CC BY
90
УДК 656.13
ИНТЕРАКТИВНАЯ СИСТЕМА МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ
В.О. Хабаров, аспирант, ХНАДУ
Аннотация. Рассмотрена проблема количественной оценки качества автомобильных дорог. Используется математический аппарат лингвистических переменных. Предлагается новая информационная технология интерактивного мониторинга среды движения транспортных средств.
Ключевые слова: автомобильные дороги, мониторинг, различимость, лингвистическая переменная, дорожная лаборатория.
Введение
Мониторинг качества автомобильных дорог является достаточно сложной задачей. Рассмотрим новую интерактивную систему мониторинга, основанного на принятии решений в соответствии с логикой мышления человека. Для этого применим математический аппарат нечетких множеств, нечеткие выводы, лингвистические переменные. Физическая реализация такой системы - передвижной информационно-вычислительный комплекс, установленный в автотранспортной лаборатории. Непосредственно в движении базового автомобиля лаборатории механический процесс его перемещения в пространстве, который регистрируется системой электронных датчиков специальной измерительной системы. Он является источником информации об условиях движения, которые однозначно соответствуют качеству дороги. Преобразование этой информации вычислительным комплексом даёт данные для принятия решений о состоянии дороги и, следовательно, о результатах выполненных дорожных работ.
Таким образом, автотранспортная лаборатория представляет собой систему, которая состоит из трех логических составляющих: механическая; электронной; информационной. Поэтому задачу анализа и синтеза системы интерактивного мониторинга рассмотрим как задачу анализа и синтеза мехатронной системы.
Состояние проблемы
Нечеткая логика является областью нетрадиционной математики, которая сегодня широко представлена в фундаментальных и прикладных научных изданиях, начиная с работы [1]. Теория и практика использования нечетких множеств изложена во множестве работ как, например [2, 3]. Описание исследуемой системы в терминах нечеткой логики начинается с определения лингвистических переменных, их значений - термов, проведении аналогий между количественными оценками подсистем и звеньев исследуемой системы с их нечетким описанием.
Эта задача близка к определению различимости наблюдаемых динамических процессов, которая описываются с применением информационной теории управления [4]. Если представить наблюдения, как результат анализа исследуемой системы: нормализацией регистрируемых данных, их структурной и прагматической обработкой [4], тогда можно определить наблюдение как мониторинг системы согласно подходу, изложенному в работах [5, 6]. Согласно высказанным предположениям нечеткое описание или фаз-зификацию исследуемых процессов и систем рассмотрим с позиции основных положений информационной теории различимости [6], теории принятия решений в сложных системах мониторинга транспортных машин, систем и коммуникаций [7, 8]. Существующие подходы к решению задачи фаззификации в транспортных приложениях отличаются
определенным субъективизмом. Если это и допустимо в организационных системах, то в технических, и организационно-технических системах требуются строгие количественные оценки, исключение субъективного мнения человека. Это, прежде всего, относится к новым транспортным приложениям нечеткой логики, в которых сочетаются приёмы, принятые в информационной теории управления, с решением задач мехатронизации в транспортных системах [6, 7, 8].
Цель и постановка задачи
В задачах мониторинга автомобильных дорог, где ранее использовались экспертные оценки, близкие к использованию аппарата лингвистических переменных, например [9], есть противоречие между возможностями количественной обработки данных и технических параметров с использованием «неточных» логических выводов. Цель исследования - разрешить это противоречие при приведении точных характеристик транспортной технической системы мониторинга к «нечеткому» виду для физической реализации интерактивного мониторинга качества автомобильных дорог на основании опыта подобных разработок [10].
Перемещение и наблюдение
Пусть технический объект или система формально описывается оператором У. Он преобразует наблюдаемую динамическую переменную х(0, которая однозначно определяет регистрируемый динамический процесс. Для транспортной системы такой динамический процесс - это процесс движения транспортного средства. В простейшем случае результатом преобразования является образ оператора у{(). Логично считать процесс
наблюдения такой системы динамическим мониторингом. Для перехода от субъективных оценок наблюдаемого объекта или системы положим, что у(0 однозначно соответствует лингвистической переменной в области определения нечеткой модели наблюдаемого динамического процесса. Тогда ограниченное множество термов такой лингвистической переменной определяется спецификой наблюдаемого динамического процесса. Формально
у( 0 = 7[х(0,*], (1)
где у(0 - образ оператора У; х(0 - прообраз оператора У; t - текущее время.
