CC BY
43
ния и других системах, предъявляющих высокие требования к помехоустойчивости. Рекомендуется использовать полученные результаты в производственной деятельности НИИ электронного приборостроения г. Новосибирска.
Библиографический список
1. Алгазин, Е.И Оценка помехоустойчивости инвариантной системы обработки информации при некогерентном приеме / Е.И. Алгазин. А.П. Ковалевский, В.Б. Малинкин // Вестник СибГАУ. - 2008. - Вып. 2(19). - С. 38-41.
2. Алгазин, Е.И. Сравнительный анализ способов повышения помехоустойчивости инвариантной системы обработки информации/ Е.И. Алгазин, А.П. Ковалевский, В.Б. Малинкин// Материалы IX Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». АПЭП — 2008, Новосибирск, 16 —24 сентября. — Новосибирск, 2008. — С. 17—19.
3. Алгазин. Е.И. Помехоустойчивость инвариантной относительной амплитудной модуляции / Е.И. Алгазин, А.П. Ковалевский, В.Б. Малинкин // Материалы IX Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». АПЭП — 2008, Новосибирск, 16 — 24 сентября. — Новосибирск, 2008. — С. 20 — 23.
4. Алгазин, Е.И. Инвариантная система обработки информации при некогерентном приемеиее количественные характеристики/ Е.И. Алгазин, А.П. Ковалевский, В.Б. Малинкин //Материалы IX Международной конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения». АПЭП — 2008, Новосибирск, 16—24 сентября. — Новосибирск, 2008. — С. 13—16.
5. Малинкин, В.Б. Инвариантный метод анализа телекоммуникационных систем передачи информации / В.Б. Малинкин,
Е.И. Алгазин, Д.Н. Левин, В.Н. Попантонопуло : монография. — Красноярск, 2006. — 140 с.
6. Теплое, Н.Л. Помехоустойчивость систем передачи дискретной информации / Н.Л. Теплов — М.: Связь, 1964. — 359с.
7. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники /Б.Р. Левин — 3-е изд. — М.: Радио и связь, 1989. — 654 с.
АЛГАЗИН Евгений Игоревич, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры общей электротехники Новосибирского государственного технического университета.
Адрес для переписки: e-mail: Root lukos@k(x;. ref.nstu.ru КОВАЛЕВСКИЙ Артем Павлович, кандидат (физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики Новосибирского государственного технического университета.
Адрес для переписки: e-mail: pandorra@na.s.ru МАЛИНКИН Виталий Борисович, доктор технических наук, профессор кафедры многоканальной электросвязи и оптических систем Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики.
Адрес для переписки: e-mail: mvb@sibsutis.su
Статья поступила в редакцию 06.05.2009 г.
© Е. И. Алгазин, А. П. Ковалевский, В. Б. Малинкин
УДК 621.317:519 5 £ Д. БЫЧКОВ
Омский государственный университет путей сообщения
МОДЕЛИ КАНАЛА СВЯЗИ И ОЦЕНКИ ТЕСТОВОГО КОДОВОГО СЛОВА В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА СЛОЖНОЙ СИСТЕМЫ
НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ
НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ___________________________________
В работе рассматриваются математическая модель канала связи и новый подход в оценке кодовых тестовых слов в системе мониторинга и диагностики состояний элементов телекоммуникационной сети на основе теории нечетких множеств.
Ключевые слова: мониторинг, диагностика, канал связи, телекоммуникационная сеть, нечеткие множества.
Введение. Задачи мониторинга решаются программными и аппаратными измерителями, тестерами, сетевыми анализаторами, встроенными средствами мониторинга коммуникационных устройств, а также «агентами» систем управления, согласно концепции ТМЫ (Сеть управления электросвязью) [1]. Задача анализа (в частности, диагностика и распознавание) требует более активного участия человека и использования таких сложных средств, как экспертные системы, аккумулирующие практический опыт многих сетевых специалистов. Составными элементами сис-
темы мониторинга являются транспортные каналы, т.е. цифровые каналы электросвязи, предназначенные для передачи управляющей информации и ответных сообщений (откликов). От качества функционирования этих каналов существенно определяется достоверность принятия решения о состоянии распределенных объектов управления (ОУ или объектов диагностики ОД) сети телекоммуникации [2 — 4).
