Принципы организации распределенных амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.05 ВАК РФ

Седов Виктор Александрович

ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АМПЛИТУДНЫХ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

01.04.05 - оптика

Автореферат диссертации на соискание ученой степе™ кандидата физико-математических наук

-ЗИЮН2010

Владивосток - 2010

004603266

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского».

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, профессор,

чл.-корр. РАН

Кульчин Юрий Николаевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Витрик Олег Борисович

кандидат физико-математических наук, профессор Прокопович Марк Романович

Ведущая организация: Тихоокеанский океанологический институт

им. В.И. Ильичева ДВО РАН

Защита состоится «10» июня 2010 г. в 16:00 часов в ауд. 204 на заседании объединенного диссертационного совета ДМ218.003.01 в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Дальневосточный государственный университет путей сообщения» по адресу: 680021, г. Хабарове^ ул. Серышева, 47.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Дальневосточного государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан «6» мая 2010 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета ДМ218.003.01 ¡а¿¿//и/л

кандидат технических наук Шебалина Т.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время большое внимание уделяется совершенствованию существующих и созданию новых информационно-измерительных систем, в частности, системам мониторинга пространственно распределенных физических полей. Одним из перспективных подходов к сбору и обработке информации о характеристиках распределенных полей является использование волоконно-оптических измерительных сетей (ВОИС) томографического типа, что позволяет значительно уменьшить число каналов передачи данных с одновремешюй возможностью их параллельной обработки. Применение методов волоконно-оптической томографии наиболее оправданно в случаях невозможности использования традиционных томографических методов, например, при исследовании большеразмерных, либо неплоских двумерных функций распределения параметров, а также когда применение проникающего излучения затруднено или невозможно.

Серьезным фактором, затрудняющим широкое применение томографических ВОИС, является относительная дороговизна и сложность ее элементов. Практическое использование измерительных сетей, требующее для большинства задач простых, но одновременно эффективных и технологичных конструкций чувствительных элементов, а также средств ввода и регистрации оптического излучения, делает перспективным применение принципов амплитудной модуляции в их структурной организации. Несмотря на значительный вклад различных исследователей в этом направлении, ряд вопросов, касающихся разработки принципов организации амплитудных ВОИС изучен недостаточно полно.

Вторым сдерживающим фактором является недостаточная эффективность распространенных методов реконструктивной томографии, ориентированных на обработку результатов сканирования по прямолинейным траекториям со значительным числом интегральных проекций, в приложениях к волоконно-оптической томографии, где условия сбора данных отличаются. В таких условиях важную роль доя качественной реконструкции играет возможность учета специфики организации ВОИС и априорных знаний о классе функций пространственного распределения реконструируемого физического поля, что делает перспективным разработку специализированных приемов и вычислительных методов.

Таким образом, актуальной научной задачей является исследование принципов организации амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей, а также разработка и совершенствование методов реконструкции данных с ВОИС.

Целью настоящей работы является исследование принципов организации, а также методов обработки данных с амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей. Для достижения указанной цели были сформулированы и решены следующие задачи.

- Проведение теоретического анализа принципов построения волоконно-оптических измерительных преобразователей с амплитудной модуляцией светопропускания.

- Разработка конструкций волоконно-оптических преобразователей и распределенных измерительных сетей на их основе.

- Разработка и исследование методов реконструктивной томографии в распределенных амплитудных волоконно-оптических информационно-измерительных системах, осно-

з

ванных на алгебраических и нейросетевых алгоритмах восстановления различных классов распределений физических полей.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие

результаты, полученные впервые в настоящей работе.

1. Принцип организации деформационно-чувствительной волоконно-оптической измерительной сети, позволяющий существенно повысить разрешающую способность измерительной системы без введения дополнительных информационных каналов.

2. Метод идентификации параметров волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, позволяющий учитывать индивидуальные особенности чувствительных элементов волоконно-оптических измерительных линий, а также особенности их интеграции в измерительные сети.

3. Метод выбора эффективного алгоритма и оценки достоверности алгебраического решения задач реконструкции точечных воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на сопоставлении размерности редуцированной матрицы проекций и ее ранга.

4. Нейро-игерационный метод реконструкции воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

Научная новизна работы.

1. Предложен метод укладки протяженных конструктивных элементов в структуре амплитудной измерительной сети. Особенностью метода является возможность увеличения разрешающей способности деформационно-чувствительной ВОИС за счет появления упругой связи между конструктивными элементами и расположенными рядом измерительными линиями, что позволяет получать информацию о внешних воздействиях в местах, не охваченных измерительной сетью.

2. Предложен комплекс мер, позволяющий адаптировать и расширить инструментарий традиционных методов реконструктивной томографии в приложениях к нелинейным волоконно-оптическим измерительным сетям в условиях реконструкции точечных распределений. В частности, предложен метод линеаризации математических моделей волоконно-оптических измерительных сетей с амплитудными измерительными преобразователями и обоснованы условия, в которых она допустима, предложен метод параметрической идентификации матрицы проекций, а также введена мера оценки недоопределенности задачи реконструкции, основанная на вычислении ранга редуцированной матрицы проекций и позволяющая выбрать эффективный способ решения задачи.

3. Предложен метод совместного использования нейросетевого и алгебраического подходов к задаче реконструкции, где первый учитывает априорные знания, используется для выбора начального приближения решения, а второй - обеспечивает соответствие решения исходной системе алгебраических уравнений. Особенностью метода является обучение нейронной сети на внутренних данных математической модели измерительной системы, что снимает необходимость проведения большого числа натурных экспериментов, облегчает последующую реализацию алгебраической процедуры и

снижает зависимость нейросетевого решения от особенностей аппаратной части измерительной системы.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработаш1ых конструкций чувствительных элементов и поверхностей, методов и алгоритмов обработки данных в разработке волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга распределенных физических полей, в системах не-разрушающего контроля, для регистрации параметров технических конструкций в процессе их эксплуатации, в системах охраны и обеспечения безопасности и т.п.

Связь работы с научными программами. Диссертационная работа связана с госбюджетными НИР, которые выполнялись в МГУ им. адм. Г.И. Невельского, ДВГТУ и ИАПУ ДВО РАН по федеральным программам в рамках 3 тем, а также поддержана 3 грантами ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России» по направлению 2.8.

Личный вклад автора. Решение всех основных задач, сформулированных в диссертации, получено автором лично, либо при его определяющем участии. Постановка задач, разработка теоретических и экспериментальных методик выполнены совместно с научным руководителем и соавторами опубликованных работ.

Публикации. По результатам диссертационной работы автором лично и в соавторстве опубликована 61 работа, получен 1 патент РФ.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 15 международных, 5 всероссийских и 8 конференциях регионального уровня. Результаты диссертационной работы в виде экспериментальных макетов прошли апробацию на 5 следующих выставках: Выставка инвестиционных проектов «Владвузинвест-2002» в рамках инвестиционной ярмарки Форума АТЭС, Проект «Волоконно-оптическая охранная система - Волоконный паук». - Владивосток, 2002; IX Международная выставка научно-технических проектов ЭКСПО-Наука (ESI) 2003, Проект "Fiberlink thermomodeling". - Москва, 2003; Девятая специализированная выставка-ярмарка «Транспорт. Судоходство. Связь-2003», Проект «Температурный датчик». -Владивосток, 2003; Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи, Проект «Волоконно-оптический датчик угла поворота» - Москва, ВВЦ, 2005; World Exhibition of Invention, Research and Industrial Innovation Eureka-2002" - Project "Optoelectronic Measuring Intelligence System". - Brussels, 2002.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 117 источников и 4 приложений общим объемом 136 страниц. В работе содержится 33 рисунка и 11 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность рассматриваемых в работе задач. Сформулирована цель диссертации. Изложены практическая значимость, защищаемые положения и сведения об апробации работы.

