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
…

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.