CC BY
63
УДК 621.383+681.78.01
СТРУКТУРА ОБОБЩЕННОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ МОДЕЛИ ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННЫХ УГЛОМЕРОВ М.П. Андерсон
Рассматриваются особенности обобщенной компьютерной модели оптико-электронных угломеров. Ключевые слова: компьютерная модель, оптико-электронный угломер, структурная схема.
Структура обобщенной компьютерной модели (КМ) оптико-электронной системы (ОЭС) и ее отдельных составных частей-модулей рассмотрена в [1]. Можно более подробно рассмотреть принципиальные особенности этой КМ ОЭС, свойственные, прежде всего, входящему в ее состав модулю «Структура ОЭС» в случае моделирования структуры оптико-электронного угломера (ОЭУ).
Данные о субмоделях типовых узлов ОЭУ и алгоритмах обработки сигналов могут содержаться в базе данных КМ - в отдельных ее разделах [1]. При компьютерном моделировании в процессе системотехнического или схемотехнического проектирования ОЭУ пользователь КМ может выбирать исходные данные и требования к показателю эффективности работы ОЭУ как из других модулей КМ ОЭУ (из отдельных разделов модулей «Показатели эффективности», «Фоноцелевая обстановка»), так и из модуля «База данных КМ ОЭУ», если в его составе имеются соответствующие подразделы.
Субмоделями отдельных узлов, входящих либо непосредственно в модуль «Структура ОЭУ», либо в модуль «База данных КМ ОЭУ», могут быть субмодели оптической системы, анализатора изображения, приемника излучения, электронного тракта, рабочей меры, системы отображения или измерения выходного сигнала и сопоставления его с рабочей мерой, системы стабилизации или управления визирной осью, а также шумов, имеющих место в угломере (в отдельных его узлах). На рисунке приведен один из возможных вариантов модуля «Структура ОЭУ».
Рисунок. Структура ОЭУ
Достаточно распространенными алгоритмами, используемыми при обработке сигналов в ОЭУ, могут быть алгоритм измерения или слежения за положением визируемого объекта, корреляционный алгоритм, алгоритм фильтрации (пространственной, временной, спектральной), алгоритм выборки и квантования сигналов, алгоритм временной задержки и интегрирования (наложения), алгоритм линеаризации выходного сигнала. Эти алгоритмы неоднократно рассматривались в [2].
1. Торшина И.П. Компьютерное моделирование оптико-электронных систем первичной обработки информации. - М.: Логос, 2011. - 248 с.
2. Якушенков Ю.Г. Теория и расчет оптико-электронных приборов. - М.: Логос, 2011. - 568 с.
Андерсон Мария Павловна - Московский государственный университет геодезии и картографии, аспирант, т[email protected]
УДК 681.568
ИЗМЕРИТЕЛЬ УРОВНЯ ЖИДКОСТИ НА ОСНОВЕ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКОГО ДАТЧИКА
А.А. Киянов, В.Л. Ткалич, А.Н. Волченко
Рассмотрены недостатки существующих амплитудных оптоволоконных датчиков, а также методы обработки сигналов, вопросы теории погрешности. Предложен модифицированный волоконно-оптический датчик с опорным каналом. Ключевые слова: волоконно-оптический датчик, измерительный канал, чувствительный мембранный элемент.
Одним из важнейших направлений развития измерительной техники является создание новых методов и приборов, основанных на использовании оптических эффектов и предназначенных для регистрации и контроля температуры, давления, скорости, уровня жидкости и ускорения, определения интенсивности электрического и магнитного полей. Сложность внедрения измерительных систем в системы управления состоит в том, что приборы должны соответствовать требуемым параметрам безопасности и, в то же время, иметь высокую быстроту отклика и работоспособность, обладать малыми габаритами и надежностью. Именно этим критериям удовлетворяют оптоволоконные датчики [1].
Предложен измеритель уровня жидкости на основе амплитудного волоконно-оптического датчика, который соответствует требованиям системы управления топливно-энергетическим комплексом: абсо-
лютная пожаро-взрывобезопасность, устойчивость к электромагнитным помехам, термическая стабильность и коррозионная стойкость, малые габариты и масса, высокая технологичность, экономичность производства.
Общее ограничение для большинства оптоволоконных датчиков интенсивности - это отсутствие опорного сигнала. Если изменяется выходной уровень источника света или потери в волокне колеблются в зависимости от времени, это приводит к ошибочному измерению. Недостатком измерительных систем на основе амплитудного датчика является то, что выходной сигнал его измерительного канала существенно зависит от температуры и механических вибраций [2, 3].
Предлагаемый авторами датчик (рисунок) состоит из оптоэлектронного блока с источником и приемником излучения, чувствительного мембранного элемента 1 и волоконно-оптического преобразователя 2, общий оптический торец которого обращен к мембране, а торцы передающего и приемного световодов состыкованы соответственно с источником светоизлучающего диода (СИД) и приемником излучения (фотодиод).
СИД Фотодиод
Н4-
и п
тт
Р жидкости
Рисунок. Амплитудный волоконно-оптический датчик: 1 - волоконно-оптический преобразователь
с опорным каналом; 2 - титановая мембрана
Когда на мембрану не действует давление Ржидкости, она имеет плоскую форму и отражает в световоды приемного оптического канала световой поток определенной величины. При воздействии на мембрану давления (зависящего от уровня жидкости) она становится выпуклой и начинает работать по принципу выпуклого сферического зеркала. Этот прогиб мембраны уменьшает расстояние от торца световодов до мембраны. При этом уменьшается поток отраженного от мембраны излучения [4]. Это изменение регистрируется приемником излучения, где оптический сигнал преобразуется в электрический, который, в свою очередь, усиливается и обрабатывается последующими электронными устройствами.
