А.В. ДУНИН Научные руководители – П.А. БЕЛОУСОВ, к.т.н., доцент

А.В. ДУНИН
Научные руководители – П.А. БЕЛОУСОВ, к.т.н., доцент
– А.В. МЫШЕВ, к.ф.-м.н., доцент
ИАТЭ НИЯУ «МИФИ», г. Обнинск
МЕТОДЫ ФРАКТАЛЬНЫХ РАЗМЕРНОСТЕЙ В
КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ ОБРАБОТКИ И
АНАЛИЗА ПОТОКОВЫХ ДАННЫХ
Потоковая обработка данных
используется во многих областях
деятельности человека, например, в анализе трафика пакетов в
компьютерных сетях, статистике, а также в газовой промышленности.
Важным элементом имеющегося оборудования в газовой отрасли является
газоперекачивающие агрегаты (ГПА). ГПА на данный момент
представляют собой сложные технологические системы, в которых
немаловажное место занимают системы контроля процесса нормальной
эксплуатации. Вообще говоря, существует несколько типов систем
контроля, однако в данной работе была рассмотрена только система
автоматического управления – САУ ГПА. Основной из главных проблем
данной системы является несбалансированность, из-за которой в течение
года имеют место аварийные остановы на различных ГПА. Анализ и
предсказание возможных аварийных остановов, связанных с износом
оборудования или неправильной его работы является ключевой задачей
при работе САУ ГПА.
При анализе данных в настоящее время используются статистические
и вероятностные подходы (экспоненциальная модель оценки,
корреляционный анализ и т.п.) обработки и анализа данных измерений
параметров. Особенности применения обозначенных подходов в
технологиях обработки и анализа больших потоков данных САУ ГПА
заключаются в том, что они дают только усреднённое описание состояний
исследуемого объекта и не учитывают фрактальную и информационную
связанность показаний. Такой подход не позволяет более полно
раскодировать информацию, которая скрыта как в потоках данных
измерений имеющихся параметром, так и в информационных потоках
любой природы.
Для устранения недостатков традиционных способов статистической
обработки информации в данной работе предлагается новый подход
разработки и реализации информационных технологий обработки и
анализа потоков данных измерений на основе методов теории
фрактальных мер.
Суть предлагаемого метода заключается в нахождении фрактальных
размерностей на разбитом на подинтервалы векторе данных по
следующей формуле:
𝐾
∑𝐾
𝐵(𝜀)
𝑖=1 𝑝𝑖 log ∑𝑗=1(1 − 𝜌ij )𝑝𝑗
𝑑𝑏 = lim
= lim
𝜀→0 log(1⁄𝜀 )
𝜀→0
log𝜀
где pi – вероятность попадания значения среднеквадратичного
отклонения σ измерений параметра на всём интервале в i-ый подинтервал
изменения σ в области между максимальным и минимальным значениями
(σmin, σmax); ε – длина подинтервала для заданного разбиения интервала; ρij
– рандомизированная метрика между центрами j-го и i-ого подинтеравлов;
K – количество подинтервалов; 𝐵(𝜀)– B-энтропия. Рандомизированная
метрика ρij определяется по следующей формуле
∣ 𝑟𝑖 − 𝑟𝑗 ∣
𝜌ij =
∣𝑟∣
где
– это расстояние (геометрическое , меду центрами
подинтервалов) между i – ым и j –ым подинтервалами; |r| – длина
интервала изменения σ.
Особенностями метода являются, во–первых, то, что при обработке
потока данных фрактальные меры генерируют определённый
информационный
поток;
во–вторых,
возможное
получение
количественного описания фрактальных мер в терминах емкостной и
информационной (если взять для ρij информационное расстояние между
интервалами) размерности.
Метод, применённый для обработки данных, полученных с САУ
показал свою эффективность с точки зрения реализации программных
компонент для модернизации комплекса программного обеспечения
системы мониторинга САУ ГПА. Это первый этап принципиально новой
системы обработки и анализа данных в СУ, основанных на принципах
информационных и геометрических составляющих потоков данных.
Список литературы
1. Мышев А.В., Белоусов П.А., Дунин А.В. Методы фрактальных размерностей в
информационных технологиях обработки и анализа данных //Науч. сессия МИФИ-2013.
Аннотации докладов: В 3 т. М.: МИФИ, 2013. Т.2. С.257.
2.
Мышев А.В., Белоусов П.А., Дунин А.В.. Модели алгоритмов и процедур
информационных технологий обработки и анализа больших потоков данных измерений на
основе методов теории фракталов. //Микроэлектроника и информатика 2013: тезисы
докладов. М.: МИЭТ, 2013. С.161.