Проблемно-ориентированные программно-аппаратные комплексы для мониторинга в социо-технических системах на динамических опорных областях

• Автор: Филист, Сергей Алексеевич
• Шифр специальности: 05.13.10, 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 287 с. : ил.

1.1. Структурные и архитектурные особенности современных систем управления.

1.2. Структура данных и информационные технологии управления в социотехнических системах.

1.2.1. Системы мониторинга в экологии и здравоохранении.

1.2.2. Входные данные со скрытыми периодичностями в технических системах социотехническнх систем.
1.2.3. Структура входной информации в программноаппаратных комплексах медицинских подсистем социотехнических систем.

1.3. Источники и способы описания квазипериодичсских сигналов

1.3.1. Квазипсриодические сигналы в медицинских системах источники и характеристики.

1.3.2. Анализ источников квазипериодических сигналов в неживой природе и технике

1.3.3. Математические модели сигналов со скрытыми периодичностями для систем поддержки принятия решений

1.3.4. Опорные области квазипериодических сигналов.

1.4. Основные методы выделения информативных признаков и методы принятия решений по квазипериодичсским сигналам
1.4.1. Общая классификация методов анализа квазипериодических сигналов
1.4.2. Спектральные методы анализа квазипериодических сигналов.
1.4.3. Многомерное представление квазипериодических сигналов.
1.4.4. Методы принятия решений на основе анализа квазипериодических сигналов.
1.5. Цели и задачи исследований.
Глава 2. Концепция формирования динамических опорных областей сигналов со скрытыми периодичностями
2.1. Источники и характеристики квазипсриодических сигналов в социотехничсских системах
2.2. Представление одномерной последовательности отсчетов квазипсриодических сигналов в виде векторномножественной модели
2.3. Формирование динамической опорной области в пространстве
сигналов
2.4. Формирование динамической опорной области в пространстве
2.5. Способы перехода от динамической опорной области к
прямоугольной.
2.5.1. Выравнивание длин сегментов посредством интерполирования в пространстве сигналов.
2.5.2. Выравнивание длины квазипериодов в спектральной области.
2.5.3. Сравнительная оценка способов выравнивания длин
квазипернодов.
Выводы по второй главе.
Глава 3. Методы определения ведущих ритмов и способы сегментации квазипериодических сигналов при построении динамических опорных областей
3.1. Требования к качеству сегментации квазипсриодических сигналов
3.2. Разработка и исследование способов сегментации динамических опорных областей корреляционными методами
3.3. Выделение квазипериодов методами цифровой фильтрации
3.4. Сегментация плохо структурированных сигналов
3.5. Выделение ведущих ритмов в квазипериодичсском сигнале
Выводы по третьей главе.
Глава 4. Построение двумерных частотных плоскостей квазипериодичсских сигналов и выделение информативных признаков
4.1 Формирование двумерной частотной плоскости квазипериодического сигнала на динамической опорной области в пространстве сигналов
4.2.Формирование двумерной частотной плоскости квазипериодического сигнала на динамической опорной области в пространстве частот.
4.3. Общие подходы к выделению информативных признаков на двумерной частотной плоскости.
4.4. Выделение областей информативных признаков с помощью канонических ДЧП
4.5. Выделение информативных признаков на ДЧП путем перехода к одномерным частотам.
4.6. Выделение информативных признаков на ДЧП с помощью сокращения
размерности пространства двумерных частот.
Выводы по четвертой главе.
Глава 5. Методы анализа ДЧП с цслыо диагностики н принятия решений.
5.1. Программноаппаратный комплекс выделения информативных признаков и принятия решений методами ДЧП.
5.2. Исследование алгоритма диагностики функционального состояния в распределенной системе медицинского контроля
5.3. Использование ДЧП для исследования влияния слабых электромагнитных полей на сердечнососудистую систему
5.4. Классификация ИБС по ДЧП кардиосигнала.
5.5. Определение степени митральной недостаточности по ДЧП
допплерэхокардиосигнала ДЭКС.
Выводы по пятой главе
Глава 6. Техническая реализации проблемноориентированных комплексов для идентификации состояний сложных объектов и принятия решений
6.1. Автоматизированная система экологического мониторинга.
6.2. Распределенная система мониторинга электрокардиосигнала посредством телекоммуникационных каналов с обратной связью по функциональному состоянию
6.3. Система принятия решений при идентификации ленты устройства управления загрузкой СУЗ реактора РБМК.
6.4. Использование ДЧП на динамических опорных областях в системе принятия решений при определении износа стальных канатов.
6.5. Сравнительная оценка метода ДЧП и других методов анализа
квазнпериодичсских процессов.
Выводы по шестой главе.
Заключение.
Библиографический список.
ВВЕДЕНИЕ


