ri2014_materials

450	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

непрерывный контроль технического состояния оборудования в установившихся и переходных режимах работы с идентификацией изменений состояния вследствие ошибок управления,

оперативная диагностика при изменении состояния с идентификацией развитых дефектов, прогнозом остаточного ресурса и выдачей рекомендаций обслуживающему персоналу,

сбор данных для глубокой диагностики и планирования обслуживаний береговыми службами.

Система реализована в виде единой информационной сети (Ethernet), к которой подключена группа многоканальных измерителей (блоков анализа электрических сигналов БАЭС), выполняющих параллельный анализ всех контролируемых сигналов и передающих результаты анализа в измерительную сеть. К этой же сети подключен компьютер с программой мониторинга и оперативной диагностики.

Вкаждом виброизмерительном канале измеряются с интервалом обновления данных в 1,6 секунды: уровень виброскорости в полосе от 10 до 1000 Гц, третьоктавный спектр вибрации в диапазоне частот от 5 Гц до 10 кГц, узкополосный спектр до 10 кГц, СКЗ и пиковое значение высокочастотной (выше 8 кГц) импульсной вибрации. В каналах измерения тока измеряются узкополосные спектры тока до частоты 10 кГц. Используемые виды анализа вибрационных и токовых сигналов оптимизированы для решения задач оперативного обнаружения изменения состояния и идентификации развитых дефектов роторного оборудования с высокой достоверностью.

Для повышения достоверности обнаружения опасных изменений состояния оборудования используются автоматически адаптируемые пороги. Адаптация ведется с учетом трендов изменений контролируемых параметров. Тренды строятся на временных интервалах разной длительности с использованием скользящих накопителей, размер интервалов (накопителей) соответствует типовой длительности различных переходных режимов работы - пуска, выхода на режим, установления теплового равновесия. По результатам анализа трендов в конкретном накопителе определяется базовый уровень для адаптации порога в накопителе меньшей по времени длительности. Такой подход позволяет отстроиться от медленных изменений внешних условий и изменений режима работы оборудования, сохраняя высокую чувствительность обнаружения быстрых изменений состояния, в том числе из-за ошибок управления агрегатами. В свою очередь, монотонные измерения состояния агрегата в результате естественного старения уверенно обнаруживаются по анализу усредненных данных в последнем накопителе, в котором хранятся данные за все время работы системы.

Режим идентификации дефектов запускается периодически и по событию, при превышении одним из контролируемых параметров вибрации пороговых значений или появления скачка. Диагностика осуществляется по параметрам, превысившим один или несколько соответствующих пороговых значений и по трендам развития этих параметров (прогнозируемому времени достижения ближайшего порога). Задача сводится к определению наиболее вероятного состояния объекта в целом из множества возможных. Это множество возможных состояний предварительно составляется

взакладывается в диагностический модуль, являющийся составной частью программы оперативной диагностики. В качестве вибродиагностических параметров используются как уровни суммарной вибрации в разных полосах частот (виброскорости в полосе частот 10-1000 Гц, виброускорения в третьоктавных полосах частот и в полосе 5-1000 Гц) так и параметры выделенных из вибрации периодических, случайных и импульсных компонент. Число контролируемых вибропараметров в каждой точке – более 100. В качестве диагностических параметров тока используются величины спектральных составляющих как собственно тока, так и модулирующей ток функции.

Периодически и при регистрации события для глубокой диагностики береговыми службами осуществляется запись сигналов вибрации и тока длительностью до 40 секунд, в том числе около 10 секунд – до регистрации события.

Используемые в системе алгоритмы диагностики отрабатывались на многих типах машин, как общего применения, в энергетике и на железнодорожном транспорте, так и судовых, в частности на газовых и паровых турбинах, планетарных редукторах, турбогенераторах, центробежных и осевых насосах, в том числе погружных.

Зайнуллин О.Ф.

Россия, Санкт-Петербург, ОАО «СПМБМ «Малахит» МОДУЛИ РАСЧЁТА НАДВОДНОЙ НЕПОТОПЛЯЕМОСТИ В СИП БЖ ПОДВОДНЫХ ЛОДОК СПМБМ «МАЛАХИТ»

В более чем полувековой истории отечественного атомного подводного кораблестроения имеется немало славных достижений. Однако, были и трагические события, связанные с гибелью кораблей и подводников. При этом только 2 лодки (К-141 "Курск" и К-429) погибли из подводного положения, а 5 АПЛ (К-8, вторая авария К-429, К-219, К-278 "Комсомолец" и К-159) – из надводного. АПЛ К-56 получила гибельное повреждение в результате столкновения с надводным судном, но была

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ МОРСКОЙ ТЕХНИКИ И МОРСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ 451

быстро посажена на мель, что её и спасло. Кроме того, на АПЛ происходил ряд менее тяжёлых аварий, связанных с затоплением цистерн главного балласта. Таким образом, задачи надводной непотопляемости для ПЛ были и остаются весьма актуальными. Однако, выполнять расчёты на борту в условиях аварии достаточно сложно и трудоёмко. Велика вероятность ошибки, ведущей к усугублению аварии, особенно объективно учитывая недостаточный уровень подготовки экипажа в области теории корабля. Поэтому необходимо оснащение кораблей автоматизированными средствами информационной поддержки борьбы за надводную непотопляемость.

