Авторы |
Оксана Евгеньевна Безбородова, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой техносферной безопасности, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: oxana243@yandex.ru
|
Аннотация |
Актуальность и цели. Для разработки способов и средств контроля состояния территориальной техносферы как динамической системы необходимо использование математического моделирования с целью исследования влияния и взаимодействия всех ее составляющих в различных режимах их функционирования. Также необходима достоверная измерительная информация о большом количестве контролируемых параметров. Материалы и методы. Предложена интеллектуальная информационно-измерительная и управляющая система контроля состояния территориальной техносферы. Базовым элементом этой системы, обеспечивающим минимизацию ошибки контроля, является интеллектуальный датчик, позволяющий проводить измерение, преобразование, самодиагностику и автоматическую коррекцию результатов измерений. Для обеспечения минимизации ошибки контроля предлагается в зоне предельных значений параметров использовать трансформирование чувствительности интеллектуального датчика на основе метода Монте-Карло. Предлагаются структурные схемы интеллектуальной информационно-измерительной и управляющей системы и входящего в ее состав интеллектуального датчика и алгоритм трансформирования чувствительности интеллектуального датчика на основе метода Монте-Карло. Результаты. Авторами разработана схема для алгоритмической коррекции чувствительности интеллектуального датчика на основе метода Монте-Карло. Современные интеллектуальные датчики имеют многовариантную блочную структуру. Основными блоками являются первичный измерительный преобразователь (чувствительный элемент, сенсор), коммутатор, аналого-цифровой преобразователь, микроконтроллер, цифроаналоговый преобразователь. Вывод. Предлагаемая интеллектуальная информационно-измерительная и управляющая система может оказать интеллектуальную поддержку при решении большого количества задач контроля и управления качеством территориальной техносферы, так как способна: обрабатывать и анализировать большой массив измерительной информации, проводить контроль состояния территориальной техносферы при ограниченной информации или неопределенности, распознавать аномальные состояния территориальной техносферы, адаптироваться, самообучаться в изменяющихся условиях и т.д.
|