Первая глава посвящена обзору принципов построения волоконно-оптических информационно-измерительных систем. В главе проведен обзор методов томографического сканирования распределенных физических полей волоконно-оптическими измерительными линиями (ВОИЛ) и наиболее изученные способы построения на их основе ВОИС с двумя и тремя направлениями сканирования. Проведен анализ методов моду-

ляции светопропускания волоконного световода (ВС), применяемых при конструировании ВОИЛ. Рассмотрен метод построения измерительных преобразователей на основе амплитудной модуляции, использующей эффект преобразования мод изгибаемого ВС. Отмечена перспективность этого подхода, которая обусловлена неразрывной конструкцией чувствительного элемента и простотой управления его геометрией, что открывает широкие возможности для интегрирования таких ВОИЛ в ВОИС различного типа. Проанализированы основные методы реконструкции данных с ВОИС, рассмотрены основные алгебраические и нейросетевые подходы, перспективные для решения задач реконструктивной томографии.

Во второй главе исследованы конструкции изгибных преобразователей и измерительных сетей на их основе. В параграфе 2.1 исследован механизм модуляции светопропускания ВС, изгибаемого на упругой подстилающей поверхности. Показано, что управление светопропусканием в ВС рассмотренным способом достигается за счет изменения угла изгиба ВС при внешнем воздействии на него через цилиндрический конструктивный элемент (КЭ) радиуса R, при этом подстилающая поверхность (подложка) обеспечивает неизменность радиуса изгибания ВС и его упругую деформацию при снятии внешнего воздействия (рис.1). Получена зависимость угла изгиба ВС от внешнего воздействия и упругих свойств подложки:

Рис. 1. Изгибание ВС -1 ци- , р ,

линдрическим КЭ - 2 наупру- <p(F) = 2 arccos (1--), (1)

гой подстилающей поверхно- ^

сти "3 где F - внешнее деформационное воздействие на ВС, уло-

женный на подстилающую поверхность с коэффициентом упругости к, R - радиус КЭ.

Подстановка (1) в известное выражение для мощности оптического излучения изгибаемого ВС позволяет получить качественную зависимость для оценки модуляции светопропускания в ВС указанным методом.

Предложен принцип организации деформационно-чувствительной измерительной сети, позволяющий увеличить ее разрешающую способность. Особенностью предлагаемого принципа является использование вышеизложенного механизма управления светопропусканием ВС, при этом для модуляции используются протяженные конструктивные элементы, накладываемые в виде каркасной сетки на базовую волоконно-оптическую сеть (с двумя взаимо-перпендикулярными направлениями укладки ВОИЛ), на упругой подстилающей поверхности (рис.2). При воздействии на элементы каркасной сетки за счет ее упругой деформации усилие передается на соседние измерительные линии, изменяя в них условия светопропускания. Информация о внешнем воздействии в местах, не охваченных непосредственно чувствительными узлами сети, детектируется соседними с воздей-

. / г'

И

III

Рис. 2. Схема укладки ВОИЛ -

1 с упругими КЭ - 2; 3 - элемент разбиения/„ исследуемой области

ствиями измерительными линиями, позволяя, таким образом, увеличить разрешающую способность базовой ВОИС.

Разработана структура чувствительной поверхности ВОИС повышенной разрешающей способности (ВОИСПР) (рис. 3), представляющая собой конструкцию, состоящую из упругой подложки- 5, на которой зафиксированы ВС - 4, реализующие взаимно-перпендикулярную схему укладки

ВОИЛ; на них расположена каркасная сетка - 3 с Рис. 3. Конструкция ВОИСПР крупной ячеистой структурой, далее - каркасная сетка -2 с мелкой ячеистой структурой и биэластичная ткань — 1. Каркасная сетка — 2 с мелкой ячеистой структурой, имеющая по сравнению с элементами - 3 и - 4, значительно более высокую пространственную частоту расположения своих элементов, служит для надежной передачи внешнего давления на ВОИЛ либо непосредственно, либо через сетку - 3 с крупной ячеистой структурой, что обеспечивает отсутствие «мертвых» зон, нечувствительных к внешнему воздействию.

В структуре ВОИСПР выделены три вида зон -1, II и III (рис.2), отличающиеся реакцией на приложенное внешнее воздействие. На рис. 4 представлены примеры переда-

/ j ЗОИЛ сверху

Р/РО

0.S9 0.97 0.95 0.93

Г:

\

10 15 20 25 30

10 15 20

тип I ™ тип II " тип III

Рис. 4. Передаточные характеристики элементов разбиения ВОИСПР точных характеристик этих зон. Разрешающая способность п ВОИСПР разработанной конструкции, характеризуемая количеством элементов разбиения (чувствительных зон), составляет п = (21 — 1)(2к — 1), где /си/- количество ВОИЛ по каждому из взаимо-перпендикулярных направлений укладки. Для сравнения, для базовой конструкции ВОИС п = к xl.

В параграфе 2.2 исследуются конструкции чувствительных элементов сети, построенные с использованием эффекта модуляции светопропускания ВС, изгибаемого между

профилированными пластинами (ПП) в виде периодической , Рнс 5" КонстРУкЦия ™Д

т ' г „ 1 - регулировочный винт, 2 -

структуры с малым радиусом изгибающих элементов. Для прижимное кольцо; 3 _ верх_

оценки светопропускания ВС, изгибаемого ПП, получена за- ний поршень; 4 - профилиро-

висимость (2) радиуса кривизны ВС R от его упругих ванные пластины; 5 - нижний

свойств, периода N изгибов А и внешнего усилия F, прило- поршень; 6 - мембрана, 7 -

женного к ПП рабочая жидкость; 8 - камера.

7

доо =

ЗсфМ 4 КЛ

(2)

где £ - модуль Юнга, с/е - эффективный диаметр ВС.

Исследована возможность применения различного вида преобразователей измеряемой физической величины в усилие между ПП. Предложена и исследована конструкция (рис. 5) термочувствительного элемента (ТИД) измерительной линии, использующая ВС с ПП и термодинамический преобразователь, имеющий заполненную рабочей жидкостью емкость, ограниченную упругой мембраной.

Для ТИД разработанной конструкции получена зависимость (3), характеризующая изменение радиуса кривизны ВС, сдавливаемого между ПП жидкостным термодинамическим преобразователем. Полученное выражение показывает возможность регулирования рабочего температурного диапазона и чувствительности ТИД помимо геометрии ПП также подбором рабочей жидкости с требуемым коэффициентом объемного расширения и начального положения рабочей точки.

Я (Г)

3

4Л(ГК/? - тдк) '

Рис. 6. Передаточные характеристики ТИД для разных рабочих жидкостей

где /? - коэффициент объемного расширения рабочей жидкости, т - масса поршня с ПП, поднимаемого на высоту к, V - объем камеры.

Экспериментальное исследование метрологических характеристик показывает возможность практического использования чувствительных элементов разработанной конструкции (рис 6).

Рис. 8. ТВОИС 4x4 с 15 ВОИЛ и 16 областями разбиения (слева) и фотография макета ТВОИС (справа).

1 - ВОИЛ, 2 - элемент разбиения, 3 - ТИД.

Рис. 7. ВОИСПР 5x5 с 6 ВОИЛ и 25 областями разбиения (слева) и фотография измерительной системы с ВОИСПР (справа).

1 - ВОИЛ, 2 - элемент разбиения, 3 - каркасная сетка.

В параграфе 2.3 разрабатываются и описываются конструкции лабораторных макетов измерительных систем с ВОИСПР и температурной ВОИС (ТВОИС). Структуры и фотографии макетов проиллюстрированы на рис. 7 и 8.

Глава 3 посвящена разработке и исследованию методов алгебраической реконструкции данных ВОИС в условиях ограниченного числа точечных воздействий. Потребность в решении задач детектирования ограниченного числа точечных воздействий на практике высока и может возникать в охранных системах протяженных объектов, системах детектирования обвалов в пещерах и шахтах, в системах противопожарной сигнализации, в системах автоматики для позиционирования объектов, в спорте, например, для точного определения места падения ядра или диска и т.д. Это позволяет выделить измерительные системы, детектирующие подобные воздействия в отдельный класс, для которых могут применяться специализированные алгоритмы реконструкции.

