Development of the signals complex elaboration system (application for analysis of occupational injuries process)

УДК 519.2: 612.766.1 На правах ру кописи ЗЫРЯНОВ Бори с Анатольевич РАЗВИТИЕ С ИСТЕМЫ КОМПЛЕКС НОЙ ОБРАБОТКИ СИГН АЛОВ Специальность 05.25.07 – Исследов ания в облас ти проектов и п рограмм Диссертация в ви де научного д оклада на соискание у ченой степе ни доктора технич еских наук Научный консу льтант : - действительны й член РА ЕН, доктор техн. наук, про фессор Го льдштейн Сергей Людви гович Екатеринбу рг - 2010 2 Работа выполн ена в УПИ им.С. М.Кирова, ЗАО «Мик рон», Све рдловском региональном общественн ом фонде «Инновационные технологии», Региональном Уральском отделении Академии инженерных наук им. А.М.Прохорова, НП «Уральский ме жакадемически й союз», г.Екатерин бург . Официальные оппонент ы: доктор техн ических наук Зобн ин Борис Борисович , доктор техн ических наук Токманцев В алерий И ванович, доктор техн ических наук Цепелев Вл адимир Степанов ич . Защита состоится « 17 » июня 2010 года в 1 5- 00 на заседании Диссертационн ого Совета Д 098.07 РСО ММС 096 по адресу: 620077, г.Екатеринбу рг, ул. Володарск ого , 4, НИ ИЦветмет / УМС. Доклад разослан « _ 14 _»_ мая _ 2010 г. С диссертацией в виде научного докла да можно озна комиться в библиот еке ГОУ ВПО УГТУ - УПИ. Ученый секрета рь диссертаци онного совета, проф., к.ф. - м.н. В.И.Рогович 3 СПИСОК СОКРА ЩЕНИЙ КОС – комплексна я обработ ка сигналов ; СНЧ – сверхнизк очастотный (д иапазон, - ая шумометрия); СЧМС – сложная ч еловек о - машинная система; ГС – генеральна я совокупность ; БПФ – быстрое п реобразование Ф урье; БПУА – быстрое преобразова ние Уолша - Адамара; СПМ – спектраль ная плотность мощ ности; ФК – функции к огерентности ; ФЧК – функции ча стной коге рентности; ФМК – функции м ножественно й когере нтности; МНК – метод наименьши х квадратов; МВВКП – мето д вариационно - взвешен ных квадрати ческих приближе ний ; РО – распознава ние образов ; МО – минимиза ция описани й; ПО – программное обесп ечение; ППТ – процесс производстве нного травмат изма; ПТ – производственный травматизм; НС – несчастны й слу чай; АЭС – атомная элек тростанция; ЯЭУ – ядерная эне ргетическа я установка ; АСУ – автоматиз ированная систе ма управлен ия; АСУ П – автоматиз ированна я система у правления п роизводством; АСУ ТП – автомат изированна я система у правления технол огическими п роцессами ; ТП – технологические парам етры; УГТУ - УПИ – Ураль ский госу дарственный техн ический универс итет – Уральский политехнический инст итут ; СРОФ ИТ – Свердловск ий региональ ный обществе нный ф онд «Иннова ционные технологии»; УРО АИН – Уральское региональ ное от деление Академ ии инже нерных нау к им. А.М.Прохорова; I.N.A.I.L . – Национал ьный институ т анал иза производственного т равматизма Италии . 4 ОБЩАЯ Х АРАКТЕРИСТИКА Р АБОТЫ Актуальнос ть исс ледования . В соответствии с классической мон ографией Ж.Макса [7] , «невозможно дать сжатое и приемлемое для всех определ ение обработки сигналов. … необходимость в обработке сигналов возникает каждый раз, когда ну жно отделить п ередаваемо е сообщение от искажающег о его шума.» . Традиционное представление о ко мплекс ной обработке сигналов (КОС) заключается в п олучении и посл еду ющей об работке в единой схеме тре х и более сигналов с целью получения более п олной информаци и об объекте и сследова ния . Вопросам комплекс ной обработки однотипных сигналов в высокочастотном диапазоне (акустика, ради оволны) с целью локации их и сточников посвящены работы многих отечествен ных и зарубежных ученых, сре ди которых А.И.Могильнер, В.А.Кривцов, Р.Ф.Масагутов, H. Nishihara , В.М.Соколов, T. N.Claytor , D.A.Greene, J.Ma loyrh , В.В.Шемяк ин, К.Н.Проску ряков , А.Ю.Шатилов, М.С. Ярлыков и д р. В бо лее сложных случаях, требующих получения информации о состояни и сложной технической системы , необходимо рассматривать в едином концепту альном п ространстве разнотипные процессы, такие, например, как флюкту ации физических вел ичин при производс тве замеров, ш у мы технологическ их параметров оборудования или ППТ . Необходимость комплексной обработки трех и более типов сигналов различной физической природы в п остановочном плане упоминается в классических трудах Дж. Бенд ата и А. П ирсола [31]. Диссертационн ое исследование посвящено раз витию системы КОС в направлении ее интеграции с распознаванием образов на о сновных этапа х обработки, начиная с выбора частотного диапазона и комплексов процесс ов, как наиболее инфо рмативных в ыборок из генеральн ой совоку пности . Координация исслед ования проводилась в рамках научн о - исследователь ских программ Министерств ср еднего машиност роения (1977- 1983г.г.), тяжелого и транспортног о машиностроения СССР (1985- 1988 г.г.) , 5 Белоярской АЭС им.И.В.Курчатова (1982- 1984 г.г.) , ВЦН ИИОТ ВЦСПС (1986- 2004 г.г.), СРОФ ИТ (2007 - 2010 г.г.), У РО А ИН (2005 - 2010 г.г.). Объект исслед ования – комплекс ная обработка с игналов (КОС) . Предмет исследов ания – развитие КОС разнотипных процессов и ее интеграции с РО , как технического инструментария ан али за со стоя ния сложных систем . Цели и задачи и сследования Глобальная цель исследования – разв итая система КОС . Локальная цель 1 – получение нового знан ия в в иде па кета прототипов и моделей системы К ОС . Локальная цель 2 – инженерная реализация и внедрение системы КОС для разных вид ов за дач, разраб отка програм много обеспече ния. Задачи исслед ования: - подготовка литерату рно - аналитического обзора ретроспективы и современного состояния исследовани й обработки сигналов мето дами спектраль ного анализа в различных част отных диапаз онах; - составление пакетов научных и корпоративных прототипов по т еме исследования ; - совершенствова ние методов м инимизаци и описаний ; - разработка моделей примене ния КОС для изу чения невязки, шумов технологическ их параметр ов ЯЭУ и обору дования АЭС ; - изучение ПП Т методами КОС ; - проведение сравнитель ного анализа резу льтатов обработки сигн алов проце сса ПТ России и Италии; - внедрение полу ченных результатов и моделей в научных исследования х физических процес сов , при разраб отке АСУ ТП АЭС, в у чебном процессе . Эмпирической базой исследования послу жили материалы опубликованных научных разработок, выполнявшихся с участием автора в СФ НИКИЭТ, УГТУ - УПИ, Белоярской АЭС; база данных ППТ, сфо рмирова нная в отечественных и зарубежных командировка х, на основе ан кет НС по Росси и и банка данных Италии, пере данного автору I.N.A.I.L. 6 Методы исследовани я : сп ектраль ный анализ, распознавание образов , минимизация описа ний , опр еделе ние статистичес ких характеристик и функций случайных п роцессов , моделирование. Достовернос ть результатов подтве рждена маш инным м оделированием и проведением пол ного комплекса стандарт ных математически х процедур исследования статистическ ой достоверности, теста ми эргодичности и стационарност и; совпадением результатов о браб отки данных , различающ ихся хронологическ и, полученных на несколь ких участках технолог ического оборудования, а в отношении НС - рег истриру емых на разных предприятиях, и в странах с заметно отличающимися условиями труда. Обусловлена апроба цией в научных изданиях, семи нарах и конференция х основных резул ьтатов исследования и их практическ им внедрением в нау чных исследованиях и на промышленн ых предприяти ях. Научная новизн а: 1. На основе структу рного анализа литературной информа ции впервые сформирован пакет научных прототип ов комплексной обработки сигналов (КОС) , отличающийся 4 - х - ранговой ст рукту рой. 2. Разработаны проекты и программ ы развития КОС, отличающиеся усовершенствова нием методов обработки и их п римене ния для анализа разны х типов процессов на основе интеграц ии с распоз наванием образов (РО). 3. Сформулиров ана общая информационная модель обработки сигналов по комплексам наиболее информативных процессов – выборкам из генеральной совокупности, определяем ым с применением РО . 4. Обоснована н еобх одимость использования СНЧ диапаз она процесс ов, т.е. области частот от нано - до десятых д олей Гц , для КОС слож ных те хнических систем. 5. Предложен новый метод минимизации описаний ( МО ) на основе ранжирования коэффициент ов разделяющих функций , отличающийс я больше й устойчивостью резуль татов распознавани я и гарантирован ным разделением исходной сов окупности на кл ассы при решении сл ожных задач РО. 7 6. Развита система классификации п ризнаков на дифференциаль ные, интегральные и интегро - дифференциа льные, позвол ившая расширить ис ходное признаковое пространство и применить ранее не использовавшие ся, информативные признак и, такие, как коэффициент ы разделя ющих функций, меры сходства, значения ФЧК и ФМК, биспектр ы, распределени е переходов знака невязки. 7. Разработан новый метод МО путем интеграции минимизации описаний по разрешающей сп особности и идеи случайного поиска с адаптацией , отличающийся большей универсальн остью, поскольку при измене нии описания результаты расп ознавания станов ятся более у стойчивыми . 8. Разработанная информационная моде ль КОС в пр именени и к анализу процессов на АЭС в СНЧ диапаз оне позволила полу чить диагностические модели обнару жения кипения в актив ной зоне ядерного реактор а, «образа» шумов исправного парогенериру ющего, насосного и конденсат орного обору дования АЭС с использова нием штат ной измеритель ной аппарату ры энерг облока. 9. Развито представление о невязке, как выходном процессе информа ционной модели КОС, содержащем информацию для уточнен ия представлений о детерминирова нной основе изучаем ого физическог о процес са. 10. Приме нение информац ионной модели КОС позволило развить представлен ие о детерминирован ных основах процессов в задачах изучения низкотемпе ратурной плазмы, а также проектирования материалов биологической защиты (пропу скание нейтронн ого потока, газ овыделение) . 11. На основе примене ния информационной модели КОС открыта зависимость между ранее счита вшимися не связанными категориями, такими, как ППТ и циркадианны е ритмы, а в более общем плане, установлен детерминирова нный, полигармон ический характер ППТ, с опре деляющим воздействием ц иркадиа нных составляющих и второстепе нным – от антропогенных факторов. Дока зано отсутствие влияния на ППТ околомесячны х б иоритмов, ш ироко применяемых на предприятия х ряда стран. Разработана автоколе бательная модель ППТ , предложены ме тоды его ранд омизации . 8 Практическая зн ачимость: - р азвитая система КОС в исслед ованиях невязки позволила у точнить физические измерения и теоретические представления о процессах, дать более точные рекомендац ии для проектирования материалов биоло гической защиты от ионизирую щих излучений в СФ НИКИ ЭТ ; - результаты применения КОС в исследованиях комплексов шу мов и распознава ния режимов работы внедрены на исследова тельской ЯЭУ в СФ НИКИЭТ ; соответству ющие методики д иагностики те хнологичес кого оборудования ис пользованы на Белоярской и Курской АЭС и Молдавской ГР ЭС, рекомендова ны для внедре ния Минэне рго СССР ; - результаты применения развитой КО С в исследо ван иях ППТ внед рены на Ясногорском машиностр оительном за воде (г.Ясног орск) и ВЦНИИОТ ВЦСПС (г.Москва) ; - намечены пу ти дальнейших исс ледований П ПТ и н ачальные мер ы по совершенствов анию си стемы инструктажей и снижению уровня травматизма на производстве ; - р езу льтаты исследований и разработанное программное обеспече ние внедрены в учебном процессе ряда ВУЗов, в частности, УГТУ - УПИ, ОПИ, УрГУ, а также в Институте эл ектрофизики УРО РАН и СФ И ПК Минлесбумпрома СС СР ; - получены соответству ющие акты внедрения результатов работы в вышеуказанны х организац иях и минист ерствах. Положения, в ыносимые на защи ту: 1. В комплексной обр аботке сигналов (КОС) отсутствуют системотехнические исследования, н ап равленные на из учение стру ктуры данного нау чного направления и ег о совершенствова ние. В диссертации разработан 4 - х - ранговы й пакет прототипов, приведе на их критика, показа ны алгоритм и схема фу нкционирования с истемы КОС. 2. В исследован иях, связан ных с комплексной о бработк ой сигналов разнотипных процессов , выбор реализа ций о существл яется на основе априорной или экспертной информаци и с учетом целей исследования, формализованный подход отсу тствует . 9 В дис сертационном исследова нии сформулирован более общий, алгоритмизу емый подход на основе развитой информационной модели , использу ющей комплексы наиболее информативных в смысле целевой функции процессов – выб ор ок из генеральной с овокупности. 3. СН Ч диапазон остае тся недооценен ным в диагности ческом плане. В диссертаци и ( на исследова нных примерах ) показаны диагностические преимущества СНЧ диапазона : высокая «проникающая» способность, полу чение более общей информации об иссле дуемом объекте или процессе, и, что особенно важно, в озможност ь форм ирования в этом диапазоне к омплексов процессов из широкой , зав едомо избыточно й выборки из генеральной совокупности без привязки к ф изической п рироде и часто те процесса л окальной задач и. 4. В исследованиях, посвяще нных поиску детерминирован ной основы физических процессов, принято представление о невязке, как проявлен ии помех и несовершенства из мерительных систем. Со ответств енно, приме няется цифр овая или аналоговая фильтрация для приближения аппроксимац ионной зависимости к полученным экс периме нтальным данн ым. В диссертации развито представле ние о невязке, как выходном процессе информационн ой модели КОС, содержащем данные для уточнения искомой детерминирова нной основы. 