Обзор автоматизированных систем мониторинга

Обзор автоматизированных систем

мониторинга

Носкова А. И., Токранова М. В. Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I

Санкт-Петербург, Россия magistrpgups@rambler.ru

Аннотация. Дана общая классификация автоматизированных систем мониторинга (АСМ), рассмотрены основные аспекты их применения. В связи с непрерывным масштабным построением крупных стратегически важных объектов и развитием современных технологий АСМ автоматизируют и значительно упрощают этот процесс, улучшая качество наблюдения и точность собранных данных мониторинг является важным процессом современного промышленного производства. В статье рассмотрены основные сферы применения АСМ, а также примеры популярных систем на рынке: деформационного мониторинга, мониторинга окружающей среды, транспорта, ИТ-систем.

Ключевые слова: автоматизированные системы мониторинга, деформационный мониторинг, мониторинг окружающей среды, мониторинг транспорта, мониторинг ИТ-систем.

Введение

Окружающий мир находится в непрерывном изменении, меняется среда обитания людей, стиль и качество их жизни. Возникает множество небоскребов, тоннелей длиной в несколько километров, мостов, соединяющих острова, обостряется проблема безопасности жизни и деятельности человека. Появляются новые технологии и установки, которые не всегда полезны для экологии; происходят вредные выбросы в окружающую среду, загрязняются водоёмы; вымирают редкие виды животных. Из-за бурного развития промышленности используется много горючих материалов, электроэнергии. Часто возникают пожары. Контроль и прогнозирование этих процессов - сложный процесс. Специалисты по всему миру ведут постоянные наблюдения. Их интересуют как количественные, так и качественные показатели. Для обозначения этого процесса используют термин «мониторинг» (от лат. monitor - наблюдение, контроль, предостережение).

Мониторинг - это непрерывный процесс наблюдения и регистрации параметров объекта в сравнении с заданными критериями [1]. Сегодня этот термин используется в медицине, в метеорологии, в строительстве и т. д. В некоторых отраслях данные собираются и накапливаются очень интенсивно.

Сегодня создано множество технологий на базе геодезических приборов, позволяющих проводить мониторинг важных объектов с высокой точностью в реальном времени для предупреждения катастроф и аварий. Эти технологии основаны на сборе данных от измерительных приборов (сенсоров), в числе которых имеются геодезические, в частности GPS-оборудование. Сведения от всех сенсоров передаются в единую базу данных и совместно обрабатываются [2].

Для управления датчиками на большом расстоянии от места сбора и обработки данных используются системы

автоматизированного мониторинга. Работающая в автоматическом режиме система позволяет выполнять циклы измерений с высокой скоростью и исключать ошибки, связанные с человеческим фактором. Промежутки между циклами измерений могут составлять от нескольких минут или часов до месяцев и лет. В списке задач, решаемых человеком, остаются качественный анализ собранных результатов, выбор необходимых средств наблюдений, их расположения и соединения в общую сеть. Имея постоянно обновляемые параметры наблюдаемого объекта, можно с высокой степенью достоверности прогнозировать состояние наблюдаемого объекта, предотвращать аварии или рассчитывать экономические показатели последствий происшествий [3, 4].

Основные преимущества использования систем автоматизированного мониторинга:

• контроль данных в реальном времени с удаленного места;

• непрерывный мониторинг объектов;

• доступное расположение сенсоров измерительной системы, не зависящее от ручного управления оператором;

• сбор данных, предварительный анализ информации и ее отправка в любое место через Интернет;

• автоматическое уведомление лиц о любом смещении за пределы установленного диапазона;

• экономия денежных средств, поскольку автоматические наблюдения позволяют отказаться от участия человека;

• исключение ошибок оператора, так как автоматические наблюдения более достоверны.

Автоматизированные системы

деформационного мониторинга

Построено уже большое количество стратегически важных объектов, таких как плотины, дамбы, ГЭС, АЭС, телевизионные вышки, старение конструкций которых требует особого внимания. Разрушаются мосты и жилые здания, выходят из строя линии электропередачи, происходят обвалы в шахтах. Есть множество факторов, влияющих на решение данной задачи. К ним можно отнести природные катастрофы и катаклизмы, техногенные аварии, повышенные нагрузки, ошибки в проектировании и строительстве [5].