Если х(0 соответствует определенная точка Хп из множества X, то в предлагаемой постановке конкретное значение образа оператора у(0 соответствует оному из термов. К этому терму относится не единственное значение ут е У, а несколько смежных значений с ут. Если процесс наблюдения х(0 является мониторингом, то последовательности 2к+1 отчетов у(1) в диапазоне
Ут-с ’Ут-с-1 ’ '• •’ Ут ’ • "’Ут+с-1 ’Ут+с ^ У ^ ЯВЛЯется количественной оценкой одного из термов соответствующей лингвистической переменной. Таким образом, наряду с количественным соответствием X —» У, при рассмотрении операторного преобразования (1), следует также анализировать и соответствие У —> Ь , где Ь - множество термов лингвистической переменной, аналогом которой является у(0. Назовем Р оператором фаззи-фикации наблюдаемого динамического процесса, аналогом которого являются значения образа y(t) регистрируемых значений функции х(0:
I Б =р[у г ,5], (2)
где - аргумент, характеризующий соответствие 2к+1 значения ут в диапазоне от ут с до ут+с терму /(5) текущего значения времени t в момент регистрации.
Положим, что фаззификация наблюдаемого динамического процесса представляет собой такое двойное преобразование регистрируемой динамической функции х(^
у t =7[х t
I 5 t ,5^
Под наблюдаемым динамическим процессом (переменной) будем понимать одномерный случай изменения величины х(^, а под процессом наблюдения - регистрацию значений хп е х(1). Количество с!х различных значений х(У) или дискретных отсчетов определяется физическим порогом различимости с1; так, что и — \,2..,с/х — \,с/х. По аналогии количество ^ различных значений y(t) определя-
(3)
ется потребительским порогом различимости^ . Поэтому
max х„ - min х, d. = ”
тахут - nun V
d>=-
По отношению к лингвистической переменной /(я) наблюдаемого процесса нельзя говорить о соответствующем пороге различимости, так как для нее справедливы не количественные, а логические оценки. Однако можно утверждать, что количество ее термов равно с/х, а значения уп е у / являются количественной оценкой соответствующей лингвистической переменной /(я).
Выводы
Таким образом, можно заключить об аналогии бальных оценок [9] лингвистическим переменным. В системах, где такие оценки используются, можно перейти от определенного субъективизма эксперта к точному количественному анализу результатов наблюдений на основе фаззификации измеряемых данных. В результате можно получить решение задачи определения физической различимости наблюдаемого динамического процесса по потребительской различимости, задаваемой бальной оценкой.
Физически эта система должна быть построена по современной сетевой технологии [10]. Она представляет собой сеть компьютеров и микроконтроллеров, которые управляют процессами измерения и регистрации данных. Каждому измерительному каналу системы выделяются вычислительные ресурсы физического уровня. На логическом уровне обработка данных осуществляется при помощи локальной вычислительной сети бортовых компьютеров. Развитие системы предполагает сопряжение бортовой локальной сети с внешней глобальной вычислительной сетью. Собственно интерактивный мониторинг обеспечивает как телематический комплекс регистрации дорожных данных (ровность, сцепные качества, геометрия дороги), так и видеосистема слежения за дорожной ситуацией [11].
Литература
1. Zade L.A. The concept of linguistic variable
and its application to approximate reasoning. Part 1, 2, 3 // Information Sciences, n.8 pp. 199-249, pp. 301 - 357; n. 9 pp. 4380,1965.
2. Обработка нечеткой информации в систе-
мах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. -Москва: Радио и связь, 1989. - 304 с.
3. Гринев С. Нечеткая логика в системах
управления: http://offline/2001/415/13052/
4. Темников Ф.Е. Теоретические основы ин-
формационной техники. - М.: Энергия, 1971. - 424 с.
5. Алексеев В.О. Мобильный вычислитель-
ный комплекс для мониторинга среды движения // Автомобильный транспорт . 2002. - №9. - С. 101-104.
6. Петров Б.Н., Петров В.В., Уланов Г.М. и
др. Информационные основы теории систем управления с обратными связями // В кн. Техническая кибернетика. - М.: ВИНИТИ, 1973. - С.5-78.
7. Алекаев В.О., Костюченко С.М., Неронов
С.М., Суярко Ю.М. Про принципи роз-робки мехатронних систем // Вюник ХДАДТУ.- 2001. - Вип. 15-16. -С.140-143.
8. Алексеев В.О. Интеллектуальный монито-
ринг дорожных машин // Вестник ХНАДУ. - Харьков. ХНАДУ, 2004. -Вып. 27. - С. 201-203.
9. Сиденко В.М. Методы оценки качества ав-
томобильных дорог. - К.: УкрНИИНТИ, 1977. - 57 с.
10. Алексеев В.О. Мониторинг динамических
характеристик колесных машин // В кн. Устойчивость колесных машин против заноса в процессе торможения и пути её повышения. - Харьков: ХНАДУ, 2006. -С.288-342.
11. Методолопя штелектуального мошто-
рингу руху наземних транспортних засобiв / Договiр №09-53-04 з МОН Украши № держреестр. 0104U002050, ХНАДУ, 2006.
Рецензент: А.В. Бажинов, профессор, д.т.н., ХНАДУ.
Статья поступила в редакцию 10 июля 2007 г.
х
т