5. Распознавание образов (РО) в исследованиях, связанных с технической диагностик ой и прогнозированием, использу ется только на заключительном этапе для формирован ия условий при нятия решени й. В диссертационном исследовании сформулирована необходимость применения систем ы РО на начальном этапе исследован ия д ля формал изованного выбора наиболее информативных комплексов процесс ов. 6. Существу ющие методы минимизаци и описаний ( МО ) в РО имеют узкую область примене ния и при расп ознавани и в сложных задачах нед остаточны . В диссертационн ом исследовании разработан более универсаль ный метод МО путем использования ид еи случайн ого поиска с ад апта цией в развитие метода МО по разрешающе й способ ности . 10 7. Недостатком существую щих методов МО является неустойчивость результатов распознавания при изменен иях признакового пространства. Особенно это проявляется при частичном «перек рытии» признаков, когда устойчивое разделение на класс ы не достига ется. В диссертационном исследовании этот недостаток устранен путем раз вития метода МО весовог о ранжирования признаков, принятием в качестве признаков коэффициент ов разделяющих фу нкций. 8. В исследованиях по охране тру да и ПТ принято ф еноменолог ическое представлен ие о травматизме, как совок упности слу чайных многопараметри ческих велич ин. В диссертации, на основе адаптации КОС к исследованиям ППТ в сверхнизкочаст отном диапазоне показано, что травматизм является детерминирова нным, полигармоническим процессом с определяющим воздействием циркадианных составляющих и второсте пенным – антропогенн ых факторов. 9. В мировой практике воздействия на ППТ с целью его уменьшения широко использу ется теория влияния на ППТ биоритмов с гармониками, близкими к кале ндарному месяцу . В диссертации доказано, что такое представление подлежит корректировке, а ППТ не содерж ит значимых га рмоник тако й частоты. Апробация результат ов исследовани я. Основные результаты настоящег о диссертаци онного исследования в период 1979 -2009 г.г. были представлен ы на следующих нау чных конференци ях и семи нарах : - V зональная конф. «Применение радионуклидов и ионизирующих излучений в научных исследованиях и народном хозяйстве Урала» - Свердловск: УПИ , 1979 ; - Всесо юзны й н - техн. семинар «Применение вычисл ительной техники для ре шения к раевых задач в экологии» - Свердл овск: УПИ , 19 81; - 7 и 8 Всесоюзн ых конф. по опыту разработки и эксплуатации АСУ – Свердловск: УПИ , 1 982 и 1983 ; 11 - I Межо траслев ой семинар «Методы и пр ограммы расчета ядерных реакторов» - М.: ИА Э им.И.В. Курчатова, 1983; - Респ ублика нской н - техн. конф. «Повышение эффективности работы конденсацио нных устан овок и систем охлаждения циркуляционной воды тепловых и ат омных электр останций» - Киев : ИПМЭ , 1 983; - I и II областн ых н - техн. конф. «Актуальные пробле мы атомной науки и техники» - Свердло вск: Свердловск ий обл. совет НТО , НТО Э и ЭП , 1984; - IV Республиканс кой н - техн. конф. «Современн ые проблемы энергетики» - Киев: ИПМЭ, 19 85; - Ко нф. «Некоторые актуальные проблемы создания и эксплуатации турбинного обору дования» - Свердловск: УПИ , 1986; - II научный семинар по проблемам охраны т руда и окружающей среды – М. :МАТИ, 1987; - Всес оюзная н - практ. конф. по проблемам охраны труда в условиях ускорения нау чно - техническог о прогресса – М.: ВЦН ИИОТ ВЦСП С, 1988; - Н - техн . семинар «Машинострое ние. 21 век: робот отехника и нанотехнол огии» в рамках IV Евро - Азиатской промышле нной выставк и – Екатеринбу рг : СРО Ф ИТ , 2008 ; - Ко ллегия СРО Ф ИТ с у частием УРО А ИН – Екатеринбу рг, 2008 ; - Семинары кафедры «Охрана труда» УПИ, Деп артам ента электроники Миланского политехническог о институ та, I. N.A.I.L ., Н ТО Ясногорского машиностроит ельного завода, ВЦНИИОТ ВЦСПС, НТО ЗАО «Микрон» - Милан, Рим, Ясн огорск, Москва, Екатерин бург, 1989 – 2009. Публикации: по материалам диссертации им еется более 5 0 работ, в т ом числе учебное пособие, 4 моногра фии, авторское свидетельство на изобретение. Приоритетные публикации изданы в ведущих отечественных отраслев ых журналах, а так же в Итал ии и США. Личный вк лад автор а состоит в определени и стратегии и тактики диссертаци онного исследования с обработкой и интерпретац ией резуль тато в ; формулировке феноме нологическо й концепции КОС с использованием РО для 12 выбора комплексов п роцесс ов и з генераль ной совокупности ; разработке нового и усовершенствова нию известного методов МО; усовершенствован ии сист емы формирования описаний, включающей ранее не применявшиеся информативные признаки ; разработке соответств ующего ПО; примен ении КОС к исследован ию разных тип ов процессов – флюктуациям измерений физических зависимостей и констант, шумам технологических параметров ЯЭУ и обору дования АЭС, а также ПТ, ин терпретации полученных резу льтатов; формулировке автоколебательн ой модели ПП Т. Структура диссер тационног о исследовани я представлена на рис.1. Подпроекты : 1.1.1 – методы и при меры применения КОС , 1.1.2 – исследования КОС в СНЧ ди апаз оне , 1.1.3 – методы распоз навания образов; 1.2.1 – аналоги, 1.2.2 – пакет прототипов; 2 .1.1 – схема протот ипов нулевого и первог о рангов , 2.1.2 – схема прототипов вт орого ранга ; 2.2.1 – алгоритм КОС по протот ипу нулевого ранга , 2. 2.2 – схема фу нкционирова ния КОС п о прототипу нулевого ранга ; 2.3.1 – информационная модель КОС различной физической природы, 2 .3. 2 – п акет ПО д ля КОС; 3.1.1 – в ыбор диагност ических процессов, 3 .1.2 – формирование и математическая обработка си гналов, 3. 1.3 – вычисление признаков ; 3.3.1 – формирование признаковог о пространства, 3.3.2 – минимизация описа ний ; 4.1.1 – моделирование сигналов в СНЧ диапазон е , 4.1.2 – минимизация описа ний; 4.2.1 – формирова ние выборок комплексов процесс ов, 4.2.2 – формирован ие призна кового пространства, 4 .2.3 – миним изация описаний и выбор комплекс ов процессов; 5 .1.1 – пропу скание через вещество ней тр онного потока, 5.1.2 – газовыделение из материалов биологиче ской защиты, 5.1.3 – зондовые характеристики низкотемпера турной плазм ы; 5.3.1 – флюктуации ТП в технологическ их тру бопроводах, 5.3.2 – диаг ностика и прогноз ирование состояния конде нсационных у становок; 5.4 .1 – алгорит м адаптации КОС к исследованиям ППТ , 5 .4 .2 – обработка сигналов ППТ России и Италии , 5 .4.3 – автоколебательна я модель ППТ, 5.4. 4 - c равнение резу льтатов обработки сигналов ППТ И талии и России . 13 Социальный заказ Логик а, состояние проблем ы Новые знания Выполненные заказы Рис.1. Структура программ и проектов по теме диссе ртационного исследования Проект 1.1 – Литературно - аналитическ ий обзор Проект 1.2 - Прототипирование Подпроект ы Подпроект ы 1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.2.1 1.2.2 Программа 1 – Анализ современного со стояния КОС Проект 2.1 Схематичес - кое представление системы прототипов и предлагаемых решен ий Проект 2.2 – Алгоритмическое моделирование КО С, ее систем и подсистем Проект 2.3 – Информационная модель КОС и программное обеспечение Подпроект ы Подпроект ы Подпроект ы 2.1.1 2.1.2 2.2.1 2.2.2 2.3.1 2.3.2 Программа 2 – Моделирование прототипов и предлагае мых решений по К ОС Проект 3.1 – Техни - ческая диагностика Проект 3.2 – Техническое прогнозирование Проект 3.3 – Распознавание образов Подпроект ы Подпроект ы 3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.3.1 3.3.2 Программа 3 – Методы комплексно й обработки сигналов различной физической природы Проект 4 . 1 – Выбор частотного диапазона Проект 4 .2 – Минимизация описани й комплексов процессов Подпроект ы Подпроект ы 4.1.1 4.1.2 4.2.1 4.2.2 4.2.3 Программа 4 – Интеграция КОС с распозна ванием образов Проект 5.1 – Моделирование невязки Проект 5.2 – Комплексная обработка сигналов ТП ЯЭУ Проект 5.3 - КОС оборудования АЭС Проект 5.4 – Адаптация КОС к исследованиям про цесса ПТ Подпроект ы Подпроект ы Подпроект ы 5.1.1 5.1.2 5.1.3 5.3.1 5.3.2 5.4.1 5.4.2 5.4.3 5.4.4 Программа 5 – Примеры примене ния КОС Проект 6 .1 – внедрение в учебном процессе Проект 6.2 – КОС в физических измерениях Проект 6.3 – внедрение в АСУ ТП АЭС Проект 6.4 – использование в АСУ П предприят ия Программа 6 - Внедрение моделей и рез ультатов применения КОС 14 ОСНОВНОЕ СОД ЕРЖАНИЕ Р АБОТЫ ПРОГРАМ МА 1 – АНАЛИЗ С ОВРЕМЕННОГО С ОСТОЯНИЯ КОС Программа вклю чает 2 прое кта с 5 подпроектам и. Проект 1.1 Ли тературно - аналитиче ский обзор В составе проекта в ыполне но 3 подпрое кта. Просмотре но 4 00 библиографических источников за период с 1 9 64 по 2010 г.г., более 100 0 адресов Интернет, оп рошено 35 экс пертов. Подпроект 1.1. 1 Методы и приме ры приме нения КОС Анализ литерату рных источников, проведенный в подпроекте 1 .1. 1 , показал , что большая част ь работ по КОС посвящена техни ческой д иагности ке и исследованиям процесс ов на оборудовани и АЭС и ТП ЯЭУ. Это объясняется объективной необходимость ю диагностики таких систем по косвенн ым характеристи кам, ввиду специф ики объе кта исследования. Изучение возмож ностей обработки сиг налов основывается, главным образом, на регистра ции однотипн ых ТП (нейтр онного по тока, температуры, давления). В ряде р абот исследуются вопросы парного взаимоде йствия флюкту аций типа «нейтронны й поток – давление , - расход, - паросодержа ние», основанные на эффекте увел ичения корреляции этих параметров при диагно стике кипения в активной зоне, а также пар «вибра ции – давление», однотипных «мощнос ть (нейтронный поток) – мощность» и других с целью получения передаточных функций и в ремени задержки сигналов. Практически не исследованы вопросы взаимодейств ия трех и более ТП различной ф изической природы. Техническое прогнозирован ие 18) имеет больше областей применени я, однако в литерату ре отсутству ет такой подход, как распознава ние детерминирова нной основы пу тем КОС процесса невязк и . В таких приложе ниях КОС, как хронобиология, отсу тствует развитое применение аппарата распознавания образов, а в травматологии КОС ранее не применялась . 15 Подпроект 1.1. 2 Исследования КОС в СНЧ диа пазоне Установлено, что частотный диапазо н, в котором заключена основная часть информации, является примерно одинаковым для разных типов процессов и составляет от 0 до 50 Гц, причем зарегистрированное во многих работах максимальное значение СПМ н аходит ся в начале частотной координаты . Это означает, что пик спектрограммы был опре делен только од ной точкой в интервале частот от нуля д о величины экспериме нтального разрешени я – 0 ,04 Гц 1) , 0,5 Гц 2) , 0,2 Гц 3) , 0,01 Гц 4,5) , 0,12 Гц 6) . Исследований, направленных на более детальное изучение СНЧ максимума не проводилось. Причиной этого является естественное желание экспериментато ров рассматривать всю об ласть частот, содержащу ю основную часть интегральног о уровня шума, а т акже то, что в результате многочислен ных исследований в д иапазоне 0 - 50 Гц появляется кажущаяся изученность диапазона, например, 0 - 0,05 Гц. Однако, в силу принципа неопредел енности, у величение частоты отсчетов при фиксированном, приемлемом для машинной обработки количестве экспериментальн ых точек , снижает разрешение и СНЧ об ласть не проявляется. Например, для проведени я измерений в диапазоне 0 - 50 Гц и задания СНЧ области 0 - 0,05 Гц СПМ ста значениям и, требуется зарегистрировать и сделать преобразование Фурье 100 000 точек. Реализации такой длины в высокой степени у язвимы дл я помех. Практически для СНЧ ис следован ий необ ходимо получение реализаций до нескольких тысяч точек с большим интервалом времени между отсчетами ( от 10 1 до 10 4 с), что с нижает верхнюю граничну ю частоту. В р аботе Ж.Макса 7) сделан принципиаль но важный вывод о том, что наиболее содержатель ная часть спектра в исследованиях шумов реакторов заключена в низкочастотной област и с верхней граничной частотой 0,002 - 2 Гц и ниже. Ж.Макс отмечает актуальность изучения этой области часто тного диапазона и выдвиг ает еще одну п ричину , объясняющую отсутствие таких работ, связанную с тем, что н акоплен ие отсчетов, необходимое д ля проявле ния низкочастотн ых составл яющих СПМ, требует значительного времени, вследствие чего становится нев озможным с оздание диагности ческих систем ре жима он - лайн. 16 Тем не менее, в большинстве случаев инерционные штатные информационн о - вычислительные системы обеспечивают получение данных в СНЧ диапазоне. Сверхнизкие частоты отражают глоба льные изменения процессов, имеющие, как п равило, большую мощность, чем локальные. Их «проникающая» способность выше, что немаловажно для целей комплексн ой обработки сигналов (КОС) и полномасштабной диагностики сло жных технических с истем . На рис.2 приведена разработанная диаграмма частотных и нтервалов процессов, вызываемых различ ными физическими причи нами ( подпроект 1.1.2) . Диаграмма не включает данные о физических процессах, рассмот ренных далее в проекте 5.1, поскольку модели КОС в таких приложениях не требуют привязки к частотному интервалу. Рис.2. СНЧ диапазон: частотные интервалы процессов различной природы . 