автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Модель автоматизации проектирования банка данных в системах непрерывного мониторинга технического состояния уникальных сооружений

На правах рукописи

Сошников Александр Александрович

МОДЕЛЬ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ БАНКА ДАННЫХ В СИСТЕМАХ НЕПРЕРЫВНОГО МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ УНИКАЛЬНЫХ СООРУЖЕНИЙ

Специальность:

05.13.12 — Системы автоматизации проектирования (строительство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 О ДЕК 2012

Москва-2012

005047625

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»).

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Блохина Нина Сергеевна

Официальные оппоненты:

Коргин Андрей Валентинович, доктор технических наук, профессор, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный строительный университет», профессор кафедры испытаний сооружений

Латышев Григорий Владимирович, кандидат технических наук, Общество с ограниченной ответственностью (ООО) «Научно-технический и конструкторско-технологический центр СтройГруппАвтоматика», генеральный директор

Ведущая организация:

Открытое акционерное общество (ОАО) «Моспроект».

Защита состоится 20 декабря 2012 года в 14.00 на заседании диссертационного совета Д212.138.01 на базе ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» по адресу: 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, «Открытая сеть образования в строительстве», ауд. №9.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет».

Автореферат разослан 19 ноября 2012 года.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В последнее время практика непрерывного мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений, как при их строительстве, так и при эксплуатации, стала неотъемлемой частью этих процессов. Система непрерывного мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений (система НМС) позволяет в течение длительного времени в непрерывном режиме (24/7) получать информацию о внешних воздействиях и откликах здания, сооружения на эти воздействия. При этом фиксируются экстремальные воздействия, такие как землетрясения, ураганные порывы ветра, проход сверхнормативной нагрузки (для мостовых сооружений) и т.п. На основе результатов обработки экспериментальных данных о нагрузках и воздействиях, условиях работы конструкций, накапливаемых при непрерывном мониторинге, становится возможным принимать эффективные и обоснованные решения в процессе эксплуатации уникальных зданий и сооружений. Экспериментальные данные могут быть использованы для повышения надежности и увеличения сроков эксплуатации, в том числе при разработке нормативных документов и проектировании.

Ввиду постоянного усложнения проектов и технологий строительства проблема непрерывного контроля технического состояния конструкций уникальных зданий и сооружений с целью предупреждения возникновения аварийных ситуаций и обеспечения их устойчивой эксплуатации на протяжении всего жизненного цикла приобретает особое значение. Очевидна необходимость применения системы НМС, основным назначением которой является:

— своевременное оповещение ответственных лиц о зафиксированных изменениях состояния системы, требующих внимания;

- формирование банка данных мониторинга, который является основой для выработки управленческих решений, связанных с содержанием и эксплуатацией уникальных зданий и сооружений, и в частности, является источником данных для численной оценки текущего напряженно-деформированного состояния (НДС) сооружения, выполняемой с помощью МКЭ-систем.

Как правило, оснащение уникального объекта средствами мониторинга необходимо уже на этапе его строительства. В ходе строительства к установленным преобразователям добавляются новые, что приводит к увеличению количества измерительных каналов - источников данных банка данных системы НМС. Таким образом, к системе НМС в целом и банку данных системы в частности, выдвигаются требования модульности и расширяемости, которые должны быть учтены ещё на этапе проектирования этой системы, что, очевидно, приводит к неизбежному усложнению проекта системы мониторинга и увеличению объемов проектных работ.

Анализ современных подходов к организации непрерывного мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений, показывает, что

вопрос формирования структуры и состава и, следовательно, автоматизации проектирования банка данных непрерывного мониторинга не находит должной проработки и освещения. В то же время указания и методики проектирования систем мониторинга уникальных зданий и сооружений в части формирования структуры и состава банка данных нормативно не закреплены, хотя и существует ряд документов, утверждающих и рекомендующих определенные подходы к сопровождению строительства и эксплуатации таких объектов, предполагающие использование информационных измерительных систем (ИИС).

На сегодняшний день в России не разработано нормативных рекомендаций по автоматизации проектирования банка данных ИИС, использующейся для непрерывного мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений, основанной на модульной и расширяемой архитектуре и тем самым способствующей эффективному использованию данных мониторинга с целью изучения и прогнозирования работы конструкции под воздействием внешних факторов.

Актуальность темы диссертации определяется практической необходимостью разработки структуры, метода формирования и модели автоматизации проектирования банка данных системы НМС, что позволило бы не только эффективно использовать данные мониторинга, но и сократить сроки разработки всей системы за счет оптимизации процесса проектирования.

Задача автоматизации формирования структуры и состава банка данных системы НМС, основанного на модульной и расширяемой архитектуре с применением передовых моделей и методов проектирования специализированной ИИС, направленных на повышение качества и снижение сроков проектных работ, представляется важной для организаций, подразделений, специализирующихся в научном сопровождении строительства и использующих ИИС для сбора данных мониторинга, а также организаций, ответственных за эксплуатацию сооружения.

Научно-техническая гипотеза диссертации состоит в предположении возможности повышения эффективности процессов проектирования и использования систем НМС уникальных зданий и сооружений на основе создания и применения моделей автоматизации проектирования банка данных НМС, использования передовых методов разработки специализированных информационных измерительных систем, функционирующих в масштабе реального времени.

Целью диссертации является разработка модели автоматизации проектирования банка данных информационной измерительной системы, отражающей структуру и метод формирования банка данных, функционирующей в масштабе реального времени и применяющейся для непрерывного мониторинга уникальных зданий и сооружений (системы НМС) с использованием последних достижений в области информационных технологий.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Проведен анализ подходов к организации систем НМС.

2. Проведен анализ информационного обеспечения и систем автоматизированного проектирования (САПР) систем НМС.

3. Разработана структура банка данных системы НМС.

4. Разработан метод формирования банка данных системы НМС.

5. Разработана модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС на основе использования хранилищ данных мониторинга циклического типа, систем управления базами данных (СУБД) и программных пакетов автоматизации создания отчетов.

6. Проведена экспериментальная апробация результатов исследования в научно-практической деятельности.

7. Предложены возможные перспективные направления дальнейших исследований.

Объектом исследования являются архитектура и принципы проектирования ИИС, использующихся для мониторинга технического состояния зданий и сооружений, методы хранения, преобразования и представления данных в этих системах.

Предметом исследования являются модели, методы и средства САПР банка данных в ИИС мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений.