Так как канаты и стальные ленты, применяемые в подъемных устройствах, являются протяженными объектами, то здесь также используются системы мониторинга с накоплением и анализом больших объемов данных, а структурные особенности транспортных устройств отражают скрытые периодичности в исследуемом сигнале, обусловленные различными видами его модуляции. Процесс получения квазипериодического сигнала с помощью ротационного зондирования показан на рис. ЛПР 7. Кроме ротационных методов получения квазипериодического сигнала имеются матричные методы. В этом случае появляется дополнительный источник квазипериодичности, связанный с неидентичностыо чувствительных элементов матрицы 9. В конечном счете, должна быть получена матрица отсчетов, которая отражает пространственное или пространственновременное распределение физического поля в объекте контроля. В большинстве случаев рассматривают либо акустическое, либо электромагнитное поле. Рисунок 1. Многоэлементные акустические преобразователи нашли широкое применение в ультразвуковых диагностических приборах и по их проектированию вышел ряд монографий, например , которые достаточно полно освещают эту проблему. Датчики электромагнитных полей достаточно разнообразны, разнообразны принципы их работы и физические явления, лежащие в их основе. Холла и т. Специфика использования таких датчиков для получения матрицы отсчетов освещена в 3,8. Информация, считанная с элементов МП, накапливается в памяти ЭВМ вместе с соответствующими продольными координатами матрицы, а затем вы
водится на телеиндикатор. Хотя этот способ позволяет значительно сократить число выводов матрицы, а также повысить разрешающую способность вдоль продольной координаты она здесь ограничена только шагом перемещения матрицы, применение таких МП возможно лишь при большой точности перемещения матрицы вдоль продольной оси, а также при стабильных условиях контроля. Число выводов МП можно сократить за счет выполнения матрицы и коммутирующих элементов в виде гибридных интегральных микросхем 4. С помощью таких преобразователей получают прямоугольные или цилиндрические опорные области. При этом структурная неоднородность в объекте контроля приводит к появлению скрытой периодичности, которая может проявляться, а может не проявляться в наблюдаемом сигнале, в зависимости от соотношения сигналпомеха см. Неидентичность элементов МП приводит к противоречию при определении оптимального соотношения между чувствительностью и динамическим диапазоном. Это противоречие усугубляется тем, что в динамике элемент МП необходимо рассматривать как низкочастотный пространственный фильтр, который тоже определяет свойства опорной области. Таким образом, свойства опорной области могут быть изменены путем применения технических или алгоритмических средств, что позволяет повысить надежность определения свойств ненаблюдаемого процесса. В медицине программно аппаратные комплексы применяются в тех пограничных областях, которые, с одной стороны, характеризуются показателями, достаточно сложными для непосредственной диагностике, а, с другой стороны, там имеется возможность вычислительного преобразования этих показателей к виду, более простому для формулировки клинических заключений. Фактически, программноаппаратные комплексы представляют собой такую интеграцию измерительного прибора с вычислительным устройством, при которой компьютерной программой обеспечивается комплексное выполнение четырех функций управление, регистрация данных, анализ данных и вывод результатов. В здравоохранении одной из основных областей развития программноаппаратных комплексов является функциональная диагностика . Среди программноаппаратных комплексов по конструктивному исполнению можно выделить стационарные, мобильные и автономные. А по функциональным возможностям клинические и исследовательские. Среди мобильных и автономных систем наиболее широкое распространение получили системы холтеровского мониторинга 3, ,, 2. Эти недостатки могут быть устранены при записи сигнала ЭКС непосредственно на жесткий диск ЭВМ. Если частота дискретизации составляет 0 Гц, то для х часового непрерывного мониторинга необходимо 2 Мб памяти, что является достаточно мягким требованием для современных ЭВМ, оснащенных системой ИАШ .