CC BY
99
УДК 681.3
ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА В СИСТЕМАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ
И УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ
М.В. Локтева, А.Н. Артёмов
В работе дается обзор публикаций по современному состоянию разработки математического и программного обеспечения систем мониторинга социо-технических систем
Ключевые слова: многоальтернативность, модульность, иерархичность, мониторинг, переменная структура
Общий подход к построению информационно-управляющих систем мониторинга сложных объектов предложен в [1]; он сводится к выполнению ряда правил и приемов, независимо от способа реализации: многоальтернативность, модульности, иерархичность, эволюция и др. В анализируемых ниже работах проводится детализация и уточнение этого подхода применительно к построению ряда проблемно-ориентированных систем различного назначения (моделирование, проектирование, управление) на базе информационных технологий.
В работе [2] рассмотрены особенности реализации моделей диагностики при оперативном управлении автоматизированными
технологическими комплексами с использованием многомерных дискриминантных функций в режиме реального времени. Изложению результатов решения перечисленных задач посвящены также [4,5] применительно к разным объектам.
Для прогнозирования критических состояний сложных объектов в информационной системе мониторинга предложено использовать базы знаний, построенные на основе аппарата булевой алгебры. Проблема большой размерности таблиц истинности, на основе которых организуются знания, решается с применением блочно-иерархического подхода [3].
Проводится [6,7] классификация средств реализации информационно-управляющих систем объектов критического назначения; на основании системных аналогий обосновывается принцип многоальтернативности и дается обзор публикаций последних лет по указанной тематике.
Особенности и технология определения градиента при оптимизации динамических систем в классе обыкновенных дифференциальных уравнений рассмотрены в [8] как альтернатива численным методам [9].
В статье [10] рассмотрены типовые задачи оптимизации каскадно-реакторных схем при проведении процессов полимеризации. Решается несколько задач: структурной и параметрической оптимизации, а также динамической стабилизации в
Локтева Мария Владимировна - ВГТУ, аспирант тел. (473) 243-77-18
Артёмов Александр Николаевич - РАНХиГС, магистр тел. (473) 243-77-18
многоальтернативной системе с переменной структурой управления. Для определения градиента используется сопряженная система [10,11] на стратегическом и тактическом уровне управления.
В статье [12] рассматриваются проблемы построения интеллектуальных систем
моделирования: особенности построения специального математического обеспечения, выбор модели и учет неопределенности исходной информации: интервальные оценки, нечеткие параметры.
Теоретические особенности программного проектирования коммутационных подсистем в составе распределенных систем оперативного оповещения и мониторинга рассмотрены в [13].
В статье [14] анализируется вопрос оценки адекватности имитационного моделирования в информационных автоматизированных системах освоения (в тренажерах) операторов эрготехнических комплексов, имеющих
иерархическую структуру построения. На основании того, что моделирующее устройство имеет иерархическую (модульную) структуру, разработан метод количественной оценки адекватности имитационного моделирования на каждом иерархическом уровне.
Особенности построения специального математического обеспечения, выбор модели и учет неопределенности исходной информации в задачах транспортного типа приведен в [15].
В статье [16] рассматривается вопрос разработки программно-аппаратного комплекса с использованием нейронных сетей для создания математической модели классификации
разногабаритных компонентов.
Алгоритмы и модели, направленные на повышение эффективности управления
функционированием медицинских систем различного уровня, в частности программно-ситуационных структур управления медицинским обслуживанием региона и оптимизации управления государственно-муниципальным ЛПУ в условиях многоканального ресурсного обеспечения предложены в [17].
В статье [18] рассматривается структура программного обеспечения многоальтернативного моделирования процессов полимеризации. Представлен пример предварительного расчета
номограммы соответствия полидисперсности Mw/Mn полимера при полимеризации в реакторах непрерывного и периодического действия.
При проектировании или реконструкции производственных цехов машиностроительных заводов важной задачей является выбор оптимальных технологических процессов обработки деталей, состава оборудования участков и производственной структуры. В статье предлагается комплексное решение этих проблем по единому для цеха критерию оптимальности [19].
Рассматриваются основные компоненты подсистемы многокритериальной оптимизации элементов магистральных нефтяных насосов. Определяются классы решаемых задач и требования к разрабатываемой подсистеме [20].
Рассмотрен общий подход к оптимизации задач проектирования и управления сложным производством путем декомпозиции на участки со слабыми связями по затратам материальных и энергетических ресурсов [21].
В статье [22] исследуются вопросы оценки энергетической эффективности применения нейросетевого оптимизатора для настройки ПИД-регулятора при управлении лабораторной печью нагрева литых заготовок. В качестве альтернативы может быть предложен модальный регулятор при использовании адекватной модели [23].