Теоретические и методологические основы исследования

определяются проблемной областью решаемых задач и включают в себя системотехнику строительства, теорию и практику применения САПР, проектирования и разработки систем ИИС, объектно-ориентированный анализ и проектирование, теорию систем и функциональный подход, тематические работы отечественных и зарубежных авторов, специализирующихся в области теории и практики проектирования информационных систем, в том числе систем мониторинга технического состояния зданий и сооружений.

Научная новизна диссертационной работы заключается в создании модели автоматизации проектирования банка данных системы НМС уникальных зданий и сооружений основывающейся на следующем:

— разработано хранилище данных циклического типа для использования в системе НМС;

— разработаны структура и метод формирования банка данных системы

НМС;

— предложена модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС.

Практическая значимость результатов исследования состоит в разработке структуры, метода формирования и модели автоматизации проектирования банка данных системы НМС с использованием современных технических и программных средств, позволяющих повысить эффективность процессов проектирования и функционирования систем НМС уникальных зданий и сооружений. Разработанная модель, структура и метод предлагаются для практической деятельности специализированных организаций, занятых научным сопровождением строительства и эксплуатации уникальных и технически сложных строительных объектов и использующих ИИС для

автоматизации сбора и контроля данных мониторинга, а также организаций, ответственных за проектирование, строительство, эксплуатацию таких объектов. Результаты исследования могут эффективно использоваться для проектирования систем контроля технического состояния сооружений любой сложности и различного назначения: высотные здания, мостовые сооружения, специальные сооружения.

Применение результатов исследования способствует оптимизации процесса проектирования банка данных системы НМС и использования данных мониторинга и, как следствие, сокращению сроков проектирования, выявлению необходимости внеплановых обследований конструкций, своевременному принятию обоснованных решений в ходе эксплуатации сооружений о мерах по предотвращению возможных аварийных ситуаций.

Апробация работы. Основные положения проведенных исследований по теме диссертации докладывались автором на международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и докторантов (г. Орел, 2008 г.); на смотре-конкурсе научно-исследовательских работ студентов, аспирантов и молодых ученых для отбора на выставку НТТМ-2010 (Диплом 1-й степени, г. Москва, МГСУ, 2010 г.); на всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество молодежи - путь к обществу, основанному на знаниях» (г. Москва, 2009 г.); на заседаниях кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве (ФГБОУ ВПО «МГСУ», 2009-2012 гг.).

Некоторые практические результаты работы были представлены на выставке «НТТМ-2009». По итогам выставки работа была отмечена, автор награжден медалью и дипломом за успехи в научно-техническом творчестве.

Внедрение результатов работы. Основные положения и результаты настоящей работы использовались при разработке систем непрерывного мониторинга технического состояния мостовых сооружений, среди которых мостовой переход на о. Русский в г. Владивостоке, мост через реку Мацеста в г. Сочи.

Публикации. По теме диссертации опубликовано в 2009-2012 гг. 6 работ, из них 3 статьи опубликованы в научных изданиях, входящих в действующий перечень российских рецензируемых научных журналов -«Промышленное и гражданское строительство», «Вестник МГСУ», 3 статьи - в сборниках трудов международных и всероссийских научно-практических и научно-технических конференций.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех основных глав, выводов и предложений, библиографического списка и приложений.

Содержание диссертации соответствует пп. 1, 3, 6, 7 паспорта специальности 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования (строительство).

На защиту выносятся наиболее существенные результаты исследований, имеющие научную и практическую значимость:

- структура и метод формирования банка данных системы НМС;

- модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС;

- практические основы организации процессов сбора, обработки и представления данных мониторинга;

- экспериментальная апробация результатов теоретических положений диссертационной работы в практической инженерной деятельности при мониторинге строительных объектов в гг. Владивостоке и Сочи.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение диссертации обосновывает актуальность темы работы, определяет объект, предмет, научную новизну и практическую значимость результатов исследования.

В первой главе диссертации проводится анализ современных подходов к организации систем непрерывного мониторинга технического состояния уникальных зданий и сооружений. Кратко освещаются основные существующие методы мониторинга технического состояния конструкций сооружений, проводится анализ способов проектирования и устройства автоматизированных систем мониторинга уникальных зданий и сооружений, особое внимание уделяется анализу организации процессов сбора, обработки, контроля и представления данных в таких системах. Рассматриваются технические и программные средства, находящие применение в проектах систем мониторинга.

На основе анализа и обобщения опыта проектирования систем непрерывного мониторинга выявляются основные необходимые характеристики банка данных системы НМС, выдвигается предположение о возможности повышения эффективности процесса проектирования систем НМС на основе применения моделей и методов автоматизации САПР. Необходимо отметить значительный вклад в разработку проблемы организации систем НМС уникальных мостовых сооружений Крутикова О.В., Крымского A.B., Гершуни И.Ш. Теоретические и практические основы разработки интеллектуальных автоматических систем мониторинга зданий и сооружений представлены в трудах Коргина A.B. Зарубежный опыт мониторинга с применением ИИС обобщил К. Боллер.

Организация систем непрерывного мониторинга. В системах НМС преобразуется значительное количество информации. Как правило, процесс непрерывного получения данных от датчиков с установленными частотами опроса измерительных каналов осуществляется с помощью одного или нескольких универсальных устройств сбора данных (УСД). Такие устройства чаще всего имеют модульную архитектуру, обеспечивающую высокую масштабируемость и разнообразие конфигурации, и в иерархии компонентов ИИС занимают один из верхних уровней.

В зависимости от объема мониторинга и масштабов сооружения можно выделить сосредоточенные и распределенные НМС-системы. При организации простейшей «сосредоточенной» НМС первичные преобразователи с помощью каналов связи непосредственно подключаются к одному измерительному модулю, совмещенному со станцией оператора. При организации

«распределенной» системы, часто технические характеристики оборудования и экономические соображения приводят к необходимости ограничения длины каналов связей и применения усиливающей сигнал аппаратуры, распределенной локальными группами по конструкции (рис. 1). В структуре технического обеспечения систем НМС выделяют первичные (датчики) и вторичные преобразователи, каналы связи (кабельные, беспроводные, комбинированные),

А устройство гвоэозсциты 1Г.СЖ11 конвертор видеосигналов САМ1.САМ2 - аналоговые камеры I щжц) многоканальный цсилитель

САМЭ.СЛМ4- 1Р-каиеры И соединительная плата

1НР01 Ьси/ттель - контроллер ДИ№1| соединительная плато 1СШ2 1 коммыниксционныи проц, соединительная плато

панель вправления и |М17А ¡вычислительный иодаль

индикации Г«иЛ соединительная плата

Гд|>71 | соединительная плата, (?5232 1МЕОА21 метеостанция

____> оперативных измерении 1С0М21 конвертор Е'МегпИ;

| СВД |сераео видеоданных |щ)В [ хаб Е-Ычегп«^

|СХД |сервер хранения данных | ВИ |монитор

| ВМ |монитоо рипитер

Во/юконно - оптииескии каее/?ь

-Гнив

САМ4

^ Условные обозначения

; М6Ср1и5 АВХ22А^ СР42 I

Г! МЬ801 1 М1-801 М1_801 МЬ801 ! МЬ801 М1.70 |

АР810 ' АР810! АР810М ДР801| [АР835| АР71ЦАР72)

сам2 датчиков для измерении!