В параграфе 3.1 рассматриваются вопросы линеаризации математических моделей амплитудных ВОИС. Известно, что при реконструкции данных о п точечных воздействиях на чувствительные зоны ВОИС, имеющей в своем составе т ВОИЛ, использующих принципы изгибной модуляции светопропускания, требуется решать систему нелинейных алгебраических уравнений (СНАУ) с п неизвестными и числом уравнений, равным количеству ВОИЛ т.

(Рг = Р0ПиГи №),

. Рг^оПм/у«), _ (4)

*Pm = P0nUfm.i №)■

гДе fxifx) - передаточная характеристика для преобразователя в месте воздействия х. Для возможности применения традиционных методов реконструктивной томограф™ в отношен™ задачи (4) требуется ее линеаризация.

Нелинейную передаточную характеристику преобразователей с изгибной модуляцией светопропускания (гладкую и моното™о убывающую, например см. рис 4, 6) можно представить линейной фушщией вида

fl{F) = l-hi{F-F0) = gl-hiF, (5)

где gi = 1 + h;F0 постоянный коэффициент для преобразователя /' ВОИЛ, /г( - коэффициент затухания. Тогда общий вид преобразования, выполняемого квазираспределенной ВОИЛ с п чувствительными зонами можно записать:

п

P(Fi, Рг ••■ Fn) = Р0 J~J(0( - ft,f,). (6)

¡=i

где gi,ht = const, htFt - степень затухания оптического сигнала при прохождении i-ii чувствительной зоны ВОИЛ.

Правая часть уравнения (6) в развернутом виде содержит всевозможные комб™а-ции перемножения констант д^ и величин /ijFj для i = 1,п. Дополнительные ограничения на глубину модуляц™ /ijFj « 1 позволяют опустить нелинейные члены выражения, образованные перемножением элементов /ijF;, в связи с незначительностью их вклада по отношению к вкладу линейной части этого выражения, что позволяет записать (4) в виде системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ).

с1,у Р] — с1,о Р» £/=1 С2,1 Р) = с2,0 ~ Рг

где С = (сц\ I = 1, т; у = 0, п) - матрица проекций; Сц * 0, } = 1, п если ;-ая измерительная линия принадлежиту'-ой чувствительной зоне ВОИС, Сц = 0 в остальных случаях. Полученная СЛАУ (7) представляет линеаризованную задачу реконструктивной томографии в оптоволоконных системах с амплитудной модуляцией.

В параграфе 3.2 исследуются вопросы формирования матрицы проекций. В качестве базового в работе принят способ, заключающийся в использовании обобщенных постоянных передаточных коэффициентов (ППК), единых дтя группы однотипных измерительных преобразователей и вычисляемых в соответствии с принятой схемой линеаризации (5). В качестве альтернативы ему предложен метод параметрической идентификации элементов матрицы проекций, отличающийся тем, что передаточные коэффициенты определяются не независимо для каждой чувствительной зоны измерительных линий, а идентифицируются параметры каждой ВОИЛ целиком. В этом случае положительный эффект от использования индивидуальных коэффициентов обусловлен не только индивидуальностью характеристик чувствительных элементов, но и индивидуальностью измерительных линий с разным числом чувствительных элементов.

Алгоритмическая реализация процедуры определения постоянных коэффициентов предлагаемым методом требует формирования экспериментальной выборки, состоящей из внешних воздействий ^ 1( /"¡2,..., Р-^п на чувствительные зоны выбранной измерительной линии £ и соответствующих откликов Р; этой измерительной линии. Коэффициенты С[,о> - с1,п вычисляются с помощью метода наименьших квадратов по критерию (8) индивидуально для каждой измерительной линии /, т.е. для каждой из т строк матрицы проекций С.

Эксперименты, выполненные на примерах разработанных в ходе исследования макетов измерительных систем (рис. 7, 8), показали, что диапазон изменения значений коэффициентов матрицы проекций С, принимаемых в обобщающем подходе тождественными, в предложенной схеме параметрической идентификации может достигать 18.2%. При этом наблюдается отчетливая зависимость значений коэффициентов матрицы С не только от индивидуальных технических особенностей измерительных преобразователей, но и от особенностей их интеграции в измерительные линии, что подтверждает эффективность предложенного метода.

В параграфе 3.3 приводится алгоритмическая реализация метода редуцирования матрицы проекций в условиях точечных воздействий на измерительные сети. Механизм редуцирования заключается в исключении из числа неизвестных СЛАУ тех элементов, воздействия на которые имеют заведомо нулевые значения. Это позволяет редуцировать

матрицу проекций до недоопределенной матрицы меньшей размерности, либо в некоторых случаях свести ее к аналитически разрешимому виду.

В параграфе 3.4 вводится мера надежности результатов реконструкции. Так, опи-саш!ый в предыдущем параграфе метод позволяет сократить число неизвестных СЛАУ (7), однако не гарантирует, что редуцированная система будет иметь единственное решение даже в случае квадратной матрицы. Судить о достоверности результата реконструкции и предпочтительном методе решения редуцированной системы уравнений, можно оценивая степень недоопределешюсти задачи реконструкции. Такую степень недоопре-деленности можно определить, сопоставляя ранг редуцированной матрицы с числом неизвестных СЛАУ. Количественно степень недоопределенности можно выразить как

G = R/N , (9)

где G - коэффициент правдоподобия, R - ранг матрицы, N - число неизвестных СЛАУ.

Результат численного моделирования на примере модели ВОИС 3x3 с двумя направлениями укладки представлен в табл. 1. Обратим внимание, что в условиях рассмотренных типов воздействий размерность редуцированной матрицы не зависит от размерности измерительной сети, что позволяет распространить представленные в таблице результаты на измерительные сети произвольной размерности. Положительный эффект от редуцирования матрицы проекций достигается для любого типа исследованных измерительных сетей в условиях ограниченного количества воздействий, при этом в некоторых ситуациях недоопределенная матрица редуцируется до матрицы полного ранга (G = 1). Предлагаемый коэффициент правдоподобия позволяет оценить достоверность результата реконструкции данных: так, при G — 1 система решается прямыми методами и достигается однозначное восстановление, при С < 1 требуется применение приближенных методов решения, и чем меньше значение этого коэффициента, тем более низкого качества реконструкции следует ожидать.

В параграфе 3.5 разработан метод реконструкции одного точечного воздействия на ВОИС повышенной размерности, для которого общие аналитические методы в некоторых случаях не позволяют получить однозначного решения. Предложенный метод основан на априорном предположении о единственности внешнего воздействия (воздействие на одну чувствительную зону) и учете дополшггельной информации о количестве и взаимном расположении задействованных в процессе измерения ВОИЛ. В соответствии с полученными правилами разработан алгоритм, позволяющий однозначно реконструировать одиночное точечное воздействие на ВОИСПР.

Таблица 1. Результат моделирования механизма редуцирования исходной СЛАУ для ВОИС 3x3 с

двумя направлениями укладки.

Тип воздействия Порядок матрицы проекций Ранг матрицы проекций Коэффициент правдоподобия

Исходная задача реконстр' кии и

Воздействие на все области 6x9 5 0,56

Предобработка алгоритмом редуцирования матрицы

Воздействие на одну область разбиения 2x1 1 1

Воздействие на две На одной ВОИЛ 3x2 2 1

области разбиения На разных ВОИЛ 4*4 3 0,75

Воздействие на три области разбиения На одной ВОИЛ 4x3 3 1

На разных ВОИЛ 6*9 5 0,56

Локально 4x4 3 0,75

В параграфе 3.6 разработан алгоритм ситуационного выбора метода алгебраической реконструкции данных с ВОИС, основанный на методе разделения диагностируемых ситуаций по степени надежности результата реконструкции, и использующий разработанный в параграфах 3.2-3.5 комплекс мер, позволяющий расширить и дополнить инструментарий традиционных алгебраических методов (рис. 9). В алгоритм заложен механизм предварительной параметрической идентификации параметров измерительной сети по экспериментальным данным, механизм оценки уровня сигнала в измерительных линиях, способный разделять ситуации с глобальным воздействием (на всю сеть целиком) и локальным (на часть измерительной сети) с последующей редукцией матрицы проекций и выбором метода обработки по предлагаемому критерию С. Для универсализации алгоритм дополнен проверкой на применимость метода реконструкции одного воздействия на ВОИСПР. Предложенный универсальный алгоритм ориентирован на реконструкцию точечных распределений. Он позволяет идентифицировать этот тип внешнего воздействия, выбрать для его реконструкции наиболее подходящий метод и получить количественную оценку надежности решения задачи. Заключительная часть настоящей главы посвящена экспериментальному исследованию предложенного комплекса мер на примерах лабораторных макетов измерительных систем, разработанных в ходе работы.

