автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Повышение эффективности шахтных информационно-управляющих систем на основе вейвлет-методов обработки данных

На правах рукописи

УДК 622 333 007 5

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ШАХТНЫХ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Специальность 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Екатеринбург 2006

Работа выполнена на кафедре автоматики и компьютерных технологий Уральского государственного горного университета.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Лапин Эдуард Самуилович

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Певзнер Леонид Давидович

кандидат технических наук Васильев Ростислав Романович

Ведущая организация - Научно-производственный центр

автоматизации и техники безопасности г. Москва

Защита диссертации состоится «/</» ¿к 2006 года в <</^>» часов на заседании диссертационного совета Д 212.128.07 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский проспект, д. 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеках Московского государственного горного университета и Уральского государственного горного университета.

Автореферат разослан «/¿1» 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор технических наук,

профессор

Кубрин Сергей Сергеевич

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Эффективность решения сложной проблем, управления процессами безопасного ведения горных работ на угольных предприятиях во многом определяется функциональными возможностями и качеством шахтных информационно-управляющих систем, которые призваны главным образом осуществлять эффективный текущий контроль газового состояния шахтной атмосферы, технического и технологического состояния горно-шахтного оборудования, использовать полученные и накопленные данные для дальнейшего анализа и прогноза параметров безопасного ведения горных работ.

За последнее десятилетие существенно изменились структура, технические и программные средства шахтных информационно-управляющих систем, и дальнейшее совершенствование этих систем на шахтах сопряжено с необходимостью решения актуальных задач сбора, хранения и обработки больших массивов данных на различных информационных уровнях.

Выполненный в работе анализ показал, что для повышения эффективности эксплуатации информационно-управляющих систем газовых угольных шахт необходимо создание на основе современных математических методов и информационных технологий более качественных моделей и рациональных алгоритмов обработки информации, полученной достаточно эффективными шахтными системами сбора данных.

Цель и задачи диссертации. Целью исследований является разработка на основе технологии вейвлет-преобразований моделей и алгоритмов комплексной, многоуровневой, эффективной обработки информации в шахтных информационно-управляющих системах, позволяющих осуществлять управление процессами безопасного ведения горных работ.

Для достижения цели исследования решались три основные задачи: разработка структуры системы, которая обеспечивает комплексную, многоуровневую эффективную обработку и хранение информации; разработка ме-

РОС. НАЦИОНАЛЬНА}? тода качественной фильтрации сигналов 1 подз*мВй1ЯоЧВДЩслительнЬ1х уст-

С.1

о»

■гз&ёр

ройствах и решение задач фильтрации и сжатия сигналов на наземном вычислительном комплексе шахтной информационно-управляющей системы; исследование частотно-временного вейвлет-преобразования применительно к данным, получаемым и накапливаемым шахтными информационно-управляющими системами.

Методы исследований используют статистический и частотный анализ данных, многомасштабное исследование сигналов, имитационное моделирование, методы теории цифровой обработки сигналов и теории автоматического управления.

Научные положения диссертации и их новизна.

1. Разработанный метод первоначальной обработки данных, использующий вейвлет-преобразование, позволяет после обработки сохранить в сигналах имеющиеся важные локальные особенности, в отличие от традиционных методов статистического и частотного анализа.

2. Найденные минимизирующие оценки вейвлет-сжатия долговременно хранимой информации шахтной информационно-управляющей системы, позволяют уменьшить объем базы данных и ускорить доступ к ней локальных и удаленных пользователей.

3. Разработанный метод на основе разномасштабного вейвлет-анализа, позволяет выявлять мгновенные значения, средне- и долгосрочные тенденции изменения параметров шахтной атмосферы и их связь с данными о работе основного и вспомогательного технологического оборудования.

4. Разработанный алгоритм фильтрации сигналов на основе метода динамического изменения абсолютной погрешности передачи данных в подземных вычислительных устройствах позволяет минимизировать количество данных, передаваемых по низкоскоростным шахтным линиям связи на наземный вычислительный комплекс.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждаются сходимостью в пределах 90% аналитических и экспериментальных имитационных моделей, построенных на данных, полученных шахт-

шахтными информационно-управляющими системами на различных схема> горных работ на реальных горно-технологических объектах, принадлежащи различным угольным бассейнам.

Научная и практическая значимость работы.

1. Разработана структура многоуровневой системы обработки информации, собираемой, передаваемой и хранимой в шахтных информационно-управляющих системах, которая отличается от существующих наличием нескольких иерархических уровней обработки с постепенным повышением сложности решаемых при этом задач.

2. Создано алгоритмическое и программное обеспечение на основе разработанных методов и моделей передачи, обработки и хранения сигналов, собираемых и накапливаемых в шахтных информационно-управляющих системах.

3. Разработанные методы, алгоритмические и программные средства внедрены в структуру шахтной информационно-управляющей системы «Ми-кон 1Р» нового поколения, предназначенной для эффективного управления процессами безопасного ведения горных работ.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются при реализации новых программно-технических решений шахтной информационно-управляющей системы «Микон 1Р», серийно выпускаемой ООО «Информационные горные технологии (ИНГОРТЕХ)», г. Екатеринбург.

Апробация работы. По материалам диссертации были сделаны доклады на 19-м Всемирном горном конгрессе 1САМС-2003 (Дели, Индия, 1-5 ноября, 2003 г.), на Международной научно-технической конференции «Научные основы и практика разведки и переработки руд и техногенного сырья» (УГГТА, Екатеринбург, 18-21 июня 2003 г.), на Молодежной научно-практической конференции в рамках Уральской горно-промышленной декады (УГГТА, Екатеринбург, 14 апреля 2003 г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 работ, в том числе 2 статьи в периодических изданиях, 2 статьи в научно-технических сборниках и тезисы доклада на научно-практической конференции.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 164 страницах, состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка из 75 наименований, содержит 13 таблиц и 47 рисунков.

Основное содержание работы

Во введении отражена актуальность работы, ее научная новизна, сформулированы цель и задачи диссертационного исследования.

В первой главе проведена классификация, рассмотрены функции и особенности построения и реализации шахтной информационно-управляющей системы. Проведен анализ современных российских и зарубежных шахтных информационно-управляющих систем, который позволил сделать вывод, что в настоящее время разрешено большинство технических, методологических, а для российских шахтных информационно-управляющих систем также метрологических и организационных проблем, которые возникали при их разработке и внедрении. Актуальным становится этап, задачей которого является разработка моделей и методов обработки собираемой и накапливаемой информации и реализация типовых задач контроля и управления процессами безопасного ведения работ на горно-технологических объектах.

Показано, что подавляющее большинство шахтных информационно-управляющих систем являются многофункциональными и способны решать многие задачи шахтной автоматики и оперативно-диспетчерского управления. Существующие программно-технические средства шахтных информационно-управляющих систем позволяют получать значительный объем данных об объектах контроля с достаточной точностью и периодичностью, что позволяет представить реальное состояние объектов контроля и осуществлять своевременное управление ими.

