СПОСОБ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА
WAY OF CONTROL OF MULTIPARAMETER OBJECT STATE

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано при контроле и анализе состояния сложных многопараметрических объектов, являющихся элементами систем связи и автоматизации.
Известен способ непрерывного пассивного контроля параметров телефонных линий, реализованный в устройстве типа ЛСТ-1007 [Лысов А.В. Телефон и безопасность. Проблемы защиты информации в телефонных сетях / А.В.Лысов, А.Н.Остапенко. - СПб.: Политехника, 1995. - 109 с. (Лаборатория ППШ)], при котором предварительно проверяют телефонную линию на отсутствие повреждений и несанкционированных подключений, задают контролируемые параметры телефонной линии, измеряют контролируемые параметры, запоминают их в качестве эталонов, непрерывно измеряют и сравнивают текущие значения контролируемых параметров с эталонными, формируют сигнал тревоги при несовпадении измеренных значений параметров с эталонными, продолжают измерения при их совпадении с эталонными значениями контролируемых параметров.
Недостатками данного способа являются относительно низкая точность результатов контроля вследствие воздействия внешних факторов (климатических, временных и др.), чем обусловлена низкая вероятность принятия объективного решения о состоянии контролируемого объекта и низкая экономическая эффективность системы контроля, что ограничивает область применения способа.
Известен также «Способ измерения параметров RLC-цепей», по патенту РФ №2100813, класс G01R 27/26, 1997.12.27, основанный на измерении длительностей переходных процессов в резистивно-емкостной или резистивно-индуктивной измерительной цепи, на вход которой подают возмущающее напряжение, изменяющееся в функции времени, и измеряют его параметры на выходе исследуемой RLC-цепи.
Данный способ по сравнению с предыдущим аналогом позволяет получить более полную информацию о характеристиках контролируемого объекта. Недостатками данного способа являются относительная сложность реализации, обусловленная необходимостью генерации специальных зондирующих сигналов, и узкая область применения, обусловленная несовместимостью способа измерения с нормальным функционированием телефонных линий и невозможностью непрерывного измерения их параметров.
Наиболее близким по своей технической сущности к заявленному является способ оценки эффективности больших систем, включающих большое число контролируемых параметров, по патенту РФ №2210112 «Унифицированный способ Чернякова/Петрушина для оценки эффективности больших систем», класс G06F 17/00, заявл. 7.06.2001.
Способ-прототип заключается в том, что предварительно многопараметрический объект (МПО) задают в виде иерархии его однотипных структурных элементов (ОСЭ); задают частные характеристики состояния, поставленные в соответствие каждому ОСЭ, нормативные значения, соответствующие каждому частному показателю состояния, весовые коэффициенты важности, соответствующие каждому частному показателю состояния ОСЭ; а также заблаговременно в запоминающее устройство (ЗУ) терминального сервера записывают программу вычисления частных параметров и, наконец, предварительно в ЗУ рабочей станции загружают сведения, полученные в процессе опроса экспертов данной области знаний, выбирают методику вычисления и запускают эту процедуру, выбирают с помощью коммутатора измеряемые параметры, автоматически считывают информацию с датчиков через преобразователи и записывают ее в ЗУ считанной информации в терминальном сервере, преобразуют величины параметров в соответствующие цифровые данные с помощью различных специальных преобразователей, запоминают цифровые данные в запоминающем устройстве, вычисляют частные и обобщенную характеристики состояния МПО по программе вычисления характеристик состояния с помощью терминального сервера, сравнивают их с предварительно заданными значениями, отображают и документируют результаты вычислений и сравнений на видеомониторе и принтере.
По сравнению с рассмотренными выше аналогами способ-прототип имеет более широкую область применения как для простых, так и для многопараметрических объектов.
Недостатком прототипа является относительно невысокая точность и оперативность оценки состояния МПО. Это обусловлено тем, что состояние МПО определяют по значениям показателей состояния, при вычислении которых используются предварительно заданные неизменные весовые коэффициенты. Кроме того, результаты контроля указывают только на критические значения параметров и не указывают на их связь с другими параметрами.
Целью предлагаемого технического решения является разработка способа контроля состояния МПО, обеспечивающего более высокую точность, достоверность и оперативность текущей оценки состояния МПО за счет предварительного группирования ОСЭ по степени близости значений контролируемых параметров, учета статистической зависимости между отдельными контролируемыми параметрами и прогнозирования тенденции их изменения.