В параграфе 3.7 предложен метод разделения тестовых воздействий на классы эквивалентности. Выявлено, что результат реконструкции зависит не только от числа точечных воздействий, но и от их взаимного расположения, а поэтому для исчерпывающего анализа качества реконструкции в общем случае необходимо рассматривать все возможные воздействия из их полного перебора. Показана возможность задания отношения эквивалентности на множестве внешних воздействий, эквивалентные элементы которого заданы конгруэнтными воздействиями на измерительную сеть, полученными из исходного движением первого либо второго рода. В этом случае выбор тестовых воздействий требуется осуществлять не по количеству сочетаний, а по числу классов эквивалентности, при этом для оценки следует брать по одному представителю от каждого класса эквивалентности, что в несколько раз уменьшает количество требуемых тестовых воздействий.

Параграф 3.8 посвящен оценке эффективности разработанных методов повышения качества алгебраической реконструкции точечных распределений. Эксперименталь-

Рис. 9. Универсальный алгоритм ситуационного выбора метода обработки данных

ная часть исследования выполнена в форме натурных экспериментов с использованием макетов измерительных систем, линеаризованные модели которых получены с помощью методов, описанных в параграфе 3.2. Экспериментальные исследования проведены с применением программного обеспечения, реализующего универсальный алгоритм си-туацнонного выбора метода реконструкции (§ 3.6), в котором для прямого аналитического решения СЛАУ использован метод Гаусса, а для численного - итерационный метод ART2. Для оценки качества реконструкции использованы среднее и максимальное абсолютные отклонения. Для обобщенной оценки введен критерий качества в виде среднеарифметического от двух используемых мер. По результатам натурных экспериментов можно сделать следующие выводы.

На деформациошюй ВОИС (макет ВОИСПР без элементов упругости, см. рис. 7) метод построчной идентификации матрицы проекций обеспечивает в среднем на 41% лучше качество реконструкции по сравнению с методом параметризации по обобщенным коэффициентам. Метод предобработки алгоритмом редукции улучшает результат реконструкции матрицы с обобщенными коэффициентами в среднем на 29%, а его совокупное использование с методом построчной идентификации увеличивает показатель качества среднем на 42,8%. На ВОИСПР метод построчной идентификации обеспечивает улучшение качества в среднем на 14,2%, причем в совокупности с алгоритмом предобработки результат реконструкции улучшается в среднем на 30,6%. Несмотря на то, что метод реконструкции точечного воздействия на ВОИСПР требуется применять только для реконструкции воздействия на область типа 111, предлагаемый алгоритм позволяет однозначно реконструировать одно воздействие на любой тип области разбиения, при этом достигается улучшение качества по сравнению с итерационной реконструкцией редуцированной матрицы на 32%. Реконструкция точечных распределений на ТВОИС показывает улучшение качества при использовании метода построчной идентификации матрицы проекций в среднем на 53%. Таким образом, результаты проведенного исследования подтверждают эффективность описанных методов и работоспособность алгоритмов, синтезированных в настоящей главе.

В главе 4 проводится разработка и сравнительное исследование нейросетевых методов реконструктивной томографии. Известно, что важную роль в успешном решении задач восстановления в условиях неполноты проекциотшых данных играет возможность учета на этапе реконструкции априорных знаний о характере распределения, выраженных в виде признаков, ограничивающих множество допустимых решений X. В рамках традиционных методов вычислительной томографии выявление и аналитическая формализация этих признаков может представлять нетривиальную задачу. Отмеченного недостатка в существенной степени лишены нейросетевые методы реконструкции, применение на практике которых ограничено рядом нижеследующих принципиальных недостатков.

• Потребность в большом числе обучающих примеров, необходимых для плотного покрытия всего множества распределений класса X. Выполнение этого требования на практике может оказаться затруднительным по причинам существенных трудозатрат на эксперимент, отсутствия возможности осуществления контролируемого активного воздействия на диагностируемую конструкцию, недопустимостью ее вывода в аварийные режимы функционирования и т.д.

• Необходимость обучения искусственной нейронной сети (ИНС) для каждой отдельно взятой измерительной системы, обусловленная слабой переносимостью синтезированных нейросетевых алгоритмов реконструкции с одной аппаратной платформы на другую.

• Отсутствие гарантий удовлетворительного качества при реконструкции распределений, отличных от класса X. Причем в этом случае, результат реконструкции не только может отличаться существенными ошибками, по и, как правило, не удовлетворяет исходной системе уравнений, поскольку это требование в явном виде в нейросетевом решении отсутствует.

В параграфе 4.1 предложен метод реконструкции, направленный на устранение недостатков нейросетевого подхода. Он основан на использовании математической модели измерительной системы и совместном применении нейросетевого и алгебраического подходов, где первый учитывает априорные знания и используется для выбора начального приближения решения, а второй обеспечивает соответствие решения исходной системе алгебраических уравнений. Предлагаемый нейро-итерационный метод реконструкции иллюстрирует рис. 10. В представленной схеме алгоритм реконструкции рассматривается как инверсная реализация математической модели измерительной системы (информация распространяется в обратном направлении). Здесь функции/еХ )< /аъЛ ) и их инверсные реализации /"'„(•). /Льи( ) учитывают передаточные характеристики отдельных измерительных преобразователей (функции с индексом "вх") и измерительных каналов целиком (функции с индексом "вых"). Кроме того, с помощью этих функций выполняется нормирование данных х и у, относительно которых выполняется основная часть вычислений. Обучение ИНС на модельных данных снимает необходимость проведения большого числа натурных экспериментов, а его выполнение на примерах нормированных данных, из которых исключены индивидуальные особенности технической реализации измерительной сети, снижает зависимость нейросетевого решения от аппаратной платформы, на которой эти данные были получены. Дополнительную эффективность этот прием приобретает в случае нелинейности функций /ех(), /вьа( ), поскольку в этом случае дополнительно достигается упрощение используемых структур ИНС и сокращение вычислительных затрат итерационного алгоритма. В качестве итерационной части в предлагаемом решении может применяться любой итерационный алгоритм, допускающий возможность использования начального приближения. Активизация итерационной

Рис. 10. Нейро-итерационный метод реконструкции

части нейро-итерационного метода реконструкции может выполняться только в том случае, если результат нейросетевой реконструкции оказывается неудовлетворительным, что может произойти в случае реконструкции распределения, чей класс отличается от используемого при обучении ИНС.

Для исследования эффективности предложенного метода синтезирован нейро-итерационный алгоритм реконструкции (НИАР), где в качестве итерационной части использован метод MART.

В параграфе 4.2 описано распространение метода MART на случай решения СНАУ (4), что приводит к следующей его записи

Г = = й О»)

где у; - i-й элемент вектора измерений у, Н{х<к)}[ - расчетное значение у, относительно текущего решения х№ (оператор //{•}, реализует нелинейное отображение у = Н{х}), д = 1/h если = 1, в противном случае д = 0, h - число компонент х, участвующих в формировании /-го измерения yf.

Параграф 4.3 посвящен предварительным замечаниям, касающимся экспериментального исследования НИАР. Приведено математическое описание и разработана модель тестируемой измерительной системы (ТВОИС). Описан закон распределеши шума, вносимый в модельные данные, описаны исследуемые распределения температурных полей, а также используемые ИНС и правила их обучения.

