Развитие интегрального представления многопараметрических объектов

УДК 004.5

РАЗВИТИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Ю. Н. Косников, О. П. Стреляная

DEVELOPMENT OF INTEGRATED REPRESENTATION OF MULTIPLE PARAMETER OBJECTS

Yu. N. Kosnikov, O. P. Strelanaja

Аннотация. Актуальность и цели. Сложность современных объектов контроля и управления непрерывно растет. Контроль общего состояния сложного объекта по множеству его параметров связан с большими затратами времени и высоким уровнем психофизиологической напряженности человека. В статье содержится анализ средств отображения, позволяющих человеку оперативно оценить состояние сложного объекта в целом. Материалы и методы. Предлагается отображать интегральное состояние объекта на основе 3D геометрического моделирования и когнитивной компьютерной графики. Результаты. Рассмотрены историческая последовательность и тенденции развития средств отображения, позволяющих оценить общее состояние сложных объектов. Предложена форма интегрального представления объекта в виде легко узнаваемого трехмерного образа. Даны рекомендации по его реализации в виде многомерного куба двумерных образов, соответствующих различным состояниям объекта. Выводы. Удобной для восприятия и информативной формой интегрального представления состояния сложного объекта является трехмерный аналог лиц Чернова. Применение дискретных фаз интегрального представления в сочетании с библиотекой двумерных образов трехмерного объекта позволяет обеспечить уверенное восприятие изменений объекта и экономию вычислительных ресурсов.

Ключевые слова: отображение информации, интегральное представление, сложный объект, лица Чернова.

Abstract. Background. Complexity of modern objects of monitoring and control continuously grows. General state estimation of complex object in a set of his parameters is connected with big expenses of time and high level of psychophysiological intensity of the person. Article contains the analysis of the means of display allowing the person to estimate quickly a condition of difficult object in general. Materials and methods. It is offered to display an integrated condition of object on the basis of 3D geometrical modeling and cognitive computer graphics. Results. The historical sequence and tendencies of development of the means of display allowing to estimate the general condition of difficult objects are considered. The form of integrated representation of object in the form of easily recognizable three-dimensional image is offered. Recommendations about his realization in the form of a multidimensional cube of the two-dimensional images corresponding to various conditions of object are made. Conclusions. Convenient for perception and an informative form of integrated representation of a condition of difficult object the three-dimensional analog of Chernoff faces is. Application of discrete phases of integrated representation in combination with library of two-dimensional images of three-dimensional object allows to provide sure perception of changes of object and economy of computing resources.

Key words: display of information, integrated representation, composite object, Chernoff faces.

Введение

Системы, предназначенные для автоматизации контроля сложных объектов и управления такими объектами (АСКУ), как правило, являются эрга-

тическими. Операторы эргатических систем работают с объектами, локализованными в пространстве, диспетчеры - с объектами, распределенными в пространстве. Зачастую операторы и диспетчеры должны принимать решения в условиях дефицита времени. В качестве примеров можно назвать контроль медико-биологического состояния людей (пациентов реанимационного отделения больницы или спасателей МЧС, работающих в опасной зоне), управление быстротекущими технологическими процессами или экспериментом, навигацию транспортных средств [1-4]. Во всех перечисленных приложениях эффективность работы человека во многом зависит от уровня эргономично-сти представления данных о состоянии сложного объекта.

1. Индивидуальное и интегральное представление параметров объекта

На ранних этапах развития средств автоматизации контроля и управления использовалось индивидуальное представление человеку контролируемых параметров. Для этого применялись различные средства сигнализации, индикации и регистрации - звуковые и световые сигнальные устройства, показывающие и самопишущие приборы. По мере усложнения объектов контроля и управления росло количество устройств отображения и количество работающих с ними операторов или диспетчеров. В результате сохранялась возможность точного отображения состояния отдельных параметров объекта и возможность своевременного и целенаправленного воздействия на эти параметры. Однако уровень детального представления не давал возможности оперативно оценить интегральное состояние объекта, т.е. состояние объекта в целом. Чтобы выполнить эту задачу, приходилось анализировать целый набор индивидуальных средств отображения, распределенных между разными операторами (диспетчерами). О сложности и временной емкости такого анализа можно составить представление по рис. 1 [5], на котором изображен пульт оператора атомной электростанции с индивидуальным представлением параметров.