Характеристика канала связи. Система дистанционного мониторинга и диагностики ОУ цифровых устройств (ЦУ) телекоммуникационной сети помимо
Ик-крфел: с МЮ
іГк.—С
і 1 N-? ^енїджср : і
—кн
Мед ель упрахплемого ресурс»
Е \
\ * У
Трис портные фуихцкм
Фгаатрищд,
гясоотгорккг
ЕНЭ
Упрмимяый 4:
Мсаега упрыклсмэю
ресурсі, содержащая тасуадт гкачіми Хфкярст
ресура>і
ресурс(]санэт, яиршрупа «гор, ОС, СУБД)
Рис. I. Модель «управляющая система-менеджер — управляемая система»
ОУ (или ОД) включает в себя и каналы связи (КС) как прямой К„ для передачи управляющей информации, так и обра тный К„ — для передачи ответных сообщений (откликов Я) в структуре модели «агент — менеджер» (рис. I). В результате воздействия помех либо дефектов КС передаваемая испытательная последовательность * с: X = {х,}* от системы «агент-менеджер» (СА-М), приходя на ОУ через КС, принимает неопределенные значения из алфавита У = {у,}* • Отклик ге Я. (реакция) от ОУ на принимаемый через обратный КС и решение СА-М о типе состояния (дефекта) в ОУ также становятся неопределенными. Оценить точно неопределенности (у/х,), (г/х,) можно методами теории вероятности, при условии, если имеется статистика распределения помех конкретного канала, т.е. статистические законы распределения помех. Однако в реальных условиях (особенно на этапе проектирования или опытной эксплуатации СА-М) информация о поведении помех 3 в КС неполная: неизвестны точно законы распределения помех либо неизвестны точно параметры законов распределения помех, либо невозможно принципиально набрать статистику /удя конкретно рассматриваемого канала. Поэтому дать точную вероятностную оценку, особенно, в период проектирования СА-М, (у/х,) и (г/х,) на выходе конкретного КС не всегда удается. Если даже и возможно вычислить вероятностные оценки (у/х,), (гр/х,), то очень сложными математическими методами, в которых могут быть не учтены, казалось бы, незначительные факторы для КС, но очень важные для процесса мониторинга и диагностики ОУ в целом.
По ранее проведенным исследованиям [5,6) установлено, что некоторым классам КС характерны общие законы распределения ошибок и общие закономерности источников помех 3. Исходя из этого разработчик системы передачи данных или СА-М относит по каким либо известным признакам конкретный канал к какому-то классу дискретных каналов с известными законами распределения помех, ошибок и пользуется их статистическими параметрами. При этом проектировщику априорно известны область использования КС, топология КС, скорость модуляции, алфавиты X, У, Я.
Например, экспериментально установлено, что при малых характеристических искажениях плотность распределения краевых искажений, при передаче дискретной информации по физическим цепям, телеграфным и телефонным проводным каналам «дос-
таточно описывается нормальным законом» [5, 6) (здесь не имеется в виду описание лингвистического термина), а плотность распределения длительности импульса дроблений для каналов различного тип а подчиняется логарифмически-нормальному закону [5,6]. Также на основании экспериментальных данных установлено, что плотность распределения начал дроблений равномерна в пределах среднего расстояния между дроблениями [6] . Таким образом, вышерассмотренные вероятностные характеристики могут быть исходными для определения вероятности ошибки рШ11 единичного элемента пришедшего из КС. С помощью величины ро,„ и выбранной характерной модели ошибок для конкретного канала находится вероятность подвержения кодовой комбинации длины пк хотя бы одной ошибки Р„к|>1) и вероятности Р|1к(>тк) наличия в кодовой комбинации длины пк, тк ошибок для х,е X.
Рассмотренные вероятностные характеристики ошибок являются усредненными для какого-то класса каналов (т.е. среднего КС), и, следовательно, допускается некоторый произвол при их выборе для конкретного канала. Чтобы устранить этот неприятный факт желательно воспользоваться концепцией вероятности нечеткого события, предложенной Л. А. Заде[7] .развитое Р. Ягером [8] и проанализированное в [2 — 4].
Вероятность нечеткого события для дискретного случая определяется выражением
Р(А)= и Е“Р(Х)'
ае[0,1]хеАа
или
Р(А) = Х>л(х|)р!х,). Ш
I
где А — нечеткое множество, описываемое функцией принадлежности /^(х);
Аа — уровневоемножество, Аа= {хбХ/цд(х)>а>.