В параграфе 4.4 приводятся результаты реконструкции точечных распределений. Показано, что уже при переходе от одного до двух точечных воздействий значительно усложняется структура ИНС и возрастают объемы обучающих выборок. При одном и двух воздействиях НИАР показывает результаты (среднее отклонение е = 0,15 °С) в среднем в 8,5 и 23 раза лучше, чем ИНС (е = 1,28 °С) и MART (е = 3,47 °С) соответственно. С ростом количества одновременных воздействий результаты обработки методами MART и НИАР в целом показывают соизмеримые результаты с незначительным преимуществом второго. Результаты нейросетевой обработки уступают не только результатам НИАР, но и в большинстве рассмотренных случаев не превосходят результаты классического метода MART, полученные на основе линеаризованной модели измерительной системы. Полученные результаты позволяют делать вывод о том, что практическое применение нейросетевого аппарата для целей томографической реконструкции этого класса распределений неэффективно, ввиду критических трудозатрат на обучение нелинейных ИНС.

Параграф 4.5 описывает результаты реконструкции гладких распределений. Здесь реализуемый ИНС тип нелинейности позволяет более эффективно учесть априорные признаки реконструируемого вида распределений, чем это достигается при использовании линейных сетей, применяемых в НИАР. Так, нейросетевое решение показывает качество в среднем в 5,8 раз (£ = 0.4°С) лучше НИАР (£ = 2.4°С), который в свою очередь в среднем превосходит метод MART в 1,6 раза (е = 4°С). Построение НИАР на базе нелинейных ИНС позволяет поднять точность реконструкции до уровня, достигнутого в классической нейросетевой схеме.

В параграфе 4.6 исследуются обобщающие свойства исследуемых ИНС и НИАР, тестируемых на распределениях, отличных от использовавшихся на этапе обучения. Полученные данные показывают, что снижение качества реконструкции регистрируется в обоих случаях. Однако в случае НИАР это снижение оказывается ниже, а итоговое качество реконструкции - выше, чем достигаемое при использовании исключительно нелинейных ИНС. Так, недостаток информации при решении исходно недоопределенной задачи реконструкции компенсируется априорными знаниями о классе реконструируемых распределений. В случае нейросетевой реконструкции эти знания учитываются ИНС в процессе ее обучения. Их распространение на другие классы распределений, для которых эти знания ложны, наоборот, может привести к появлению дополнительных ошибок. Наличие в НИАР итерационной части, приводящей в случае необходимости реализуемое нейронной сетью начальное приближение решения к его соответствию исходной системе алгебраических уравнений существенно снижает этот недостаток. Экспериментально установлено, что на примерах гладких распределений итерационная часть НИАР в среднем снижает среднее и максимальное отклонение на 37% и 44% соответственно. Таким образом, в режиме обобщения НИАР на базе линейных нейросетей превосходит результаты, получаемые в этих же условиях с помощью исключительно нелинейных ИНС.

В параграфе 4.5 исследуется реконструкция зашумленных распределений, получаемых с помощью различных методов. Результаты экспериментов показывают, что шум не оказывает критического влияния на качество реконструкции, однако для нейросете-вых методов его учет необходим на этапе обучения.

Параграф 4.6 представляет результаты натурных экспериментов, полученные на ТВОИС, подтверждающие результаты численных экспериментов и возможность использования математической модели измерительной системы для обучения ИНС. В заключении сформулированы основные результаты работы.

1. Предложена и экспериментально исследована конструкция волоконно-оптического деформационно-чувствительного элемента на эффекте нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого на упругой подстилающей поверхности.

2. Впервые предложен метод увеличения разрешающей способности амплитудных деформационно-чувствительных волоконно-оптических измерительных сетей за счет привнесения в конструкцию ВОИС конструктивных элементов с упругой связью с измерительными линиями. На его основе предложена конструкция чувствительной поверхности повышенной размерности и разработан макет ВОИС повышенной размерности с разрешающей способностью п = (21 — 1)(2/с — 1), полученный на базе конструкции ВОИС с двумя направлениями укладки измерительных линий и разрешающей способностью п = I ■ к.

3. Предложена и экспериментально исследована конструкция температурно-чувствигельного элемента, использующего в своей конструкции эффект нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого между профилированных пластин термодинамическим преобразователем.

4. Впервые предложен метод и разработан алгоритм идентификации параметров измерительных линий волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, что позволяет учитывать индивидуальные конструктивные и технологические особенно-

сти чувствительных элементов ВОИЛ, а также особенности укладки таких ВОИЛ в ВОИС.

5. Синтезирован алгоритм редуцирования матрицы проекций, позволяющий в условиях ограниченного количества воздействий на измерительную сеть уменьшать размерность матрицы, в некоторых случаях сводя ее к квадратному виду.

6. Впервые предложен метод разделения исследуемых воздействий по степени надежности результатов реконструкции. Предложено выражение, позволяющее количественно определить степень недоопределенности матрицы проекций, и, таким образом, косвенно оценивать достоверность результата реконструкции данных.

7. Впервые предложен метод и разработан алгоритм восстановления одиночного точечного воздействия измерительной сетью повышенной размерности, основанный на учете информации о взаимном расположении измерительных линий, участвующих в процессе измерения, и позволяющий получить однозначное решение задачи реконструкции такого типа воздействий на ВОИСПР.

8. Разработан универсальный алгоритм ситуациошгого выбора метода обработки, включающий в себя способ оценки степени недоопределенности задачи реконструкции и выбора на ее основе наиболее подходящего метода для решения задачи.

9. Впервые предложен нейро-итерационный метод реконструкции, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

10.Эффективность предлагаемых методов и алгоритмов подтверждена результатами численного моделирования и экспериментальными исследованиями, выполненными на макетах ВОИС с двумя и тремя направлениями укладки, а также ВОИС повышенной размерности.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Работы, опубликованные в изданиях, определенных ВАК РФ по физике

1. Денисов, И. В. Волоконно-оптический микроизгибный температурный датчик [Текст] / И. В. Денисов, В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко // Приборы и техника эксперимента.-2005.-№ 5. - С. 131-134.

2. Кульчин, Ю.Н. Нейро-итерационный алгоритм томографической реконструкции распределенных физических полей в волоконно-оптических измерительных системах [Текст] / Ю. Н. Кульчин, Б. С. Ноткин, В. А. Седов // Компьютерная оптика. -2009. - Том 33. - № 4 - С.446^55.

Работы, опубликованные в рецензируемых журналах, в т.ч. зарубежных

3. Кульчин, Ю. Н. Принцип организации волоконно-оптической измерительной сети повышенной размерности [Текст]/ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. А. Седов, О. В. Кириченко, Е. В. Денисова, Р. С. Дроздов // Оптико-электронные информационно-энергетические технологии. - 2002. - № 2 (4). - С. 205-211.

4. Денисов, И. В. Устройство ввода оптического излучения в волоконно-оптическую сеть томографического типа [Текст]/ И. В. Денисов, В. А. Седов, О. Т. Каменев // Известия вузов. Приборостроение. - 2002. - № 7. - С. 54-57.

5. Кульчин, Ю. Н. Макет оптоэлектронной нейроподобной измерительной системы [Текст]/ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, О. В. Кириченко, Е. В. Денисова, В. А. Седов, Р. С. Дроздов // Микросистемная техника. - 2003. - № 10. - С. 40-42.

6. Кульчин, Ю. Н. Оптоэлектронная распределенная сигнальная система [Текст]/ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, О. В. Кириченко, В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко // Измерительная техника. - 2005. - № 7. - С. 28-32.

7. Седов, В.А. Методика повышения качества восстановления данных с ВОИС алгебраическими методами [Текст]/ В.А. Седов // Транспортное дело России. Спецвыпуск № 7, - М.: Морские вести России, 2006. - С. 46-54.