В работе [24] рассматривается системный подход к построению специального математического обеспечения информационно-управляющих систем, в которых реализуется концепция многоальтернативности для придания свойств интеллектуальности в алгоритмах управления сложными объектами.
В статье [25] рассматривается задача обнаружения и локализации отказов в системах управления морскими подвижными объектами. В качестве базового математического аппарата принят метод главных компонент, применяемый для разработки надежной системы автоматического обнаружения и локализации отказов вертикального руля для различных морских судов.
В статье [26] приведен обзор последних разработок в области построения интеллектуальных систем моделирования и управления, построенных с применением принципов многоальтернативности.
В книге [27] рассмотрены современные подходы к управлению региональным энергопотреблением на основе графического моделирования и визуализация принятия решений. Предложены иерархическая структура комплекса моделей задач принятия управленческих решений и иерархический способ связывания
оптимизационных задач, отличающиеся способом прямого учёта ограничений по устойчивости в форме кусочно-линейной дискриминантной функции.
Мониторинг в системах медицинского назначения имеет свою специфику в первую очередь за счет индивидуализации и прогнозирования [28], а
так же многовариантности в системах диагностики [29].
Помимо уже упомянутых выше работ [3,17] рассмотрим некоторые другие. В общем случае многочисленные применения упомянутой специфики даны в диссертационных работах, защищенных в ВГТУ (Воронеж), КГТУ (Курск).
Разработан подход, позволяющий выделить симптомы, наиболее значимые для диагностики заболевания. Предложены интегральный и дифференциальный способы диагностики по качественным и количественным признакам на основании малой статистики [30].
В работе [31] предложена трехступенчатая методика формирования симптомокомплекса для классификации, позволяющая на первом этапе увеличить информационную емкость качественных признаков, на втором - определить наиболее значимые для диагностики признаки, на третьем -сформировать симптомокомплекс клинических признаков с высокой степенью точности.
Эта методика развита далее в [32] для оптимизации диагностики рассмотрены особенности формирования эпикриза при помощи методов функционального моделирования. Выполнен анализ методов автоматизированной диагностики. Предложены принципы создания и функционирования автоматизированных систем диагностики [33].
Рассматривается задача экспресс-диагностики начальных форм недостаточности кровоснабжения головного мозга. Предлагается использовать специальную компьютерную программу на базе нелинейного дискриминантного анализа, которая детально рассмотрена в [34].
Рассматривается [35] принцип создания многоальтернативной системы диагностики и непосредственная реализация такой системы на базе дискриминантного анализа и аппарата нечеткой логики. Приводится подробная математическая модель дискриминантного анализа с использованием ядра. Рассмотрен алгоритм Сугено, как один из алгоритмов нечеткой логики [36].
Использование кластерного анализа для диагностики по типу сахарного диабета предлагается в [37]. На региональном уровне решаются несколько другие задачи. Например, при мониторинге региональных медико-социальных служб используется принцип ресурсной оптимизации [38], при оптимизации управления онкологической службой региона сочетание нейросетевого прогнозирования и методов медстатистики [39,40].
Аналогичные либо близкие по математическому подходу задачи рассматриваются в социальных, экономических и других системах. Общим при этом остается умение оперативно определять в процессе информационного мониторинга основные тенденции развития по малым выборкам [41] и прогнозирование возможного тренда различными альтернативными
методами [42] с последующим принятием решения на основе интеллектуализации [43]. С учетом определенной специфики они должны рассматриваться отдельно.
Литература
1. Подвальный С. Л. Информационно-управляющие системы мониторинга сложных объектов. Воронеж: Научная книга. 2010. -164с.
2. Подвальный, Е. С. Особенности моделирования и визуализация задач диагностики в системах оперативного управления автоматизированными технологическими комплексами / Е. С. Подвальный, А. В. Плотников // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. - Т. 7. - № 11. - С. 114118.
3. Блочно-иерархический подход для построения базы знаний информационной системы мониторинга состояния головного мозга человека [Текст] / С.В. Фролов, А.В. Горбунов, М.А. Лядов, С.Г. Фареа // Информационные технологии. - 2011. - № 12. - С. 54-58.
4. . Подвальный, Е. С. Оперативное управление автоматизированными технологическими комплексами на основе графического моделирования и визуализации задач диагностики и моделирования нагрузки [Текст] / Е. С. Подвальный, С.В. Тюрин, А.А Соляник // Системы управления и информационные технологии. - 2011. - Т. 46. - № 4.1. - С. 171-175.
5. Подвальный Е.С. Графическое моделирование и визуализация систем диагностики - как основа оперативного управления автоматизированными технологическими комплексами // Регион: системы, экономика, управление. 2012. № 1. С. 137-143.
6. Подвальный, С.Л. Концепция многоальтернативного управления открытыми системами: истоки, состояние и перспективы [Текст] / С. Л. Подвальный, Е. М. Васильев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. -Т. 9. - № 2. - С. 4-20.
