УДК 303.732.4

СОВМЕСТНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ И КАЧЕСТВЕННЫХ ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИ В АСУ ТП

Савельев Андрей Николаевич1, Учаев Дмитрий Юрьевич2
1ФГБОУ ВПО Астраханский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационная безопасность»
2ФГБОУ ВПО Астраханский государственный технический университет, аспирант, кафедра «Информационная безопаность»

Аннотация
В статье рассматривается подход к оценке достоверности первичных источников информации в социотехнических системах, путем совместной обработки собранной качественной (полученной у экспертов) и количественной (собранной от датчиков) информации.

Ключевые слова: информационная безопасность, нечёткие множества, социотехнические системы, СППР


SHARING OF QUANTITATIVE AND QUALITATIVE SOURCES OF INFORMATION IN THE ACS

Savelev Andrei Nikolaevich1, Uchaev Dmitry Yurevich2
1Astrakhan State Technical University, Ph.D., Associate Professor of "Information Security"
2Astrakhan State Technical University, graduate student, Department of "Information Security"

Abstract
The article discusses the approach to assessing the validity of the primary sources of information on the socio-technical systems by co-processing of the collected qualitative (obtained from experts) and quantitative (collected from sensors) information.

Keywords: DSS, fuzzy sets, information security, socio-technical systems


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Савельев А.Н., Учаев Д.Ю. Совместное использование количественных и качественных источников информации в АСУ ТП // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 9 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/09/57901 (дата обращения: 20.11.2016).

Автоматизированные системы управления технологических процессов (АСУ ТП) уже много лет позволяют повысить надежность и экономичность эксплуатации оборудования, обеспечивают возможности облегчения условий работы и сокращение численности эксплуатационного персонала. Большинство современных систем, являются социотехническими. При их функционировании учитываются качественные параметры (компетенция персонала, качество работы, рабочая нагрузка), значения которых описываются неявно и неявными качественными показателями.

Одной из ключевых подсистем АСУ ТП является подсистема сбора и контроля данных, реализованная через взаимосвязанную совокупность датчиков, от оперативности и достоверности работы которой зависит качество контроля выполнения тех процесса и корректность принятого управляющего воздействия. При этом предъявляются повышенные требования к элементам подсистемы сбора данных в части их надежности, быстродействия, допустимой погрешности и прочим параметрам с учетом особенностей технологического процесса [5 c.39].

При формировании требований к подсистеме контроля параметров традиционно [4 c.97-110] выделяются следующие, являющиеся ключевыми для обеспечения эффективной работы, проверка (автоматизированная) на всех этапах жизненных цикла и полное протоколирование всех штатных и нештатных ситуаций, а также действий операторов АРМ.

Основными источниками входных, для осуществления контроля технологического процесса, данных на таких предприятиях, являются всевозможные датчики и приборы, осуществляющие вычисление различных параметров. Каждый датчик осуществляет контроль за вверенным ему показателем будь то давление, температура или любой другой параметр, необходимый для осуществления функционирования технологического процесса или контроля над ним. Большинство современных систем не учитывают психофизическое состояние персонала и его компетентность. В данной ситуации имеет место возникновение предаварийных, а порой и аварийных ситуаций.

Следует отметить, что существует проблема обеспечения достоверности показаний датчиков, которая напрямую влияет на качество функционирования АСУ ТП, а в итоге и на результат ее работы.

Для решения данной проблемы предлагается разработать методику обеспечивающую повышение достоверности первичных источников информации и совместного использования количественных и качественных показателей.

Для каждого из видов источников информации предлагается использовать классификацию: контактные датчики, реостатные датчики, тензорезисторы, температурные датчики, инфракрасные датчики (пирометры) и другие.

В свою очередь, от человека можно получить качественную информацию, такую как: степень густоты вещества, степень темноты отработанных газов, степень загрязнённости воды, степень загрязнённости воздуха и т.д.

Совместное использование количественной и качественной информации позволит полноценно рассмотреть и принять к сведению все возможные параметры и данные о процессе функционирования технологического процесса. Информация, полученная от лица, принимающего решение (ЛПР), позволит выявить противоречивость поступаемых данных от количественных источников.

При использовании описанного выше подхода, возникает необходимость совместной обработки двух типов информации: качественной (полученной от сотрудников или экспертов) и количественной (полученной от датчиков).