1- цирку ляция теплоносителя на АЭС 1, 8, 11) , 2 – термодинамические явления, например, флюктуации тепловой мощности 7) , 3 – гидравлические процессы 9) , 4 – автоматическое регулирование 8, 1 1) , 5 – охлаждение внутрикорпусных устройств 8) , 6 – эффект ы реактивности и замедление нейт ронов 9, 10) , 7 – ксеноновое отравлени е и охлаждение корп уса 8) , 8 – эксплуатационные факторы, например, колебания поля э нерговыделения 9) , 9 – атмосферные воздействия и цирк адианные ритмы 12, 13) , 10 – недельные процессы 12, 14) , 11 – л у нные биоритмы 15 ) , 12 – сезонные атмосферные воздействия, из менение реактивности ЯЭУ во время кампании и после перегрузок (отравление, выгорание, зашлакование) 16 ) . В подпроекте 1.1.3 р ассмот рены известные в литерату ре , в частности 17, 19 ) , основные методы распознавания образов. Это, прежде всего, фо рмирование 17 признакового пространства, минимизация описаний (МО) , построение разделяющих фу нкций. Проект 1.2 Пр ототипи рование В составе проекта в ыполне но 2 подпрое кта. В подпроекте 1.2.1 на основе литерату рного обзора выявлены аналоги решений : КОС в радио – и акустическ ом диапазонах, низкочастотна я шумометрия ТП , а подпроекте 1.2.2 сформ ирован пакет п рототипов (таб л.1). Таблица 1. Пакет прототипов и их критика Прототипы Критика прототипов Ранг Название Источник 4 1 2 3 0 Обобщенный прототип : Комплексная обработка сигналов 7, 29,31,34, 41,42 Нет единого модельного комплексного представ - ления взаимозависимости трех и более процессов разной физической природы, отсутствует распознавание образов на этапе формирования многопараметрической модели, общая модельная направленность на решение локальных задач ; не ставится задача и не достигается функция получения максимума диагностической инф ормации, стру ктурная и функциональная неполнота. 1 1.1. Система методов обработки сигналов 7,10,29 Распознавание образов в задача х технической диагностики используется недостаточно, только на заключительных этапах, связанных с принятием решений. Задача опреде ления с помощью распознавания образов диагностичес - ких и прогностических комплексов процессов не ставится. Функциональная неполнота. 1.2. Система примеров применения 20,22 - 24,35,39 ,40 Модели с использованием комплексов процессов ограничиваются рассмотрением дву х – трех однотипных процессов. Не рассма триваются взаимодействие и взаимное влияние трех и более процессов различной физической природы . Невязка в практических приложениях не рассматривается, как объект модельного исследования с применением распознавания образов для получения данных о детерминированной основе процессов. Функциональная неполнота. 1.3. Система интеграции с распознаванием образов 17 ,19,26 Не ставится задача формализованного определения частотного диапазона и комплексов процессов с использованием методов распознавания образов. Функциональная неполнота. 2.1. Подсистема технической диагностики 8-10,37 Не формализован выбор диагностических процессов. Комплексы процессов не используются для описания фу нкционирования СЧМС в целом, рассматриваются только 18 локальные задачи. Фу нкц иональная неполнота. 2.2. Подсистема технического прогнозирования 18,28,35 Не ставится задача распознавания детерминиро - ванной основы процессов для прогнозирования. Моделирование проводится в статике, без уче та эксплуатационных процессов. Фу нкциональная неполнота. 2.3. Подсистема интеграции с распознаванием образов 17,19,26 Признаковое пространство и методы МО недостаточны для решения сложных задач. Функциональная неполнота. 2 2.4. Подсистема реакторной шумометрии 1- 6, 8,9, 25,35 Не проявлен СНЧ диапазон, соответственно решаются локальные задачи. Функциональная неполнота. 2.5. Подсистема материаловедения 16 ,39 Не ставится задача распознавания детерминированной основы процессов. Функциональная неполнота. 2.6. Подсистема геофизики и сейсмологии 29,40 Не ставится задача распознавания детерминированной основы процессов. Функциональная неполнота. 2.7. Подсистема травматологии 12 - 15,30 ,33 Нет рассмотрения ПТ как процесса, не достигается ф у нкция получения ин формации о детерминированной ос нове п роцесса, функци - ональная недостаточность. 2.8. Подсистема выбора частотного диапазона с использованием распознавания образов 7 Не ставится задача формализованного выбора частотного диапазона с использованием методов распознавания образов. Функциональная неполнота. 2.9. Подсистема минимизации описаний комплексов процессов 26 Признаковое пространство и предлагаемые методы МО не позволяет решать сложные задачи выбора комплексов процессов. Фу нкциональная неполнота. 3 3.1. Блок выбора диагностических процессов 10,37 Не формализован выбор диагностических процессов и их комплексов. Фу нкциональная неполнота. 3.2. Блок формирования и математической обработки сигналов 7,31,37 Не ставится задача моделирования сигналов для определения частотного диапазона. Функциональная неполнота. 3.3. Блок вычисления признаков 17,26 Предлагаемых признаков недостаточно для решения сложных задач. Функциональная неполнота. 3.4. Блок определения детерминированной основы процесса с использованием распознавания образов 18 Не ставится задача распознавания детерминированной основы с формированием признакового пространства и минимизацией описаний. Функциональная неполнота. 3.5. Блок формирования признакового пространства 17,19 При формировании описаний не рассматриваются функции комплексов процессов в качестве комплексных интегро - дифференциальных признаков задачи распознавания. Функциональ - ная неполнота. 3.6. Блок минимизации описаний 26 Приведенные методы МО не позволяют устойчивое разделение образов в сложных задачах. Фу нкциональная неполнота. 3.7 . Блок формирования Не рассматривается формализованное формиро - 19 описаний процесса 6,8-9 вание описаний на основе выборок комплексов реализаций из генеральной совоку пности. Функциональная неполнота. 3.8 . Блок диагностики состояния процессов и оборудования 20 - 25 Решаются задачи локального характера, изучаются отдельные виды процессов. Функциональная неполнота. 3 3.9 . Блок моделирования невязки с использованием распознавания образов 29, 32, 39 Отсутствуе т интеграция с распознаванием образов и поиск детерминированной основы для решения задач прогнозирования. Функциональная неполнота. 3.10 .Блок моделирования и прогнозирования 29,36,40 Не решается вопрос соответствия теоретических представлений о детерминированной основе процесса результатам обработки сигналов. Функциональная неполнота. 3.11 .Блок комплексного спектрального исследования 30 Отсутствуе т. Нет рассмотрения ПТ как процесса, не достигается ф у нкция пол у чения информации о детерминированной ос нове процесса, ф у нкци - ональная недостаточность. 3.12 .Блок моделирования откликов с повышением разрешения в СНЧ диапазоне 7 Слишком широкий частотный интервал не дает детального проявления СНЧ пиков, нет соответству ющего моделирования, функциональная неполнот а. 3.13 . Блок минимизации описаний 26,27 В сложных для кластеризации задачах признаки по предлагаемым критериям не различаются, полное разделение классов не достигается; исключение любого признака меняет меры сходства с непредсказуемым результатом распознавания; увеличение размерности прост - ранства признаков приводит к смещению положения центров рассеяния описаний, веса признаков меняются нелинейно, и первоначально информативные признаки становятся менее «весомыми»; ряд критериев введе н для разделения только двух классов, ос новные недостатки те же. Фу нкци ональная неполнота. 3.14 . Блок формирования выборок комплексов процессов из генеральной совокупности 7,31 Формирование выборок процессов осу ществляет - ся с помощью только априорной информации экспертного характера. Функциональная неполнота. 3.15 . Блок формирования признакового пространства 17,19,26 Признаковое пространство является недоста точно полным для решения сложных задач выбора комплексов процессов. Необходимо расширение признакового пространства за счет комплексных интегральных и интегро - дифференциальных признаков. Функциональная неполнота. 3.16 . Блок минимизации описаний и выбора комплексов процессов 26 Рассматриваемые методы МО не дают устойчивого разделения на классы в с ложных приложениях. Функциональная неполнота. 1 Власов В.И., Мокрушин С.А., Р адченко Р .В. Исс ледование те плогидравлической неустойчивост и в активной зо не реактора ИВВ // Физика и техника реакторо в, Л.: ЛИЯФ, 1982, с. 30 -45. 2 Bauernfeind V. Vibration and pressure signals as sources o f infor m ation for an on -line vibration m onitoring system in PWR power plants // Nuc l.Eng.and Des. – 1977. - Vol.40, №2, pp.403 -420. 3 Minelli M.R. et al. Detectio n o f cooling anomalies in IMFBR noise analysis techniques // Annals of Nuclear Energy. - 1980. - Vol.7, №11, pp.623 -629. 20 4 Matsubara K., Oguma R., Kita mura M. Experimental studies of co re flow fluctuations as noise co urse in B WR // J. of Nucl.Sci.and T ech. – 1978. – Vol.15, №4, pp.249 -262. 5 Matsubara K. Id entification of chan nel void generation noise in BWR // J . o f Nucl.Sci. and Tech. – 1980. – Vo l.17, №10, pp.737- 746. 6 Микульски А.Т., Бобровски Д., Зелиньски Т. Рез ул ьтаты измер ений нейтронных шумов в р еакторе типа ВВЭР - 440 // Nucleonika . – 1980. - Vol .25, №5, pp .701 -710. 7 Макс Ж. Методы и те хника обработки сигналов пр и физических измерения х. М.: Мир, т.1, 312 с., т.2, 1983, 256 с. 8 Емельянов И.Я., Гавр илов П.А., Селиверстов Б. Н. Управление и безопасность ядерных энерге тических реакто - ров / М.: Атомиздат, 1 975, 280 с. 9 Клемин А.И., Полян ин Л.Н., Стригулин М.М. Т еплогидравличес кий расчет и теплотехничес кая надежность ядерных реакторов / М. : Атомиздат, 1980, 261 с. 10 Камин c кас В.А. Иден тификация динамически х систем по дискретным наблюдениям. Ч.1. Основы статисти - ческих методов, о ценивание параметров линей ных систем / Вильнюс.: Моск лас, 1982, 245 с. 11 Зырянов Б.А. Прогнозир ование энерго физического состоян ия теплоносителя с пом ощью функций частной когерентности // Весц i АН БССР. Сер. фiз. - энерг.навук. №4, 1986, с.28 - 31. 12 Бреус Т.К. и др. Хр оноструктура биоритмов сердца и внешней среды / М. : Из д - во РУД Н, 2002, 232 с. 13 Minors D.S., Scott A.R., Waterhouse J.M. Circadian arr ythmia: shiftwork, travel and he alth // J. of the Society of Occupational Medicine, Vo l.36, №2, 1986 , p p.39 - 44. 14 Кантор И. Десинхронозы // Медгазета, вы п.№9, 2005. 15 Л. Й. Зайверт. Ваше время в Ваших руках. Реж им доступа: http://nkozlov.ru/l ibrary/s42/d30 48/. 16 Манохин В.Н., Усач ев Л.Н. Потребности в ядерных данных для быс трых реакторов // Ато мная эне ргия, вы п.4, т.57, 1984, с.234 - 241. 17 Ту Дж., Гонсалес Р. Пр инципы распознавания обр азов / М.: Мир, 197 8, 411 с. 18 Резников А.П. Предсказа ние естественных процессов об учающейся системой (физическ ие, информационные, методологические аспе кты) / Новосибирск .: Наука, 19 82, 288 с. 19 Фукунага К. Введение в с татистическую теор ию распознавания образо в / М.: Наука, 197 9, 3 68 с. 20 Edelmann M. Moglic hkeiten der Pauschanal yse zur Schadenfruherkenn ung in natrium -gekuhlten sc hneilen Reaktoren / Jahrestagung Kerntech nik, Berlin, 1980 , pp.22- 29. 21 Власов В.И. и др. Контроль параметро в реактора по низкочастотным п ульсациям давления // Атомная энергия, т.51, вып.2, 1981 , с.96 - 99. 22 Roy R.P., Jain P .K., Jones B.G. Experimental investi gation of wall static pressure fluctu ations in parallel boiling flow // Amer.Inst. of Chem.En g. Vol. 76, №199, pp.1 16 - 125. 23 Леппик П.А. Экс периментальное исследова ние взаимо действия пульсаций нейтр онного потока и расхода теплоносителя в кор пусном кипящем реакторе // Атомная энергия, т.57, вып.5, 1984, с.408. 24 Oguma R. Geo metrical Interpretation o f mutual relationship bet w een ordinary co herence and noise po w er contributio n ratio // J. of Nucl.Sci. a nd Tech., Vol.19, №5 , 1982, pp.419 -422. 25 Upadhyaya B.R., Kita mura M. Analysis of relatio nship be tween stability and flow parameters i n a BWR // Tr ans. ANS, Vol.35, 198 0, pp.593- 594 . 26 Букатова И.Л., Шаро в А.М. Ме тоды теории распознаван ия образов и перспе ктивы их применения / М.: ИР Э, 1973, 56 с. 27 Могильнер А.И., Скомор охов А.О. Исследован ие метода диаг ностики теплового с остояния активно й зоны ЯЭУ с помощью ЭВМ // Вопросы атомной науки и техни ки. Физика и техника ядерных реакторов, М.: ЦНИИатоминфор м, вып.4(8), 1979, с.59 - 63. 28 Попырин Л.С. Матема тическое м оделирование и оптимизация атом ных электростанций / М.: На ука, 1984, 3 48 с. 29 Налимов В.В. Теория эксперимента / М.: На ука, 1971, 208 с. 30 Козлов В.И. Пр облемы методологи и оце нки и повы шения безопасност и труда в человеко - машинных с истемах / Автореф. Дис….докт.тех н.наук, М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС, 19 84, 36 с. 31 Бендат Дж., Пирсо л А. Применение корреляц ионного и спектрального анализа / М.: Мир, 1983, 312 с. 32 Тихонов А.Н. и др. Р егуляризирующие алгоритмы и априорная информаци я / М.: На ука, 1983, 200 с. 33 Волкова Л.В. Спектральн ые характеристики годич ных ритмов психофизио логических свойств инд ивидуальности / Автореф. Дис. …канд.пс ихолог. на ук, 1998. 