СЗ) напряжении температуры колебании )наклона )перемещении

0>

^МР01) ! МР01; : МР01

1П4..ДП6 ®ДУ1,.ДУЧ Щ)ДУ9.,ДУ1£ (

ДМ1 Т1 ДН2 Т6

Рис. 1. Схема организации системы непрерывного мониторинга моста через реку Мацеста в

г. Сочи

Как правило, распределенные системы с множеством типов преобразователей и большим числом измерительных каналов применяют для мониторинга технического состояния уникальных и технически сложных сооружений. При организации централизованного сбора данных в распределенной измерительной сети неизбежно возникает вопрос обеспечения синхронизации измерений по каналам, подключенным к различным измерительным блокам. Синхронизация обеспечивается централизованным управлением измерительными блоками на аппаратном (аппаратная синхронизация по кабелям синхронизации, спутниковые средства ГЛОНАСС/ОРЗ и пр.) и/или программном уровнях (ЫТР).

В таких системах синхронизированные сигналы в цифровом виде поступают в серверы системы мониторинга, где и осуществляется их последующая обработка. Сервер оперативных измерений консолидирует процесс сбора данных, осуществляет их оперативную обработку. Задачи накопления данных о состоянии сооружения для оперативного предоставления отчетности в установленных формах и совокупной информации о результатах

мониторинга, содержащей статистические данные о работе сооружения, долговременного хранения и последующего анализа данных мониторинга, могут быть решены включением в состав системы непрерывного мониторинга подсистемы хранения данных, состав которой зависит от объема мониторинга и перечня решаемых при непрерывном мониторинге задач.

В основе программной платформы серверов мониторинга - системное программное обеспечение (ПО) (операционные системы, драйверы устройств), являющееся плацдармом для развертывания инструментально-прикладного (ЬаЬУ1е\у, Саипап, и т.п.), базового (СУБД, пакеты автоматизации создания отчетов) и специализированного ПО. Последнее представляет реализацию специализированных алгоритмов обработки, сохранения и предоставления данных мониторинга. Подсистема хранения данных состоит из аппаратных и программных средств — одного или нескольких серверов, СУБД, специализированного программного обеспечения. Таким образом, программная архитектура подобных сложных информационных систем предполагает использование целого стека технологий при проектировании и разработке, может быть клиент-серверной и многозвенной.

Обзор современных подходов к организации систем НМС, анализ зарубежного и отечественного опыта их создания и эксплуатации позволяют заключить, что наиболее надежными и результативными решениями являются объектно-ориентированные масштабируемые системы, отличающиеся четкой функциональной градацией компонентов на любом уровне системы, модульной и расширяемой архитектурой. В контексте информационного обеспечения систем НМС под модульной и расширяемой архитектурой банка данных системы НМС понимается такая организация компонентов банка данных системы НМС, при которой его базовая функциональность может быть расширена путем внедрения в его структуру новых компонентов - модулей, обеспечивающих выполнение новых функций. Интеграция новых модулей с уже имеющимися в системе приводит к появлению новых функций системы.

Системотехнический процесс проектирования системы НМС носит комплексный характер и представляется в виде ряда задач, в числе которых:

- проведение качественного анализа объекта мониторинга;

- определение стратегии ведения мониторинга и его объема;

- выбор показателей и необходимых технических средств (ТС), их регистрации, определение размещения и соединения ТС в единую сеть;

- выбор основных контролируемых параметров и способов контроля;

- выбор способов оповещения пользователей системы об условном изменении состояния объекта мониторинга, требующем внимания;

- разработка форм представления результатов мониторинга и отчетности;

- выбор и конфигурирование системного и базового программного обеспечения;

- выбор инструментально-прикладного, разработка и конфигурирование специализированного программного обеспечения;

- проектирование структуры и разработка стратегии формирования банка данных мониторинга.

Функционирующая система НМС уникальных зданий и сооружений обеспечивает решение следующих задач:

- контроль количественных параметров и качественных признаков, характеризующих техническое состояние сооружения;

- оперативное предоставление обслуживающему персоналу информации о текущем состоянии сооружения и функционировании системы мониторинга;

- накопление данных о работе сооружения и организация удобного доступа к ним с целью использования данных при последующем анализе;

- формирование периодических отчетов, позволяющих судить о состоянии сооружения и его изменении во времени.

На сегодняшний день наиболее эффективным и технически емким способом прогнозирования и предупреждения аварийных ситуаций на уникальных строительных объектах является мониторинг их технического состояния, проводящийся в непрерывном режиме с помощью автоматических систем. Имея постоянно обновляемые параметры, характеризующие текущее состояние наблюдаемого объекта, можно с высокой степенью достоверности прогнозировать его состояние.

В существующих системах мониторинга актуальны и требуют более глубокой проработки задачи совершенствования подсистемы хранения данных, обработки и представления данных. В настоящее время непрерывный мониторинг в большинстве случаев сводится к контролю показателей путем сравнения с заданными предельными величинами и оповещению ответственных лиц о фактах выхода контролируемой величины за дозволенные пределы с сохранением файлов с измерениями, хотя уже предпринимаются попытки интеллектуализации анализа данных мониторинга в реальном времени многими отечественными и зарубежными разработчиками. Бесспорно, задача интеллектуализации системы НМС требует эффективного использования данных реального времени совместно с архивными данными мониторинга, обеспечения интеграции с экспертными системами принятия решений и МКЭ-системами оценки НДС.

С учетом всего вышесказанного становится очевидным, что консолидирующим данные мониторинга звеном в системе НМС и обеспечивающим оперативный доступ к ним является банк данных мониторинга, построенный на основе модульной и расширяемой архитектуры, обуславливающей возможность совершенствования проектирования банка данных с применением моделей и методов автоматизации САПР. С развитием технологий, совершенствованием методов обработки (сбора, анализа, хранения, представления и пр.) информации, вопросы контроля состояния и устойчивой эксплуатации сооружений должны выходить на новый уровень проработки.