Вместе с тем простого представления и нерегламентированного накопления данных об объектах управления становится уже недостаточно в силу новых требований, выдвигаемых угледобывающими предприятиями и контролирующими их органами. Возникают новые задачи обработки накапливаемых данных, обусловленные спецификой горных объектов управления и особенностями функционирования самих шахтных информационно-управляющих систем, в главе формулируются основные из этих задач, рассматриваются особенности сигналов шахтных информационно-управляющих систем.

Сделан вывод о необходимости очистки от шума и фильтрации исходных сигналов как на уровне контроллеров, так и средствами наземного вычислительного комплекса.

Во второй главе рассмотрены теоретические и практические аспекты статистических, частотных и вейвлет-методов представления сигналов с учетом использовавшихся для проводимого сравнительного анализа особенностей, характерных для реальных сигналов шахтных информационно-управляющих систем.

Установлено, что статистические методы, такие, как полиномиальная и еплайновая аппроксимация, при обработке сигналов дают хорошую локализацию в пространстве и практически всегда позволяют точно идентифицировать локальные особенности сигналов, разрывы, всплески. Однако статистические методы не представляют ценности при анализе разномасштабных пе-риодичностей в сигнале - важнейшей составляющей реальных сигналов шахтных информационно-управляющих систем.

Частотные методы представления сигнала на основе преобразования Фурье являются противоположностью статистическим и не позволяют точно локализовывать особенности сигнала, однако преобразование Фурье хорошо подходит для частотного анализа сигнала и позволяет достигать неплохих результатов по выявлению в нем периодических составляющих.

Вейвлет-преобразование позволяет разложить сигнал по базису, сконструированному из обладающей определенными свойствами солитоноподоб-ной функции посредством масштабных изменений и переносов, и совмещает свойства статистических и частотных методов. В отличие от традиционно применяемого для анализа сигналов преобразования Фурье вейвлет-преобразование обеспечивает двумерную развертку исследуемого одномерного сигнала, при этом частота и координата рассматриваются как независимые переменные. В результате появляется возможность анализировать свойства сигнала одновременно в физическом и спектральном - частотном пространствах.

Пространство Ь\К) функцийДх), определенных на всей оси Л=(-оо,оо) и интегрируемых с квадратом, может быть представлено в базисе солитонопо-добных вей влет-функций \|/(х):

-о? -ос

Ч»./*) - н Ш 6 Л> V 6 £2(Я), (2)

где есть фиксированная функция, локализованная как по частоте, так и по времени.

Рассмотрены возможности вейвлет-представления, позволяющие проводить подробный частотный анализ исследуемого сигнала на различных масштабах с одновременной выдачей полной информации о локальных особенностях сигнала, таких, как пики, разрывы, изменения знака производных и пр., характерных для сигналов шахтных информационно-управляющих систем.

Сделан вывод о целесообразности применения метода вейвлет-преобразования сигналов для представления сигналов шахтных информационно-управляющих систем с учетом их характерных особенностей.

В третьей главе исследованы возможности различных методов обработки данных применительно к задачам анализа реальных сигналов шахтных информационно-управляющих систем.

Показано, что по сравнению с рассмотренными статистическими и частотными методами применение вейвлетов на стадии предварительной обработки сигналов позволяет проводить эффективную очистку сигналов от шума.

В работе принята аддитивная модель искажения исходного сигнала от источников первичной информации шахтных информационно-управляющих систем: у~х + сти, (4)

где у - зашумленный сигнал;

х - исходный сигнал;

п - гауссов шум со стандартным среднеквадратичным отклонением а. Дискретное вейвлет-преобразование зашумленного сигнала

дает вейвлет-представление У сигнала у, состоящее из двух частей - высокочастотной трансформанты Ун, полученной с использованием вейвлет-функции и низкочастотной трансформанты У, полученной с использованием масштабирующей функции.

К высокочастотной трансформанте применим операцию порогового удаления шума ТИ\

У = Му

(5)

№.

(6)

где / - порог. Обратное вейвлет-преобразование

х-М^УмХ)

позволяет найти отфильтрованную достаточно точную оценку сигнала х.

Показано, что применение метода вейвлет-фильтрации, адаптированного к локальным особенностям реальных сигналов шахтных информационно-управляющих систем, позволяет сохранить все особенности сигналов, присутствие которых требуется на последующих этапах обработки и анализа данных.

Сжатие сигнала при помощи вейвлет-преобразования становится возможным за счет отбрасывания небольших вейвлет-коэффициентов высокочастотной трансформанты после того, как проведено прямое вейвлет-преобразование.

Возможен и более тонкий метод компрессии, который обеспечивает сжатие сигнала путем обнуления всех коэффициентов со значением, меньшим заданного. При сжатии сигнала и его последующей реконструкции использовано как прямое, так и обратное вейвлет-преобразование.

Проведенные исследования с использованием математической обработки сигналов реальных баз данных угольных шахт показали, что вейвлет-сжатие сигналов шахтных информационно-управляющих систем позволяет достигать значительных степеней компрессии. В отличие от других методов компрессии, дающих коэффициент сжатия не более 30 %, вейвлет-метод позволяет сжимать данные на 44-99 %, обеспечивая при этом необходимое качество восстановленного сигнала. Результаты сжатия сигналов с аэрогазовых датчиков шахтных информационно-управляющих систем представлены в таблице 1.

Установлено, что масштабно-временное вейвлет-преобразование применительно к обработке реальных сигналов шахтных информационно-управляющих систем позволяет получать полную информацию о сигнале -от мгновенных всплесков до долгосрочных трендов.

Показано, что разномасштабный анализ сигналов аналоговых датчиков параметров шахтной атмосферы может проводиться как с целью оперативного анализа обстановки и краткосрочного прогноза, так и для изучения долго-

срочных тенденций и выработки соответствующих решений по управлени процессами безопасного ведения технологических работ.

Таблица 1

Сигнал Степень сжатия, %

Тип вейвлета

Ьааг дЪ2 вут2 С01(2 Ыог2.2 гЫо2.2 с1теу

Датчик метана ДМС 01 в лаве 77 81 82 82 83 76 83

Датчик скорости воздуха СДСВ 01 на исходе участка в лаве 83 83 83 83 84 80 82

Датчик оксида углерода СДОУ 01 на исходе участка в лаве 93 93 93 93 94 93 93

Датчик метана ПОЛИ в забое конвейерного штрека 76 75 75 76 77 71 77

Датчик скорости воздуха ИСНВ на исходе участка в лаве 61 56 56 56 55 53 56

Датчик работы очистного комбайна в лаве 32 б 5 5 6 7 3

Так, к примеру, разномасштабное вейвлет-преобразование 30-дневного тренда сигнала от датчика метана, представленное на рис. 1, позволяет получать информацию о мгновенных изменениях сигнала, о суточных, 10-дневных и месячных периодических составляющих концентрации метана, изображенных на рис. 2, а, б, в, г соответственно.