Заявленный способ расширяет арсенал средств данного назначения.
g
u
mi
ij
ij
u
mi
mg
i
j
пор
доп
пор
пор
Поставленная цель достигается тем, что в известном способе контроля состояния многопараметрического объекта, заключающемся в том, что предварительно задают совокупность N≥2 его однотипных структурных элементов и K≥N измеряемых параметров, характеризующих состояние однотипных структурных элементов, в процессе функционирования многопараметрического объекта измеряют и запоминают значения измеряемых параметров однотипных структурных элементов, определяют значения вычисляемых параметров однотипных структурных элементов, документируют их и принимают по ним решение о состоянии многопараметрического объекта, дополнительно предварительно задают G областей памяти в запоминающем устройстве, где 1≤G≤N, для хранения идентификаторов I g-той группы однотипных структурных элементов, где g=1,2,…,G. Также задают пороговое значение коэффициента сходства λ группируемых однотипных структурных элементов, совокупность М∈К некоррелированных измеряемых параметров, характеризующих состояние каждого из однотипных структурных элементов, период измерения Т и стандартные значения  измеряемых параметров, допустимые отклонения  значений параметров от стандартных значений, допустимые разности  между максимальным  и минимальным  уровнями измеренного m-го параметра, где m=1,2,…,М, i-го и j-го однотипных структурных элементов, допустимое значение показателя корреляции Р между измеряемыми параметрами, принадлежащими i-му и j-му однотипным структурным элементам. Для группирования ОСЭ измеряют значения П измеряемых параметров, вычисляют коэффициенты сходства λ однотипных структурных элементов по всем m параметрам, где i=1,2,…N и j=1,2,…N, и i≠j, сравнивают вычисленные значения λ с предварительно заданным значением λ и, по результатам сравнения, запоминают в соответствующих областях памяти запоминающего устройства идентификаторы группируемых однотипных структурных элементов, принадлежащих g-той группе, разность величин коэффициентов сходства которых удовлетворяет заданную величину λ. После чего, в процессе функционирования объекта измеряют с периодом Т значения Пизмеряемых параметров. Значения вычисляемых параметров определяют для каждой g-той группы однотипных структурных элементов, где g=1,2,…,G. Для этого вычисляют средние по g-той группе значения измеряемых параметров  и их отклонения  от стандартных значений , разности , промежутки времени τ, по истечении которых значения  могут превысить допустимые значения . Затем, для структурных элементов, имеющих максимальное  и минимальное  значения m-го параметра в каждой g-той группе, вычисляют значения показателей корреляции P и P между некоррелированными параметрами i-го и j-го однотипных структурных элементов по формуле:
kl
к1
k
ij
i
j
i
j
i
j
*
доп
доп
доп
доп
доп
доп
доп
где η - корреляционное отношение k-го и l-го измеряемых параметров i-го и j-го ОСЭ, где k=1,2,…,М и l=1,2,…,М, k≠l;  - множественное корреляционное отношение k-го параметра со всеми остальными параметрами i-го и j-го ОСЭ. Корреляционное отношение η и множественное корреляционное отношение η  вычисляют известными методами, описанными, например, в [Митропольский А.К. Техника статистических вычислений / А.К.Митропольский. - М.: Наука, 1971 г. - 576 с.]. Вычисленные значения  Р сравнивают с предварительно заданными допустимыми значениями  Р. После этого документируют значения параметров состояния структурных элементов. Если выполняется условие  и/или  и/или P>Р, и/или P>Р, то принимают решение о неисправном состоянии многопараметрического объекта и дополнительно документируют информацию о параметрах структурных элементов, для которых  и/или  и/или Р>Р, и/или Р>Р. Если же выполняется условие  и  и Р≤Р, и Р≤Р, то принимают решение об исправном состоянии многопараметрического объекта и продолжают периодические измерения и вычисления значений параметров структурных элементов.
ij
Благодаря новой совокупности существенных признаков в способе реализованы возможность обнаружения изменений контролируемых параметров в сколь угодно малом (ограниченном только возможностями средств измерения) интервале допустимых значений, выявление аномальной корреляции между предварительно задаваемыми некоррелированными контролируемыми параметрами, минимизация влияния внешних факторов на результаты контроля с помощью вычисления показателей корреляции Р, а также прогнозирование тенденции изменения контролируемых параметров, чем достигается в заявленном способе повышение точности, оперативности и достоверности текущей оценки состояния МПО.
Используемый показатель корреляции позволяет учитывать корреляционный фон контролируемых параметров, обусловленный системным воздействием внешних факторов. Благодаря этому более точно отражается действительная статистическая связь между параметрами. Выявление параметров, имеющих наибольшие значения показателей корреляции, обеспечивает повышение оперативности выявления характера и причины неисправности МПО.
Использование прогнозирования тенденции изменения контролируемых параметров состояния ОСЭ обеспечивает повышение экономической эффективности системы контроля.
