
(ИТС 2014) : материалы международной научной
конференции, БГУИР, Минск, Беларусь, 29 ок-тября
2014 г. – Information Technologies and Systems 2014
(ITS 2014) : Proceeding of The International Conference, BSUIR, Minsk, 29th October 2014 / редкол. :
Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2014. – С.
232–233.
2. Анфалов К.В. Влияние наложения импульсов
на речевой сигнал [Текст] /Анфалов К.В. //Информационно-технологический вестник. – 2015. – №2(02).
– с. 16-22.
3. Воловач В.И. Методы построения системы
передачи разовых сообщений по занятым телекоммуникационным каналам: коллективная монография
[Текст] / К.В. Анфалов К.В., В.И. Воловач; под ред.
В.И. Воловача. – М.:Радио и связь, 2014. – 448 с.
4. Воловач
В.И.
Применение
М-последовательности для передачи сигнала синхронизации по занятым телекоммуникационным
каналам [Электронный ресурс] / В. И. Воловач, К.
В. Анфалов, С. В. Зайцев // Алгоритм. и прогр. средства в информ. технологиях, радиоэлектронике и
телекоммуникациях. – Тольятти: ПВГУС, 2013. – Ч.
1. – С. 136-139.
5. Титсверт Р.С. Optimal Ranging Codes [Текст]
/ Р.С. Титсверт // IEEE Transactions on Spase Electronics and Telemetry. – 1964. – Vol. SET 10. – №4.
– C. 118-127.
6. Титсверт Р.С. Применение булевой функции
для построения многоканальной телеметрической
системы [Текст] / Р.С. Титсверт Пер. с англ. // Зарубежная радиоэлектроника. – 1964. – № 8. – C. 42-47.
7. Анфалов К.В. Comparative analysis of coding
effectiveness in tele-communication systems with ARQ
[Текст] / Anfalov K.V., Volovach V.I. // Proceedings of
IEEE East-West Design and Test Symposium, EWDTS,
2013. – С. 320-324.
8. Воловач В. И. Спектральные и корреляционные характеристики регулярных сигналов передачи информации [Электронный ресурс] / В. И.
Воловач, К. В. Анфалов // Информ. технологии.
Радиоэлектроника. Телекоммуникации (ITRT-2013).
– Тольятти : ПВГУС, 2013. – С. 26-28.
References
1. Anfalov K. V. Using the employed telecommunication channels for the transmission of official information [Text] / K. V. Anfalov // Infor-mation Technologies and Systems 2014 (ITS 2014) : Proceeding of The
In-ternational Conference, BSUIR, Minsk, 29th October
2014 / Univ. : L. Y. Shilin [and others]. – Minsk: BSUIR,
2014. – P. 232-233.
2. Anfalov K. V. Effect of pulse overlap on the voice
signal [Text] /Anfalov K. V. /Information technology
Bulletin No. 2(02) Korolev 2015 P. 16-22.
3. Volovach V. I. Methods of construction of
systems of single messages transfer by employed telecommunication channels: collective monograph [Text] /
V. I. Volovach , K. V. Anfalov edited by V. I. Volovach.M.:Radio and communication, 2014. – 448 p.
4. Volovach V. I. Application of M-sequence for
transmission of the synchronization signal by employed
telecommunication channels [Electronic resource] / V. I.
Volovach, K. V. Anfalov, S. V. Zaitsev // Algorithm. and
programmes in information technologies, electronics
and telecommunica-tions. Togliatti, PVGUS, 2013. –
Part 1. – P. 136-139.
5. Titsworth R.C. Optimal Ranging Codes [Text] //
IEEE Transactions on Spase Electronics and Telemetry.
1964. Vol. SET 10 №4. P. 118-127.
6. Titsworth R. C. Use of Boolean functions for
constructing multi-channel telemetry systems [Text] /
Translated from English // Foreign Radio-electronics.
1964. No. 8. P. 42-47.
7. Anfalov K.V. Comparative analysis of coding
effectiveness in tele-communication systems with ARQ
[Text] / Anfalov K.V., Volovach V.I. In digest: Proceedings of IEEE East-West Design and Test Symposium,
EWDTS 2013. P. 320-324.
8. Volovach V. I. Spectral and correlation characteristics of regular sig-nals of data transfer [Electronic
resource] / V. I. Volovach, K. V. Anfalov // inform. technology. Radio-electronics. Telecommunications (ITRT2013). Togliatti, PVGUS, 2013. – P. 26-28.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
83
Информационные комплексы и системы
Data processing facilities and systems
LOGICAL-SEMANTIC MODEL INFORMATION AND REFERENCE SYSTEMS IN
PUBLIC ADMINISTRATION
Куликов Г.Г.
Kulikov G.G.
доктор технических наук
профессор кафедры «Автоматизированные системы управления»
ФГБОУ ВО «Уфимского государственного авиационного технического университета»
Россия, г. Уфа
Антонов В.В.
Фахруллина А.Р.
Antonov V.V.
Fahrullina A.R.
доктор технических наук
старший преподаватель
заведующий кафедры «Автомати- кафедры «Автоматизированные
зированные системы управления»
системы управления»
ФГБОУ ВО «Уфимского государ- ФГБОУ ВО «Уфимского государственного авиационного техниче- ственного авиационного технического университета»
ского университета»
Россия, г. Уфа
Россия, г. Уфа
УДК 004.78:351.755
ЛОГИКО-СЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫХ
СИСТЕМ В ГОСУДАРСТВЕННОМ УПРАВЛЕНИИ
В статье рассматриваются принципы построения и использования логико-семантических моделей
территориально распределенных социально-экономических систем, применяемых для организации
информационного взаимодействия различных групп пользователей. Информатизация и автоматизация
процессов правовых отношений в таких сферах, как государственное управление в настоящее время
одна из черт научно-технического прогресса. Развитие и широкое применение информационных
и коммуникационных технологий является глобальной тенденцией мирового развития и научнотехнической революции последних десятилетий, поглощающих значительные экономические
ресурсы. На примере регистрационного учета населения, используя ситуацию многократного
прохождения субъектов учета через специальные программные модули ввода первичной информации
о регистрационном событии, и используя при этом сведения о полном совпадении установочных дан-
ных, показана возможность повышения достоверности информации путем автоматического формирования
реквизитов, для которых введен термин – «метки достоверности». Сделан вывод, что таким образом, первичный документ получает дополнительный реквизит, который характеризует качество данного документа, а
именно его достоверность.
В работе показывается необходимость учёта временных ограничений при организации циклов управления, которые определяются, в первую очередь, сложностью и трудоёмкостью технологических процессов обработки информации.
Ключевые слова: социально-экономическая система, логико-семантическая модель, информационные ресурсы, ABC – анализ затрат, учетная информационная система, функциональные стандарты, регистрационный
учет, метка достоверности, государственные услуги.
84
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
This paper describes the principles of construction and use of logical-semantic models of geographically
distributed socio-economic systems, used for the organization of information interaction of different
user groups. Computerization and automation of the processes of legal relations in areas such as public
administration is currently one of the features of technological progress. The development and widespread
use of information and communication technologies is a global trend of world development, and scientific
and technological revolution of recent decades, absorbing considerable economic resources. For example,
registration of the population, using the situation repeated passage of the subjects accounting through special
software modules input of primary information about the registration event, and using the information on
the complete coincidence of the setting data, the possibility of increasing the reliability of the information
through the automatic generation of details, for which the term was introduced the reliability of the label.
It is concluded that in this way, the original document gets extra props that characterizes the quality of the
document, namely its validity.
The paper shows the necessity of taking into account the time constraints in organizing the management
of cycles, which are determined in the first place, the complexity and labor-intensive processes of information
processing.
Keywords: socio-economic system, the logical-semantic model, information resources, ABC – cost
analysis, accounting information system, functional standards, the registration account, mark of reliability,
public services.
Необходимость построения информационного обеспечения непосредственно управленческой деятельности в свое время нашли
свое отражение у автора теории управления
распределёнными базами данных академика В.
М. Глушкова [1], который отмечал, что необходимо повсеместно централизовать всю управленческую информацию в единой общегосударственной автоматизированной системе, на
создание которой в стране не было достаточных
ресурсов. С течением времени, требования
централизации сменили идеи разумной децентрализации с требованием унификации информации и программного обеспечения. Это открывает возможность повысить эффективность
использования информационного обеспечения,
оборудования и др. ресурсов. Достижения в
изготовлении высококачественной импортной и
российской компьютерной техники, электроники
и программного обеспечения позволили автоматизировать обработку, передачу и использование
информации пользователям, которые находятся
в территориальной удаленности друг от друга
с использованием локальных вычислительных
сетей.
Таким образом, созданы необходимые
условия для построения автоматизированных
учетных информационных систем, которые занимают свой пласт среди множества различных
видов информационных систем. В таких системах
централизованный учет документов строится
в виде иерархической системы для сбора, обработки, анализа, сопровождения и прогнозирования информационных массивов, которые основаны на документах первичного учета, а именно
слабоструктурированных
информационных
объектах.
Разработка и последующее развитие информационных систем для любых организаций
нацелена на формирование и группировку
документальных информационных ресурсов, а
также настройку доступа пользователей к ней.
В современном мире развитие информационных
технологий порождает постоянный и все ускоряющийся рост сложности программного обеспечения и автоматизированных информационных
систем, большинство которых создаются на
базе уже имеющихся платформ и приложений.
На стадии проектирования информационных
систем, для их успешной реализации должны
быть построены функциональные, информационные и динамические модели, а это сложная и
трудоемкая задача. В этом случае необходимо
учитывать традиционные платформы и приложения, связанные с обработкой транзакций и
аналитической обработки данных, применяемых нерегламентированные запросы к большому объему данных. В процессе разработки
программного обеспечения и информационных
систем потребности конечного пользователя в
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
85
Информационные комплексы и системы
информации могут изменяться, что ведет к еще
большему усложнению программного обеспечения и процесса его создания. Стандартной
становится ситуация, когда с одной стороны
необходимо обеспечить быстрое создание новых
автоматизированных учетов силами сотрудников
организации, которые к тому же не всегда имеют
достаточные специализированные знания по
созданию программного обеспечения и с другой
стороны – применить при создании программного обеспечения перспективные технологии
управления базами данных.
И если моделирование на логическом уровне
стадии проектирования программного обеспечения и информационной системы позволяет
построить концептуальную схему базы данных в
виде одной или нескольких моделей, которые с
легкостью могут быть интегрированы в любую
систему баз данных, то на физическом уровне
моделирование всецело определяется спецификой конкретной реализации.
Насущной проблемой становится идея
использования
комбинированного
подхода,
который позволяет применять новые интегрированные базы данных, при этом не исключая
полностью уже существующие и используемые
учеты. Такие информационные системы, представленные в виде конструктора баз данных,
позволяют легко создавать новый вид учета,
определять политику интеграции с существующими учетами и т. д.
Требования для совершенствования
контента информационной системы
Применение принципов открытых систем
при разработке, сопровождении и развитии
программного обеспечения и информационных
систем, таких как набор базовых стандартов,
образующих комплекс интерфейсов, протоколов взаимодействия, а также форматы обмена
данными и т. п., составляет предмет так называемой функциональной стандартизации [2].
При этом следует определить требования
для совершенствования контента информационного обеспечения правового, технического,
программного, организационного и т. п. для всех
уровней, например:
1. обеспечение возможности для манипулирования различными локальными базами
данных, использования произвольного связывания их по мере необходимости и формирования
на их основе электронных ответов – документов;
86
2. обеспечение максимально удобного и
простого интерфейса при проектировании,
разработке и настройке автоматизированных
информационных систем, который позволяет
формировать собственные учеты, необходимые
для пользователей системы, с возможностью
дополнения учетных данных, а также проводить
их анализ, при этом, передавать только ту информацию на вышестоящий уровень, которая необходима;
3. проведение анализа затрат на автоматизацию рутинных видов работ. Так, довольно
просто оценить прямую экономию рабочего
времени. Провести анализ эффективности
применения существующих решений в смежных
подразделениях, как у «соседей», т.е. оценить
прецедент успешного использования системы
другими. Учитывая, что основными затратами
при автоматизации являются затраты на реализацию автоматизированных функций, в качестве
экономической модели планирования и управления затратами целесообразно применить функционально-стоимостной анализ (ABC – анализ),
например, в соответствии со стандартом SADT
[3].
Необходимо также отметить, что большинство мер, ведущих к росту эффективности
это результат повседневной работы, наработка
конкретных изменений, закрепляемых в должностных инструкциях и регламентах. То, что
сотрудники проявляют осторожность и некоторую инертность, если предстоят изменения в
привычных для них правилах работы, является
психологически понятным фактом. Тут уместно
говорить о необходимости качественного скачка в
стилях работы сотрудников, можно сказать изменения культуры, смысл которого состоит в следующем: людей надо не про­с то обучить работе на
новом оборудовании или с новым программным
обеспечением, но и привить им осознание того,
что информационные технологии воздействуют
на их текущую деятельность и внесут в нее изменения. В основном сопротивление предлагаемым
изменениям связано с боязнью выглядеть глупо,
как это бывает, когда мы не знаем новых вещей.
Быстрое наращивание объемов доступной информации, установка нового программного обеспечения, организация доступа в режиме реального
времени к базам приводят к тому, что при такой
скорости изменений каждый сотрудник будет
нуждаться в постоян­ном переобучении или столкнется с проблемой интеллектуальной несостоятельности и должностного несоответствия. Опыт
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
многих организаций, деятельность которых
связана с использованием компьютерных технологий, подтверждает необходимость затрат не
менее 5% рабочего времени (2 часа в рабочую
неделю) каждого сотрудника на поддержку
уровня знаний путем постоянного инструк­т ажа
в вопросах использования информационной
системы и новым возможностям данных информационной системы.
Наряду с количественными показателями
эффективности существуют и такие, которые
относятся к категории качественных показателей и не могут напрямую быть оценены количественно. Однако они не менее (если не более)
важны для оценки эффективности информационной системы. Внедрение информационной
системы, обеспечивающей широкое взаимодействие многих подразделений, в конечном счете,
создает информационный комфорт в работе,
особый психологический климат что, в конечном
счете, работает на повышение имиджа организации в целом.
Таким образом, анализ и определение требований для совершенствования контента информационной системы определяется методика
синтеза, как последовательность действий по
автоматизации существующих регламентов.
На основе результатов логико-семантического
анализа исследуемой предметной области
(информационно-справочные системы в государственном управлении) строится формальная
системная модель, например, в соответствии со
стандартом системного моделирования SADT
[3], в функциональном, информационном, логическом, процессном и онтологическом аспектах.
Для реализации системной модели применяется
технология BPMN, например, BPMN RUNA [4].
Анализ эффективности применения и
развития информационной системы паспортного учета на региональном уровне
В качестве примера проведем анализ эффективности применения и развития информационной системы паспортного учета на региональном уровне по предложенным выше
принципам.
Регистрационный учет граждан проводится
для фиксирования и официального засвидетельствования взаимосвязанности идентификационных данных гражданина. Известны 2 вида
регистрации – по месту регистрации и по месту
пребывания [5].
Процедура регистрации граждан прово-
дится в процессе первичного учет населения,
при рождении, а все остальные процедуры регистрации населения являются вторичными и
проводятся по месту регистрации граждан. Учет
граждан ведется по адресно-территориальному
принципу. Информационно-справочное системы
учета граждан выполняют формализованные и
неформализованные запросы.
При этом наиболее часто возникают ошибки
(погрешности) при внесении первичного ввода
данных в территориально распределенные
системы пользователями. Также существуют
методические и инструментальные погрешности
[5].
Согласно исследований, представленных в
[5] инструментальные погрешности, косвенно
имеют связь с рассматриваемой предметной
областью, а рассмотрение методических погрешностей показывает тесную связь с рассматриваемой предметной областью и зависит их
снижение напрямую от нее, так как информация
вводится пользователями в информационную
систему в интерактивной форме. Все это говорит
о наличии зависимости появления погрешностей
при вводе от отсутствия достаточной квалификации пользователей (человеческий фактор). В
таких случаях эффективно используются базы
знаний и экспертные системы.
В процессе учета граждан все входные документы, представленные в виде потока, структурированы в информационной системе, состояние
каждого документа описывается параметрами
(реквизитами), причем программа логического контроля обеспечивает проверку изменений реквизитов. При многоуровневом построении системы, применение на верхнем уровне
экспертной системы препятствует возможности
попадания недостоверной информации в распределенную базу данных более низкого уровня
(например, регионального).
С другой стороны, при рассмотрении
движения информации с систем низкого уровня
к находящимся на более высоком, можем констатировать, что на каждом иерархическом уровне
информация проверяется на достоверность и
только после этого передается на очередной
уровень иерархии и формируются «метки достоверности».
Права доступа пользователей в информационной системе, а также навигация в едином
информационном пространстве основных технологических процессов является центральным
логическим компонентом системы метаданных.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
87
Информационные комплексы и системы
Главным условием интеграции здесь выступают
правила межсетевого обмена информацией [6].
Это дает возможность решения задач с использованием многомерного анализа данных любой
территории проживанию граждан.
Повышение эффективности процесса реги-
страционного учета граждан органами государственной власти обеспечивает качественный
эффект, связанный с разработкой системы,
которая обеспечивает упрощение функций государственных услуг.
Список литературы
1. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики [Текст] / В.М. Глушков; изд-е 2-е, испр..
– М.: Наука, 1987. – 552 с.
2. Типовые требования к автоматизированным системам электронного документооборота. Спецификация MoReq [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: http://www.cornwell.
co.uk/moreq.html
3. Методология структурного анализа и
проектирования SADT [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: http://vernikov.ru/krisis/item/210sadt-metodology-structurnogoprojectirovanija.html
4. Куликов Г.Г. Создание BPMN-моделей в
программном продукте RunaWFE: лабораторный
практикум [Текст] / Г.Г. Куликов, А.Г. Михеев,
М.В. Орлов, Р.К. Габбасов, Д.В. Антонов. –
Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т, 2012. – 61с.
5. Информационно-аналитическая система
на основе знаний регистрационного учета населения / Г. Г. Куликов, В. В. Антонов, А. А. Савина
// Вестник УГАТУ. – 2008. – Т. 10. – № 2(27). – С.
60– 67.
6.
Материалы
федеральной
целевой
программы «Электронная Россия». Постановление №403 от 9.06.2010 г. «О внесении изменений
в ФЦП Электронная Россия» [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: http://www.elrussia.ru.
References
1. Glushkov V.M. Osnovy bezbumazhnoj
informatiki [Tekst] / V.M. Glushkov; izd-e 2-e, ispr..
– M.: Nauka, 1987. – 552 p.
2.Tipovye trebovanija k avtomatizirovannym
sistemam
jelektronnogo
dokumentooborota.
Specifikacija MoReq [Jelektronnyj resurs]. – Rezhim
dostupa: http://www.cornwell.co.uk/moreq.html
3. Metodologija strukturnogo analiza i
proektirovanija SADT [Jelektronnyj resurs]. –
Rezhim dostupa: http://vernikov.ru/krisis/item/210sadt-metodology-structurnogoprojectirovanija.html
4. Kulikov G.G. Sozdanie BPMN-modelej v
programmnom produkte RunaWFE: laboratornyj
praktikum [Tekst] / G.G. Kulikov, A.G. Miheev,
M.V. Orlov, R.K. Gabbasov, D.V. Antonov. – Ufimsk.
gos. aviac. tehn. un-t, 2012. – 61s.
5. Informacionno-analiticheskaja sistema na
osnove znanij registracionnogo ucheta naselenija /
G. G. Kulikov, V. V. Antonov, A. A. Savina // Vestnik
UGATU. – 2008. – T. 10. – № 2(27). – P. 60– 67.
6. Materialy federal’noj celevoj programmy
«Jelektronnaja Rossija». Postanovlenie №403
ot 9.06.2010 g. «O vnesenii izmenenij v FCP
Jelektronnaja Rossija» [Jelektronnyj resurs]. –
Rezhim dostupa: http://www.elrussia.ru.
88
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
Дегтярев А.Р.
Degtyarev A.R.
аспирант
кафедра «Измерительно-вычислительные
комплексы», ФГБОУ ВО «Ульяновский
государственный технический университет»,
Россия , г. Ульяновск
Киселев С.К.
Kiselev S.K.
доктор технических наук,
профессор, заведующий кафедрой
«Измерительно-вычислительные комплексы»,
ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный
технический университет»,
Россия , г. Ульяновск
УДК 629.7.05
ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫЕ РЕКОНФИГУРИРУЮЩИЕСЯ
КОМПЛЕКСЫ ИНТЕГРИРОВАННОЙ МОДУЛЬНОЙ АВИОНИКИ
В статье рассмотрены проблемы создания отказоустойчивых многопроцессорных комплексов бортового оборудования (КБО) на основе интегрированной модульной авионики (ИМА). Показано, что для
построения перспективных систем ИМА требуется разработка комплексных алгоритмов их реконфигурации.
Определены три типа динамической реконфигурации и сформулированы соответствующие задачи.