34 Отнес, Эноксон. Пр икладной анализ временны х рядов. http :// dsp- book .narod. ru /oten/oten. htm 35 Погосов А.Ю. Диагностика и прогности ка по рез ультатам р еакторной шумоме трии – часть решения задачи продления срока с лужбы оборудования АЭ С. Труды Одес.нац.политехн. ун - та, 2004, вып.2(22). 36 Биргер И.А. Техническая диагностика. М. : Машиност роение, 1978, 240 с. 37 Солодовников А.И., Спивако вский А.М. Основы теор ии и методы спектра льной о бработки информац ии. Л. : Изд - во ЛГУ, 198 6, 272 с. 38 Измерение характеристи к ядерных реакций и пучков части ц. Под ред. Люк К.Л. Юан и В у Цз янь - сюн. М. : Мир, 1965, 416 с. 39 Распознавание и с пектральный анализ в се йсмологии. Сб. В ычислительная се йсмология, вып.10. М. : На ука, 1977, 304 с. 40 Ярлыков М. С., Ярлыко ва С.М. О птимальные алгор итмы комплексной не линейной обработки векторн ых дискретно - непрер ывных сигналов. // Р адиотехника, №7, 2004. 41 Шатилов А.Ю. Р азработка мето дов и алгоритм ов оптимально й обработ ки си гналов и информаци и в инерциально - спут никовых системах навигации: дисс. канд.те хн.наук, М., 2007 , 288 с. 21 КОС 2 – система методов обработки сигна лов 2 1 3 7 3 – система примеров применения 3.1 3.5 3.8 3.2 3.3 3.4 ПРОГРАМ МА 2 – МОДЕЛИР ОВАНИЕ ПРОТОТИ ПОВ И ПРЕДЛАГ АЕМЫХ РЕШЕНИЙ П О КОС Программа вклю чает 3 прое кта и 6 подп роектов. Проект 2.1 Схематическое представление системы прототипов и предлагаемых реш ений В составе проекта 2 .1 вы полнено 2 подпроекта. Схема прототи пов и предлагаемых решений нулевого и пер вого рангов представлена ниже на рис.3, а второго ранга – на рис.4. Обобщенный про тотип 0 ранга – комплексная обрабо тка сигналов (КОС). Системы : Отклики Результаты 1 – техники обработки сигналов, Заказ на 5 4 Выполненный 2 – методов о бработки сигналов, обработку заказ 3 - примеров применения, 4,5 - интерфейсы, 6 - адаптации КО С к конкретной задаче, 7 - интегр ации с распознаванием обр азов. Первый про тотип 1 ранга – система методов обрабо тки сигналов. Подсистемы : Отклики Результаты 2 .1 - технической диагностики, Заказ на 2.4 2.3 Выполненный 2 .2 - технического прогнозир ования, обработку заказ 2.3, 2 .4 - интерфейсы, 2 .5 - интеграции с распознаванием обр азов. Второй про тотип 1 ранга – система примеров пр именения. Подсистемы : Отклики Результаты 3.1 – реакторной шумометрии, Заказ на 3 .7 3 .6 Выполненны й 3.2 – астрофизики, обработку заказ 3.3 – материаловеде ния, 3.4 – биомедицины, 3.5 – геофизики и сейсмологии, 3.6, 3.7 – интерфейсы, 3.8 – травматологи и. . Третий п рототип 1 ранга – система интеграции с р аспознаванием образов. Подсистемы : Отклики Результаты 7.1 – выбора частотного диапазона Заказ на Выполненны й с использованием рас познавания обработку заказ образов, 7.2 – принятия решений с помощью рас познавания образов, 7.3, 7.4 – интерфейсы, 7.5 – минимизаци и описаний комплексов проце ссов. Рис.3. Схема прототипов и предлагаемых решений н у левого и первого рангов ( подпроект 2.1.1 ). 2.1 2.2 2.5 6 7 – система интеграции с распознаванием образов 7.4 7.3 7.1 7.2 7.5 22 На всех рисунках в данн ом подпроекте и далее серый фон в уголке прямоугольников означает, что в диссертации в данн ом разделе разра ботаны частичные новые решения, а полностью затененные элеме нты озн ачают, что они применены впервые или содержат преобладающую степень новизны в данном разделе работы. . Первый пр ототип 2 ранга – подсистема технической д иагностики. Блоки : Отклики Результаты 2.1.1 – выбора диагностических Заказ на Выполненны й процессо в, 2.1.2 – формиро вания обработку заказ и математической обработки с игналов, 2.1.3 – выч исления признаков, 2.1. 4, 2.1.5 - интерфейсы, 2.1.6 – принятия решений с помощью рас познавания образов. . Второй п рототип 2 ранга – подсистема технического прогнозирован ия. Блоки : Отклики Результаты 2.2 .1 – формирования выбор ки, Заказ на Выполненны й 2.2.2 – моделирования невязки, обработку заказ 2.2.3 – определения детерм инированной основы процесса с испо льзованием распознавания образов, 2.2.4, 2.2.5 – интерфейсы, 2.2.6 – прогнозировани я и определения вероятност ных параметров. . Третий п рототип 2 ранга – подсистема интеграц ии с распознаванием обр азов. Отклики Результаты Блоки: Заказ на Выполненны й 2.5.1 – форм ирования признакового обработку заказ пространства, 2 .5.2 - минимизации описаний, 2.5.3 – интерфейс. . Че твертый п рототип 2 ранга – подсистема реакторной ш умометрии. Блоки : Отклики Результаты 3.1.1 – формирования описаний Заказ на Выполненны й процесса, обработку заказ 3.1.2 – диагностики состояния процессов и обор удования, 3.1.3 – интерфейс. . Пятый про тотип 2 ранга – подсистема материалове дения. Блоки : Отклики Результаты 3.3.1 – выч исления невязки, Заказ на Выполненны й 3.3.2 – мо делирования невязки обработку заказ с использованием распознавания образо в, 3.3.3 – нахождения детерминированной основы и прогнозирова ния, 3.3.4 – интерфейс. 3.1 – подсистема реакторной шумометрии 3.1.3 3.1.1 3.1.2 3.3 – подсистема материаловедения 3.3.4 3.3 .1 3.3.3 3.3 .2 2.1 – подсистема технической диагностики 2.1.5 2.1.4 2.1.1 2.1.3 2.1.6 2.2 – подсистема технического прогнозирования 2.2.5 2. 2.4 2.2.1 2.2.3 2.2.6 2.5 – подсистема интеграции с распознаванием образов 2.5.3 2.5 .1 2.5.2 2.1.2 2.2.2 23 . Шестой прототип 2 ранга – подсистема геофизи ки и сейсмологии. Блоки : Отклики Результаты 3.5.1 – формирования описаний, Заказ на Выполненны й 3.5.2 - мо делирования обработку заказ и прогнозирования, 3.5.3 – интерфейс. . Седьмой пр ототип 2 ранга – подсистема травматолог ии. Блоки : Отклики Результаты 3.8.1 – формирования описаний, Заказ на Выполненны й 3.8.2 – вычисл ения статистик, обработку заказ 3.8.3 – интерфейс, 3.8.4 – комплексного спектрального исследования. . Восьмо й прототип 2 ранга – подсистема выбора частотного диапазона. Блоки : Отклики Результаты 7.1.1 – моделирования откликов Заказ на Выполненны й повышением разрешения в СНЧ обработку заказ диапазоне, 7 .1.2 - фо рмирования признаков, 7.1.3 – минимизации описаний, 7.1.4 – принятия решен ий с использованием распознавания образов, 7.1.5 – интерфейс. . Девятый пр ототип 2 ранга – подсистема минимиза ции описаний комплексов процессов. Отклики Результаты Блоки: Заказ на Выполненны й 7.5.1 – формирования выборок обработку заказ омплексов процессов из генераль ной совокупности, 7.5 .2 – фо рмирования признакового простр анства, 7.5.3 – минимизации описаний и выбора комплексов процессов, 7.5.4 - интерфе йс. Рис.4. Схема прототипов и предлагаемых решений второго ранга ( подпроект 2.1.2 ). 3.5 – подсистема геофизики и сейсм ологии 3.5.3 3.5 .1 3.5 .2 3.8 – подсистема травматологии 3.8.3 3.8 .1 3.8 .2 3.8.4 7.5 – подсистема минимизации описаний комплексов процессов 7.5.4 7.5 .1 7.5.3 7.5 .2 7.1 – подсистема выбора частотного диапазона 7.1.5 7.1 .1 7.1.3 7.1 .2 7.1.4 24 ? m n ? ? j = 1…n i = 1…m ? Проект 2.2 Алгори тмическое модели рование КОС, ее систем и подси стем В составе проекта 2.2 выполнено 2 подпроекта , представленных ниже на рис.5 и 6 . Априорная инф ормация Реализации проце ссов - избыт очная об изу чаемых СЧМС, выборка из гене ральной явлениях, процесс ах совокупности Информации достаточно для нет Пост роение определе ния выходного моделей процесса да Информации Машинное мо делирование достаточно для нет для о пределения определе ния частотного частотного диапазона диапазона иссле дований да Форми рование набо ра j моделе й комплексов процессо в Информации достаточно для нет формирования опи сания входных процессо в да Моделирование реализаций и Форми рование избыто чного спектральных о ценок признаковог о пространств а для полу чения на основе интегральных статистических и интегрально - параметров дифференционных признак ов Вычисление спектральных плотносте й Цикл по мет одам мощностей входно го минимизации описаний и выходного процес сов, получение функций Определ ение МО когерентност и, других i- методом функций на основе СПМ и реализаций Построение разделяющих функций Достигается ли устойчивое разделение да Итоги по методу МО на классы нет Конец цикла по методам МО Конец цикла по модел ированию комплексов проце ссов Подведение итогов Построе ние АСУ ТП, АСНИ, А СУП Результаты Полу чение нового знания Отчеты Опыт Рис. 5. Алгоритм КОС по прототипам нулевого и первого ранга (без системы примеров применения) - подпроект 2.2.1 25 Определение выходного процесса и его обработка Определение комплекса входных процессов Минимизация описаний 1 2 3 12 11 6 5 4 7 10 9 8 Выявление СНЧ диапазона Рис. 6. Схема функционирования КОС ( подпроект 2.2.2 ): 1 – c пектр и его функции, п ризнаки; 2 – модели СЧМС, явлений или процессов; 3 – модели комплексов процесс ов; 4 – АСУ ТП; 5 – АСНИ; 6 – АСУП; 7 – новое знани е; 8 – неинформативные частотные диапазоны; 9 – отбракованные признаки; 10 – неинформативные процессы; 11 – априорная информация; 12 – реализации процессов. Проект 2.3 Инф ормационн ая модель КОС и п рограммное обеспе чение В составе проекта 2. 3 выполнено 2 подпроекта. Модели КОС в частных случаях основываются на представлении о взаимозависим ости процессов и к огерентност и технологически х параметров . В общем виде суперпозици я процессов различной фи зич еской природы может быть сфо рмулирован а следующим образом:             ) ( ... ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ... ) ( ) ( ) (                z c b d d z c b a (1) где a(  ) - регистрир уемый процесс на выходе СЧМС , b(  ) - основной (в смысле выбранной частной модели) п роцес с на входе, c(  ) ,…, z(  ) - второстепенные процессы на вх оде, d(  ) - моделируемый процесс для учета стохастической природы процесса ,  ,  ,…,  - ф у нкции, учетывающие ди намические связи между проц ессам и, в ли нейном случае - коэффи циенты пропорциональности. 26 Основная идея информаци онной модели (1) заключается в том, что регистриру я процессы b(  ) и c(  ) ,…, z (  ), можно с помощью ФК по лу чить количественну ю оценк у взаимозависимости процессов a(  ) и b(  ) , c(  ) ,…, z(  ) и тем самым – информа цию о состоянии сложной техническо й систем ы в целом ( подпроект 2 .3.1). Разработанны й пакет программного о беспечения для КОС ( подпроек т 2.3.2) сост авляет 38 программ на ф ортране, оформленных проце дурами SUBROUTIN E и условно объед иненных в следующие бло ки : - программы тестирования и сходных реализаций , включающие тест ы эргодичности и стационар ности, многоцелевую программу МВВКП с подпрограмм ой решения систем ы линейны х уравнени й методом Гау сса, удаление линейного и нелинейного тренда, сортировка методом Шелла, нормирование реализаций к единичному среднеквадратич ному отклонен ию и центрирова ние относительн о среднего ; - программы получения СПМ и моделирова ния , состоящие из программ БПФ и одновременн ого БПФ д ву х реализаций , корректировк и н а доминирующу ю частоту, получения б испектр ов и кепстров для анализа н естац ионарных процессов, СПМ, взаимной, квадрату рной и синфазной СПМ и ее м одул ей, ступенчатого сглаживания по част оте или ансам блю, улучшен ия спектра с помощью методов решения некорректно - поставленных задач А.Н.Тихонова 32 ) и цифровой фильтрации ; - програм мы нах ождения фу нкций реализаций и СПМ: корреляцион ные и взаимные корреляционные функции, амплитудно - и фазо - частотные функции, функции обычн ой, частной и мн ожественно й когерентно сти; - программы распознавания образ ов: МО и построение разделяющи х функций методом потенци альных фу нкций. При разработке п рограмм, по ме ре возможност и, соблюдалось требовани е уменьшения объема занимаемой оператив ной памяти пу тем сокраще ния количества массивов и переменн ых. Умен ьшение времени вычислени й осуществлено использованием быстродейству ющих и более прог рессивных методов и алгоритмов вычислительной математики, а та кже сокращен ием и 27 объединение м циклов, выносом за циклы вычи слений констант, использованием стандартных функций ф ортран а. Программы снабжены сервисными модулями для управл яемой и самостоятельно й печати графических, те кстовых и цифровы х данных и коммента рием для у добства чтения и использова ния. Использование п акета ПО заключается в подборе программ и образовани и целевых комплек сов – систем шу мометрии, реа лизу ющих тот или иной диагности ческий метод. Преду смотрена смысл овая защита от неправильного использования пакет а, заключающа яся в определенной последовательн ости подключения программ в си стеме. Системы оформляются в виде основных программ MAIN, или новых процедур SUBROUTIN E, что более удобно, так как позволяет расширять пакет за счет таких нестандарт ных модулей. ПРОГРАМ МА 3 – МЕТОДЫ КОМП ЛЕКСНОЙ ОБР АБОТКИ СИГНАЛОВ Р АЗЛИЧНОЙ ФИ ЗИЧЕСКОЙ ПРИР ОДЫ Программа вклю чает 3 прое кта и 6 подпроектов. Пр оект 3.1 Те хническая диагностик а В составе проекта 3. 1 выпол нено 3 подп роекта. Подпроект 3.1. 1 Выбор диагности ческих процес сов Формализация выбора диаг ностических процесс ов и их компле ксов основывается на начальном формирова нии заведомо избыточной выборк и из ГС процессов, с последующим нахождением информат ивных комплексов процессов методами распознавания образов - минимиза цией описаний и построением решающих границ. Подпроект 3.1. 