Вместе с тем, большого внимания требуют такие природные явления, как движения земной коры, оползни, вулканическая деятельность, землетрясения, которые нуждаются в изучении для прогнозирования и предупреждения чрезвычайных ситуаций. Контроль стабильности потенциально опасных объектов и прогнозирование их поведения - очень серьезные вопросы. Решением таких инженерных задач является определение процессов деформации, оседания, изменения структуры предметов. Мониторинг состояния природных объектов и ис-

кусственных сооружений в наши дни - необходимая и неотъемлемая часть системы обеспечения безопасности [6, 7].

Одна из лидирующих компаний в области деформационного мониторинга - LeicaGeoMoS (Швейцария). Ее современная программная система мониторинга, конфигурируемая под конкретное применение, используется на существующих и строящихся объектах любой величины, обеспечивает функционирование очень гибкой автоматической системы контроля деформаций, которая позволяет комбинировать сведения от различных датчиков (GNSS-приемников, тахеометров, геотехнических и метеорологических сенсоров) [8]. LeicaGeoMoS применяется для контроля за структурными деформациями (дамб, плотин, насыпей, тоннелей, мостов, высотных зданий), за оползнями и осадками (оседанием породы или просадкой грунта), автоматизированной съемки (например, непрерывных, автоматизированных измерений) [9].

Программное обеспечение LeicaGeoMoS состоит из нескольких приложений:

• GeoMoSMonitor работает в режиме реального времени, собирает, обрабатывает и накапливает данные, отображает их на экране, проверяет данные на вхождение в установленные допуски и оповещает определенных лиц;

• GeoMoSAnalyzer работает в автономном режиме, предназначено для просмотра и анализа накопленных данных;

• GeoMoSHiSpeed собирает и обрабатывает данные от GNSS-приёмников в высоком темпе (до 20 Гц), предназначено для профессионального принятия решения, основанного на анализе больших потоков данных;

• GeoMoSAdjustment отвечает за вычисление сетевых поправок (уравнивание), анализ деформаций и сетевое моделирование.

LeicaGeoMoS хранит все измерения и результаты обработки в открытой базе данных MySQL, к которым можно обратиться локально или удаленно, используя приложения LeicaGeoMoSAnalyzer, LeicaGeoMoSAdjustment или иное программное обеспечение [9].

Для точного установления причин обнаруженного движения и прогнозирования развития событий LeicaGeoMoS соединяет в систему геодезические (электронные тахеометры и датчики GNSS) и геотехнические датчики:

• тахеометры серий Leica TM50, TS50, TS15, TM30, TS30, TPS1100, TPS1200, TPS1200+, TCA1201M, TPS1800 и TCA2003, TPS LeicaViVa;

• мультистанцию Leica MS50;

• спутниковые GNSS-датчики GPS SystemLeicaViVa, серию GMX900;

• Leica GNSS Spider для расширенного GNSS-монито-ринга;

• нивелиры Leica DNA и Leica Sprinter;

• датчики наклона Leica Nivel210/220;

• метеорологические датчики (температура, давление и т. п.);

• интерфейс для подключения регистраторов данных CampbellScientific: геотехнические датчики для измерения влияния внешних условий, например, экстензометры (для измерения линейных деформаций), пьезометры (для измерения сжимаемости газов), датчики напряжения, инклинометры, термометры, барометры, датчики дождя и другие [8].

В дополнение к стандартным средствам связи LeicaGeoMoS также поддерживает сетевой протокол связи TCP/IP,

который позволяет использовать технологию Ethernet и мобильные сети.

Автоматизированные системы мониторинга

окружающей среды

Ухудшение состояния природной среды, как правило, связано с нерациональным и варварским использованием ресурсов, с ошибками в технической и экологической политике, с низким уровнем разработки и внедрения безотходных технологий, с малой изученностью всех последствий антропогенного воздействия. В сложившейся ситуации чрезвычайно важны для практических действий и долгосрочного прогнозирования качества окружающей среды контроль состояния и определение тенденций ее изменения [10].

Наблюдение за состоянием окружающей среды представляет собой сбор информации о фактическом состоянии объектов окружающей среды, об источниках загрязнения, об основных изменениях под воздействием загрязнителей. На основе этой информации анализируются процессы, составляются прогнозы изменения среды и планы предотвращения отрицательных последствий, разрабатываются стратегии оптимальных взаимоотношений общества и окружающей среды [11].