Рис. 1. Пульт оператора атомной электростанции с индивидуальным представлением

параметров объекта

Для получения интегральной оценки большой совокупности данных были использованы методы обобщенного отображения информации, реализующие идею так называемой генерализации данных [6]. Генерализация - это обобщение первичного множества параметров объекта и выделение (или синтез) таких характеристик, которые позволяют судить о существенных признаках поведения всего исходного множества параметров.

2. Уровень иерархического интерфейса автоматизированной системы

контроля и управления

Простейшей генерализацией является нормирование параметров объекта, т.е. приведение их к одной шкале. Нормированные параметры могут получаться, например, делением их текущих значений на оптимальные значения. Тогда совокупность параметров удобно представить в виде гистограммы. На ней оптимальные значения будут соответствовать столбцам одной высоты. Отклонение параметров от оптимальных значений придает гистограмме ступенчатый вид. Зрительный аппарат человека очень хорошо различает скачкообразные отклонения геометрических характеристик. Так, зазубрина на линейке обнаруживается зрением одномоментно, а плавная искривленность всей линейки практически не замечается. В результате индикатор в виде нормализованной гистограммы позволял одномоментно оценить состояние объекта в целом. Дополнение индикаторов видимыми линиями нормы и допустимых отклонений (вверх и вниз от оптимума) еще более повышает оперативность интегральной оценки. Генерализация параметров путем их нормирования применяется и сейчас, только для компактности представления используются не столбцы, а круговые секторы [7].

Развитием идеи генерализации данных явилось применение в качестве обобщенной характеристики объекта некоторого геометрического образа. Это, например, трехмерная поверхность, расположение точек которой говорит о значениях параметра или группы параметров во времени и пространстве [8]. Другим вариантом является условное трехмерное пространство, геометрия и разметка которого дают информацию о состоянии объекта в целом. В [9] описан индикатор «Коналог», предназначенный для оценки правильности управления подводной лодкой. Искажения отображаемых на нем геометрических фигур говорят об отклонении лодки от заданного курса. Подобная обобщенная информация применяется и сейчас. Так, доктор технических наук Анохин А. Н. и его коллеги предложили разместить на пульте управления атомной электростанции так называемую обобщенную мнемосхему. Она в интегральном виде представляет состояние целого энергоблока АЭС [10].

Интегральная индикация имеет существенный недостаток: она не позволяет оценить отклонение отдельно взятого параметра. В связи с этим естественным решением явился переход к многоуровневому представлению состояния сложных объектов на основе соподчинения уровней, т.е. применение иерархического представления информации об объектах.

Разные специалисты предполагали различное число уровней иерархии представления информации об объекте. Например, в монографии [11] названы три таких уровня (ступени):

1) отображение состояния объекта в целом;

2) отображение состояния отдельной части, области, участка объекта (по вызову оператора);

3) отображение состояния каждого контролируемого параметра (по вызову оператора).

В монографии [8] предлагается четырехуровневая иерархия представления информации:

1) уровень интегрального управления и контроля (наглядное представление состояния объекта в целом);

2) уровень образного управления и контроля (наглядное представление состояния основных компонентов объекта);

3) уровень фрагментного управления и контроля (компактное количественное представление наборов параметров, относящихся к основным компонентам объекта);

4) уровень детального управления и контроля (количественное представление отдельного параметра или группы параметров из выбранного набора).

Во всех источниках информации того времени утверждается, что интегральное представление состояния многопараметрического объекта является уникальным и для каждого объекта подлежит специальной разработке. Тем не менее предпринимались попытки создать универсальный подход к построению интегрального индикатора. Одним из решений в этом направлении явилась идея использовать хорошо знакомые человеку образы. Например, человек уверенно различает состояния природных объектов, в частности, деревьев. Сопоставив внешний вид изображения дерева (появление листьев, цветение, плодоношение, увядание, гибель) состоянию объекта управления, можно создать интегральное представление различных объектов в виде дерева.

3. Интегральное представление состояния объекта в виде лиц Чернова

Большой интерес представляет предложенная Г. Черновым и усовершенствованная Б. Флури и Г. Радвилом модель состояния многопараметрического объекта в виде лица человека. Конкретным элементам (чертам) лица, например, показанным на рис. 2 [12], в этой модели соответствуют выбранные параметры или группы параметров объекта.