Предложены алгоритмы реконфигурации, включающие в себя распределение функциональных задач
между доступными аппаратными ресурсами многопроцессорных комплексов ИМА по заданному критерию оптимальности, которые учитывают критичность выполняемых функций, количество исправных и
отказавших модулей крейта, а также режим полета. Рассмотрены особенности отдельных видов реконфигурации, влияние на ее выполнение структуры многопроцессорного комплекса и типа применяемой
операционной системы реального времени. Работа алгоритмов продемонстрирована на примере КБО
вертолета, который способен функционировать в режиме крейсерского полета и режиме боя. Построены
графы его функциональной и аппаратной структур, учитывающие критичность функций, потоки данных между ними и особенности аппаратной платформы, а также упорядоченные множества функций,
которые соответствуют выбранному режиму функционирования комплекса. Показаны распределения
функциональных задач КБО, полученные на основе предложенных алгоритмов. Рассмотрены особенности практической реализации реконфигурации, выявленные при отработке алгоритмов на макете мультипроцессорной системы.
Проведена оценка эффективности разработанных алгоритмов реконфигурации путем анализа деревьев неисправности для классической федеративной архитектуры с двойным резервированием и архитектуры ИМА, состоящей из одного крейта с резервированным коммутатором.
Даны рекомендации по усовершенствованию предложенных алгоритмов с целью осуществления
частичной реконфигурации, не затрагивающей исправные модули, а так же обозначена невозможность
реализации реконфигурации на существующих комплексах с динамически перестраиваемой архитектурой, не учитывающей особенностей построения систем ИМА. Предложенные алгоритмы могут использоваться для построения и исследования крейтов модульной авионики, а также для разработки математических моделей взаимодействия аппаратной и программной частей комплекса ИМА и их отказов.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
89
Информационные комплексы и системы
Ключевые слова: многопроцессорные вычислительные системы, реконфигурация, алгоритм, интегрированная модульная авионика, дерево отказов, надежность, операционная система реального времени, крейт, распределение задач, оптимальность, граф.
FAULT-TOLERANT RECONFIGURABLE COMPLEXES
OF INTEGRATED MODULAR AVIONICS
This paper surveys problems of development of fault-tolerant multiprocessor airborne complexes, which are
based on Integrated Modular Avionics (IMA). It’s shown that perspective reliable IMA system development is
impossible without proper reconfiguration algorithms.
Three types of reconfiguration are determined and appropriate tasks are posed. Reconfiguration algorithms,
which include functional tasks distribution among available IMA multiprocessor hardware resources, are
presented in order to provide requisite optimal functionality. They are also adjusted for chosen optimal criterion,
which includes functions criticality, amount of operational and invalid crate modules and the flight mode.
Different features of all particular reconfiguration types are examined along with influence of multiprocessor
system architecture and real-time operating system type on reconfiguration’s implementation. Attack helicopter
hardware complex, which is capable to function in cruise flight mode and combat mode, was considered as an
example. Respective hardware and functional graphs were built, which are adjusted for functions criticality, data
streams between them, hardware features and also streamlined set of functions that fit in given functionality
mode of the complex. Given functional tasks of the complex are distributed with presented algorithms. Features
of practical reconfiguration’s implementation, which were revealed during the tests of algorithms on the
multiprocessor system prototype, are also shown.
Evaluation of developed reconfiguration algorithms effectiveness was implemented with Fault Tree Analysis
(FTA) for traditional federative architecture with double reservation and for IMA architecture that consists of one
crate with reserved commutation module.
Recommendations are given in order to improve presented algorithms for performing partial reconfiguration
which doesn’t concern operational modules. It is shown that impossible to implement reconfigurable architecture
based on existing dynamically reconstructive architecture which doesn’t take in account IMA system features.
Developed algorithms can be used to build and research IMA crates, its failures and for IMA hardware-tosoftware interactions mathematical models development.
Keywords: multiprocessor system, reconfiguration, algorithm, Integrated Modular Avionics, fault tree,
reliability, real-time operating system, crate, tasks distribution, optimality, graph.
1. Постановка задач динамической реконфигурации
Динамическое изменение структуры комплекса
бортового оборудования (КБО), спроектированного
на основе концепции интегрированной модульной
авионики (ИМА) и заключающееся в перераспределении программных и аппаратных ресурсов, на
сегодняшний день является перспективным направлением развития авиационных систем, ведущим к
созданию комплексов с повышенной надежностью
и эффективностью выполнения задач [1].
Ключевой особенностью функционирования
КБО ИМА является наличие программных приложений разного уровня критичности, которые выполняют заданные функции и разделяют общие аппаратные ресурсы. При этом массивы данных, которые
являются результатами выполнения приложений,
передаются по внутренней сети между модулями,
устройствами ввода/вывода, датчиками и другими
элементами управления. На основе информации
90
о структуре и взаимодействиях комплекса ИМА
можно выделить три базовых категории отказов [2]:
– сбой в работе программного приложения или
аппаратного модуля;
– неадекватная реакция системы на запрос
от исправного приложения или модуля, то есть
неверный результат распознавания инструкции
комплексом или сбой при попытке изолирования
некорректно функционирующего приложения;
– выполнение какой-либо функции при отсутствии запроса, то есть отказ, произошедший на
уровне всей платформы и не относящийся только
лишь к приложению или устройству.
На основании перечисленных отказных состояний были определены три вида динамической
реконфигурации [3]:
– аппаратная динамическая реконфигурация.
Осуществляется с целью перераспределения
корректно функционирующих приложений по
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
исправным вычислительным модулям при аппаратном сбое;
– программная динамическая реконфигурация. Осуществляется с целью перераспределения
корректно функционирующих приложений по
исправным модулям с учетом выбранного критерия
оптимальности в случае программного сбоя или
при поступлении недостоверной информации от
внешних устройств, которую нельзя использовать
для вычислений;
– функциональная динамическая реконфигурация. Комбинированный вид реконфигурации,
который осуществляется при смене выполняемой
задачи, когда одна информация (например, данные
от обзорной системы, системы управления вооружением и т.д.) становится более приоритетной, чем
другая (например, навигация, автопилот и т.д.).
Для постановки задач реконфигурации необходимо представить КБО в виде какой-либо модели,
которая отражает его основные характеристики.
Положим, что комплекс состоит из множества V
типовых ВМ, расположенных внутри крейта. Пусть
для реализации всех необходимых функций КБО
требуется выполнять множество Р приложений,
работа которых контролируется операционной
системой. В модулях также должна быть предусмотрена возможность размещения S массивов, которые
являются исходными данными и результатами функционирования приложений [4].
Заданы размеры σs массивов s∈ S и приложений
σp, р∈ Р, которые так же учитывают объем памяти,
необходимый для хранения промежуточной информации. Заданы также частота υр обращения приложения р к данным и объем вычислений ρр, необходимый для функционирования программ.
Для решения задачи размещения приложений и
массивов данных в комплексе определим значение
следующих булевых переменных:
При постановке задачи размещения нужно
учитывать тип сети передачи данных. Внутрикрейтовые связи, как правило, основаны на каком-либо
высокоскоростном интерфейсе. Например, PCIExpress предоставляет соединение типа точка-точка
посредством коммутатора. Так как скорость обмена
между модулями по такому каналу связи порядка
нескольких Гбит/с, то можно считать, что они
соединены друг с другом парными связями по типу
«каждый с каждым».
Загрузка λv памяти модуля v∈ V определяется размерами массивов данных и исходного кода
приложения, размещенного в этом модуле:
(1)
При решении задачи должны быть соблюдены
следующие ограничения:
– емкость памяти модуля Lv должна быть достаточной для выполнения приложений и хранения
данных, размещенных в нем:
(2)
– быстродействие процессора Rv модуля должно
быть достаточным для выполнения с соответству-
ющей частотой всех приложений, размещенных в
модуле:
(3)
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
91
Информационные комплексы и системы
где βv – коэффициент запаса на основе экспертных
оценок.
Кроме того, каждое приложение должно выполняться на одном ВМ [5]:
(4)
Каждый массив должен храниться в памяти хотя бы одного модуля:
(5)
Выражения (1) – (5) определяют условия
решения задачи размещения без учета архитектуры
модулей КБО.
Тогда функциональную структуру комплекса
удобно представить в виде неориентированного
графа GF = (Y, Z), в котором каждому приложению
или массиву ставится в соответствие вершина y∈ Y,
а информационной связи между ними – дуга z∈ Z.
Тогда аппаратная архитектура комплекса представляется неориентированным графом GS=(V, W), где
вершины v∈ V соответствуют модулям, а ребра w∈
W – каналам связи между ними.
Для постановки задачи аппаратной реконфигурации требуется внести в модель комплекса дополнительные параметры. Пусть k∈ К – параметр
критичности функции y∈ Y, которая входит в состав
неориентированного графа функциональной структуры GF=(Y, Z), где z∈ Z – дуга, соответствующая
информационной связи между двумя функциями
из множества Y. В соответствии с [5], множество К
имеет пять членов k (в соответствии с количеством
уровней гарантии разработки аппаратуры от A до E).
Положим, что k1>k2>k3>k4>k5, т.е. k1 соответствует
уровню гарантии разработки аппаратуры A, k2 –
уровню B и т.д.
Таким образом, каждой вершине y∈ Y графа
GF=(Y, Z) соответствует свой параметр критичности
k∈ К. Процесс назначения уровня критичности к
какому-либо элементу комплекса ИМА является
трудоемким и итеративным процессом с доказа-

min  ∑
m ∈Y
∑υ
n ∈Y
тельством правильности присвоенного уровня и
осуществляется, как правило, разработчиком. В
данном примере для облегчения понимания задачи
реконфигурации функции y∈ Y имеют уровни
критичности, изображенные на рисунке 1.
Пусть m∈ M – количество отказавших модулей
крейта ИМА. При этом аппаратная платформа
КБО представляется неориентированным графом
GS = (V, W), где вершины v∈ V соответствуют
модулям, а ребра w∈ W – каналам связи между ними.
Таким образом, задача аппаратной реконфигурации состоит в перераспределении функций y∈ Y
по исправным модулям v∈ V с учетом выбранного
критерия оптимальности. При этом данное перераспределение должно учитывать критичность
функций k∈ К и количество отказавших модулей
m∈ M.
Программная реконфигурация, так же, как и
аппаратная, подразумевает прямую необходимость
перераспределения функциональных приложений
по аппаратной платформе. Так, например, если
задачи были распределены по критерию минимума
загрузки сети, то отказ какого-либо приложения
приведет к уменьшению суммарного потока данных,
либо оставит поток данных неизменным (если отказавшее приложение и приложение, соединенное
с ним инцидентной дугой, находятся на одном
модуле), что не требует проведения реконфигурации
по заданному критерию оптимальности:



m ∈Yr
σ n ,m  ≤ min  ∑
n ,m
∑υ
n ∈Y
r
большее значение суммарного потока данных, что
позволило определить их в модули с другими рабочими приложениями, связь с которыми не нарушается.
Так же дело обстоит, если используется другой
критерий, например, критерий минимума загрузки
процессора каждого вычислительного модуля (ВМ).
В случае отказа какого-либо приложения в системе
освобождаются дополнительные процессорные
ресурсы, что обязательно вызывает необходимость
перераспределения.
Однако иногда выигрыш от проведения
программной реконфигурации оказывается незначительным. Поэтому разработчик системы в
системных алгоритмах и требованиях к ПО должен
заранее определить набор функций, отказ которых
должен приводить к перераспределению задач. Это
очень трудоемкий процесс, поскольку количество
различных вариаций отказов растет в геометрической прогрессии с ростом количества приложений.
Поэтому необходимо либо разрабатывать специализированый САПР, либо проводить реконфигурацию
при любом отказе, что может потребовать большого
количества дополнительного времени для реконфигурации и сказаться на эффективности выполнения
поставленной задачи.
Функциональная реконфигурация в общем
случае проводится при отсутствии отказов.
Ее смысл состоит в том, чтобы задействовать
доступные вычислительные ресурсы аппаратной
части комплекса и временные ресурсы ОСРВ для
выполнения определенных задач с большей скоростью или точностью. Дополнительные ресурсы
освобождаются в результате исключения тех или
иных приложений из состава КБО при решении
поставленной задачи. При этом поток данных в сети
уменьшается, а время, доступное для выполнения
приложений, увеличивается.
Основным отличием функциональной реконфигурации от реконфигураций других типов явля-
ется определенность конечных состояний КБО.
Разработчик при проектировании комплекса должен
составить перечень выполняемых приложений,
соответствующих заданной полетной задаче, и
осуществить их распределение по аппаратной платформе в соответствии с каким-либо алгоритмом.
Сама же функциональная реконфигурация будет
заключаться лишь в переходах между режимами, а
закрепление приложений за модулями не потребует
реализации какого-либо алгоритма непосредственно
в полете. Исключение могут составить алгоритмы
физического переключения аппаратной платформы
в процессе реконфигурации при переходах между
режимами, но в данной статье такие алгоритмы не
рассматриваются.
Однако на практике может возникнуть такая
ситуация, когда потребуется одновременно провести
несколько типов реконфигурации. В этом случае
распределение приложений только лишь в соответствии с режимами полета теряет смысл, поскольку
оно не учитывает возникшие отказы. Поэтому алгоритмы функциональной реконфигурации должны
учитывать не только структуру комплекса и набор
приложений, но и результаты программной и аппаратной реконфигурации.
Чтобы определить задачу смешанной реконфигурации в дополнение к описанным выше параметрам, относящимся к аппаратной реконфигурации,
добавляются новые. Для выполнения различных
задач в полете определим множество режимов Q.
Количество режимов Q определяется разработчиком, задается в техническом задании и заранее
известно. Перечень функций yq∈ Yq, выполняющихся в режиме q∈ Q так же определен, и представляет собой неориентированный граф функциональной структуры GFq=(Yq, Zq), где z∈ Zq – дуга,
соответствующая информационной связи между
двумя функциями из множества Yq.
При этом объединение всех множеств Yq дает
нам исходное множество функций Y:
Соответственно объединение графов, соответствующих режимам полета, даст нам исходный граф
функциональной структуры GF:

σ n ,m  ,
n ,m
Data processing facilities and systems

где m и n – натуральные числа, Y – множество всех функций до реконфигурации,
Yr -множество всех функций после реконфигурации, σ n,m – размер массива данных, идущих
по каналу связи от функции n∈ Y в функцию m∈ Y, υn,m – частота обращения к данному массиву.
Но на практике выявлено, что повторное применение алгоритма распределения по алгоритму,
описанному в [2] приводит к еще большему умень-
92
шению нагрузки на сеть. Это достигается за счет
разрыва некоторых единичных связей между приложениями (отказавшими и рабочими), которые имели
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Таким образом, задача смешанной реконфигурации состоит в перераспределении функций y∈ Y по
исправным модулям v∈ V с учетом выбранного критерия оптимальности. При этом данное перераспреде-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
93
Информационные комплексы и системы
ление должно учитывать критичность функций k∈ К, количество отказавших модулей m∈ M и приложений
n∈ N, а также установленный режим полета q∈ Q.
2. Алгоритмы реконфигурации КБО ИМА
В качестве примера рассмотрен КБО вертолета. нение следующих функций:
В общем случае он должен обеспечивать выпол1. Решение задач навигационного обеспечения;
2. Вертолетовождение по запрограммированному маршруту;
3. Формирование и отображение полетно-навигационной информации (ПНИ);
4. Пилотирование и управление полетом;
5. Круглосуточная обзорная система;
6. Оперативный ручной ввод заданных значений параметров полета;
7. Отсчет и отображение текущего и полетного времени;
8. Ручная и автоматическая настройка радиотехнических систем навигации и посадки;
9. Обеспечение взаимодействия с радиолокаторами управления воздушным движением;
10. Передача информации в обеспечение автоматического зависимого наблюдения;
11. Контроль состояния силовой установки и общевертолетного оборудования;
12. Управление общевертолетным оборудованием;
13. Управление системой электропитания бортового оборудования;
14. Формирование и регистрация массива полетной информации в бортовом регистраторе;
15. Функции комплекса средств связи;
16. Передача радиосигналов бедствия;
17.Полетный автоматический контроль исправности комплекса с отображением результатов контроля.
18. Управление вооружением;
19. Управление системами постановки помех;
20. Многоканальная система наведения.
Предполагается, что КБО функционирует в двух режимах – режим крейсерского полета и режим боя.
Функциональные графы GF1 и GF2 данного КБО для крейсерского полета и боя соответственно представлены на рисунке 1.
Data processing facilities and systems
ваются функции, которые требуют реализации на
специальном вычислителе или вне крейта ИМА:
6. Оперативный ручной ввод заданных значений
параметров полета;
16. Передача сигналов бедствия.
Результаты работы разработанных алгоритмов
распределения ресурсов и динамической реконфигурации, подробно описанных в [2] и других работах
автора, представлены на рисунках 2–4.
Рис. 2. Граф аппаратной структуры системы ИМА с распределенными функциональными задачами
по критерию минимума загрузки сети
Рис. 1. Функциональные графы вычислительной системы КБО
Порядковые номера вершин графа соответствуют порядковым номерам перечисленных выше
выполняемых функций, цифровые значения – требуемым ресурсам процессора, параметры k – уровням
94
критичности. При этом задачи под номерами 18–20
характерны только для режима боя, а задачи 8–10
– только для крейсерского полета. При этом учиты-
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис. 3 Работа алгоритма аппаратной реконфигурации при отказах одного и двух модулей крейта
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
95
Информационные комплексы и системы
Data processing facilities and systems
Рис. 5 Дерево неисправностей блока федеративной архитектуры
Рис. 4. Работа алгоритма смешанной реконфигурации в различных режимах полета
Вершины s1–s5, s7, s8 представляют собой
базовые вычислительные модули (ВМ), вершина s6 –
модуль графической обработки (МГО), s9 – модульконцентратор сигналов (МКС).
3. Оценка эффективности разработанных
алгоритмов реконфигурации
Оценка эффективности разработанных алгоритмов проводилась путем анализа деревьев неисправности КБО в соответствии с Р4761 [6]. Анализ
дерева неисправности – дедуктивный анализ отказов,
который сосредотачивается на одном конкретном
нежелательном событии и который позволяет определить причины этого события. Анализ дерева
неисправности – “нисходящая” процедура оценки
системы, в которой формируется и оценивается
качественная, а затем и количественная модель для
отказного события.
Каждое конечное событие дерева неисправности непосредственно является полным отказом
одного функционального узла, либо определенным
видом отказа функционального узла. Вероятность
отказа функционального узла определяется в соответствующем расчете надежности.
Для КБО, состоящего из двух крейтов ИМА,
структура которых изображена на рисунке 2,
конечным (базовым) событием дерева будет отказ
какого-либо ВМ, МГО или МКС.
Поскольку программное обеспечение (ПО)
96
таких комплексов разрабатывается по уровню А в
соответствии с КТ-178B [7], вероятность необнаруженной ошибки в коде, приводящей к соответствующему событию в дереве неисправности считается событием практически невероятным (1×Е-09).
Поэтому данные виды отказов при анализе не включались в состав дерева.
Чтобы оценить эффективность алгоритмов
реконфигурации, были построены и проанализированы деревья неисправности для классической
федеративной архитектуры с двойным резервированием и архитектуры ИМА, состоящей из одного
крейта с резервированным коммутатором.
Дерево неисправности для федеративной
архитектуры (для одного блока) изображено на
рисунке 5.
Поскольку все базовые ВМ идентичны друг
другу, а отличия их от МКС и МГО в части интенсивности отказов минимальны (одного порядка), то
интенсивность отказов каждого модуля λS принимается равной 1×Е-006. Поскольку коммутатор является самым уязвимым местом во всей системе, то
он, как правило, резервируется дополнительно или
проектируется из элементов повышенной надежности. Поэтому при расчетах его интенсивность
отказов была принята 5×Е-007. Полный отказ федеративной системы происходит при отказе хотя бы
одного модуля.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Дерево неисправности для архитектуры ИМА (для одного крейта) изображено на рисунке 6.
Рис. 6 Дерево неисправностей блока архитектуры ИМА
Отказ блока с архитектурой ИМА, аппаратная
структура которого представлена на рисунке 2 и
который поддерживает возможность реконфигурации по разработанным алгоритмам, произойдет,
если откажут хотя бы три ВМ, поскольку для
выполнения приложений y∈ Y ,которые относятся
к уровням критичности k1 и k2, необходимо четыре
ВМ, в то время как остальные задачи исключаются
из состава КБО при возникновении отказов (см.
таблицу 1).
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
97
Информационные комплексы и системы
Таблица 1
Уровни критичности функций по КТ-254 для режима крейсерского полета вертолета
k∈ К
k1
k2
k3
k4
k5
13
2
8
10
14
11
1
9
5
Функции y∈ Y
12
17
4
3
15
7
Построения деревьев неисправностей и их
расчеты проводились при помощи программы RAM
Commander с параметрами относительной величины отсечения 1×Е-006, точности оптимизации
0,001 и продолжительности полета 1 ч. При этом
для модулей задавались значения интенсивностей
отказов λS при экспоненциальном законе распределении отказов.