Свидетельства о патентах и изобретениях

8. Патент РФ № 2213987 от 10.10.2003, 7 G 02 В 6/26, 6/28. Оптический элемент [Текст]/ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. Ф. Обух, В. А. Седов, Р. С. Дроздов; заявитель Дальневосточный гос. ун-т.

Статьи и доклады на конференциях

9. Denisov, Igor.V. Organization of fiber-optical temperature measuring system [Text]/ Igor.V. Denisov, Oleg V. Kirichenko, Viktor A. Sedov, Roman S. Drozdov, Vsevolod V. Vorobyev, Andrey V. Artemyev // Fundamental Problems of Optoelectronics and Microelectronics. Proc. of SPIE, 2002. - V. 5129. - P. 54-60.

10. Kulchin, Yuri. N. Architecture of the neural-like photosensitive system for solution of the fiber-optical tomography problem [Text]/ Yuri. N. Kulchin, Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Nelly A. Rybalchenko // Fundamental Problems of Optoelectronics and Microelectronics. Proc. of SPIE. - 2004. - Vol. 5851. - P. 263-266.

11. Ноткин, Б.С. Метод построчной идентификации параметров волоконно-оптических измерительных сетей по экспериментальным данным [Текст]/ Б.С. Ноткин, В.А. Седов //Сборник докладов 56 международной молодежной научно-технической конференции «Молодежь - наука - инновации», 25-26 ноября 2009г. - Владивосток, Мор. гос. ун-т., 2009.-С. 158-161.

12. Ноткин, Б.С. Оценка достоверности алгебраической реконструкции физических воздействий на волоконно-оптические измерительные сети [Текст]/ Б.С. Ноткин, В.А. Седов //Сборник докладов 56 международной молодежной научно-технической конференции «Молодежь - наука - инновации», 25-26 ноября 2009г. - Владивосток, Мор. гос. ун-т., 2009. - С. 161-162.

Личный вклад автора. Работа [7] выполнена автором лично. В работах [3, 8 - 10] автор участвовал в постановке задач, разработке методов, алгоритмов и структурных схем. В работах [1, 4 - 6] автор участвовал в разработке экспериментальных макетов, организации лабораторных испытаний, проводил обработку и анализ полученных результатов. В работах [2, 11, 12] автор участвовал в постановке задач, разработке методов и получении аналитических выражений.

Седов Виктор Александрович

ПРИНЦИПЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ АМПЛИТУДНЫХ ВОЛОКОННО-ОПТИЧЕСКИХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Печ. л. 1,0. Формат 60 х 84'А6

Тираж 100 экз. Заказ № 215

Отпечатано в типографии ИПК МГУ им. адм. Г. И. Невельского 690059, г. Владивосток, ул. Верхнепортовая, 50а

Список используемых аббревиатур.

Введение.!.

1. Принципы построения волоконно-оптических информационно-измерительных систем.

1.1. Методы томографического сканирования распределенных физических полей волоконно-оптическими измерительными линиями.

1.2. Методы конструирования волоконно-оптических датчиков и измерительных линий для ВОИИС.

1.3. Методы восстановления данных с распределенных волоконно-оптических сетей.

1.3.1. Алгебраические методы восстановления данных.

1.3.2. Нейросетевые методы восстановления данных.

1.4. Выводы.

2. Конструкции изгибных волоконно-оптических датчиков и волоконно-оптических измерительных сетей.

2.1. Способ повышения разрешающей способности амплитудных деформационных волоконно-оптических измерительных сетей.

2.1.1. Механизм модуляции светопропускания ВС, изгибаемого на упругой основе.

2.1.2. Принцип организации деформационных волоконно-оптических измерительных сетей с повышенной разрешающей способностью.

2.1.3 Структура деформационно-чувствительной сети повышенной размерности.

2.1.4. Экспериментальное исследование деформационно-чувствительной сети повышенной размерности.

2.2. Метод конструирования чувствительных элементов сети на базе изгибной модуляции светопропускания ВС.

2.2.1. Механизм модуляции светопропускания ВС, изгибаемого между профилированных пластин.

2.2.2. Метод конструирования температурно-чувствительных элементов сети на базе изгибной модуляции светопропускания ВС.

2.2.3. Конструкция температурного волоконно-оптического датчика.

2.2.4. Результаты экспериментального исследования температурного волоконно-оптического датчика с термодинамическим преобразователем.

2.3. Экспериментальные установки информационно-измерительных систем

2.3.1. Экспериментальная установка деформационной волоконно-оптической измерительной системы с сетью повышенной размерности.

2.3.2. Экспериментальная установка волоконно-оптической измерительной системы для контроля распределения температуры.

2.4. Выводы.

3. Реконструкция точечных распределений физических полей в волоконно-оптических информационно-измерительных системах томографического типа.

3.1. Линеаризация математических моделей ВОИС. jq

3.2. Параметрическая идентификация линеаризованных моделей ВОИС.

3.3. Метод редуцирования матрицы проекций в условиях точечных воздействий на измерительную сеть.

3.4. Метод разделения диагностируемых ситуаций по степени надежности результатов реконструкции.

3.5. Метод восстановления одиночного воздействия ВОИСПР.

3.6. Метод ситуационного выбора алгоритма реконструкции.

3.7. Метод разделения тестовых воздействий на классы эквивалентности.

3.8. Оценка эффективности разработанных методов повышения качества алгебраической реконструкции.

3.9. Выводы.

4. Разработка и сравнительное исследование нейросетевых методов реконструктивной томографии.

4.1. Нейро-итерационный метод реконструкции.

4.2. Распространение метода MART на случай мультипликативного типа нелинейности системы алгебраических уравнений.

4.3. Экспериментальное исследование: предварительные замечания.

4.3.1. Модель измерительной системы.

4.3.2 Исследуемые распределения.

4.3.3. Используемые нейронные сети и правила их обучения.

4.4. Реконструкция точечных распределений.

4.5. Реконструкция гладких распределений.

4.6. Обобщающие свойства исследуемых решений.

4.7. Влияние шума на качество реконструкции.

4.8. Реконструкция распределений на макете ТВОИС.

4.9. Выводы.

В настоящее время большое внимание уделяется совершенствованию существующих и созданию новых информационно - измерительных систем (ИИС) регистрации и обработки информации в системах неразрушающего контроля, гидроакустике, геофизике, для разработки охранных систем объектов, систем управления сложными многопараметрическими процессами в высокотехнологичных производствах различных отраслей промышленности и т.д. [1 - 5]. Подобные задачи зачастую требуют оперативного сбора и обработки информации с большого числа регистрирующих устройств, при этом передача информации по многочисленным каналам с ограниченной полосой пропускания при помощи электрических сигналов ограничивает быстродействие и снижает помехозащищенность систем регистрации в целом, и может приводить к критическому снижению скорости опроса отдельных чувствительных элементов [1,6].

Качественно новым подходом к задачам регистрации данных является переход на оптические способы измерения и передачи данных [7 - 9]. Использование оптической связи, основанной на волноводной оптике для передачи телеметрических данных с датчиков, имеет ряд преимуществ перед электрическими линиями связи, а именно: широкополосность волоконно-оптических линий связи, малые потери на передачу данных, взрывобезопасность, малая масса, их высокая электроизоляционная прочность, высокая коррозионная стойкость. Серьезными аргументами в пользу волоконно-оптических ИИС (ВОИИС) являются также их высокая помехозащищенность и электромагнитная совместимость, а также скрытность предаваемых по ним данных [8, 10, 11]. Все эти свойства волноводной оптики привлекательны для их широкого практического использования и создания на основе волоконных световодов (ВС) волоконнооптических датчиков (ВОД), что, в конечном итоге, может существенно повысить возможности ИИС, построенных на основе этой элементной базы.