Рис. 2. Элементы лица Чернова, используемые для представления параметров

объекта контроля

Непосредственный выбор лица человека в качестве основы представления обусловлен тем, что люди легко распознают мимику и без затруднения воспринимают небольшие изменения в ней [13].

Однако этот метод представления не лишен определенных недостатков. В частности, они связаны с тем, что пользователи могут по-разному интерпретировать одни и те же выражения лица. Кроме того, немаловажен выбор ключевых параметров контролируемого объекта, так как некорректно выбранные параметры могут привести к тому, что мониторинг объекта с применением лиц Чернова окажется непродуктивным. Например, отображаемые модели могут не иметь существенных визуальных отличий, невозможно будет проследить какие-либо параметрические зависимости объекта или выделить определенные группы наблюдаемых параметров. Другая проблема связана с тем, что отсутствие легенды в этих представлениях значительно усложняет пользователю интерпретацию данных. Однако если в интегральном представлении состояния многопараметрического объекта, основанном на использовании лиц Чернова, представлена легенда, корректно определены ключевые параметры и работают опытные операторы, то эффективность работы со сложными многопараметрическими объектами значительно повышается в сравнении с использованием других существующих моделей представления [14].

Скромные вычислительные ресурсы компьютеров 80-90-х гг. сдерживали применение интегральной индикации в виде лица (лиц) человека. Графические образы, изменяющиеся в режиме реального времени, требовали довольно высокого быстродействия. В то же время на вычислительную систему, кроме задач интегрального представления, возлагаются ее основные задачи: сбор, обработка и детальное представление данных о состоянии многопараметрических объектов. Неудивительно, что разработчики АСКУ были вынуждены экономить вычислительные ресурсы на человеко-машинном интерфейсе и создавать лица Чернова в виде стилизованных физиономий «несерьезного» вида.

Интерес к индикации в виде лиц Чернова возобновился в 2000-е гг. [15-18], когда вычислительные ресурсы компьютеров резко возросли. Эта форма представления многомерных данных нашла применение в пакетах прикладных программ, в частности, в пакете 8ТЛТ18Т1СЛ. Однако за прошедшие годы произошло и усложнение контролируемых объектов. Информационная емкость модели в виде лица стала недостаточной для представительного отображения многомерных данных. В результате стало применяться отображение в виде группы лиц, как это показано на рис. 3 [19]. Ясно, что при таком представлении свойства сложного объекта невозможно определить одномоментно.

4. Трехмерный аналог лиц Чернова как средство повышения информационной емкости интегрального представления

Возникает задача повышения информационной емкости интегрального представления в виде лица Чернова без увеличения размеров интерфейсного пространства АСКУ. Путем решения этой задачи является повышение мерности интерфейсного пространства, а именно: переход от 2Б модели объекта («лица Чернова») к 3Б модели («голове Чернова») [20, 21].

Рис. 3. Отображение в виде группы лиц

Трехмерный образ обладает дополнительными «степенями свободы», которые могут использоваться как дополнительные признаки кодирования параметров. Это повороты образа вокруг горизонтальной и вертикальной координатных осей, различные виды пространственных деформаций и более богатая «мимика». Эти признаки кодирования относятся к геометрическим. К ним могут быть добавлены признаки кодирования физическими параметрами. В частности, можно успешно применить цветовое кодирование, сопоставив состояние параметров объекта цвету частей трехмерного образа.

Практическое применение описанного предложения сдерживается сложностью и ресурсоемкостью управления эволюциями 3D модели объекта. Как известно, объекты 3D графики представляются в компьютере полигональными моделями. В этом случае изменение геометрии графического объекта осуществляется путем управления координатами вершин полигональной сетки. Для повышения информационной емкости образа нужно управлять положением большого количества вершин, что требует выполнения довольно сложных алгоритмов в режиме реального времени.

Если предположить, что изменение геометрии полигональной сетки может быть дискретным, можно найти более простой способ формирования трехмерного образа. Необходимо заранее создать библиотеку изображений (не 3D моделей, а их 2D образов), соответствующих различным состояниям объекта контроля. При переходе контролируемого параметра через некоторое граничное значение (уставку) соответствующая процедура интерфейса заменяет текущий образ на следующий. Как уже отмечалось, зрение человека хорошо различает скачкообразные отклонения вида объекта, поэтому применение дискретных изменений образа вполне оправдано.