Рис. 1. 30-дневный тренд сигнала от датчика метана

а б

в

Рис. 2. Графики зависимости масштабно-временного спектра Ща.Ь) от вейвлег-коэффициента временной локализации Ь

Разномасштабный анализ дискретных данных, таких, как статусы сигналов, данные о состоянии машин, механизмов, устройств контроля, на малых масштабах позволяет определять неисправности технических средств шахтных информационно-управляющих систем, а на больших масштабах -получать количественные характеристики работы оборудования.

Показано, что точная временная локализация масштабно-временного вейвлет-преобразования позволяет определять корреляционные зависимости между тенденциями изменения различных сигналов: «концентрация газов и количество подаваемого воздуха», «концентрация метана и интенсивность работы комбайна» и другие.

При этом установлено, что метод масштабно-временного вейвлет-преобразования применим ко всем типам сигналов шахтных информационно-управляющих систем, необходимых и достаточных для управления процессами безопасного ведения горно-технологических объектов.

В четвертой главе предложена и обоснована структура представленной на рис. 3 многоуровневой системы обработки информации, собираемой, передаваемой и хранимой в шахтных информационно-управляющих системах, которая отличается от известных поэтапностью обработки данных на уровне наземного вычислительного комплекса.

Предлагаемая структура разработанной системы обработки информации является многоуровневой, что позволяет осуществлять эффективный поэтапный анализ данных, характеризующих параметры безопасности ведения горных работ. При этом сложность анализа и принимаемых решений по управлению параметрами на каждом уровне возрастает и требует осмысления полученных результатов специалистами более высокого уровня иерархии управления предприятием.

Предусматриваемый в системе блок сжатия данных позволяет организовывать эффективную работу с оперативной и архивной информацией шахтных информационно-управляющих систем.

Рис. 3. Структура системы обработки информации ШИУС

Разработанная методика сжатия данных целесообразна для организации удаленного доступа к хранимым данным специалистов головных угольны объединений, контролирующих и надзорных организаций, влияющих на управление процессами безопасного ведения горных работ.

Предлагаемая структура системы обработки данных, характеризующих параметры функциональной и технологической безопасности, не является полной, однако в ней нашли отражение задачи, которые возникали и возникают в последние годы на шахтах России в процессе внедрения и эксплуатации шахтных информационно-управляющих систем.

В разработанной структуре системы обработки информации шахтной информационно-управляющей системой предлагается использовать перспективные, но недостаточно изученные с практической точки зрения методы обработки данных, поэтому в процессе практической реализации основных идей обработки данных функции системы оперативного и стратегического управления могут быть расширены и видоизменены.

В пятой главе проведено исследование методов обработки данных в подземных вычислительных устройствах шахтной информационно-управляющей системы - основном концентраторе участковой информации и одновременно устройстве контроля и управления шахтными объектами.

Установлено что подземные вычислительные устройства, применяемые в настоящее время на шахтах России, не позволяют проводить сложную обработку данных, получаемых, в частности, от датчиков аэрогазовой обстановки. Используемые методы обработки данных в подземных вычислительных устройствах ограничены усреднением, а фильтрация - прореживанием данных. При этом фильтрация представлена в основном двумя методами: «передача по критерию относительной погрешности» и «передача по критерию абсолютной погрешности».

Предложен метод фильтрации с динамически изменяемой во времени абсолютной погрешностью, инициирующей процесс передачи данных. Проведе-

но сравнительное исследование предложенного и существующих методов фильтрации данных в подземных вычислительных устройствах.

Полученные зависимости коэффициента эффективности фильтрации, равного отношению количества отсчетов исходного сигнала к количеству отсчетов переданного сигнала, от типа сигнала датчика шахтной информационно-управляющей системы для разных методов фильтрации представлены на рис. 4.

□ концентрация метана в завале ■ концентрация метана в 20 м от лгвы „ , . . . . И концентрация метана на исходяцей учасг

Коэффициент эффективности фильтрации а Скорость воздуха на исходя ней участка

оо 1—'-^--1-i i 1----г --

1% (абс поф изм ) 2% (абс поф иэм ) 10% (относит погр изм } абс измен потр

Рис 4. Групповая диаграмма зависимости коэффициента эффективности фильтрации о г типа сишала для разных методов фильтрации

Полученные зависимости коэффициента корреляции исходного и переданного сигналов от типа сигнала датчика шахтной информационно-управляющей системы для разных методов фильтрации представлены на рис. 5.

Проведенные исследования показали, что фильтрация сигналов по методу «с динамически изменяемой абсолютной погрешностью» позволяет, с одной стороны, достичь значительного уменьшения количества передаваемых данных (коэффициент эффективности фильтрации к^ в диапазоне от 14,26 до 20,95), а с другой - сохранить достаточно высокую степень соответствия исходного и переданного сигаалов (коэффициент корреляции ^=0,93-0,96).

□ концентрация метана а завале ■ концентрация метана в 20 м от лавы В концентрация метана на исходяцей участка Коэффициент корреляции с исходным сигналом и Скорость воздуха на исходящей участка

120------------ --- ----

1,00 ОВД

ою до

№0' ООО

1% (¿бе пост погр) 2% (абс пост погр) 10% (относит лоф) абсизмпогр

Рис. 5. Групповая диаграмма зависимости коэффициента корреляции с исходным сигналом от типа сигнала для разных методов фильтрации

Проведены исследования влияния параметров предлагаемого метода на качественные и количественные показатели фильтрации, позволяющие говорить о возможности его адаптации к передаче различных сигналов датчиков шахтной информационно-управляющей системы.

Рассмотрены возможности обработки и передачи данных в подземных вычислительных устройствах шахтной информационно-управляющей системы «Микон 1Р».

Заключение

В диссертации дано решение актуальной научной задачи повышения эффективности, на основе вейвлет-методов обработки данных, шахтных информационно-управляющих систем, позволяющих осуществлять управление процессами безопасного ведения горных работ.

Наиболее существенные результаты диссертационной работы, полученные лично автором:

1. Проведенный анализ применения на шахтах России современных информационно-управляющих систем показал, что постановка задач управления процессами безопасного ведения горных работ, которые они призваны решать, обусловлена не только спецификой объектов контроля и управления, но и особенностями функционирования самой шахтной информационно-управляющей

системы. Качество получаемых, передаваемых и обрабатываемых в них сигналов в полной мере определяет качество и эффективность управления горнотехнологическими объектами.

2. Показано, что анализ накапливаемых данных может выявить целый ряд косвенных параметров, характеризующих как состояние горнотехнологического объекта, так и работу самой шахтной информационно-управляющей системы. Показано, что такой анализ осложняется наличием специфических особенностей у сигналов, поступающих от измерительных преобразователей шахтной информационно-управляющей системы, что требует использования особых методов обработки.