Как видно из рисунков 5 и 6, вероятность отказа
реконфигурируемого крейта ИМА более чем в 15
раз превосходит аналогичный показатель для блока
федеративной архитектуры (5×Е-007 у ИМА против
8,5×Е-006 у федеративной архитектуры). Более того
расчеты показали, что даже федеративная система
с двойным резервированием блоков не обладает
лучшими показателями надежности, чем один
реконфигурируемый крейт с резервированным
коммутатором (2,5×Е-013 у ИМА против 7,2×Е-011
у федеративной архитектуры).
Таким образом, реконфигурируемый крейт
ИМА не только гораздо более надежен, но и более
экономичен с точки зрения ресурсов аппаратуры
(количество элементов, вес) и ремонтопригодности,
так как его основу составляют идентичные ВМ.
Заключение
Для
усовершенствования
разработанных
алгоритмы реконфигурации КБО ИМА необходимо решить задачу оптимального распределения
приложений одновременно по множеству критериев (минимальная загрузка сети передачи данных,
минимальная нагрузка процессоров, минимальная
нагрузка памяти и т. д.). При этом возможно разде-
ление многомерной функциональной задачи на
отдельные подзадачи, которые требуют обеспечения
каких-то частных функционалов оптимальности. То
есть какая-то часть системы может быть критична к
задержкам передачи данных, а какая-то – к нагрузке
процессора.
Повышение эффективности разработанных
алгоритмов так же может быть достигнуто путем
учета специфики контроля приложений операционной системой реального времени (ОСРВ) и
типа используемой мультипроцессорной системы
[8]. Наложив дополнительные ограничения можно
осуществить частичную динамическую реконфигурацию, при которой перераспределяются не все
функциональные приложения, а только те, которые
были запущены на вышедших из строя модулях. Но
реализация такого функционала сильно зависит от
архитектуры применяемой ОСРВ.
Предлагаемые на сегодняшний день многопроцессорные вычислительные системы с динамически перестраиваемой архитектурой, подробно
описанные в работах [9–11], не могут быть применены к рассматриваемым системам ИМА, которые
требуют именно динамической реконфигурации во
время полета. Создание частных алгоритмов реконфигурации может служить основой для разработки
эффективных реконфигурируемых систем, сохраняющих свою работоспособность при множественных
аппаратных отказах. Однако данные алгоритмы
требуют наличия дополнительных специальных
средств (как программных так и аппаратных) для их
реализации.
Список литературы
1. Чуянов Г.А. Перспективы развития комплексов бортового оборудования на базе интегрированной модульной авионики [Текст] / Г.А. Чуянов,
В.В.Косьянчук, Н.И. Сельвесюк // Известия ЮФУ.
Технические науки. – 2013. – № 3. – С. 55–62.
2. Conmy Philippa. High level failure analysis for
Integrated Modular Avionics [Text]/ Philippa Conmy,
John McDermid // 6th Australian Workshop on Safety
Critical Systems and Software, 2001.
3. Дегтярев А.Р. Разработка перспективных
динамически реконфигурируемых систем интегрированных комплексов бортового оборудования
[Текст] / А.Р. Дегтярев // Сборник тезисов докладов
конгресса молодых ученых. – Выпуск 1. – СПб.:
Университет ИТМО, 2014. – 232 с.
4. Дегтярев А.Р. Алгоритм распределения
задач в многопроцессорных омплексах интегрированной модульной авионики [Текст] / А.Р. Дегтярев,
Г.В. Медведев //Автоматизация процессов управ-
98
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
ления – 2014. – № 1. – С. 79–84.
5. Руководство по гарантии конструирования
бортовой электронной аппаратуры КТ-254 [Текст]. –
М.: Авиаиздат, 2011. – 86 с.
6. Руководство 4761 по методам оценки
безопасности систем и бортового оборудования
воздушных судов гражданской авиации [Текст]. –
М.: ОАО Авиаиздат, 2010. – 264 с.
7. Квалификационные требования КТ-178B
“Требования к программному обеспечению
бортовой аппаратуры и систем при сертификации
авиационной техники”[Текст]. – М. : НИИАО, 2002.
– 105 с.
8. Таненбаум Э. Современные операционные
системы [Текст] / Э. Таненбаум. – 3-е изд. – СПб.:
Питер, 2010. – 1120 с.: ил.
9. Реконфигурируемые
мультиконвейерные
вычислительные структуры [Текст] / И.А. Каляев [и
др.] – Ростов н/Д.: Издательство ЮНЦ РАН, 2008. –
393 с.
10.Каляев А.В. Модульно-наращиваемые многопроцессорные системы со структурно-процедурной
организацией вычислений [Текст] / И.А. Каляев,
И.И. Левин. – М.: Янус-К, 2003. – 380 с.
11.Беседин И.В. Семейство базовых модулей
для построения реконфигурируемых многопроцессорных вычислительных систем со структурнопроцедурной организацией вычислений [Текст] / И.В.
Беседин [и др.] // Научный сервис в сети Интернет:
технологии распределенных вычислений: материалы всероссийской научной конференции. – М.:
Издательство Московского университета, 2006. –
С. 47–49.
References
1. Chujanov G.A. Perspektivy razvitija kompleksov
bortovogo
oborudovanija
na
baze
integrirovannoj modul’noj avioniki [Tekst] / G.A.
Chujanov, V.V.Kos’janchuk, N.I. Sel’vesjuk // Izvestija
JuFU. Tehnicheskie nauki. – 2013. – № 3. – P. 55–62.
2. Conmy Philippa. High level failure analysis for
Integrated Modular Avionics [Text]/ Philippa Conmy,
John McDermid // 6th Australian Workshop on Safety
Critical Systems and Software, 2001.
3. Degtjarev A.R. Razrabotka perspektivnyh
dinamicheski rekonfiguriruemyh sistem integrirovannyh
kompleksov bortovogo oborudovanija [Tekst] / A.R.
Degtjarev // Sbornik tezisov dokladov kongressa
molodyh uchenyh. – Vypusk 1. – SPb.: Universitet
ITMO, 2014. – 232 p.
4. Degtjarev A.R. Algoritm raspredelenija zadach
v mnogoprocessornyh ompleksah integrirovannoj
modul’noj avioniki [Tekst] / A.R. Degtjarev, G.V.
Medvedev //Avtomatizacija processov upravlenija –
2014. – № 1. – P. 79–84.
5. Rukovodstvo po garantii konstruirovanija
bortovoj jelektronnoj apparatury KT-254 [Tekst]. – M.:
Aviaizdat, 2011. – 86 p.
6. Rukovodstvo 4761 po metodam ocenki bezopasnosti sistem i bortovogo oborudovanija vozdushnyh sudov grazhdanskoj aviacii [Tekst]. – M.: OAO
Aviaizdat, 2010. – 264 p.
7. Kvalifikacionnye
trebovanija
KT-178B
“Trebovanija k programmnomu obespecheniju
bortovoj apparatury i sistem pri sertifikacii aviacionnoj
tehniki”[Tekst]. – M. : NIIAO, 2002. – 105 p.
8. Tanenbaum Je. Sovremennye operacionnye
sistemy [Tekst] / Je. Tanenbaum. – 3-e izd. – SPb.: Piter,
2010. – 1120 s.: il.
9. Rekonfiguriruemye mul’tikonvejernye vychislitel’-nye struktury [Tekst] / I.A. Kaljaev [i dr.] – Rostov
n/D.: Izdatel’stvo JuNC RAN, 2008.– 393 p.
10.Kaljaev A.V. Modul’no-narashhivaemye mnogoprocessornye sistemy so strukturno-procedurnoj organizaciej vychislenij [Tekst] / I.A. Kaljaev, I.I. Levin. –
M.: Janus-K, 2003. – 380 p.
11.Besedin I.V. Semejstvo bazovyh modulej dlja
postroenija rekonfiguriruemyh mnogoprocessornyh
vychislitel’nyh sistem so strukturnoprocedurnoj
organizaciej vychislenij [Tekst] / I.V. Besedin [i
dr.] // Nauchnyj servis v seti Internet: tehnologii
raspredelennyh vychislenij: materialy vserossijskoj
nauchnoj konferencii. – M.: Izdatel’stvo Moskovskogo
universiteta, 2006. – P. 47–49.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
99
Информационные комплексы и системы
Доломатов М.Ю.
Рыков В.И.
Dolomatov M.Yu.
Rycov V.I.
кандидат техн. наук,
кандидат физ.-мат.
доктор хим. наук,
наук, доцент кафедры
профессор, руководитель
«Экономическая
лаборатории «Электроинформатика»,
ФГБОУ ВО «Уфимский ники и нанотехнологии»,
профессор кафедры
государственный
авиационный техниче- физики Уфимского государственного университеский университет»,
та экономики и сервиса,
Россия, Уфа
Россия, Уфа
Мартынов В.В.
Martynov V.V.
доктор техн. наук,
профессор, зав. кафедрой «Экономическая
информатика»,
ФГБОУ ВО «Уфимский
государственный авиационный технический
университет»,
Россия, Уфа
Журавлева Н.А.
Zhuravleva N.A.
кандидат техн. наук,
доцент кафедры «Экономическая информатика»,
ФГБОУ ВО «Уфимский
государственный авиационный технический
университет»,
Россия, Уфа
Data processing facilities and systems
бежные, и часто необходимые, в жизни любого социума, а уровень социальной напряженности как
индикатор конфликтов. На начальном этапе деятельности системы строится стартовая интеллектуальная сетевая модель социальных процессов. Онтология предполагает подробную формализацию
представления конфликтологии с помощью концептуальной схемы, которая состоит из структуры
знаний (данных), содержащих множество объектов и их связей и правил поведения в данных социальных условиях. Стартовая онтология содержит более ста возможных в данных условиях концептов.
Ещё больше увеличивает размер онтологии формализация методов теории конфликта. Предлагается
технология обработки данных, полученных из сообщений СМИ и Интернета на основе онтологического моделирования интересов и целей личности, социальных групп и страт. Анализ информации
из распределённых источников на основе настраиваемой онтологической модели, имитационное
моделирование процессов социального конфликта позволяет перейти к прогнозированию и оценке
его развития в режиме реального времени. В рамках деятельности предлагаемой системы обнаружения, анализа и предотвращения или ослабления последствий социальных конфликтов выделены
следующие задачи: построение согласованных моделей социальных явлений; формирование методологии отбора данных, качестве базовой технологии поиска информации предлагается метод потенциальных функций; отбор полезной информации во внешнем потоке данных; анализ значимости
отобранных данных для целей, поставленных системе предотвращения социальных конфликтов;
изменение или дополнение соответствующих моделей социальных явлений; отбор или сортировка
используемых моделей социальных явлений по уровню угрозы интересам социума; поддержка
принятия решения по выбору методов воздействия на социальное явление с целью ослабления
угрозы, и оценка возможных последствий указанных действий при помощи технологии объектного агент-ориентированного моделирования средствами системы типа AnyLogic. Разработанный
инструментарий позволит проводить анализ информации, полученной на уровне личности (микроуровень) и на уровне государства (макроуровень). Функция поддержки принятия решений по предупреждению конфликта или переводу конфликта в мирное русло имеет крайне важное значение для
руководителей большинства государственных служб страны.
Ключевые слова: онтология, имитационное моделирование, информационная технология реализации системы анализа и управления социальными процессами, конфликт, уровень социальной
напряженности, поддержка принятия решений, предупреждение конфликта
IMPLEMENTATION TECHNOLOGY OF ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM
OF CONFLICT SOCIAL PROCESSES BASED ON INTELLIGENT MODELS
Прошин Е.Н.
Закиева Е.Ш.
Proshin E.N.
Zakieva E.Sh.
кандидат техн. наук,
кандидат техн. наук,
доцент кафедры «Техни- доцент кафедры «Экономическая информатика»,
ческая кибернетика»
ФГБОУ ВО «Уфимский
Уфимского государгосударственный авиственного авиатехнического универси- ационный технический
университет»,
тета, Россия, Уфа
Россия, Уфа
Вальдриева З.Р.
Лысенко И.А.
Valdrieva Z.R.
Lysenko I.A.
магистрант кафедры
кандидат техн. наук,
«Экономическая информадоцент кафедры
«Экономическая инфор- тика», ФГБОУ ВО «Уфимский государственный
матика», ФГБОУ ВО
«Уфимский государ- авиационный технический
университет»,
ственный авиационный
Россия, Уфа
технический университет», Россия, Уфа
УДК 004; 316.48; 351.746.1
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПЬЮТЕРНОЙ
СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ КОНФЛИКТНЫМИ СОЦИАЛЬНЫМИ
ПРОЦЕССАМИ НА БАЗЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
В работе описана технология реализации системы анализа и управления социальными процессами. Конфликтные социальные процессы рассматриваются как теоретико-игровые явления неиз-
100
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Implementation technology of analysis and management system of social processes is described in this
article. Conflict social processes is considered as inevitable and often necessary phenomenon in the life of any
society, and the level of social tension is considered as a conflict indicator. Starting model of social processes
is built in the initial phase of the system. Starting ontology contains more than a hundred concepts. Ontology
is updating by racial and religious features concepts which significantly increases its size. The formalization of
conflict theory methods increases the size of the ontology more. The technology of processing data received from
communications security services, media and the Internet is offered which id based on ontological modeling of
personality psychology, social groups and strata. Data Analysis from distributed sources based on customizable
ontological model and simulation of social conflict processes permit to proceed the prediction and development
evaluation in real time. As part of the proposed system of detection, analysis and prevention or mitigation
of social conflicts the following objectives is identified: social phenomena consistent models construction;
development of a methodology of selection of data as a core technology of information retrieval method is
proposed potential functions; formation of data selection metodology, potential functions method is proposed
as the core technology of information retrieval; the selection of useful information in an external data stream;
analysis of the selected data importance to the goals which is set by the social conflicts prevention system;
change or addition of social phenomena appropriate models; selection and sorting of used social phenomena
models by the threat level of society interests; support decision-making on the choice of social phenomenon
methods with a view to reduce the threat and assessment of the possible consequences of these actions by means
of technology of object-oriented modeling agent by means of the type of AnyLogic. Developed technology
allows the analysis of information obtained at the individual (micro level) and at the state level (macro level).
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
101
Информационные комплексы и системы
Data processing facilities and systems
Decision support function for the prevention of conflict and transfer the conflict to a peaceful course is essential
for heads of most public institution in the country.
Keywords: ontology, simulation, implementation technology of analysis and management system of social
processes, conflict, social tension level, decision support, conflict prevention
Сторона конфликта
Стратегия стороны конфликта
Независимо от уровня исследования общества
– микро (на уровне личности) или макро (на уровне
государства) – конфликтные социальные процессы
являются неизбежным, и часто необходимым,
явлением в жизни любого социума. Конфликты
в человеческом социуме возникают обычно на
фоне роста социальной напряжённости, могут
иметь иррациональный характер (национальные
или конфессиональные конфликты) и приводить к
разрушительным последствиям. Существует точка
зрения: «Возможно, XXI век поставит человечество перед альтернативой: либо он станет веком
конфликтологии, либо он будет последним веком в
истории цивилизации» [9].
Оценка уровня социальной напряженности
– индикатора конфликтов, поиск и определение
типа социального конфликта обычно проводится
государственными органами (как отечественными,
так и зарубежными). Исследования проводятся на
уровне экспертного анализа состояния социальной
среды по данным социологов, сообщениям СМИ
и Интернет – информации. Уровень результатов
ограничен слабостью теоретической базы и трудностями отбора нужной информации в громадном
потоке новостных данных.
Научные исследования в указанной области
активно проводятся при поддержке государственных и негосударственных фондов различных
стран, Европейской комиссией и Всемирным
Банком. Так, работы Jose G. Montalvo и Marta
Reynal-Querol [5] были в 2008 году поддержаны
грантом SEC2004-04429 фонда национальной
науки Испании (Spanish National Science
Foundation). Работы Esteban [2,3] поддержаны в
рамках рамочного проекта (гранта) Европейской
комиссии «The Polarization and Conflict project»
CIT-2-CT-2004-506084, исследования Ray также
поддерживались грантами, например, грантами
фонда национальной науки 0421852 и 0241070.
В Китае предполагается разработка методики
оценки и регулирования социальной напряженности между городским и сельским населением, в
связи с существующей высокой дифференциацией
доходов населения.
На начальном этапе деятельности системы
строится стартовая интеллектуальная сетевая
102
модель социальных процессов. Онтология предполагает подробную формализацию представления
конфликтологии с помощью концептуальной
схемы, которая состоит из структуры знаний
(данных), содержащих множество объектов и их
связей, и правил поведения в данных социальных
условиях. В модели предполагается обнаружение и
анализ социальных конфликтов.
В рамках деятельности предлагаемой информационной системы обнаружения, анализа и
предотвращения или ослабления последствий
социальных конфликтов можно выделить следующие задачи:
1. Построение согласованных моделей социальных явлений.
2. Формирование методологии отбора данных.
3. Отбор полезной информации во внешнем
потоке данных.
4. Анализ значимости отобранных данных
для целей, поставленных системе предотвращения
социальных конфликтов.
5. Изменение или дополнение соответствующих моделей социальных явлений пункта 1.
6. Отбор или сортировка используемых
моделей социальных явлений по уровню угрозы
интересам социума.
7. Поддержка принятия решения по выбору
методов воздействия на социальное явление с
целью ослабления угрозы, и оценка возможных
последствий указанных действий.
Рассмотрим коротко проблемы и задачи,
решаемые на каждом из указанных этапов. Задача
построения согласованных моделей социальных
явлений лежит на стыке таких дисциплин, как:
технология онтологического [13] и объектного [10]
моделирования с использованием психологии [6],
социологии [12], теории конфликта [16].
На начальном этапе формирования моделей, в
рамках технологии, описанных в работах [13,14],
формируется онтология структуры личности [11]
и социальной группы [6]. Стартовая онтология
содержит более ста концептов. Ещё больше увеличивает размер онтологии формализация методов
теории конфликта [16]. Так, например, базовая
модель стороны конфликта в терминах UML [10]
имеет вид (рис. 1):
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Позиция
стороны
конфликта
Образ предмета конфликта
Ресурсы стороны конфликта
Тактика стороны конфликта
Предмет конфликта
Образ стороны конфликта
Рисунок 1. Базовая модель стороны конфликта в терминах UML
Система призвана решать вопросы управления
социальными процессами. В терминах D-логики
[13] формулируется конкретный SPARQL запрос к
онтологии как к базе знаний. В том случае, когда в
системе требуемые данные отсутствуют, выполняется поиск в доступных данных спецслужб, СМИ
и Интернета. Указанная задача решается на этапах
2-5 деятельности системы. Общий объём входных
данных весьма велик, и требуемая информация
может быть рассеяна по многим источникам. Поиск
и анализ информации реализуется в едином ключе
методами Data Mining и Text Mining [15].
В качестве базовой технологии поиска информации предлагается метод потенциальных функций
[8]. Используется лингвистический подход к задаче
распознавания образов. Для используемой онтологии формируется топология, определяемая близостью классов [4]. Система выполняет поиск во
внешних данных и строит, используя рекуррентный
алгоритм, поверхность разделения, согласно потенциальной функции, определяемой заданной топологией онтологической модели. Хранение образа
онтологии в файле с OWL структурой существенно
облегчает доступ к сетям Интернет, данные в
которых обычно используют один из вариантов
XML формата [15].
Поиск ориентирован на семантику онтологии,
подбираются документы, которые могли бы принадлежать концептам запроса, и наиболее близки, в
смысле заданной топологии, к результатам запроса.
В итоге происходит пополнение списка экземпляров
соответствующего класса реальными данными.
Возможна ситуация, когда результат поиска
вполне определён, но достаточно далёк от классов
предложенной модели. В системе это интерпретируется как неполнота или неточность модели и предлагается экспертное пополнение или изменение
модели по указанным данным [7].
Методика выполнения запроса или пополнения базовой онтологии системы является весьма
затратной в вычислительном плане. Требуется
осуществить обработку миллионов документов за
разумное время. Задача может быть решена только
методами распределённой обработки в облаке. Для
решения предлагается технология запуска приложения на комплексе серверов глобальной сети.
Приложения выполняют поиск, анализ и интерпретацию данных. Для реализации вычислений используется GRID система сервисных вычислений типа
UNICORE (http://www.unicore.eu). Каждый сервер
сети работает с копией центральной онтологической
модели с управляемой системой обновления.
Пункты 6-7 задач системы выполняются в
технологии объектного агент-ориентированного
моделирования средствами системы типа AnyLogic
(http://www.anylogic.ru). Модели указанного типа
позволяют анализировать последствия предлагаемых решений по управлению социальными явлениями средствами имитационного моделирования.
Для настройки объектов системы моделирования
используется онтология системы, которая легко
может быть приведена к объектному виду.