Для создания библиотеки образов трехмерных динамических объектов можно применить существующие программные средства. Так, в случае применения «головы Чернова» рационально использовать программы, формирующие трехмерную модель головы по ее фотографиям. В качестве примеров можно назвать такие программные продукты, как FaceGenModeller, iClone, FaceShop, Strata Foto 3D CX, ProjectPhotofly.

Объем библиотеки изображений зависит от числа параметров, влияющих на изменения интегрального состояния объекта контроля, и может ока-

заться весьма большим. Можно представить библиотеку в виде многомерного куба, а текущий образ экрана - в виде точки в многомерном пространстве куба (пространстве состояний объекта контроля). Тогда при изменении состояния объекта контроля в ту или иную сторону в пространстве куба будет осуществлен переход к одной из соседних точек. Это означает, что в оперативной памяти вычислительной системы достаточно одномоментно хранить только те образы, которые являются соседними с текущей точкой, т.е. хранить часть многомерного куба. При переходе состояния объекта контроля в другую точку пространства состояний в оперативную память необходимо занести ставшие соседними образы из постоянной памяти.

Заключение

Интегральное представление состояния объектов АСКУ способно повысить эффективность деятельности оператора или диспетчера эргатической системы, снизить его психофизиологическую напряженность. Его следует применять в качестве верхнего уровня иерархии средств отображения АСКУ. В настоящее время эта форма представления информации выходит на новый уровень, основанный на применении трехмерного геометрического моделирования и когнитивной компьютерной графики. Удобной для восприятия и информативной формой интегрального представления состояния объекта контроля является трехмерный аналог лиц Чернова. Применение дискретных фаз интегрального представления в сочетании с библиотекой двумерных образов трехмерного объекта позволяет обеспечить уверенное восприятие изменений объекта и экономию вычислительных ресурсов АСКУ.

Список литературы

1. Повышение эффективности автоматизированных систем управления гидрофици-рованным технологическим оборудованием электрических станций на базе маг-нитожидкостных регулирующих и измерительных элементов / А. В. Власов, П. П. Макарычев, Д. В. Артамонов, Д. В. Пащенко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2013. - № 3. - С. 85-96.

2. Актуальные информационные технологии: визуализация информации, виртуальное окружение, неогеография, осязаемые изображения / А. Алешин, В. Афанасьев, П. Брусенцев, Е. Ерёмченко, А. Клименко, С. Клименко, И. Никитин, Л. Никитина, В. Пестриков, А. Сурин, О. Сурина // Научная визуализация. - 2013. - Т. 5, № 4. - С. 1-17. - иКЬ: Шр://8У-_|оигпа1.сот/1Мех.рЬр?1а^=ги (дата обращения: 05.03.2016).

3. Бибарсов, А. Д. Интерфейс мониторинга воздушной обстановки для систем управления ПВО / А. Д. Бибарсов, В. С. Власов, Ю. Н. Косников // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. - 2011. - Вып. 2. - С. 77-84.

4. Оперативный дистанционный мониторинг в системе городского теплоснабжения на основе беспроводных сенсорных сетей / А. Г. Финогеев, В. Б. Дильман, В. А. Маслов, А. А. Финогеев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2010. - № 3 (15). - С. 27-36.

5. Опыт и новые возможности в проектировании человеко-машинного интерфейса БПУ новых АЭС с ВВЭР / А. Н. Анохин, В. П. Сивоконь, О. Л. Боженков, Е. Н. Алонцева // Ядерные измерительно-информационные технологии. - 2010. -№ 4 (36). - С. 62-72.

6. Темников, Ф. Е. О представлении массовой информации перед оператором в системах наблюдения и управления / Ф. Е. Темников, Ю. А. Ивашкин // Вычислительная техника для управления производством : [сб. ст.] / под ред. В. В. Соло-довникова. - М. : Машиностроение, 1969. - 464 с.