Для конкретных каналов нече ткое множество будет описываться лингвистическими значениями в двух случаях:
I. А =<ПРИМЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОШИБОК РОВНО шк В КОДЕ ДЛИНОЙ пь>, что описывается функцией принадлежности цл(|м), где 1т — номер комбинации по тк по длине кода, при этом
т.
мощность множества М(А) = Спк ; 2. В = <ПРИ-
МЕРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ОШИБОК тк В КОДЕ ДЛИНОЙ пк>, описываемое функцией принадлежности ця(х), где х кратность ошибок по шк, тк= упк.
Функции Цл(гга), й«(х) определяются экспертными оценками либо методами по моментной регистрации кодового слова для конкретных каналов с учетом реальных условий эксплуатации.
Вероятностные меры или вероятности нечетких событий для данного случая будут описываться выражениями
Р = I Ив(Х) Р„ (X). (3)
X=mt
где р„ (х) — вероятность искажения любых шк элементов из кода длиной пк.
Необходимо отметить следующее, что оценки (2), (3) с точки зрения вероятности описывают массовые события и поэтому дают количественные оценки нечетких событий, т.к. любая кодовая комбинация хеХ на выходе КС будет оцениваться одинаково. Однако, если рассматривать КС не только как элемент системы ПД, но и как составную часть системы дистанционного мониторинга состояний ОУ, то для целей мониторинга (особенно диагностики) важно зна ть и качес твенную характеристику реакции у е Y на воздействия х е X. Такую качествешгую характеристику, которая определяла бы степень соответствия переданного воздействия х реакции КС уеУ.
Качественная модель канала связи. В отличие от системы передачи данных (СПД) при передаче информации по КС в системе дистанционного мониторинга (СДМ) априорно известно с вероятностью, равной 1, какое воздействие х е X поступает на вход КС отсистемы менеджмента (СМ) в каждый момент времени, т.к. решение о передаче принимается в СМ. В процессе мониторинга ОУ дистанционно, решение
о типе состояния (дефекта) принимается в реальном масштабе времени. Исходя из этого важно знать текущие состояния прямого и обратного КС. Такие состояния, в принципе, можно косвенно определить контролем уровней прямого и обратного КС со стороны СМ (рис. 1). Тогда текущее состояние будет определять качественную сторону КС, которую предлагается описывать математически лингвистическими термами: <ОЧЕНЬ ХОРОШЕЕ>, <НЕХОРОШЕЕ И НЕПЛОХОЕ>, СОЧЕНЬ ПЛОХОЕ>. Тогда модель
дискретного КС строится из следующих предположений [4].
1. Известна аппаратная реализация КС.
2. Известна скорость модуляции В= 1/т передаваемой информации, т — длительность единичного элемента е е {1,0}.
3. Определены алфавиты на входе КС X = {лтД
и на выходе КС У = {уД •
4. Текущее состояние КС описывается лингвистическими значениями в = <ХОРОШЕЕ, ПЛОХОЕ> и модификатором «ОЧЕНЬ», которые определяются значениями иеСУ —множество уровней напряжения электрического сигнала.
5. Работа регистрирующего устройства (РУ) приемника КС описывается нечетким множеством С(ит = = <ХОРОШАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ЕДИНИЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ее у ПРИМЕРНО РАВНА (1 - г|) >, где Г) — исправляющая способность единичных элементов устройства регистрации приемника, г|<0,5.
6. График функции принадлежности (I — п)
°рег
приведен на рис. 2.
В результате приема нечеткую меру единичного элемента в за его длительность те определяется по методике [ 4 ) через нечеткий интеграл
п,
9(0) = |л(«, ,)о д( ) - \/[л(/1т) л д^(Ри )|, (3)
(/ " I
где п, — количество отсчетов т.; т) — степень функции принадлежности значения отсчета в момент соответствующего множества С за период тс,
.. * я|1',,тЬ' = К:
где ду (А|,-) — нечеткая мера множества: X — параметр нечеткой меры Сугено (Бидепо) [9), Хе [ — 1, <°°|.