3. Показано, что обработка сигналов шахтной информационно-управляющей системы на основе метода вейвлет-преобразования по сравнению с классическими методами, применяемыми в «чистом виде», является предпочтительной, так как позволяет полностью учесть все особенности обработки сигналов, такие, как разрывы в показаниях, резкие всплески значений и т.п.

4. Установлено, что использование методов обработки сигналов на основе вейвлет-преобразования на стадии предварительной обработки данных позволяет проводить эффективную очистку сигналов от шума.

5. Установлено, что вейвлет-сжатие сигналов шахтной информационно-управляющей системы обеспечивает достижение компрессии на 44-99%, что позволяет оптимизировать процессы хранения информации в ШИУС. Получены зависимости качества компрессии от типа применяемого вейвлета и вида сжимаемого сигнала.

6. Показано, что метод масштабно-временного вейвлет-преобразования применительно к обработке сигналов шахтной информационно-управляющей системы может служить основой системы обработки данных, характеризующих процесс ведения горных работ. При этом обеспечивается решение задач текущего контроля параметров объекта и анализа долгосрочных тенденций их изменения. Установлено, что предлагаемый метод применим ко всем типам сигналов шахтной информационно-управляющей системы.

7. Предложен и исследован метод фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах шахтной информационно-управляющей системы г алгоритму «с динамически изменяемой во времени погрешностью». Показана эффективность применения предлагаемого метода фильтрации в сравнении с методами, применяемыми и настоящее время на шахтах России в подземных вычислительных устройствах шахтных информационно-управляющих систем. Впервые предложена методика выбора параметров метода фильтрации с динамически изменяемой во времени абсолютной погрешностью, инициирующей процесс передачи данных.

8. На основании опыта внедрения и эксплуатации шахтных информационно-управляющих систем, а также функций, возлагаемых на них, предложена структура системы обработки информации, обеспечивающая комплексное решение задач передачи, обработки и хранения информации шахтной информационно-управляющей системы, достаточная по своим характеристикам для контроля и управления процессами ведения подземных горных работ.

9. Предложенные в работе алгоритмы обработки данных приняты для реализации новых версий «Системы газоаналитической шахтной многофункциональной «Микон 1Р», внедряемой научно-производственным предприятием ООО «Информационные горные технологии» при непосредственном участии автора.

Основные положения диссертационной работы отражены в следующих публикациях:

1. Бабенко А. Г., Вильгельм А. В. Структура системы идентификации технических и технологических состояний горно-технологических объектов и шахтных информационно-управляющих систем // Изв. вузов. Горный журнал. - 2002. - № 2. - С. 27-32.

2. Вильгельм А. В. Методы фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах шахтных информационно-управляющих систем // Изв. вузов. Горный журнал. - 2005. 1. - С. 77-82.

Вильгельм А. В. Использование вейвлет-методов для обработки информации в шахтных информационно-управляющих системах // Материалы Международной научно-технической конференции «Научные основы и практика разведки и переработки руд и техногенного сырья 18-21 июня 2003 г.».

Вильгельм А. В., Лапин Э. С. Перспективы использования аппарата вейвлет-преобразования в информационно-управляющих системах. Материалы Молодежной научно-практической конференции в рамках уральской горнопромышленной декады. Екатеринбург, 14 апреля 2003 г // Известия УГГТА. Вып. 17. 2003 г.

Babenko A., Vilgelm A. Structure and Methods of Data Processing of the System of Identification of Technical and Technological Conditions of Mining-Geological Objects and Mine-Information-Control Systems. // 19-th World Mining Congress «ICAMC-2003».

Подписано в печать 13.04.2006. Формат 60x90/16

Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Заказ №

Типография МГГУ. Ленинский проспект, 6.

\

>s

V

i *

i

( i

I

¡

i í

!

I

I

i

г

i

»-8165

/

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ШАХТНЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ.

1.1. Понятие ШИУС.

1.1.1. Функции ШИУС и особенности их реализации.

1.1.2. Особенности построения ШИУС.

1.1.3. Классификация ШИУС.

1.1.4. Тенденции развития ШИУС.

1.2. Объекты контроля и управления ШИУС.

1.2.1. Техническое состояние элементов ШИУС.

1.2.2. Технологическое состояние ГТО.

1.2.3. Техническое состояние ГТО.

1.3. Программно-технические средства построения ШИУС.

1.3.1. Обзор отечественных и зарубежных ШИУС.

1.3.2. Первичные преобразователи ШИУС.

1.3.3. Контроллеры.

1.3.4. Протоколы передачи данных.

1.3.5. Программно-алгоритмическое обеспечение ШИУС.

1.4. Особенности сигналов ШИУС и задачи их обработки.

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА СИГНАЛОВ ШИУС.

2.1. Вводные замечания.

2.2. Методы анализа сигналов.

2.2.1. Анализ сигналов рядом Тейлора.

2.2.2. Анализ сигналов методом полиномиальной аппроксимации.

2.2.3. Анализ сигналов сплайнами.

2.3. Преобразование Фурье как метод анализа сигналов.

2.3.1. Непрерывное преобразования Фурье.

2.3.2. Оконное преобразование Фурье.

2.4. Вейвлет-преобразование, как метод приближения сигналов.

2.4.1. Аналогия с рядами Фурье.

2.4.2. Представление в ряды вейвлет-преобразовапием.

2.4.3. Интегральное вейвлет преобразование.

2.4.4. Частотно-временная локализация.

2.4.5. Частотпо-времеипое окно.

2.4.6. Признаки вейвлета и свойства вейвлет-преобразования.

2.5. Выводы.

ГЛАВА 3. ВЕЙВЛЕТ-МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ШИУС.

3.1. Фильтрация и очистка сигналов от шума.

3.1.1. Методы сглаживания во временной области.

3.1.2. Практические результаты применения методов сглаживания во временной области.

3.1.3. Сглаживание в частотной области.

3.1.4. Практические результаты применения методов сглаживания в частотной области.

3.1.5. Фильтрация и сглаживание на основе вейвлет-преобразования.

3.1.6. Практические результаты фильтрации и сглаживания вей влет-методом.

3.2. Сжатие сигналов методами вейвлет-преобразования.

3.2.1. Механизм вейвлет-сжатия типового сигнала ШИУС.

3.3. Частотно-временная локализация - основа анализа сигналов.

3.4. Выводы.

ГЛАВА 4. СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ШИУС

4.1. Принципы построения структуры.

4.2. Структура системы.

4.2.1. Блок идентификации технического состояния ШИУС.

4.2.2. Блок идентификации технологического состояния ШИУС.

4.2.3. Блок идентификации и прогнозирования технического состояния ГТО.

4.2.4. Блок сжатия информации.

4.3. Выводы.

ГЛАВА 5. МЕТОДЫ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ И РЕАЛИЗОВАННЫЕ КАНАЛЫ И ПРОТОКОЛЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В ШИУС.

5.1. Задачи фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах.

5.2. Методы фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах.

5.2.1. Метод фильтрации по условию постоянной абсолютной погрешности.