Заявленный способ поясняется чертежами, на которых показаны:
Фиг.1 - рисунок, иллюстрирующий многопараметрический объект и его однотипные структурные элементы, сгруппированные по степени близости значений измеряемых параметров;
Фиг.2 - рисунки, поясняющие процесс группирования ОСЭ, оценки и прогнозирования тенденции изменения параметров по группам ОСЭ;
Фиг.3 - рисунок, иллюстрирующий достижение положительного эффекта при реализации заявленного способа контроля.
Оперативность и точность оценки состояния МПО определяется размером и составом набора контролируемых параметров, методами их измерения и обработки результатов измерения.
На значения высокоинформативных контролируемых параметров сильное влияние могут оказывать условия их измерения. В связи с этим учет влияния внешних факторов на контролируемые измеряемые параметры существенно повышает точность их измерения и уменьшает вероятность ошибок при определении состояния МПО.
m
Реализацию заявленного способа удобно рассмотреть на примере МПО, в качестве которого представлен контроллер системы охранно-пожарной сигнализации (К) с сетью шлейфов и датчиков (однотипных структурных элементов) (фиг.1.). Для однотипных структурных элементов задается набор некоррелированных контролируемых параметров {П}, где m=1,2,…,М, определяющих эксплуатационные характеристики ОСЭ (температуру, концентрацию дыма в воздухе и т.д.).
ij
Для каждого m-го параметра из множества М-параметров ОСЭ в зависимости от задач и условий функционирования МПО задают стандартные (номинальные) значения параметров  (определенные в эксплуатационно-технической документации), а также допустимые отклонения значений каждого из параметров  от нормы и допустимый размах значений m-го параметра  Контролируемые параметры ОСЭ могут принимать значения в диапазоне  (фиг.2а). Для функционирования МПО изменение значений параметров в этом диапазоне не критично, но может быть признаком неисправности или ухудшения условий функционирования ОСЭ. В связи с индивидуальными условиями эксплуатации отдельные ОСЭ в неравной степени подвержены влиянию системных и случайных внешних воздействий (температура в различных помещениях может существенно отличаться). Поэтому для одних ОСЭ некоторые значения контролируемых параметров являются нормой, а для других - критичными. Известные способы контроля не учитывают изменений контролируемых параметров в пределах допустимых значений и статистическую связь между отдельными параметрами, чем обусловлена низкая точность оценки состояния МПО. Уменьшение влияния внешних системных факторов и связанных с ними ошибок контроля в предлагаемом способе достигается путем группирования ОСЭ по степени близости значений измеряемых параметров и вычисления показателей корреляции Р.
m1
mN
mij
ij
Группирование осуществляется одним из известных способов группировки (распознавания) до начала периодического контроля. При этом измеряют значения измеряемых параметров ОСЭ П…П и для каждой пары ОСЭ вычисляют разности ΔП по всем М-параметрам (фиг.2а). Полученные результаты используют при вычислении значений показателей группирования λ для каждой пары ОСЭ. В качестве показателя группирования может использоваться, например, мера близости Воронина [Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988 г. - 176 с.; ил.], которая вычисляется по формуле:
m
где σ - предварительно задаваемые весовые коэффициенты контролируемых параметров.
пор
g
ij
Критерием принятия решения о близости i-го и j-го ОСЭ является предварительно задаваемое значение показателя группирования λ. В результате группирования в области памяти запоминающего устройства (ЗУ) системы контроля записываются идентификаторы I, где g=1,2,…,G ОСЭ, для которых разность значений их коэффициентов сходства λ больше предварительно заданного порогового значения
пор
λ.
u
m
mg
mg
mg
После завершения группирования ОСЭ система контроля осуществляет периодический контроль состояния МПО. Для этого в процессе функционирования МПО измеряют с периодом Т значения измеряемых параметров П и записывают их в массивы ЗУ, соответствующие каждой группе ОСЭ. Затем вычисляют средние значения измеренных параметров для каждой группы ОСЭ, вычисляют отклонения средних значений с предварительно заданными стандартными значениями параметров. После чего сравнивают полученные отклонения с допустимыми отклонениями и записывают результаты сравнения в соответствующие массивы ЗУ. Накопленные таким образом статистические данные используют для выявления с помощью известных методов прогнозирования тенденции изменения значений параметров групп ОСЭ и вычисления предположительного промежутка времени τ до наступления критического состояния МПО. Значение промежутка времени τ для каждой g-той группы однотипных структурных элементов вычисляют известными методами прогнозирования [Ковалева Л.Н. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики / Л.Н.Ковалева. - М.: Статистика, 1980 г. - 102 с.]. Для наиболее простой линейной зависимости прогнозируемое время τ может быть вычислено, например, по формуле:
где  - среднее значение приращений значений  (фиг.2б).
