Модели семантического сжатия измерительной информации

Целью переработки телеметрической информации от группы сложных динами­ческих объектов в современных АСУ СДО является выделение семантически значи­мой для управляющего органа информации. При этом практическую актуальность представляют вопросы уплотнения измерительных сообщений без потерь информа­ционного содержания, обусловленные необходимостью снижения информационной нагрузки каналов связи и защиты телеметрической информации от несанкциони­рованного использования. Концентрация информации в процессе ее переработки достигается с помощью компактного представления сообщений на синтаксическом и семантическом уровнях.

Например, часто не требуются_данные о поведении контролируемых параметров СДО во времени, а достаточно знать лишь обобщенные или интегрированные характеристики («норма» - «не норма», «включено» - «не включено» и так далее) и не только отдельно для каждого, но и со­вместно по группам, а также между группами.

Анализ процессов переработки телеметрической информации в реальных АСУ СДО показал, что для обеспечения требуемой оперативности выработки упра­вляющих решений необходима, в частности, разработка комплекса моделей, алго­ритмов и устройств семантического сжатия информации.

Для наблюдаемого СДО всегда можно определить его состояние по данным, содержащимся в контрольно-измерительной информации. Если поставить в качестве конечной цели использования информации контроль технического состояния СДО, то задача представления сообщений заключается в определении одного из заданных видов технического состояния, к которому может быть отнесено наблюдаемое те­кущее состояние объекта. Отнесение наблюдаемого состояния объекта к одному из заданных видов его технических состояний осуществляется в результате отображе­ния классифицирования:

(5) η : Y → E,

где Y - множество выходных сигналов объекта; Е - множество заданных видов технических состояний объекта.

При этом возможен переход от массива данных, входящих в Y, к номеру текущего вида технического состояния СДО, то есть осуществляется семантическое сжатие

Таблица 1 – Базовое множество алгоритмов сжатия

Атрибут параметра  
       
Область допустимых значений (ОДЗ) Направление изменения (НИП) Очередность изменения (ОИП) Относительная временная привязка (ОВП) изменений Алгебраическое условие (АУ) Логическое условие (ЛУ) Число срабатываний        
 


Модели семантического сжатия измерительной информации - student2.ru

Устройство для контроля параметров

Таким образом, основными понятиями при разработке диагностической модели подсистемы являются: группа параметров, параметр, атрибут, образ и текстовая ре­дакция, поэтому диагностические модели подсистем СДО целесообразно задавать в виде данных по перечисленным ключевым понятиям с учетом взаимоувязки между ними.

Таким образом, каждому виду технических состояний соответствует определенное подмножество текущих состояний, объединенных общими свойствами по признаку-атрибуту «область допустимых значений». Это позволяет решать задачу отнесения наблюдаемого состояния подсистемы к одному из заданных видов.

Сжатиес использованием атрибута «очередность изменения параметру».

Между подсистемами СДО могут существовать причинно-следственные связи. Далее по коду очереди произ­водится вход в соответствующий блок памяти состояния ситуаций и извлечение из него содержимого ячейки с кодом номера состояния ситуаций.

Сжатие с использованием атрибута «относительная временная привязка». Для многих подсистем известна не только причинно-следственная обусловленность их со­вместной работы, но и относительная временная привязка их взаимодействия друг с другом. Так, например, выдача на СДО команды управления отражается в те­леметрической информации изменением одного или нескольких параметров, другая часть которых может соответствовать, например, моментам включения различных блоков.

Сжатие с использованием атрибута «число срабатываний». Часто анализатору результатов телеизмерений требуются не отдельные параметры, описывающие по­ведение подсистемы, и даже не ситуация (вектор, составленный из параметров после их трансформации в номера состояний), а число повторившихся ситуаций за сеанс наблюдения или другой интервал времени. В этом случае целесообразно использо­вать при моделировании поведения подсистемы атрибут «число срабатываний».

Большинство методов сжатия функциональных параметров основывается на линейных моделях и виде модификаций фильтра Калмана. Эти методы позволяют получать в реальном масштабе времени приемлемые экспресс-оценки состояния СДО и существенно сократить число передаваемых данных для переработки на по­следующих этапах.

Алгоритмы и устройства семантического сжатия телеметри­ческой информации не исчерпывают все их многообразие, а лишь иллюстрируют общий подход к проблеме многоуровневого классифицирования по модели, представ­ленной математической структурой. Наибольший эффект от подобных устройств можно получить, используя их в специализированных средствах предварительной обработки телеметрическое информации, работающие в составе комплексов средств автоматизации в реальном масштабе времени.


Наши рекомендации