5.2.2. Метод фильтрации по условию относительной погрешности.

5.2.3. Метод фильтрации по условию изменяемой абсолютной погрешности.

5.3. Исследование методов фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах.

5.3.1. Критерии сравнения эффективности методов фильтрации.

5.3.2. Сравнение эффективности методов фильтрации.

5.4. Исследование влияния параметров методов фильтрации с изменяемым значением абсолютной погрешности на качество фильтрации.

5.5. Передача, обработка и хранение информации в ШИУС «Микон 1Р».

5.5.1. Подземный уровень передачи и обработки информации.

5.5.2. Наземный уровень передачи, обработки и хранения информации.

5.5.3. Используемые каналы и протоколы передачи данных.

5.6. Выводы.

Актуальность работы. Угольные шахты в России всегда имели большое значение, так как добываемый в них каменный уголь являлся и является как источником энергии, так и химическим сырьем. Однако добыча угля сопряжена с разного рода проблемами, самыми тяжелыми из которых являются взрывы и пожары на угольных шахтах. Поэтому вопросам безопасного ведения горных работ на всех этапах развития угольной промышленности оказывалось повышенное внимание.

В основных направлениях реструктуризации угольной промышленности России от 21.08.98 отмечается, что одной из основных задач является: «Модернизация и обновление оборудования для измерения содержания газа и пыли, борьба с пожарами и пылью, систем оперативной связи». При этом, большое внимание должно быть уделено выполнению научно-исследовательских и информационно-аналитических работ по повышению безопасности ведения горных работ.

Руководители отрасли, владельцы угольных компаний большое внимание уделяют вопросам безопасности на действующих угольных предприятиях, выделяя серьезные финансовые средства на модернизацию действующих систем аэрогазового контроля и защиты. Основные направления такой модернизации связаны с широким применением вычислительной техники и новых методов обработки информации на основе последних достижений науки и техники.

Важной задачей для угольных предприятий является дальнейшее повышение объемов добычи угля. Основным способом решения этой задачи является использование высокопроизводительного основного и вспомогательного технологического оборудования, в частности, проходческих и добычных комплексов. Интенсификация горных работ предъявляет новые жесткие требования к системам контроля и управления, что связано с увеличением темпов ведения горных работ, увеличением единичной мощности и сложности используемого оборудования. В связи с этим все большее распространение на угольных шахтах получают информационные, информационно-измерительные и информационно-диагностические системы угольных шахт, работа которых невозможна без средств анализа технических и технологических состояний горно-технологического объекта.

В связи с появлением и широким внедрением на шахтах России компьютеризированных шахтных информационно-управляющих систем (ШИУС) возникли новые актуальные задачи, которые требуют своего научного осмысления и технической реализации. В первую очередь это связано с возможностью накапливания больших массивов данных о состоянии шахтной атмосферы и технологических процессах ведения горных работ, что влечет за собой появление задач передачи, обработки и хранения этих данных на различных уровнях и с различными целями.

Внедрение ШИУС в России началось в 90-х годах прошлого века. Главной задачей, которая при этом решалась, было повышение безопасности ведения горных работ, которое достигалось комплексом средств.

Можно отметить единичные случаи внедрения зарубежных ШИУС, однако массовыми такие внедрения не стали по причине дороговизны оборудования, внедрения и его дальнейшей эксплуатации. В 90-х же годах появляются отечественные серийные ШИУС («Микон 1Р» и «АКМР-М»), основными преимуществами которых было использование отечественных технических средств, что значительно удешевляло их внедрение и последующую эксплуатацию. Так за период с 1999 года по 2006 год более чем на 40 шахтах России получила свое распространение многофункциональная информационно-управляющая система «Микон 1Р», в разработке технических и программных средств которой принимал участие и автор настоящей диссертации.

ШИУС позволяют вести эффективное наблюдение опасных явлений, решая при этом не только задачи повышения безопасности, но и вопросы увеличения экономического эффекта от их внедрения. Отсутствие эффективной системы контроля является одной из причин аварий на шахтах, в результате чего объемы добычи угля могут резко сократиться.

Учитывая вышесказанное, все актуальнее становится задача повышения эффективности шахтных информационно-управляющих систем, включающая в себя задачи контроля газового состояния шахтной атмосферы современными методами и техническими средствами, а также исследования и разработки методов и алгоритмов обработки информации. Важно своевременно использовать информацию о состоянии горнотехнического объекта для дальнейшего анализа данных, полученных ШИУС.

Выполненный в работе анализ показал, что на сегодняшний день существуют качественные системы сбора необходимых данных, и актуальным становится момент повышения эффективности шахтных информационно-управляющих систем за счет разработки новых методов и алгоритмов обработки данных.

Целью диссертации является разработка на основе технологии вейв-лет-преобразований моделей и алгоритмов комплексной, многоуровневой эффективной обработки информации в шахтных информационно-управляющих системах, позволяющих осуществлять управление процессами безопасного ведения горных работ.

Для достижения цели исследования решались три основные задачи:

1. Разработка структуры системы, которая обеспечивает комплексную, многоуровневую эффективную обработку и хранение информации.

2. Разработка метода качественной фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах и решение задач фильтрации и сжатия сигналов на наземном вычислительном комплексе шахтной информационно-управляющей системы.

3. Исследование частотно-временного вейвлет-преобразования применительно к данным, получаемым и накапливаемым шахтными информационно-управляющими системами.

Объектом исследования являются системы обработки информации в ШИУС, обеспечивающие передачу, обработку и хранение данных, характеризующих техническое и технологическое состояние горнотехнологического объекта.

Идея работы заключается в использовании вейвлет-преобразования для повышения эффективности шахтных информационно-управляющих систем за счет комплексной обработки информации на разных уровнях ШИУС.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

1. Проведен анализ методов и моделей передачи, обработки и хранения информации в ШИУС на основе опыта их эксплуатации на шахтах Кузнецкого и Челябинского угольных бассейнов. На примере обработки реальных сигналов ШИУС исследованы возможности, характеристики и особенности систем сбора, передачи, обработки и хранения информации в действующих и перспективных ШИУС.

2. Разработана структура многоуровневой системы комплексной обработки информации в ШИУС, состоящая из последовательных блоков идентификации технического состояния элементов ШИУС, технологического и технического состояния горнотехнологического объекта (ГТО), обработки архивной информации, осуществляющих предварительную обработку данных, сжатие архивируемых данных, разномасштабный анализ. В разработанной структуре системы предусмотрена возможность разномасштабного прогноза изменения контролируемых параметров шахтной атмосферы.

3. Проведен сравнительный анализ методов обработки данных, собираемых и накапливаемых ШИУС, и обоснована целесообразность применения методов вейвлет-преобразования как основы комплексной обработки сигналов в ШИУС. Показана целесообразность использования методов вейв-лет-преобразования для решения задач фильтрации, хранения и анализа данных.