mi
mi
mij
mij
i(j)
i(j)
Для вычисления характеристик состояния ОСЭ считывают из ЗУ предварительно записанные значения  и П, вычисляют разность ΔП для каждого i-го ОСЭ по каждому m-му параметру с помощью устройства сравнения (например, компаратора). Аналогично, для вычисления значений ΔП считывают из ЗУ экстремальные значения  и  для каждого m-го параметра, сравнивают их и вычисляют разность ΔП с помощью устройства сравнения. После этого считывают из ЗУ предварительно записанные значения  и вычисленные значения  и сравнивают их также с помощью устройства сравнения. После этого для ОСЭ с экстремальными значениями измеряемых параметров в группе вычисляют значения показателей корреляции P. Используемый показатель корреляции P учитывает нелинейную корреляцию между отдельными контролируемыми параметрами  что повышает точность результатов контроля и позволяет учитывать корреляционный фон  обусловленный влиянием внешних факторов.
i(j)
Таким образом, вычисляемые показатели корреляции P являются весовыми коэффициентами, учитывающими индивидуальные условия функционирования ОСЭ при определении наиболее коррелированной пары контролируемых параметров, и позволяют повысить точность контроля состояния МПО.
Выявление статистической зависимости между отдельными контролируемыми параметрами структурного элемента объекта позволяет определить характер и причину его неисправности. Например, может быть выявлена статистическая зависимость изменения емкости (или сопротивления изоляции) кабельной линии связи и изменения окружающего ее магнитного поля, которое фиксируется магнитометрическими средствами обнаружения [Шагабутдинова Л.М. (ЗАО «Восток - Специальные системы») / Л.М.Шагабутдинова // ОПС, пожарная безопасность. - 2005. - №6. - с.116-118.]. Такая зависимость может служить признаком несанкционированного воздействия на кабельную линию связи (например, установка устройства негласного съема информации без гальванического подключения).
mi
mij
ij
доп
Полученные таким образом значения вычисляемых параметров: ΔП, ΔП, Р записывают в ЗУ и сравнивают с предварительно заданными допустимыми значениями  Р. Результаты сравнения являются исходными данными для принятия решения о состоянии МПО. Если значения вычисляемых параметров не превосходят допустимых значений, то принимается решение об исправности МПО, а система контроля автоматически документирует результаты контроля и продолжает периодические измерения и вычисления значений контролируемых параметров. В случае превышения допустимых значений контролируемых параметров принимается решение о неисправном состоянии МПО, и система контроля дополнительно документирует информацию о состоянии неисправных ОСЭ.
Возможность получения положительного эффекта при использовании предлагаемого способа была подтверждена сравнительным пошаговым моделированием и сравнением способа-прототипа и заявленного способа. Результаты сравнения представлены на фиг.3.
u
Методика пошагового моделирования заключалась в следующем. Задавался интервал времени Т между ν-м и (ν+1)-м циклами контроля состояния МПО. Далее выполнялись циклы контроля по способу-прототипу и по заявленному способу до тех пор, пока системой контроля не было выявлено недопустимое отклонение контролируемых параметров. В ситуации, представленной на фиг.3а, заявленный способ позволяет обнаружить аномальное поведение параметра одного из ОСЭ на ν-м цикле контроля при достижении условия  (см. на фиг.3, момент времени  В то же время, при использовании способа-прототипа до момента  состояние МПО ошибочно принимают исправным, а аномальность может быть обнаружена только на (ν+1)-м цикле контроля в момент времени  (см. фиг.3), т.е. при выполнении условия  В ситуации, представленной на фиг.2б, способ-прототип не позволяет обнаружить неисправность, и состояние МПО ошибочно принимают исправным, а заявленный способ позволяет выявить тенденцию изменения контролируемого параметра и после ν-го цикла контроля выявить неисправное состояние МПО. Время обнаружения в способе-прототипе превышает время, затраченное на обнаружение аналогичных отклонений при использовании заявленного способа. Благодаря упреждающему обнаружению тенденции ухудшения условий функционирования МПО возможно своевременное устранение причины неисправности и повышение оперативности обнаружения и точности оценки состояния МПО. Таким образом, оказывается возможным достижение запланированного технического результата.
ij
Возможность реализации и получения положительного эффекта при реализации заявленного способа была также проверена путем создания макета системы контроля и проведения натурного эксперимента. В процессе эксперимента использовались различные комбинации контролируемых параметров, и вычислялись показатели корреляции P между ними при имитации воздействия различных внешних факторов. Результаты эксперимента показали существенное повышение достоверности оценки состояния МПО, что также указывает на возможность достижения запланированного результата с помощью предлагаемого технического решения.