В результате решения интеграла (3) по каждому единичному элементу еех, при параметре Х,,*0, в процессе передачи в КС, образуется нечеткий код х.еХ с нечеткой мерой по Чеехг Например, если
априорно выдан тестовый код в канал х-0 -< е,'е2'ез'
е4'е5,еб'е7'е8'е9'ею > 1 то ПРИ выходе из КС образуется нечеткое множество
1УХ =< 0,71 /е.;0,75/е0;0,45/е«, 1/е., 1/е,;0,85/
1 А о 4 Э
/е6;0.78/е7;0,25/е8;0,77/ед;0,6/е10 ># (4)
---------------------:--------------------1----------------------1--------------------1--------------------1______
07 0.74 078 032 0.88 1 g(e)
Рис. 2. Функции принадлежностей условий приема единичных элементов
277
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 3 ИЗ) 2009 РАДИОТЕХНИКА И СВЯЗЬ
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК N*3 (83) 2009
где х(0 — исходная кодовая комбинация; —
нечеткое множество <ХОРОШЕЕ СОСТОЯНИЕ КОДА х(.ф >, описываемое функцией принадлежности и « (е), в которой е, — единичный элемент кода
"х и
х|( принимающий значение «0» либо «1» , и степени принадлежности которого определяются мерой (3) за интервал т„, г — номер разряда ег е х, г = 110.
Регистрация единичных элементов кодовых комбинаций, пришедших из КС, производится устройством регистрации (УР) приемника КС (здесь имеется в виду комбинированная регастрация единичных элементов), работа которого описывается нечеткой математической моделью, приведенной на рис. 2.
На графике рис. 2 по оси абсцисс отложены две шкалы. Первая шкала (тонкая линия) отображает интервальную оценку истинности единичного элемента кода. Вторая шкала (жирная линия) отображает нечеткую меру «хорошего» состояния е за интервал хс.
Регистрация единичных элементов производится по правилу
^Ху ,<ег 7= ^<ег» л (е,>' ,5)
где ц у (е /х. .)—функция принадлежности пра-\МЛ . г '0'
У]
апостериорных и априорных х. .выражением
*0'
X * '
1 '0' М(\Л/? )
'о'
где М(-) — кардинальность или мощность нечеткого кода.
В этом случае образуется квадратная матрица типа:
ХЮІ Xi02 хіоз Х«>,
У. h„ hl2 hn h„
Уг hj| h2i hn К
У:. ^31 h;,2 h33 К
Уі 4. h,2 hp hH
вильной регистрации при_условии передачи кода Хц нечеткого множества IVх у/; й У7 (<7(е )) —функция принадлежности правильной регистрации переданных ег с нечеткими мерами д(е ) (рис. 2); П — нечеткое множество сПРИМЕРЬЮ ПРАВИЛЬНЫЙ ПРИЕМ е. С МЕРОЙ <7(ег)>.
Пусть нечеткие множества ранее рассмотренных комбинаций после поэлементной регистрации по правилу (5) имеют примерный вид:
IV* =< 0,05/е,, 0,5/е2,1/ё3,1/е4,1/е5,
1/е6,0,9/е7,1/е8, 0,8/е9,1/е,0 >
=< 0,05/Єу0,5/е^,\/Єу\/е^,\/е^, 1/еб,0,9/е7,1/ё8,0,8/ед,1/ё,0 >,
=< 0,05/е,, 0,5/е2,1/ё3,1/е4,1/е5, 1/еб,0,9/е7,1/е8,0,8/ед,1/е,0 >,
или
И'Д =<0,05/е,,0,5/е2,1/ё3,1/е4,1/е^, 1/е6,0,9/е?,1/е8,0,8/ёд,1/е,0 >
где IV* —нечеткое множество <ХОРОШАЯ РЕГИ-у І
СТРАЦИЯ ЕДИНИЧНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ у >.
Далее необходимо определить меры нечетких апостериорных кодовых комбинаций уг принимая во
При вычислении (6) отметим следующее правило:
Ц (ё /х )лЦ х(е ) = 0. (7)
\л/ г ‘о* IV- •
У; '0'
Если (6) рассматривать как распределение возможностей, то, используя методику, предложешгую в [4, 8), можно определить возможностную меру нечетких кодовых комбинаций у(. Обозначим Ь(у(,хЮ|) через п(у|,х1). Тогда получим следующие распределения возможностей:
1) граничное распределение
^{Х‘) ~ V7с(х.,у .), (8)
) 1
g^yi) = yn^x.,yj)^, (9)
2) условное распределение возможностей
'(х(./Уу) =
S{y j/x.) =
n(Xj,yj), если /(x()>g(y,), діУі)
7і(хі-У/)’77~Т' если/(х()<д(у,); 7 /(х,) 1
rtXj.yj), если f{Xj)£g(yj),
Цхі)
Я(Х/,У /)—,*• если f[Xj)>g(y і) 1 д(Уі) 1
(10)
(її)
внимание факт, что источник порождения кодовых комбинаций х.^. и у(один,т.е. четкая кодовая комбинация х-^ , то определим степень совместимости у|
Нечеткая мера кодовой комбинации на основании (8) — (И) имеет вид [9]
G(y ) = /S( /x,)oF(.) = V s(y /х.)л Цх. х.). (12)
J X і J 1 11
F(x,)=]T(-/yj)oG[) = 'Vt(xl/yl)^g[y..у;), (13)
Y 1
где F( ),S( / х.),Т( /у j),G( ) —множество нечетких возможностныхмер F = {/(xz)j, S{-/х.) =
= (S(yy/*•)), Т(-/у.) = J(x./yy)J, G(-) = jgr(yy)|
Рассмотрим числовой пример на основе нечетких
,Х У/
Таблица I
X X
множеств W и W и по выражениям (6) и (7)
YJ W
построим матрицу распределения Jt(y,,xi), которая приводится в табл. 1.