4. Разработаны модели комплексной обработки архивируемой информации, основанные на использовании методов фильтрации, сжатия и архивирования данных.

5. Разработан метод фильтрации информации, получаемой подземным вычислительным устройством ШИУС от датчиков аэрогазового контроля, и передаваемой на наземный вычислительный комплекс.

Методы исследований используют статистический и частотный анализ данных, многомасштабное исследование сигналов, имитационное моделирование, методы теории цифровой обработки сигналов и теории автоматического управления.

Научные положения диссертации и их новизна.

1. Разработанный метод первоначальной обработки данных, использующий вейвлет-преобразование, позволяет после обработки сохранить в сигналах имеющиеся важные локальные особенности, в отличие от традиционных методов статистического и частотного анализа.

2. Найденные минимизирующие оценки вейвлет-сжатия долговременно хранимой информации шахтной информационно-управляющей системы, позволяют уменьшить объем базы данных и ускорить доступ к ней локальных и удаленных пользователей.

3. Разработанный метод на основе разномасштабного вейвлет-анализа, позволяет выявлять мгновенные значения, средне- и долгосрочные тенденции изменения параметров шахтной атмосферы и их связь с данными о работе основного и вспомогательного технологического оборудования.

4. Разработанный алгоритм фильтрации сигналов на основе метода динамического изменения абсолютной погрешности передачи данных в подземных вычислительных устройствах позволяет минимизировать количество данных, передаваемых по низкоскоростным шахтным линиям связи на наземный вычислительный комплекс.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждаются сходимостью в пределах 90% аналитических и экспериментальных имитационных моделей, построенных на данных, полученных шахтными информационно-управляющими системами на различных схемах горных работ на реальных горно-технологических объектах, принадлежащих различным угольным бассейнам.

Научная и практическая значимость работы.

1. Разработана структура многоуровневой системы обработки информации, собираемой, передаваемой и хранимой в шахтных информационно-управляющих системах, которая отличается от существующих наличием нескольких иерархических уровней обработки с постепенным повышением сложности решаемых при этом задач.

2. Создано алгоритмическое и программное обеспечение на основе разработанных методов и моделей передачи, обработки и хранения сигналов, собираемых и накапливаемых в шахтных информационно-управляющих системах.

3. Разработанные методы, алгоритмические и программные средства внедрены в структуру шахтной информационно-управляющей системы «Микон 1Р» нового поколения, предназначенной для эффективного управления процессами безопасного ведения горных работ.

Реализация результатов работы. Материалы диссертационной работы используются при реализации новых программно-технических решений шахтной информационно-управляющей системы «Микон 1Р», серийно выпускаемой ООО «Информационные горные технологии (ИНГОРТЕХ)», г. Екатеринбург.

Апробация работы. По материалам диссертации были сделаны доклады на 19-м Всемирном горном конгрессе ICAMC-2003 (Дели, Индия, 1-5 ноября, 2003 г.), на Международной научно-технической конференции «Научные основы и практика разведки и переработки руд и техногенного сырья» (УГГГА, Екатеринбург, 18-21 июня 2003 г.), на Молодежной научно-практической конференции в рамках Уральской горно-промышленной декады (УГГГА, Екатеринбург, 14 апреля 2003 г.)

5.6. Выводы

Исследование возможностей методов обработки данных в подземных вычислительных устройствах существующих ШИУС позволяет сделать следующие выводы:

1. Подземные вычислительные устройства, применяемые в настоящее время в ШИУС на шахтах России, не позволяют проводить сложную обработку данных, получаемых от датчиков аэрогазовой обстановки. Применяемые методы обработки данных в ПВУ ограничены усреднением, а фильтрация - прореживанием данных. При этом фильтрация представлена в основном двумя методами: «передача по условию относительной погрешности» и «передача по условию абсолютной постоянной погрешности».

2. При фильтрации сигналов по методу «передача по условию относительной погрешности» обработанный сигнал позволяет с высокой точностью восстанавливать исходный (коэффициент корреляции гух = 0,97-0,99), однако, при этом коэффициент эффективности фильтрации не превышает кух= 1,01, что делает использование этого метода неэффективным с точки зрения уменьшения количества передаваемых данных.

3. При фильтрации сигналов по методу «передача по условию абсолютной постоянной погрешности», уже при минимальном значении погрешности, равном 1 %, значения коэффициента эффективности фильтрации варьируются от ^=4,43-4,61 для быстроменяющихся, до кух = 33,92 для мед-ленноменяющихся сигналов. При этом коэффициент корреляции обработанного и исходного сигналов равен гух = 0,81-0,98. При увеличении абсолютной погрешности передачи данных до 2 % коэффициент эффективности фильтрации увеличивается от куХ= 11,53-13,28 для быстроменяющихся, до кух = 94,59 для медленноменяющихся сигналов. Однако при этом коэффициент корреляции обработанного и исходного сигналов значительно уменьшается (/>,= 0,60-0,93).

4. Проведенные исследования показали, что фильтрация сигналов по предлагаемому в работе методу «с изменяемой абсолютной погрешностью», позволяет, с одной стороны, достичь значительного уменьшения количества передаваемых данных (куХ в диапазоне от 14,26 до 20,95), а, с другой стороны, сохранить при этом достаточно высокую степень соответствия исходного и переданного сигналов (коэффициент корреляции гух= 0,93-0,96). Кроме того, проведенные исследования влияния параметров метода на качественные и количественные показатели фильтрации позволяют говорить о возможности его адаптации к передаче различных сигналов датчиков ШИУС.

5. Проведенные исследования позволяют утверждать, что наиболее эффективным методом для фильтрации данных на ПВУ из уже применяемых на практике является «передача по условию постоянной абсолютной погрешности» при значении Д= 1 % от полной шкалы изменения параметра. При возможности модификации программного обеспечения подземных контроллеров, а также при разработке новых устройств целесообразно применение предложенного в работе метода «передача по условию изменяемой абсолютной погрешности».

6. Полученные в работе результаты используются для повышения эффективности шахтной информационно-управляющий системы «Микон 1Р», технические и программные средства которой используются в работе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Происходящая в последние годы на угольных шахтах интенсификация горных работ обусловливает появление новых, более высоких требований к системам контроля и управления, обеспечивающим безопасное ведение горных работ и эффективное управление технологическим процессом добычи угля. В связи с этим все большее распространение на угольных шахтах России получают компьютеризированные шахтные информационно-управляющие системы, контролирующие технические и технологические параметры состояния горно-технологического объекта. Опыт эксплуатации таких систем привел к возникновению новых актуальных задач, которые требуют своего научного осмысления и технической реализации. В первую очередь это связано с повышением эффективности шахтных информационно-управляющих систем через решение задач передачи, обработки и хранения накапливаемых массивов данных о состоянии шахтной атмосферы и технологических процессах ведения горных работ, техническом состоянии горного оборудования, задач прогноза опасного состояния шахтной атмосферы и ГТО.

