CC BY
0
Моделирование автоматизированных систем мониторинга
Л.В. Щеголева, Р.В. Воронов, Е.А. Питухин Петрозаводский государственный университет
Аннотация: В статье представлена теоретико-множественная модель, обобщающая понятие системы мониторинга. Модель представляет собой кортеж, включающий объект мониторинга, инфраструктуру системы мониторинга, исходные данные и результаты мониторинга и множество отношений между компонентами модели. Она может быть использована для создания новых или модификации уже действующих систем мониторинга.
Ключевые слова: система мониторинга, объект мониторинга, теоретико-множественная модель, кортеж, обработка данных, инфраструктура, датчик, программное обеспечение.
Ввведение
Мониторинг различных процессов и явлений является неотъемлемой частью систем управления [1, 2]. Для принятия взвешенного, оптимального оперативного решения необходима актуальная информация о состоянии самого объекта или окружающей его среды. Такая информация собирается, обрабатывается и предоставляется заинтересованному лицу в заданном формате. В некоторых случаях требуется непрерывный мониторинг объектов и автоматическое принятие решений. В других случаях мониторинг запускается периодически. Современный уровень развития информационно -коммуникационных технологий позволяет вести мониторинг в автоматическом режиме, отслеживать критические события, управлять объектами и предоставлять аналитические материалы.
Системы мониторинга работают в разных предметных областях, различаются методами обработки информации, используемыми технологиями сбора и передачи данных, могут являться частью других более сложных систем управления. Но в тоже время обладают общими свойствами, отличающими их от других информационных систем. В связи с этим представляет интерес построение общей модели, описывающей в целом
систему мониторинга с возможностью дальнейшей детализации для конкретных объектов и условий процесса мониторинга.
Описание модели системы мониторинга
Для моделирования систем мониторинга был использован теоретико-множественный подход, описывающий компоненты системы и их отношения.
На самом верхнем уровне модель системы мониторинга можно описать кортежем:
M = I, Д F>,
где О - объект мониторинга, включая окружающую его среду (предметная область мониторинга) и пользователей результатов мониторинга; I - инфраструктура системы мониторинга (программно-аппаратная и организационная компоненты системы);
D - исходные данные и результаты мониторинга (информационная компонента мониторинга); F - отношения между компонентами модели.
Проведем дальнейшую декомпозицию компонентов модели. Объект мониторинга можно описать кортежем:
O = <OD, ON, OZ, OM>, где OD - наименование и описание объекта мониторинга. В качестве объекта мониторинга может выступать, например, человек, когда контролируются показатели его здоровья, физического состояния (частота сердечных сокращений (пульс), частота дыхания, напряжение кислорода в крови, количество шагов, положение, электрокардиограмма и др.) [3, 4], психологического состояния, экипировка (наличие защитной маски, наличие каски) [5], а также животные (дикие или домашние). Объектом мониторинга может быть некоторая среда, например, водоем, район города [6], ограниченная природная зона [7], сельскохозяйственные угодья [8];
локализованные технические конструкции [9, 10], объекты инфраструктуры города - дорога [11], протяженные конструкции - трубопроводы [12] и другие технические объекты. Объектом мониторинга может быть некоторая социально-экономическая система, например, система качества образования [13], а также другие системы, например, система научно-технической информации [14].
ON - наименование и описание субъекта мониторинга (наблюдателя) -пользователя системы. В качестве пользователей чаще всего выступают ответственные специалисты конкретной организации, предприятия, а также ученые, изучающие какие-либо явления или процессы.
Мониторинг всегда осуществляется с определенной целью, поэтому в модель, описывающую объект, включен компонент OZ - цель и задачи мониторинга, определяющие назначение системы и ее целевое использование. Чаще всего в качестве целей мониторинга выступают обеспечение работоспособности надежности систем [10, 12], поддержка безопасности эксплуатации [9, 11], оценка рисков аварийных ситуаций [6], эффективности процессов [13, 14].
В процессе мониторинга ведется сбор и обработка данных, описывающих объект мониторинга. При этом характеристики объекта могут иметь сложную структуру, и для расчета их значений могут быть использованы специальные методы [7]. В связи с этим еще одним компонентом модели O является OM - модель объекта мониторинга.
Рассмотрим более подробно инфраструктуру системы мониторинга (I):
I = <ГО, К, Ж, ГГ, №>.