2 Формирование и математиче ская обраб отка сигналов Формировани е реализаций процессов и моделирование сигналов проводилось, как для определения частотного диапазона, так и с целью корректной математическ ой обработки си гнал ов. Ра зработаны об щи е принципы фо рмирования первичных д анных в СНЧ диа пазоне для разных типов процессов. 28 Реализации всегда имеют конечну ю длительность, и спе ктр у сеченного на концах сигнала отличается от спектра бесконечной реализац ии, всл едств ие перетекания энергии спектральных составляющих и появления ложных деталей, достигающих значительных величин. Этот эффек т во времен ной области у меньшали с п омощью наиболее распростра ненной косинусоидальн ой функции, рекомендованн ой в классических трудах Дж. Бендата и А. Пирс ола, в частности 31) , искусственн о приближающей к н у лю концы реализа ции, и соответств ующим к орректиру ющим множителем в спектральном представлени и процесса. При формировании цифровых реализаций путем обраб отки аналогов ых отображений, напр имер, кривых самописцев в проекте 5.2 , учитывалось, что гибкость к выб ору пол осы пропу скания при в ыбранном СНЧ диапазона не является преимуществом, в то вр емя, как помехоза щищенность таког о способа получения реализаций, существенно ниже, п о сравнению с цифровой регистрацие й сигнала. Представление информации, нака пливаемой в базах данных, в виде временной разве ртки телеграф ной волны «есть событ ие» - «нет события», также, с определе нными особенностями дальнейшей обработк и процесса, дает р еализа цию процессов СНЧ диапазона, что в д альней шем рассмотрено в проекте 5.4. Наиболее перспективными для КОС в СНЧ диапазоне п роцессов вида, рассмотренн ого в проектах 5.1-5.3 являются методы n- мерного БПФ, а в проекте 5.4 – БПУА. Непосредствен ное использование Фурье - сп ектров не рассматриваетс я, поскольку цифровая форма реализаций неадекват но отражает непрерывный сигнал, появляются погрешности, связанные с дискретной формой прео бразования Фу рье. Предварительная обработка спектрограмм заключалась в определении уровней знач имости гип отез стацио нарности и э ргодичн ости реализа ций. В силу принципа неопределенности, у меньшение статисти ческой погрешн ости увел ичивает ошибк у смещения и особенн ости спектра становятся менее различимы. Поэтому, необходимость выполнения того или иного требовани я 29 определялась в каждом случае отдельно с у четом цели исследования. В эксплуатацион ных задачах, таки х, как оперативная диагностика энергофизическог о со стояни я теплоносителя (проект 5.2 ) , вопросы смещения не являются существенными по срав нению с достоверно стью анализа, а в физических исследования х (проект 5.1 ) , как правил о, определяющим оказывается требование точности проявления отдельных составляющих спектра. Окончател ьный выбор степени сглаживания в за дачах развитой КОС определялся машинным моделирован ием, с формализованным принятием решений методами РО. Аналогичное машинное моделирование проводилось с целью нахождения верхней граничной частоты, разрешения и погрешносте й обработки. Подпроект 3.1. 3 Вычисление приз наков Предлагаемых в литерату ре п ризнак ов оказывается недостаточно для решения сл ожных задач, кото рым посвящен ы исследов ания в проектах 5.2 и 5.3 , поэтому в подпроекте 3. 1.3 разработан ряд дополнительных, ранее не рассматривавш ихся в качестве признаков задачи распознавания, на основе деления признаков на дифференциал ьные (например, значения СПМ на отдельных частотах ), интегральные и интегро - дифференциальные (подробн ее рассмотрено в подп роекте 3. 3.1 ) . Проект 3.2 Те хническое прогн озировани е Техническое прогнозирование осуществл яется тем н адежнее, чем более точно и звест на детерм инированная основа по результатам проведен ных исследований. В да нном проекте разра ботана методика применения КОС для распознава ния детерминирова нной осн овы . Основываясь на и дее и нформа ционной мод ели (1 ), можно предложить следующий част ный слу чай методики КОС для физиче ских изме рений : - в резуль тате про веде ния дискретных замеров тех или иных физ ических величин всегда возникает необходимость аппроксим ации экспе риментальны х данных пробными функциями - формульными непрерывными зависимостями ; такая аппро ксимация проводится с целью полу чения коэфф ициентов теоретически х зависимостей или уточнения самих формул, что имеет 30 самостоятельно е значение д ля исслед ований; аппроксимация проводится различными рекуррентными процеду рами, наиболее распространенно й является МНК, основанный на гипотезе о нормальном распределении о шибо к эксперимента, как модельных, так и аппаратных ; поскольку нор маль ное распределени е встречается на практике значительно реже, чем лапласовское 29 ) , то более у ниверсаль ным методом а ппроксимац ии является МВВКП ; - после аппроксимации формируется невязка, как разница между измеряемым процессом и его теоре тическим представлением, являющаяся в нашем случае также исследу емым выходным процессом информационн ой модели (1) с искажениями, внес енными несоверш енством модели и метод а аппроксимаци и ; - дальнейший подход КОС заключается в получении СПМ н евязки и сравнении с модельным “ образом”, соответствующим мето ду об работ ки данных; полученная таким об разом пер вич ная информация по зв оляет в дальнейшем определить комплекс процесс ов – например, это могу т быть невязка, передаточная функция аппаратуры и случайная, в смысле определенной модел и распределе ния, о шибка измерений; затем прово дится формирование признакового пространства, МО, вычисление ФЧК или ФМК и их интерпре тация; - в результате применения методов КОС удается полу чить и нформацию не только о погрешностях эксперим ента и метода обработки данных, н о и о природной, детерм инированн ой основе процессов, ранее не предсказанну ю теорией, и тем са мым разв ить предста вления о п роцессах. Проект 3.3 Расп ознавание обр азов В составе проекта 3. 3 выпол нено 3 подп роекта. Подпроект 3.3. 1 Формирование признакового пространств а Функции случайных процессов являются и нтегральным и характеристи ками, описывающими процесс в целом, и в этом п ла не перспективны, как д ля построения признакового пространства, так и анализа взаимовлияния комплексов раз нотипных процессов. 31 Интегральные описания не зависят о т локальных, не значимых изменений входного образа и устойчиво отражают о бщие, п рису щие физике пр оцесса особенности, отличающие данный образ явления о т любого другого, реализуемого в ГС процес сов. Дальнейшим развит ием идей формировани я интегральны х описаний для КОС является и спол ьзование интегро - дифференциаль ных описаний и соответст вующих признак ов – функци й когерентност и. В подпр оекте и зучены вопросы нахож дения и применения корреляционны х и взаимных корреляционны х функций, амплитудно - и фазо - частотных функций, биспектров, функций обычно й, частной и множестве нной когерентност и. Сделан вывод о наиболь ше й перспективно сти в КОС функций когерентност и (ФК), обычно применяемых в оптических приложениях . Математически й аппарат этих функци й достаточно разработан, сложности возникают лишь на этапе интерпретации резуль татов, о собен но в отношении изучения взаимовлияния четырех и бо лее разнородных процессов с помо щью ФМК. ФК отличаются также своей помехозащищен ностью, о ни тесно связа ны с передаточной и амплитудно - частотной функциям и исследуемого процесса. Значения ФК на отдельных частотах являются интегро - дифференциальн ыми характеристи ками, п оскольку характеризу ют как процесс в ц елом, так и его особенности. Подпроект 3.3. 2 Минимизац ия описан ий В д анном подпроекте методы МО и построение разделяющих функций рассмотрены на модельн ом примере – регистри руемых на раз ных уровнях мощности флюктуациях давления в и сследоват ельской ЯЭУ. Сформированное с необходим ой и збыточн остью 10 - мерное пространств о признаков включало статистические моменты р азличн ых порядков, вплоть до 4 - го (моменты более высоких поря дков неустойчивы 29) ) : медиана, коэффициент корреляции, дисперсия, асимметрия, эксцесс, частота Райса, семиинварианты 3 - го и 4 - го порядков, центральный момент 4 - го п орядка и коэффи циент вариации. Признаки являются интегральными и х аракте ризую т вхо дной образ в целом, что дает о снову для получен ия методики формирования описаний с широки м 32 диапазоном применимости. В частности, заметим, что рекомендованн ые для исследования электроэнцефал ограмм интег ральные приз наки «активно сть», «подвижность» и «сложность» 7) являются анал огами интегрального уровня шума и частоты Р айса. На модельном примере был изучен ряд известных 26) методов минимизации описаний – по разрешающей способности, корреляционны м моментам, числу разрешаемых споров, случайному поиску с ад аптацией, главным компонентам (метод Карунена - Лоэва), а так же ряд более простых критериев, позволяющих обоснованно уменьшат ь р азмерность пространств а признаков. Установлено, что недос татком большинства п ереч исленных методов, определяю щим их многообразие, является узкая область применени я и неустойчивость результатов при добавлении или исключении отдельных признаков в более сложных задачах. Р азличные методы МО обладают также специфическими не достатками, потре бовавшими разработки новых методов МО применительно к задачам КОС - метода МО п о разрешающей способности с использованием идеи случайного поиска с адаптацией, а та кже метода МО, дающего наиболее устойчивые результаты при гарантированном разделении классов – метода МО по дисперси и коэфф ициентов разделяющих функций (подр обнее эти метод ы изложены в подпр оекте 4.1.2 ) . ПРОГРАМ МА 4 – ИНТЕГРА ЦИЯ КОС С РАС ПОЗНАВАНИЕМ ОБР АЗОВ Программа включает 2 проекта и 5 подпроектов. Распознава ние образо в нашло применение в проектах д анной программы следующими основными элементами – мет оды ми нимизац ии опис аний, ф ормировани я призн акового пространства и формализова нного пр инятия решений. Про ект 4.1 Выб ор частотн ого диапаз она В составе проекта 4. 1 выпол нено 2 подп роекта. Подпроект 4.1. 1 Моделирова ние сигналов в СНЧ диапаз оне 33 Моделирован ие си гналов проводилось с ц елью повышения раз решения в СНЧ диапаз оне, поскольку слишком широкий частотны й интервал не дает нужного разреш ения и детальног о проявл ения СНЧ пик ов. Окончательный выбор верхней граничной частоты и, соответственн о, разрешения в задачах развитой КОС определялся машинн ым моделировани ем, с формализова нным принятием решени й методами РО. Подпроект 4.1. 2 Минимизация о писаний Минимизация о писаний для выбора часто тн ого диапазона в данном подпроекте проводится разработанными методами, указанными в подпроект е 3.3.2. Метод МО по разрешающей способности с использованием случайного поиска с адаптаци ей выражается сл едующей зави симостью :     j j i k j i X X L X X L , , m ax , ,  < Δ , (2) где X j – эталонное описание j- го класса; X i j – i- тое описание j- го класса; L(X i j , X j ) – мера сходства описаний (например, статистика D 2 ) ; Δ – пороговое з начение разреша ющей с пособности (опреде ляется из расчета возможной статистической ошибки в нахождении признаков) . Метод состоит из сл еду ющих этапов: 1) н ахожде ние L(X i j , X k ) и L( X i j , X j ) при последовательном исключении каждого призна ка; 2) ср авнение результатов. Например, исключение некот орого п ризна ка привело к бо лее заметному улучшению р азделен ия, чем исключение любого другого признака. В этом случае признак дальше не рассматриваетс я, и первый этап повт оряется с оставше йся совоку пностью пр изнаков; 3) минимизация продолжается до тех пор, пока для всех классов не выполнится условие ( 2 ), и ли дальнейшая минимиза ция не приведет к ухудшению разделения. Тогда производится добавление последнего исключенног о признака и одного из исключенных ранее, выбираемог о 34 случайным образом. Последняя процедура вызвана тем, что различные результаты дает не только исключение о тдельн ых признаков в раз ной последовательн ости, но и послед овательность исключени я любой их па ры. Метод МО по дисперсии коэф фициенто в разделяющих функций, дающий наиболее устойчив ые резуль таты при гарантированном разделен ии кл ассов, основан на т ом, что большая дисперсия коэффициента признака у разделяющих функций, построенны х для нескольких классов образов, означает значительное изменение признака при переходе о т класса к классу, т.е. он является и нформатив ным. Таким образ ом, потенциаль ная фу нкция вида : km m kj j k k k x P x P x P x P X X K 4 ... 4 ... 4 4 1 ) , ( 2 2 1 1        , (3) где 4x kj - искомые коэффициенты разделяющих ф у нкций (первый индекс означает класс образов, второй – номер признака), P j - m признаков пространства описаний, позволяет построит ь вариацио нный ряд по дисперсии коэффи циентов x kj и получить на иболее информат ивное оп исание в смы сле данного мет ода МО. Проект 4.2 Ми нимизация опи саний комплексов п роцессов В составе проекта 4. 2 выпол нено 3 подп роекта. Подпроект 4.2. 1 Формирование в ыборок ком плексов проце ссов Количество выб орок из ГС на боров комплекс ов процессов на начальном этапе формируется с максимально возможной избыточностью , ограничиваем ой только возможностями измерител ьной аппаратуры. Априорные представлени я в данном случае не должны накладывать ограничений, в противн ом случае последу ющее моделирование метод ами РО оказывается неполным и не позвол яе т выявить взаимовлияние процессов в информационн ой модели КОС (1 ). Подпроект 4.2. 