Решению некоторых возникающих при этом проблем посвящена настоящая работа. Результаты проведенных в работе исследований можно обобщить следующим образом.

1. Проведенный анализ применения на шахтах России современных информационно-управляющих систем показал, что постановка задач управления процессами безопасного ведения горных работ, которые они призваны решать, обусловлена не только спецификой объектов контроля и управления, но и особенностями функционирования самой шахтной информационно-управляющей системы. Качество получаемых, передаваемых и обрабатывавмых в них сигналов в полной мере определяет качество и эффективность управления горно-технологическими объектами.

2. Показано, что анализ накапливаемых данных может выявить целый ряд косвенных параметров, характеризующих как состояние горнотехнологического объекта, так и работу самой шахтной информационно-управляющей системы. Показано, что такой анализ осложняется наличием специфических особенностей у сигналов, поступающих от измерительных преобразователей шахтной информационно-управляющей системы, что требует использования особых методов обработки.

3. Показано, что обработка сигналов шахтной информационно-управляющей системы на основе метода вейвлет-преобразования по сравнению с классическими методами, применяемыми в «чистом виде», является предпочтительной, так как позволяет полностью учесть все особенности обработки сигналов, такие, как разрывы в показаниях, резкие всплески значений и т.п.

4. Установлено, что использование методов обработки сигналов на основе вейвлет-преобразования на стадии предварительной обработки данных позволяет проводить эффективную очистку сигналов от шума.

5. Установлено, что вейвлет-сжатие сигналов шахтной информационно-управляющей системы обеспечивает достижение компрессии на 44-99%, что позволяет оптимизировать процессы хранения информации в ШИУС. Получены зависимости качества компрессии от типа применяемого вейвлета и вида сжимаемого сигнала.

6. Показано, что метод масштабно-временного вейвлет-преобразования применительно к обработке сигналов шахтной информационно-управляющей системы может служить основой системы обработки данных, характеризующих процесс ведения горных работ. При этом обеспечивается решение задач текущего контроля параметров объекта и анализа долгосрочных тенденций их изменения. Установлено, что предлагаемый метод применим ко всем типам сигналов шахтной информационно-управляющей системы.

7. Предложен и исследован метод фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах шахтной информационно-управляющей системы по алгоритму «с динамически изменяемой во времени погрешностью». Показана эффективность применения предлагаемого метода фильтрации в сравнении с методами, применяемыми в настоящее время на шахтах России в подземных вычислительных устройствах шахтных информационно-управляющих систем. Впервые предложена методика выбора параметров метода фильтрации с динамически изменяемой во времени абсолютной погрешностью, инициирующей процесс передачи данных.

8. На основании опыта внедрения и эксплуатации шахтных информационно-управляющих систем, а также функций, возлагаемых на них, предложена структура системы обработки информации, обеспечивающая комплексное решение задач передачи, обработки и хранения информации шахтной информационно-управляющей системы, достаточная по своим характеристикам для контроля и управления процессами ведения подземных горных работ.

9. Предложенные в работе алгоритмы обработки данных приняты для реализации новых версий «Системы газоаналитической шахтной многофункциональной «Микон 1Р», внедряемой научно-производственным предприятием ООО «Информационные горные технологии» при непосредственном участии автора.

1. Автоматизированный комплекс контроля рудничной атмосферы АКМР-М // http://www.sci.smolensk.ru/users/analit/akmr-m.htm

2. Автоматический контроль газа комплексом «Метан». Техника безопасности. Охрана труда и горноспасательное дело, 1984, Вып. №9, 145 с.

3. Азбель М. Д., Карагодин Л. Н., Павлов А. Ф. Новые возможности систем аэрогазового контроля в угольных шахтах. // Уголь. 1997. № 2. С. 51-52.

4. Айруни А. Т. Прогнозирование и предотвращение газодинамических явлений в угольных шахтах. М.: Наука, 1987. 310 с.

5. Аличкин Л. Г., Бурюкин А. Ф., Мартюшев А. Н. Компьютерный мониторинг НКПВ и ПДК взрывоопасных и токсичных газов. // Безопасность труда в промышленности. 1997. № 7. С. 11-13.

6. Аппаратура шахтной автоматики и связи: Сб. научных трудов инта Гипроуглеавтоматизация. М., 1988. 144 с.

7. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук 1996. № 11.С. 1145-1170.

8. Баак Д. Эффективность автоматизации на подземных работах в угольной промышленности. /Глюкауф. 1994. № 9/10, С. 30-32.

9. Бабенко А. Г., Вильгельм А. В. Структура системы идентификации технических и технологических состояний горно-технологических объектов и шахтных информационно-управляющих систем. Изв. вузов. Горный журнал. 2002. № 2. С.27-32.

10. Бабенко А. Г. Шахтные информационно-управляющие системы // Изв. вузов. Горный журнал. 1999. № 11-12. С. 76-83.

11. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989. С. 45-77.

12. Вентиляция шахт. Программы института «Гипроуголь» \\http://www.giprougol.ru/Vent/Programm.htm

13. Вейвлеты и их использование / И. М. Дремин, О. В.Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. Том 171, № 5. май 2001. С. 466489.

14. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения / Н. М.

15. Астафьева // Успехи физических наук. № 11. 1996. С. 1145-1170.

16. Вильгельм А. В. Методы фильтрации сигналов в подземных вычислительных устройствах шахтных информационно-управляющих систем. Изв. вузов. Горный журнал. 2005. № 1. С.77-82

17. Галягин Д., Фрик П. Адаптивные вейвлеты (алгоритм спектрального анализа сигналов с пробелами в данных). // Математическое моделирование систем и процессов. № 6. 1996. С. 10.

18. У' 19. Горлов С. К., Корыстин А. В., Родин В. А. Об одной реализации меф тода сжатия отображений с помощью нелинейной аппроксимации сумм

19. Фурье-Хаара // Теор. функций и прибл.: Тр. 7-й Саратов, зим. шк. (1994 г.). Ч. 2. Саратов: Изд-во СГУ, 1995.

20. Горное дело: Терминологический словарь. М.: Недра, 1990. 694 с.

21. ГОСТ 24032-80 (СТ СЭВ 6450-88) Приборы шахтные газоаналитические. Общие технические требования. Методы испытаний.

22. Дьяконов В. П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: COJIOH-P 2002. у 448 е.: ил. С. 159-267.

23. Дьяконов В. П. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука. Физматлит, 1973.

24. Инструкция по системе аэрогазового контроля в угольных шахтах (РД 05-429-02). Серия 05. Выпуск 5 / Колл. авт. М.: Государственное унитарное предприятие «Научно-технический центр по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России», 2002. 68 с.

25. Карпов Е. Ф., Басовский Б. И. Контроль проветривания и дегазации в угольных шахтах: Справочное пособие. М., Недра, 1994.-336 с.

26. Карпов Е. Ф., Биренберг И. Э., Басовский Б. И. Автоматическая газовая защита и контроль рудничной атмосферы. М., Недра, 1984.