СПМБМ "Малахит" начало разработку программного обеспечения (ПО) задачи надводной непотопляемости для бортового компьютера применительно к подводной лодке проекта 971 в 1989 году. Впервые задача была установлена на АПЛ в составе системы информационной поддержки борьбы за живучесть в 1993 году. Затем аналогичные системы устанавливались на всех последующих АПЛ проекта 971. В составе системы впервые был установлен модуль расчёта надводной непотопляемости "Синоп". Основные особенности модуля:

Первая реализация в бортовой системе задачи расчёта надводной непотопляемости;

Впервые реализовано выполнение прогноза развития аварии во времени;

Выполнение пробных расчётов в повседневной эксплуатации и в условиях аварии;

Автоматический и ручной подбор варианта спрямления;

Применение алгоритмов, обеспечивающих минимизацию времени расчёта в бортовых системах по сравнению с проектными программами.

На АПЛ проекта 885 в 2011 году в составе центральной координирующей системы управления установлен модуль расчёта надводной непотопляемости БРАС. Основные особенности модуля:

Впервые реализован автоматический режим расчёта с получением данных от датчиков и сигнализаторов общекорабельных систем, а также приборов определения равновесной посадки, также установленных впервые;

Выполнение прогноза развития аварии во времени;

Выполнение пробных расчётов в повседневной эксплуатации и в условиях аварии.

В настоящее время ведутся работы по созданию модулей расчёта надводной непотопляемости "МоРаНН" следующего поколения для новых и модернизируемых АПЛ. Основные особенности модуля:

Реализация автоматического режима расчёта с получением данных от датчиков и сигнализаторов общекорабельных систем, а также приборов определения равновесной посадки;

Выполнение оценки текущего состояния ПЛ с точки зрения плавучести и остойчивости в повседневных и аварийных условиях;

Выполнение прогноза развития аварии во времени;

Реализация сетевого взаимодействия модулей, запущенных на различных пультах;

Реализация новых принципов расчёта и прогноза;

Выполнение пробных расчётов в повседневных и аварийных условиях;

Наличие базы данных по ранее сосчитанным эксплуатационным и аварийным случаям;

Оптимизация интерфейса.

За более чем 20-летний период, специалисты СПМБМ "Малахит", СВВИМУ, НИТИ им. Александрова и НПО "Аврора" создали два поколения бортовых модулей расчёта надводной непотопляемости и продолжают работы в этом направлении по созданию модулей следующего поколения для установки на новые и модернизируемые ПЛ. Главной особенностью модулей расчёта надводной непотопляемости, установленных на ПЛ "Малахита", является возможность выполнения прогноза развития аварии при затоплении отсеков ПЛ. В разрабатываемом модуле "МоРаНН" применены как лучшие достижения предыдущих систем, так и новые принципы расчёта и прогноза.

Ильменков С.Л.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ФУНКЦИЙ ГРИНА К ЗАДАЧЕ ДИФРАКЦИИ ЗВУКА НА ТЕЛАХ

НЕАНАЛИТИЧЕСКОЙ ФОРМЫ

Одним из важных направлений применения информационных технологий при исследовании объектов морской техники и морской инфраструктуры является развитие методов изучения звуковых полей и математической обработки гидроакустических сигналов. Акустические средства мониторинга океана, зондирования морской среды и донных осадков стали в последние годы наиболее перспективным и интенсивно развивающимся направлением исследования динамических процессов и разномасштабных неоднородностей в морской среде.

Средствами гидролокации обеспечивается звуковидение, обследование участков морского дна с высокой разрешающей способностью, обнаружение, определение текущих координат и классификация морских объектов (рассеивателей), прием, обработка и отображение информации об отраженных от объектов сигналах.

http://spoisu.ru

452	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Реальные рассеиватели имеют неаналитическую форму и поэтому к ним неприменим метод разделения переменных (метод рядов Фурье) для вычисления отражённого от них звукового поля. Под неаналитическими понимаются тела, поверхность которых не может быть отнесена к разряду координатных систем с разделяющимися переменными в скалярном уравнении Гельмгольца. Известно достаточно большое количество методов решения задач по отражению и рассеянию звука телами с такой формой поверхности. Наиболее известными и часто используемыми в исследованиях подобного рода являются: методы конечных и граничных элементов, метод Купрадзе, Т – матриц, геометрической теории дифракции, интегральных уравнений и т.д.

Вданной работе рассматривается метод функций Грина применительно к неаналитическому рассеивателю в форме конечного кругового цилиндра, ограниченного по торцам полусферами.

Рассеянное подобным телом звуковое давление может быть найдено с использованием математической формулировки принципа Гельмгольца-Гюйгенса (интеграла Кирхгофа). Алгоритм расчета требует знания амплитудно-фазового распределения звукового давления и нормальной составляющей колебательной скорости на некоторой замкнутой поверхности интегрирования, состоящей в данном случае из боковой поверхности цилиндра и поверхностей полусфер.