На основе таблицы 1 строятся множества граничных распределений возможностных мер F, G соответственно по выражениям (6) и (7):
F=< 0,838/х,, 0,848/х^, 0,833/x.j, 0,835/>, G=<0,835/у,, 0,833/у2, 0,848/у3> 0,838/у4>.
Используя табл. 1, выражение (11) и множества F, G строится матрица условного распределения S(y./xt) (табл. 2) и t(x/y() (табл. 3). Нечеткие возможностные
меры f (х.,xt) и д(у..у^ вычисляются как max F и
max G [4].
jeGj
ieF:
Если (6) рассматривать как условную функцию принадлежности «ХОРОШИЙ ПРИЕМ (у /х,)» кодовых комбинаций при условии передачи х{1 то нечеткую условную плотность у'' и нечеткую плотность
v'0' предлагается определять с помощью Хеммин-говой метрики [9] от соответствующих пересечений
В ,В :
VOX X ох
1 о
уох"
(ег.Ц
х
W r\W У *
j 1 Ji
^xter)A^X 1ег/х0
(e-4x-x(er,) *0 *
(
(14)
- = !- — ( f 12%) пг г=1
(15)
g[Gxn /х. )= f У; Iq1 J
^Gxn(y//X')oV^(/X')
°vx()
Матрица распределения n (yJfx,)
1 2 3 4
1 0,691 0,757 0,758 0,835
2 0,754 0,619 0.833 0,757
3 0,768 0,848 0,71 0.779
4 0,838 0,757 0.775 0,701
Таблица 2
Матрица условного распределения S(y,/x,)
1 2 3 4
1 0,693 0,761 0,768 0,835
2 0,758 0.624 0.833 0,758
3 0.768 0,840 0,71 0,779
4 0,838 0,758 0.775 0,701
Таблица 3
Матрица условного распределения t{x,/y,)
1 2 3 4
1 0,691 0,757 0,769 0.835
2 0,754 0,619 0.833 0.757
3 0.769 0,840 0,715 0.783
4 0,838 0,757 0,779 0.703
где пг—разрядность кода. Нечеткие меры ух( ) и уу( /х.) вычисляются по мере Бидепо (9]. В целом
«хороший» прием оценивается нечетким интегралом, при условии передачи кодовой комбинации х(„ [4,10)
= х{у [цсхп (у>/Х/)ЛУ(0У/х,)]ЛУ(/7,')}'(16)
где О/, Р/ — множества: Oj = <у,. •••, у,>, Р(= <х,,...,
х >; 6ХП — <ХОРОШИЙ ПРИЕМ М/х0>.
Учитывая оценку (19), нечеткие вероятности кодовых комбинаций (2) и (3) можно записать в виде
Рп^гпк)ш9(У]/х10)рП' /т, еС"‘ (17)
Р [> т ) = <7(у-/х. )• £ Р (хЬ (18)
т.' *' 10
* Х=™к
Здесь, в отличие от выражений (2) и (3), мера (16) определяет текущее (реальное) состояние всей тестовой кодовой комбинации независимо от распределения ошибок по ее длине. В этой связи нечеткая мера (16) является величиной постоянной, поэтому выносится за знак суммы в (18).
Заключение. Таким образом, получены аналитические выражения качественной модели КС, позволяющие оценивать предполагаемые кодовые комбинации на входе и выходе КС нестатистическими методами через нечеткие интегралы (12), (16). А также получены выражения для оценки мер нечетких вероятностей тестовых кодовых слов в системе мониторинга состояний объектов управления. Разработана
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 3 (83) 2009
компьютерная модель КС системы мониторинга и диагностики состояний элементов сети связи в программной среде MATLAB.