Архитектура системы управления конфликтами
может быть представлена в виде (рис. 2):
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
103
Информационные комплексы и системы
Конечные пользователи
Функциональные возможности системы
Функции системы
Теоретики
Принципы деятельности
системы
Программисты
Управление технологией реализации
Структура и развитие
системы
Базовые сценарии работы
системы
Процессы управления
конфликтом
Аналитики
Качество работы системы,
развитие системы
Внедрение и эксплуатация
системы
Системотехники
Распространение, установка, связь
Рисунок 2. Архитектура системы управления конфликтами
Анализ информационных потоков из разных
источников в режиме реального времени позволит
обнаружить признаки конфликта. Идентификация
структуры конфликта и социального облика его
участников даст возможность определить комплекс
информационных, административных и силовых мер
для предотвращения нежелательных последствий
развития данного конфликта.
Предлагаемая информационная система управления социальными конфликтами является развитием
системы оценки социальной напряжённости, выполненной при финансовой поддержке ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса
России на 2007-2013 годы» (ГК № 14.514.11.4113),
с использованием более ранних работ [17-23]. В
рамках указанной системы применяется инструмент
оценки уровня социальной напряженности общества
по данным из открытых источников (в частности,
данные Госкомстата). Для оценки уровня социальной
напряженности используются три подхода:
1. Принцип Больцмана (для оценки уровня социальной напряженности по одному фактору – дифференциации доходов населения).
2. Для комплексной оценки – статистический
метод (регрессионный анализ).
3. Метод теории информации, построенный на
оценке уровня информационной энтропии, позво-
104
ляющий оценить комплексное влияние различных
факторов на уровень социальной напряженности.
Указанная методология позволяет осуществлять
мониторинг динамики уровня социальной напряженности. Однако при этом отсутствует возможность анализа информационных потоков СМИ,
Интернета, социальных сетей, сообщений сотовой
связи и фиксации смысловых признаков возможного
конфликта, а также возможность определения его
типа, социальной группы и лидеров. Для конкретной
группы базовым условием участия в социальном
конфликте, является получение информации из
внешней среды и наличие информационного обмена
между участниками конфликта.
Таким образом, анализ информации из распределённых источников на основе настраиваемой
онтологической модели, имитационное моделирование процессов социального конфликта
позволяет перейти к прогнозированию и оценке
его развития в режиме реального времени. Доработанный инструментарий позволит проводить анализ информации, полученной на уровне
личности (микроуровень) и на уровне государства
(макроуровень). Функция поддержки принятия
решений по предупреждению конфликта или
переводу конфликта в мирное русло имеет крайне
важное значение для руководителей большинства
государственных служб страны.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
Список литературы
1. Barker M. Regulating revolutions in Eastern
Europe [Electronic resource] / M. Barker. – URL: http://
www.thirdworldtraveler.com/NED/NED_EasternEuropeElections. html (дата обращения 18 сентября
2014).
2. Esteban J. Polarization, Fractionalization and
Conflict [Text] / J. Esteban, D. Ray // Journal of Peace
Research. – 2008. – Vol. 45. – № 2. – P. 163-182.
3. Esteban J. Polarization and Conflict: Theoretical
and Empirical Issues [Text] / J. Esteban, G. Schneider //
Journal of Peace Research – 2008. – Vol. 45. №. 2. – P.
131-141.
4. Farooq A. Web-Ontology Design Quality
Metrics [Text] / A. Farooq, S. Ahsan, A. Shah //Journal
of American Science. – 2010. – № 6(11). – P. 52-58.
5. Montalvo J.G. Ethnic Polarization and the Duration of Civil Wars [Text] / J.G. Montalvo, M. ReynalQuerol. – 2010. – Vol. 11. – P. 123-143.
6. Sonia R. Social Identity Complexity [Text] / R.
Sonia, B. Marilynn // Personality and Social Psychology
Review. – 2002. – Vol. 6. – № 2. – P. 88-106.
7. Yuan Xu. An Upper-Ontology-Based Approach
for Automatic Construction of IOT Ontology [Text] / Xu
Yuan, Zhang Chunhong, Ji Yang // International Journal
of Distributed Sensor Networks. – Vol. 2014 (2014). – P.
17.
8. Айзерман М.А. Метод потенциальных
функций в теории обучения машин [Текст]/ М.А.
Айзерман, Э.М. Браверман, Л.И. Розоноэр – М.:
Наука, 1970. – 384 с.
9. Анцупов А.Я. Конфликтология [Текст]/ А.Я.
Анцупов, А.И. Шипилов – М.: ЮНИТИ, 2000. –
551с.
10. Буч Г., Рамбо Д., Якобсон И. Язык UML
[Текст]/ Г. Буч, Д. Рамбо, И. Якобсон. – М.: ДМК
Пресс, 2006. – 496 с.
11. Белинская Е.П. Социальная психология
личности [Текст]/ Е.П. Белинская, О.А. Тихомандрицкая. – М.: Аспект Пресс, 2001. – 301 с.
12. Социальная психология. Учебное пособие
для вузов [Текст]/ под ред. А.Н. Сухова, А.А.
Деркача. – М.: Изд. центр Академия, 2001. – 600 с.
13. Дидык Т.Г. Алгоритмы и средства формирования онтологии заданной предметной области
[Электронный ресурс]/ Т.Г. Дидык, В.И. Рыков, Ю.В.
Шаронова //Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 6. – URL: www.science-education.
ru/113-10989 (дата обращения: 28.09.2014).
14. Дидык Т.Г. Методика построения онтологий
на базе объектного подхода [Электронный ресурс]/
Т.Г. Дидык, В.И. Рыков, Л.П. [Электронный ресурс]/
Т.Г. Дидык, В.И. Рыков, //Современные информационные технологии. – 2013. – № 18 (18). – С. 105-107.
15. Ланде Д.В. Поиск знаний в Интернет.
Профессиональная работа [Текст]/ Д.В. Ланде. – М.:
Вильямс, 2005. – 272 с.
16. Мириманова М.С. Конфликтологии [Текст]/
М.С. Мириманова. – М.: Издательский центр
«Академия», 2004. – 320 с.
17. Доломатов М.Ю. Информационная система
расчета социальной напряженности общества на
основе применения законов равновесной термодинамики [Текст]/ М.Ю. Доломатов, В.В. Мартынов,
Н.А. Журавлева, Е.И. Филосова, Е.Ш. Закиева //
Труды СПИИРАН. – 2015. – Вып. 4(41).
18. Доломатов М.Ю., Журавлева Н.А., Закиева
Е.Ш., Прошин Е.Н. Проектирование информационной системы оценки уровня социальной напряженности [Текст]/ М.Ю. Доломатов, Н.А. Журавлева, Е.Ш. Закиева, Е.Н. Прошин // Современные
проблемы науки и образования. – №2. – 2014.
– URL: http://www.science-education.ru/116-12286
(дата обращения: 28.09.2014).
19. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013660941,
Российская Федерация. Расчет социальной напряженности общества на основе данных из открытых
источников с целью оценки возникновения гражданских волнений и войн (ГВиВ-Контроль) [Текст]/
М.Ю. Доломатов, В.В. Мартынов, Н.А. Журавлева,
Е.И. Филосова, А.И. Швецов, О.В. Ширяев. – Дата
регистрации 17.01.2014.
20. Доломатов М.Ю. Информационная система
оценки и прогнозирования уровня социальной
напряженности [Текст]/ М.Ю. Доломатов, В.В.
Мартынов, Н.А. Журавлева, Е.И. Филосова, О.В.
Ширяев, А.И. Швецов // Электротехнические и
информационные комплексы и системы. – 2013. –
№4. – т.9. – С. 121-127.
21. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661801,
Российская Федерация. Информационная система
оценки уровня социальной напряженности [Текст]/
М.Ю. Доломатов, Н.А. Журавлева. – Дата регистрации 16.12.2013.
22. Доломатов М.Ю. Анализ устойчивости
экономических систем России, США и Австралии
на основе принципа Больцмана [Текст]/ М.Ю. Доломатов, Н.А. Журавлева // Экономика и управление:
научно-практический журнал. – 2011. –№ 1.
23. Доломатов М.Ю. Моделирование устойчивости социально-экономических систем на основе
анализа доходов населения [Текст]/ М.Ю. Доло-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
105
Информационные комплексы и системы
матов, Н.А. Журавлева // Наукоемкие технологии. –
2010. – №2– С. 43 – 52.
References
1. Barker M. Regulating revolutions in Eastern
Europe [Electronic resource] / M. Barker. – URL:
http://www.thirdworldtraveler.com/NED/NED_
EasternEuropeElections. html (data obrashhenija 18
sentjabrja 2014).
2. Esteban J. Polarization, Fractionalization and
Conflict [Text] / J. Esteban, D. Ray // Journal of Peace
Research. – 2008. – Vol. 45. – № 2. – P. 163-182.
3. Esteban J. Polarization and Conflict: Theoretical
and Empirical Issues [Text] / J. Esteban, G. Schneider //
Journal of Peace Research – 2008. – Vol. 45. №. 2. – P.
131-141.
4. Farooq A. Web-Ontology Design Quality
Metrics [Text] / A. Farooq, S. Ahsan, A. Shah //Journal
of American Science. – 2010. – № 6(11). – P. 52-58.
5. Montalvo J.G. Ethnic Polarization and the
Duration of Civil Wars [Text] / J.G. Montalvo, M.
Reynal-Querol. – 2010. – Vol. 11. – P. 123-143.
6. Sonia R. Social Identity Complexity [Text] / R.
Sonia, B. Marilynn // Personality and Social Psychology
Review. – 2002. – Vol. 6. – № 2. – P. 88-106.
7. Yuan Xu. An Upper-Ontology-Based Approach
for Automatic Construction of IOT Ontology [Text]
/ Xu Yuan, Zhang Chunhong, Ji Yang // International
Journal of Distributed Sensor Networks. – Vol. 2014
(2014). – P. 17.
8. Ajzerman M.A. Metod potencial’nyh funkcij v
teorii obuchenija mashin [Tekst]/ M.A. Ajzerman, Je.M.
Braverman, L.I. Rozonojer – M.: Nauka, 1970. – 384 p.
9. Ancupov A.Ja. Konfliktologija [Tekst]/ A.Ja.
Ancupov, A.I. Shipilov – M.: JuNITI, 2000. – 551s.
10. Buch G., Rambo D., Jakobson I. Jazyk UML
[Tekst]/ G. Buch, D. Rambo, I. Jakobson. – M.: DMK
Press, 2006. – 496 p.
11. Belinskaja E.P. Social’naja psihologija lichnosti
[Tekst]/ E.P. Belinskaja, O.A. Tihomandrickaja. – M.:
Aspekt Press, 2001. – 301 p.
12. Social’naja psihologija. Uchebnoe posobie dlja
vuzov [Tekst]/ pod red. A.N. Suhova, A.A. Derkacha. –
M.: Izd. centr Akademija, 2001. – 600 p.
13. Didyk T.G. Algoritmy i sredstva formirovanija
ontologii zadannoj predmetnoj oblasti [Jelektronnyj
resurs]/ T.G. Didyk, V.I. Rykov, Ju.V. Sharonova //
Sovremennye problemy nauki i obrazovanija. – 2013.
– № 6. – URL: www.science-education.ru/113-10989
(data obrashhenija: 28.09.2014).
14. Didyk T.G. Metodika postroenija ontologij na
baze ob#ektnogo podhoda [Jelektronnyj resurs]/ T.G.
106
Didyk, V.I. Rykov, L.P. [Jelektronnyj resurs]/ T.G.
Didyk, V.I. Rykov, //Sovremennye informacionnye
tehnologii. – 2013. – № 18 (18). – P. 105-107.
15. Lande D.V. Poisk znanij v Internet.
Professional’naja rabota [Tekst]/ D.V. Lande. – M.:
Vil’jams, 2005. – 272 p.
16. Mirimanova M.S. Konfliktologii [Tekst]/ M.S.
Mirimanova. – M.: Izdatel’skij centr «Akademija»,
2004. – 320 p.
17. Dolomatov M.Ju. Informacionnaja sistema
rascheta social’noj naprjazhennosti obshhestva na
osnove primenenija zakonov ravnovesnoj termodinamiki
[Tekst]/ M.Ju. Dolomatov, V.V. Martynov, N.A.
Zhuravleva, E.I. Filosova, E.Sh. Zakieva // Trudy
SPIIRAN. – 2015. – Vyp. 4(41).
18. Dolomatov M.Ju., Zhuravleva N.A., Zakieva
E.Sh., Proshin E.N. Proektirovanie informacionnoj
sistemy ocenki urovnja social’noj naprjazhennosti
[Tekst]/ M.Ju. Dolomatov, N.A. Zhuravleva, E.Sh.
Zakieva, E.N. Proshin // Sovremennye problemy nauki
i obrazovanija. – №2. – 2014. – URL: http://www.
science-education.ru/116-12286 (data obrashhenija:
28.09.2014).
19. Svidetel’stvo o gosudarstvennoj registracii
programmy dlja JeVM № 2013660941, Rossijskaja
Federacija. Raschet social’noj naprjazhennosti
obshhestva na osnove dannyh iz otkrytyh istochnikov
s cel’ju ocenki vozniknovenija grazhdanskih volnenij i
vojn (GViV-Kontrol’) [Tekst]/ M.Ju. Dolomatov, V.V.
Martynov, N.A. Zhuravleva, E.I. Filosova, A.I. Shvecov,
O.V. Shirjaev. – Data registracii 17.01.2014.
20. Dolomatov M.Ju. Informacionnaja sistema
ocenki i prognozirovanija urovnja social’noj
naprjazhennosti [Tekst]/ M.Ju. Dolomatov, V.V.
Martynov, N.A. Zhuravleva, E.I. Filosova, O.V. Shirjaev,
A.I. Shvecov // Jelektrotehnicheskie i informacionnye
kompleksy i sistemy. – 2013. – №4. – t.9. – P. 121-127.
21. Svidetel’stvo o gosudarstvennoj registracii
programmy dlja JeVM № 2013661801, Rossijskaja
Federacija. Informacionnaja sistema ocenki urovnja
social’noj naprjazhennosti [Tekst]/ M.Ju. Dolomatov,
N.A. Zhuravleva. – Data registracii 16.12.2013.
22. Dolomatov M.Ju. Analiz ustojchivosti
jekonomicheskih sistem Rossii, SShA i Avstralii na
osnove principa Bol’cmana [Tekst]/ M.Ju. Dolomatov,
N.A. Zhuravleva // Jekonomika i upravlenie: nauchnoprakticheskij zhurnal. – 2011. –№ 1.
23. Dolomatov M.Ju. Modelirovanie ustojchivosti
social’no-jekonomicheskih sistem na osnove analiza
dohodov naselenija [Tekst]/ M.Ju. Dolomatov, N.A.
Zhuravleva // Naukoemkie tehnologii. – 2010. – №2– S.
43 – 52.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
Зикий А.Н.
Zikiy A.N.
кандидат технических наук, старший научный
сотрудник, кафедра «Информационная
безопасность телекоммуникационных
систем» Институт компьютерных технологий
и информационной безопасности,
ФГАОУ ВО «Южный федеральный
университет», Россия, г. Таганрог
Зламан П.Н.
Zlaman P.N.
ведущий инженер-конструктор
Научно-конструкторское бюро
«Моделирующие и управляющие системы»,
ФГАОУ ВО «Южный федеральный
университет», Россия, г. Таганрог
УДК 621.396.6
МНОГОКАНАЛЬНЫЙ ЧАСТОТНЫЙ ДИСКРИМИНАТОР ТРЕХСАНТИМЕТРОВОГО ДИАПАЗОНА
По приемникам обнаружения радиосигналов опубликовано значительное количество монографий,
учебников, учебных пособий, статей, патентов. Однако исследования по приемникам обнаружения сигналов продолжаются в связи с совершенствованием элементной базы, усложнением сигнально-помеховой обстановки, появлением новых алгоритмов обнаружения. Значительный вклад в развитие этого
направления техники внесли отечественные ученые Дятлов А.П., Даниленко А.И., Евдокимов Ю.Ф., Евдокимов О.Ю., Клименко П.П., Корниенко В.Т. и др.
Статья направлена на экспериментальное исследование важной составной части приемника обнаружения сигналов – частотного дискриминатора.
Рассмотрен многоканальный частотный дискриминатор амплитудного типа. Приведены
функциональная и принципиальная схемы. Кратко описаны элементная база и конструкция.
Предложена аппроксимация амплитудно-частотных характеристик и алгоритм измерения несущей
частоты. Представлены методика и результаты экспериментального исследования частотного
дискриминатора частот 8-12 ГГц. Описанный частотный дискриминатор используется в широкополосной системе обнаружения сигналов.
В качестве результатов эксперимента представлены:
– амплитудно-частотная характеристика грубой шкалы;
– амплитудно-частотная характеристика шкалы средней точности;
– амплитудно-частотная характеристика точной шкалы;
– амплитудно-частотная характеристика канала обнаружения;
– отношение АЧХ грубых каналов;
– отношение АЧХ каналов средней точности;
– отношение АЧХ точных каналов.
Комбинирование амплитудно-частотных характеристик позволяет:
– устранить постоянную составляющую на выходе детектора;
– получить нормированные АЧХ, слабо зависящие от амплитуды входного сигнала.
Ключевые слова: частотный дискриминатор, амплитудный детектор, приемник обнаружения сигналов, амплитудно-частотная характеристика, алгоритм оценки несущей частоты, методика и результаты
эксперимента.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
107
THREE-SENTIMETRE RANGE MULTI-CHANNEL AMPLITUDE FREQUENCY
DISCRIMINATOR
There is lot of published monographs, tutorials, articles, patents about radio signal detection receiver.
However, research of radio signal detection receivers are still in progress because of improvement of element
base, complication of signal and jamming situation, development of new detection algorithms. The considerable
contribution on research of the area of the engineering was made by domestic scientists Dyatlov A.P., Danilenko
A.I., Evdokimov U.F., Evdokimov O.U., Klimenko P.P., Kornienko V.T. and at alias.
The main objective of the article is the experimental research of the important component of signal detection
receiver – a frequency discriminator.
A multi-channel amplitude type frequency discriminator is considered. Function and schematic diagrams
are presented. Component base and design are described shortly. The Approximation of amplitude-frequency
characteristic and the measurement algorithm of the carrier frequency are proposed. The procedure and the result
of experimental research of the frequency discriminator of 12-18 GHz frequency range are presented. Described
frequency discriminator has been applied in wideband signal detection system.
As results of the experiment:
- an amplitude-frequency characteristic of the crude scale;
- an amplitude-frequency characteristic of the scale of accuracy in the mean;
- an amplitude-frequency characteristic of the precision scale;
- an amplitude-frequency characteristic of the detection channel;
- an amplitude-frequency characteristics ratio of the crude channels;
- an amplitude-frequency characteristics ratio of the channels of accuracy in the mean;
- an amplitude-frequency characteristics ratio of the precision channels.
The combining of the amplitude-frequency characteristics makes it possible:
- to remove a dc component on the detector output;
- to obtain normalized amplitude-frequency characteristics weakly dependent from the amplitude of the
input signal.
Keywords: frequency discriminator, amplitude detector, signal detection receiver, amplitude-frequency
characteristic, estimation algorithm of carrier frequency, procedure and result of experiment.
Для обнаружения радиосигналов и точного
измерения несущей частоты часто используются
широкополосные частотные дискриминаторы (ЧД)
автокорреляционного типа [1], а также и другие
типы дискриминаторов [2-5].
Автокорреляционные частотные дискриминаторы обладают рядом недостатков. Среди них:
– необходимость жесткого ограничения амплитуды на входе, что затруднительно реализовать в
сантиметровом и миллиметровом диапазоне волн;
– повышенный уровень шумов из-за высокого
коэффициента усиления в ограничителе;
– ограничение длительности обрабатываемых импульсов снизу, связанное с длительностью
задержки в автокорреляционном ЧД;
– чувствительность к фазовым искажениям
сигнала, возникающим при ограничении, задержке
и других преобразованиях сигнала.
Частотный дискриминатор амплитудного типа
лишен этих недостатков, поэтому объектом исследования в данной работе выбран он. Однако в
известной литературе этому типу дискриминатора
108
уделено значительно меньше внимания, чем автокорреляционному. В книге [3] только упоминается этот
тип дискриминатора без детального его описания.
Поэтому целью настоящей работы является исследование основных характеристик частотного
дискриминатора амплитудного типа. Описанный
ЧД рекомендуется использовать в широкополосной
аппаратуре обнаружения сигналов [1-3],[18-20].
К частотному дискриминатору предъявляются
следующие требования:
· диапазон рабочих частот 8-12 ГГц;
· вероятность наложения двух импульсов с
разными частотами близка к нулю;
· минимальная длительность импульсов 0,1
мкс;
· среднеквадратическая погрешность измерения несущей частоты импульсных сигналов не
более 80 МГц;
· масса и габариты минимальные;
· число шкал – 3;
· ЧД должен иметь канал обнаружения с
максимально плоской АЧХ.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
В соответствии с этими требованиями была
разработана функциональная схема частотного
дискриминатора, показанная на рисунке 1.