Вобщем случае функция Грина в двучленном варианте интеграла Кирхгофа выбирается в виде потенциала точечного источника, однако, используя относительный произвол в выборе данной функции, можно получить одночленные варианты формулы Кирхгофа, рассматривая выражения для функций Грина в системах круговых цилиндрических и сферических координат, связанных с соответствующими частями поверхности интегрирования.

Применение данного подхода позволяет существенно упростить вычислительную процедуру, т.к. на контрольной поверхности требуется определить только один из вышеуказанных параметров при условии совпадения этой поверхности с координатной поверхностью одной из систем координат,

вкоторой возможно разделение переменных.

При решении задачи дифракции для определения значений звукового давления и нормальной составляющей колебательной скорости на поверхности интегрирования рассматривались однородные граничные условия Дирихле (идеально мягкое тело) и Неймана (идеально жесткое тело), а также выражения для скалярных потенциалов плоской монохроматической волны единичной амплитуды, падающей на рассматриваемое тело от источника, расположенного на бесконечности, которые раскладываются по собственным функциям решения уравнения Гельмгольца в сферической и цилиндрической системах координат.

Для вычисления интегралов на контрольной поверхности используются квадратурные формулы, при этом в системе узловых точек шаг интегрирования (дискретизации) поверхности в осевом и окружном направлениях не должен превышать половины длины звуковой волны.

Численный эксперимент при решении тестовой задачи по оценке дальнего поля точечного источника (группы точечных источников) непосредственно и путем пересчета значений звукового давления и (или) нормальной составляющей колебательной скорости с контрольной поверхности, охватывающей данный источник (источники) в ближнем поле, показал, что в рассматриваемом диапазоне волновых размеров результаты, полученные этими двумя способами, достаточно хорошо совпадают.

На основании выполненных расчетов получены нормированные модули угловых характеристик рассеяния звука неаналитическим рассеивателем с различным отношением длины цилиндра к радиусу полусфер при различных углах падения плоской волны и различных волновых размерах рассеивателя.

Можно отметить, что по своему виду угловые диаграммы для неаналитического рассеивателя оказались весьма похожи на угловые характеристики рассеяния вытянутых сфероидов (идеальных и упругих) с соответствующими соотношениями полуосей.

Колченко А.Ю., Шавиская С.К.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДБОРА ОПТИМАЛЬНОГО ГРУЗОПЕРЕВОЗЧИКА

Объем морских грузоперевозок с каждым годом только увеличивается: ни один вид транспорта не является столь же экономичным при перемещении грузов на большие расстояния с пересечением нескольких государственных границ.

Важной особенностью рынка транспортных услуг является его деление на открытый и закрытый фрахтовый рынок. К закрытому рынку относится та часть грузопотоков, к освоению которых допускаются только определенные группы судовладельцев.

Под открытым фрахтовым рынком понимается часть международных морских грузопотоков, где участие в перевозках не лимитируется какими либо ограничениями и осуществляется в условиях относительно свободной конкуренции.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ МОРСКОЙ ТЕХНИКИ И МОРСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ 453

На открытом фрахтовом рынке присутствует большое количество транспортных компаний. Почти все они не публикуют информацию о своих судах и самостоятельно найти оптимальный вариант очень сложно. Второй вариант нахождения морского перевозчика – это фрахтовые брокеры, которые сделают все за вас за определенный процент от сделки. Но даже такой подбор не происходит в режиме реального времени.

Тарифы на услуги перевозки меняются редко и отслеживать их довольно просто. Основной же сложностью является фрахтовая ставка, представляющая собой цену, которая устанавливается при заключении каждого отдельного договора.

Основной причиной, по которой грузовладельцам выгодно обращаться к услугам брокера, являются трудности по сбору полной информации о перевозчиках, об уровне тарифов на перевозки, стоимости и видах услуг, предоставляемых экспедиторами. Причем условия и цены на один и тот же заказ могут сильно отличаться у разных перевозчиков. Для каждой конкретной перевозки существуют приоритеты по разным критериям, которые можно выделить в этой сфере: надежность, тарифы, сроки, гарантия и т. д. На основе этих данных судовладельцы и фрахтователи хотят получить оптимальные для себя варианты.

Для упрощения взаимоотношения всех участников сделки предлагается использовать модель автоматизированной системы, где грузовладелец и судовладелец заносят в единую базу данных информацию о своих предложениях и требованиях.

Судовладельцы указывают информацию о своих судах и ценах: куда, что и за сколько они готовы везти. После завершения сделки, партнеры могут поставить друг другу оценки по разным критериям, которые будут использовать при автоматизированным подборе. В основе формирования оценки грузоперевозчика и грузовладельца используется расчёт среднего арифметического всех засчитанных голосов, а также учитывается «возраст» отзыва и общее количество засчитанных голосов по каждому из них.

Как правило, ни один из рассматриваемых перевозчиков не является лучшим по своей системе параметров заказа на перевозку. Поэтому следует решать вопрос о степени важности выделенных параметров для покупки услуг перевозчиков. Пользователь может попытаться через интерфейс расставить веса всем критериям вручную для каждого конкретного заказа, либо система предложит выставить оценку основываясь на методе парных сравнений. Это может происходить так: система по очереди будет показывать пару критериев, а пользователь должен будет определить какой из них для него имеет приоритет выше. На основе этих данных в режиме реального времени производится предварительная выборка перевозчиков, которые могли бы оказать требуемые услуги. Дальше, по основным параметрам, происходит автоматическое ранжирование предложений по оценкам, поставленных уже воспользовавшихся услугами пользователями и приоритетах на текущий заказ.