7. Подвальный, С.Л. Многоальтернативные системы: обзор и классификация [Текст] / С.Л. Подвальный // Системы управления и информационные технологии. - 2012. - Т. 48. - № 2. - С. 4-13.
8. Подвальный С.Л. Сопряженные системы и градиент при оптимизации динамических систем [Текст] / С. Л. Подвальный // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2012. -Т. 8. - № 12-1. - С. 57-62.
9. Подвальный С.Л., Холопкина Л.В., Попов Д.В. Численные методы и вычислительный эксперимент. Уфа: изд. УГАТУ. 2005. -206с.
10. Подвальный, С.Л. Решение задач градиентной оптимизации каскадно-реакторных схем с использованием сопряженных систем [Текст] / С. Л. Подвальный // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 2. - С. 27-32.
11. Подвальный, С. Л. Многоальтернативные системы с переменной структурой автоматического управления процессами непрерывной полимеризации [Текст] / С.Л. Подвальный // Системы управления и информационные технологии. - 2011. - Т. 46. - №4.1. - С. 175-178.
12. Podvalny S.L., Ledeneva T.M. Modeling Systems: Design Principles.// Automation and Remote Control. 2013. Т. 74. № 7. С. 1201-1210.
13. Особенности программного проектирования коммутационных подсистем в составе распределенных систем оперативного оповещения и мониторинга [Текст] / О.Я. Кравец, О.Ю. Макаров, С.А. Олейникова, В.М. Питолин, О.Н. Чопоров // Системы управления и информационные технологии. - 2013. - Т. 52. - № 2. -С. 50-54.
14. Потапов, А.Н. Оценка адекватности имитационного моделирования в информационных автоматизированных системах освоения эрготехнических комплексов, имеющих иерархическую структуру построения [Текст] / А.Н. Потапов, В.В. Овчаров // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 3-1. - С. 45-48.
15. Принципы разработки интеллектуальных систем моделирования [Текст] / С.Л. Подвальный, Т.М. Леденева Е.С. Подвальный, А.Д. Поваляев, А.А. Маслак // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. - Т. 11. - № 8. - С. 025-030.
16. Барабанов, В.Ф. Программно-аппаратный комплекс для автоматизации процесса классификации разногабаритных компонентов [Текст] / В.Ф. Барабанов, М.С. Резуев, Н.И. Гребенникова // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. -Т. 9. - № 4. - С. 93-97.
17. Оптимизация управления функционированием медицинских систем различного уровня [Текст] / О.Н., Чопоров, И.Я. Львович, К.А. Разинкин, А.А. Рындин // Системы управления и информационные технологии. -2013. - Т. 53. - № 3. - С. 100-104.
18. Подвальный, С.Л. Модульная структура системы многоальтернативного моделирования процессов полимеризации [Текст] / С.Л. Подвальный, А.В. Барабанов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 5-1. - С. 4143.
19. Минаева, Ю.В. Формирование комплексной модели структурной оптимизации сложных систем производственного типа [Текст] / Ю.В. Минаева // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 6-1. - С. 11-13.
20. Белецкая, С.Ю. Принципы организации подсистемы многокритериальной оптимизации насосных агрегатов [Текст] / С.Ю. Белецкая, А.Д. Поваляев, А.В. Гаганов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 6-1. - С. 1416.
21. Подвальный, Е. С. Системный анализ проблем автоматизации проектирования и оптимизации процессов полимеризации в производстве каучука [Текст] / Подвальный Е.С., Черных И.К., Пасмурнов С.М. // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 6-1. - С. 20-22.
22. Об оценке эффективности применения нейросетевого оптимизатора параметров пид-регулятора для управления нагревательными объектами [Текст] / Ю. И. Еременко, Д. А. Полещенко, А. И. Глущенко, А. М. Литвиненко, А.А. Рындин, Е.С. Подвальный // Системы управления и информационные технологии. - 2013. - Т. 53.
- № 3.1. - С. 137-141.
23. Дорофеев, Д.В. Синтез многомерного модального регулятора в АСУТП полимеризации бутадиен-стирольных каучуков. [Текст] / Д.В. Дорофеев, С. Л. Подвальный // Промышленные АСУ и контроллеры.
- 2002. - №6. - С.24.
24. Подвальный, С.Л. Концепция многоальтернативности математического обеспечения в интеллектуальных системах управления [Текст] / С.Л.
Подвальный, Т.М. Леденева // Системы управления и информационные технологии. - 2013. - Т. 54. - № 4. -С. 50-56.
25. Коровкин, М.В. Обнаружение и локализация отказов в системах управления морскими подвижными объектами [Текст] / М.В. Коровкин, М.В. Сотникова // Системы управления и информационные технологии. -2013. - Т. 54. - № 4. - С. 91-94.