Гребенчатые
фильтры
Модулятор
Детекторы
Выходы
точного
канала
Делитель
мощности
Вход СВЧ
Модуляция
Выходы
грубого
канала
Направленные ответвители
Информационные комплексы и системы
Выходы
канала
средней
точности
Выход
канала
обнаружения
Рисунок 1. Функциональная схема частотного дискриминатора
Частотный дискриминатор функционально
состоит из трех частей: точного дискриминатора,
грубого дискриминатора и дискриминатора средней
точности. Каждый дискриминатор имеет два выхода:
а) выход «подъем», на котором амплитудночастотная характеристика имеет наибольшее
ослабление радиочастоты в начале диапазона и
наименьшее ослабление в конце диапазона;
б) выход «спад», на котором наклон амплитудно-частотной характеристики имеет противоположный знак.
При этом, АЧХ обоих выходов грубого дискриминатора пересекаются в середине диапазона, а
АЧХ обоих выходов точного дискриминатора периодически (3¸5 раз) пересекаются и изменяют знак
в пределах определенных участков АЧХ грубого
дискриминатора. Таким образом, радиосигнал,
поступающий с выхода усилителя-ограничителя
на вход грубого и точного частотного дискриминатора, появляется на выходах частотных дискриминаторов в определенных амплитудных соотношениях.
При этом, отношение амплитуд сигнала на выходах
грубого дискриминатора указывает на участок
частотного диапазона, а отношение амплитуд на
выходах точного дискриминатора указывает на
значение радиочастоты сигнала в пределах этого
участка. Для большей точности определения
частоты вводится дополнительный канал – канал
средней точности АЧХ которого дважды пересекается в пределах диапазона и имеет максимум или
минимум характеристики (в зависимости от выхода)
в середине диапазона. Принципиальная схема ЧД
приведена на рисунке 2.
Частотный
дискриминатор
состоит
из
pin-диодного модулятора (выключателя) на входе,
двух делителей мощности, четырех направленных
ответвителей, семи детекторов и десяти шлейфов.
СВЧ часть модулятора выполнена на двух pin
диодах типа 2А553 [9]. Цепь управления модулятора
содержит элементы L1, L2, R1. Делители мощности
выполнены равноплечими по трехкольцевой схеме.
Направленные ответвители выполнены одноступенчатыми и соединены последовательно друг с
другом. Детекторы на диодах V5, V6 формируют
точную шкалу. Детекторы на диодах V7, V8 формируют шкалу средней точности. Детекторы на диодах
V3, V4 формируют грубую шкалу. Детектор на диоде
V9 является сверхширокополосным с равномерной
АЧХ и описан ранее в работе [6]. Транзисторный
детектор для этой цели не годится по причине недостаточной широкополосности [7]. Шлейфы W4, W5
обеспечивают периодичность точной шкалы, а рези-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
109
Информационные комплексы и системы
сторы R11, R13 – остроту резонансов. Шлейфы W8.
W9, W10, W11 обеспечивают периодичность шкалы
средней точности, а резисторы R18, R25, R26, R28 –
остроту резонансов.
Data processing facilities and systems
Тогда алгоритм работы многошкального ЧД имеет вид:
(2)
где
– оценка несущей частоты; n – номер полупериода косинусоиды, задействованного на данном
шаге измерений, может принимать значения от 1 до
nmax (см. ниже), вычисляемая n с помощью грубой
шкалы; U1 – выход первого детектора точного
канала; U2 – выход второго детектора точного
канала; U3 – выход детектора канала обнаружения;
k – коэффициент, обеспечивающий условие нормировки.
Операция вычитания (U1-U2) позволяет устранить постоянную составляющую на выходах детекторов, получить под знаком arcsin знакопеременную
Вычисление n
величину ненормированной амплитуды. Операция
деления
позволяет получить нормиро-
ванное значение синуса в пределах от минус 1 до
плюс 1.
Операции вычитания и деления осуществляются в ПЛИС после аналого-цифрового преобразования величин U1, U2, U3. Чаще всего эти операции
вычисляют заранее и в ПЛИС прошивают готовую
таблицу результатов.
(3)
,
Рисунок 2. Принципиальная схема ЧД
Дискриминационную характеристику точной шкалы можно аппроксимировать следующим выражением:
(1)
где U1, U2 – напряжения на выходах детекторов
точной шкалы; U3 – напряжение на выходе канала
обнаружения; K – коэффициент, обеспечивающий
условие
нормировки:
f – текущая частота; fн – начальная частота; Δf –
частотный интервал, равный половине периода
косинусоиды.
Алгоритм работы многоканального ЧД представляет собой функцию, обратную дискриминационной характеристике. При обращении функции (1)
учтена её периодичность. Кроме того, отдано предпочтение разбиению аргумента на участки, соответствующие монотонности функции (1).
где n – номер рабочего участка; nmax – максимальное
значение номера рабочего участка; U4, U5 – напряжения на выходах детекторов грубой шкалы; U3
– напряжение на выходе детектора канала обнаружения; entire – целая часть числа.
Выражение (4) чаще всего реализуют в виде
таблицы, записанной в ПЗУ ПЛИС.
Из-за технологических ограничений не удалось
реализовать дискриминационные характеристики
грубой шкалы, близкие к идеальным, поэтому была
введена ещё шкала средней точности. Равномерное
квантование по уровню сигнала грубой шкалы
было заменено на квантование неравномерное, что
снизило ошибки.
ЧД размещён на подложке из поликора размером
48х60х0,5 мм, которая запаяна в корпус рамочного
типа. Конструирование и технология изготовления
ЧД использовались традиционные, описанные в
литературе [10-14].
Детекторные диоды выбраны типа 2А131А-3
[9] без подбора на идентичность. Входной соединитель типа СРГ50-751 ФВ [14]. Выходы детекторов
выполнены в виде изоляторов ИСПП-1а-250-3.
Особенности построения и экспериментальные
характеристики амплитудного детектора описаны в
работе [6].
Экспериментальное исследование ЧД проводилось на установке, структурная схема которой
приведена на рисунке 4.
Генератор
видеоимпульсов
Г5-54
Генератор СВЧ
сигнала
E8267D
Частотный
дискриминатор
Видеоусилитель
+12
Осциллограф
TPS-2012
-12
Источник питания
Рисунок 3. Дискриминационная характеристика ЧД для точной шкалы
110
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рисунок 4. Структурная схема измерительного стенда
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
111
Информационные комплексы и системы
В качестве источника сигнала использован генератор СВЧ сигналов E8267D фирмы Agilent [16]. В
качестве индикатора выходного сигнала использован цифровой осциллограф типа TPS-2012 фирмы
Tektronix. Импульсная модуляция входного сигнала
обеспечивалась генератором видеоимпульсов Г5-54
и внутренним модулятором ЧД (диоды V1, V2).
Data processing facilities and systems
Для усиления слабых импульсов с выходов
детекторов и подачи смещения на них был использован видеоусилитель собственной разработки.
Измерение частотных характеристик каналов проводилось в диапазоне 8,0-12,0 ГГц с шагом 50 МГц.
Результаты измерений представлены графически на
рисунках 5-8.
Рисунок 7. Каналы средней точности
Рисунок 5. Канал обнаружения
Рисунок 8. Точные каналы
Рисунок 6. Грубые каналы
112
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
На рисунке 5 можно видеть практически
идеальную АЧХ канала обнаружения (диод V9).
На рисунке 6 сплошная кривая показывает изменение напряжения на детекторе V3, а пунктирная
кривая – на детекторе V4. На рисунке 7 сплошная
кривая даёт частотную зависимость напряжения
на выходе детектора V7, а пунктирная кривая – на
выходе детектора V8. Рисунок 8 сплошная кривая
иллюстрирует частотную зависимость напряжения
на выходе детектора V5, а пунктирная кривая – на
выходе детектора V6. Для устранения зависимости
частотных характеристик от мощности входного
сигнала, уменьшения влияния большого КСВН на
монотонность кривых АЧХ, в приемнике используется отношение двух сигналов, т. е.
.
Такие кривые, полученные расчетным путем,
изображены на рисунке 9 и 10.
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
113
Информационные комплексы и системы
Рисунок 9. Отношение грубых каналов и каналов средней грубости
Рисунок 10. Отношение точных каналов
Заключение.
1. Цель данной работы достигнута – исследован трехшкальный частотный дискриминатор
трехсантиметрового диапазона, отвечающий
предъявленным требованиям.
2. Предложена аппроксимация амплитудночастотных характеристик.
3. Разработан алгоритм измерения несущей
частоты.
4. Получены экспериментальные данные,
позволяющие выбрать микросхемы для аналогово-цифрового преобразования и цифровой обработки сигналов на выходе частотного дискриминатора.
Список литературы
1. Дятлов А.П. Корреляционная обработка
широкополосных сигналов в автоматизированных
комплексах радиомониторинга [Текст]/ А.П.
Дятлов, Б.Х. Кульбикаян. – М.: Горячая линия –
Телеком. 2013. – 332 с.
114
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Data processing facilities and systems
2. Tsui J.B. Microwave receivers with electronic
warfare application [Text]/ J.B. Tsui. – N.Y: John
Wiley & Sons, 1986. – 460 p.
3. Wiley R.G. Electronic Intelligence. The Interception of Radar Signals [Text]/ R.G. Wiley Dedham,
MA: Artech House, 1985. – 284 p.
4. Василенко В.Э. Экспериментальное исследование приемника мгновенного измерения
частоты [Текст]/ В.Э. Василенко, Б.Д. Дикарев,
А.Н. Зикий, И.А. Сальный // Известия ЮФУ. Серия
Технические науки. – 2008. – №3. – с. 168-171.
5. Бровченко С.П. Функциональная математическая модель автокорреляционного частотного дискриминатора [Текст]/ С.П. Бровченко,
И.И. Пивоваров //Электронная техника. Cер. СВЧ
техника. – 1993. – №5-6. – с. 30-37.
6. Бутков
В.П.
Сверхширокополосный
детектор [Текст]/ В.П. Бутков, А.Н. Зикий, П.Н.
Зламан // Электротехнические и информационные
комплексы и системы. – 2014. – т.10. – №2.– с.
111-116.
7. Беляев Д.В. Экспериментальное исследование транзисторного детектора СВЧ [Текст]/
Д.В. Беляев, А.Н. Зикий, К.Е. Румянцев // Электротехнические и информационные комплексы и
системы. – 2006. – №2. – с. 54-57.
8. Баландин В.С. и др. Перспективы развития
приемных устройств систем РЭБ [Текст]/ В.С.
Баландин и др. // Зарубежная радиоэлектроника.
– 1987. – №12. – с. 78-92.
9. Полупроводниковые приборы. СВЧ диоды.
Справочник [Текст]/ под ред. Б.А. Наливайко. –
Томск, МГП «РАСКО», 1992.
10.Справочник по расчету и конструированию микрополосковых устройств [Текст]/ под
ред. В.И. Вольмана. – М.: Радио и связь, 1982. –
328 с.
11. Бушминский И.П. Технология гибридных
интегральных схем СВЧ. Учебное пособие [Текст]/
И.П. Бушминский, Г.В. Морозов. – М.: Высшая
школа, 1980. – 285 с.
12.Красов В.Г. Толстопленочная технология в
СВЧ микроэлектронике [Текст]/ В.Г. Красов, Г.Б.
Петраускас, Ю.С. Чернозубов. – М.: Радио и связь,
1985. – 168 с.
13.Справочник по элементам полосковой
техники [Текст]/ под ред. А.Л. Фельдштейна. – М.:
Связь, 1979 – 336 с.
14.Грачев А.А. Конструирование электронной
аппаратуры на основе поверхностного монтажа
компонентов [Текст]/ А.А. Грачев, А.А. Мельник,
Л.И. Панов. – М.: НТ-Пресс, 2006. – 384 с.
15.Джуринский К.Б. Миниатюрные коаксиальные радиокомпоненты для микроэлектроники
СВЧ [Текст]/ К.Б. Джуринский. – М.: Техносфера,
2006. – 216 с.
16.Генератор сигналов Е8267D. Техническое
описание [Текст]. – Agilent Technologies.
17. Осциллограф
TPS2012.
Техническое
описание [Текст]. – Tektronix.
18.Методы и средства идентификации источников радиоизлучения [Текст]/ под ред. А.А.Зори.
– Донецк: ГВУЗ «ДонГТУ», 2010. – 345 с.
19. Куприянов А.И., Петренко П.Б., Сычев
М.П. Теоретические основы радиоэлектронной
разведки [Текст]/ А.И. Куприянов, П.Б. Петренко,
М.П. Сычев.–М.: МГТУ им Н.Э. Баумана, 2010. –
381 с.
20.Модели пространственного и частотного
поиска [Текст]/ под ред. Ю.Л. Козирацкого. – М.:
Радиотехника, 2013. – 344 с.
References
1. Djatlov A.P. Korreljacionnaja obrabotka
shirokopolosnyh signalov v avtomatizirovannyh
kompleksah radiomonitoringa [Tekst]/ A.P. Djatlov,
B.H. Kul’bikajan. – M.: Gorjachaja linija – Telekom.
2013. – 332 p.
2. Tsui J.B. Microwave receivers with electronic
warfare application [Text]/ J.B. Tsui. – N.Y: John
Wiley & Sons, 1986. – 460 p.
3. Wiley R.G. Electronic Intelligence. The Interception of Radar Signals [Text]/ R.G. Wiley Dedham,
MA: Artech House, 1985. – 284 p.
4. Vasilenko
V.Je.
Jeksperimental’noe
issledovanie priemnika mgnovennogo izmerenija
chastoty [Tekst]/ V.Je. Vasilenko, B.D. Dikarev, A.N.
Zikij, I.A. Sal’nyj // Izvestija JuFU. Serija Tehnicheskie
nauki. – 2008. – №3. – P. 168-171.
5. Brovchenko
S.P.
Funkcional’naja
matematicheskaja
model’
avtokorreljacionnogo
chastotnogo diskriminatora [Tekst]/ S.P. Brovchenko,
I.I. Pivovarov //Jelektronnaja tehnika. Cer. SVCh
tehnika. – 1993. – №5-6. – P. 30-37.
6. Butkov V.P. Sverhshirokopolosnyj detektor
[Tekst]/ V.P. Butkov, A.N. Zikij, P.N. Zlaman //
Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i
sistemy. – 2014. – t.10. – №2.– s. 111-116.
7. Beljaev D.V. Jeksperimental’noe issledovanie
tranzistornogo detektora SVCh [Tekst]/ D.V. Beljaev,
A.N. Zikij, K.E. Rumjancev // Jelektrotehnicheskie i
informacionnye kompleksy i sistemy. – 2006. – №2. –
P. 54-57.
8. Balandin V.S. i dr. Perspektivy razvitija
priemnyh ustrojstv sistem RJeB [Tekst]/ V.S. Balandin
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
115
Информационные комплексы и системы
i dr. // Zarubezhnaja radiojelektronika. – 1987. – №12.
– P. 78-92.
9. Poluprovodnikovye pribory. SVCh diody.
Spravochnik [Tekst]/ pod red. B.A. Nalivajko. –
Tomsk, MGP «RASKO», 1992.
10.Spravochnik po raschetu i konstruirovaniju
mikropoloskovyh ustrojstv [Tekst]/ pod red. V.I.
Vol’mana. – M.: Radio i svjaz’, 1982. – 328 p.
11. Bushminskij I.P. Tehnologija gibridnyh
integral’nyh shem SVCh. Uchebnoe posobie [Tekst]/
I.P. Bushminskij, G.V. Morozov. – M.: Vysshaja
shkola, 1980. – 285 p.
12.Krasov V.G. Tolstoplenochnaja tehnologija v
SVCh mikrojelektronike [Tekst]/ V.G. Krasov, G.B.
Petrauskas, Ju.S. Chernozubov. – M.: Radio i svjaz’,
1985. – 168 p.
13.Spravochnik po jelementam poloskovoj
tehniki [Tekst]/ pod red. A.L. Fel’dshtejna. – M.:
Svjaz’, 1979 – 336 p.
14.Grachev A.A. Konstruirovanie jelektronnoj
apparatury na osnove poverhnostnogo montazha
komponentov [Tekst]/ A.A. Grachev, A.A. Mel’nik,
L.I. Panov. – M.: NT-Press, 2006. – 384 p.
15.Dzhurinskij K.B. Miniatjurnye koaksial’nye
radiokomponenty dlja mikrojelektroniki SVCh
[Tekst]/ K.B. Dzhurinskij. – M.: Tehnosfera, 2006. –
216 p.
16.Generator signalov E8267D. Tehnicheskoe
opisanie [Tekst]. – Agilent Technologies.
17. Oscillograf TPS2012. Tehnicheskoe opisanie
[Tekst]. – Tektronix.
18.Metody i sredstva identifikacii istochnikov
radioizluchenija [Tekst]/ pod red. A.A.Zori. – Doneck:
GVUZ «DonGTU», 2010. – 345 p.
19. Kuprijanov A.I., Petrenko P.B., Sychev M.P.
Teoreticheskie osnovy radiojelektronnoj razvedki
[Tekst]/ A.I. Kuprijanov, P.B. Petrenko, M.P.
Sychev.–M.: MGTU im N.Je. Baumana, 2010. – 381 p.
20.Modeli prostranstvennogo i chastotnogo
poiska [Tekst]/ pod red. Ju.L. Kozirackogo. – M.:
Radiotehnika, 2013. – 344 s.
Metrology and information-measuring devices
МЕТРОЛОГИЯ И ИНФОРМАЦИОННОИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА
METROLOGY AND
INFORMATION-MEASURING DEVICES
Федосов А. В.
Федосов В.А.
Fedosov A.V.
Fedosov V.A.
кандидат технических наук,
кандидат технических
доцент кафедры «Промышленная
наук, доцент кафедры
безопасность и охрана труда»
«Технологические машины
ФГБОУ ВО «Уфимского государи прикладная физика»
ственного технического
ФГБОУ ВО «Уфимского государнефтяного университета»,
ственного технического
Россия, г. Уфа
нефтяного университета»,
Россия, г. Уфа
Шаймухаметов Э.Ф.
Shajmuhametov E.F.
студент, ФГБОУ ВО
«Уфимского государственного
технического нефтяного
университета»,
Россия, г. Уфа
УДК 622.69-049.5
СОВРЕМЕННЫЕ СРЕДСТВА ИЗМЕРЕНИЯ, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ
УСТРОЙСТВ НА ОПАСНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТАХ
На сегодняшний день развитие средств измерений и контроля идет в направлениях повышения точности
измерений, уменьшения габаритных размеров и массы приборов, снижения измерительных усилий приборов,
а также применения новых методов измерений.
Качественное проведение экспертизы промышленной безопасности технических устройств, применяемые
на опасном производственном объекте (ОПО) с использованием современных средств измерения позволяет
своевременно обнаружить дефекты и повреждения, способные в последствии привезти к аварийным ситуациям, а также обеспечить безопасность технологических процессов промышленных предприятий.
Анализ потребности рынка средств измерения при проведении экспертизы промышленной безопасности
показывает, что современные приборы и средства измерения могут существенно улучшить эффективность
проведения технического диагностирования технических устройств, применяемые на опасном производственном объекте и повысить возможности для точного и оперативного решения как для стандартных задач, так и
для сложных случаев диагностики, что приводит к уменьшению риска возникновения аварийных ситуаций на
ОПО.
116
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
117
Метрология и информационно-измерительные устройства
В данной статье, приведены современные средства измерения, применяемые при проведении экспертизы
промышленной безопасности трубопроводов на ОПО.
Ключевые слова: средства измерений, экспертиза промышленной безопасности, опасный производственный объект, современные приборы, дефектоскоп, тощиномер, ультразвуковые методы, неразрушающий контроль, трубопровод, диагностика.
THE MODERN GAGES APPLIED AT EXPERTISE OF INDUSTRIAL SAFETY OF
TECHNICAL DEVICES ON HAZARDOUS PRODUCTION FACILITIES
Today development of measuring instruments and monitoring goes in the directions of increase of accuracy of
measurements, decreases of overall dimensions and mass of devices, decrease in measuring efforts of devices, and also
applications of new methods of measurements.
High-quality expertize of industrial safety of technical devices, applied on hazardous production facility with use of
the modern gages allows to find in due time defects and to bring the damages capable to a consequence to contingency
situations, and also to ensure safety of technological processes of the production enterprises.
The analysis of requirement of the market of gages at expertize of industrial safety shows that the modern devices
and gages can significantly improve effectiveness of carrying out technical diagnosing of technical devices, applied
on hazardous production facility and to raise opportunities for the precise and operational decision both for reference
tasks, and for the composite cases of diagnostics that leads to decrease of risk of emergence of contingency situations
on hazardous production facilities.
In this article, the modern gages applied at expertize of industrial safety of pipelines on hazardous production
facilities are given.
Keywords: measuring instruments, examination of the production safety, hazardous production facility, the modern
devices, defectoscope, toshchinomer, ultrasonic methods, non-destructive monitoring, pipeline, diagnostics.
На сегодняшний день развитие средств измерений и контроля идет в направлениях повышения
точности измерений, уменьшения габаритных
размеров и массы приборов, снижения измерительных усилий приборов, а также применения
новых методов измерений [1].