Во второй главе диссертации рассматриваются теоретические основы информационного обеспечения систем непрерывного мониторинга

технического состояния уникальных зданий и сооружений. Система НМС рассматривается с позиций информационных систем обработки потоков данных и систем SCADA, находящих широкое применение в инженерной деятельности, направленной на решение задач контроля и управления. SCADA-системы состоят из терминальных компонентов, диспетчерских пунктов и каналов связи. Различаются SCADA-системы типами поддерживаемых контроллеров и способами связи с ними, операционной средой, типами аварийных сигналов, числом трендов и способом их вывода, особенностями человеко-машинного интерфейса (HMI) и др. Норенков И.П. приводит основные функции систем SCADA: сбор первичной информации от датчиков, хранение, обработка и визуализация данных, управление и регистрация аварийных сигналов, связь с корпоративной информационной сетью, автоматизированная разработка прикладного ПО с применением встроенных графических и скриптовых языков.

Анализ основных характеристик систем SCADA позволяет заключить, что подобным функционалом должна обладать современная система НМС, с учетом специфики применения. Современные SCADA-системы в основном используются в промышленных АСУ ТП с целью сбора и контроля определенного набора параметров, оказания управляющих воздействий (управление технологическим оборудованием и т.п.). Специфика использования систем НМС не предполагает управления. Некоторые особенности разработки архитектуры хранилищ данных SCADA-систем, например, такие как интеграция с различными РСУБД, генерирование сигналов тревоги, формирование отчетов, были учтены автором при разработке структуры и метода формирования банка данных систем НМС. РСУБД удобны для решения задач выборки данных для пост-анализа, формирования отчетов и хранения метаданных в системе НМС.

Рассмотрение системы НМС с позиций систем обработки потоков данных (Information flow processing - IFP) открывает новые возможности обработки оцифрованных сигналов датчиков. Несмотря на различия в архитектуре, используемых моделях данных и языковых особенностях, механизмах обработки потоков данных, системы IFP объединены общим свойством обработки информации по мере её поступления от периферии системы к её центру. На сегодняшний день выделяют две основные модели систем IFP: модель обработки потоковых данных (Data Stream Processing) и модель обработки сложных событий (Complex Event Processing - СЕР). Первая из них, рассматриваемая с позиции продуцирования исходящих потоков данных на основе поступающих от различных источников входящих потоков данных, является своего рода эволюционировавшей реляционной моделью.

Относительная неизменность данных в традиционных СУБД обуславливает способ работы с ними, основанный на SQL-запросах. Модель обработки потоковых данных, использующаяся в Data Stream Management System (DSMS), не отказывается от использования синтаксически схожих с SQL языковых конструкций и оперирует с их помощью выходящим потоком данных, выполняя запросы последовательно, что приводит к постоянному

обновлению выходного потока данных. Модель СЕР рассматривает входящий поток данных как источник информации о внешних событиях, совокупности которых представляют комплексные события. Таким образом, эта модель предполагает применение шаблонов комплексных событий для их идентификации в потоке событий более низкого уровня. Обоснованным представляется применение подобной модели в системе НМС, поскольку приходится иметь дело с, казалось бы, несвязанными потоками данных, первоисточник которых, как правило, сооружение с уникальными характеристиками.

В существующих нормах в системах мониторинга и в ЗСАБА-системах предлагается и широко применяется на практике способ контроля параметров мониторинга, основанный на отслеживании изменения измеряемой величины в соответствии со следующим условием:

еГ < П/1) < е,+,

где Цф - экспериментальное значение контролируемого параметра /, получаемое в момент времени £ прямым измерением или косвенно (вычислением);

8;", £;+ — нижний и верхний пределы диапазона допустимого изменения контролируемого параметра. Для контроля величин часто предусматривают задание нескольких уровней контроля, а по результатам контроля генерируются специальные сообщения, с целью информирования диспетчера. Рассмотренный подход предлагается расширить дополнительной функциональностью распознавания возможных взаимосвязей параметров мониторинга и использовать в системах НМС для контроля и фильтрации данных, что определит событийно-ориентированный подход к обработке и хранению данных в системе НМС.

События, зафиксированные системой НМС по разнотипным каналам данных в пределах заданного промежутка времени Дг, рассматриваются как возможно взаимосвязанные инциденты. При выявлении таких инцидентов система создает шаблон поиска комплексного события, осуществляет поиск комплексного события в архиве банка данных и активизирует алгоритм сопоставления шаблона и вновь поступающих данных. Все случаи соответствия фиксируются в базе данных и доводятся до сведения диспетчера в периодических отчетах в автоматическом режиме.

В свою очередь, отсутствие необходимости хранения всех полученных непосредственным измерением «сырых» данных мониторинга, накапливаемых в течение всего жизненного цикла системы, определяется тем фактом, что объект мониторинга не испытывает постоянного разрушающего воздействия внешних факторов. Таким образом, в дополнение к комплексным событиям в процессе контроля состояния сооружения выделяются «события», свидетельствующие о переходе сооружения или его узла из одного условного состояния в другое и требующие долговременного хранения данных мониторинга, так называемые «сохраняемые» события. Пределы диапазона изменения параметра (еы", сю4), свидетельствующие о переходе сооружения или его узла по данному параметру в состояние, требующее долговременного

хранения данных, будем называть контрольными пределами «сохраняемых» событий. На практике эти пределы могут быть установлены равными £т. и еп;+ соответственно.

Для последующего анализа данные необходимо сохранять с учетом двух требований: момент начала процесса сохранения данных задаётся предшествующим моменту начала сохраняемого события на величину Д" (претриггер); момент завершения процесса сохранения данных задаётся с увеличением по отношению к концу сохраняемого события на величину Д+ (посггриггер). Таким образом, интервал времени, в течение которого требуется сохранение «сырых» данных, включает в себя период, в течение которого наблюдается нарушение условия контроля параметра, и дополнительные временные интервалы А" перед началом и Л+ после конца упомянутого периода (рис. 2). П/

Ехр

Рис. 2. «Сохраняемое» событие мониторинга Л т

наложение I Сохраняемое событие событий ! параметра)

Рис. 3. Совмещение «сохраняемых» событий мониторинга

В случае наложения «сохраняемых» событий разных параметров П/О, Щ1) (рис. 3) необходимо сохранять данные без дублирования. Необходимо отметить, что под параметром в общем случае понимается величина, полученная в результате обработки некоторого набора параметров мониторинга по определенному алгоритму (например, максимум среди пиков спектров

сигналов акселерометров в заданной частотной области). В свою очередь, каждый параметр из набора может быть получен либо таким же образом, либо прямым измерением, например, деформации, ускорения, температуры и пр. Описанные выше методы контроля параметров и сохранения данных о «событиях» успешно применяются в системах НМС мостовых сооружений, функционирующих в гг. Владивостоке, Салехарде и Сочи в проектировании и разработке.