В первую очередь инфраструктура системы мониторинга должна включать источники информации: ГО = <{IDD, ГОЬ}>. Источники информации представляют собой пару: описание - IDD и место локализации (размещения) - ГОЬ. Чаще всего в качестве источников информации
выступают различного рода датчики. В этом случае такой источник информации можно описать как IDD = <IDDM, IDDC, IDDE, IDDT, IDDU, IDDO, IDDS>, где IDDM - тип, модель датчика (например, видеокамера, датчик давления, датчик температуры, IDDC - настройки датчика, IDDE -способ поддержки работоспособности датчика (чаще всего система электропитания, включая способы доставки питания или способы дозарядки аккумуляторов); IDDT - способ передачи данных от датчика в другую подсистему, ответственную за обработку данных, если система мониторинга имеет распределенный характер; IDDU - способы технической поддержки, включая установку, настройку, диагностику, профилактические и другие работы; IDDO - способ предобработки данных (датчики могут иметь встроенные алгоритмы обработки считываемых сырых данных); IDDS -способ хранения данных в случае, если данные не сразу передаются в другие подсистемы.
Кроме датчиков источниками информации могут быть информационные ресурсы - базы данных, текстовые источники, интернет; данные могут создаваться другими программными системами.
Собираемые данные обычно накапливаются в некоторой системе хранения (К), представляющей собой с точки зрения программного обеспечения базы данных или хранилища данных, с точки зрения аппаратной части - серверы.
В систему хранения данные попадают от источников информации с помощью системы передачи данных (ГГ). В качестве системы передачи данных может выступать компьютерная сеть, радиосеть, а может быть считывание данных на какой-либо физический носитель, физическая транспортировка носителя и запись с носителя в систему хранения, а также другие варианты передачи данных.
Данные, поступающие из источников информации, подвергаются обработке, включающей очистку, агрегацию, преобразование, сжатие, шифрование и другие операции. Эти операции выполняются в соответствии с известными или специально разработанными методами и алгоритмами с помощью готовых программных инструментов, языков программирования на базе специализированного оборудования. Все это определяет компоненту IP - систему обработки данных. Результаты этой обработки поступают в систему хранения IS. Работоспособность инфраструктуры обеспечивается компонентой IR, включающей различные ресурсы: энергетические, людские и другие.
Все, что попадает в систему хранения, определяет информационную компоненту D системы мониторинга: D = <DD, DO>, которая включает данные, поступающие из источников информации (исходные данные) - DD и данные, формируемые на основе этих данных (расчетные данные) - DO, например, вероятность выхода детали из строя, оценка времени эксплуатации детали до выхода ее из строя [10], оценка рисков опасных природных и техногенных процессов [6], принятие решения о ремонте сооружения [9], для принятия решения о госпитализации [3] и другие.
Важным элементом системы мониторинга является способ представления результатов мониторинга (исходных и расчетных данных) пользователю. Каждый элемент данных может быть представлен одним или несколькими способами, например, в виде числа, в виде предложения на естественном языке, в табличном виде, в виде диаграммы, в виде цветового индикатора и другие варианты. Поэтому компонента DO = <DOD, DOI, DOM, DOV>, где DOD - сами данные с их интерпретацией, DOM - метод, с помощью которого они получены из исходных данных DOI, DOV - способы визуализации для представления пользователю.
Расчетные данные, получаются из исходных данных с использованием конкретных методов обработки. Это должно быть описано зависимостью DOD =DOM(DOI), которая находится в компоненте F. При этом элементам DOI должны быть сопоставлены конкретные элементы DD, а они, в свою очередь, должны быть связаны с источниками информации ID. Эти связи должны быть описаны множеством F.
Заключение
Таким образом, представленная модель обобщает различные системы мониторинга. Конфигурация конкретной системы мониторинга определяется наличием и конкретными значениями описанных в модели компонентов. Модель может быть использована для создания новых или модификации уже действующих систем мониторинга, как отправная точка для понимания назначения и формирования архитектуры системы.
Литература
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник. - Москва: Издательство Юрайт, 2019. - 343 с.
2. Малышев Ю.А., Кутергина Г.В., Аввакумов В.Ю. Формирование системы мониторинга // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 6. С. 238-250.
3. Петраевский В. А., Кузьменко Е.А., Марков А.К. Удаленный мониторинг состояния пациента скорой помощи // Инженерный вестник Дона. 2020. № 3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N3y2020/6368
4. Serhani M.A., El Kassabi H.T., Ismail H. Navaz A.N. ECG Monitoring Systems: Review, Architecture, Processes, and Key Challenges. Sensors. 2020. № 20. 1796. URL: mdpi.com/1424-8220/20/6/1796
5. Altamura A., Inchingolo F., Mevoli G., Boccadoro P. SAFE: Smart helmet for advanced factory environment. Internet Technology Letters. 2019. 2:e86. URL: onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/itl2.86
6. Акопян А.Ф., Акопян В.Ф., Ильина Е.Г. Мониторинг карстовых процессов в геологической среде города // Инженерный вестник Дона. 2019. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2019/5798
7. Deser C., Lehner F., Rodgers K.B. et al. Insights from Earth system model initial-condition large ensembles and future prospects. Nature Climate Change. 2020. № 10, pp.277-286.