Качественное проведение экспертизы промышленной безопасности (далее – ЭПБ) технических
устройств, применяемые на опасном производственном объекте с использованием современных
средств измерения позволяет своевременно обнаружить дефекты и повреждения, способные в
последствии привезти к аварийным ситуациям, а
также обеспечить безопасность технологических
процессов промышленных предприятий [2]. На
примере, разберем современные средства измерения, применяемые при проведении экспертизы
промышленной безопасности трубопроводов на
ОПО.
При проведении ЭПБ трубопровода, на этапе
проведения технического диагностирования проводятся:
а) работы по визуальному и измерительному
контролю;
б) работы по ультразвуковой толщинометрии и
дефектоскопии;
в) работы по замеру твердости;
г) выполнение расчета на прочность.
118
Визуально-измерительный контроль (ВИК)
осуществляется в форме наружного осмотра.
Внутренние дефекты и повреждения стенки и
сварных швов трубопровода, а также толщина
стенки трубопроводов определяются неразрушающими (ультразвуковым, радиационным, магнитным,
капиллярным и акустико-эмиссионным) методами.
Наиболее
эффективным
неразрушающим
методом контроля качества трубопроводов является
ультразвуковой метод, который позволяет выполнять
весь комплекс работ по ультразвуковой диагностике
трубопроводов, выявлять слабые места сварных
швов, внутреннюю коррозию труб. При использовании этого метода исключаются традиционные
погрешности, а также погрешности, обусловленные
объемным
распределением
электромагнитнодинамических сил в поверхностном слое объекта
контроля. Своевременное и плановое устранение
разрушающихся участков трубопроводов позволит
сэкономить на ремонте в чрезвычайных обстоятельствах [3].
В последнее время все большее внимание во
всем мире уделяется повышению оперативности
и достоверности контроля сварных стыков строящихся трубопроводов. Самым передовым словом
техники в этом направлении можно считать применение ультразвуковых фазированных решеток.
Главным достоинством ультразвуковых фази-
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Metrology and information-measuring devices
рованных решеток можно считать возможность
программного формирования диаграммы направленности ультразвукового блока, включая фокусировку, точку и угол ввода. Это позволяет, применяя
один и тот же пьезоэлектрический преобразователь,
реализовать все схемы контроля, применяемые в
многоэлементных системах с линейным сканированием. Например, контроль прямым и однократно
отраженным лучом, схема тандем, и т.д.
Принцип работы современного ультразвукового дефектоскопа [4] можно представить на основе
схемы (рис.1). Генератор синхронизируюших
испульсов (ГСИ) через определенные промежутки
времени вырабатывает импульсы, которые проходят
через делитель частоты и запускают различные
блоки прибора.
Рис.1. Функциональная схема ультразвукового дефектоскопа [9].
(С – синхронизатор, ГСИ – генератор синхронизирующих импульсов, ДЧ – делитель частоты, ГИВ
– генератор импульсов возбуждения, ОК - объект
контроля, А – аттенюатор, У – усилитель, ПУТ приемно-усилительный тракт, ЭЛТ - электроннолучевая трубка, К1-К2 – переключатели, Р1 ,Р2 –
разъемы, ПЭП1-ПЭП2 – преобразователи, БР - блок
развертки и подсветки, BРЧ - временная регулировка
чувствительности, АСД - блок автоматической сигнализации дефектов, БИ - блок измерений, И – индикатор, ИП - источник питания.)
Генератор импульсов возбуждения (ГИВ) вырабатывает короткий электрический импульс, который
через разъем Р1 подается на пьезоэлемент ПЭП1.
Вследствие обратного пьезоэлектрического эффекта
пьезоэлемент ПЭП1 преобразовывает электрический
импульс в упругое колебание, которое излучается
в объект контроля (OK) в виде УЗ волны. УЗ колебания, отраженные от противоположной поверхности
объекта контроля или oт дефектов, возвращаются к
поверхности контроля. Вследствие явления прямого
пьезоэлектрического эффекта упругое колебание
пьезоэлементом ПЭП2 преобразуется в электрический
импульс, который через разъем Р2 поступает на аттенюатор (А). Аттенюатор служит для калиброванного
ослабления и измерения отношений (дБ) принятых
сигналов. Далее сигнал усиливается и преобразовывается в блоке усилителя (У), а затем подается на
вертикально-отклоняющую пластину электроннолучевой трубки (ЭЛТ) или на другой индикатор. Блок
развертки (БР) вырабатывает пилообразные импульсы
и прямоугольные импульсы подсветки. Пилообразные
импульсы подаются на горизонтально-отклоняющие
пластины ЭЛТ. Напряжение подсветки обеспечивает
испускание электронного пучка только на прямолинейном участке пилообразного напряжения.
Блок временной регулировки чувствительности
(ВРЧ) позволяет скомпенсировать уменьшение эхосигналов с увеличением глубины, связанное с геометрическим расхождением пучка и затуханием звука в
материале.
Блок автоматической сигнализации дефектов
(АСД) предназначен для установления зоны контроля
и формирования сигнала для подачи на звуковой,
световой или другой сигнализатор при наличии
зхо-имлульсов в зоне контроля.
Блок измерений (БИ) предназначен для измерения координат дефектов с выдачей информации
на индикатор (И), а также дли измерения длительности задержки развертки, временных параметров
АСД и системы ВРЧ
Источник питания (ИП) служит для преобразования питающего электрического напряжения и его
распределения по блокам дефектоскопа [4].
В пример современной дефектоскопов можно
привести цифровые ультразвуковые дефектоскопы
серии EPOCH 1000 от Olympus – портативные
прочные дефектоскопы, предлагающие, помимо
традиционного ультразвукового контроля, поддержку
фазированных решёток. Возможность одновременного сканирования под разными углами позволяет
повысить эффективность контроля в целом. Отпадает
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
119
Метрология и информационно-измерительные устройства
необходимость использования нескольких датчиков
и призм. В данном дефектоскопе реализована
поддержка датчиков на фазированных решётках, что
позволяет проводить ультразвуковой контроль в соответствии с существующими нормативами и использовать преимущества фазированных решёток для повышения достоверности и эффективности контроля.
Основные особенности дефектоскопов EPOCH
1000 [5]:
– возможность подключения или уже подключенные фазированные решётки;
– соответствие нормам EN12668-1;
– более 30 цифровых фильтров;
– ЧЗИ 6 кГц для высокоскоростного сканирования;
– автоматическое распознавание датчика с ФР;
– интуитивная калибровка задержки в призме и
усиления для всех законов фокусировки;
– программируемые аналоговые выходы и
выходы сигнализации;
– соответствие стандарту IP для работы в жёстких
условиях;
– горизонтальная ориентация корпуса, кнопки и
ручка прокрутки в качестве элементов управления;
– цифровой приёмник с большим динамическим
диапазоном;
– экран VGA, видимый при ярком солнечном
свете;
– набор опций визуализаций для упрощения
интерпретации А-скана;
– опорные и измерительные курсоры;
– стандартные динамические кривые DAC/ВРЧ;
– встроенные АРД-диаграммы.
Таблица 1
Технические характеристики EPOCH 1000
Генератор
Тип генератора
Настраиваемый генератор прямоугольных импульсов
ЧЗИ
От 5 до 6 000 Гц, шаг 5 Гц
Напряжение генератора
От 50 до 475 В, шаг 25 В
Длительность импульса
От 30 до 10000 нс
Демпфирование
50, 100, 200, 400 Ом
Задержка генератора
Отсутствует
Приемник
Коэффициент усиления
От 0 до 110 дБ
Входное полное сопротивление в
40 Ом ± 5%
приемнике
Полоса проопускания приемника
0,2?26,5 МГц
Задержка приемника
Отсутствует
Цифровые фильтры
Стандартный набор фильтров ( для контроля согласно
стандарту EN 12668-1): 7 фильтров;
Расширенный набор фильтров ( не испытан на
соответствие EN 12668-1)
Детектирование
Полное, однополупериодное положительное и
отрицательное, радиочастота
Отсечка
От 0% до 80% высоты экрана с визуальным
оповещением
Измерение амплитуды
От 0% до 110% высоты экрана с разрешением 0,25%
Калибровка
Автокалибровка
Скорость, смещение нуля
Прямой луч (первый донный эхо-сигнал или эхо-эхо)
Наклонный луч (УЗ - путь или глубина)
Режимы контроля
Импульс-эхо, раздельно-совмещенный, теневой
Единицы измерения
Миллиметры, дюймы или микросекунды
Диапазон
От 1,86 мм до 25400 мм
Скорость звука
От 635 м/с до 15240 м/с
Смещение нуля
От 0 до 750 мкс
Задержка изображения
От -59 мм до 25400 мм
Угол ввода луча
ОТ 0° ДО 85° С ШАГОМ 0,1
120
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Metrology and information-measuring devices
Ультразвуковые толщиномеры являются в
настоящее время одними из наиболее широко
распространенных
средств
неразрушающего контроля, позволяющих контролировать
толщины стенок металлических узлов, деталей,
конструкций при одностороннем доступе. Ультразвуковые толщиномеры измеряют время прохождения импульса от излучателя до противоположной поверхности объекта контроля и обратно
к преобразователю. Для проведения таких измерений доступ к противоположной поверхности
объекта контроля не требуется. Благодаря этому,
если противоположная поверхность объекта
контроля является труднодоступной или полностью недоступной, необходимость разрезать
объект контроля, отсутствует [6].
Отличительная черта современных толщиномеров - возможность хранить и регистрировать
результаты измерений. При этом повышается
достоверность контроля (измерений), а условия
работы оператора становятся значительно комфортнее. Объем памяти, как правило, достаточен
для хранения нескольких тысяч результатов, что
обеспечивает сохранность всех данных, которые
оператор может получить за одну рабочую смену.
Эти результаты могут быть введены в компьютер
через стандартный интерфейс (как правило - КБ
232).
Принцип работы толщиномера основан на
ультразвуковом импульсном эхо-методе изме-
рения, который использует свойство ультразвуковых колебаний отражаться от границы раздела
сред с разными акустическими сопротивлениями.
Передающая пластина преобразователя излучает импульс УЗК через линию задержки (призму)
в направлении наружной поверхности изделия,
толщину которого нужно измерить. Импульс
УЗК распространяется в изделии до внутренней
поверхности, отражается от нее, распространяется в направлении наружной поверхности и,
пройдя линию задержки (призму), принимается
приемной пластиной.
Импульс УЗК, отраженный от внутренней
поверхности изделия, принимается приемной
пластиной преобразователя и преобразуется в
электрический сигнал, который поступает на
вход усилителя, а с выхода усилителя в измерительный блок. В измерительном блоке формируется импульс, длительность которого равна
интервалу времени от момента формирования
импульса генератора до момента прихода отраженного импульса в измерительный блок. Данный
импульс в измерительном блоке преобразуется в
цифровой код, который поступает в БМУ.
БМУ осуществляет расчет толщины изделия
в соответствии с цифровым кодом, поступающим из измерительного блока, скоростью УЗК,
введенной оператором и хранящейся в ОЗУ, типом
преобразователя и времени распространения УЗК
в призме данного преобразователя.
Рис.2. Функциональная схема ультразвукового эхо-импульсного толщиномера [7].
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
121
Метрология и информационно-измерительные устройства
1 - постоянное запоминающее устройство
(ПЗУ), 2 - оперативное запоминающее устройство
(ОЗУ), 3 – клавиатура, 4 - блок микропроцессорного
управления (БМУ), 5 - блок интерфейса, 6 - измерительный блок, 7 –усилитель, 8 - генератор УЗК, 9 –
преобразователь, 10- контролируемое изделие.
Большинство современных толщиномеров
имеют режим «быстрого сканирования» («измерение минимальной толщины»), при котором в ходе
перемещения пьезопреобразователя по поверхности
изделия запоминается лишь минимальное значение
толщины из серии измеренных. Такой режим
особенно удобен при контроле корродированных
изделий: традиционная схема измерения толщины
в случайно выбранных дискретных точках несет
в себе опасность пропуска участков с глубокими
коррозионными поражениями, расположенными
между этими точками. В качестве современной
модели можно привести в пример ультразвуковой
толщиномер CTS 59.
Технические характеристики CTS-59
Диапазон измерений
Точность измерений
Совместимые ПЭП
Диапазон скоростей
Усиление
А-скан
Погрешность измерения (с
настроенным зондом)
Измерение толщины стенки трубы
Калибровка
Единица измерения
Рабочая температура
0,5~600мм
0,01мм/0,1мм (0,001дюйм/0,01дюйм)
2 МГц
5 МГц
7,5 МГц
7,5 МГц, задержка
Поддержка смарт - диалога для автоматического
определения ПЭП.
400~15000 м/с
0-110дБ, ручная регулировка/автоматическая (для
автопоиска)
Перевернутое/полное/положительное/негатив
При диапазоне 0,8мм~9,99мм погрешность ±0,05мм;
При диапазоне 10,0мм~99,99мм погрешность ±(1%Н+0,04)
мм;
При диапазоне 100,0мм~400,0мм погрешность ±3%Нмм,
где Н – толщина контролируемых материалов
Настроенный ПЭП может измерять толщину стальных труб
с диаметром не менее 20 мм и толщиной не менее 2 мм
Быстрая калибровка нулевой точки с встроенным
юстировочным образцом.
Определяемая пользователем калибровка
Дюйм/мм
-10~+45˚С
Поверочный расчет на прочность определяемый
по результатам ультразвуковой толщинометрии,
определяет возможность эксплуатации трубопровода при заданных технологических параметрах.
Измерение твердости рекомендуется проводить
с целью определения фактической твердости обследуемого металла и последующего сопоставления с
допустимыми пределами твердости для основного
металла, сварного шва и зон термического влияния
и косвенной оценки механических свойств металла.
122
Таблица 2.
Metrology and information-measuring devices
улучшить эффективность проведения технического
диагностирования технических устройств, применяемые на опасном производственном объекте и
повысить возможности для точного и оператив-
ного решения как для стандартных задач, так и
для сложных случаев диагностики, что приводит к
уменьшению риска возникновения аварийных ситуаций на ОПО.
Список литературы
1. Федосов А.В. Измерение уровней вредных
производственных факторов. Монография [Текст]/
А.В. Федосов, Н.В. Вадулина, С.М. Рямова, А.И.
Новикова, А.А. Хизбуллина. – Уфа: Изд-во УГНТУ,
2015 – 333 с.
2. Абдрахимов Ю.Р. Управление рисками и
техническое регулирование. Монография [Текст]/
Ю.Р. Абдрахимов, А.В. Федосов, Н.В. Вадулина /
Уфа: РИЦ УГНТУ, 2013. – 176с.
3. Федосов А.В., Гайнуллина Л.А. Методы
неразрушающего контроля. Электротехнические
и информационные комплексы и системы [Текст]/
А.В. Федосов, Л.А. Гайнуллина. – 2015. – Т. 11. – №
2. – С. 73-78.
4. Кретов Е.Ф. Ультразвуковая дефектоскопия
в энергомашиностроении [Текст]/ Е.Ф. Кретов. –
СПб: Радиоавионика,1995. – 327 с
5. http://www.olympus-ims.com
6. http://techdiagnostica.ru
7. http://kropus.ru
8. Федеральный закон Российской Федерации
№ 102-ФЗ от 26.06.2008 «Об обеспечении единства
измерений» (ред. от 13.07.2015).
9. Приказ Ростехнадзора от 14 ноября 2013
года № 538 «Об утверждении федеральных норм
и правил в области промышленной безопасности
«Правила проведения экспертизы промышленной
безопасности».
10. Федеральные нормы и правила в области
промышленной безопасности «Порядок осуществления экспертизы промышленной безопасности в
химической, нефтехимической и нефтегазоперерабатывающей промышленности» (Приказ Ростехнадзора от 15 октября 2012 года № 584).
References
1. Fedosov A.V. Izmerenie urovnej vrednyh proizvodstvennyh faktorov. Monografija [Tekst]/ A.V.
Fedosov, N.V. Vadulina, S.M. Rjamova, A.I. Novikova,
A.A. Hizbullina. – Ufa: Izd-vo UGNTU, 2015 – 333 p.
2. Abdrahimov Ju.R. Upravlenie riskami i
tehnicheskoe regulirovanie. Monografija [Tekst]/ Ju.R.
Abdrahimov, A.V. Fedosov, N.V. Vadulina / Ufa: RIC
UGNTU, 2013. – 176s.
3. Fedosov A.V., Gajnullina L.A. Metody nerazrushajushhego kontrolja. Jelektrotehnicheskie i informacionnye kompleksy i sistemy [Tekst]/ A.V. Fedosov,
L.A. Gajnullina. – 2015. – T. 11. – № 2. – P. 73-78.
4. Kretov E.F. Ul’trazvukovaja defektoskopija v
jenergomashinostroenii [Tekst]/ E.F. Kretov. – SPb:
Radioavionika, 1995. – 327 s
5. http://www.olympus-ims.com
6. http://techdiagnostica.ru
7. http://kropus.ru
8. Federal’nyj zakon Rossijskoj Federacii №
102-FZ ot 26.06.2008 «Ob obespechenii edinstva izmerenij» (red. ot 13.07.2015).
9. Prikaz Rostehnadzora ot 14 nojabrja 2013 goda
№ 538 «Ob utverzhdenii federal’nyh norm i pravil v
oblasti promyshlennoj bezopasnosti «Pravila provedenija jekspertizy promyshlennoj bezopasnosti».
10. Federal’nye normy i pravila v oblasti
promyshlennoj bezopasnosti «Porjadok osushhestvlenija jekspertizy promyshlennoj bezopasnosti v himicheskoj, neftehimicheskoj i neftegazopererabatyvajushhej promyshlennosti» (Prikaz Rostehnadzora ot 15
oktjabrja 2012 goda № 584).
После проведения диагностирования средствами неразрушающего контроля и поверочных
расчетов на прочность возможно проведения гидроили пневмоиспытания. Гидравлическое испытание
проводится с целью проверки объекта экспертизы
на плотность.
Вывод. Анализ потребности рынка средств
измерения при проведении экспертизы промышленной безопасности показывает, что современные
приборы и средства измерения могут существенно
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
123
Метрология и информационно-измерительные устройства
Metrology and information-measuring devices
Ключевые слова: Helicobacter pylori, диагностика, уреаза, измерительная система NODES AND ELEMENTS OF ELECTRONIC MEASUREMENT SYSTEM
FOR BREATH DIAGNOSIS OF HELICOBACTER PYLORI INFECTION
Матанцев А.Б.
Ясовеев В.Х.
Уразбахтина Ю.О.
Matantsev A.B.
Yasoveev V. Kh.
Urazbakhtina Y.O.
аспирант кафедры
доктор технких наук,
кандидат технических наук,
«Информационно-измерительная профессор заведующий кафедрой доцент, декан факультета авитехника», ФГБОУ ВО «Уфимский «Информационно-измерительная оники, энергетики и инфокоммугосударственный авиационный техника», ФГБОУ ВО «Уфимский никаций, ФГБОУ ВО «Уфимский
технический университет»
государственный авиационный
государственный авиационный
Россия, г. Уфа
технический университет»
технический университет»
Россия, г. Уфа
Россия, г. Уфа
УДК 615.47-114:616-07-08
УЗЛЫ И ЭЛЕМЕНТЫ ЭЛЕКТРОННОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ
ДЫХАТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ХЕЛИКОБАКТЕРИОЗА
Helicobacter pylori (H. pylori) — спиралевидная грамотрицательная бактерия, которая инфицирует различные области желудка и двенадцатиперстной кишки. Многие случаи язв желудка и двенадцатиперстной кишки,
гастритов, дуоденитов, и, возможно, некоторые случаи лимфом желудка и рака желудка этиологически связаны
с инфекцией Helicobacter pylori. В процессе своей жизнедеятельности бактерия расщепляет слизь, которая защищает желудок, и на эти оголенные участки попадает агрессивный желудочный сок с содержанием пищеварительных ферментов. Кроме того, бактерия выделяет особые токсины, которые способны вызвать иммунное
воспаление и вызвать отторжение слизистой желудка. В некоторых случаях H. pylori наоборот провоцирует
снижение выработки желудком соляной кислоты, что тоже вредно и приводит к атрофическому гастриту с
поражением функции пищеварительной системы. Поэтому весьма актуальным является построение измерительной системы для экспресс-диагностики хеликобактерной инфекции, которая позволит выявлять наличие
инфицирования вышеназванной бактерией на ранних стадиях развития заболеваний. В данной статье описана
система экспресс-диагностики хеликобактериоза, принцип работы которой основан на факте выделения бактерией уреазы. При химической реакции уреазы и принимаемой пациентом мочевины образуется газообразный
аммиак, который попадает в выдыхаемый воздух. По разности концентраций аммиака до и после приёма
мочевины можно судить о поражении слизистой оболочки желудка штаммом Helicobacter pylori.