Ряд важных структурных принципов, используемых при разработке информационных систем и прежде всего их программного обеспечения (ПО), выражен в объектно-ориентированном подходе к проектированию. Объектно-ориентированный анализ информационного обеспечения систем НМС, №Р и ЗСАБА позволил определить требования к архитектуре банка данных систем НМС, выделить основополагающие структурные компоненты и архитектурные особенности, которые были использованы автором при проектировании модульной и расширяемой архитектуры банка данных системы НМС. Среди них: объединение нескольких входящих потоков данных в один выходящий, использование шаблонов распознавания сложных событий, оперативный контроль данных, интеграция с СУБД и формирование отчетов на основе архивных данных.

Основные требования к информационному обеспечению заключаются в возможности добавления в системы новых модулей, получения данных о состоянии системы удаленно, автоматического/автоматизированного создания отчетов о результатах мониторинга. Особенность предлагаемого банка данных системы НМС заключается в возможности наращивания функциональности системы непрерывного мониторинга без необходимости её остановки, способности к автоматической генерации правил обработки поступающих событий мониторинга на основе результатов обработки предшествующих им событий, а также в оптимизации хранения и использования данных мониторинга и выражается в структуре и методе формирования банка данных системы НМС.

Накопление данных мониторинга - один из основных этапов формирования банка данных мониторинга. Накапливаемые системой НМС данные - основной источник информации об откликах сооружения на внешние воздействия. Результаты оперативной обработки этой информации позволяют обоснованно судить о текущем состоянии сооружения, а анализ архивных данных - прогнозировать возможные варианты изменения этого состояния. Получение измерительных данных происходит непрерывно, следующими друг за другом блоками данных заданной продолжительности. Разбиение непрерывного потока данных на блоки позволяет организовать цикл первичной (оперативной) обработки данных (рабочий цикл), выполняемый параллельно их сбору (рис. 4).

ti+Tp,

1. Очистка буфера данных

2. Запрос и ожидание Блока данных N-1

3. Получение Блока данных N-1

4. Сохранение Блока данных N-1

5. Оперативная обработка и контроль

6. Сохранение результатов контроля

1. Очистка буфера данных

2. Запрос и ожидание Блока данных N

3. Получение Блока данных N

4. Сохранение Блока данных N

5. Оперативная обработка и контроль

6. Сохранение результатов контроля

+ t

Рис. 4, Процесс сбора, оперативной обработки и сохранения данных мониторинга в УСД

систем НМС

В то же время непрерывное следование блоков данных друг за другом обеспечивает сохранение всей измерительной информации без потерь. Блок данных — совокупность «сырых» данных (raw data) всех измерительных каналов системы мониторинга, полученная за рабочий цикл. Измерения в блоке данных, как правило, представляются в виде чисел двойной точности. Объем блока данных в таком случае представим в виде:

где V— объем в байтах;

ГРц — длительность рабочего цикла в секундах;

М — количество групп измерительных каналов с одинаковой частотой опроса;

i — группа измерительных каналов с частотой опроса F,\

Nj— количество измерительных каналов с частотой опроса F,.

В системах НМС за год непрерывного функционирования могут накапливаться терабайты «сырых» данных. Очевидно, что эти данные представляют особый научный интерес и могут быть использованы с целью анализа работы конструкций сооружения в эксплуатационных условиях. Из необходимости оперативной обработки данных и их анализа системой НМС, функционирующей в непрерывном режиме (24/7), вытекает потребность применения эффективной стратегии хранения измерительных данных.

Практика записи отдельных файлов с измерениями на платформах Microsoft приводит к тому, что со временем накапливается огромное количество таких файлов и, ввиду особенностей файловой системы, возникают трудности при поиске данных и при освобождении места на накопителях для вновь поступающих данных, когда резерв доступного места подходит к концу. Таким образом, какие-либо манипуляции с уже сохраненными данными затруднены. В традиционных, реляционных, РСУБД процессы сохранения и обработки данных, как правило, асинхронны, т.е. безотносительны ко времени их появления. Фактически данные обрабатываются по запросам пользователя после сохранения и индексации. При этом операции с данными доступны пользователю в основном через язык структурированных запросов SQL, включающий операторы выбора, слияния, агрегации и прочие, определенные в реляционной алгебре. К тому же РСУБД нуждаются в периодическом обслуживании.

Подобные условия функционирования РСУБД плохо согласуются с требованиями, предъявляемыми к системам обработки данных реального времени. Структура банка данных системы НМС основывается на использовании хранилищах данных, оптимизированных для операций чтения/записи блоков данных и временных рядов однотипных данных. Автором предлагается использование технологии «кольцевой базы данных» (Round Robin Database) для построения хранилищ данных мониторинга. При этом ключевым элементом в структуре банка данных эксплуатационного мониторинга является СУБД, предназначенная для хранения настроек и метаданных, отчетов с результатами мониторинга и обеспечивающая возможность автоматизации банка данных за счет формализации описания его структуры и правил формирования.

В третьей главе диссертации разработана архитектура банка данных системы НМС, выделены и рассмотрены общие характерные структурные элементы подсистемы хранения данных системы НМС, предлагаются структура, метод формирования и модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС. В структуре банка данных системы НМС выделяют метаинформацию и данные мониторинга. К данным мониторинга относят показатели, полученные непосредственным измерением и преобразованные к виду, пригодному для контроля, агрегаты этих показателей, результаты вычислений по установленным алгоритмам (например, спектры мощности сигнала акселерометра), события мониторинга, видеоданные и пр. Метаданные — это правила обработки, контроля и представления данных мониторинга, обеспечивающие функциональные связи структурных элементов банка данных. Результаты мониторинга — информация, свидетельствующая о техническом состоянии исследуемого сооружения и полученная на основе автоматической или автоматизированной обработки данных мониторинга, представленная в виде, удобном для изучения.