8. Ullo S.L., Sinha G.R. Advances in Smart Environment Monitoring Systems Using IoT and Sensors. Sensors. 2020. № 20, 3113. URL: mdpi.com/1424-8220/20/11/3113
9. Шарапов Р.В., Лодыгина Н.Д. Мониторинг трещин в строительных конструкциях // Инженерный вестник Дона. 2023. №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2023/8277
10.Krot P., Prykhodko I., Raznosilin V., Zimroz R. Model Based Monitoring of Dynamic Loads and Remaining Useful Life Prediction in Rolling Mills and Heavy Machinery. In: Ball, A., Gelman, L., Rao, B. (eds) Advances in Asset Management and Condition Monitoring. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol 166. Springer, Cham. pp 399-416.
11.Finogeev A., Finogeev A., Fionova L. et al. Intelligent monitoring system for smart road environment. Journal of Industrial Information Integration. 2019. Vol. 15. pp. 15-20.
12.Айроян З.А., Коркишко О.А., Сухарев Г.В. Мониторинг магистральных нефтепроводов с помощью беспилотных летательных аппаратов // Инженерный вестник Дона. 2016. №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3898
13.Фасоля А.А., Гузеев М.С., Уварина Н.В. Мониторинг качества образования: международный опыт // Современная высшая школа: инновационный аспект. 2020. №1 (47). С. 10-19.
М Инженерный вестник Дона, №12 (2023) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/N12y23/8885
14.Калинин Ю.П., Хорошилов А. А., Хорошилов А. А. Принципы создания системы мониторинга и анализа мирового потока научно-технической информации // Системы и средства информации. 2016. Том 26. Вып. 1. С. 139-165.
References
1. Sovetov B.Ya., Yakovlev S.A. Modelirovanie sistem [Systems modeling]. Moskva: Izdatel'stvo Yurayt, 2019. 343 p.
2. Malyshev Yu.A., Kutergina G.V., Avvakumov V.Yu. Audit i finansovyj analiz. 2010. № 6. pp. 238-250.
3. Petraevskiy V. A., Kuz'menko E.A., Markov A.K. Inzhenernyj vestnik Dona, 2020, №3 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N3y2020/6368
4. Serhani M.A., El Kassabi H.T., Ismail H. Navaz A.N. Sensors. 2020. № 20. 1796. URL: mdpi.com/1424-8220/20/6/1796
5. Altamura A., Inchingolo F., Mevoli G., Boccadoro P. Internet Technology Letters. 2019. 2:e86. URL: onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/itl2.86
6. Akopyan A.F., Akopyan V.F., Il'ina E.G. Inzhenernyj vestnik Dona, 2019, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2019/5798
7. Deser C., Lehner F., Rodgers K.B. et al. Nature Climate Change. 2020. № 10, pp.277-286.
8. Ullo S.L., Sinha G.R. Sensors. 2020. № 20, 3113. URL: mdpi.com/1424-8220/20/11/3113
9. Sharapov R.V., Lodygina N.D. Inzhenernyj vestnik Dona, 2023, №3. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2023/8277
10.Krot P., Prykhodko I., Raznosilin V., Zimroz R. In: Ball, A., Gelman, L., Rao, B. (eds) Advances in Asset Management and Condition Monitoring. Smart Innovation, Systems and Technologies, vol 166. Springer, Cham. pp 399-416.
11.Finogeev A., Finogeev A., Fionova L. et al. Journal of Industrial Information Integration. 2019. Vol. 15. pp. 15-20.
М Инженерный вестник Дона, №12 (2023) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/N12y23/8885
12.Ayroyan Z.A., Korkishko O.A., Sukharev G.V. Inzhenernyj vestnik Dona, 2016, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2016/3898
13.Fasolya A.A., Guzeev M.S., Uvarina N.V. Sovremennaya vysshaya shkola: innovatsionnyj aspekt. 2020. №1 (47). pp. 10-19.
14.Kalinin Yu.P., Khoroshilov A.A., Khoroshilov A.A. Sistemy i sredstva informatsii. 2016. Tom 26. Vyp. 1. pp. 139-165.
Дата поступления: 22.10.2023 Дата публикации: 14.12.2023