7. Дюндиков, Е. Т. Технология динамической интеграции и представления разнородных данных для анализа и оценки состояния многопараметрических объектов / Е. Т. Дюндиков, А. А. Качкин // Информационные технологии. - 2010. - № 2. -С. 66-73.

8. Темников, Ф. Е . Теоретические основы информационной техники : учеб. пособие для вузов / Ф. Е. Темников, В. А. Афонин, В. И. Дмитриев. - М. : Энергия, 1979. -512 с.

9. Литвак, И. И. Основы построения аппаратуры отображения в автоматизированных системах / И. И. Литвак, Б. Ф. Ломов, И. Е. Соловейчик. - М. : Сов. радио, 1975. - 352 с.

10. Представление информации для обзора состояния энергоблока атомной станции / Е. Н. Алонцева, А. Н. Анохин, А. С. Стебенев, Э. Ч. Маршалл // Известия вузов. Ядерная энергетика. - 2005. - № 4. - С. 34-39.

11. Полякова, Л. В. Отображение измерительной информации / Л. В. Полякова, В. М. Лейн. - Л. : Энергия, 1978. - 144 с.

12. Data Mining. Лекция 16. Способы визуального представления данных. Методы визуализации // Сайт ИНТУИТ. Национальный открытый университет. - URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/188?page=3#image.16.2 (дата обращения: 05.03.2016).

13. Chernoff, H. The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically / H. Chernoff // Journal of the American Statistical Association. - 1973. - Vol. 68, № 342. - P. 361-368. - URL: http://www.jstor.org/pss/2284077 (дата обращения: 05.03.2016).

14. Flury, B. Graphical Representation of Multivariate Data by Means of Asymmetrical Faces / B. Flury, H. Riedwyl // Journal of the American Statistical Association. - 1981. -Vol. 76, № 376. - P. 757-765.

15. Morris, C. J. An Experimental Analysis of the Effectiveness of Features in Chernoff Faces / C. J. Morris, D. S. Ebert, P. L. Rheingans. - URL: http://www.research.ibm.com/people/c/cjmorris/publications/Chernoff_990402.pdf (дата обращения: 02.03.2016).

16. Raciborski, R. Graphical representation of multivariate data using Chernoff faces / R. Raciborski // The Stata Journal. - 2009. - № 3. - P. 374-387.

17. Kabulov, B. T. Enhanced Chernoff faces / B. T. Kabulov, N. B. Tashpulatova // 4th International Conference «Application of Information and Communication Technologies (AICT2010)» : Conference Proceedings (12-14 October 2010, Tashkent, Uzbekistan). -Tashkent, 2010. - P. 1-4.

18. Берестнева, О. Г. Когнитивная графика в социально-психологических исследованиях / О. Г. Берестнева, А. Е. Дзюра // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 3. - URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=6434 (дата обращения: 02.03.2016).

19. Wills, G. Funny Faces: Visualizing Many Variables / G. Wills // AnalyticsZone: the blog for IBM Analytics - 2013. - URL: https://www-304.ibm.com/connections/blogs/predictiveanalytics/entry/funny_faces_visualizing_man y_variables1?lang=en_us (дата обращения: 02.03.2016).

20. Kosnikov, Yu. N. Increasing the information capacity of the interface of the control system for multyparametric objects / Yu. N. Kosnikov // 9th International Conference «Application of Information and Communication Technologies - AICT2015» : Conference Proceedings (14-16 October 2015, Rostov-on-Don, Russia). - Rostov-on-Don, 2015. -P. 446-449.

21. Косников, Ю. Н. Построение интерфейса человек - компьютер для системы автоматизированного управления сложными объектами / Ю. Н. Косников // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2014. -№ 4. - С. 82-92.

Косников Юрий Николаевич

доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационно-вычислительных систем, Пензенский государственный университет E-mail: kosnikov@gmail.com

Стреляная Ольга Павловна

студентка,

Пензенский государственный университет E-mail: lelika116@yandex.ru

Kosnikov Yury Nikolaevich doctor of technical sciences, professor, head of sub-department of information and computing systems, Penza State University

Strelyanaya Olga Pavlovna

student,

Penza State University

УДК 004.5 Косников, Ю. Н.

Развитие интегрального представления многопараметрических объектов /

Ю. Н. Косников, О. П. Стреляная // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 2 (18). - С. 186-194.