2 Формирование признакового пространств а Признаковое пространство в данном подпроекте формируется на ос нове интегральны х ( подпроект 3. 3. 2 ) и интегро - дифференц иальных (ФК) признаков, поскольку треб у ется получение наиболе е инфо рмативны х характеристи к процессов в цел ом. В самом деле, функция когерентности, 35 полученная по з начениям спектральных плотностей на отдельных частотах двух или более о бразов, характеризует как частотные, локальные изменения входного образа, так и общие тенденции изменения исследуемой группы образов. Использов ание таких функций позволяет проводить комплексное изучение выходного процесс а (1) по ряду входных сигналов различн ой физической при роды. Подпроект 4.2. 3 Минимизация о писаний и выбор к омплексов п роцессов Минимизация описаний в данн ом подпр оек те пров одится мет одами, подробнее изложенными в подпр оекте 3.3.2. Вы бор комплексов процессов осуществляется с помощью известного в РО алгоритма принятия р ешен ий построением решающих гра ниц по методу потенциаль ных фу нкций (3 ). ПРОГРАМ МА 5 – ПРИМЕРЫ ПР ИМЕНЕНИЯ КОС Программа со стоит из 4 п роектов и 9 подпроект ов. Проект 5.1 Моде лирование н евязки В составе проекта 5. 1 выпол нено 3 подп роекта. Подпроект 5 .1.1 П ропускание че рез вещество нейтронного потока Целевой функцией о бработки аппарату рных л иний сцинтилл яционного спектрометра быстрых нейт ронов с кристаллом стильб ена в качестве датчика являлось полу чение функций пропускания. Проведено в ыяснение ко личест - венного влияния вид а функции распределения невязки на сглаживание реальных аппаратурн ых распределени й, а также рассмотрение ряда функци й на лу чшее соответствие детермин ированной основе процесса. Р езультаты внедрены в прикладных исследованиях п ропускания н ейтронн ого потока через различные виды реакторных материалов с целью уточнения физических констант. Подпроект 5 .1.2 Га зовыделение из материалов б иологичес кой защиты Теоретические иссл едования показ али, что радиационно - химически й выход во дорода из полиэтилена, входящего в материал биологиче ской защиты ЯЭУ, определяется несколькими процессами, зависящими от поглощенной дозы. Проблема заключалась в получении алго ритма распоз навания границ 36 радиационно - хим ических процессов и нахождении то чных значений кинетических параметров. В данном под проекте для получения разделяющ ей функции границ процессов были выбраны ко мплек сы экспериментальны х кривых, полученн ые при облу чении в ЯЭУ образцов полиэтилена с 2 ,5% со держанием B 10 . Модели рованием с помощью МВВКП разработана методик а распознава ния кинетически х параметров газовыделения из по лиэтиле на, позволяющая определить г раницы процессов по поглощенной дозе, без разрушения образца, непосредстве нно в х оде эксперимента по регистрации газовыделения. Получено условие разделения экспонент, описывающи х различные радиационно - химические процессы, такие как образовани е поперечных связей в аморфной и кристаллической фазах полиэтилена и транс - виниленовая ненасыщенность. Методика используется для уточнения констант протекания радиа ционно - химических реакций и прогнозирования газовыделения из п олиэтилена с различным с одержа нием наполнит елей. Подпроект 5 .1.3 З ондовые характ еристики низкотемперату рной плазм ы Решение уравнения Больцмана, используемое для описания эксперимен - тальных распределений электрон ов по энергиям однозондовой характеристи ки, дает общий вид пробных функций, которые могу т быть использованы для аппроксимац ии разностной двухзондовой характеристи ки, решение для котор ой найти н е удаетс я. Моделирование невязки с помощью МВ ВКП и формирова ние признаковог о пространства с по следу ющим распознавание м де терминирован ной основы процес са показали, что наилучшим образом экспериментальный материал описывается п робно й функцией вида ) ex p( 3 4 2 3 2 1 x a x a x a a Y    , (4 ) что дает важну ю информацию для пониман ия физическ ой основы п роцесса. Проект 5 .2 Компл ексная обра ботка с игналов ТП ЯЭУ Частный случай модели (1) для ТП ЯЭУ можно получить, если счита ть колебания мощности ЯЭУ n(  ) р езультиру ющим процессом на выходе СЧМС, 37 а пу льсации темпер атуры t , давления p и плотности  - процессами на входе. Тогда можно запи сать аналогичную модели (1) математическую мод ель когерентност и теплофизич еских процес сов ЯЭУ:                                                ) ( ) ; ( ) ( ) ; ( ) ( ) ( ) ; ; ; ; ; ( ) ; ; ; ; ; ( ) , ( ) , ( ) ( ) ( ) , ( ) , ( ) ( ) ( ) , ( ) , ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 0 0 0 0 0                                                    c c T h v h p p p t t n t c K P n H K P n H n K F F dv r r r p r p p r t r t t t t K (5) г де  - означает флюк туационну ю составляющ у ю соотв етствующей величины, K c (  ) - общая реактивность системы , K T (  ) - реакти вность, обусловленная действием эффектов реактивности,  (r,  ) - форм - функции полей соответствующих теплофи зических величин,  - коэффи циенты реактивности, индекс «0» оз начает стационарное с остояние системы, F - составляющая реактивности, обу словленная стохастической природой нейтронно - физических процессов, функ ция сечений взаимодействия , вероятностей взаимодействия нейтронов с элементами активной зоны, спектра мгновенных и з апаз дывающих нейтронов, форм - фу нкции нейтронного потока и потока нейтронов; H(n 0 ;P) - передаточная функция. При выводе модели когерентности ( 5 ) н е делалось каких - либ о ограничений, учитывающих констру кцию ЯЭУ , что позволяет считать модель достаточно общей и пригодной для разных типов аппаратов. Конкретизация модели осуществл яется определением основног о процесса на входе и выбором типа ФК. Так, в р еакторе с водой под давлением, где появление парогазовой фазы носит эпизодический характер, о сновным процессом могу т служить флюкту ации давления  , а в кипящем аппарате определя ющую роль играют флюкту ации плотности p . В гипотет ическом случае важности всех входных процессов или для ис следования зависимост и выходного и и змеряем ых второстепенн ых процессов, в анализе могу т быть примене ны ФМК. Проверка модели ( 5 ) проводилась для частного случая погру жного водо - водяного исслед овательског о реактора с опускным движен ием воды, пластинчатым и твэлами и узкими каналами тепловыделяющих сборок. Соответству ющее заданным у словиям упрощен ие (зд есь, д ля краткости, не приводится) модели ( 5 ) приводит к формирован ию модели КОС с 38 регистриру емыми флюктуациями мощности на выходе системы, основным процессом на входе – пульсациями давления и второстепенным – флюкту ациями температуры те плоносит еля. ФЧК флюктуаций давления p и мощности n при М НК - исключении влияния на основной входной и результирующий процессы шумов температуры t , определится выраж ением:                                t n nt n t p pt p pn t nt pt pn t pn G G G G G G G G G G G G G ˆ ˆ ˆ 1 ˆ ˆ ˆ ˆ 1 ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 1 ˆ ˆ 2 2 2 2 2 .  (6 ) где Ĝ - оценка СПМ соответствующего процесса. Предсказанное моделью , по веде ние ФЧК п ри изменении режимов теплофизическо го состояния реакторн ой установки, полу чило эксперименталь ное подтверждение, ка к показан о на рис.7 . Рис.7 . Изменения ФЧК в зависимости от мощностных режимов ЯЭУ I, II, II I, IV – классы теплофи зических режимов ЯЭУ,  - нестационарный режим, ● - неравномерное энерговыделение, сплошной линией показаны ра зделяющие границы, шт рих - пунктиром – разделяющая граница, когда класс IV задан одной т очкой на мощности 15,7 МВт, сту пенчатым пунктиром показано поведение ФЧК, предсказываемое упрощением модели (5) для конкретного аппарата . СПМ ФЧК пол у чены с f В = 5 Гц и  f = 0,04 Гц. Проект 5 .3 КОС об орудования АЭС В составе проекта 5. 3 выпол нено 2 подп роекта. Подпроект 5 .3.1 Ф люкту ации ТП в технологически х тру бопроводах Общий вид модели КОС (1 ) был апробирован также в задаче определения мощности энергоблока с реактором БН - 600 по показаниям расходомер ов парогенерат орных секций III контура. Предварительный анализ однотипных 39 процессов - СНЧ колебаний расх ода, регистриру емого расходомерам и в диапазоне до 0,02 Гц, позволил вы явить полигарм онические коле бания расхода ч ерез секц ию. Даль нейшее из учение флюктуаций с помощью ФЧ К показало, что процессы ко герент ны вну три петли и не когерентны между петлями и связаны с геометрией трубопрово дов и работой петл евых насосов . Отсюда были получены рекомендации по индивиду альному для каждой петли получению замеров и устра нению неточности в определении мощности при использу емых дискретных изме рениях расхода. Рис.8. Флюктуации ТП в парогенераторе I – температура натрия н а входе в секцию, II – температура натрия на вы ходе из секции, I II – расход питательной воды, I V – секционный расход питательной воды, V – расход острого пара. В следующей работе данного подпроекта, на основе модели (1 ) были исследованы комплексы разнотипных процессов – флюкту ации давления, температуры и расхода пара, воды и натрия на петлевых парогенерат орах ПГН - 200М. Р еализации процессов, представлен ные на р ис.8, регистрирова ли штатной аппа ратурой с f В = 0,015 Гц и  f = 1,2*10 -4 Гц. Механизм появления СНЧ флюктуаций не может быть связан с аппаратурным э ффектом, когда период време ни между отсчетами больш е периода высокочастотной модуляции потока питател ьным насосом. В противном случае когерентность флюктуаций температу ры натрия и расхода питательной воды (рис.8, II, IV) была бы мала. Сходств о структу ры реализаций процессов, независимо р егист рируемых и нформаци онно - измерительным и каналами на стороне петли и на вход е в секцию парогенерат ора (рис.8 , III , IV ), по казы вает, что р еализа ции отражают общу ю 40 детерминирова нную основу п роцесс ов , и не являются шумами измерительной аппаратуры. На основе иссле дования с делан вы вод об определяю щем зна чении флюкту аций расхода питательной воды в формировании общего поля изменений ТП парогенератора. Управление структурным и характеристи ками флюкту аций расхода п итатель ной воды может и спользоватьс я д л я оптимизации р аб оты парогенераторов в качестве состав ной части А СУ ТП АЭС. Подпроект 5 .3. 2 Диагностика и прог нозирование с остояния конденсацио нных установо к Аналогичная по своей постановке проекту 5 .1 работа п роведен а д л я определения аналитической зависимости потерь мощн ости  N от снижения вакуу ма  P при опред еленны х значе ниях ра схода па ра D в к онденсатора х турбин ВК -100- 6 и К -200- 130 Белоя рской АЭС им.И .В.Ку рчатова. Эксперименталь ные данны е функциона льной завис имости вида : ) , ( D P f N    (7 ) аппроксимир овали с помощь ю МВВКП конкуриру ющими экспоненциальн ыми и полиномиальны ми функциями. После аппроксима ции графическог о материала , по невязке были найдены критерии качества аналитическ их моделей – признаки задачи распознавания р ежима работы системы, и определена и скомая аналит ическая зависи мость. 41 Проект 5.4 Адапт ация КОС к исследованиям п роцесса ПТ В составе проекта 5. 4 выполнен о 4 подп роекта. Подпроект 5.4. 1 Алгоритм адапт ации КОС База данных описаний НС Формирование реализаций вида «телег рафная волна» Вычисление СП М да Вычисление стати сти - C оответствие СПМ ческих характе ристик априорным нет описаний Н С представлениям Решение задач идентифи кации спект ра Результаты Вычисление стати сти - Отчеты чес ких характери стик, Опыт идентификация особе нностей спектр а Рис.9. Алгоритм адаптации КОС к исследова ниям ППТ Приведенный на рис.9 алгоритм адаптации КО С к исследован иям процесс а производственн ого травматизма (ППТ ) далее подробно рассм отрен в подпроектах 5. 4.2 -5.4.4. Подпроект 5. 4.2 Обра ботка сигнал ов ППТ России и Итали и База данных д ля исследования ППТ в России б ыла образована на о снов е анкет НС по прозводственному объединению (11 - летний массив данных , содержащий 7000 НС), пром ышленному предприятию (6 - летни й массив , содержащий 625 НС) и , в целом, отрасли тяжелог о и транспо ртного машинострое ния (1 - летний массив от дельных вид ов НС ) . Далее, образованы реализации ППТ, вида, представл енного на рис. 10 (фрагмент из р аздела «произв одственное объе динение» ) . Рис.10. Вид реализаций ППТ базы данных НС по России ? 