Для автоматизированного подбора наилучшего перевозчика под конкретные условия нужно оценить важность каждого критерия. Чем больше критериев получат свой вес, тем точнее будет подборка. После выставления таких оценок будет считаться вес каждого ранга из расчета общего количества факторов, деленного на соответствующий ранг. Для подбора используется только суммарный вес рейтингов по каждому из критериев.

Даже если суммарные оценки полученные пользователями будут равны у нескольких перевозчиков, то рейтинг будет отличаться за счет рангов критериев, выставленных в начале. В результате таких операций, получается список перевозчиков, ранжированных по отношению к целевой функции.

Предлагаемый подход автоматизированного подбора грузоперевозчика позволит существенно сократить время на поиск перевозчиков, а так же выбор наиболее подходящего из них по заданным критериям и снижает риски выбора недобросовестного перевозчика за счет системы оценок другими участниками системы.

Колченко С.Ю.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет АВТОМАТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА СПЕЦИФИКАЦИИ СБОРОЧНЫХ ЧЕРТЕЖЕЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ СУДОВ

В настоящее время кораблестроение по отношению к другим производственным отраслям развивается довольно консервативно. Использование информационных технологий в этой сфере идет не такими высокими темпами, как в авиаили машиностроении. Затруднения можно объяснить низкой фондовооруженностью, снижением численности и качества персонала, а также недостаточным финансированием.

Применение систем автоматизированного проектирования (САПР) позволяет уменьшить количество используемых деталей, значительно сократить время проектирования и количество переделок по сравнению с аналогичными проектами без ее внедрения. САПР может быть использована для проведения конструкторских и технологических работ, а также работ по

http://spoisu.ru

454	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

технологической подготовке производства. С ее помощью выполняется разработка чертежей, проводится трехмерное моделирование изделий и процессов их сборки, составляются технологическая документация и управляющие программы для станков с числовым программным управлением (ЧПУ), ведутся архивы.

В наши дни существует большое количество как зарубежных, так и отечественных САПР, используемых при проектировании судов: Tribon, ADEM, Catia, Foran, Cimatron и многие другие. Эти программные продукты хорошо зарекомендовали себя за длительные срок пребывания на рынке САПР, получили большое количество положительных отзывов и используются во многих конструкторских бюро в разных странах.

Но не смотря на то, что перечисленные системы позволяют значительно ускорить процессы проектирования и повысить качество проектируемых деталей, их повсеместное внедрение затруднено, что обусловлено их высокой стоимостью, сложностью интеграции в существующий рабочий процесс конструкторских бюро, а также необходимостью дополнительного обучения персонала. Вследствие чего можно сделать неутешительный вывод: 3D-моделирование при проектировании судов остается «экзотикой», уступая первенство 2D-чертежам.

Чертежи чаще всего создаются в системах проектирования общего назначения, не имеющих специализированных модулей, ориентированных на упрощение проектирования судов. Поэтому многие операции, которые выполняются автоматически в САПР, здесь приходится выполнять вручную. Одной из таких операций является создание спецификации сборочного чертежа. САПР позволяет создать спецификацию указанного образца по ГОСТ нажатием одной кнопки, в то время как создание спецификации по чертежу вручную может занять значительное время и в нем могут содержаться ошибки.

Для того, чтобы уменьшить влияние человеческого фактора на качество составления спецификации сборочного чертежа, предлагается разработать программный продукт, который будет проводить сравнения заданных величин с требуемыми ГОСТами в автоматическом режиме и уведомлять конструктора о допущенных ошибках.

Для выполнения поставленной цели, необходимо выполнить следующие задачи:

определить фактические значения изделий (координаты, размерности), а также соответствующие параметры, указанные вручную в спецификации (материал, маркировка изделия и т. д.)

получить из заранее сформированной базы данных (БД) регламентируемые ГОСТами значения изделий;

провести сравнение данных, полученных из спецификации и чертежа, с данными, полученными из БД;

проанализировать результат сравнения и принять решение о правильности заполнения спецификации;

уведомить конструктора о результатах проверки.

Следует отметить, что система должна не только определять ошибки, но и быть достаточно интеллектуальной, чтобы предлагать возможные варианты их исправления. Подобный контроль не только позволит уменьшить количество ошибок, совершаемых проектировщиком в силу человеческого фактора, но и сократит возможные расходы - на более поздних стадиях проектирования цена ошибки значительно возрастает.

Таким образом, использование описанного программного продукта, который может занимать место между системами проектирования общего и специального назначения, позволит за незначительные финансовые вложения повысить качество выпускаемых спецификаций В то же время, автоматическая работа подобной системы не будет требовать дополнительного обучения персонала.