Библиографический список
1. РД 45.174 —2001. Построение систем управления сетями связи операторов взаимоувязанной сети Российской Федерации. — Москва, 2001. — 34 с.
2. Бычков Е.Д., Салахутдинов Р.З. Анализ формулы Байеса ири нечетких событиях // Автоматизированный контроль и повышение эффективности систем связи. Ч. 2: тез. док. РНТК, 3 —5июля. 1985, Ташкент. — Ташкент: ТЭИС, 1985. — С.6—7.
3. Бычков ЕА. Лендикрей В.В. Оценка достоверности функционирования сложныхсистем//ДокладыТомского гос. ун-та снегом управления и радиоэлектроники. — Томск:ТУСУР, 2000. — Т. 5. - С. 132-136.
4. Бычков Е. Д. Приложение теории нечетких (Fuzzy) множеств в математических моделях систем связи. Исследования и материалы: приложение к журналу «Омский научный вестник» / Бычков Е.Д., Салахутдинов Р.З., Лендикрей В.В. — Омск: ОГМА, 2000. - 188 с.
5. Элементы теории передачи дискретной информации / ПуртовЛ.Г!.. Замрий А.С., Захаров А. И., Окорзин В. — М.:Связь, 1972. - 232 с.
6. Шувалав В.П. Прием сигналов с оценкой их качества. — М.: Связь, 1979. - 240 с.
7. ZadehLA. Probability measures of fuzzy events//Journal of mathematical analisys and application. — 1968. — V. 23. — P. 421 — 428.
8. Yager R.R. A representation of probability of a fuzzy subset //
F.S.S. — 1984. - V. 13. - P. 273-283.
9. FuzzySetsandSystemsiTheoryand applications/ed.Dubois D„ Prade H. — New York: Acad. Press. 1980. — 394 P.
10. БычковЕД. Распознаваниесостояниясложной цифровой системы при нечетких условиях// Системы управления и информационные технологии. — Москва — Воронеж: Научная книга, 2005. - Том 2(19). - С. 80-84.
БЫЧКОВ Евгений Дмитриевич, кандидат технических наук, доцент кафедры систем передачи информации.
Адрес для переписки: e-mail: bychkov_ev@mail.ru
Статья поступила в редакцию 03.07.2009 г.
© Е. Д Бычков
УДК 615.47-114:616-07-08 Д. Н. ЛЕПЕТАЕВ
Д. н. клыпин
Омский государственный технический университет
МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ СВЯЗАННЫХ КАТУШЕК ИНДУКТИВНОСТЕЙ ДЛЯ УСТРОЙСТВА ЧРЕЗКОЖНОЙ БЕСПРОВОДНОЙ ПЕРЕДАЧИ ЭНЕРГИИ
В процессе работы проводились теоретические исследования различных беспроводных каналов передачи энергии и данных для специфичных условий применения в биологических системах жизнеобеспечения деятельности человека.
В результате исследований был определен тип беспроводного канала передачи энергии — индукционный; был выбран оптимальный диапазон частот передачи — 0,1... 1 МГц; были созданы математическая модель системы передачи энергии и математический аппарат для расчета этой модели в виде программного обеспечения.
Ключевые слова: беспроводная передача энергии, моделирование полей.
Введение
Характерной чертой нынешнего тысячелетия является стремление к повышению качества и продолжительности жизни человека. Существенную роль вдостижении этих целей играютуспехи в разработке и использовании устройств, имплантируемых в организм человека — биоимплантатов. Спектр таких устройств в настоящее время охватывает все системы жизнедеятельности человека — от давно известных протезов и кардиостимуляторов до нейростимуляторов и микромашинных устройств для дозированной транспортировки лекарств.
Каждое из активных имплантируемых устройств, содержащих активные элементы (микросхемы ит.п.),
требует электропитания. В настоящее время в имплантатах используются только невозобновляемые источники энергии — батареи, поэтому ресурс работы имплантата ограничен. Для замены любого имплантата требуется оперативное медицинское вмешательство, что увеличивает риск инфицирования при каждой операции. Кроме того, нужно регулярно производить оценку состояния батареи имплантата, что производится только в лечебных учреждениях, с участием врача.
В настоящее время также происходит бурное развитие беспроводных технологий. В большей степени это относится к связи, но в то же время это развитие повлекло за собой увеличение интереса к бесконтактной передаче энергии для питания и зарядки