26. Локтева М.В. Анализ состояния работ по многоальтернативным системам моделирования и управления [Текст] / М.В. Локтева // Информационные технологии моделирования и управления. - 2014. - Т. 85. -№ 1. - С. 019-025.
27. Подвальный С.Л., Чудинов М.И. Графическое моделирование и визуализация принятия решений в интегрированных системах оптимального управления региональным энергопотреблением / Воронеж, 2010.
28. Подвальный Е.С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. Воронеж: ВГТУ. 1998. -с.
29. Подвальный С.Л., Матасов А.С., Бырко И.А. Методы многомерной классификации в задачах медицинской диагностики // Машиностроитель. 2002. №8. с.59.
30. Битюкова В. В. Принципы разработки автоматизированной системы диагностики заболеваний [Текст] / В.В. Битюкова, Е.А. Сидоренко, Б. Л. Гуртовой // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2003. - Т. 9. - № 2. - С. 204-209.
31. Балашова, Е. А. Определение совокупности наиболее информативных признаков для классификации функционально узкого таза [Текст] / Е.А. Балашова, Ю.А. Жданова, Н.Н. Минаев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2005. - Т. 4. - № 1. - С. 8287.
32. Жданова, Ю.Л. Оптимизация диагностики функционально узкого таза при родах крупным плодом [Текст] / Ю.Л. Жданова, Е.А. Балашова, Н.Н. Минаев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2005. - Т. 4. - № 1. - С. 88-92.
33. Битюков, В. К. Функциональная модель составления эпикриза в построении автоматизированной системы диагностики заболевания [Текст] / В.К. Битюков, Е. А. Балашова, К. О. Сунцов // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. -2008. - № 2. - Т .4. - С. 4-8.
34. Компьютерная система диагностики недостаточности кровотока на базе нелинейного дискриминантного анализа [Текст] / С.Л. Подвальный,
А. В. Плотников, И. В. Окрачкова, О. В. Фирсов, В. А. Вериковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2010. - Т. 6. - № 5. - С. 145148.
35. Подвальный, Е. С. Построение многоальтернативной адаптивной системы диагностики с использованием дискриминатного анализа и аппарата нечеткой логики [Текст] / Е.С. Подвальный, Э.Р. Мухамеджанов, Л.Т. Мавлетдинов // Регион: системы, экономика, управление. - 2013. - № 4. - С. 191-195.
36. Подвальный Е. С. Многоальтернативная диагностика на базе дискриминантного анализа Фишера с использованием ядра [Текст] / Е.С. Подвальный, А.В. Плотников // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. - Т. 9. - № 1. - С. 15-18.
37. Данилов Д.В. Классификация больных сахарным диабетом на основе кластерного анализа [Текст] / Д.В. Данилов, Е. Н. Коровин // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2013. -Т. 9. - № 6-2. - С. 35-37.
38. Соляник, А. И. Концепция ресурсной оптимизации мониторинга региональных медико-социальных систем. [Текст] / А.И. Соляник, О.Я. Кравец, С. Л. Подвальный // Системы управления и информационные технологии. - 2009. - Т.36. - №2.1. -С. 182-184.
39. Подвальный С.Л. и др. Оптимизация управления онкологической службой на базе информационных технологий. Воронеж: Научная книга. 2010. - 131 с.
40. Никитина Е. В. Использование нейронных сетей для задач прогнозирования временных рядов. [Текст] / Е. В. Никитина, Е. С. Подвальный, А. С. Терехов, А. В. Обухов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2007. - Т. 3. - № 12. - С. 182184.
41. Агранович Ю.Я. Скользящее усреднение на основе минимизации невязки в формуле Эйлера-Маклорена [Текст] / Ю.Я. Агранович, Н.В. Концевая, С. Л. Подвальный, В.Л. Хацкевич // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011. -Т. 7. - № 12-1. - С. 4-6.
42. Подвальный, Е.С. Использование нейросетевого прогнозирования финансовых временных рядов. [Текст] / Е. С. Подвальный, Е. В. Маслобойщиков // Регион: системы, экономика, управление. - 2011. - №3. - С. 131137.
43. Леденева Т.М., Подвальный С.Л., Васильев В.И. Системы искусственного интеллекта и принятия решений. Уфа: изд. УГАТУ. 2005. - 206с.
Воронежский государственный технический университет
PROBLEMS OF INFORMATIVE MONITORING ARE IN SYSTEMS MODELING AND CONTROL OF COMPLEX OBJECTS M.V. Lokteva, A.N. Artjomov
The paper presents a review of publications on the current state of development of the mathematical and programmatic providing of the systems of monitoring of the socio-technical systems
Key words: multialternative, modularity, hierarchicalness, monitoring, variable structure
