УДК 621
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.05.003

Авторы

Прокопчина С.В.
Доктор технических наук, профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Аннотация

В рамках концепции Индустрии 4.0 предусматривается интенсивное развитие процессов интеллектуализации сенсорных систем. К числу важнейших специфических свойств реальных измерительных процессов в сложных системах относится, прежде всего, их реализация в условиях значительной неопределенности. Неопределенность обусловлена априорной неполнотой, неточностью, расплывчатостью информации о сложном измерительном объекте и среде его функционирования, что не позволяет построить адекватную модель объекта до проведения измерительного эксперимента, выявить и формализовать влияющие факторы внешней среды и разработать эффективные алгоритмы для функционирования информационных и измерительных систем.
В статье предлагается подход к интеллектуализации измерительных систем в условиях неопределенности путем создания
интеллектуальных сенсорных сетей на основе байесовских интеллектуальных технологий (БИТ) и средств их реализации. Рассмотрены типичные модули таких сетей, представляющие собой интегрированные наборы различных датчиков и интеллектуальных систем обработки измерительной информации.
В состав таких наборов датчиков могут входить как физически реализованные измерительные приборы, так и виртуальные сенсоры для измерения неколичественных или интегральных характеристик. Результатами работы сетей являются комплексные оценки состояния сложных объектов и рекомендации по обеспечению их устойчивого функционирования. Важной частью таких систем являются встроенные средства полного метрологического обоснования всех полученных решений. Системы имеют иерархическую архитектуру, соответствующую уровням управления сложными объектами, которая имеет возможность саморазвития на основе вновь полученной информации. Это достигается благодаря моделям и измерительным шкалам с динамическими ограничениями, на которых построены все используемые в этих сетях алгоритмы. В статье приводятся примеры использования интеллектуальных сенсорных сетей для мониторинга и управления техническими и социально-экономическими системами.

Ключевые слова

интеллектуальные измерения
байесовский подход
сенсорные сети