Можно рассматривать цель мониторинга как нахождение такого множества параметров объекта мониторинга, который позволяет определить текущее состояние объекта [1, 3]:

(1)                              P(t) → S(t) (1),

где P(t) – множество параметров, S(t) – множество состояний объекта в системе мониторинга.

Так как в статье рассматриваются динамические объекты (сложные системы), то оба множества задаются функциями от времени.

Другими словами, из множества всех параметров объекта, требуется выделить подмножество параметров, доступных для контроля и достаточных для надежного определения состояния объекта.

Параметры, включаемые в множество P(t) бывают двух видов – первичные и формируемые (расчетные). Первичные параметры поступают от элементов объекта непосредственно, расчетные требуют предварительного вычисления или формирования.

Представим множество параметров следующим образом:

(2)                               P(t) = P_p(t) + P_r(t),

где P_r(t) – множество первичных параметров, P_r(t) – множество расчетных параметров.

Множество P(t) может быть разделено на два подмножества [1], соответствующих быстропеременным и медленным процессам, протекающим в объекте мониторинга, т.е.:

(3)                               P(t) = P_τ(t) + P_η(t),

где P_τ(t) и P_η(t) – множества соответственно быстропеременных и медленных параметров объекта.

Для всех элементов множества P_τ(t) накладывается ограничение вида:

(4)                                        τ ≤  T,

  где τ – время между измерением параметра и поступлением его значения в систему мониторинга, Т – максимально допустимое время формирования мониторинговых данных.

Если значение τ превысит Т, то для множества P_τ(t) это будет означать потерю актуальности мониторинговых данных и неверное определение множества состояния объекта S(t).

К основным задачам мониторинга сложных динамических информационных систем относятся [2]:

• сбор значений первичных контролируемых параметров множества P_p(t);
• расчет значений контролируемых параметров множества P_r(t) на основе первичных данных;
• отображение мониторинговой информации и генерация отчетов;
• передача мониторинговой информации в подсистемы прогнозирования, принятия решений, оповещения, для формирования множества состояния S(t).
• хранение мониторинговой информации в базах данных;
• обеспечение синхронизации и контроль актуальности данных. 

Пусть задано множество S*, определяющий реальное состояние объекта мониторинга (отличие S(t) от S* в том, чтоS(t) является представлением об объекте в системе мониторинга и, в общем случае, не полностью совпадает с реальным состоянием объекта).

Тогда для организации процесса мониторинга необходимо определить такое множество параметров P(t), при котором выполняется условие:

(5)                                        min | S(t) – S*| , ∀ t

Процесс мониторинга может быть представлен в виде последовательности действий:

1. измерение значений множества параметров P_p(t);
2. расчет значений множества параметров P_r(t);
3. выделение множества P_τ(t) и его проверка на условие (4);
4. определение множества состояния S(t);
5. проверка множества S(t) на условие (5);
6. заключение о текущем состоянии S*  объекта мониторинга.

Исходя из вышеприведенного алгоритма, очевидна необходимость моделирования состояния объекта мониторинга (множества S*). При решении подобных задач используется компьютерное имитационное моделирование, методы которого являются одним из наиболее эффективных решений в данной области [1, 2].

Для проведения имитационного моделирования процесса мониторинга сложных динамических объектов используются специализированные программные продукты, например NetLogo, AnyLogic, Arena.

Выводы.

В статье определены цели и задачи мониторинга сложных динамических систем, формализован процесс мониторинга и приведен его алгоритм.

1. Симанков В.С. Компьютерное моделирование: учебник. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2012 г. – 340 с: ил. –  ISBN978-5-9518-0507-2
2. Симанков В.С. Автоматизация системных исследований: Монография (научное издание). Кубанский государственный технологический университет. – Краснодар, 2002. – 376 с. –  ISBN 5-8344-0021-3
3. Охтилев М.Ю. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов М.: Наука, 2006. – 410 с. – (Информатика: неограниченные возможности и возможные ограничения). – ISBN 5-02-033789-7 (в пер.)

Все статьи автора «shipilov»