В работе предложена концепция хранилищ данных мониторинга циклического типа, рассмотрен принцип работы циклического хранилища данных мониторинга (ЦХ). Структура ЦХ оптимизирована для максимально

быстрого доступа к блоку данных внешними процессами. Внешние процессы реализуют алгоритмы обработки данных. Таким образом, обеспечивается возможность добавлять в систему новые программные компоненты обработки данных, поддерживающие интерфейс ЦХ, без необходимости остановки функционирующей системы НМС. Основу принципа функционирования циклического хранилища данных формирует кольцевой буфер. Кольцевой буфер относится к группе линейных структур данных и является разновидностью очереди. Особенность кольцевого буфера заключается в отсутствии необходимости удаления данных при его наполнении. При исчерпании размера буфера запись вновь поступивших данных начинается с начала буфера, тем самым замещая самые «старые» данные, содержащиеся в нем (рис. 5), что решает проблему удаления данных мониторинга, возникающую при исчерпании свободного пространства на накопителях. Количество блоков данных в ЦХ определяется исходя из требуемого времени хранения данных и длительности рабочего цикла. Например, для длительности РЦ в 5 с и требования ко времени хранения данных в ЦХ в 1 год размер ЦХ в блоках данных составит 6 307 200 блоков данных.

Для операции чтения блока данных достаточно знать индекс этого блока в хранилище. Индекс блока данных может быть вычислен по его метке времени, что позволит быстро найти и прочитать требуемый блок данных.

Основные преимущества использования ЦХ в качестве хранилища данных в системах НМС:

- эффективные операции чтения/записи данных без поддержки ресурсоемких механизмов индексирования, использующихся, например в РСУБД;

— высокая надежность и простота реализации;

— возможность длительного хранения данных мониторинга;

- отсутствие необходимости дополнительных действий по удалению данных.

Основное ограничение ЦХ обусловлено оптимизацией скорости произвольного доступа к данным за счет требования фиксированного размера области памяти для хранения блока данных. Обычно для размещения одного ЦХ достаточно одного физического накопителя. Тем не менее, возможны конфигурации систем НМС, требующие наличия ЦХ большого объема, превышающего максимально возможный объем современного накопителя. В таком случае может быть использован дисковый массив.

Циклическое хранилище является основным компонентом в структуре банка данных системы НМС уникальных зданий и сооружений. В составе банка данных функционирующей системы НМС, как правило, используется не одно ЦХ, а целый набор таких хранилищ, различающихся как по объему, так и по составу. Пример упрощенной структуры и состава банка данных системы НМС приведен на рис. 6.

Первый цикл записи

Последующие циклы записи

■ ¡11 NEW о.о ........ ........;•■-■::;.-:- Г ■—-■ - • ■

1-.

Изменяются при записи

Служебная страница Размер страницы данных

Количество страниц данных

.г.-.-.""■■>

ре! йр^^ч - "I

Ссыпка на последнюю запись

Размер нефиксированной части

. .. .... .„нг-ь

Нефиксированная часть

Страница данных

Метка времени Блока Данных

Размер Блока Данных

Блок данных

ЩЩ

Рис. 5. Вариант структуры циклического хранилища данных мониторинга

МОД-Модули обработки данных СКД - События контроля данных МСКД - Модули сбора и контроля данных СПРД- Сервер предоставления РМ* КСПРД- Клиенты сервера предоставления РМ* ЕР(0 - ЦХ «сохраняемых» событий

КСПРД

ЦХ;

©1

(А

- УСДг

Тм

т2

Т1

=Е

Ж

СПРМ

УСД2 -

- УСД«з

11 результате! мониторинга

заданные

—>1 Системная среда САПР

Т^.Т^-Периоды выполнения агрегации ( например 5с, бООси 24ч) Д, Дщ- Первичные преобразователи системы НМС

ЦХ!, ЦХ2, ЦХ3-Хранилища данных циклического типа первого, второго и третьего уровней Рис. 6. Пример структурных элементов банка данных системы НМС

Одним из результатов исследования является разработанная многоуровневая структура банка данных системы непрерывного мониторинга уникальных зданий и сооружений, базирующаяся на следующих компонентах и взаимосвязях между ними:

1) циклическое хранилище первого уровня, содержащее N последних блоков данных мониторинга;

2) циклическое хранилище первого уровня, содержащее блоки данных мониторинга, полученные на основе сохраняемых событий за установленный период времени;

3) ЦХ второго уровня с агрегированными данными (рис. 7);

4) СУБД с метаданными, определяющими взаимосвязи элементов банка данных и правила обработки данных мониторинга;

5) формы представления результатов мониторинга (ФПРМ);

6) программные модули, реализующие функции обработки, сохранения и представления данных.

(С

600с => Юмин 1ч 24ч Ч— __«*

Агрегация Агрегация Агрегация

Рис. 7. Набор ЦХ агрегированных данных в структуре банка данных мониторинга

Метаданные определяют взаимосвязи элементов банка данных, входящего и выходящего потоков данных. Метаданные используются для сопряжения потоков данных с модулями обработки и формами представления результатов мониторинга.

Предлагается метод формирования банка данных мониторинга, основывающийся на применении хранилищ данных циклического типа, СУБД, пакетов автоматизации создания отчетов и вспомогательных программных модулей. С учетом специфики задач, решаемых системой НМС, автоматизированный процесс формирования банка данных мониторинга основывается на методе, при котором накопление и обработка данных мониторинга происходит в соответствии со схемой, приведенной на рис. 8.

Рис. 8. Схема формирования банка данных мониторинга в системе НМС

Представление результатов мониторинга - специально разработанная форма отчета, включающего в себя отображение данных мониторинга в требуемом виде. Например, графическое представление (рис. 9) может отображать тренды различных показателей (деформаций, вычисленных напряжений, колебаний, функциональные зависимости одних показателей от других и пр.), а текстовое или табличное представление (рис. 10) может содержать агрегаты тех же величин и статистические показатели (количество событий определенного типа, возникших при заданных условиях и т.п.), перечень событий мониторинга.