При решении задач, связанных с организацией измерения и последующей реконструкции физических параметров исследуемых полей, распределенных на некоторой площади, возникает необходимость формирования большого числа информационных каналов передачи данных, так как многие конструкции ВОД имеют пространственно-дискретный характер измерения восстанавливаемой физической величины [12]. В результате работ по решению проблем мультиплексирования /демультиплексирования сигналов с таких объединенных датчиков были разработаны распределенные датчики, которые позволяют проводить измерения непрерывно вдоль траектории размещения чувствительного элемента и квазираспределенные датчики, где измерения производятся лишь на отдельных участках такого чувствительного элемента [12, 13]. Такие датчики успешно используются в различных отраслях промышленности, особенно при анализе условий и контроле режимов эксплуатации протяженных объектов [14 - 17]. Однако разработанные распределенные ВОД представляют собой отдельные измерительные устройства со сложной аппаратурой формирования, регистрации и обработки выходного сигнала, поэтому, несмотря на достигнутые высокие метрологические характеристики, техническая реализация ВОИИС на базе таких датчиков и систем обработки данных с них достаточно сложна [13]. Необходимо заметить, что многообразие физических эффектов взаимодействия оптического излучения с веществом, схем формирования выходного сигнала, модуляции и демодуляции света обуславливает множество возможных вариантов реализации датчиков даже при регистрации одной и той же физической величины [12, 13]. При этом не прекращаются попытки разработок таких датчиков, которые превосходили бы уже имеющиеся по каким-либо практически важным критериям.

Как показывает анализ работ [12, 18 - 24], в последнее время прослеживается тенденция создания распределенных систем контроля с томографическим подходом к сбору и обработке информации. Такой томографический подход к организации сбора данных предполагает использование единой измерительной сети, состоящей из распределенных или квазираспределенных датчиков, которые фиксируют интегральную информацию о величине внешнего воздействия на чувствительные элементы вдоль линии их укладки. В этом случае восстановление исследуемой функции распределения осуществляется при обработке сигналов сразу всех датчиков, образующих измерительную сеть. Применение томографических методов позволяет значительно уменьшить число каналов передачи данных, что упрощает конструкцию измерительной системы в целом, уменьшает объем передаваемых данных и обеспечивает более высокую помехозащищенность каналов передачи информации [12, 25]. Наряду с уже перечисленных выше достоинствами, измерительный комплекс, основанный на томографических принципах сбора и обработки информации, может обеспечить наибольшую скорость получения и ввода данных в обрабатывающую систему, что особенно важно для систем контроля и управления различными объектами, работающих в реальном масштабе времени. Применение методов волоконно-оптической томографии наиболее оправданно тогда, когда традиционные методы имеют существенное ограничение. Так, например, при исследовании параметров технических конструкций в реальных условиях эксплуатации, при изучении распределения параметров физических полей на очень больших площадях, либо при исследовании двумерных, но не плоских функций распределения параметров (напряжения и колебания сложных поверхностей, например в обшивках самолетов, судов и т.п.), а также в тех случаях, когда применение проникающего излучения затруднено или вовсе невозможно [12, 15, 18, 20]. Практическое использование волоконно-оптических измерительных сетей

ВОИС), требующее для большинства задач простых, но одновременно эффективных и технологичных конструкций чувствительных элементов, а также средств ввода и регистрации оптического излучения, делает перспективным применение принципов амплитудной модуляции в их структурной организации. Несмотря на значительный вклад различных исследователей в этом направлении [12 - 14, 31 -36], ряд вопросов, касающихся разработки принципов организации амплитудных ВОИС изучен недостаточно полно.

Более того, несмотря на то, что задача реконструктивной томографии, сводящаяся к восстановлению функции нескольких переменных по известным интегралам от нее вдоль некоторых многообразий (как правило, вдоль прямых), была решена И. Радоном в 1917 г., значительные усилия большого числа исследователей сосредоточены на разработке эффективных в вычислительном плане алгоритмов восстановления изображений и на преодолении трудностей, возникающих при исследовании реальных объектов [26, 27]. Серьезным сдерживающим фактором является недостаточная эффективность распространенных методов реконструктивной томографии, ориентированных на обработку результатов сканирования по прямолинейным траекториям со значительным числом интегральных проекций, в приложениях к волоконно-оптической томографии, где условия сбора данных отличаются. В таких условиях важную роль для качественной реконструкции играет возможность учета специфики организации ВОИС и априорных знаний о классе функций пространственного распределения реконструируемого физического поля, что делает перспективным разработку специализированных приемов и вычислительных методов.

Таким образом, актуальной научной задачей является исследование принципов организации амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей, а также разработка и совершенствование методов реконструкции данных с ВОИС.

Целью настоящей работы является исследование принципов организации, а также методов обработки данных с амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей. Для достижения указанной цели были сформулированы и решены следующие задачи.

- Проведение теоретического анализа принципов построения волоконно-оптических измерительных преобразователей с амплитудной модуляцией светопропускания.

- Разработка конструкций волоконно-оптических преобразователей и распределенных измерительных сетей на их основе.

- Разработка и исследование методов реконструктивной томографии в распределенных амплитудных волоконно-оптических информационно-измерительных системах, основанных на алгебраических и нейросетевых алгоритмах восстановления различных классов распределений физических полей.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие результаты, полученные впервые в настоящей работе. •

1. Принцип организации деформационно-чувствительной волоконно-оптической измерительной сети, позволяющий существенно повысить разрешающую способность измерительной системы без введения дополнительных информационных каналов.

2. Метод идентификации параметров волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, позволяющий учитывать индивидуальные особенности чувствительных элементов волоконно-оптических измерительных линий, а также особенности их интеграции в измерительные сети.

3. Метод выбора эффективного алгоритма и оценки достоверности алгебраического решения задач реконструкции точечных воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на сопоставлении размерности редуцированной матрицы проекций и ее ранга.

4. Нейро-итерационный метод реконструкции воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

Научная новизна работы.

1. Предложен метод укладки протяженных конструктивных элементов в структуре амплитудной измерительной сети. Особенностью метода является возможность увеличения разрешающей способности деформационно-чувствительной ВОИС за счет появления упругой связи между конструктивными элементами и расположенными рядом измерительными линиями, что позволяет получать информацию о внешних воздействиях в местах, не охваченных измерительной сетью.

2. Предложен комплекс мер, позволяющий адаптировать и расширить инструментарий традиционных методов реконструктивной томографии в приложениях к нелинейным волоконно-оптическим измерительным сетям в условиях реконструкции точечных распределений. В частности, предложен метод линеаризации математических моделей волоконно-оптических измерительных сетей с амплитудными измерительными преобразователями и обоснованы условия, в которых она допустима, предложен метод параметрической идентификации матрицы проекций, а также введена мера оценки недоопределенности задачи реконструкции, основанная на вычислении ранга редуцированной матрицы проекций и позволяющая выбрать эффективный способ решения задачи.

3. Предложен метод совместного использования нейросетевого и алгебраического подходов к задаче реконструкции, где первый учитывает априорные знания, используется для выбора начального приближения решения, а второй - обеспечивает соответствие решения исходной системе алгебраических уравнений. Особенностью метода является обучение нейронной сети на внутренних данных математической модели измерительной системы, что снимает необходимость проведения большого числа натурных экспериментов, облегчает последующую реализацию алгебраической процедуры и снижает зависимость нейросетевого решения от особенностей аппаратной части измерительной системы.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанных конструкций чувствительных элементов и поверхностей, методов и алгоритмов обработки данных в разработке волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга распределенных физических полей, в системах неразрушающего контроля, для регистрации параметров технических конструкций в процессе их эксплуатации, в системах охраны и обеспечения безопасности и т.п.

Достоверность результатов обусловлена совпадением результатов численного моделирования с результатами лабораторных испытаний макетов волоконно-оптических информационно-измерительных систем.

Связь работы с научными программами. Диссертационная работа связана с госбюджетными НИР, которые выполнялись в МГУ им. адм. Г.И. Невельского, ДВГТУ и ИАПУ ДВО РАН по федеральным программам в рамках следующих тем: «Разработка архитектуры оптоэлектронной нейроподобной вычислительной системы для обработки сигналов распределенных измерительных сетей, предназначенных для диагностики состояния технических объектов и структуры физических полей», «Разработка физических принципов адаптивных информационно-измерительных систем», «Разработка принципов организации распределенных информационно-измерительных систем с признаками искусственного интеллекта», «Разработка принципов восстановления 3-D распределений физических воздействий информационно-измерительными сетями, использующими синтез алгебраических и нейросетевых вычислительных алгоритмов», а также поддержана 3 грантами ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России» по направлению 2.8.