Рассмотрим одну из систем экологического мониторинга - Emercit (ИАС ЭМЕРСИТ). Эта информационно-аналитическая система предназначена для организации территориально распределенного оперативного контроля состояния окружающей среды с целью обнаружения и прогнозирования опасных явлений и процессов [12]. Система позволяет в реальном времени производить измерения и передавать их результаты в центр мониторинга (ситуационный центр) или в дежурно-диспетчерскую службу (ЕДДС). Фиксируются следующие основные параметры:

• уровень зеркала воды рек и открытых водоемов;

• количество и интенсивность жидких осадков;

• мощность фонового эквивалента дозы гамма-излучения;

• содержание аварийно-химических опасных и токсичных веществ в атмосферном воздухе;

• наличие и концентрация газов углеводородной группы в атмосфере;

• наличие в атмосфере боевых отравляющих веществ;

• скорость и направление ветра, температура и относительная влажность атмосферного воздуха, атмосферное давление;

• высота снежного покрова;

• температура на поверхности почвы и на заданной глубине;

• суммарная солнечная радиация.

Если один из наблюдаемых параметров выходит за пределы нормы, то система генерирует тревожное сообщение, соответствующее наступлению неблагоприятного или опасного явления. При фиксации опасного уровня показателей состояния окружающей среды измерительные комплексы автоматически переходят в учащенный режим измерения.

В зависимости от задач посты наблюдения Emercit могут быть укомплектованы различными метеорологическими датчиками [12]. В стандартную поставку постов наблюдения Emercit входят следующие датчики:

• количества (интенсивности) и вида осадков. Способен различать пять видов осадков: дождь, снег, град, снег с дождем, морось (радиолокационным методом измерения);

• скорости и направления ветра (ультразвуковым методом измерения);

• атмосферного давления, температуры и влажности воздуха.

Автоматизированные системы мониторинга транспорта

Определение местоположения подвижного объекта, скорости его перемещения и точного времени с использованием технологий спутниковой навигации широко применяется в системах мониторинга транспорта. Сейчас применение технологий автоматизированного спутникового слежения и контроля - незаменимая составляющая бизнес-процесса на предприятии, цель которого - поднять управление автопарком на новый эффективный уровень.

Технологии спутникового мониторинга транспорта активно развиваются. Первоначально системы мониторинга применялись исключительно для контроля или мониторинга перемещения транспортных средств и работали только в офлайн-режиме, не позволяя в реальном времени следить за объектом. С развитием технологий передачи данных GSM/GPRS, а также web-технологий системы мониторинга автотранспорта позволили дистанционно наблюдать за транспортом круглосуточно, практически в реальном времени.

В системах мониторинга и контроля транспорта используется сочетание навигационных и телекоммуникационных технологий. К примеру, в качестве каналов передачи данных в основном используется GSM/GPRS, а в отдаленных районах, где отсутствует покрытие сотовой связи - системы спутниковой связи [13].

Развитие технологий также позволило использовать в системе мониторинга телеметрию объектов. Стало возможным подключение различных датчиков и исполнительных устройств, которые позволяют или подавать водителю сигналы тревоги в режиме реального времени, или отслеживать

заправку и слив топлива (датчик уровня топлива), либо датчиков состояния механизмов, к примеру, измерители температуры, концевые выключатели и т. д. В последнее время стали популярны средства фото- и видеофиксации [14].

Концепция «Интернет вещей»

Концепция Интернета вещей (Internet of Things - 1оТ) представляет собой систему, которая имеет собственную среду и протокол. Внешний слой этой среды - комплексные системы управления - механические, тепловые, оптические и другие датчики, которые измеряют физическое состояние зданий, оборудования или даже людей. Благодаря встроенным датчикам и микропроцессам 1оТ устройства приобретают способность ощущать окружающую среду и обмениваться данными с компьютером или другим оборудованием. «Умные вещи» получают сигналы и выполняют задачи, не требуя при этом ввода информации человеком. Идеология Интернета вещей направлена на повышение эффективности за счет автоматизации процессов в различных сферах деятельности, в том числе мониторинга, исключая человека [15].

Потенциальные возможности применения 1оТ многочисленны и разнообразны. Они проникают практически во все сферы повседневной жизни людей, предприятий и общества в целом:

• здравоохранение. 1оТ-платформы обеспечивают централизованный мониторинг и агрегацию данных медицинского оборудования и приложений;

• торговля. Интернет вещей позволяет внедрять высокие технологии на предприятиях розничной и оптовой торговли, предлагая решения по автоматизации производства;

• сельское хозяйство. 1оТ-платформа позволяет автоматизировать множество аспектов деятельности сельхозпроиз-водства, повышая эффективность и финансовые показатели на производстве.