- ш!1:д1 т.ы'щ

Рис. 9. Графическое представление результатов мониторинга

Сиетеш Непрерывного Штштртшт Стшттп Шттш ч/р Оеношигш стжшстик» 21 8к>н 2009

' 1 - • < М'-.:

минимум максимум

Над опорами 4 и 5 215.2 220,4

В 1/4 пр. 4-5 и 5-6 216.4 221,3

В 1/4 пр. 4-5 и 5-6 214.8 220

минимум максимум

Вертикальные 0,37 0,4

Горизонтально-продольные 0,21 0,24

Горизонтально-поперечные 0,14 0,45

минимум максимум

В листе у ребра ж. 198,1 203,3

В листе между р.ж. 187,6 193,7

Вверху прод. р.ж. 192.3 197,1

Внизу прод. р.ж. 189,7 193,2

П»<>.«>

пиар, =т расчете* ац^ти, «М

минимум максимум минимум максимум

Оп. 1 124,8 130 1,2 2.2

Оп. 2 126,2 132,3 2,3 3,1

Оп. 10 125,6 130.8 0,1 0,12

Оп. 11 125,4 131,5 0.2 0,25

Тшгнг^атзфа о ейгг«8 ?Й«СТ даст«. С

минимум максимум

Левая стенка 20 36

Правая стенка 18 26

Лист настила 21 32

расчёт« й анбйка» им

минимум максимум минимум максимум

Оп. 1 Оп. 2 2 2,5 2,9 3,3 0 0 0,6 0,75

■ 1 *»ст«УК, Г<= Й час ян», Гц Ш ■■палю я. Гц

минимум максимум минимум максимум минимум максимум

Вертикальные, (ДУ5) 0,687 0,698 1,287 1,302 2,587 2,607

Вертикальные, (ДУ6) 0,689 0,701 1,289 1.304 2.589 2,611

Горизонтальные, (ДУ7) 0,679 0,689 1.279 1,291 2,579 2,599

Горизонтальные, (ДУ8) 0,68 0,695 1,28 1.299 2.58 2.603

17

28 «рад?« С 8«»ет»к 4,1

Рис. 10. Текстовое представление результатов мониторинга

Формы представления данных проектируются в программных пакетах автоматизации создания отчетов - дизайнерах отчетов (РаБгКероПБ, С^аШероЛэ, и т.п.). Как правило, такие пакеты имеют развитые средства взаимодействия с источниками данных.

Предлагается модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС уникальных зданий и сооружений, базирующаяся на структуре и методе формирования банка мониторинга. Объектно-ориентированная декомпозиция структуры банка данных позволила утверждать, что процессы создания ЦХ, назначения модулей и порядка обработки данных, привязки данных к формам представления результатов мониторинга могут быть автоматизированы и представлены в виде задач автоматизации САПР:

- автоматизация создания наборов ЦХ разного уровня;

- автоматизация сопряжения интерфейсов модулей системы НМС, входящих и выходящих потоков данных ЦХ и прочих интегрированных элементов на основе метаданных;

- автоматизация формирования представлений результатов мониторинга.

Модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС представляется последовательностью операций по формированию структуры и состава банка данных^ приведенной на схеме (рис._ 1 _1)_.____________________________

! САПР БАНКА ДАННЫХ СИСТЕМЫ НМС УНИКАЛЬНЫХ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ИНТЕРФЕЙС САПР

:::::::::::: и:::::::::::::::

*ФПРМ- формы представления результатов мониторинга

Рис. 11. Модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы реализации разрабатываемого метода автоматизации процесса формирования банка данных системы НМС, включающие практические основы автоматизации проектирования банка данных системы НМС и рекомендации к выбору средств реализации банка данных системы НМС.

Экспериментальная апробация разработанной модели осуществлялась в процессе расширения и совершенствования системы непрерывного мониторинга моста через р. Мацеста в г. Сочи в 2009 г. Затем, подтвердившие свою надежность архитектура системы НМС с усовершенствованиями использовалась при проектировании системы мониторинга технического состояния мостового перехода на о. Русский в г. Владивостоке.

При разработке банка использовалось инструментально-прикладное ПО немецкого производителя измерительной аппаратуры НВМ. Для реализации ЦХ и специализированных модулей применялись распространенные языки программирования высокого уровня, такие как С, Delphi и среда быстрой разработки приложений RAD Studio. Возможны альтернативные реализации хранилищ данных циклического на основе NoSQL СУБД, «движков» хранилищ данных (например, Berkeley DB), иных систем класса Operational Historian. Для проектирования форм представлений результатов мониторинга наилучшим образом подходит универсальный генератор отчетов отечественного разработчика FastReports, который позволяет подключаться к различным источникам данных путем использования настраиваемых компонентов доступа к ним. Организацию хранения и доступа к метаданным и накопление событий мониторинга была реализована с использованием СУБД FireBird, Interbase. Возможно использование любых других СУБД, например PostgreSQL.

Основным результатом применения разработанной модели стала возможность оптимизации процесса проектирования системы НМС. Применение разработанных в настоящей работе структуры, метода формирования и модели автоматизации банка данных системы НМС позволяет оптимизировать проектирование систем НМС уникальных объектов разнообразного назначения, в частности таких, как мостовой переход на о. Русский в г. Владивостоке.

Экспериментальная апробация теоретических положений диссертационной работы осуществлялась в практической инженерной деятельности при мониторинге строительных объектов в г. Владивостоке, Салехарде и Сочи. В частности, был разработан способ оценки собственных частот сооружения на основе статистической обработки сигналов акселерометров (датчиков ускорения), накопленных в ходе непрерывного мониторинга мостового сооружения в гг. Сочи и Салехарде.

Изменения собственных частот сооружения являются следствием изменения его жесткостных характеристик. Таким образом, наблюдение за изменением собственных частот сооружения в частотной области позволяет судить об изменениях жесткостных характеристик наблюдаемого сооружения в целом. Наиболее подходящими периодами для выборки данных по акселерометрам, очевидно, являются моменты наименьших воздействий на

сооружение разнородных факторов, таких как ветровая нагрузка, солнечная радиация, прочие нагрузки. Выявление таких интервалов времени осуществляется на основе программного алгоритма сопоставления и анализа сигналов различных преобразователей: датчиков скорости и направления ветра, датчиков температуры, перемещения (например, показаний мобильных спутниковых приемников) и пр. Форма гистограммы амплитуд пиков в спектрах мощности сигналов акселерометров вписывается в нормальное распределение, как правило, с четко выраженным максимумом.

Сущность алгоритма обработки заключается в выявлении интервалов времени в течение которых одновременно справедливы выражения вида /%(?) < Ci (Р1 - параметр мониторинга) для любого I, удовлетворяющего условию I > 'мин, где /„ин - минимальная длительность выборки для построения частотного спектра сигнала. Такой метод отбора исходных данных для быстрого преобразования Фурье обеспечивает наибольшую достоверность выходной информации, используемой для оценки собственных частот сооружения.

Рассматривались реализации (выборки) длительностью не менее 164 с (8250 отсчетов) и средствами ПО Сайпап строились спектры. Так как сигнал ограничен во времени, его спектр является дискретным с расстоянием между спектральными составляющими (гармониками) 0,006104 Гц.