Данный метод исследования прост в реализации, и, кроме того, исключает возможность заражения
через медицинский инструмент, поскольку для проведения исследования не требуется взятие
биопробы. Статья также описывает особенности реализации системы газоанализа для реализации
данного метода. Рассмотрены вопросы корректировки погрешности датчиков, связанные с наличием
перекрестной чувствительности датчиков. Представленные типовые схемы включения датчиков
и исполнения схемы питания. Выведена формула для расчёта концентрации газа. Использование
нескольких датчиков для дыхательной диагностики позволяет повысить точность измерения и тем
самым снизить количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов исследования. Рассмо-
тренная система предлагается к использованию лечебных, лечебно-профилактических учреждениях, а также
на дому. Система может применяться для экспресс-диагностики хеликобактериоза, для периодического контроля эффективности назначенного лечения, а также для самостоятельной диагностики пациентом.
124
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Helicobacter pylori (H. pylori) is a spiral gram-negative bacterium which infects different areas of stomach and
duodenum. A lot of stomach and duodenum ulcer and gastritis cases are etiologically connected to H. pylori infection,
such as probably some cases of stomach lymphoma and stomach cancer. During its lifetime, the bacterium dissolves
mucus that protects stomach, so aggressive gastric juice with enzymes gets to these unprotected areas. Moreover, the
bacterium produces special toxins, which are capable of causing immune inflammation and abruption of stomach
mucosa. In some cases H. pylori may otherwise cause recession of gastric acid production, which is also harmful and
leads to atrophic gastritis with digestive system lesion. This is why development of express diagnosis measurement
system is important, as the system allows to detect presence of H. pylori infection at early stages. This article describes
system of express diagnosis of H. pylori infection based on measurement of concentration of urease produced by the
bacterium. As a result of chemical reaction between urease and urea taken by patient, a gaseous ammonia is produced,
which gets into air exhaled. By comparing the difference of ammonia concentration before and after urea adoption one
can confirm stomach mucosa lesion caused by H. pylori. This method is simple in realization and excludes the possibility
of contamination through medical instruments, because bioprobe () is not needed. Article also describes features of
gas analysis system for proposed method realization. Issued are questions of sensors’ error correction connected with
presence of cross-sensivity. Usage of several gas sensors for urea breath diagnosis allows to increase measurement
accuracy and therefore lower the number of false-positive and false-negative results of diagnosis. The system reviewed
is proposed to be applied at hospitals, health care facilities and for home use. It can be used for express diagnosis of H.
pylori infection, for periodical control of prescribed treatment effectiveness and for self-diagnosis by patient.
Keywords: Helicobacter pylori, diagnosis, urease, measurement system
Среди современных методов диагностики хеликобактериоза наиболее перспективными являются
неинвазивные. Один из таких методов – уреазный
дыхательный тест. Модификации уреазного теста с
полупроводниковыми датчиками газа, как правило,
включают всего один датчик. Это приводит к увеличению погрешности при воздействии факторов окружающей среды, таких как примесные газы. В данной
статье предлагается система уреазной диагностики,
содержащая несколько датчиков газа, что позволяет
скорректировать показания основного датчика аммиака
по показаниям вспомогательных датчиков, чувствительных к другим газам, к которым перекрёстно
чувствителен основной датчик.
Методы диагностики, основанные на изменении
Структура системы показана на рис. 1.
2
1
1
3
5
1
4
8
6
7
9
процентного содержания уреазы в выдыхаемом
воздухе, прочно заняли свою нишу среди широкого
арсенала медицинских исследований [1]. Одним из их
главных достоинств является неинвазивная природа
диагностики, исключающая внесение ксенобиотиков
в организм пациента через медицинский инструмент.
Одной из самых простых реализаций дыхательной
диагностики H.pylori является метод газоанализа с
применением полупроводниковых датчиков газа [2].
Данный метод обладает хорошим соотношением «цена/
качество диагностики», а также не требует дополнительных лабораторных процедур исследования. Ниже
рассматриваются особенности конструкции узлов
системы неинвазивной диагностики хеликобактериоза,
построенной на полупроводниковых датчиках газа.
1 – полупроводниковый датчик газа;
2 – источник питания датчиков;
3 – источник опорного напряжения;
4 – аналого-цифровой преобразователь (АЦП);
5 – дисплей;
6 – микроконтроллер;
7 – клавиатура;
8 – интерфейс USB;
9 – флэш-карта.
Рис. 1. Структура системы дыхательной диагностики H. pylori
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
125
Метрология и информационно-измерительные устройства
Датчики 1 помещены в резервуар, с обеих
сторон закрытый клапанами. При выдыхании проба
воздуха пациента попадаёт в резервуар, и там задерживается клапанами до следующего выдоха. Сигнал
с датчиков попадает в блок усиления 4, где усиливается и фильтруется от помех, а затем на программируемый АЦП 5, где производится цифровая оценка
уровня сигнала [3]. Оценочные данные передаются
микроконтроллеру 7, который устанавливает коэффициент преобразования АЦП и блока усиления.
Микроконтроллер также может запускать процедуру
калибровки АЦП. Обработанные данные высвечиваются на дисплее 6. С помощью клавиатуры 8
обеспечивается управление функциями прибора.
Пользователь может задать режим и параметры
измерения, отправить данные по шине USB 9, либо
записать результаты на флэш-карту 10.
Источник питания датчиков 2 используется в
случае применения датчиков с «нагретым проводником» (hot wire), которые требуют для работы
больших токов, чем пассивные датчики, изменяющие своё сопротивление. При применении
последних используется источник опорного напряжения 3.
Интерфейс USB может быть использован для
сбора и обработки данных на ПК, что может быть
полезно для централизованного сетевого сбора
статистики инфицированности.
Флэш-карта может быть использована в качестве дневника при ведении лечения, а также как
временное хранилище данных при невозможности
сбора последних с помощью ПК.
В приборе предполагается использовать
несколько датчиков, что связано с наличием перекрёстной чувствительности, и может оказать
влияние на результаты эксперимента.
Для анализа выдыхаемого воздуха выбраны
датчики фирмы Figaro [4], выполненные с применением технологий печатного нанесения компонентов,
что снижает энергопотребление.
Известна система газоанализа выдыхаемого
воздуха (патент РФ № RU 2373850, Козлов А.В.),
которая включает измерительный преобразователь,
пробозаборный капилляр, систему пробоподвода,
выводящий капилляр, блок аналоговой обработки
и усиления, электронно-аналитический блок и
блок отображения информации. Согласно патенту,
для измерения концентрации газа применяется
один датчик, что создаёт условия для возможности
влияния посторонних газов на результат измерения.
В данной статье рассматривается система, имеющая
в своём составе помимо основного датчика
несколько вспомогательных, что позволяет корректировать влияние сторонних газов.
Датчик TGS2620 предназначен для измерения
концентрации органических растворителей, и, в
частности, паров алкоголя в газовой смеси.
Схема подключения датчика приведена на рис. 2.
Здесь Rh – сопротивление спирали нагрева датчика;
Rs – сопротивление чувствительного элемента
датчика; RL – сопротивление нагрузки. Питание на
нагревательный и чувствительный элементы подаётся непрерывно. При данном режиме работы энергопотребление нагревательного элемента составляет
210 мВт.
Metrology and information-measuring devices
Здесь R0 – сопротивление датчика в воздухе. RS
– сопротивление датчика при воздействии на него
газа. Величина RS/R0 характеризует уменьшение
сопротивления чувствительного элемента датчика с
ростом концентрации газа.
С ростом концентрации газа, к которому
чувствителен датчик, сопротивление последнего
уменьшается. Пределы измерения, указанные
производителем – от 50 до 5000 м.д.. При этом в
присутствие 50 м.д. газа относительное сопротивление датчика равно 3,5 частям от сопротивления в
присутствии 300 м.д. этанола, а в 5000 м.д. – 0,08
частей.
Рис. 3. Зависимость выходного сигнала датчика TGS2620 от концентрации газов
Несмотря на то, что конструкция прибора предусматривает осушение воздуха [5], выдыхаемого
пациентом, при эксплуатации неизбежно старение
осушающего агента и ухудшение его свойств. Воздух
с различной влажностью вызывает отклонения в
показаниях датчиков. По этой причине необходимо
при проведении исследования измерять влажность
поступающего на анализ воздуха.
Влияние влажности воздуха на измерение более
существенно, чем влияние температуры, поскольку
прибор предполагается использовать в лабораторных условиях, где температурные изменения
незначительны.
Рис. 2. Схема включения датчика TGS2620
Номинал сопротивления датчика в газе с концентрацией этанола в 300 миллионных долей по объёму
(далее м.д.) составляет от 1 до 5 кОм. Напряжения,
подаваемые на нагревательный элемент и измери-
126
тельную часть схемы, согласно документации равны
и имеют уровень в 5 В. На рис. 3 приведена зависимость относительного изменения сопротивления
датчика от концентрации газа.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Рис. 4. Влияние влажности на характеристики датчика TGS2620
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
127
Метрология и информационно-измерительные устройства
В качестве датчика влажности выбран HIH-4000001 от Honeywell. Он обладает хорошими характеристиками повторяемости результатов (±0,5%), также
производителем предоставлена формула компенсации температурной погрешности датчика. При
напряжении питания в 5 В ток потребления датчика
не превышает 500 мкА.
К точности источников питания датчиков не
предъявляется серьёзных требований, поскольку
нагревательный элемент датчиков обладает инерционностью, которая позволяет сгладить небольшие
кратковременные отклонения напряжения от заданного при наличии переходных процессов.
Metrology and information-measuring devices
Т.к. датчики потребляют небольшой ток,
можно применить стабилизаторы напряжения в
SMD-исполнении, что позволит уменьшить габариты устройства и снизить тепловые потери энергии
[6]. При суммарном потреблении датчиков до 500
мА можно применять типовую схему включения
с линейными стабилизаторами напряжения. При
увеличении количества вспомогательных датчиков
и выходе тока потребления за 500 мА рекомендуется
применять импульсные стабилизаторы напряжения,
например, LM2576. На рис. 5 показана типовая
схема включения LM2576.
Рис. 7. Схема включения АЦП AD7706
Для расчёта концентрации газа по измеренным
значениям выходного напряжения датчика необходимо установить коэффициенты преобразования
для данной схемы. Кривая зависимости сопро-
тивления датчика от концентрации газа имеет вид
прямой на логарифмическом графике. В линейных
координатах такая зависимость будет иметь вид:
Рис. 5. Схема включения стабилизатора напряжения LM2576
Для каждого из трёх датчиков применим в качестве источника опорного напряжения LT1027 от Linear
Technology. Данная микросхема обладает малым
температурным дрейфом напряжения (не более 2
м.д./ºС), а также предусматривает точную подстройку
выходного напряжения внешним резистором.
Для датчика влажности источник опорного
напряжения также является источником питания.
Схема включения источника опорного напряжения
показана на рис. 6. Номера выводов приведены для
SOP-корпуса.
RS
= −k ⋅ log10 C + b,
R0
(1)
где k и b – коэффициенты пропорциональности, C- концентрация газа в м.д.
Коэффициенты пропорциональности можно ного сопротивления при разных концентрациях, т.е.
найти исходя из известных значений относитель- решив систему уравнений:
0,8 = −k ⋅ log10 1 + b;

0, 08 = −k ⋅ log10 30 + b.
(2)
Решая систему уравнений (2) получаем k=0,487 (1/м.д.); b=0,800.
Выразим C:
b−
C = 10
Рис. 6. Схема включения источника опорного напряжения LT1027
Аналогово-цифровой преобразователь (АЦП)
служит для цифровой оценки уровня сигнала
датчика в пределах установленной шкалы [7].
В качестве АЦП выбран AD7706. В данном АЦП
содержится программируемый усилитель напряжения, что позволяет при необходимости более
точно оценивать значение аналоговой величины.
Интегральная нелинейность шкалы составляет
128
0,003%. Также АЦП способен к самостоятельной
калибровке шкалы для устранения смещения нуля и
других погрешностей.
Схема включения АЦП приведена на рис. 7. По
включении прибора необходимо сконфигурировать
порты ввода-вывода микроконтроллера и инициализировать периферийные устройства.
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
RS
k
R0
.
(3)
Чтобы получить значение концентрации из выходного напряжения датчика, используем формулу
, где Uвх – напряжение питания датчика; Uвых – выходное напряжение датчика согласно рис. 2.
Учтём при этом, что:
R 
RS =  S  ⋅ R0 .
 R0 
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
(4)
129
Метрология и информационно-измерительные устройства
Тогда:
(5)
.
Выражаем величину (RS/R0):
.
(6)
Подставляя в выражение для вычисления концентрации, получаем:
.
(7)
Для компенсации температурной погрешности датчика влажности производитель предоставляет
корректировку по измеренному значению влажности:
(8)
где RHизмер. – измеренная датчиком относительная
влажность, RH – скорректированное значение относительной влажности.
Линейная функция преобразования датчика
влажности выражается формулой:
(9)
Выразим RHизмер.:
(10)
Тогда:
RH =
U âû õ − 0,580
.
−3,520 ⋅10 ⋅ T 2 + 1, 408 ⋅10−6 ⋅ T + 0,033
-8
По рекомендации производителя «эталонное»
сопротивление датчика R0 измеряется при температуре 20 ºС и 65% относительной влажности воздуха.
Если принимать во внимание то, что влажность
Тогда можно переписать:
(11)
Metrology and information-measuring devices
Заключение
Предлагается система неинвазивной диагностики поражения ЖКТ пациента бактерией H.pylori
позволит существенно ускорить процедуру обследования, а использование нескольких датчиков в блоке
первичного преобразователя снизит вероятность
постановки неверного диагноза.
Система компактна, в ней применяются широко
распространённые компоненты. Для проведения
обследования не требуется расходных материалов
или специальных технических средств.
Созданные аппаратные решения направлены на
улучшение качества исследования, минимизацию
системы и повышению её конкурентоспособности.
Они позволят расширить область применения неинвазивной дыхательной диагностики хеликобактериоза и сократить время на постановку диагноза.
Математическая модель, синтезированная для
вычисления концентрации аммиака, позволяет
корректировать показания датчика газа и уменьшить
погрешность измерения.
Список литературы
1. Методы диагностики хеликобактериоза
[Текст]/ под ред. Козлова А. В., Новиковой В. П. –
СПб.: «Диалектика», 2008. – 88 с.
2. Корниенко Е.А. Неинвазивные методы
диагностики инфекции, вызванной Helicobacter
pylori [Текст]/ Е.А. Корниенко, В.Е. Милейко, В.А.
Самокиш и др.// Педиатрия. – 1999. – №1. – С.37-41.
3. Гусев В.Г., Гусев Ю.М. Электроника и микропроцессорная техника [Текст]/ В.Г. Гусев, Ю.М.
Гусев. – М.: КНОРУС, 2013. – 800 с.
4. Сайт компании Figaro. [Электронный ресурс].
– URL: http://www.figarosensor.com.
5. Матанцев А.Б. Система диагностики хеликобактерной инфекции [Текст]/ А.Б. Матанцев, Ю.О.
Уразбахтина, В.Х. Ясовеев // Высокие технологии,
фундаментальные и прикладные исследования в
физиологии и медицине: 5-я Междунар. науч.-практ.
конф. (Санкт-Петербург, 14-15 нояб. 2013). – СПб.:
СПбГПУ, 2013. – С. 142 – 143.
6. Активные SMD-компоненты [Текст]/ Е.Ф.
Турута. – СПб.: «Наука и техника», 2006. – 544 с.
7. Матанцев А.Б. Система неинвазивной диагностики хеликобактериоза [Текст]/ А.Б. Матанцев,
Ю.О. Уразбахтина, В.Х. Ясовеев // Вестник УГАТУ.
– 2014. – Т. 18. – № 1 (62) . – С. 69-73.
References
1. Metody diagnostiki helikobakterioza [Tekst]/
pod red. Kozlova A. V., Novikovoj V. P. – SPb.:
«Dialektika», 2008. – 88 p.
2. Kornienko E.A. Neinvazivnye metody
diagnostiki infekcii, vyzvannoj Helicobacter pylori
[Tekst]/ E.A. Kornienko, V.E. Milejko, V.A. Samokish i
dr.// Pediatrija. – 1999. – №1. – S.37-41.
3. Gusev V.G., Gusev Ju.M. Jelektronika i
mikroprocessornaja tehnika [Tekst]/ V.G. Gusev, Ju.M.
Gusev. – M.: KNORUS, 2013. – 800 p.
4. Sajt kompanii Figaro. [Jelektronnyj resurs]. –
URL: http://www.figarosensor.com.
5.
Matancev
A.B.
Sistema
diagnostiki
helikobakternoj infekcii [Tekst]/ A.B. Matancev, Ju.O.
Urazbahtina, V.H. Jasoveev // Vysokie tehnologii,
fundamental’nye i prikladnye issledovanija v fiziologii
i medicine: 5-ja Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (SanktPeterburg, 14-15 nojab. 2013). – SPb.: SPbGPU, 2013.
– P. 142 – 143.
6. Aktivnye SMD-komponenty [Tekst]/ E.F. Turuta.
– SPb.: «Nauka i tehnika», 2006. – 544 p.
7. Matancev A.B. Sistema neinvazivnoj diagnostiki
helikobakterioza [Tekst]/ A.B. Matancev, Ju.O.
Urazbahtina, V.H. Jasoveev // Vestnik UGATU. – 2014.
– T. 18. – № 1 (62) . – P. 69-73.
воздуха меняется медленно в сравнении с концентрацией газа, то можно считать, что величина RS/R0
в данном случае играет роль поправочного коэффициента.
K RH = −0, 712351 ⋅ ln ( x ) + 0, 006833 ⋅ x + 3,160880.
(12)
Применяя к вычислению концентрации газа в воздухе, перепишем:
(13)
130
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
131
Электротехнические комплексы и системы
ОБ АВТОРАХ
Антонов Вячеслав Викторович, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Автоматизированные системы
управления», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального
образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: gennadyg_98@yahoo.
com, Россия, г. Уфа.
Анфалов Константин Владимирович, старший преподаватель кафедры «Информационный и электронный
сервис», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет сервиса», e-mail: ssunrise@mail.ru, Россия, г. Тольятти.
Бородин Олег Александрович, аспирант кафедры «Электроснабжение и электротехника», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тольяттинский
государственный университет», e-mail: ale.bochkaryov@gmail.com, Тольятти, Россия.
Вавилов Вячеслав Евгеньевич, ассистент кафедры «Электромеханика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: s2_88@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Вальдриева Зульфия Ришатовна, магистрант кафедры «Экономическая информатика» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: valdrieva@mail.ru, Россия, г. Уфа
Воловач Владимир Иванович, канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой «Информационный и электронный сервис», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет сервиса», e-mail: ssunrise@mail.ru, Россия, г. Тольятти.
Галиуллин Рустам Рифович, д-р техн. наук, зав. кафедрой «Электроснабжение и применение электрической
энергии в сельском хозяйстве», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего
профессионального образования «Башкирский государственный аграрный университет», e-mail: karishat89@gmail.
com, Россия, г. Уфа.
Дегтярев Алексей Робертович, аспирант кафедры «Измерительно-вычислительные комплексы», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ульяновский государственный
технический университет», e-mail: alexmind@rambler.ru, Россия, г. Ульяновск
Денисов Владимир Андреевич, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры «Электроснабжение и электротехника», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тольяттинский государственный университет», e-mail: ale.bochkaryov@gmail.com, Россия, г. Тольятти
Доломатов Михаил Юрьевич, канд. техн. наук, доктор химических наук, профессор кафедры «Технологические машины и прикладная физика», заведующий научно-исследовательской лабораторией «Физика электронных
процессов и наноматериалов», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего
образования «Уфимский государственный университет экономики и сервиса», e-mail: dolomatov@gmail.com, Россия, г. Уфа.
Журавлева Надежда Александровна, канд. техн. наук, доцент кафедры «Экономическая информатика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: zhuravliova80@mail.ru, Россия, г.
Уфа.
Закиева Елена Шавкатовна, канд. техн. наук, доцент кафедры «Техническая кибернетика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: zakievae@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Зикий Анатолий Николаевич, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, доцент кафедры «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южный федеральный университет» e-mail: zikiy50@mail.ru, Россия, г. Таганрог.
Зламан Павел Николаевич, ведущий инженер-конструктор, «Научно-конструкторское бюро моделирующих и
управляющих систем», Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южный федеральный университет», e-mail: otdel24d@nkbmius.ru, Россия, г. Таганрог.
132
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
Ильин Владимир Кузьмич, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Энергообеспечение предприятий и энергоресурсосберегающих технологий» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский государственный энергетический университет», e-mail: ilinwk@rambler.ru, Россия,
г. Казань
Имильбаев Рамис Ринатович, аспирант кафедры «Информационно-управляющие системы», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный университет экономики и сервиса», инженер ООО «УфаСистемаГаз», e-mail: foraspi@yandex.ru, Россия, г. Уфа.
Карагодин Владимир Викторович, д-р техн. наук, профессор кафедры «Энергоснабжение (наземной космической инфраструктуры)», Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего
профессионального образования «Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского» Министерства обороны Российской Федерации, e-mail: vladimirkar@rambler.ru, Россия, г. Санкт-Петербург.
Каримов Ильшат Ильгизович, инженер ООО «ГСИ СНЭМА», e-mail: karishat89@gmail.com, Россия, г. Уфа.