Для повышения точности измерений давления столба жидкости применены в основном конструктивные, технологические и схемотехнические методы [4]. Разработанный метод повышения точности измерений основан на получении информационной избыточности - дополнительной информации не только об измеряемой физической величине, но и погрешностях, допускаемых при измерениях. Применение указанного метода позволяет синтезировать измерительную систему высокой точности на базе нестабильных измерительных преобразователей. Для увеличения точности и компенсирования погрешностей вводим дополнительное оптическое волокно в конструкцию датчика в качестве опорного сигнала, что позволит снизить чувствительность выходного сигнала к изменениям амплитуды источника и температуры.
Таким образом, предложенный измеритель уровня жидкости на основе амплитудного волоконно-оптического датчика повышает качество измерений, удовлетворяет быстро растущую потребность контрольно-измерительной техники в приборах, обладающих высокой точностью и быстродействием.
1. Фрайден Дж. Современные датчики. - М.: Машиностроение, 2005. - 592 с.
2. Красюк Б.А., Семенов О.Г., Шереметьев А.Г. и др. Световодные датчики. - М.: Машиностроение, 1990. - 326 с.
3. Бутусов М.М., Галкин С.Л. и др. / Под общ. ред. М.М. Бутусова. Волоконная оптика и приборостроение. - Л.: Машиностроение, 1987. - С. 214-227.
4. Ткалич В.Л., Лабковская Р.Я., Пирожникова О.И. Метод повышения надежности упругих чувствительных элементов систем управления и автоматики // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 2011. - № 1. - С. 136-138.
2
Киянов Александр Александрович - Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, аспирант, [email protected]
Ткалич Вера Леонидовна - Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, доктор технических наук, профессор, [email protected]
Волченко Александр Николаевич - Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, аспирант, [email protected]
УДК 002.6:004.89
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ РАЗВИТИЯ АРКТИЧЕСКИХ РЕГИОНОВ РОССИИ: ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ
А.В. Маслобоев, В.А. Путилов
Предложены единая методологическая база исследования и подходы к решению задач информационно-аналитической поддержки управления комплексной безопасностью развития арктических регионов России (на примере Мурманской области) на основе имитационного моделирования и когнитивных информационных технологий. Ключевые слова: когнитивные информационные технологии, управление, безопасность, региональное развитие, имитационное моделирование.
На настоящем и последующих этапах развития общественных отношений безопасность выступает важнейшим фактором устойчивого развития. Особую значимость эта проблема приобретает для арктических регионов, превращающихся в одну из основных баз будущего развития страны. Специфика безопасности развития региональной социально-экономической системы (в частности, арктической зоны) состоит в том, что, с одной стороны, уровень безопасности региона существенно зависит от глобальных угроз, с другой стороны, возможные кризисы и чрезвычайные ситуации, обусловленные особенностями региона, способны привести к дестабилизации систем более высокого уровня - федерального, международного, мирового.
Одной из главных целей государственной политики Российской Федерации (РФ) в Арктике с точки зрения обеспечения национальной безопасности страны является развитие сферы информационных технологий и связи. Единое информационное пространство, сформированное с учетом специфических особенностей арктической зоны РФ, способно обеспечить системообразующую основу при подготовке, планировании и реализации мероприятий государственной политики в Арктике. В связи с этим, актуальным представляется организация и проведение отдельных комплексных исследований в сфере создания и развития когнитивных компьютерных технологий информационно-аналитической поддержки управления безопасностью развития арктических регионов и разработки методов и средств формирования единого информационного пространства арктической зоны РФ.
Пилотным полигоном исследований предполагается Мурманская область, как типичный и наиболее изученный промышленно-экологический регион арктической зоны РФ. Мурманская область - уникальный арктический регион с точки зрения ее геополитического и геоэкономического положения, роли в обеспечении обороноспособности страны, запасов природных ресурсов. К основным видам безопасности Мурманской области относятся экономическая, техногенная, экологическая, социальная.
Цель исследований заключается в разработке и развитии когнитивных моделей, методов и технологий информационно-аналитической поддержки управления безопасностью регионального развития для повышения устойчивости региональной экономической системы и создания благоприятной среды (условий) для эффективного развития интеллектуального, инновационного, промышленного и социально-экономического потенциала региона.
В рамках реализации проекта по созданию на территории Мурманской области специализированного Центра исследований и обеспечения безопасности в Арктике и информационной поддержки его функционирования актуальной также представляется задача формирования сетевой информационной инфраструктуры безопасности региона для повышения эффективности взаимодействия организационных структур, на которых возложены функции по обеспечению безопасности функционирования конкретных региональных подсистем и их компонентов. В качестве технологической платформы для практической реализации и развертывания такой инфраструктуры будут использованы современные технологии одноранговых распределенных информационных систем, интеллектуальные информационные технологии, в частности, технология мультиагентных систем, а также Интернет-технология и средства телекоммуникаций.
Развиваемая теория управления безопасностью регионального развития, также как и концепция устойчивого развития, базируется на системном подходе, т.е. рассматривает объект управления (страну, регион, конкретную отрасль и т.п.) как систему. Это, в свою очередь, обеспечивает возможность использования современных достижений в сфере компьютерных технологий и методов моделирования для исследования функционирования региональных социально-экономических систем с целью разработки эффективных методов и средств поддержки управления безопасностью их развития.
Основными задачами в области информационно-аналитической поддержки управления безопасностью развития регионов арктической зоны РФ являются: 1) разработка принципов формирования и реализация единого информационного пространства арктических регионов, сформированного с учетом специфических особенностей арктической зоны РФ; 2) создание благоприятных условий для реализации концепции