Сферы применения Интернета вещей не ограничиваются указанными, в каждой можно найти наиболее эффективный сценарий использования (рис. 1).

Рис. 1. Сферы применения Интернета вещей

Главный экран

Рис. 2. Веб-интерфейс SAYMON

Понятие Интернета вещей можно условно разделить на две сферы применения: бытовые сети «умных» вещей (аёЫос1оТ) и интеллектуальные решения в области межмашинных коммуникаций МасЫпе^о-МасЫпе (М2М).

АёЫос1оТ - концепция Интернета вещей интеллектуальной окружающей среды, основанной на ситуативных децентрализованных беспроводных сетях (аёЫос). Эта среда состоит из привычных, но «улучшенных» бытовых вещей.

Но особую роль в развитии 1оТ играет интеллектуальное решение в области М2М. М2М - общее название технологий, которые позволяют приборам обмениваться информацией друг с другом. Это проводные и беспроводные системы датчиков, которые передают информацию от одного устройства другому. С помощью решений 1оТ/М2М компании смогут удаленно проверять состояние своего оборудования, степень износа, вероятность сбоев, контролировать многие другие показатели.

Залогом успешного функционирования 1оТ является качественное и надежное взаимодействие как отдельных приборов, так и объединенных групп устройств, находящихся под постоянным контролем, поэтому платформа мониторинга и управления становится еще одним сегментом концепции Интернета вещей, без которой успешная работа системы невозможна.

Примером такой платформы мониторинга является SAY-МОК, предназначенная для постоянного и статистического наблюдения и контроля состояния показателей работы сети, оборудования, приложений и сервисов. SAYMON предоставляет богатый инструментарий для управления и мониторинга сетями устройств, обработки и анализа данных, интеграции с другими системами предприятия [16] (рис. 2).

Объектом мониторинга может быть любой объект физического или логического мира, например, память, процессор, файловая система, процесс или программа, количество пользователей, очередь файлов на обработку, объем обработанного трафика, выручка и иные финансовые показатели, значение температуры или химического состава газа или жидкости [17].

Отличительной особенностью платформы является возможность хранения оригинальных немодифицированных значений показателей за значительные промежутки времени с обеспечением высокой скорости записи и доступа к данным, что позволяет быстро и качественно анализировать ситуации в настоящем и прошлом, строить математически обоснованные прогнозы развития ситуации в будущем [16].

Заключение

Подводя итоги, можно сказать, что по мере модернизации производства, масштабного строения крупных стратегически важных объектов и развития современных технологий автоматизированные системы мониторинга применяются все шире. АСМ позволяют постоянно удаленно контролировать объекты, упрощая этот процесс для человека, способствуют уменьшению количества ошибок, связанных с человеческим фактором. Но с ростом роли АСМ необходимо уделять больше внимания вопросам правильной работы систем и защиты получаемых данных.

Литература

1. https://en.wikipedia.org/wiki/System_monitoring (дата обращения 10.09.2016).

2. Dunnicliff J. Geotechnical Instrumentation For Monitoring Field Performance / J. Dunnicliff. - 2010. - P. 113-185.

3. Funk P., Xiong N. Why we need to move to intelligent and experience based monitoring and diagnostic systems / P. Funk, N. Xiong // Proc. 23th Int. Conf. Condition Monitoring and Diagnostic Eng. Management. - 2010. - P. 111-115.

4. Хорошилов В. С. О разработке информационной экспертной системы для оптимального геодезического обеспечения инженерных объектов / В. С. Хорошилов // Геодезия и картография. - 2008. - № 5. - С. 15-19.

5. http://www.icentre-gfk.ru (дата обращения 15.09.2016).

6. Moore J. F. A. Monitoring Building Structures / J. F.A. Moore. - Blackie and Son Ltd. - 2009. - Р. 93-136.

7. Kopacik A. New Trends of Automated Bridge Monitoring / A. Kopacik, P. Kyrinovic, J. Erdelyi, I. Liptak // Reportson Geodesy. - 2011. - № 1 (90). - Р. 173-181.

8. http://leica-geosystems.com (дата обращения 15.09.2016).

9. http://www.gfk-leica.ru (дата обращения 15.09.2016).

10. Ясовеев М. Г. Экологический мониторинг и экологическая экспертиза: учеб. пособие / М. Г. Ясовеев, Н. Л. Стреха, Э. В. Какарека, Н. С. Шевцова; под ред. проф. М. Г. Ясо-веева. - М.: НИЦ ИНФРА-М, Новое знание, 2013. - 304 c.