42 Пример полученных в данном подпрое кте оценок СПМ в СНЧ диапазоне приведен на рис. 11 . Рис.11 . СПМ из раздела базы ППТ России « производственное объединение » Число точек реализации N =65536, f В = 138,9 мкГц,  f = 4,238 нГц ; периоды гармоник : 1 – 1,24688 лет, 2 – 30,34074 сут., 3 – 7,00171 сут., 4 – 3,50085 сут., 5 – 56,01367 час., 6 – 33,59000 час., 7 – 27,99487 час., 8 – 23,99707 час., 9 – 20,99840 час., 10 – 12,00073 час., 11 – 8,47485 час., 12 – 5,99982 час. Видно, что линейчатый спектр ППТ н е являе тся марковским, бо лее того, не относится к случайным процессам, а является детерминированны м полигармон ическим процесс ом. Для о пределен ия статистических характеристик и интерпретаци и результатов было проведен о маш инное мо делирование годовых и полных разделов базы по дпроекта 5 .4 .2 дл я определения основных параметров спектральног о анал иза :  ,  f , f В , дл ины реализации. Ис следованы вопросы эргодичности и стационарн ости реализаций T[s(  )] , уменьшения утечки энергии через боковые лепестки с помощью косинусоидальн ой функци и, влияния дополнения реализации нулями, явления маскировки частот, 43 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 T[S(  )]  ч амплитудной модуляци и спектра, а также проведен сравнительн ый анализ методов БПФ и БП УА. Установлено, что частотная структу ра спектров ППТ год от года не меняется при изменении длин реализаций, варьирова нии сглаживанием , параметрами  ,  f , f В , методом обра ботки и при анализе 11 - ти различных годовых выборок, даже в тех случаях, ко гда количество НС в сравни ваем ых годах отличается ~ в 2 раза. Более тог о, устойчивость полученных резуль татов характеризу ется тем, что анало гичное исследование базы ПП Т «промышленног о предприят ия», не входящего в «производственно е объединение» и расположен ного в другом эко номическо м районе России, показало качестве нное совпаден ие спектр ов ППТ предприятия и о бъед инения. Основные указанн ые пики видны и на сп ектр ах раздела базы «отрасль в целом». Варьирование сглажива нием по частоте СПМ (рис.11) показало, что при минимально возможной ошибке смещения ε b и максимал ьном разрешении  f , погрешность частотной идентификации особенностей спектра не превышает 0,2% от частоты, что является вполне достаточ ным и позволяет сделать выбор соответству ющих параметров сп ектраль ного анализа. База данных д ля и зу чения ППТ Италии была сформирова на на осн ове 1 - летней выборки, с одержащей 10471 НС, из банка дан ных ПТ наиболее развитых в промышленном о тнош ении о бластей Италии – провинций Милана и Бергамо, пред оставленных авт ору I.N.A.I.L . В базу данных занесены, р еализац ии ППТ, вид ко торых показан на рис.12 . Рис. 12 . Вид реализаций ППТ базы данных НС по Италии 44 Насыщенность НС выборки ПТ п ровин ций Бергамо и Милана более, чем в 15 р аз выше, чем максимальн ая из анализиру емых по России («производствен ное объеди нение», рис. 10 ) . Рис.13. СПМ ППТ Италии N = 8192, f В = 138,9 мкГц,  f = 33,9 нГц ; периоды гармоник : 1 – 7,1111 1 сут., 2 – 3,55555 сут., 3– 34,13333 час., 4 – 28,44 час., 5 – 24,38095 час., 6 – 21,333 час., 7 – 18,96296 час., 8 – 12, 19048 час., 9 - 8,0000 час., 1 0 – 6,02352 час. , 11 – 4,83018 час. Подпроект 5. 4.3 Автоколеба тельная мо дель П ПТ В соответствии с моделью (1 ) представим выходной процесс T[s(  )] СЧМС, как упо рядоченну ю временную последователь ность объект ов – НС :   0 ) , . .. , ( ) , . .. , ( ), ( ) ( 1 2 1       j j j S S S s T        (8 ) где  1 ,  2 ,…,  j , … - моменты времени (дискретная временная ось). Такая последовательность является не только фу н кцией времени, заданной на сетке     1 i i  , или, в непрерывном представле нии, когда  → 0 – s(  ) , но и имеет смысл функциональной зависимости от времени, обусловленно й целым рядом входных процессов – циркадианными, недельными (циркасепдианными), месячными (рис.10,12), инициируемыми не только факторами среды (экзоген ными) и эндоген ными, т.е. заданными генетически, но и социально - организацион ными факторами, п рису щими СЧМС. 45 Модель ППТ описывает вынужденные перечисленными процессами колебания ППТ вдали от точки естественного минимума, в качестве которого принимаем ма р ковс кий процесс :     c ons t s T F f G   2 ) ( 2 ) (  (9 ) где F - знак преобразования Фурье. Спектр ППТ (рис.11,13 ) имеет две основные частоты f 1 =1653, 0 4±2,11 нГц и f 2 = 11575,48±2,11 нГц, причем вторая основна я частота кратна перво й : f 2 =7 f 1 . В самом деле, частоты гармоник с номерами 3 ÷ 10,12 с высокой степенью точности крат ны f 1 , а гармоник и 8,10,12 – f 2 . Т аким образом, модель ППТ может быть предст авлена в вид е автоколебательной системы, совершающей вын ужденные гармо нические осцилля ц ии, сп ектр кото рых аналогичен набору тонов и обертонов струн, огр аниченн ых с двух сторон с отношением дл и н 7 : 1 (рис.14 ). Рис.14 . Модель СПМ полигармонического ППТ Видно, что СПМ с одержит три правиль ные серии : 0÷7 f 1 ; 0÷ 24 f 2 ; 23 f 2 ÷ 24 f 2 . Последняя сер ия, по - видимому , связана со сверткой в низко частотную область гармоник с пе р иода ми осцилляц ий, меньшими 1 часа, всл едствие явления мас - кировки. Первая серия определяет расщепление основной гармоники f 1 , имеющей пер иод 7 су ток и вторую по величине в с п ектре а мпли ту ду. Таким об разом, д аль нейшие исследов ан ия автоколебательной модели в соответствии с модель ю КОС (1 ), должны быть направлены на формирование информативной в ыборки из генеральной с овокупност и входных процессов, как исследуемых в хронобиологии, так и обусловленных социальн ыми и 4 6 организацион ными пе р иодическ и ми факторами – управляющими воздействиям и в СЧМС, с по следу ющим вычислением и и нтерпрета цией корреляционны х зависимостей между ППТ и вынуждающими синергетические колебания ППТ хр онобиологичес ки ми циркадианным и факторами, а так же соответствующих ФЧК и ФМК. Подпроект 5.4. 4 Ср авнение резуль татов обработки сигналов ППТ Италии и России Сравнение статистик НС по базам данных ППТ Италии и Р о ссии проводилось с целью ид ентифи кации циркадианн ых и недельных р итмов , обнару женных с помощью п рименения КОС (рис.1 5) . Исследование показало, что циркад ианные ритмы ППТ определяются психологически ми, поведенческим и причинам и с тр адици онно рассматриваем ым в хронобиол о гии 33) набором внешних возде й ствий и реакций человека. В то же время недельный ритм определяется социаль но - организацион ными фак торами СЧМС, включая и си стему и нстру ктажей , как управляющих в о здействий на П Т. Данные, представленные на рис. 11 и 13 , показывают практическ о е совпадение спектрал ьных характеристик ППТ, п олученных в разн ые годы, на различных по типу и величине предпри ятиях и отраслях, в разных странах с существенно отл ичными условиями организации труда. ППТ во всех слу чаях имеет ярко выраженный детерминированный, полигармоничес кий х аракте р с доминантн ой циркадиан ной 24 - часовой гармоник о й. Рис.15. Примерные статистики НС Италии ( I ) и России ( II ). Приведенные выше результаты исследований позволяют сформулировать наиболее перспективное направле ние снижения травмат изма на предприятии, как включение в 47 систему ежедне вного допуск - контрол я циркадианных биомедицинск их и психофизиолог и чес ких ко мплекс о в процессов, имеющи х наиболее высоку ю степень когерент ности с проце ссом ПТ. Кроме того, н еоб х одим у чет врем енной развертки последе йствия инструктажей с одновременным согласованием частоты в системе инструктажей с а мплитудно - частотными характ еристиками ППТ. ПРОГРАМ МА 6 – ВНЕДРЕНИЕ М ОДЕЛЕЙ И РЕЗУЛЬТА ТОВ ПРИМЕНЕНИЯ КОС Программа вклю чает 4 проекта. Проект 6.1 Внедре ние в учебном процессе Пакет ПО для КОС ( подпроект 2.3 .2 ) внедрен в учебном процессе р яда высших учебных заведений путем передачи для использования по соответству ющим запросам. В частности , методики КОС нашли отражение в методических пособиях для пр акт ических и лекционных занятий на радиотехничес ком и теплоэнергетичес ком факуль тетах УГТУ - УПИ , кафедрах атомной энергетики Одесского политехнич еского институ та , Мо сковског о энергетическог о институ та, в учебном пособии Уральского государственног о университета . Разработанные методики КОС в части применени й в ядерной энергетике и травматоло гии использованы также в учебном процессе факультета электроники М иланского п олитехническ о го институ та. Проект 6 .2 КОС в физи ческих измерени ях Методика и фортран - программа распознавания парамет ров кинетики радиолиза полиме рных материалов биолог ической защ иты ЯЭУ внед р ена в СФ НИКИЭТ и рекомендована для внедрения на предприятия х Министерств а среднего машиностроен ия. В результате повышена эффективн о сть научны х исследований за счет бо лее точного определения констант процессов радиолиза и ав томатизац ии обраб отки эксперимент альных данных. Библиотека фортран - программ для анализа случайных процессов в составе 38 модулей внедрена в Институте электрофизики УрО РАН дл я автоматизации р асч ето в известных, перспективных и новых видов функций, 48 характеристи к и параметров слу чай ных процесс ов и фу нкционирования в составе специаль ного ПО систем автома тизации нау чн ых исслед ований. Проект 6 .3 Внедрение в АС У ТП АЭС Метод контроля вскипания теплоносителя в активно й зоне реактора ( проект 5 .2 ) внедрен в СФ НИКИЭТ и рекомендован для вне дрения на предприятия х Министерств а ср еднего маш и ностр о ения. Дост игн ут о повышение надежности и безопасно сти эксплу атац ии реа ктора. Методика распознавания режимов работы обору до вани я, основанная на модели когерентности теплофизических характеристик ( подп роект 5 .3.1 ) рекомендова на для внедрения в программ ы диагности ки информацио нных каналов, используемых для контро ля мощности энергоблока БН - 600 Белоярской АЭС и м.И .В.К урчатова . Полученное модельное представление зависимости между изменени ями мощности и ваку ума в конденсат орах ( подпроект 5 .3.2 ) вошло в состав Фортран - программ ы «Диагностика чистот ы и эф фективности работы конденсаторов ту рбин ВК -100- 6 и К -200-1 30 на ЭВМ М - 4030 с пр и менение м методов распознавания образов» , внедрено в производс тво на Белоярской АЭС и п ередан о по запросам для внедрения на Ку рскую АЭС и Молдавску ю ГРЭС, работа рекомендована д ля внедрен ия на предпри ятиях Минэне р го СССР . Проект 6 .4 Использование в АСУ П предприятия Пакет прикладных программ по вычислител ьной диагностике безопасности и условий труда в СЧМС внедрен в Свердловском фи лиале Всесоюзного ИПК Минлесбу мпрома С ССР. До стиг нуто сокращение сроков проведения аттестации рабоч и х мест за счет упрощения и авт оматизац ии измерений и р абот, по выше на эффективность учебного п роцесса. Полученные в ходе моделирования ПП Т предложения и рекомендации по форме акта, заменяющей Н - 1, в н едрен ы ВЦНИИОТ ВЦСПС для перехода на новую форму акта Н -1 с целью автом атизации а нализа травмат изма. 49 На Ясногорском машиностроитель ном заводе внедрен в опытно - промышленну ю эк сплуатацию головной образец целевой подсистем ы Р (предприятия) отраслевой АСУ «Охрана труда», проведено обучение персонала пользова нию АСУ «О храна труда», доложены и переданы для использования в системе инструктажей по технике безопасности результаты исследований последействи я инстру ктажей и си нергетически х колебаний травматизма в СЧМ С. ПОЛУЧЕННЫЕ Р ЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ Выполнен литерату рно - аналитичес кий обзор по про б лематик е постановочны х задач КОС, ее матем атич еск о го аппарата и при ложений к изучению проц ессов разной физичес кой природы. Реали зован 4 - х ранговый пакет прототи пов и дана их критика. Сформулиров ана концепция КОС, ка к единой системы моделей для анализа процессов и их комплексов, в области частот, наиболее пол но отражающей особенност и , характерные для СЧМС в цел ом, и об ладающе й спецификой методов формирован ия наблюдений, их обработки и интерпретац ии. Проведе н о исследование интегральных , дифференциальных и интегро - диффе ренциальных признаков и описаний на их основе, методов МО и об основана перспектив ность применени я ряда ранее не использовавшихся информативны х признаков, как для формир ования признаковог о пространства, так и для построения моделей КОС, включающих три и бо ле е ра знот ипных процесса . Разработан новый мето д МО по диспе рсии коэфф ициентов р азделяющ их функций, дающий устойчивые результаты при гаранти р ованном разделении классов образов исследуемых естественных процессов ; усовершенствова н метод МО по разрешающей сп о собности использ ованием идеи случайного поиска с адапта ц ией. Предложенные мо дели примене ния КОС для изучения невязки, шу мов технологическ их параметров ЯЭ У и оборудования АЭС, процессов ПТ 50 внедрены в научных исследованиях физических процессов и измерения х констант, при разработке АСУ ТП АЭС , выработке упра вляющих воздейств ий для рандомизаци и и снижения ПТ в пр актике отделов ОТ и Т Б промышленн ых предприятий. Модельные исследования невязки позволили уточнить физические измерения и теоретические предст авления о процессах, дать более точные рекомендац ии для проектирования материалов б иолог и ческой защиты от ионизирую щих излучений. На основе сравнения результатов исследования ППТ России и Ит алии открыта ранее не известная в хрон о биологи и зависим о сть между ППТ и циркадианны ми ритмами, а в более общем пл ане, установлен детерминирова нный, полигар монический характер П ПТ, с определяющим воздействием биоритм ологических циркадианны х составляющих и второстепенн ым – социально - организаци онных факторов; доказано отсутствие влияния на ППТ околомесяч ных биоритмов, широко применяем ых на предприятиях ряда стран; сформулирована автоколебат ельная модель ППТ и предло жены методы его рандомизации д ля снижен ия уровня травматизма на производстве. В области обеспечения исследований и технологических применений разработан и внедрен пакет программ КОС, включающ ий все б лок и ПО от формирования исходных да нных до полу чения аналитических резу льтатов. Общие выводы: поставленная цель – развить систему моделей и методов КОС инт еграцией с распознаванием образов на всех этапах полу чения информации об исследу емых процессах и СЧМС – достигнута; разработа ны контуры нового нау чн ого направлен ия в комплексной обработке сигналов процессов разл ичной физической пр и роды . ОСНОВНЫЕ ПУБ ЛИКАЦИИ 1. Зырянов Б.