Колченко С.Ю., Шавинская С.К.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет АНАЛИЗ ОКРУЖЕНИЯ НА ПРИГОДНОСТЬ ДЛЯ УСТАНОВКИ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ПО

В современном мире сильно возросла потребность в сетевых вычислительных ресурсах для различных отраслей. Все большее распространение получают системы распределенной и параллельной обработки данных: кластеры, облачные и грид системы. Управлять приходится не одним вычислительным узлом, а сотнями и даже тысячами. Только на ранних этапах производства программного обеспечения (ПО), когда приложение не имеет большого числа системных требований, подготовка окружения для его работы может осуществляться вручную. Но с ростом числа зависимостей, а так же вычислительных узлов, на которые должно быть установлено приложение, задача становится достаточно сложной.

Для решения данной проблемы на всех этапах подготовки окружения должны использоваться системы автоматизации, позволяющие исключить человеческий фактор как источник возможных

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ МОРСКОЙ ТЕХНИКИ И МОРСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ 455

ошибок, сократить временные затраты, разграничить права доступа, а так же дать возможность более гибкой настройки большого числа окружений.

Для того, чтобы это стало возможным, необходимо собрать метаинформацию о приложении – примерное описание его аппаратных и программных зависимостей. Сбор осуществляется инкрементально в процессе создания ПО путем проведения нагрузочных тестирований в различных окружениях, а так же с применением методов экспертной оценки. Чаще всего списков системных требований бывает несколько: минимальные и рекомендуемые, a так же требования для различных режимов работы приложения — отладки, тестирования и конечной эксплуатации.

Вдальнейшем, полученные данные могут быть использованы при определении соответствия окружений вычислительных узлов требованиям ПО. А в случае конфликтов — позволит определить порядок действий, необходимый для приведения окружений к требуемому состоянию.

Вразработанной модели принято допущение, что существует множество вычислительных узлов, обладающих известным набором характеристик, а каждая частная характеристика является дискретным значением в зависимости от объема ОЗУ, объема ПЗУ, скорости сетевого соединения.

Впредположении, что на вычислительный узел устанавливается операционная система (ОС), характеризуемая рядом зависимостей, которые можно поделить на три основные категории: программные; конфигурационные; информационные.

Аналогично характеристикам ОС, ПО имеет ряд зависимостей, которые могут быть поделены на четыре категории соответственно характеристикам вычислительного узла.

Впроцессе подготовки окружения происходит проверка удовлетворения требований приложения доступными характеристиками как ОС, так и вычислительного узла в соответствии с некоторыми методами сопоставления с образцом установленного вида в зависимости от характеристик приложения и ресурсных зависимостей приложения, характеристики вычислительного узла. В результате получена математическая модель необходимых и достаточных условий и возможностей установки приложения в зависимости от результата разрешения данной зависимости.

Вдокладе отмечено, что представленная математическая модель может быть полезна при разработке автоматизированных системы подготовки окружений, в том числе виртуальных, при большом количестве вычислительных узлов и сложных зависимостях разрабатываемого приложения.

Коновальцева Е.Г.

Россия, Санкт-Петербург, ОАО «Концерн «НПО «Аврора» РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ РАСЧЕТА ВЕРОЯТНОСТИ ВЗРЫВА ИЛИ ПОЖАРА ПРИ ПОГРУЗО-

РАЗГРУЗОЧНЫХ РАБОТАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

При создании информационных технологий для подсистем поддержки принятия решений руководителей погрузо-разгрузочных работ необходимо учитывать, что существующие системы не всегда соответствуют современным требованиям к обработке информации и времени на принятие решений. Кроме того, оператору приходится учитывать большое число параметров, что в некоторых случаях может привести к некорректной работе. Использование теории нечетких множеств позволяет анализировать одновременно несколько параметров, увидеть и предотвратить зарождение аварийной ситуации или аварии.

Актуальность предложенного метода состоит в том, что он опирается на теорию нечетких множеств. Это позволяет описывать причинно-следственные связи и применять целостный (системный) подход к анализу большого числа параметров от разнородных источников данных.

Применение иных методов связано с необходимостью использования больших массивов информации, требующих соответствующих вычислительных мощностей, сложности ее статистической обработки и интерпретации в терминах принятия решений по конкретной обстановке и оценке.

Положительное решение задачи информационной поддержки достигается за счет двух основных принципов: принципа лингвистической оценки технических средств и принципа иерархичности.

Для условий предотвращения пожара или взрыва был разработан алгоритм, входной информацией которого являются параметры, контролируемые при погрузо-разгрузочных работах. Выходным параметром является оценка агрегированного показателя взрывопожарной безопасности.

Применяя принцип лингвистической оценки, причинно-следственные связи между параметрами состояния технических средств и оценкой описываются на естественном языке, а затем формализовываются в виде совокупности нечетких логических высказываний типа: "ЕСЛИ-ТО, ИНАЧЕ". Принцип иерархичности реализуется в построении дерева выводов, которое позволяет уйти от «проклятья размерности». За счет него можно учитывать практически неограниченное число параметров состояния судна, влияющих на его оценку, а также изменять весовой коэффициент каждого параметра.

Новизна результата состоит во введении специальной матрицы знаний, элементами которой являются нечеткие терм - множества параметров состояния системы инертных газов (СИГ), а строки

http://spoisu.ru

456	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

соответствуют нечетким логическим уравнениям, связывающим параметры состояния СИГ с прогнозом развития ситуации.

