ІНФОРМАЦІЙНА МОДЕЛЬ ПІДСИСТЕМИ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМИ БАГАТОКЛАСОВОЇ ДІАГНОСТИКИ

Serhii Tsybulnyk

Анотація


Удосконалення систем багатокласової діагностики на сьогоднішній день є дуже актуальною задачею. У більшості випадків воно відбувається завдяки підвищенню точності первинних перетворювачів, проте широке використання мікропроцесорної техніки, потужна математична база, розвиток методів і засобів обробки діагностичної інформації, стрімкий розвиток нових перспективних методів дослідження об’єктів та процесів на основі імітаційного моделювання, нові можливості багатовимірної візуалізації діагностичної інформації сприяють удосконаленню за допомогою можливостей сучасних комп’ютерних та інформаційних технологій. У даній роботі розглянуто основні напрямки вдосконалення систем функціональної діагностики інженерних та будівельних споруд, а саме: реалізація нових способів візуалізації даних вимірювань, використання нейронних мереж, новітні методи передачі живлення. Мета роботи полягає у побудові інформаційної моделі підсистеми візуалізації даних вимірювань для вдосконалення системи багатокласової діагностики складних просторових об’єктів, які знаходяться у важкодоступних місцях або складних умовах експлуатації. Розроблено інформаційну модель підсистеми візуалізації даних вимірювань, яка містить два модулі: модуль обробки сигналів вібрації і модуль імітаційного моделювання. Дана модель передбачає наявність зовнішніх (вхідних) даних, які є сигналами з трьох типів первинних перетворювачів: акселерометра, тензорезистора та інклінометра. Окрім використання датчиків, як джерела інформації, необхідної для функціонування підсистеми візуалізації, можуть також використовуватися математичні моделі каналів вібрації, тензометрії та інклінометрії або файли з вібраційними, тензометричними та інклінометричними даними, отриманими, наприклад, за допомогою інших діагностичних систем або для візуалізації окремого найбільш інформативного набору виміряних даних.


Ключові слова


інформаційна модель; підсистема візуалізації; система багатокласової діагностики

Повний текст:

PDF

Посилання


S.O. Tsybulnyk, “Vdoskonalennia zasobiv funktsionalnoi diahnostyky ta zakhystu rezervuariv na osnovi imitatsiinoho modeliuvannia”, avtoref. dys. kand. tekhn. nauk., pryladobudivnyi fak., NTUU “KPI”, Kyiv, 2016. (in Ukrainian)

V.M. Pugachev, E.G. Gazenaur, “Rol informatsionnyih tehnologiy v nauke i obrazovanii”, Vestnik KemGU, №9, pp. 31-34, 2009. (in Russian)

I.G. Semakin, E.K. Henner, Informatsionnyie sistemyi i modeli. Elektivnyiy kurs. Uchebnoe posobie, Moskva, Rossiya: BINOM. Laboratoriya znaniy, 2005. (in Russian)

V.A. Vtyurin, Kompyuternyie tehnologii v oblasti avtomatizatsii i upravleniya. Uchebnoe posobie, Sankt-Peterburg, Rossiya: SPbGETU, 2011. (in Russian)

Vizualizatsiia informatsii. [Elektronnyi resurs]. Dostup: https://uk.wikipedia.org/wiki/Vizualizatsiia_informatsii. Data zvernennia: Liut. 9, 2018. (in Russian)

A.V. Duhanov, O.N. Medvedeva, Imitatsionnoe modelirovanie slozhnyih sistem: kurs lektsiy, Vladimir, Rossiya: Izd-vo Vladim. gos. un-ta, 2010. (in Russian)

R. Tobon, The MoCap Book – a Practical Guide to the Art of Motion Capture, Orlando FL, USA: Foris Force, 2010.

A. Menache, Understanding Motion Capture for Computer Animation, San Francisco, USA: ELSEVIER SCIENCE & TECHNOLOGY, 2011.

M. Delbridge, Motion Capture in Performance: An Introduction, Basingstoke, England: Palgrave MacMillan, 2015.

Simulation. [Elektronnyi resurs]. Dostup: http://www.dictionary.com/browse/simulation. Data zvernennia: Liut. 9, 2018.

C. Michoud, S. Bazin, L. H. Blikra, M. H. Derron, M. Jaboyedoff, “Experiences from site-specific landslide early warning systems”, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., №13, pp. 2659-2673, 2013. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-13-2659-2013.

Q. Li, S. Wang, X. Huang, “Evaluation Model of Landslide Lake Risk Disposal Based on CFNN”, Journal of Applied Sciences, Vol. 13 (10), pp. 1746-1752, 2013. DOI: https://doi.org/10.3923/jas.2013.1746.1752.

G. Qiao, P. Lu, M. Scaioni, S. Xu and others, “Landslide Investigation with Remote Sensing and Sensor Network: From Susceptibility Mapping and Scaled-down Simulation towards in situ Sensor Net-work Design”, Remote Sensing, Vol. 5 (9), pp. 4319-4346, 2013. DOI: https://doi.org/10.3390/rs5094319.

Besprovodnaya peredacha energii na 5 metrov. [Elektronnyi resurs]. Dostup: http://habrahabr.ru/post/219857. Data zvernennia: Liut. 9, 2018. (in Russian)

E. Balabas, “Tonnyi elektroprovodov na svalku, ili Istoriya sozdaniya tehnologii rezonansnoy peredachi energii”. [Elektronnyi resurs]. Dostup: http://www.computerra.ru/60133/tonnyi-elektroprovodov-na-svalku-ili-istoriya-sozdaniya-tehnologii-rezonansnoy-peredachi-energii. Data zvernennia: Liut. 9, 2018. (in Russian)

Informatsionnaya model. [Elektronnyi resurs]. Dostup: https://ru.wikipedia.org/wiki/Информационная_модель. Data zvernennia: Liut. 9, 2018. (in Russian)

Conceptual Information Model. [Elektronnyi resurs]. Dostup: http://sparxsystems.com/enterprise_architect_user_guide/13.0/guidebooks/ea_conceptual_information_model.html. Data zvernennia: Liut. 9, 2018.

N. Bouraou, S. Tsybulnik, D. Shevchuk, “The investigation of model of the vibration measuring channel of the complex monitoring system of vertical steel tanks”, EEJET, Vol. 5, №9 (77), рр. 45-52, 2015. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.50980.




DOI: https://doi.org/10.20535/1970.55(1).2018.135890

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2018 Рівні права