Для уяснения повторяемости рассмотрены более 50 тысяч реализаций спектров виброускорений, в которых были найдены соответствующие пики и оценены их частоты. Оценка частот пика производилась поиском максимальной амплитуды в спектре на участках частот, соответствующих первым плоской и крутильной формам колебаний (в соответствии с расчетом, проведенным специалистами ООО «Т.К.М.»). Рассмотрены участки частот 0,500... 1,147 и 1,153... 1,446. Результаты поиска пиков в реализациях спектров в первом диапазоне частот приведены в виде гистограммы, отображающей количество наблюдений пиков на дискретных значениях частот в спектрах. Форма гистограммы коррелирует с формой нормального распределения (рис. 12).

частота, гц

Рис. 12. Гистограмма распределения пиков частот

Данные на гистограмме, свидетельствуют о том, что на частотах вокруг 0,879 Гц устойчиво наблюдаются пики с максимальными значениями. Как показало исследование, собственные частоты, полученные на основе данных мониторинга, хорошо согласуются с «расчетными» частотами нескольких

первых форм колебаний. Приведенный метод оценки собственных частот колебания сооружение может быть рекомендован к использованию для контроля жесткостных характеристик сооружения при непрерывном мониторинге его состояния.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Проведенный в диссертационной работе анализ требований к системам НМС, особенностей их организации и функционирования, обобщение опыта проектирования таких систем, позволили выявить актуальные направления совершенствования существующих систем НМС, сформулировать цели и задачи исследования, определить объект и предметную область, теоретические и методологические основы исследования.

2. Проведенное исследование информационного обеспечения ИИС, сравнительный анализ систем обработки потоков данных и БСАВА-систем позволили выявить основные необходимые характеристики банка данных ИИС, функционирующей в режиме реального времени и использующейся для непрерывного мониторинга уникальных зданий и сооружений, включая возможность добавления новых модулей в систему.

3. На основе объектно-ориентированного анализа и декомпозиции информационного обеспечения систем НМС были разработаны структура и метод формирования банка данных системы НМС, базирующиеся на использовании хранилищ данных циклического типа, системы управления БД и программного пакета автоматизированного проектирования отчетов. Спроектирована объектно-ориентированная модульная и расширяемая архитектура банка данных системы НМС, позволяющая наращивать функциональность системы непрерывного мониторинга без необходимости её остановки.

4. Разработанная на основе структуры и метода формирования банка данных системы НМС модель автоматизации проектирования банка данных системы НМС позволяет оптимизировать процесс проектирования и использования системы НМС в целом за счет применения ЦХ разного уровня, сопряжения интерфейсов модулей и потоков данных, а также автоматизации формирования представлений результатов мониторинга.

5. Результаты диссертационной работы внедрены в практическую инженерную деятельность и использовались при совершенствовании системы НМС моста через реку Мацесту в г. Сочи, в ходе мониторинга состояния конструкций мостового перехода на о. Русский в г. Владивостоке на этапе строительно-монтажных работ, при проектировании банка данных системы мониторинга состояния конструкций моста (СМСКМ) на о. Русский в г. Владивостоке. В настоящее время СМСКМ используются при непрерывном мониторинге на этапе эксплуатации.

6. В рамках апробации результатов исследования предложен метод оценки собственных частот колебаний сооружения для контроля изменения жесткостных характеристик сооружения в системах НМС, основывающийся на статистической обработке сигналов акселерометров а банке данных системы непрерывного мониторинга. Предлагаемый метод в течение нескольких лет успешно применяется при подготовке периодических отчетов о техническом состоянии моста через реку Мацесту в г. Сочи и моста «Факел» через реку Шайтанку в Салехарде.

7. Выявлены следующие направления дальнейших исследований:

— способы совмещения разнородных данных, дальнейшее заимствование и применение механизмов СЕР систем для непрерывного мониторинга;

— разработка специализированного программного обеспечения - САПР, охватывающей автоматизацию процессов системы НМС;

- организация \уеЬ-представлений отчетности о результатах мониторинга для удаленного пользователя и мобильного клиента;

— разработка эффективных алгоритмов диагностики технического состояния сооружения на основе архивных данных мониторинга;

- интеграция банка данных мониторинга с МКМ-системами для получения численной оценки напряженно-деформированного состояния конструкций объекта мониторинга;

- применение «облачных» технологий при организации систем НМС уникальных сооружений.

Основные положения диссертации изложены в работах

1. Крутиков, О.В., Блохина, Н.С., Сошников, A.A. Непрерывный мониторинг моста как средство обеспечения его безопасности [текст] // Сб. науч. тр. 5-й междунар. науч.-практ. конф. «Задачи архитектурно-строительного комплекса в повышении качества жизни и устойчивого развития сельских территорий». - Орел: Изд-во «Орел ГАУ», 2009. — с. 285-289.

2. Сошников, A.A. Непрерывный мониторинг состояния мостов. Накопление и предоставление измерительной информации [текст] // Сб. науч. докл. «Научно-техническое творчество молодежи — путь к обществу, основанному на знаниях». - М.: МГСУ, 2010.-е. 215-216.

3. Крутиков, О.В., Сошников, A.A. Экспериментальные исследования температурного режима эксплуатации моста через реку Мацесту при непрерывном мониторинге [текст] // ИНСТИТУТ ГИПРОСТРОЙМОСТ. - 2011.

— №5. — с. 134-137. *

4. Крутиков, О.В., Блохина, Н.С., Сошников, A.A. Контроль состояния сооружений при непрерывном мониторинге: накопление и предоставление данных [текст] // Промышленное и гражданское строительство. - 2011. —

№11.-с. 35-37. *

5. Блохина, Н.С., Сошников, A.A. Формирование структуры и состава банка данных системы эксплуатационного мониторинга уникальных строительных объектов [текст] // Вестник МГСУ. - 2012. - №11. - с. 288-292.

6. Сошников, A.A. Теоретические основы информационного обеспечения систем непрерывного мониторинга технического состояния уникальных сооружений [текст] // Вестник МГСУ. - 2012. - №.11. - с. 283-287.

- 3 работы, опубликованные в научных изданиях, входящих в действующий перечень Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации.

Лицензия ЛР №020675 от 09.12.1997 г. ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» Подписано в печать: 16.11.2012. Формат: 60x84 1/16 Печать: XEROX Объем: 1,0 п л._Тираж: 100__Заказ №: 9"*

129337, г. Москва, Ярославское ш„ 26, ФГБОУ ВПО «МГСУ»