Для осуществления обработки двух видов информации, предлагается разработать методику осуществляющую выполнение основных, необходимых для системы, операций. Предусматривается, выполнение данных операций в социотехнических системах.
Предлагается использовать аппарат методов искусственного интеллекта. Нечеткие системы тоже основаны на правилах продукционного типа, однако в качестве посылки и заключения в правиле используются лингвистические переменные, что позволяет избежать ограничений, присущих классическим продукционным правилам.
С целью определения и выделения достоверной информации была разработана система, осуществляющая взаимодействие экспертов и ЛПР. Предлагаемая система осуществляет многокритериальную оценку возможных стратегий развития рассматриваемых данных с использованием комплекса методов принятия решений, которые позволяют применять различные способы представления экспертной информации и выполняют различные подходы к принятию решений. В системе применен метод отношений предпочтений, методы анализа иерархических и сетевых процессов, методы аддитивной свертки и нечеткого логического вывода, методы лингвистических векторных оценок и максиминной свертки [3 c.10-15]. 
Предлагаемая методика имеет следующие особенности:

  • Используются лингвистические переменные.
  • База данных формируется экспертным методом.

Все уровни степени влияния некоторого фактора на сервис могут измеряться не только количественно, но и качественно. Для этого необходимо определить лингвистическую переменную «Уровень фактора Х», носителем которой является область определения параметра Х, а терм-множество значений составляют нечеткие подмножества

  • низкий (Н);
  • ниже среднего (НС);
  • средний (С);
  • выше среднего (ВС);
  • высокий (В).

Этот 5-уровневый классификатор является оптимальным в большинстве случаев.
Для классификатора необходимо построить систему функций принадлежности носителя Х соответствующим нечетким подмножествам. Способом задания является система трапециевидных нечетких чисел (рис. 1).

Рисунок 1 – 5-уровневый классификатор на основе трапециевидных чисел

Данный классификатор наиболее адекватно приводит ассоциацию между качественной и количественной характеристикой фактора, о котором неизвестно ничего, кроме того, что он может принимать значение от 0 до 1. 
В качестве семейства функций принадлежности выступает стандартный пятиуровневый классификатор, где трапециевидные нечеткие числа – функции принадлежности (таблица 1).
Таблица 1 – Семейство функций принадлежности 

Существуют два основных способа ведения операций над нечеткими числами: с использованием a-сечения (рис. 2) или при помощи расширения, предложенного Л. Заде [2 c.165]. из них более простым и удобным для использования является первый.

 

Рисунок 2 – Сечение нечеткого числа

 - Сечением ( - уровнем, срезом)  нечеткого числа  называется множество

где  – замыкание носителя нечеткого подмножества, т. е. при
 нулевым уровнем будет 
Операции над нечеткими числами осуществляются последовательно уровень за уровнем, аналогично выполнению операций над интервалами:

1) сложение 
2) умножение 
3) вычитание 
4) деление 
5) умножение на коэффициент 

Нечеткое число возводится в десятичную степень следующим образом:

Часто при решении прикладных задач после выполнения арифметических операций полученное нечеткое число необходимо лингвистически распознать. Для этого нужно соотнести полученную функцию  и функции , соответствующие принятым «эталонным» значениям классификатора [1 c.68-73].
Заключение

Предлагаемый подход совместного использования количественной и качественной информации позволит повысить достоверность первичной (входной) информации. Использование качественных показателей психофизического состояния ЛПР (компетентность, загруженность, усталость, и т.д.) позволит снизить вероятность появления предаварийных, а в последствии и аварийных ситуаций. Разработка алгоритмов совместного использования информации является предметом дополнительных исследований и будет реализована в дальнейшем.


Библиографический список
  1. Ажмухамедов И.М., Колесова Н.А. Программная реализация вычислений с нечеткими числами // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. №2. 68-73 c.
  2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир.  [Электронный ресурс]: Научная библиотека– URL: http://sernam.ru/book_zade.php (дата обращения: 02.05.2014г.). 165 с.
  3. Интеллектуальные системы принятия решений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rae.ru/use/?section=contentop=show_article &article_id=7778300 (дата обращения 06.07.2015) 10-15 c.
  4. Нестеров А.П. Проектирование АСУТП. Книга 1. 2014.  97-110 c.
  5. Правила П.Б. Правила безопасности лакокрасочных производств. 2004 год. 39 c.


Все статьи автора «Учаев Дмитрий Юрьевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация