Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/8780
Название: Data control in the diagnostics and forecasting the state of complex technical systems
Другие названия: Управління даними при діагностиці і прогнозуванні стану складних технічних систем
Управление данными при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем
Авторы: Shibaev, D. S.
Vyuzhuzhanin, V. V.
Rudnichenko, N. D.
Shibaeva, N. O.
Otradskaya, T. V.
Шібаев, Денис Сергійович
Вичужанін, Володимир Вікторович
Рудніченко, Микола Дмитрович
Шібаева, Наталя Олегівна
Отрадская, Тетяна Василівна
Шибаев, Денис Сергеевич
Вычужанин, Владимир Викторович
Рудниченко, Николай Дмитриевич
Шибаева, Наталья Олеговна
Отрадская, Татьяна Васильевна
Ключевые слова: data control
Big Data
DataMining
SCADA systems
relational and non-relational databases
information measuring system
data distribution
complex technical systems
diagnostics
forecasting the state of technical systems
управління даними
SCADA-системи
реляційні і нереляційні бази даних
інформаційновимірювальна система
розподіл даних
складні технічні системи
діагностика
прогнозування стану технічних систем
управление данными
SCADA-системы
реляционные и нереляционные базы данных
информационно-измерительная система
распределение данных
сложные технические системы
диагностика
прогнозирование состояния технических систем
Дата публикации: 15-Май-2019
Издательство: Odessa National Polytechnic University
Библиографическое описание: Shibaev, D., Vyuzhuzhanin, V., Rudnichenko, N., Shibaeva, N., Otradskaya, T. (2019). Data control in the diagnostics and forecasting the state of complex technical systems. Herald of Advanced Information Technology, Vol. 2, N 3, p. 183–196.
Data control in the diagnostics and forecasting the state of complex technical systems / D. Shibaev, V. Vyuzhuzhanin, N. Rudnichenko, N. Shibaeva, T. Otradskaya // Herald of Advanced Information Technology. – 2019. – Vol. 2, N 3. – P. 183–196.
Краткий осмотр (реферат): The analysis of management methods Big Data is carried out. In order to obtain timely results of analyzing the state of complex technical systems on the basis of the list of parameters established by regulatory documentation that are of paramount (for critical components) and minor importance in diagnosing the state of components ensuring the operation of complex technical systems, it is necessary to develop a method for managing data with high speed and losslessly separate and transfer Big Data from IIS to relational and non-relational databases. A method is proposed that ensures the distribution of data coming from information-measuring systems to relational and non-relational databases in diagnosing and predicting the state of complex technical systems. The expediency of using the concept of Data Mining in SCADA systems to control Big Data is substantiated. Algorithms for transmission, distribution and analysis of data in an information-measuring system for diagnosing and predicting the state of complex technical systems have been developed. The scheme of data transmission in devices using the CAN bus. The proposed method for managing Big Data in diagnosing and predicting the state of complex technical systems is based on ensuring the dynamic distribution of data in an information-measuring system with regard to the requirements imposed on the structure of the local-computer network. The method is based on the application of the principles of the construction of software-configured networks, allowing to manage the network by using the results of the analysis of data flows passing through the node-based network devices. A software implementation of a data distribution system in a local network has been developed using the principle of analyzing network packets as they arrive at the switching nodes of an information-measuring system. The system of program logic of data distribution from information-measuring systems transmitted over local networks or via CAN bus has been developed. From the conducted research, it follows that the best performance of the data separation process according to the developed method is achieved with distributed execution of computational processes by the developed program in four continuous modes, and the data separation process in non-relational bases for all experiments performed is faster than for relational data. The use of the developed Big Data management method with data distribution in relational and non-relational databases provides an increase in the speed of the information-measuring system in diagnosing and predicting the state of complex technical systems. Allows you to predict the technical condition of critical components of the systems during their short-term in an emergency condition, as well as to carry out a long-term forecast of the technical condition of the entire complex technical system. The use of software distributors of transmitted information provides an increase in the speed of the information-measuring system in diagnosing and predicting the state of complex technical systems, thereby ensuring timely assessment of the state of the critical components of complex technical systems whose failure affects the operation of the systems.
Проведено аналіз методів управління Big Data. З метою отримання своєчасних результатів аналізу стану складних технічних систем на основі встановленого згідно з нормативною документацією переліку параметрів, що мають першорядне (для критично важливих компонентів) і другорядне значення при діагностуванні стану компонентів, що забезпечують функціонування складних технічних систем необхідно розробити метод управління даними, що дозволяє з високою швидкодією і без втрат розділяти і передавати Big Data від ІВС в реляційні і нереляційні бази даних. Запропоновано метод, що забезпечує розподіл даних, що надходять з інформаційно-вимірювальних систем в реляційні і нереляційні бази даних при діагностиці та прогнозуванні стану складних технічних систем. Обґрунтовано доцільність використання концепції Data Mining в SCADA системах для управління Big Data. Розроблено алгоритми передачі, розподілу та аналізу даних в інформаційно-вимірювальної системи при діагностиці та прогнозуванні стану складних технічних систем. Розроблено схему передачі даних в пристроях, що використовують шину CAN. В основу запропонованого методу управління Big Data при діагностиці та прогнозуванні стану складних технічних систем покладено забезпечення динамічного розподілу даних в інформаційно-вимірювальної системи з урахуванням вимог, що пред'являються до використовуваної структурі локально-обчислювальної мережі. Метод ґрунтується на застосуванні принципів побудови програмно-конфігуруються мереж, що дозволяють управляти мережею за рахунок використання результатів аналізу потоків даних, що проходять через вузлові мережеві пристрої. Розроблена програмна реалізації системи розподілу даних в локальній мережі з використанням принципу аналізу мережевих пакетів при їх надходженні на комутаційні вузли інформаційно-вимірювальної системи. Розроблено систему програмної логіки розподілу даних з інформаційновимірювальних систем, що передаються по локальних мережах або по комутаційної шині CAN. З проведених досліджень випливає, що найбільша продуктивність процесу поділу даних по розробленим методом досягається при розподіленому виконанні обчислювальних процесів розробленої програми в чотирьох потоковому режимі, причому процес поділу даних в нереляційні бази для всіх проведених експериментів виконується швидше, ніж для даних в реляційні бази. Застосування розробленого методу управління Big Data з розподілом даних в реляційні і нереляційні бази даних забезпечує підвищення швидкодії інформаційно-вимірювальної системи при діагностиці та прогнозуванні стану складних технічних систем. Дозволяє прогнозувати технічний стан критично-вразливих компонентів систем при їх короткочасному знаходженні в аварійному стані, а також здійснювати довгостроковий прогноз оцінки технічного стану всієї складної технічної системи. Використання програмних розподільників переданої інформації забезпечує підвищення швидкодії інформаційновимірювальної системи при діагностиці та прогнозуванні стану складних технічних систем, тим самим забезпечуючи своєчасну оцінку стану критично важливих компонентів складних технічних систем, вихід з ладу яких впливає на працездатність систем
Проведен анализ методов управления Big Data. В целях получения своевременных результатов анализа состояния сложных технических систем на основе установленного по нормативной документации перечня параметров, имеющих первостепенное (для критически важных компонентов) и второстепенное значение при диагностировании состояния компонентов, обеспечивающих функционирование сложных технических систем необходимо разработать метод управления данными, позволяющий с высоким быстродействием и без потерь разделять и передавать Big Data от ИИС в реляционные и нереляционные базы данных. Предложен метод, обеспечивающий распределение данных, поступающих с информационно-измерительных систем в реляционные и нереляционные базы данных при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем. Обоснована целесообразность использования концепции Data Mining в SCADA системах для управления Big Data. Разработаны алгоритмы передачи, распределения и анализа данных в информационно-измерительной системе при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем. Разработана схема передачи данных в устройствах, использующих шину CAN. В основу предложенного метода управления Big Data при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем положено обеспечение динамического распределения данных в информационноизмерительной системе с учетом требований, предъявляемых к используемой структуре локально-вычислительной сети. Метод основывается на применении принципов построения программно-конфигурируемых сетей, позволяющих управлять сетью за счет использования результатов анализа потоков данных, проходящих через узловые сетевые устройства. Разработана программная реализации системы распределения данных в локальной сети с использованием принципа анализа сетевых пакетов при их поступлении на коммутационные узлы информационно-измерительной системы. Разработана система программной логики распределения данных с информационно-измерительных систем, передаваемых по локальным сетям либо по коммутационной шине CAN. Из проведенных исследований следует, что наибольшая производительность процесса разделения данных по разработанному методу достигается при распределенном выполнении вычислительных процессов разработанной программой в четырех поточном режиме, причем процесс разделения данных в нереляционные базы для всех проведенных экспериментов выполняется быстрее, чем для данных в реляционные базы. Применение разработанного метода управления Big Data с распределением данных в реляционные и нереляционные базы данных обеспечивает повышение быстродействия информационно-измерительной системы при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем. Позволяет прогнозировать техническое состояние критически-уязвимых компонентов систем при их кратковременном нахождении в аварийном состоянии, а также осуществлять долгосрочный прогноз оценки технического состояния всей сложной технической системы. Использование программных распределителей передаваемой информации обеспечивает повышение быстродействия информационно-измерительной системы при диагностике и прогнозировании состояния сложных технических систем, тем самым обеспечивая своевременную оценку состояния критически важных компонентов сложных технических систем, выход из строя которых влияет на работоспособность систем.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/8780
ISSN: 2663-0176
2663-7731
Располагается в коллекциях:2019, Vol. 2, № 3

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
183_196_Shibaev.pdf872.51 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.