Достоверность результата обусловлена тем, что заполнение матрицы знаний осуществляется опытными специалистами-экспертами или на основе экспериментальных данных.

Практическая ценность введенной матрицы знаний состоит в том, что она является носителем алгоритмов технической диагностики на базе аппарата нечеткой логики.

Использование данного метода предусматривает повышение безопасности грузовых операций, сокращение времени обработки информации, создание информационно-комфортных условий принятия решения операторами за счет комплексного анализа данных о сложившейся обстановке, синтеза и выдачи рекомендаций по устранению предпосылок к аварийности.

Коробкова М.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЕВРОПЕЙСКИХ И РОССИЙСКИХ ПОРТАХ

С целью повышения эффективности управления морским портом на государственном уровне принимается и разрабатывается целый ряд новаций, большую долю среди которых занимают информационные технологии; их внедрение позволит повысить уровень автоматизации и, как следствие, эффективности морских торговых портов, а также уровень безопасности операций в порту. К сожалению, Россия достаточно сильно отстает от мировых лидеров портового бизнеса. Лишь некоторые новации (например, применение технологии предварительного информирования таможенных и иных государственных контролирующих органов, электронное декларирование и удаленный выпуск товаров и др.) уже начали реализовываться, но значительную часть необходимо взять на вооружение и в ближайшее время постараться воплотить в рамках реализации Транспортной стратегии РФ до 2030 года.

На современном этапе развития портового обслуживания многие критерии эффективного функционирования морских торговых портов и морских терминалов обусловлены системами взаимного обмена информацией и оповещения. Наиболее подходящим методом решения данной задачи является создание единой логистической информационной системы взаимодействия портового комплекса (далее - ЕЛИСВ ПК). Подобная система должна обеспечить интеграцию информационных систем организаций, осуществляющих деятельность на территории порта, государственных учреждений, выполняющих контрольные функции в порту, а также других участников информационно-транспортно-логистической цепочки.

Для выполнения этой задачи в европейских портах внедрены специализированные информационные системы.

Одной из таких систем является информационная система DAKOSY, применяемая в порту Гамбург, который является вторым портом в Европе (после Роттердама). Подход к внедрению информационной системы DAKOSY был основан на прагматичной основе. С самого начала проектирования порт рассматривал ее с "позиции потребностей", принимая во внимание точку зрения пользователя. DAKOSY была создана в 1982 году транспортным департаментом Гамбурга с целью обеспечить обмен электронными данными (EDI) для ускорения процесса перегрузки. В настоящее время деятельность DAKOSY вышла за рамки Гамбурга и имеет отношение к логистическим цепочкам между Гамбургом и его тыловыми территориями. DAKOSY основана на центральной базе данных, которая позволяет хранить и обрабатывать информацию. Для интермодальных распределительных центров, каковым в частности является порт Гамбург, быстрый и гибкий информационный поток между всеми задействованными сторонами является одним из самых важных и мощных преимуществ для конкурентоспособности. DAKOSY, основанная в 1982 году система передачи данных, дает порту Гамбург это преимущество в области конкурентоспособности в форме инновационных и прогрессивных систем связи и информации в транспортном секторе.

Единой платформой информационного взаимодействия в российских портовых комплексах может стать портал «Морской порт», над разработкой и внедрением которого в настоящее время работает Федеральная таможенная служба России. Портал «Морской порт» должен стать связующим звеном между всеми участниками технологического процесса грузоперевалки (операторами портовых терминалов, грузовладельцами, перевозчиками, государственными контролирующими органами). Работа портала позволит обеспечить непрерывность технологического процесса обработки грузов и транспортных средств, оптимизировать совершение ряда технологических операций за счет подачи предварительной информации, которая попадает в единую информационную систему порта. Предварительная информация подается и используется по принципу «единого окна», что в итоге приведёт к сокращению сроков обработки грузов и транспортных средств.

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ МОРСКОЙ ТЕХНИКИ И МОРСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ 457

Королева Е.А., Коробкова М.Н.

Россия, Санкт-Петербург, Государственный университет морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: НАСТОЯЩЕЕ

И БУДУЩЕЕ МОРСКИХ ТОРГОВЫХ ПОРТОВ РОССИИ

Сегодня деятельность крупнейших морских торговых портов России должна соответствовать критериям инновационного развития, которые предъявляются мировым бизнессообществом. Без этого не возможна их интеграция в мировую транспортную систему с сохранением, расширением своего влияния и возможностью отстаивания собственных интересов на равных с передовыми европейскими портами.

По мнению ряда исследователей, в настоящее время одними из ключевых показателей деятельности порта являются скорость и качество обработки документов, оформления судозаходов и обработки грузов.

Наиболее подходящим методом решения данной задачи является создание единой логистической информационной системы взаимодействия портового комплекса (далее - ЕЛИСВ ПК). Подобная система должна обеспечить интеграцию информационных систем организаций, осуществляющих деятельность на территории порта, государственных учреждений, выполняющих контрольные функции в порту, а также других участников информационно- транспортно-логистической цепочки.

Деятельность морского порта характеризуется сложностью информационных процессов, связанных с большим количеством участников транспортного рынка, и множеством форм обрабатываемых документов, а также большим количеством вовлеченных во взаимодействие организаций и служб. Поэтому при организации единой логистической информационной системы портового комплекса необходимо определить основные критерии объединения разнородных систем.

Основными критериями реализации ЕЛИСВ ПК должны стать:

информационное обеспечение и взаимодействие контрольных органов порта;

снабжение информацией участников портовой деятельности (стивидорные компании, агентирующие компании, экспедирующие компании);

единые формы предоставления информации на различных этапах операционной деятельности в порту;

сопряжение и обмен данными с российскими отраслевыми информационными системами: ОАО «Российские железные дороги», Федеральная транспортная сеть, Ространснадзор;

сопряжение и обмен данными с зарубежными портами и международными информационными системами морского транспорта.

Единой платформой информационного взаимодействия портового комплекса может стать портал «Морской порт», над разработкой и внедрением которого в настоящее время работает Федеральная таможенная служба России.

Портал «Морской порт» должен стать связующим звеном между всеми участниками технологического процесса грузоперевалки. Работа портала позволит обеспечить непрерывность технологического процесса обработки грузов и транспортных средств, оптимизировать совершение ряда технологических операций за счет подачи предварительной информации, которая попадает в единую информационную систему порта. Предварительная информация подается и используется по принципу «единого окна», что в итоге приведёт к сокращению сроков обработки грузов и транспортных средств. Портал «Морской порт» - чрезвычайно важный проект, который способствует повышению качества портового обслуживания и эффективности работы крупнейших отечественных портов, за счет создания единой платформы информационного взаимодействия.

Таким образом, создание единого информационного пространства портового комплекса

обеспечит взаимодействие между всеми участниками транспортного процесса, повысит эффективность государственного контроля, осуществляемого в морских портах, аккумулирует информацию из различных источников (таможня, перевозчики, администрация порта, участники ВЭД, операторы терминалов и др.), ускорит процессы оформления за счёт предварительного информирования и отсутствия необходимости предоставления информации каждому заинтересованному субъекту отдельно.

Ожидается, что работа по формированию единого информационного пространства с целью оптимизации процессов прохождения контрольных мероприятий и обработки грузов в морских портах поможет решению многих вопросов и станет необходимым шагом в деле повышения качества портового обслуживания и привлекательности морских отечественных портов.

http://spoisu.ru

458	РЕГИОНАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИКА – 2014

Максимова М.А.

Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет МЕТОДОЛОГИЯ ПРОЦЕДУРЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАБОТОСПОСОБНОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ

СУДОВЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК

Проблема повышения надежности судовых энергетических установок (СЭУ) была и остается одной из основных и многоплановых проблем, включающих в себя научно-технические и организационные аспекты. Основным и наиболее важным из них является эксплуатационный аспект, связанный с техническим обслуживанием и ремонтом элементов СЭУ, которые в зависимости от своего технического состояния лимитируют и работоспособность элементов СЭУ и СЭУ в целом.

Под работоспособностью понимается состояние элемента СЭУ, при котором значение параметров, характеризующих способность выполнять заданные функции элементом, соответствуют требованиям нормативно-технической документации и (или) конструкторской (проектной документации)[1]. Определение работоспособности элемента СЭУ, как правило, решают при его диагностировании. Если элемент СЭУ утратил работоспособность или его работоспособность снизилась до допустимого значения, то возникает задача – определение причины и устранение причины. Решение этой задачи обычно связано с выполнением работ по частичной или полной разборке элемента с последующей сборкой. При этом основная цель таких мероприятий заключается в восстановлении работоспособности элемента СЭУ. Проблема прогнозирования, как известно, связана с обоснованным предсказанием наступления возможного отказа элементов СЭУ.

Рассматриваемая ниже методология процедуры прогнозирования работоспособности элемента СЭУ носит рекомендательный характер и не относится к конкретному элементу, она указывает последовательность выполнения действий оператора. Для применения данной методологии по отношению к конкретному элементу СЭУ требуется применение правил его технической эксплуатации с учетом контролепригодности. Под контролепригодностью (ГОСТ2091189 «Техническая диагностика.Термины и определения») понимается свойство, характеризующее его пригодность к проведению контроля заданными средствами контроля [2].

Работоспособность контролепригодного элемента СЭУ устанавливается на основе анализа данных результатов измерения контролируемых параметров, полученных специальными средствами технической диагностики или при помощи штатной контрольно-измерительной аппаратуры.

Для выполнения процедуры прогнозирования накапливается размер выборки временного ряда в виде множества пар. Имеющиеся данные используются для определения аналитического вида функции прогнозирования. При достижении контролируемым параметром значения, равного 0,85 (1,15 при убывающем процессе) в качестве размера выборки берутся 10…15 ретроспективных данных результатов измерений. Объясняется это тем, что «далекое прошлое» оказывается непригодным для целей прогнозирования – оно слабо связано с будущим.

Временной ряд исходных данных подвергается операции сглаживания, например интегрирование и L-интегрироание 1 и 2 кратности. После операции сглаживания исходных данных производятся численные оценки коэффициентов уравнений прямых. Коэффициенты рассчитываются методом наименьших квадратов. Численные значения параметров позволяют получить аналитические выражения аппроксимирующей функции, являющиеся решением уравнения прямой фазовой плоскости.

После определения положения прямых фазовых плоскостей, находятся коэффициенты корреляции и среднеквадратическое отклонения на фазовых плоскостях. Из найденных аппроксимирующих функций для дальнейшей работы выбирается та, которая имеет наименьшее значение среднеквадратическое отклонение и, соответственно, наибольший коэффициент корреляции. По выбранному коэффициенту корреляции производится расчет ожидаемой погрешности прогнозирования на основе энтропийного значения относительной приведенной погрешности.

Производится корректировка численного значения параметра тренда найденной аппроксимирующей функции. В результате определяется окончательное выражение аппроксимирующей функции, которое и будет использоваться для целей прогнозирования изменения работоспособности элемента СЭУ. Аппроксимирующая функция с скорректированным значением параметра тренда позволяет сделать предварительный прогноз достижения контролируемым параметром допустимого значения. Поскольку процесс деградации работоспособности относится к случайным процессам, то на интервале прогнозирования необходимо организовать еще ряд дополнительных измерений контролируемого параметра. После получения новых данных, при необходимости, производится перерасчет численного значения параметра тренда. Перерасчет производится, если текущие данные измерений параметра трижды

http://spoisu.ru

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ МОРСКОЙ ТЕХНИКИ И МОРСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ 459

подряд будут больше или трижды подряд будут меньше прогнозируемых на данные моменты времени значения с учетом погрешности прогнозирования.

Полученный результат прогноза изменения работоспособности элемента СЭУ сопоставляется с задачей эксплуатации судна. По результату анализа принимается решение о эксплуатационной надежности элемента, решается вопрос о возможности дальнейшей эксплуатации или о необходимости выполнения ТО. При этом, практическая реализация рассмотренного алгоритма обработки временных рядов позволит прогнозировать момент выполнения технического обслуживания элементов СЭУ, и тем самым осуществить переход от регламентированного технического обслуживания к обслуживанию по фактическому состоянию на основе компьютерных информационных технологий.

Митько А.В.

Россия, Санкт-Петербург, Российский государственный гидрометеорологический университет ПУТИ СОЗДАНИЯ МОБИЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ СУДОВ ДЛЯ ОХРАНЫ ВАЖНЫХ МОРСКИХ ОБЪЕКТОВ

Всовременных условиях увеличения террористической деятельности на морских акваториях особое место среди задач обеспечения безопасности мореплавания занимает задача охраны важных морских объектов от террористических и криминальных угроз. В связи с этим, для обеспечения эффективной охраны важных морских объектов необходимо создавать специальные автоматизированные системы контроля обстановки (АСКО), осуществляющие автоматизированное обнаружение, классификацию, определение координат и параметров движения объектовнарушителей на водной и земной поверхности, в прилегающем к ним воздушном пространстве и под водой.

Всоответствии с Федеральным законом №ФЗ-261 «О морских портах в Российской Федерации…» системы охраны важных морских объектов обязаны создавать морские администрации портов (МАП) самостоятельно и за счет собственного финансирования. Учитывая, что на разработку эффективных АСКО МАПы финансирования не имеют, появились многочисленные реализации охранных систем невысокой стоимости, решающие частные задачи охраны с крайне сомнительным качеством.

Для обеспечения высокого качества разработки и создания АСКО для важных морских объектов, обеспечения их надежной технической эксплуатации и инвестиционной привлекательности предлагается их присоединить к СУДС, т.е. – перейти от раздельной разработки СУДС и АСКО к разработке СУДС с функцией АСКО («СУДС-АСКО»).

АСКО, в результате объединения с СУДС, попадет в ранг финансируемых и контролируемых государством систем, что позволит обеспечить:

достаточный уровень финансирования для создания АСКО с необходимыми характеристиками;

высокое качество проектирования и создания АСКО;

качественное обслуживание оборудования АСКО специалистами СУДС;

эффективную охрану портов и важных морских объектов за счет применения в АСКО только сертифицированных технических средств;

существенное сокращение затрат на создание АСКО за счет применения универсального оборудования (береговые РЛС, АРМ, цифровые каналы связи и т.д.), отвечающего требованиям СУДС и АСКО.

Митько А.В.

Россия, Санкт-Петербург, Российский государственный гидрометеорологический университет ПУТИ РАЗВИТИЯ ПОДВОДНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПОДВОДВОДНОГО МОНИТОРИНГА

В настоящее время подводные исследовательские и поисковые работы неразрывно связаны с функциями безлюдных технологий, что является прямой и непосредственной задачей подводных роботов. Для успешного решения этой миссии уже созрели необходимые предпосылки в мировой практике развития самых передовых подводных технологий. За последнее десятилетие произошли значительные положительные сдвиги в области энергетики, микроэлектроники, мехатронике и информационных технологий, что привело к стремительному развитию подводных роботов, количество разработок выросло более чем в 2,5 раза.

Применительно к системам подводного мониторинга для решения различных задач, в частности, в Арктическом бассейне России морские подводные роботы целесообразно использовать для решения следующих задач:

изучение районов будущего строительства;

выполнение сложных и тяжелых подводных работ по прокладке трасс трубопроводов и подготовке площадок для подводного строительства, ремонта возникающих повреждений;

http://spoisu.ru