Киселев Сергей Константинович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой «Измерительно-вычислительные комплексы», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ульяновский государственный технический университет», е-mail: ksk@ulstu.ru, Россия, г. Ульяновск.
Кошкин Игорь Владимирович, канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой «Электроэнергетика и физика» Костанайского государственного университета им. А. Байтурсынова, e-mail: koshkin@mail.kz, Республика Казахстан, г.
Костанай.
Кошкина Анастасия Игоревна, студентка Костанайского государственного университета им. А. Байтурсынова,
e-mail: koshkin@mail.kz, Республика Казахстан, г. Костанай.
Кудашов Дмитрий Дмитриевич, аспирант кафедры «Информационно-измерительная техника», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский
государственный авиационный технический университет», e-mail: fet777@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Куликов Геннадий Григорьевич, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Автоматизированные системы
управления», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального
образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: gennadyg_98@yahoo.
com, Россия, г. Уфа.
Кушнир Алексей Сергеевич, аспирант Костанайского государственного университета им. А. Байтурсынова,
e-mail: valkush@mail.ru, Республика Казахстан, г. Костанай.
Кушнир Валентина Геннадьевна, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Машины, тракторы и автомобили»
Костанайского государственного университета им. А. Байтурсынова, e-mail: valkush@mail.ru, Республика Казахстан, г. Костанай.
Лысенко Ирина Алексеевна, канд. техн. наук, доцент кафедры «Экономическая информатика», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский
государственный авиационный технический университет», e-mail: lysenko.ugatu@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Мартынов Виталий Владимирович, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой «Экономическая информатика»,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: martynov@rb.ru, Россия, г. Уфа.
Марченко Алексей Александрович, аспирант, ст. преподаватель кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Камчатский государственный технический университет», e-mail: marchello21@mail.ru, Россия,
г. Петропавловск-Камчатский.
Матанцев Александр Борисович, аспирант кафедры «Информационно-измерительная техника», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский
государственный авиационный технический университет», e-mail: pontovnet@rambler.ru, Россия, г. Уфа.
Мельничук Ольга Васильевна, канд. техн. наук, доцент кафедры «Теоретические основы электротехники» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: fet777@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Родимов Николай Владимирович, аспирант кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов», Фе-
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
133
Электротехнические комплексы и системы
деральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Камчатский государственный технический университет», e-mail: NRLoki514@gmail.com, Россия г. Петропавловск-Камчатский.
Полянский Константин Аркадьевич, адъюнкт кафедры «Энергоснабжение (наземной космической инфраструктуры)», Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского» Министерства обороны Российской Федерации, e-mail: kostyapol2007@rambler.ru, Россия, г. Санкт-Петербург.
Прошин Евгений Николаевич, канд. техн. наук, доцент кафедры «Экономическая информатика», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский
государственный авиационный технический университет», e-mail: proshinen@gmail.ru, Россия, г. Уфа.
Рыков Виктор И., канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры «Экономическая информатика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e- e-mail: virykov@gmail.com, Россия, г. Уфа.
Саяхов Ильдус Финатович, магистрант кафедры «Электромеханика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: s2_88@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Сизоненко Роман Вадимович, магистрант кафедры «Информационно-измерительная техника», Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский
государственный авиационный технический университет», e-mail: iit-usatu@yandex.ru, Россия, г. Уфа.
Третьякова Марина Николаевна, канд. пед. наук, доцент кафедры «Электроснабжение и электротехника»,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Тольяттинский государственный университет», e-mail: M.Tretyakova@tltsu.ru, Россия, г. Тольятти.
Труднев Сергей Юрьевич, ст. преподаватель кафедры «Электрооборудование и радиооборудование судов»,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Камчатский государственный технический университет», e-mail: NRLoki514@gmail.com, Россия, г. Петропавловск-Камчатский.
Уразбахтина Юлия Олеговна, канд. техн. наук, доцент, декан факультета авионики, энергетики и инфокоммуникаций, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: pbot@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Фахруллина Альмира Раисовна, cтарший преподаватель кафедрs «Автоматизированные системы управления»,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: gennadyg_98@yahoo.com, Россия,
г. Уфа.
Федосов Артем Васильевич, канд. техн. наук, доцент кафедры «Промышленная безопасность и охрана труда»,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет», e-mail: pbot@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Федосов Василий Андреевич, канд. техн. наук, доцент кафедры «Технологические машины и прикладная физика», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский
государственный университет экономики и сервиса», e-mail: pbot@mail.ru, Россия, г. Уфа.
Фетисов Владимир Станиславович, доктор техн. наук, профессор кафедры «Информационно-измерительная
техника», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: fet777@mail.ru, Россия,
г. Уфа.
Хамидуллин Иcкандер Наилевич, аспирант кафедры «Энергообеспечение предприятий и энергоресурсосберегающих технологий» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Казанский государственный энергетический университет», e-mail: hamidullin@gridcom-rt.ru, Россия, г. Казань
Ясовеев Васих Хаматович, доктор техн. наук, профессор, заведующий кафедры «Информационно-измерительная техника», Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет», e-mail: uma1941@
mail.ru, Россия, г. Уфа
134
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical facilities and systems
ABOUT THE AUTHORS
Antonov Vyacheslav V., dr. sci. tech., professor, head chair of «Automated control systems», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: gennadyg_98@
yahoo.com, Russia, Ufa.
Anfalov Konstantin V., senior lector «Informational and electronic service department», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Volga region state university of service», e-mail: anfalow_k@
mail.ru Russia, Togliatti.
Borodin Oleg A., post-graduate student chair of «Power supply and electrical», Federal state budgetary educational
institution of higher professional education «Togliatti State University», e-mail: ale.bochkaryov@gmail.com, Russia,
Togliatti
Vavilov Vyacheslav E., assistant chair of «Electromechanics», Federal state budgetary educational institution of higher
professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: s2_88@mail.ru, Russia, Ufa.
Valdrieva Zulfiya R., undergraduate chair of «Economic informatics», Federal state budgetary educational institution
of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: valdrieva@mail.ru, Russia, Ufa.
Volovach Vladimir I., cand. sci. tech., associate professor, head chair of «Information and Electronic Service», Federal
state budgetary educational institution of higher professional еducation «Volga Region State University of Service»,
e-mail: ssunrise@mail.ru, Russia, Togliatty.
Galiullin Rustam R., chair of «Power supply and use of electricity in agriculture» Federal state budgetary educational
institution of higher professional еducation «Bashkir state agrarian university», e-mail: karishat89@gmail.com, Russia,
Ufa.
Degtyarev Alexey R., post-graduate student chair of «Measuring computer systems», Federal state budgetary
educational institution of higher education «Ulyanovsk State Technical University», e-mail: alexmind@rambler.ru,
Russia, Ulyanovsk.
Denisov Vladimir A., cand. sci. tech., associate professor, associate professor chair of «Power supply and electrical»,
Federal state budgetary educational institution of higher professional education «Togliatti State University», e-mail: ale.
bochkaryov@gmail.com, Russia, Togliatti
Dolomatov Michail Yu., cand. sci. tech., dr. sci. chem, professor chair of «Technological machines and applied
physics», Federal state budgetary educational institution of higher education «Ufa state university of economics and
service», head of the laboratory «Electronics and Nanotechnology», e-mail: dolomatov@gmail.com, Russia, Ufa
Zhuravleva Nadezhda A., cand. sci. tech., associate professor chair of «Economic informatics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: zhuravliova80@
mail.ru, Russia, Ufa.
Zakieva Elena Sh., cand. sci. tech., associate professor chair of «Technical cybernetics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: zakievae@mail.
ru, Russia, Ufa.
Zikiy Anatoliy N., cand. sci. tech., senior researcher, associate professor chair of «Information security of
telecommunication systems», e-mail: zikiy50@mail.ru, Russia, Taganrog.
Zlaman Pavel N., lead design engineer, «Scientific design bureau modeling and control systems», Federal State
autonomous educational institution of higher education «Southern federal university», e-mail: otdel24d@ nkbmius.ru,
Russia, Taganrog.
Ilin Vladimir K., dr. sci. tech., professor, head chair of «Power supply of enterprises and energy resource saving
technologies», Federal state budgetary educational institution of higher professional еducation «Kazan state power
engineering university», e-mail: ilinwk@rambler.ru, Russia, Kazan
Imilbaev Ramis R., post-graduate student chair of «Information and Control Systems», Federal state budgetary
educational institution of higher еducation «Ufa state university of economics and service», enginer LLC «UfaSistemaGaz»,
e-mail: foraspi@ yandex.ru, Russia, Ufa.
Karagodin Vladimir V., dr. sci. tech, professor chair of «Power supply (of ground-based space infrastructure)», Federal
state fiscal military educational institution of higher professional education «Mozhaisky Military Space Academy» of the
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
135
Электротехнические комплексы и системы
Ministry of Defense, e-mail: vladimirkar@rambler.ru, Russia, St. Petersburg.
Karimov Ilshat I., engineer LLC «ICG SNEMA», e-mail: karishat89@gmail.com, Russia, Ufa.
Kiselev Sergey K., dr. sci. tech., professor, head chair of «Measuring computer systems», Federal state budgetary
educational institution of higher education «Ulyanovsk State Technical University», e-mail: ksk@ulstu.ru, Russia,
Ulyanovsk
Koshkin Igor V., cand. sci. tech., head chair of «Electric Power and Physics», Kostanay state university named after
A. Baitursynov, e-mail: koshkin@mail.kz, Republic of Kazakhstan, Kostanay.
Koshkina Anastasiya I., student, Kostanay state university named after A. Baitursynov, e-mail: koshkin@mail.kz,
Republic of Kazakhstan, Kostanay.
Kudashov Dmitry D., post-graduate student, chair of «Information and measuring technics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: fet777@mail.
ru, Russia, Ufa
Kulikov Gennady G., dr. sci. tech., professor, head chair of «Automated control systems», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: gennadyg_98@
yahoo.com, Russia, Ufa.
Kushnir Aleksey S., post-graduate student, Kostanay state university named after A.Baitursynov, e-mail: valkush@
mail.ru, Republic of Kazakhstan, Kostanay
Kushnir Valentina G., dr. sci. tech., professor, head chair of «Machinery, tractors and automobiles», Kostanay state
university named after A.Baitursynov, e-mail: valkush@mail.ru, Republic of Kazakhstan, Kostanay
Lysenko Irina A., cand. sci. tech., associate professor chair of «Economic informatics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: lysenko.ugatu@
mail.ru, Russia, Ufa.
Martynov Vitaliy V., dr. sci. tech., professor, head chair of «Economic informatics», Federal state budgetary educational
institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: martynov@rb.ru, Russia,
Ufa.
Marchenko Alexey A., post-graduate student, senior lecturer chair of «Electrical and radio equipment of ships»,
Federal state budgetary educational institution of higher professional еducation «Kamchatka state technical university»,
e-mail: marchello21@mail.ru, Russia, Petropavlovsk-Kamchatsky.
Electrical facilities and systems
institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: iit-usatu@yandex.ru, Russia,
Ufa
Tretyakova Marina N., chair of «Power supply and electrical», Federal state budgetary educational institution of
higher professional education «Togliatti State University», e e-mail: M.Tretyakova@tltsu.ru, Russia, Togliatti
Trudnev Sergey Yu., senior lecturer chair of «Electrical and radio equipment of ships», Federal state budgetary
educational institution of higher professional еducation «Kamchatka state technical university», e-mail: marchello21@
mail.ru, Russia, Petropavlovsk-Kamchatsky.
Urazbakhtina Yulia O., dean of the faculty, avionics, energetics and infocommunications, Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: pbot@mail.ru,
Russia, Ufa.
Fakhrullina Almira R., senior lecturer chair of «Automated control systems», Federal state budgetary educational
institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: gennadyg_98@yahoo.com,
Russia, Ufa.
Fedosov Artem V., cand. sci. tech., associate professor chair of «Industrial safety and labor protection», Federal state
budgetary educational institution of higher education «Ufa state petroleum technological university», e-mail: pbot@mail.
ru, Russia, Ufa.
Fedosov Vasily A., cand. sci. tech., associate professor chair of «Technological machines and applied physics», Federal
state budgetary educational institution of higher education «Ufa state university of economics and service», e-mail: pbot@
mail.ru, Russia, Ufa.
Fetisov Vladimir S., dr. sci. tech., professor chair of «Information and measuring technics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: fet777@mail. ru,
Russia, Ufa.
Hamidullin Iskander N., post-graduate student chair of «Power supply of enterprises and energy resource saving
technologies», Federal state budgetary educational institution of higher professional еducation «Kazan state power
engineering university», e-mail: hamidullin@gridcom-rt.ru, Russia, Kazan
Yasoveev Vasikh Kh., dr. sci. tech., professor, head chair of«Information and measuring technics», Federal state
budgetary educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail:
yasov@mail.ru, Russia, Ufa
Matantsev Alexander B., post-graduate student chair of «Information and measuring technics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: pontovnet@
rambler.ru, Russia, Ufa
Melnichuk Olga V., cand. sci. tech., associate professor chair of «Theoretical foundations of electrical engineering»,
Federal state budgetary educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university»,
e-mail: fet777@mail.ru, Russia, Ufa.
Rodimov Nikolay V., post-graduate student chair of «Electrical and radio equipment of ships», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Kamchatka state technical university», e-mail: NRLoki514@
gmail.com, Russia, Petropavlovsk-Kamchatsky
Polyanskiy Konstantin A., post-graduate student chair of «Power supply (of ground-based space infrastructure)»,
Federal state fiscal military educational institution of higher professional education «Mozhaisky Military Space Academy»
of the Ministry of Defense, e-mail: kostyapol2007@rambler.ru, Russia, St. Petersburg.
Proshin Evgeny N., cand. sci. tech., associate professor chair of «Economic informatics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: lysenko.ugatu@
mail.ru, Russia, Ufa.
Rycov Victor I. cand. sci. phys.-math. associate professor chair of «Economic informatics», Federal state budgetary
educational institution of higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: lysenko.ugatu@
mail.ru, Russia, Ufa.
Sayakhov Ildus F. undergraduate chair of «Electromechanics», Federal state budgetary educational institution of
higher professional education «Ufa state aviation technical university», e-mail: s2_88@mail.ru, Russia, Ufa.
Sizonenko Roman V. undergraduate chair of «Information and measuring technics», Federal state budgetary educational
136
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 1, т. 12, 2016
Electrical and data processing facilities and systems. № 1, v. 12, 2016
137
Требования к оформлению материалов,
предоставляемых для публикации в журнале:
1. Статьи, предоставляемые авторами в журнал, должны соответствовать профилю журнала, обладать новизной,
интересовать широкий круг научной общественности.
2. Редакция принимает к публикации только открытые материалы на русском и английском языках (для иностранных
авторов).
3. Поля – 2,5 см с каждой стороны; шрифт – Times New Roman, кегль 14, межстрочный интервал – полуторный; ссылки
на литературу – в квадратных скобках. При наличии ссылок список литературы обязателен (в порядке цитирования, в
соответствии c ГОСТ 7.1-2003 или ГОСТ Р 7.05-2008).
4. В правом верхнем углу жирным курсивом:
фамилия, имя, отчество авторов (обязательно полностью), ученая степень, ученое звание, должность, структурное
подразделение (обязательно полностью), наименование организации (полностью), город, страна.
5. По центру, жирным шрифтом, заглавными буквами: название статьи, УДК в правом верхнем углу.
6. В конце статьи укажите почтовый адрес с указанием индекса, фамилию и инициалы получателя (по этому адресу
будет выслан журнал), телефон (сотовый), e-mail контактного лица. Файл со статьей оформить: Фамилия И.О.doc.
(или docx). Отправлять по адресу: uop-ugaes@mail.ru.
7. Обязательно прислать фото авторов отдельным файлом.
8. К статье должны быть приложены на русском и английском языках: название статьи, аннотация (240 слов,
определяющих теоретическую ценность и практическую новизну статьи), ключевые слова (не менее 10), список
литературы обязателен (не менее 5 источников) на русском и английском языках.
9. Автор дает согласие на воспроизведение на безвозмездной основе в сети Интернет на сайте ФГБОУ ВПО «УГУЭС»
электронной версии своей статьи, опубликованной в журнале «Электротехнические и информационные комплексы и
системы».
10. Графический и табличный материал должен быть представлен в черно-белом варианте в приложении к WORD.
Например, Microsoft Graph, без использования сканирования; для диаграмм применять различную штриховку, размер
шрифта 10 или 11 pt, математические формулы оформляются через редактор формул Microsoft Equation, а их нумерация
проставляется с правой стороны. Таблицы, диаграммы, рисунки подписываются 12 шрифтом в правом верхнем углу.
11. Сокращение слов, имен и названий, как правило, не допускается. Разрешаются лишь общепринятые сокращения
мер физических, химических и математических величин и терминов и т. д.
12. Поступившие в редакцию статьи в обязательном порядке будут проходить рецензирование. Рецензии отклоненных
работ высылаются авторам и содержат аргументированный отказ от публикации. В рецензиях работ, отправленных на
доработку, указываются замечания к статье.
13. Все статьи, поступившие в редакцию, в обязательном порядке проходят проверку в системе «Антиплагиат».
14. С аспирантов плата за публикацию не взимается. При отправлении статьи на электронный адрес также необходимо
отправить отсканированную справку из аспирантуры, заверенную отделом кадров.
Памятка авторам
В статье настоятельно рекомендуется:
– НЕ использовать табуляцию (клавиша Tab);
– НЕ устанавливать свои стили абзацев (кроме принятых по умолчанию);
– НЕ расставлять автоматические списки (при нумерации строк и абзацев);
– НЕ ставить двойные, тройные и т. д. пробелы между словами.
Рекомендуется применять в статье только один тип кавычек («»).
Помнить о том, что необходимо различать дефис и тире. Тире выставляется сочетанием двух клавиш («Ctrl» + «-»).
Все цитаты в статье должны быть соотнесены со списком литературы, при прямом цитировании обязательно
указывать номера страниц. Список литературы не следует смешивать с примечаниями, которые должны
располагаться перед списком литературы.
Статьи, не соответствующие требованиям, отклоняются для доработки.
Requirements for the materials, provided
for publication in the journal:
1. Articles provided by the authors in the Journal should match the profile of the magazine, are new, are interested in a wide
range of scientific community.
2. Revision accepted for publication only open materials in Russian and English (for foreign authors).
3. Fields – 2.5 cm on each side; font – Times New Roman, font size – 14, line spacing – one and a half; References in square
brackets. If there is a list of literature references is required (in order of citation in accordance with GOST 7.1-2003 or GOST
R 7.05-2008).
4. In the upper right corner in bold italics: surname, name, patronymic of the author (certainly in full), academic degree, academic rank, position, name of organization (in full), country, city.
5. Centered, bold capital letters: title of the article. UDC – in the upper right corner.
6. At the end of the article, specify the e-mail address with ZIP code, name and initials of the recipient (the address will be sent
to the magazine), telephone (mobile), e-mail the contact person. Article File Contents:
Surname N.P.doc (or docx). Send to the address: uop-ugaes@mail.ru.
7. Be sure to send a color photo of the authors in a separate file (at least 1 MB and not more than 5 MB).
8. To the article must be accompanied by the Russian and English languages: the article title, abstract (240 words, determine
the theoretical value and practical novelty of the article), keywords (at least 10), references required (at least 5 sources).
9. Author agrees to play free of charge on the Internet at the website FSEI HE «USUES» electronic version of his article published in the journal «Electrical and data processing facilities and systems».
10. Graphical and tabular material should be presented in the annex to the WORD. For example, Microsoft Graph, without
scanning; diagrams for applying a different shading, font size 10 or 11 pt, mathematical formulas
are made through the formula editor Microsoft Equation, and their numbers stamped on the right side.
Table signed by the 12th print in the upper right corner, diagrams, drawings – at the bottom center.
11. Reductions of words of names usually are not permitted. Allowed only standard abbreviations measures, physical, chemical and mathematical quantities and terms, etc.
12. Received articles will necessarily be reviewed. Reviews of rejected papers are sent to the authors and contain a reasoned
rejection of the publication. In reviews of works sent for revision, specify comments on the article.
13. All articles received by the editorial compulsorily tested in the «Anti-plagiarism».
14. Article volume with the summary and the list of references shouldn't exceed 12 pages.
Memo to authors
The article is highly recommended:
– DO NOT use the tab key (Tab);
– DO NOT place your paragraph styles (other than the defaults);
– DO NOT set automatic lists (with line numbers and paragraphs);
– DO NOT put double, triple and so. D. The spaces between words.
Recommended in the article is only one type of quotes («») or (“”).
Remember that it is necessary to distinguish between hyphens and dashes. Dash exhibited a combination
of two keys («Ctrl» + «-»).
All quotations in the article should be correlated with the list of literature, with direct quotations necessarily indicate page
numbers. References should not be confused with the notes that must be placed before the bibliography.
Articles that do not meet the requirements will be rejected for revision.
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
580
Размер файла
6 787 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа