автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизированная обработка данных о загрязняющих выбросах

□ □34751 1 1

На правах рукописи

О 6 АВ Г 2009

Белов Алексей Анатольевич

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ О ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЫБРОСАХ (на примере ОАО «Муромский радиозавод»)

Специальность 05.13.06 -Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владимир 2009

003475111

Работа выполнена в Муромском институте (филиале) Владимирского государственного университета.

Научный руководитель: Кандидат технических наук, профессор

Кропотов Юрий Анатольевич

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор

Денисенко Владимир Иванович

Доктор технических наук, профессор Хорошева Елена Руслановна

Ведущая организация: ОАО «Муромский завод радиоизме-

рительных приборов»

Защита диссертации состоится «30» сентября 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д.212.025.01 Владимирского государственного университета по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д. 87, ауд. 211-1.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 600000, г. Владимир, ул. Горького, д, 87, Ученому секретарю диссертационного совета Д.212.025.01 Макарову Руслану Ильичу.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Владимирский государственный университет».

Автореферат разослан « » с^/с^щ._2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.025.01, доктор технических наук, профессор ^^У Р.И. Макаров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Снижение негативного антропогенного воздействия на окружающую среду и автоматизация контроля над выбросами загрязняющих веществ является важной задачей современных промышленных предприятий.

Развитие рыночной экономики России, выход отечественных предприятий на зарубежные рынки сбыта продукции обусловили совершенствование существующих систем менеджмента предприятий, а также необходимость модернизации входящих в их состав систем обеспечения экологической безопасности и необходимостью их доведения до требований международного стандарта И СО 14000.

Организовать эффективные действия по уменьшению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, почву, водную среду можно только при условии поступления своевременной и достоверной информации о количественных параметрах, тенденциях изменения выбросов, а также зонах локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия. Основным источником такой информации может служить автоматизированный контроль над выбросами загрязняющих веществ и их локализацией на местности.

Для построения и развития системы контроля за обеспечением экологической безопасности по стандарту ИСО 14000, на предприятиях необходимо внедрять системы автоматизированного непрерывного контроля за выбросами загрязняющих веществ, позволяющих осуществлять сбор, обработку и представления экспериментальных и расчетных данных о выбросах и концентрациях загрязняющих веществ, зонах их локализации на местности, а также формировать управляющие решения, направленные на сокращение выбросов.

Большой вклад в развитие концепции создания интегрированных систем управления предприятием, составной частью которых является система обеспечения экологической безопасности, внесли работы С.А. Зарипова, Р.И. Макарова, В.Т. Медведевой, A.B. Кострова, Е.Р. Хорошевой, В.Ю. Клюшникова, И.И. Мазу-ра, В.В. Белобородова, Г.П.Суворовой.

Однако, как это следует го анализа соответствующей литературы, вопросы разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля над выбросами промышленных предприятий исследованы далеко не полностью.

Результаты сбора и обработки данных о текущих и прогнозируемых значениях концентраций загрязняющих веществ должны быть локализованы на местности, иметь территориальную привязку, для более наглядного и удобного восприятия человеком-оператором системы контроля за выбросами.

Одной из главных задач при создании систем контроля в задаче обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий является автоматизация всех этапов её работы. Информация, используемая в системе контроля, является разнородной: сведения о выбросах загрязняющих веществ в атмосферу, сбросах в поверхностные и подземные воды и их концентрациях, сведения о локализации выбросов. Необходим совместный анализ этой информации, с привязкой к объектам контроля, расположенным на территории промышленного предприятия.

В настоящее время созданы и используются различные алгоритмы обработ-

ки и анализа временных рядов данных,' в частности данных о концентрациях загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах предприятий, и зонах их распространения, основанные на теоретических и практических подходах. Отдельные вопросы разработки и исследования таких алгоритмов рассматриваются в работах В.В. Губарева, A.M. Берлянта, A.M. Ахмада, И.Р. Дубова, В.В. Вершинина, В.В. Алексеева, Т.А. Трифоновой, СЛ. Широковой, Т. Андерсона, Дж. Бокса, Г. Дженкинса.

Существующие на сегодняшний день алгоритмы решают задачу обработки, анализа и представления данных о загрязняющих выбросах, концентрациях загрязняющих веществ, областях их локализации не в полной мере.

В связи с этим, возникает необходимость разработки и исследования алгоритмов, позволяющих проводить весь цикл обработки, анализа и представления данных об уровне выбросов, зонах распространения загрязняющих веществ на основе выбранного математического метода.

Объект исследования - ОАО «Муромский радиозавод»

Предмет исследования — автоматизация сбора, обработки и представления данных о загрязняющих выбросах, возникающих в ходе производственного процесса изготовления радиоэлектронных устройств, с использованием автоматизированной системы контроля за выбросами на промышленном предприятии.

Цель диссертационной работы - уменьшение негативного влияния производства радиоэлектронной аппаратуры связи на окружающую природную среду на основании данных о выбросах, собранных и обработанных с помощью автоматизированной системы контроля.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены операции с наибольшим выбросом загрязняющих веществ.

2. Разработана автоматизированная подсистема обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях выбросов загрязняющих веществ.

3. Построена математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ, выбрасываемых промышленными предприятиями.

4. Получены и модифицированы алгоритмы сбора, обработки и представления экспериментальных и расчетных данных о концентрациях загрязняющих веществ, локализации вредных выбросов на территории промышленного предприятия.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

7. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленного предприятия, обоснованы её функции и структура.

Методы исследования базируются на основных положениях теории промышленной экологии, на основах теории математического анализа, теории цифровой обработки сигналов и изображений, на аппарате статистического анализа временных рядов и теории множеств, теории дискретного 7-преобразования, теории преобразования Фурье, теории интерполяции и оптимизации, теории кратномас-штабного анализа.

Научная новизна и теоретическая значимость работы заключается в следующих результатах:

1. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств, определены основные «точки» контроля за выбросами и приложения управляющих воздействий.

2. На основе аппарата вейвлет-преобразования разработано формализованное описание и математическая модель временного ряда концентраций загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах промышленных предприятий.

3. Разработаны алгоритмы обработки, анализа и представления данных о выбросах загрязняющих веществ и областях их распространения, основанные на вейвлет-преобразовании.

4. Разработан алгоритм прогнозирования и восстановления утраченных значений концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа на основе вейвлет-преобразования.

5. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах.

Практическая значимость и реализация результатов заключаются в:

1. Разработке автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях выбросов загрязняющих веществ.

2. Разработке системы контроля за выбросами, которая основывается на применении эффективных алгоритмов обработки данных о выбросах, синтезированных с помощью математического аппарата вейвлет-преобразования. Данная система внедрена на промышленном предприятии ОАО «Муромский радиозавод».

3. Использовании разработанных математических моделей и алгоритмов для решения широкого класса прикладных задач (сглаживание, сжатие, прогнозирование и др.), связанных с обработкой и представлением временных рядов данных о загрязняющих выбросах.

4. Использовании материалов диссертации в учебном процессе МИВлГУ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях и сессиях:

XXXII, XXXIII, XXXV Международных научных конференциях «Гагаринские чтения», (г. Москва, 2006, 2007, 2009 г.); Х1У-ХУШ Международных научных конференциях «Туполевские чтения», (г. Казань, 2006-2009г.); XII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем», (г.Рязань, 2007 г.); Научной конференции, посвященной 50-летию МИВлГУ «НТКС-2007», (г. Муром, 2007 г.); 111 Международная научно - техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2008», (г.Орел, 2008 г.); I Всероссийских научных «Зворыкинских чтениях», (г.Муром, 2009 г.).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты исследования технологического процесса гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств.

2. Функциональная модель и структурное решение автоматизированной системы контроля за выбросами на промышленном предприятии.

3. Структурная схема автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

4. Математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработанные алгоритмы автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов и локализации загрязняющих веществ на местности.

6. Разработанный алгоритм прогнозирования и восстановления значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа.

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, в том числе 2 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных изданий ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка использованной литературы, содержащего 124 наименования, на 158 страницах машинописного текста и приложения, включая 39 рисунков и 11 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, определены объект и предмет исследования, сформулированы цель и задачи диссертационной работы, определены ее научная новизна и практическая значимость, представлены положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации работы и публикациях. Дано краткое содержание диссертации.

В первой главе рассмотрено современное состояние вопроса создания систем менеджмента промышленных предприятий, интегрирующих систему контроля за обеспечением экологической безопасности, систему контроля качества продукции, систему контроля безопасности труда. Рассмотрены существующие системы контроля, предназначенные для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий, раскрыта необходимость автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов, концентрациях и локализации загрязняющих веществ на местности. Были рассмотрены основные цели создания распределенной системы контроля за выбросами и принципы её работы [3, 10, 13, 16]. Был проведен анализ критериев, которым должна удовлетворять автоматизированная система контроля над выбросами.

Дан обзор современного состояние технологического процесса гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств связи, выпускаемых предприятием ОАО «Муромский радиозавод» (рис. 1).

* '' к

л.

■у«

¡й'лда'»'!*;

ая/т Ыи

И

дямь&г

I

йфлпла: хсн бзИои

зк&змслм ¿илг

гтт

' л!

иенйхъ-чгшг ¡it.il

ДЬЛттг

¡¿то

а.' Йад'о'

Рис.1. Схема технологического процесса гальванической обработки деталей

Определены важнейшие технологические операции и выделяемые на них загрязняющие вещества, оказывающие наиболее негативное влияние на окружающую среду и здоровье человека. Определены возможные управляющие воздействия по сокращению наиболее опасных выбросов.

Был проведен обзор математических методов анализа и обработки экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ, полученных и используемых в ходе контроля над выбросами. Анализ рассмотренных методов привел к выводу, что для решения задач разработки эффективных алгоритмов обработки и анализа разнородных данных о выбросах и их локализации на местности, могут быть использованы такие математические методы как Ъ-преобразование, оконное Фурье-преобразование и вейвлет-преобразование.

Основными задачами исследования является разработка методов и алгоритмов автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов и создание распределенной автоматизированной системы контроля, позволяющей объединять разнородную информацию о концентрациях загрязняющих веществ и зонах их распространения на промышленном предприятии.

Во второй главе исследуется функционально-логическая модель работы системы контроля за выбросами, осуществляется выбор математического метода, на основе которого будут созданы алгоритмы и методы автоматизации обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленного предприятия.

Определяются основные этапы автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов и зонах их локализации на местности [3]. На основании поставленных перед системой задач, была разработана функциональная модель работы подсистемы контроля за выбросами, приведенная на рис.2.

При разработке и создании автоматизированных систем контроля, предназначенных для непрерывного получения и обработки данных о выбросах промышленных предприятий, необходимо учитывать современные подходы и методы, основанные на применении автоматизированных средств регистрации, сбора, обработки и представления результатов.

Проведен анализ алгоритмического и программного обеспечения, которое позволит осуществлять управление работой каждой из функциональных подсистем системы контроля за выбросами.

Учитывая результат обработки, анализа и оценки текущего и прогнозируемого уровня концентраций загрязняющих веществ, в распределенной автоматизированной системе контроля должен быть реализован механизм обратной связи, ко-

торый позволит скорректировать работу системы, внести необходимые изменения, как в состав аппаратной, так и программной части, выявить ее слабые места.

| Зругие юкисг-ет цурс&лекия лреЦ-рс&те-ч 1

I апфанние с и:-тени мыпреля за бьфхезч/ и пегыс&яяет шояену ^

Гра^/кцш

По&иап&я 5ь6я1с и предстаб/ыия ргзуълепаб

п

Пякиопона яербичы сЗрсдаяхц мжеп/тени7" а пррдста&-]{*я:я о ¿ьфагск'

¡■одеиегт-а

1"

гг

¡¡ЬЭсоьт&и

/Ьдсистгю ¿?чемч/ фжлюсх/гз еоокичля

ЕЕ

¿Ъдсисте.чс ои&*ь паиуахрд&сгс с отпасся

и.

Г»"

/Ыгмт&ю сршыиС'

офопна} ебязи, гтраЖжщж (/ф&мщя?

Рис. 2. Функциональная модель системы контроля за выбросами

Для обеспечения функционирования системы контроля за выбросами необходимо осуществить разработку методов и алгоритмов автоматизации сбора, обработки и представления данных о загрязняющих выбросах.

Возникает задача описания разнородной экспериментальной и расчетной информации о концентрациях загрязняющих веществ и их локализации на местности. При этом должна обеспечиваться возможность совместного анализа, обработки и представления этих данных на базе выбранного метода преобразования.

Одним из наиболее эффективных математических методов (по критериям погрешности и вычислительным затратам) для анализа и обработки нестационарных во времени временных рядов концентраций загрязняющих веществ и информации о локализации веществ на местности, является вейвлет-преобразование.

Применение вейвлет-преобразования позволяет сконцентрировать внимание на тех или иных локальных особенностях анализируемых временных рядов, которые не могут быть выявлены с помощью традиционного преобразования Фурье и других ортогональных преобразований. Данный метод преобразования позволяет проводить весь цикл обработки и анализа временных экспериментальных рядов концентраций загрязняющих веществ, начиная от первичной обработки и анализа, заканчивая прогнозированием, восстановлением значений временных рядов данных об уровнях выбросов без проведения других промежуточных преобразований [8,9,18].

При применении вейвлет-преобразования существуют два основных подхода: алгоритмы, основанные на работе с коэффициентами разложения (первичная обработка, фильтрация, сжатие, прогнозирование и т.д.) и алгоритмы, основанные на многомасштабном анализе исследуемого сигнала (рассмотрение внутренней структуры анализируемых данных).

Для создания алгоритмов автоматизации обработки и анализа данных необходимо разработать математические модели данных, полученных и обрабатываемых в ходе контроля над выбросами, основанные на свойствах вейвлет-преобразования.

Математическая модель временного ряда концентраций может быть представлена в виде суммы 2 компонент - сигнала с датчика и флуктуации относительно уровня сигнала:

x{tk) = u(t)k+£k, (1)

где u(t) - уровень сигнала с датчика;

ск - случайная флуктуация сигнала с датчика.

Сигнал хк раскладывается на две проекции - проекцию на пространство Г'" (аппроксимирующие коэффициенты, представляющие низкочастотную составляющую сигнала) и пространство W" (детализирующие коэффициенты, отвечающие за передачу высокочастотной части сигнала). При этом аналогичному дальнейшему разложения подвергается только пространство V"'.

В результате вейвлет-преобразовання получаются аппроксимирующие (С) и детализирующие (d) коэффициенты разложения:

С, =-■(«(<)» 2/-А); 4 =-•("('),. +4i) •'//i(2' -А) (2)

Р Р

На каждой следующей итерации разложению подвергаются только аппроксимирующие коэффициенты предыдущего уровня.

dM=--CryfM{2Mt-k) (3)

Р Р

Упрощенно формулу восстановления сигнала можно записать в виде:

xt=clt+d2+.. + d„+Cn (4)

Таким образом, математическая модель экспериментального временного ряда концентрации при вейвлет-разложении до уровня п может быть представлена в виде:

xt = —[(«(О* +<?«)• V.C2/ - к)) + ¿(С, ■ у/м ■ (2'+I t-k)) + С. ■ 9„ ■ (2"t- к)] (5) p

где р - коэффициент нормирования.

На основании частотного анализа экспериментального временного ряда концентраций было проведено обоснование дискретности сбора данных с датчи-ковой аппаратуры (Т дискр. < 20сек).

Для решения задач автоматизированного контроля над выбросами промышленных предприятий необходимо произвести разработку и исследование алгоритмов обработки и анализа временных экспериментальных рядов концентраций загрязняющих веществ.

Третья глава посвящена разработке подсистемы и алгоритмов анализа, обработки и прогнозирования экспериментальных данных об уровнях концентраций загрязняющих веществ. Алгоритм работы подсистемы обработки и анализа экспериментальных временных рядов концентраций приведен на рис. 3.

К основным методам обработки экспериментальных временных рядов данных относятся: сглаживание временного ряда, его сжатие для долговременного хранения накопленных данных в архивной базе данных [18]. Анализ включает в себя выделение характерных частотных или локальных особенностей сигнала, исследование периодических структур (выявление годовых, сезонных, месячных, су-

точных колебаний), трендов сигнала, а также вычисление основных статистических характеристик рядов концентраций загрязняющих веществ.

На основе обработки и анализа данных об уровнях выбросов загрязняющих веществ, становится возможным моделирование и прогнозирование динамики выбросов на промышленных предприятиях.

Рис. 3. Алгоритм работы подсистемы обработки экспериментальных данных

Прогнозирование значений временного ряда концентраций используется для принятия управляющих решений по сокращению или устранению вредных выбросов, однако при этом необходимо учитывать, что срок относительно достоверного прогнозирования является коротким (несколько дней).

Процесс обработки и анализа временных рядов концентраций загрязняющих веществ начинается с процедуры сглаживания. Оно необходимо для повышения эффективности дальнейшей обработки и анализа временных рядов концентраций. Высокочастотная составляющая сигнала несет в себе минимум информации об основных тенденциях изменения концентраций загрязняющих веществ, поэтому её необходимо сгладить. Для этого проводится пороговая обработка детализирующих коэффициентов первых уровней разложения. Проведение сглаживания временного ряда позволяет повысить соотношение сигнал/шум тестового анализируемого временного ряда концентраций до 33,395 дБ.

После первичной обработки временного ряда начинается процесс анализа свойств сигнала, выявление особенностей периодических структур и тренда.

Периодические структуры определяют годовые, сезонные, месячные, недельные, суточные колебания концентраций загрязняющих веществ. На малых уровнях вейвлет-разложения (высокая частота анализирующей скейлинг и вейв-лет-функции) выявляются суточные и недельные периодические структуры. Применение больших масштабов вейвлет-разложения позволяет выявить более редкие периодические процессы изменения концентраций загрязняющих веществ.

Вейвлет-преобразование позволяет выделить краткосрочные и долговремен-

ные тренды временных рядов концентрации загрязняющих веществ, а это может быть использовано при анализе динамики, прогнозировании и принятии управляющих решений, направленных на сокращение уровня выбросов загрязняющих веществ на промышленном предприятии.

Так как число датчиков системы контроля за выбросами может быть большим (к каждому посту контроля подключено до 32 датчиков), а информация с дат-чиковой аппаратуры может собираться через очень короткие промежутки времени, поэтому необходимо сокращать объемы массивов накопленных значений временных рядов концентраций. Ежемесячно, перед сохранением временных рядов концентраций в архивную базу данных системы, осуществляется их сжатие на основе пороговой обработки вейвлет-коэффициентов разложения.

Степень сходства исходного и сжатого временного ряда можно выразить через величину взаимной информации ). Данная характеристика показывает, сколько информации об исходном сигнале хк сохраняется в восстановленном лг, сигнале после трешолдинга:

(6)

1=1 р(хк)-р(хк)

где р(хк), р(х,) - плотности распределения вероятностей вейвлет-коэффициентов исходного и сжатого сигналов соответственно, р(хк,хк)-совместная плотность распределения вероятностей.

Величина потерянной информации на каждом уровне разложения п вычисляется как разность соответствующих аппроксимирующих и детализирующих коэффициентов разложения:

__т __п I _

1{хк -х;;) = ]Г(с,„ + 4 -4*), (7)

м ¿=1 м

Однако, при сжатии пороговой обработке чаще всего подвергаются только детализирующие коэффициенты:

= (8)

Одной из важнейших задач в ходе автоматизированного контроля для управления выбросами является восстановление утраченных и прогнозирование будущих значений временных рядов концентраций [8].

Для решения этой задачи осуществляется регрессионный анализ временных рядов концентраций загрязняющих веществ с целью нахождения функции регрессии, восстановления утраченных данных и дальнейшего прогнозирования концентраций загрязняющих веществ с её помощью. Данная возможность обеспечивается разложением сигнала на аппроксимирующие и детализирующие составляющие, по которым можно восстановить сигнал.

Входной временной ряд данных (хь)'к) преобразуется в массив (Л'ь. КД в котором Хь — равномерно распределенные отсчеты времени, полученные посредством деления временной оси на равные отрезки. Исследование влияния интервала усреднения на погрешность вычислений показало, что оптимальный отрезок ус-

реднения должен содержать 10 отсчетов. Для каждого отрезка /, находится среднее значение Уь (г) на данном отрезке:

Z.v/0

/V

(9)

где Л'-число отсчетов на отрезке.

Выполняем вейвлет-разложение сигнала. На данном этапе, посредством скейлинг и вей влет-функции, осуществляется аппроксимация сигнала Уь0) коэффициентами разложения. В результате получаются усредненные аппроксимирующие и детализирующие коэффициенты уровня разложения

__1 пЬ __1 «Л

Пм «ы

Полученные коэффициенты полностью характеризуют функцию регрессии /, с её помощью может быть выполнена операция экстраполяции или аппроксимации временного ряда экологических данных. Затем с помощью обратного вейв-лет-преобразования по коэффициентам С.¡^ и с1з,к восстанавливается прогнозируемое значение временного ряда у(Л для произвольного значения параметра х{/), лежащего внутри или за границами исходного диапазона значений времени (рис. 4):

Урезанный временной ряд х** (640 отсчетов)

Исходный временной ряд (744 отсче та)

100' 80 60 40

20

" 100 200 300 400 500 600 700 ,оо 200 300 400 509 600

Регрессионная функция для х%, восстанов- Экстраполирование регрессионной функции ленная по вейвлет-коэффициенгам (прогнозирование) на 104 отсчета вправо

Шг S0 60 j 43 20 ■

200 300 430 500 600 Рис. 4. Регрессионное вейвлет - прогнозирование значений ряда данных

Были исследованы критерии оценки качества прогнозирования концентраций загрязняющих веществ (график % ошибки, в зависимости от срока прогнозирования, приведен на рис.5):

МАРЕ

•100%

EL ■■

«»., xt

100%

(12)

60 во

70 60

й 50

140 30

20

10

О

Рис.5. Зависимость ошибки от длительности прогнозирования

Результаты сбора, обработки и прогнозирования экспериментальных и расчетных рядов концентраций должны иметь привязку к местности для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

В четвертой главе рассматривается метод привязки экспериментальных и расчетных данных об уровнях выбросов, концентрациях загрязняющих веществ и областях их локализации к объектам контроля, источникам вредных выбросов, расположенным на территории промышленного предприятия, а также структурное решение и автоматизированной системы контроля, предназначенной для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленного предприятия.

Важнейшей задачей геоинформационной подсистемы, интегрированной в систему контроля, является связывание информации об источниках выбросов, объектах контроля на предприятии с экспериментальной и расчетной атрибутивной информацией о количественных характеристиках концентраций загрязняющих веществ, зонах их распространения и локализации на местности.

Каждый объект или источник выброса на карте территории промышленного предприятия имеет идентификатор для привязки к базе данных. Пространственный объект на карте и содержащий информацию о нем объект базы данных имеют одинаковые идентификаторы. С их помощью осуществляется привязка данных о концентрациях и уровнях выбросов загрязняющих веществ к картографической основе системы контроля.

Для получения комплексной информации о выбросах по различным видам загрязняющих веществ необходимо не только знать их концентрации вблизи источника выброса, но и зоны распространения и локализации на местности данных веществ.

Определение зон распространения и концентраций загрязняющих веществ было проведено по стандартной методике расчета концентраций вредных примесей в атмосферном воздухе, содержащихся в выбросах промышленных предприятий (ОНД-86). Результаты математического моделирования и расчета распространения загрязняющих веществ наносятся на картографическую основу системы контроля в виде изолиний, определяющих зоны с постоянной концентрацией (рис.6).

♦—Ошибка МАРЕ ■ — Ошибке Е1.

•"Экспоненциальный тренд ЕЬ ошибки

26 52 78 104

Число отсчетов для экстраполяции

\Карта рассеивания ] [ОАО. Муррмсиий рмиоза10д'':.Кгилол} "-Щ

Рис. 6. Представление зон распространения загрязняющих веществ На основании полученных алгоритмов автоматизации сбора, обработки и представления данных разработана схема работы системы контроля за выбросам», приведенная на рис.7.

I £ дрр [¡анш-а о концентрациях

Щаадаткп экспериментальна б<шш 'фильтрация сжшпие, прогтзиро&ание временных ряЗоб концентраций)

~ГЪтемс®шческое пй&ларсОание и реализация расчета зон распределения загряз/яяюих

I_

На/есение обьектоб на картографическую оснобу с присвоением идентификатвроб

Сбязь Зпнньк о ¡шбросах с аЗъемлаки на мрте по и&нл1иф1хт1арсв1

/рограппшя сигнализация при превышении ПВК или аварийной

ситуации, шфорнирвбание __ат5етст1рш>иш_

Визуализация катенатическога моЗеаробаш зш распространения загрязняющих бешестб на карте

х' решении,

нлпраИленних на снижение 1&обня быбрасоб

Рис. 7. Схема работы системы контроля за выбросами Структурное решение распределенной автоматизированной системы контроля за выбросами на промышленном предприятии (рис. 8) было разработано на основании анализа практических и теоретических методов сбора и обработки информации, функционального состава системы, основных принципов её работы

[17].

Основными структурными блоками являются регистрационно-измерительная подсистема, построенная на базе стационарных или мобильных автоматизированных постов, и сервер системы контроля над выбросами, управляющий работой си стемы.

Связь поста контроля с датчиками загрязняющих веществ осуществляется посредством коммуникационных интерфейсов ввода/вывода данных (Я5-485). Для

сбора данных о концентрациях загрязняющих веществ в атмосфере, почве и водной среде применяются современные многокомпонентные датчики. Их перечень может быть адаптирован для системы контроля за выбросами конкретного предприятия. Проведен выбор мест расположения датчикового оборудования. _

Абтпмгжги хргУкт+ы/ псжзп /

ПК / Датчик (Йдатчыг |_Т ]

чаять БД и гхг

т —1

АЛгггггятж/^рсЛг^ми/ поат/ п

] ПК и

ЧОСГЬ | БЛиГК Кснбатер ег

/¡ахочьмап бьмислительшя сеть предг.&^жя

СерОщу систепы ка-троля и упраСюения дьфааэпи

Подсистема одрвдаюки карта.

оЗраоаъхи I тсграфичвсках гЛ*— изобрамешй

ГНС

Графическая база Гекшяическав бах: Данных

¿ючнае а фор.*? л-от&л аёье.гяюб, озспъабые йщвд квот с5 адьехлт к&щхт а нсяхгшхаг йыйаагяЗ

Рас четные паф/жу яЪэаЬогпка и

Глабный модуль обработки и анализа дач>^ы>:

¡тагметм*' гдЗцъ / Расчет (Ху&сноб

Расчетный якф?ь 2 Расчет

I Рхчелши лрф» Я ;

Ашв* т база а»«а

¿'я+ые с Аянценяриция* зягрязнйацих йвщесгг^. лмучен.чье с Овтигабай алср&туры

I Гею* £ /Ъ&ернет

Другие сися&гы и удодб'тешя сгы&ечж'е пвпьхбапхт сирве*ЯУ*

Рис. 8. Структурное решение системы контроля

Базовыми компонентами программного обеспечения системы контроля за выбросами на промышленном предприятии являются:

- программа сбора данных с датчиковой аппаратуры;

- геоинформационный проект системы контроля выбросами;

- база данных системы контроля выбросов, построенная по технологии «клиент-сервер», внешняя по отношению к ГИС-проекту;

- расчетные модули и модули привязки экспериментальных данных о концентрациях загрязняющих веществ к пространственным объектам на картах

ГИС.

На рис. 9 представлена разработанная автоматизированная система для непрерывного сбора, обработки и представления данных о выбросах.

Система контроля за выбросами позволяет контролировать не только концентрацию и распространение отдельных загрязняющих веществ, но и вычислять суммирующее воздействие и области распространения по всем загрязняющим веществам.

Рис.9. Система контроля за выбросами промышленного предприятия

В случае превышения ПДК по любому контролируемому веществу или аварийной ситуации срабатывает программная сигнализация и обеспечивается информирование лиц, ответственных за экологическую ситуацию на промышленном предприятии. На основании результатов сбора данных и математических расчетов система формирует выходную документацию.

На основании сбора, обработки и представления данных о выбросах, концентрациях и локализации загрязняющих веществ, система контроля формирует перечень оперативных и долговременных управляющих мероприятий, направленных на сокращение выбросов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. В диссертационной работе исследована и разработана структурная и функциональная схема автоматизированной системы контроля, предназначенной для автоматизации сбора, обработки и представления данных о концентрациях загрязняющих веществ, их локализации на местности и формирования управляющих решений по сокращению выбросов на промышленном предприятии.

2. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены основные направления деятельности по контролю и управлению выбросами в ходе технологического процесса.

3. Разработанная математическая модель экспериментального ряда концентраций загрязняющих веществ является основой для разработки алгоритмов обработки и представления данных в задаче контроля над выбросами промышленного предприятия.

4. Получены и модифицированы алгоритмы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Белов А.А, Кропотов Ю.А. Применение вейвлет - преобразований для обработки картографических данных в экологической ГИС // Известия Орел ГТУ. Серия «Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии: информационные системы и технологии». 2008, №1, с. 40-45 (50% соискателя).

2. Белов A.A., Кропотов Ю.А. Исследование вопросов сжатия и поиска картографической информации методом вейвлет-преобразований в экологической геоинформационной системе // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008, №12, с. 9-15 (50% соискателя).

В других изданиях

3. Белов A.A. Исследование распределенной системы сбора и обработки информации в задаче экологического мониторинга окружающей среды // XIV Тупо-левские чтения. Материалы конференции. Том II. - Казань: Изд-во КГТУ, 2006. -86-87 с.

4. Белов A.A., Кропотов Ю.А. Интеграция нейросетевых и геоинформационных технологий в задачах экологического мониторинга // Математическое и программное обеспечение информационных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / Под ред. А.Н. Пылькина -М.:Горячая линия - Телеком, 2007. - 24-26 с. (50% соискателя)

5. Белов A.A., Бурман В.М., Макаров C.B. Математическая модель и структурная схема вычислительного устройства управления тренажером транспортного средства /У Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 7./Под ред. Ромашова В.В., Булкина В.В.-СПб.: Гидрометеоиздат, 2006. - 125-129 с. (35% соискателя)

6. Белов A.A. Применение нейросетевых и геоинформационных технологий в задаче экологического мониторинга промышленного региона // Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании «XII Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов», сборник научных трудов.- Рязань, 2007. - 145-146 с.

7. Белов A.A. Обработка массивов данных из ГИС и прогнозирование экологической ситуации в задаче экологического мониторинга // Методы и устройства передачи и обработки информации». Сборник научных трудов. - М.: Радиотехника, 2007. - 79-83 с.

8. Белов A.A. Прогнозирование экологической ситуации и принятие решений в задаче экологического мониторинга // XV Туполевские чтения. Материалы конференции. Том II. - Казань: Изд-во КГТУ, 2007. - 93-94 с.

9. Белов A.A. Вейвлеты при обработке геоинформационных данных в экологическом мониторинге // XVI Туполевские чтения. Материалы конференции. Том II. - Казань: Изд-во КГТУ, 2008. - 56-57 с.

10. Белов A.A. Разработка автоматизированного поста экологического контроля окружающей среды // XXXII Гагаринские чтения. Научные труды ММНК Т.8.- М.:МАТИ, 2006. - 51 с.

11. Белов A.A. Мониторинг чрезвычайных ситуаций с помощью дистанционного зондирования Земли из космоса // ХХХ1Г Гагаринские чтения. Научные труды ММНК Т.8.- М.:МАТИ, 2006. - 52-53 с.

12. Белов A.A. Нейросетевые и геоинформационные технологии в задаче экологического мониторинга // Наука и образование в развитии промышленного потенциала и социально - экономической сферы региона. - Муром.: Изд.-полиграфический центр МИ ВлГУ, 2007. - 83-84 с.

13. Белов A.A. Распределенная система сбора данных в задаче экологического мониторинга // Научный потенциал молодежи - будущее России»: Научные труды НТКС-2007. - Муром: изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2007. - 171 с.

14. Белов A.A., Кропотов Ю.А. Сжатие картографической информации в экологической ГИС и формирование запросов изображений на основе применения вейвлетов НТК-2008. - Муром: изд.-полиграфический центр МИВлГУ, 2008. - 176 с (50% соискателя).

15. Белов A.A., Бурман В.М., Макаров C.B. Удаление шума на картографических изображениях путем вейвлет-преобразования в задаче автоматизированного экологического мониторинга // Материал конференции «Зворыкинские чтения 2009»,- Муром: Изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2009. - 67 с (35% соискателя).

16. Белов A.A., Бурман В.М., Макаров C.B., Суворова Г.П. Система сбора данных на основе датчиков фирмы Modeon // Материал конференции «Зворыкинские чтения 2009»,- Муром: Изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2009. - 66 с (25% соискателя).

17. Белов A.A., Проскуряков А.Ю. Распределенная геоинформационная АСУ мониторингом экологического состояния окружающей среды// XVII Туполевские чтения. Материалы конференции. Том III. - Казань: Изд-во КГТУ, 2009. -60-61 с. (50% соискателя).

18. Белов A.A. Проскуряков А.Ю. Сбор и обработка данных в распределенной геоинформационной АСУ экологическим мониторингом // XVII Туполевские чтения. Материалы конференции. Том Ш. - Казань: Изд-во КГТУ, 2009 .- 61-62 с. (50% соискателя).

Белов Алексей Анатольевич

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ О ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЫБРОСАХ (на примере ОАО «Муромский радиозавод»)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 8.07.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множит, техники. Гарнитура Тайме. Печать ризография. Усл. печ.л. 0,93. Тираж 100 экз. Заказ № 1524.

МУРОМСКИЙ ИНСТИТУТ (ФИЛИАЛ) государственного образовательного учреждения

высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет» Издательско-полиграфический центр Адрес: 602264, Владимирская обл., г. Муром, ул. Орловская, 23

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СБОРА, ОБРАБОТКИ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ О ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЫБРОСАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ.

1.1. Современное состояние вопроса разработки и создания интегрированных систем экологического менеджмента промышленных предприятий.

1.1.1. Автоматизированная система контроля за выбросами, как часть системы экологического менеджмента предприятия.

1.1.2. Необходимость обеспечения контроля за выбросами на промышленном предприятии.

1.1.3. Обзор существующих автоматизированных систем контроля за выбросами.

1.1.4. Исследование целей создания автоматизированной системы контроля.

1.1.5. Анализ критериев выбора и разработки системы контроля.

1.1.6. Этапы получения, обработки и представления данных о выбросах и их локализации на местности.

1.2 Современное состояние вопроса контроля за выбросами в ходе технологического процесса гальванической обработки на предприятии ОАО

Муромский радиозавод».

1.3. Выбор и обоснование математических методов анализа и обработки данных о загрязняющих выбросах.

1.3.1. Преобразование Фурье.

1.3.2. Дискретное преобразование Хартли.

1.3.3. Дискретное преобразование Лапласа.

1.3.4. Другие математические методы преобразования сигналов.

1.3.5. Вейвлет-преобразование сигналов.

Выводы по главе 1.

2. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ОПИСАНИЕ И РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЗА ВЫБРОСАМИ.

2.1. Постановка задачи разработки автоматизированной системы контроля.

2.2. Функциональная модель системы контроля.

2.2.1. Определение мест расположения автоматизированных постов, выбор датчиковой аппаратуры и временного режима их опроса.

2.2.2. Анализ программного обеспечения, необходимого для автоматизации сбора, обработки и представления данных в системе контроля за выбросами.

2.3. Выбор математического аппарата для разработки алгоритмов сбора, обработки и представления данных.

2.3.1. Возможности применения вейвлет-преобразования при обработке и анализе временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

2.3.2. Математическая модель временного экспериментального ряда концентраций загрязняющих веществ.

2.4. Обоснование дискретности сбора данных с датчиковой аппаратуры.

Выводы по главе 2.

3. АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДАННЫХ О ВЫБРОСАХ.

3.1. Технология анализа и обработки экспериментальных рядов концентраций загрязняющих веществ.

3.2. Предварительная подготовка временных рядов концентраций к дальнейшему анализу и обработке.

3.3. Исследование алгоритма сжатия экспериментальных временных рядов данных на основе вейвлет-преобразования.

3.4. Анализ периодических структур и тренда временных рядов концентраций.

3.5 Прогнозирование и восстановление временных рядов концентраций загрязняющих веществ с использованием вейвлет-преобразования.

3.5.1. Методы прогнозирования значений экспериментальных временных рядов данных.

3.5.2. Построение функции регрессии с помощью вейвлет - преобразования.

3.5.3. Критерии оценки качества прогнозирования временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

3.6. Возможности применения пакетного вейвлет-разложения при анализе временных рядов.

Выводы по главе 3.

4. РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ ЗА ВЫБРОСАМИ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

4.1. Алгоритм привязки экспериментальных данных к объектам контроля за выбросами на картографической основе системы.

4.1.1. Связь экспериментальных данных о выбросах, концентрациях и зонах их локализации с объектами контроля и источниками выбросов с помощью ГИС.

4.1.2 Расчет концентраций и зон распространения загрязняющих веществ от источников выбросов.

4.2. Аппаратная и программная реализация автоматизированной системы контроля.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы.

Снижение негативного антропогенного воздействия на окружающую среду и автоматизация контроля над выбросами загрязняющих веществ является важной задачей современных промышленных предприятий [1].

Развитие рыночной экономики России, выход отечественных предприятий на зарубежные рынки сбыта продукции обусловили совершенствование существующих систем менеджмента предприятий, а также необходимость модернизации входящих в их состав систем обеспечения экологической безопасности и необходимостью их доведения до требований международного стандарта ИСО 14000.

Организовать эффективные действия по уменьшению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, почву, водную среду можно только при условии своевременного поступления достоверной информации о количественных параметрах и тенденциях изменения выбросов, а также зонах их локализации. Основным источником такой информации может служить автоматизированный контроль над выбросами загрязняющих веществ и их локализацией на местности [2].

Информация об уровнях выбросов, концентрациях загрязняющих веществ, а также зонах их распространения, полученная в ходе сбора, обработки и представления данных, используется для контроля, прогнозирования и управления состоянием вредных выбросов на промышленном предприятии. На основе полученной информации становится возможным принятие управляющих решений по сокращению или устранению выбросов загрязняющих веществ на конкретном промышленном предприятии.

Результаты сбора и обработки данных о текущих и прогнозируемых значениях концентраций загрязняющих веществ должны быть локализованы на местности, иметь территориальную привязку, для более наглядного и удобного восприятия человеком-оператором системы контроля.

Для построения и развития системы контроля за обеспечением экологической безопасности по стандарту ИСО 14000, на предприятиях необходимо внедрять системы автоматизированного непрерывного контроля за выбросами загрязняющих веществ, позволяющих осуществлять сбор, обработку и представления экспериментальных и расчетных данных о выбросах и концентрациях загрязняющих веществ, зонах их локализации на местности, а также формировать управляющие решения, направленные на сокращение выбросов.

Большой вклад в развитие концепции создания интегрированных систем управления предприятием, составной частью которых является система обеспечения экологической безопасности, внесли работы С.А. Зарипова [3], Р.И. Макарова [4,5], Э.А. Арустамова [6], A.B. Кострова [7,8], Е.Р. Хорошевой [9,10], В.Ю. Клюшникова [11], И.И. Мазура [1], В.В. Белобородова [12], М.А. Кириченко [13].

Однако, как это следует из анализа соответствующей литературы, вопросы разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных систем контроля над выбросами промышленных предприятий исследованы далеко не полностью.

Одной из главных задач при создании систем контроля в задаче обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий является автоматизация всех этапов её работы. Информация, используемая в системе контроля, является разнородной и многообразной: сведения о выбросах загрязняющих веществ в атмосферу и их концентрациях, полученные при автоматизированном сборе, расчетные сведения о локализации выбросов, картографическая информация, используемая как растровая подложка геоинформационной системы, интегрированной в систему контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленных предприятий.

Необходим совместный анализ этой информации, с привязкой к объектам контроля, источникам вредных выбросов, расположенным на территории промышленного предприятия.

В связи с этим, возникает задача унифицированного описания разнородной экспериментальной и расчетной информации о концентрациях загрязняющих веществ и их локализации на местности. При этом должна обеспечиваться возможность совместного анализа, обработки и представления этих данных.

Именно такой системный подход позволит обеспечить повышение эффективности автоматизации сбора, обработки и представления данных с использованием системы контроля на промышленном предприятии.

В настоящее время созданы и используются различные алгоритмы обработки и анализа временных рядов данных, в частности данных о концентрациях загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах предприятий, и зонах их распространения, основанные на теоретических и практических подходах. Отдельные вопросы разработки и исследования таких алгоритмов рассматриваются в работах В.В. Губарева [14-17], A.M. Берлянта [18], A.M. Ахмада [19,20], И.Р. Дубова [21,22], В.В. Вершинина [23], В.В. Алексеева [24], В.В. Денисова [25], Т.А. Трифоновой [26], C.J1. Широковой [27], В.А.Дьяконова [28], Т. Андерсона [29], Дж. Бокса [30], Г. Дженкинса [30], Э.С. Айфичера [31].