11. Косинова И. И. Иерархическая структура эколого-геологического мониторинга / И. И. Косинова // Мониторинг

геологических, литотехнических и эколого-геологических систем. - М.: МГУ, 2007. - С. 24-25.

12. http://www.emerrit.ru (дата обращения 20.09.2016).

13. Харисова В. Н. Глобальная спутниковая радионавигационная система ГЛОНАСС / В. Н. Харисова. - М.: ИПРЖР, 2011.

14. http://mssglonass.ru (дата обращения 30.09.2016).

15. http://www.rfidjournal.com/artiries/view?4986 (дата обращения 25.03.2017).

16. http://www.saymon.info (дата обращения 25.03.2017).

17. Алгулиев Р. Ш. Интернет вещей / Р. Ш. Алгулиев, Р. Махмудов // Информационное общество. - 2013. - № 3. -С. 42-48.

Overview of Automated Monitoring Systems

Noskova A. I., Tokranova M. V. Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University St. Petersburg, Russia magistrpgups@rambler.ru

Abstract. The general classification of automated monitoring systems (ACM), the main aspects of their application are considered. Monitoring is an important process for modern industrial production, due to the continuous large-scale construction of large strategically important facilities and the development of modern technologies. This led to the creation of systems that automate and greatly simplify this process, at the same time improving the quality of observations and the accuracy of the data collected. Thanks to ASM the person to carry out the analysis of the acquired information. The article tells about the main scope of the ASM and the examples of the most popular systems on the market.

Keywords: automated monitoring system, deformation monitoring, environmental monitoring, traffic monitoring, monitoring of IT systems.

References

1. https://en.wikipedia.org/wiki/System_monitoring (accessed 14.09.2016).

2. Dunnicliff J. Geotechnical Instrumentation For Monitoring Field Performance, 2010, pp. 113-185.

3. Funk P., Xiong N. Why we need to move to intelligent and experience based monitoring and diagnostic systems, Proc. 23th Int. Conf. Condition Monitoring and Diagnostic Eng. Management, 2010, pp. 111-115.

4. Khoroshilov V. S. O razrabotke informacionnoj ehkspert-noj sistemy dlya optimal'nogo geodezicheskogo obespecheniya inzhenernyh ob"ektov [On the development of the information system of the expertnoy to ensure optimal geodetic engineering facilities], Geodesy and Cartography [Geodeziya i kartografiya], 2008, no. 5, pp. 15-19.

5. http://www.icentre-gfk.ru (accessed 15.09.2016).

6. Moore J. F. A. Monitoring Building Structures. Blackie and Son Ltd., 2009, pp. 93-136.

7. Kopacik A., Kyrinovic P., Erdélyi J., Liptak I. New Trends of Automated Bridge Monitoring, Reportson Geodesy, 2011, no. 1 (90), pp. 173-181.

8. http://leica-geosystems.com (accessed 15.09.2016).

9. http://www.gfk-leica.ru (accessed 15.09.2016).

10. Yasoveyev M. G., Strekha N. L., Kakareka E. V., Shevtso-va N. S. Ekologicheskiy monitoring i ekologicheskaya ekspertiza [Environmental Monitoring and Environmental Impact Assessment]: ed. prof. M. G. Yasoveyev, Moscow, NITS INFRA-M, Novoye znaniye, 2013.

11. Kosinova I. I. Ierarhicheskaya Struktura Ehkologicheskogo Monitoringa [The hierarchical structure of ecological and geological monitoring], Monitoring geologicheskih, litologi-cheskih i ehkologo-geologicheskih sistem [Monitoring geo-logistsical, litotehnicheskih and ecological and geological systems], Moscow, Moscow State Univ., 2007, pp. 24-25.

12. http://www.emercit.ru (accessed 20.09.2016).

13. Kharisova V. N. Global'naya Sputnikovaya radionavigat-sionnaya sistema GLONASS [Global Satellite Radionavigation System GLONASS], Moscow, IPRZHR, 2011.

14. http://mssglonass.ru (accessed 30.09.2016).

15. http://www.rfidjournal.com/articles/view?4986 (accessed 25.03.2017).

16. http://www.saymon.info (accessed 25.03.2017).

17. Alguliev R., Mahmudov R. Internet veshchej [Internet of Things], Informacionnoe obshchestvo [Information Society], 2013, no. 3, pp. 42-48.