27. Карякин A. JL, Бабенко А. Г., Лапин С. Э., Матвеев В. В., Ольховский И. Ф. Многофункциональный информационно-управляющий комплекс «Микон 1Р». Изв. вузов. Горный журнал. 1999. № 11-12.1. Ф

28. Кичигин А. В., Киселев А. Ю. Опыт эксплуатации систем контроля рудничной атмосферы фирмы «ТРАНСМИТТОН» на АООТ «Шахта Комсомолец». // Уголь. 1997. № 11. С. 42-45.

29. Кобелев В. Ю. Ласточкин А. В. Выбор оптимальных вейвлетов для обработки сигналов и изображений // Труды II международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применения». М., 1999. Т. II. С. 514-518.

30. Козловский Б. Прогнозирование метановой опасности в угольных шахтах. М.: Недра, 1975. 151 с.у 31. Комментарии к правилам безопасности в угольных и сланцевыхщ шахтах. М.: Недра, 1979. 335 с.

31. Комплекс аппаратуры «Метан». Руководство по эксплуатации.

32. Кузин Ф. А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты: Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. 5-е изд., доп. М.: Ось-89, 1999. 224 с.

33. Левкович-Маслюк Л. Дайджест вейвлет-анализа в двух формулах и 22 рисунках // Компьютерра. 1998. № 8 (236). С. 31-37.

34. Майер Э., Циллер Т. Системы автоматизированного управления процессами и информации для горной промышленности. / Глюкауф. 1991. № 17/18. С. 40-44.

35. Мартынов Н. Н., Иванов А. П. MATLAB 5.x. Вычисления, визуализация, программирование. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2000. 336 с.

36. Основные направления реструктуризации угольной промышленности России от 21.08.98.

37. Полевщиков Г. Я., Козырева Е. Н., Пестриков В. Г. Адаптивная автоматизированная система прогноза и контроля газопроявлений в угольных шахтах (АдАСП ГП): Краткое техническое описание.

38. Потемкин В. Г. Система инженерных и научных расчетов. MATLAB 5.x: В 2 т. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. Т. 1. 366 с.

39. Потемкин В. Г. Система инженерных и научных расчетов. MATLAB 5.x: В 2 т. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. Т. 2. 304 с.у 41. Правила безопасности в угольных шахтах (ПБ 05-618-03). Серия

40. Выпуск 11 / Колл. авт. М.: Государственное унитарное предприятие «Научно-технический центр по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России», 2003. 296 с.

41. Программное обеспечение шахтного информационно-управляющего комплекса «Микон 1Р» / А. Г. Бабенко, А. Л.Карякин, И. Ф. Ольховский // Изв. вузов. Горный журнал. 2000. № 1. С. 83-90.

42. ПРОМОС интегрированная система автоматизации и связи дляу ' горной промышленности. // http://www.promos.deЩ

43. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. М.: Мир, 1982. Кн. 1 и 2. 312 и 480 с.

44. Рисс М. Системы управления технологическими процессами в каменноугольной промышленности. / Глюкауф. 1994. № 2/3. С. 41-45.

45. Рудаков П. И., Сафонов И. В. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x / Под общ. ред. к. т. н. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. 416 с. (Пакеты прикладных программ: Кн. 2).

46. Руководство по оборудованию и эксплуатации многофункцио-\ нального информационно управляющего комплекса аппаратуры «Ми' кон 1Р». / ООО «ИНГОРТЕХ», Екатеринбург. 2003.

47. Руководство по проектированию вентиляции угольных шахт. Макеевка, 1989.319 с.

48. Система контроля воздухообмена WEGA I: Краткое техническое описание. /Пер. материала фирмы: Woelke Industrieelektronik Gmbh.

49. Система контроля метана GAMEX II: Краткое техническое описание. /Пер. материала фирмы: Woelke Industrieelektronik Gmbh.

50. Hi 52. Система контроля температуры MONIMET-TEM: Краткое техническое описание. /Пер. материала фирмы: Woelke Industrieelektronik Gmbh.1. Г у

51. Спиридонов В. Самоподобие, всплески и квазикристаллы // Компьютерра. 1998. № 8 (236). С. 38^3.

52. Справочник по специальным функциям / Под. ред. М. Абрамовича и И. Стиган. М.: Наука. Физматлит, 1979.

53. Федеральный закон № 81-ФЗ от 20.06.96 «О государственном регулировании в области добычи и использования угля».у 56. Чуй К. Введение в вэйвлеты. М.: Мир, 2001.

54. Янсен Н. ПРОМОС интегрированная система автоматизации и связи для горной промышленности. / Глюкауф 1994 № 2/3 С. 46-49.

55. А8000 трехуровневая интеллектуальная система контроля:

56. Краткое техническое описание. / Пекинская Автотехническая Компания.

57. Antoni М. Image coding using wavelet transform // IEEE Trans. Image Proc. 1992. V.l. №2. P. 205-220.

58. Beaumont J. M. Image data compression using fractal techniques // ВТ Technological Journal. 1991. V. 9. №4. P. 92-109.

59. DAVIS DERBY. Monitoring & control system //http://www.davisderby.co.uk/html/monitoringcontrolsystems.html

60. Donoho D. L. Denoising by Soft Thresholding // Department of Statistics, Stanford University, Technical report, 1992.

61. Donoho D. L. Johnstone I. M. Adapting to Unknown Smoothness via Wavelet Shrinkage // Department of Statistics, Stanford University, Technical report, July 20 1994.

62. Firganek B. New Solutions in mining Environmental control systems. //tVl |L

63. The 13 International Conference on Automation in Mining. The 13 International Conference on Process Control and Simulation, Sept. 8-11, 1998. Slovak Republic. P. 261-264.

64. Gray R. M. Vector Quantization // IEEE ASSP Magazine. April 1984. P. 4-29.

65. Harten A. Discrete Multi-Resolution Analysis and Generalized Wavelets, J. App. Num. Math, v. 12. 1993. P. 153-193.

66. Harten A. Multiresolution Representation of Data: A General Framework, SIAM J. Num. Anal. 1996. P. 1205-1256.

67. Masjukov A. V., Slyonkin V. I. Time-varying time shifts correction byф) quasi-elastic deformation of seismic traces. Geophysical prospecting, 2000,v. 48, № 2.

68. Misiti M., Yves Misiti Y., Oppenheim G., Poggi J-M. Wavelet toolbox for use in Matlab: User's Guide. The Math Works Inc., 24 Prime Park Way,у Natick, 1996. First printing. 626 p.

69. Multi transmission system fod-9001Ihttp://www.kulisz.art.pl/produkcjaang.htm

70. OLDHAM: Техническое описание / CGA: Centralized Mine Environmental Monitoring System.

71. Storer J. A. Data compression: Methods and theory. Rockville (Md): Computer science press, 1988. 413 p.

72. TRANSMITTON. Multifunctional control systems for the effective management of process applications. // http://www.transmitton.co.uk