Существующие на сегодняшний день алгоритмы решают задачу обработки, анализа и представления данных о загрязняющих выбросах, концентрациях загрязняющих веществ, областях их локализации не в полной мере.

Проведенный обзор и анализ методов и алгоритмов показал, что одними из наиболее эффективных математических методов для обработки и анализа / нестационарных во времени экспериментальных данных о выбросах являются Z-преобразование, оконное Фурье-преобразования и вейвлет-преобразование.

В связи с этим, возникает необходимость разработки и исследования алгоритмов, позволяющих проводить весь цикл обработки, анализа и представления данных об уровне выбросов, зонах распространения загрязняющих веществ на основе выбранного математического метода.

Объект исследования - ОАО «Муромский радиозавод».

Предмет исследования — автоматизация сбора, обработки и представления данных о загрязняющих выбросах, возникающих в ходе производственного процесса изготовления радиоэлектронных устройств, с использованием автоматизированной системы контроля за выбросами на промышленном предприятии.

Цель диссертационной работы — уменьшение негативного влияния производства радиоэлектронных приборов на окружающую природную среду на основании данных о загрязняющих выбросах, собранных и обработанных с помощью автоматизированной системы контроля.

Для достижения сформулированной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены операции с наибольшим выбросом загрязняющих веществ.

2. Разработана автоматизированная подсистема обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях выбросов загрязняющих веществ.

3. Построена математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ, выбрасываемых промышленными предприятиями.

4. Получены и модифицированы алгоритмы сбора, обработки и представления экспериментальных и расчетных данных о концентрациях загрязняющих веществ, локализации вредных выбросов на территории промышленного предприятия.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

7. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах промышленного предприятия, обоснованы её функции и структура.

Методы исследования базируются на основных положениях теории промышленной экологии, на основах теории математического анализа, теории цифровой обработки сигналов и изображений, на аппарате статистического анализа временных рядов и теории множеств, теории дискретного Ъ-преобразования, теории преобразования Фурье, теории интерполяции и оптимизации, теории кратномасштабного анализа.

Научная новизна и теоретическая значимость работы заключается в следующих результатах:

1. Исследован объект автоматизации и технологический процесс гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств, определены основные «точки» контроля за выбросами и приложения управляющих воздействий.

2. На основе аппарата вейвлет-преобразования разработано формализованное описание и математическая модель временного ряда концентраций загрязняющих веществ, содержащихся в выбросах промышленных предприятий.

3. Разработаны алгоритмы обработки, анализа и представления данных о выбросах загрязняющих веществ и областях их распространения, основанные на вейвлет-преобразовании.

4. Разработан алгоритм прогнозирования и восстановления утраченных значений концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа на основе вейвлет-преобразования.

5. Разработана автоматизированная система контроля для обработки и представления данных о загрязняющих выбросах.

Практическая значимость и реализация результатов заключаются в:

1. Разработке автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных данных об уровнях концентраций загрязняющих веществ.

2. Разработке системы контроля, которая основывается на применении эффективных алгоритмов обработки данных о выбросах, синтезированных с помощью математического аппарата вейвлет-преобразования. Данная система внедрена на промышленном предприятии ОАО «Муромский радиозавод».

3. Использовании разработанных математических моделей и алгоритмов для решения широкого класса прикладных задач (сглаживание, сжатие, прогнозирование и др.), связанных с обработкой и представлением временных рядов данных о загрязняющих выбросах.

4. Использовании материалов диссертации в учебном процессе МИВлГУ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях и сессиях:

XXXII, XXXIII, XXXV Международных научных конференциях «Гагаринские чтения», (г. Москва, 2006, 2007, 2009 г.); Х1У-ХУШ Международных научных конференциях «Туполевские чтения», (г. Казань, 2006-2009г.); XII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем», (г.Рязань, 2007 г.); Научной конференции, посвященной 50-летию МИВлГУ «НТКС-2007», (г. Муром, 2007 г.); III Международная научно - техническая конференция «Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2008», (г.Орел, 2008 г.); I Всероссийских научных «Зворыкинских чтениях», (г.Муром, 2009 г.).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Результаты исследования объекта автоматизации и технологического процесса гальванической обработки деталей радиоэлектронных устройств.

2. Функциональная модель и структурное решение автоматизированной системы контроля на промышленном предприятии.

3. Структурная схема автоматизированной подсистемы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

4. Математическая модель экспериментальных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработанные алгоритмы автоматизации сбора, обработки и представления данных об уровнях выбросов и локализации загрязняющих веществ на местности.

6. Разработанный алгоритм прогнозирования и восстановления значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ с использованием регрессионного анализа.

Публикации по работе. По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, в том числе 2 публикации в журналах, входящих в перечень рекомендованных изданий ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и библиографического списка использованной литературы, содержащего 124 наименования, на 158 страницах машинописного текста и приложения, включая 39 рисунков и 11 таблиц.

Выводы по главе 4

1. Основными структурными блоками автоматизированной системы контроля являются регистрационно-измерительная подсистема на базе автоматизированных постов с подключенной датчиковой аппаратурой и сервер, выполняющий важнейшие для работы системы функции хранения, обработки и представления результатов контроля за выбросами загрязняющих веществ.

2. В системе контроля хранение, обработка и передача информации о загрязняющих выбросах происходит по технологии «клиент-сервер». Разработанное программное обеспечение позволяет управлять сбором, хранением, обработкой и представлением результатов контроля. Разработаны сетевая БД и сетевой ГИС-проект системы, позволяющие нескольким клиентским ПК одновременно получать доступ к накопленным данным, хранимым на сервере и передавать на него собранную с датчиковой аппаратуры информацию.

3. Расчет зон распространения загрязняющих веществ на местности осуществляется по стандартной методике ОНД-86. Рассчитывается как суммирующее, так и одиночное воздействие загрязняющих веществ, моделируются зоны локализации веществ на местности.

4. Разработанная система обеспечивает получение в режиме реального времени достоверной информации об источниках загрязняющих выбросов, о концентрациях и зонах распространения загрязняющих веществ, о прогнозируемом экологическом состоянии. В случае резкого превышения ПДК по одному или нескольким загрязняющим веществам, система обеспечивает программную аварийную сигнализацию.

5. Проведенный сравнительный анализ систем контроля, предназначенных для автоматизированной обработки и представления данных о загрязняющих выбросах выявил преимущества и достоинства разработанной системы по сравнению с аналогами.

6. Система формирует перечень мероприятий, направленных на сокращение выбросов загрязняющих веществ на промышленном мероприятии.

144

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. В диссертационной работе исследована и разработана структурная и функциональная схема автоматизированной системы контроля за выбросами, предназначенной для автоматизации сбора, обработки и представления данных о концентрациях загрязняющих веществ, их локализации на местности и формирования управляющих решений по сокращению выбросов на промышленном предприятии.

2. Исследован технологический процесс гальванической обработки деталей и определены основные направления деятельности по контролю и управлению выбросами в ходе технологического процесса.

3. Разработанная математическая модель экспериментального ряда концентраций загрязняющих веществ является основой для разработки алгоритмов обработки и представления данных в задаче контроля над выбросами промышленного предприятия.

4. Получены и модифицированы алгоритмы обработки и анализа экспериментальных и расчетных временных рядов концентраций загрязняющих веществ.

5. Разработан подход к восстановлению и прогнозированию значений временных рядов концентраций загрязняющих веществ, основанный на регрессионном анализе.

6. Решена задача интеграции геоинформационной подсистемы в систему контроля за выбросами, для визуализации зон локализации загрязняющих веществ на территории промышленного предприятия.

7. Результаты диссертации внедрены на ОАО «Муромский радиозавод» и используются в учебном процессе МИ ВлГУ.

1. Мазур И.И, Молдаванов О.И. Курс инженерной экологии. Учебное издание. М.:ГУП Издат. Высшая школа, 2001. — 511 с.:ил.

2. Медведева В.Т. Инженерная экология: учебник. М.: Гардарики, 2002. - 687 е.: ил.з.Зубова Н.Р., Зарипов С.А. Автоматизация работ при проведении оценки воздействия на окружающую среду // Экология производства. 2008, №2.

3. B. С. Балакирева. Ростов-на-Дону: РГАСХМ ГОУ, 2003. - 234 е.: ил. - С. 224226.

4. C. С. Садыкова, Д. Е. Андрианова. М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - 251 е.: ил.-С. 149-155.

5. Качество и мониторинг окружающей природной среды // Безопасность жизнедеятельности: учебник / под ред. Э.А. Арустамова. М.: Вагриус, 2003. — 533 е.: ил.

6. Костров A.B. Введение в информационый менеджмент : учеб. пособие / A.B. Костров; Владим. гос. техн. ун-т. Владимир, 1996. - 131 с.

7. Костров A.B. Информационный менеджмент. Оперативное управление производством : учеб. пособие / A.B. Костров, А.Н. Соколов, A.A. Фаткин ; Гос. образоват. учреждение высш. проф. образования Владимир, гос. ун-т. -Владимир : Изд-во ВлГУ, 2005. 101 с. : ил.

8. Хорошева Е. Р., Макаров Р. И., Тарбеев В. В., Попов Ю. М. Управление качеством листового стекла. Флоат-способ. I Под ред. Макарова Р. И. Владимир: ВлГУ, 2003. - 194 с, ил.

9. П.Клюшников В.Ю. Система производственного экологического мониторинга // Экология производства. 2007, №1.

10. Белобородов В.В. Критерии выбора автоматической системы контроля выбросов // Экология производства. 2007, №6.

11. Кириченко М.А. Программные комплексы для проведения расчетов загрязнения атмосферы // Экология производства. 2008, №3.

12. Н.Губарев В. В. Алгоритмы спектрального анализа случайных сигналов /В.В. Губарев. Из-во НГТУ, 2005. - 660 с.

13. Губарев В. В. Управление качеством результатов в статистических системах автоматизации научного эксперимента / В. В. Губарев \И- Вестник Самарского гостехуниверситета, 2005. Вып. 33.-С. 114-117.

14. Губарев В.В. Прогнозирование временных рядов в гидрологических задачах на основе вариативного моделирования / О. К. Альсова, В. В. Губарев // Автометрия. 2006., Том 42, - №6. - с. 45-52.

15. Губарев В. В. Концепция построения систем поддержки принятия решений для промышленных предприятий на основе хранилищ данных / В. В. Губарев, С. Г. Юн // Научный вестник НГТУ / Новосиб. гос. техн. ун-т, 2007.-№2(27).-с.161-164.

16. Берлянт А.М. Геоиконика, М.: Дата+, 1996.- 208с.

17. Ахмад A.M. Исследование точности прогнозирования случайного процесса на базе нейронных сетей // «Алгоритмы, методы и системы об работки данных». Сборник научных статей. М.: Горячая линия-Телеком, 2006, с. 144148.

18. Дубов И.Р., Вершинин В.В. Кратное усреднение по смежным точкам в алгоритме шагово-циклической регрессии // Обработка и анализ данных / Отв. ред. С.С. Садыков. Ташкент; НПО «Кибернетика» АН Руз, 1998. - С. 80 - 83.

19. Алексеев В.В., Куракина Н.И., Желтов Е.В. Система моделирования распространения загрязняющих веществ и оценки экологической ситуации на базе ГИС // журнал «Информационные технологии моделирования и управления», №5(23), Воронеж, 2005.

20. Денисов В.В. Промышленная экология.- М.: МарТ, 2007.- 720 с.

21. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях. Учебное пособие. — М.: Академический Проект, 2005. 349 с.

22. Широкова C.JI. Геоинформационные технологии в системах управления природопользованием и охраной окружающей среды // Информационные технологии в управлении и образовании. Новосибирск: Изд-во СИОТ РАО, 1997. - С. 19-35.

23. Дьяконов В., Абраменкова И. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. — СПб.: Питер, 2002, 608 с.

24. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976.-760 с.

25. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. / Выпуски 1 и 2. М.: Мир, 1974. - 408 с.

26. Айфичер Э., Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов: практический подход, 2-е издание. : Пер с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 992 с.

27. Белов A.A. Применение нейросетевых технологий при обработке таблиц экспериментальных данных в задаче экологического мониторинга окружающей среды // XXXIII Гагаринские чтения. Научные труды ММНК.-М.:МАТИ, 2007. 184 с.

28. Запольный А.Е. Расчет экологических платежей с применением ЭПК РОСА // Экология производства. 2007, №10.

29. Алатырцев А.Б., Безрук Д.Б., Князева В.В. и др. Программный комплекс «Гарант-Универсал» // Экология производства. 2007, №1.

30. Калыгин В.Г. Промышленная экология. М.:МНЭПУ, 2000.- 240 с.

31. Щендрыгин А.Г., Костиков A.B., Панарин В.М, Бизикин A.B. Автоматизированная система контроля качества атмосферного воздуха // Экология производства. 2007, №10.

32. Белов A.A. Распределенная система сбора данных в задаче экологического мониторинга // Научный потенциал молодежи будущее России»: Научные труды НТКС-2007. - Муром: изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2007.- 171 с.

33. Белов A.A. Обработка массивов данных из ГИС и прогнозирование экологической ситуации в задаче экологического мониторинга // Методы и устройства передачи и обработки информации». Сборник научных трудов. -М.: Радиотехника, 2007. 79-83 с.

34. Алейников A.A., Зимин Н.В., Конох O.A. Изображения Земли из космоса: примеры применения: Научно-популярное издание М.: СКАНЭКС, 2005. - 100 е.: ил.

35. Кучейко A.A. Космическая съемка Земли. Спутники оптической съёмки с высоким разрешением. — М.: Радиотехника, 2001. 136 с.

36. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. -М.: Мир, 1988.-488 с.

37. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 448 с.

38. Сато Ю. Обработка сигналов. Первое знакомство. М.: Одека, 2002. -176 с.

39. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. Спб: Питер, 2006. — 751 е., ил.

40. Лазарев С.П., Рогожкин Е.В., Захарук Ф.З. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации // СТА-Пресс, 1999, №1.

41. Гольденберг Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник / Гольденберг Л.М. Матюшкин Б.Д. Поляк М.Н.- М.: Радио и связь, 1985. 312 е., ил.

42. Брейсуэлл Р. / Преобразование Хартли: Пер. с англ. М.: Мир, 1990.175 с.

43. Кантор И. Дискретное преобразование Хартли. М.: МГУ, 2002. — 284с.

44. Дёч Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и Z-преобразования М.: Машиностроение, 1971,- 394 с.

45. Эммануил С., Джервис, Барри У. Цифровая обработка сигналов М.: Идательский дом "Вильяме", 2004. - 992 с.

46. Ватолин Д.С. Алгоритмы сжатия изображений. Методическое пособие. -М.: МГУ, 1999 76 с.

47. Karhunen J., Hyvdrinen A, and Oja E., Independent Component Analysis, A Volume in the Wiley Series on Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control. — John Wiley & Sons, Inc., 2001. — 481.

48. Голубов Б.И., Ефимов A.B., Скворцов В. A. Ряды и преобразования Уолша: Теория и применения. Изд.2, испр. и доп. -М.¡ИЗДАТЕЛЬСКАЯ ГРУППА URSS, 2008. 352 с.

49. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Пер. с англ. — Ижевск, НИЦ регулярная и хаотическая динамика, 2001.

50. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с.англ. — М.: Мир, 2005.-671 с.

51. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование // Успехи физических наук. Т. 17. №5.2001, с. 465-501

52. Чуй К. Введение в вейвлеты. Пер. с англ. под ред. Я.М. Жилейкина. М.: Мир 2001.- 592 с.

53. Левкович-Маслюк Л.И. Дайджест вейвлет-анализа в двух формулах и 22 рисунках//Компьютерра.1998.К 8(236). с. 31-37.

54. Новиков И.Я., Стечкин С.Б. Основные конструкции всплесков // Фундаментальная и прикладная математика. 1997. 3, № 4. 999-1028.

55. Петухов А.П. Введение в теорию базисов всплесков. СПб.: Изд—во СПбГГУ, 1999.

56. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. -М.: СОЛОН-Р, 2002

57. Воробьев В.И., Грибунин В.Г Теория и практика вейвлет-преобразования. -СПб.: Изд-во ВУС, 1999,208 с.