А. Шумометрия в диапазоне наногерц / Инновации и бизнес. 2008, №4(5), с.42 -43. 2. Зырянов Б.А., Власов С.М., Костромин Э.В. Методы и алгоритмы обработки случайных и детермини рованных п ериодических п роцесс ов : Уч.пособие – Свердловск: изд - во УрГУ, 1990. 115 с. ил . 51 3. Зырянов Б.А. Диагностика слу ч айных процессов в сверхнизкочастотном диапазоне . Монография - У ПИ, Свердловск: деп. ВИНИТИ, 1987. 118 с. 4. Зырянов Б.А. Спектральный анализ травматизма . Монографи я – УПИ, Свердловск: деп. ВИНИТИ, 1988. 78 с.:ил. 5. Зырянов Б.А. Прогр аммное обеспечение для анализа случайных процессов . Монография. – УПИ, Свердловск: деп. ВИНИТИ, 1987. 184 с. 6. Зырянова О.Б., Зырянов Р.Б., Зырянов Б.А. Социально - психологичес кие и биологические факторы производственного травматизма // В кн.: Инженерия и инновационные технологии в медицине. Сб.статей под ре д. д.м.н. Лисиенко В.М. и д.м.н. Блохиной С.И. – Екатеринб у рг, 2006, с.2 2 -27. 7. Зырянова О.Б., Зырянов Р.Б., Зырянов Б.А. Си нергетика производст венного травматизма на примере машиностроительной отрасли // Доклад на семинаре «Машиностроение. 21 век: робототехника и нанотехнологии » 16 апреля 2008 г. : IV Евро - Азиатская промышленная выставка, Екатеринбу рг, 15 - 17 апрел я 2008 г. 8. Pattern Recognition, Volume 23, I ssue 7 , 1990, Pages 753-756 doi : 10.1016/0031- 3203(90)90097-5 Copyright 1990 Published b y Elsevier Science B.V. Method of feature extraction using potential functions. B.A.Z y r ianov Revised 5 S eptember 1989 Available online 21 May 2003. 9. Zyrianov B. Occupational injuries: comparative analy sis (Italy and URSS ), spec tral analysis and s ynergetics. – Milano: Politecnico di Milano, Dip.di Elettronica, Report № 89 -029D, 1989. 30 pages. 10. А.с. 1329465 (СССР) Устройство для измерения инт енсивности кипе ния теплоносителя в ядерном реакторе / Б.А.Зырянов, Е.Ф.Ратников - №3960107/24 - 25; Заявлено 05.10.85; Зарегистрир. 08.04.87. – ДСП. 11. Зырянов Б.А. Програм мное обесп ечение ш умометрии / Атомная энергия. 1987. т.63, вып.2, август. с.149 -150. 12. Зырянов Б.А. О взаимовлиян ии ш ум ов техн ологических параметров энергоблока / Атомная энергия, 1986, т.60, вып.6, с.420 -421. 13. Зырянов Б.А. Прогноз ирование энергофизического состояния теплон осителя с помощью функций частной когерентности / Весц i Акадэм ii н авук БССР, Сер.ф i з. - энерг.навук , 1986. №4. с.28 -31. 14. Зырянов Б.А. Об и нтерпретации би спектров / Изв.вузов. – Энергетика, 1989, №6, с.92 - 94. 15. Зырянов Б.А., Вершинин А.А., Тягунов Г.В. Информационные аспекты безопасности труда. – В кн .: Теплофи зика ядерных энергетических у станов ок, вып.5, Свердловск.:УПИ, 1987. – с.77 -83. 16. Зырянов Б.А., Р адченко Р.В., Ратни ков Е.Ф. Пакет программ ALL F для обработки данных теплофиз ического эксперимента / Вопросы атомной нау к и и техники. Сер.Физика и техника ядерных реакторов, 1986, вы п.2, с.56 -58. 17. Зырянов Б.А. Примен ение цифровой фильтрации для решения задач реакторной шумометрии. – В к н.: Теплофиз ика ядер ных энергетических установок, вып.4, Свердловск.: УПИ, 1985, с.54 -60. 18. Зырянов Б.А., Ратников Е.Ф. Система ди агнос тики энергоблока по к омплексу шу мов технологических параметров // В кн .: Современные п роблемы эн ергетики: Тез.докл. IV Республиканской н аучно - техн. конф. – Киев: Институт проблем моделирования в энергетике (ИПМЭ) АН УС СР, 1985. – Ч.7. Диагностика энергетического оборудования. – с.16. 19. Зырянов Б.А. О выборе частотного диапазона и задачах комплексной обработки параметров. – Ми нск, 1985. – 13 с. Библиогр. 46 назв. – Рус. – Деп. Ин формэнерго № 1971- Д85. Рукопись предст. редколлегией жу рн. Изв.вузов СССР. Энергетика. 20. Техни ческая доку ментаци я по экспл у атации п роблемных програ мм САН – БН: Отчет/Уральск.политехн.ин - т; Руководитель работы Е.Ф.Ратников, Свердловск, 1984. – 32 с. 52 21. Зырянов Б.А. Программное обеспечение систем реакторной шумометрии. – В кн.: Теплофизика ядерных энергетических у становок. Св ердловск, 1984, с.141 -148. 22. Зырянов Б.А. О предст авлении комплекса шумов энергообор у до вания биспектрами // В кн.: Актуальные п роблемы атомной н ауки и техники / Под ред. Е.Ф.Ратн икова , Б.А.Зырянова : Т ез. докл. I обла стной на у чно - технической к онф. – Свердловск, 1984, с.18 -19. 23. Зырянов Б.А. Когер ентность теплофизических х арактеристик ЯЭУ. – В кн.: Теплофизика ядерных энергетических у станов ок. Свердловск, 1983, с.15 -20. 24. Зырянов Б.А., Ратников Е.Ф. Анализ методов мин имизации описаний в з адаче распознавания режимов течения теплоносителя. – В кн .: Теплофизика ядерных энергетических установок. – Свердловск, 1983, с. 37 -44. 25. Разработка вн у тристан ционной системы сбора и обработки информации об эксплуатационной надежности основн ого оборудования БН - 600: Отчет /Уральск. политехн. ин - т; Р у ко водитель работы Е.Ф.Ратн иков. - № гр 01.84.0030761. – Свердловск, 1984. – 135 с. 26. Зырянов Б.А. Распознавание режимов ра боты по к омплексу теплофизических характеристик энергетического обор у до вания.: Автореф. Дис. ... канд.техн.н ау к. – Москва, 1983. – 19 с. 27. Зырянов Б.А., Сулимов Е.М. К вопросу о выборе метода обработки и детерминированной основы п ри сглаживании аппаратурных линий нейтронног о стильбен - спектрометра // В кн.: Применение радионуклидов и ионизирующ их излучений в научных исследованиях и народном х озяйстве Урала. Т ез. док л. V зональной конф. – Свердловск, 1979, с.37. 28. Зырянов Б.А., Сулимов Е.М. О сглаживании аппарату рн ых линий нейт ронного стильбен - спектрометра. – Томск, 1980. – 9 с. Рукопись представлена редколлеги ей журн. Известия ву зов СССР – Физика. Деп. в ВИНИТИ 5 июня 1980, № 2244 -80. 29. Власов В.И., Мокрушин С.А., Радченко Р.В., Селин В.В., Артамонов А.А., Зырянов Б.А., Власов С.М., Петров А.С., Ратн иков Е.Ф. Контроль параметров реактора по низ кочастотным пу льс ациям давления / Атомная энергия, 1981, т.51, вып.2, август, с.96 -99. 30. Ратников Е.Ф., Радченко Р.В., Шагалов А.Г., Зырянов Б .А. Распознавание «образа» кипения теплоносителя в энергетических у ст ановках / Известия вузов СССР – Энергетика, 1981, №2, с.98 -101. 31. Зырянов Б.А., Трубин С.Б. Метод расчета кинетических параметров газообразования в материалах биологической защиты ядерных энергетических установок. – Свердловск.: УПИ, 1982. – с.61 -65. 32. Бондаренко Н.Б., Зырянов Б.А., Трубин С.Б., Панкратьев Ю.В. Термодеструкция облученных материалов биологической защиты н а основе полиэтилена // В кн.: Радиационная безопасность и з ащита АЭС. Вып.7: Сб.статей/ Под общ.ред.Ю.А.Егорова. – М.: Энергоиздат, 1982. – с.237 - 239. / всего 264 с., ил. 33. Артамонов А.А., Зырянов Б.А., Радченко Р.В. Применение численного дифференцирования методом п арабол при обработке зондовых х арактеристик в низкотемпературной плазме // В кн.: Применение вычислительной техники для решения краевых з адач в экологии: Тез. док л. Всесою зн. н ауч н. - техн . семинара. – М. – Свердловск, 1981, с.9. 34. Зырянов Б.А. Распознавание в диагностике ЯЭУ . - В кн . Теплофизика ядерных энергетических установок. – Свердловск.:УПИ, 1982. – с.14 -19. 35. Зырянов Б.А., Ратников Е.Ф. Диагности ка информационно - измерительных к аналов энергоблока. – В кн.: Теплофизика ядерных энергетических установок, вып.4, Свердловск.: УПИ, 1985, с.68 -75. 36. Зырянов Б.А., Р адченко Р.В., Ратни ков Е.Ф. Пакет программ ALL F для обработки данных теплофизического эксперимента // В кн.: Программа первого межотраслевого семинара «Методы и программы расчета ядерных реакторов» : Докл. – М. ИАЭ им.И.В.Курчатова, 1983, с.33. – ДСП. 53 37. Зырянов Б.А. Библиотека программ для обработки данных физических измерений. – Информационный листок №74 -87. – Свердловск: ЦНТИ, 1987. – 4 с. 38. Зырянов Б.А., Радченко Р.В., Ратни ков Е.Ф. Модель когерентности теплофизическ их характеристик для АСУ ТП АЭС // В кн .: Эффективность и качество АСУ: Тез. докл. 8 научно - практической конф. п о опыт у разработк и и эксплуатации АСУ. – С вердловск , 1983, с.100 -101. 39. Зырянов Б.А., Ратников Е.Ф., Мамаев А.И., Подд у бн ый Г.И. Диаг ностика на ЭВМ эффективности работы конденсационных установок Белоярской АЭС // В кн.: Повышение эффекти вности работы конденсационных установок и систем охлаждения цирк у ляционн ой воды тепловых и атомных электростанций: Тез. докл. республиканской научно - технической конф. – Киев, 1983, с.35 -36. 40. Зырянов Б.А., Гущин С.В. Прогноз ирование степени з агрязнения конденсаторов турбин Белоярской АЭС // В кн.: Некоторые актуальные проблемы создани я и экспл у атации турбинного оборудования. Тез. докл. конф. – Свердловск.:УПИ, 1986. – с.75 -76. 41. Зырянов Б.А., Денисова Л.А. Анализ тра вматизма в АСУ « Ох рана тр у да» // В кн.: II научный семинар по проблемам ох раны труда и окр у жающей среды. Тез. докл. – М.:МАТИ, 1987. – с.32 -33. – ДСП. 42. Зырянов Б.А. Библиотека фортран - программ дл я анализа сл у чайн ых процессов // В кн.: Всесоюзная научно - практическая конф. по проблемам ох раны тр у да в у словиях ускорения н ауч но - тех нического прогресса . Тез.докл.Ч.1. – М.: ВЦНИИОТ ВЦСПС, 1988. – с.43 -44. ДСП. 43. Отраслевая автоматизированная с истема управления охраной труда министерства тяжелого, энергетичес кого и транспортного машиностроения СССР: Техническое задание / Уральск. полит ехн. ин - т; Руководитель работы Вершинин А.А. – 2069200.00015.001.2А. – Свердловск, УПИ, 1988. – 51 с. 44. Вычислительная система диагностики промышленных стоков и автоматизированног о проектирования замкнутых систем водосн абжения промышленных п редприя тий различных отраслей: Тех ническое задание / УралНИ ИВХ, Р у к оводитель работы Б.А.Зырянов. – Свердловск, 1988. – 10 с. 45. Конц епция развития территориально - отраслевы х п ромпарков и технопарков для малого производственного бизнеса. / Арх ангельский В.Н., Зырянов Б.А. и др. под ред. д.т .н. Филиппенкова А.А., Екатеринбу рг, 2006. – 114 с. 46. С у ли мов Е.М., Егоров Ю.А., Зырянов А.П., Зырянов Б.А., Панк ратьев Ю.В., Сагалов С.В. Изучение ди фференциальныхспектров нейтронов на стенде « Сигма» при прохождении нейтронов через материалы при малых проп у скани ях. – В кн.: Применение радион у к лидов и и онизирующих излучений в научных исследованиях инародном хозяйстве Урала. Тез. докл. V зональной конф. – Свердловск, 1979,с. 39 -40. 47. Зырянов Б.А., Радченко Р.В., Шагалов А.Г., Штойк А.Г. О ме т одах распознава н ия режимов кипения теплоносителя в активной зоне.: В сб. науч . т р. / Применение вычислительных средств в теплотехнических и энергетических расчета х. – Свердловск.: УП И, 1979. – с.65 -69. 48. Исследование шумов к ипения теплоносителя в каналах и в объеме с целью повышения надежности эксплуатации реактора ИВВ - 2М: Отчет / Уральск. политехн. ин - т; Руководитель работы Е.Ф.Ратников. - № гр 76031357; Инв. №Б841323. – Свердловск, 1979. – 94 с. 49. Зырянов Б.А., Радченк о Р.В., Ратников Е.Ф. Применение ф у нкций когерентности в задаче распознавания теплофизических состояний аппарата. – В кн.: Пу ти повышения эффективности и качества фн кционирующих и разрабатыва ем ых АСУ : Тез. докл. 7 Всесоюзн. конф. по опыту разработки и эксплуа тации АСУ. – Свердловск, 1982, с.75 - 76. 50. Зырянов Б.А. Распознавание режимов ра боты по к омплексу теплофизических характеристик энергетического обор у дования. – Ди сс. ... канд.тех н.наук. – Свердловск, 1982. – 145 с. 54 51. Зырянов Б.А. Прогнозирование изменений поля энерговыделения ВВЭР с помощью функций частной когерентности. – В кн.: Актуальные проблемы атомной на у ки и техники / Под ред. Е.Ф.Ратникова, Б.А.Зырянова : Тез. докл. I об ластной научно - технической конф. – Свердловск, 1984, с.10 -11. 52. Отчет по разработке классифик атора министерств - поставщиков и заводов - изготовителей обор у до вания III энергоблока Белоярской АЭС для системы анализа надежности С АН БН: Отчет/Уральск.политехн.ин - т; Р у ководитель работы Ратн иков Е.Ф. –Свердловск,1984.–14 с. 53. Зырянов Б.А., Ратников Е.Ф. Система диагностики энергоблока по комплексу шумов технологических параметров. – В к н.: Акт у аль ные проблемы атомной на у ки и техники: Тез.докл. II Обл. к онф. – Свердловск: Свердл. обл.совет НТО. НТО энерг. и электротехн. пром., 1985. – с.7 -8. 54. Зырянов Б.А. Диагностика энергообору дования АЭС по шумам технологических параметров. – В кн.: Акт уальные проблемы атомной на у ки и техники: Тез.докл. II Обл. конф. – Свердловск: Свердл.обл.совет НТО. НТО энерг. и электротехн.пром., 1985. – с.10 -11. 55. Зырянов Б.А. Библиотека программ для обр аботки данных физических измерений. Информ. листок Свердловского ЦНТИ, Свердловск, 1986. – 3 с. 56. Бродов Ю.М., Зырянов Б.А., Г уревич В.Е. Тепловой расчет конденсатора паровой турбины с при менением ЭВМ : Методические у к азания по к у рсово му и дип ломному проектированию. – Свердловск: УПИ, 1987. – 22 с. 57. Зырянов Б.А. Рабочая программа п о курсу « Ох рана труда» для студентов очного обучения специальности – Радиоэлектронные устройства. – Свердловск, УПИ, 1988. – 8 с. 58. Зырянов Б.А. Рабочая программа п о курсу « Ох рана труда» для студентов очного обучения специальности – Радиотехника. – Свердловск, УПИ, 1988. – 10 с.