58. Истомина Т. В., Чувыкин Б.В., Щеголев В.Е. Применение теории wavelets в задачах обработки информации: Монография. Пенза: Изд-во Пенз. Гос. ун-та, 2000, 188 с.

59. Кравченко В. Ф. Рвачев В. А. «Wavelet-системы и их применение в обработке сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1996, № 4, с. 3-20.

60. Переберин A.B. О систематизации вейвлет — преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001.2 с. 15-40

61. Столниц Э., ДеРоуз Т., Салезин Д. Вейвлеты в компьютерной графике: Пер. с англ. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2002,272 с.

62. Бугаевский JI.M., Цветков В.Я. Геоинформационные системы. — М.: Златоуст, 2000. 222 с.

63. ГОСТ 17.2.3.01-86 «Атмосфера. Правила контроля качества воздуха» М.: Стандартинформ, 1986 г. - 5с.

64. ГОСТ 13320-81 Газоанализаторы промышленные автоматические. Общие технические условия. — М.: Стандартинформ, 1981 г.

65. ГОСТ 27540-87 Сигнализаторы горючих газов и паров термохимические. Общие технические условия. М.: Стандартинформ, 1987 г.

66. Л.Исаев, Т.Москалев, В.Челибанов. Лазерные анализаторы для контроля газовых выбросов // Электроника НТБ, 2008, №2.

67. Датчик горючих газов IR-700. Руководство по эксплуатации // Detcon Inc. 2006. 40 с.

68. Датчик горючих газов FP-700. Руководство по эксплуатации // Detcon Inc. 2006.-42 с.

69. Туманов В.Е., Гайфуллин Б.Н., Сгибнев В.Я. Введение в SQL для баз данных в архитектуре клиент-сервер".- М.: Интерфейс Пресс, 2000.-188 с.

70. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. — М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

71. Mouroutsos S.G., Paraskevopoulos P.N. Identification of time-varying linear systems using orthogonal functions // J. Franklin Inst., Vol. 320, No.5, 1985, p. 249-258.

72. Jawerth В., Sweldens W. An overwiew of wavelet based multiresolution analyses //SIAM Rev. 1994. 36, № 3.p.377-412.

73. Wojtaszczyk P. A mathematical introduction to wavelets. Cambridge: Cambridge University Press, 1997.

74. Meyer Y. Wavelets: Algorithms and Applications (Philadelphia, SIAM,1993)

75. Carmona R., Hwang W.-L., Torresani B. Practical Time Frecuency Analysis (San Diego: Academic Press, 1998)Reif U. A unified approach to subdivision algorithms. Technical report A-92-16, Universitet Stuttgart, 1992

76. Wickerhauser, M.V. Adapted wavelet analysis. AKPeters, 1994.

77. Chui C. An introduction to wavelets. ASPress, 1992.

78. Robi Polikar. The Engineer's Ultimate Guide to Wavelet Analysis. The Wavelet Tutorial.

79. G.P. Nason, B.W. Silwerman. The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994.

80. Felinger A. Data analysis and signal processing in chromatography 1998,414.

81. Ito K. Encyclopedic Dictionary of Mathematics. Vol. 2 Second Edition, 1993, 999.

82. A. Cohen, I. Daubechies, P. Vial. Wavelets on the Interval and Fast Wavelet Transforms. — Aplied and Computational Harmonic Analysis 1, 1993, pp. 54-81.

83. I. Daubechies. The wavelet transform, time-frequency localization and signal analysis. — IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 36 (1990), pp. 961-1005.

84. W. Sweldens. Wavelets: What Next — Proceedings of the IEEE, vol. 84 (1996), №4, pp. 680-685.

85. Дьяконов В., MATLAB. Обработка сигналов и изображений СПб.: Питер, 2001, 532 с.

86. Жизняков A.JL, Вакунов Н.В. Вейвлет преобразование в анализе и обработке изображений. - М.: Государственный научный центр Российской Федерации - ВНИИ геосистем, 2004 г. - 102 с.

87. Жизняков А.Л., Вакунов H.B. Математическая модель полутонового изображения на основе вейвлет преобразования В сб. Методы и системы обработки информации: Сборник научных статей в 2-х частях. Часть 1. — М.: Горячая линия - Телеком, 2004, С. 10-15.

88. Е. Г. Зелкин, В. Ф. Кравченко, В. П. Яковлев Цифровая обработка сигналов на основе теоремы Уиттекера-Котельникова-Шеннона.-М. Радиотехника, 2004., 72 с.

89. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия.-М.: Наука, 1989. 296 с.

90. Граничин О.Н. Оценивание параметров линейной регрессии при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №1, с. 30-41.

91. Граничин О.Н. Рандомизированные алгоритмы стохастической аппроксимации при произвольных помехах // Автоматика и телемеханика. 2002, №2, с. 44 55.

92. Алберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. — М: Наука, 1977.-224 с.

93. Кренкель Т.Э., Тараторин A.M. О решении задачи восстановления сигналов с ограничениями // Радиотехника и электроника, 1988, т. 33, №6, 148 с.

94. Лебедев И. Использование сканированных чертежей в САПР // CADMaster, 2000, №1.

95. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86.-М.:. Госкомгидромет, 1986.- 68 с.

96. Гук М. Аппаратные интерфейсы ПК. Энциклопедия. — СПб.: Питер, 2002. — 528 е.: ил.

97. Лапин А.А. Интерфейсы. Выбор и реализация. М.: Техносфера, 2005.-168 с.

98. Руководство по организации сети MODBUS. // Техническая коллекция Schneider Electric, выпуск 08, 2007. — 95 с.

99. Белов А.А., Бурман В.М., Макаров С.В., Суворова Г.П. Система сбора данных на основе датчиков фирмы Modcon // Материал конференции «Зворыкинские чтения 2009».- Муром: Изд.-полигр. центр МИВлГУ, 2009. — 66 с.

100. Белов А.А. Разработка автоматизированного поста экологического контроля окружающей среды // XXXII Гагаринские чтения. Научные труды ММНК Т.8.- М.:МАТИ, 2006. 51 с.

101. Белов А.А. Исследование системы сбора и обработки информации в задаче экологического мониторинга окружающей среды // XIV Туполевские чтения. Материалы конференции. Том И. Казань: Изд-во КГТУ, 2006. - 86-87 с.

102. Пашков Е.В., Фомин Г.С. Международные стандарты ИСО 14000. Основы экологического управления.-М.: ИПК Издательство стандартов, 1997.464 е., ил. г-!

103. Хомоненко А. Д., Цыганков В. М., Мальцев М. Г. Базы данных СПб.: КОРОНА, 2004.- 736 с.

104. Ш.Кузин А.В., Левонисова С.В. Базы данных: учеб. пособие для студ. высш. учеб. Заведений. -М.: Академия, 2008.- 315 с.

105. Мюллер Р. Базы данных и UML.- М.: ЛОРИ, 2002.- 420 с.

106. Сорокин А.В. Delphi. Разработка базы данных.- СПб.: Питер, 2005.474 с.

107. Ануфриев И.A. MATLAB 7.0. Наиболее полное руководство.- СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 763 с.

108. David Waltner-Toews, James J. Kay, Nina-Marie E. Lister The Ecosystem Approach: Complexity, Uncertainty, and Managing for Sustainability (Complexity in Ecological Systems) Lance Gunderson, Emory University, 2008, 408

109. Richard Alan Peters II "A New Algorithm for Image Noise Reduction using Mathematical Morphology". IEEE Transactions on Image Processing, Volume 4, Number 3, pp. 554-568, May 1995

110. S.G. Chang, B. Yu, and M. Vetterli, "Spatially adaptive wavelet thresholding with context modeling for image denoising". IEEE Trans. Image Proc., Sept. 2000.

111. Олифер В.Г., Олифер H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2005. - 864 с.

112. Hazony D., Boos D.L. Transfer functions of networks with switches // J. Franklin Inst., Vol. 319, No.4, 1985, p. 413 421

113. Столлингс В. Компьютерные сети, протоколы и технологии Интернета. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 832 с.

114. Руководство пользователя MATLAB. Simulink & Toolboxes // Mathsoftlnc, 2003.- 61 с.

115. Белов А.А., Кропотов Ю.А. Исследование вопросов сжатия и поиска картографической информации методом вейвлет-преобразований в экологической геоинформационной системе // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2008, №12, с. 9-15.