Личный вклад автора. Решение всех основных задач, сформулированных в диссертации, получено автором лично, либо при его определяющем участии. Постановка задач, разработка теоретических и экспериментальных методик выполнены совместно с научным руководителем и соавторами опубликованных работ.

Публикации. По результатам диссертационной работы автором лично и в соавторстве опубликована 61 работа, получен 1 патент РФ. Принадлежность указанных научных результатов соискателю признана всеми соавторами и научным руководителем.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и выставках: International Workshop on Optical Beam Transformation - IWBT. — Владивосток, 2001; Fourth International Young Scholar's Forum of the Asia-Pacific Region Countries. - Vladivostok, 2001; International Conferences on Lasers, Applications and Technologies — LAT 2002. - Moscow, 2002, 2005; International Conference "1st IEEE International Conference On Circuits And Systems For Communication". - S-Peterburg, 2002; Asia-Pacific Conferences on Fundamental Problem of Opto- and Microelectronics (APCOM). - Vladivostok, 2002, 2003, 2005; World Exhibition of Invention, Research and Industrial Innovation Eureka-2002", Project "Optoelectronic Measuring Intelligence System". - Brussels, 2002; Выставке инвестиционных проектов «Владвузинвест-2002», проводимой в рамках инвестиционной ярмарки Форума АТЭС. Проект «Волоконно-оптическая охранная система -Волоконный паук». - Владивосток, 2002; International Conferences "Physics and Control: General Problems and Applications" - PhysCon 2003; 2005 - St Petersburg, 2003, 2005; IX Международной выставке научно-технических проектов ЭКСПО-Наука (ESI) 2003, Проект "Fiberlink thermomodeling". -Москва, 2003; Девятой специализированной выставке-ярмарке «Транспорт. Судоходство. Связь-2003», Проект «Температурный датчик». — Владивосток, 2003; Fourth Asia-Pacific Conference "Fundamental Problems of Optoelectronics and Microelectronics". - Khabarovsk, 2004; Международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2004». — Краматорск, 2004; Международной конференции «Молодые ученые — промышленности, науке, технологиям и профессиональному образованию: проблемы и новые решения» - Москва, МГИУ, 2005; Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи. Проект «Волоконно-оптический датчик угла поворота» - Москва, ВВЦ, 2005; Двенадцатой Всероссийской научной конференции студентов - физиков и молодых ученых ВНКСФ-12. - Новосибирск, 2006.

Структура и объем работы. Диссертация представлена на 136 листах машинописного текста и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников и 4 приложений. Работа содержит 33 рисунка, 11 таблиц и список использованных источников из 117 наименований.

Основные результаты, изложенные в четвертой главе, опубликованы в работах [111 — 117].

Заключение

В настоящей диссертационной работе, на основании выполненных исследований, получены следующие научные результаты и выводы:

1. Предложена и экспериментально исследована конструкция волоконно-оптического деформационно-чувствительного элемента на эффекте нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого на упругой подстилающей поверхности.

2. Впервые предложен метод увеличения разрешающей способности амплитудных деформационно-чувствительных волоконно-оптических измерительных сетей за счет привнесения в конструкцию ВОИС конструктивных элементов с упругой связью с измерительными линиями. На его основе предложена конструкция чувствительной поверхности повышенной размерности и разработан макет ВОИС повышенной размерности с разрешающей способностью п — (21 — 1)(2к — 1), полученный на базе конструкции ВОИС с двумя направлениями укладки измерительных линий и разрешающей способностью п = I • к.

3. Предложена и экспериментально исследована конструкция температурно-чувствительного элемента, использующего в своей конструкции эффект нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого между профилированных пластин термодинамическим преобразователем.

4. Впервые предложен метод и разработан алгоритм идентификации параметров измерительных линий волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, что позволяет учитывать индивидуальные конструктивные и технологические особенности чувствительных элементов ВОИЛ, а также особенности укладки таких ВОИЛ в ВОИС.

5. Синтезирован алгоритм редуцирования матрицы проекций, позволяющий в условиях ограниченного количества воздействий на измерительную сеть уменьшать размерность матрицы, в некоторых случаях сводя ее к квадратному виду.

6. Впервые предложен метод разделения исследуемых воздействий по степени надежности результатов реконструкции. Предложено выражение, позволяющее количественно определить степень недоопределенности матрицы проекций, и, таким образом, косвенно оценивать достоверность результата реконструкции данных.

7. Впервые предложен метод и разработан алгоритм восстановления одиночного точечного воздействия измерительной сетью повышенной размерности, основанный на учете информации о взаимном расположении измерительных линий, участвующих в процессе измерения, и позволяющий получить однозначное решение задачи реконструкции такого типа воздействий на ВОИСПР.

8. Разработан универсальный алгоритм ситуационного выбора метода обработки, включающий в себя способ оценки степени недоопределенности задачи реконструкции и выбора на ее основе наиболее подходящего метода для решения задачи.

9. Впервые предложен нейро-итерационный метод реконструкции, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

10.Эффективность предлагаемых методов и алгоритмов подтверждена результатами численного моделирования и экспериментальными исследованиями, выполненными на макетах ВОИС с двумя и тремя направлениями укладки, а также ВОИС повышенной размерности.

В заключении хочу выразить глубокую благодарность научному руководителю Юрию Николаевичу Кульчину за постоянное внимание к моей работе и всестороннюю помощь в решении возникавших проблем.

Искреннюю признательность и благодарность приношу Борису Сергеевичу Ноткину, без помощи которого в разработке теоретических материалов, постановке экспериментов и обсуждении результатов завершение работы стало бы невозможным.

1. Князева, В. В. Интеллектуальные системы оперативного контроля и предупреждения экстремальных ситуаций на испытательных стендах Текст./ В. В. Князева, А. А. Егоров // Авиакосмическое приборостроение. -2003.-№2.

2. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник Текст./ В. В. Клюев [и др.] //М.: Машиностроение. 1995. — 448 е.: ил.

3. Лавриненко, А. В. Периметровые средства обнаружения: современное состояние Текст./ А. В. Лавриненко. // Специальная техника. 2001 - № 5.

4. Кинз, Р. У. Фундаментальные пределы в цифровой обработке информации Текст./ Р. У. Кинз // ТИИЭР. 1981. - №2. - С. 152-161.

5. Окоси, Т. Волоконно-оптические датчики Текст./ Т. Окоси [и др.] Л.: Энергоатомиздат. — 1990.

6. Евтихиев, Н. Н. Волоконная и интегральная оптика в информационных системах Текст./ Н. Н. Евтихиев, Э. А. Засовин, Д. И. Мировицкий. М.: Изд. МИРЭА, 1987.

7. Семенов, А. С. Интегральная оптика для систем передачи и обработки информации Текст./ А. С. Семенов, В. Л. Смирнов, А. В. Шмалько. М.: Радио и связь, 1990. - 224с.

8. Гауэр, Д. Оптические системы связи Текст./ Д. Гауэр. !Vx.: радИо и связь, 1989.-504с.

9. Григорьева, Е. Е. Волноводная передача изображений в когерентном свете. Обзор. Текст./ Е. Е. Григорьева, А. Т. Семенов // Квантовая электроника. 1978.-Т. 5, №9.

10. Кульчин, Ю. Н. Распределённые волоконно-оптические измерительные системы Текст. / Ю. Н. Кульчин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 272 с.

11. Мировицкий, Д. И. Распределенные и квазираспределецНые волоконно-оптические датчики Текст./ Д. И. Мировицкий // Измерительная техиика-1991 -№12.-С. 43.

12. Квазираспределенный волоконно-оптический датчик Текст./ Ю. Н. Кульчин [и др.] // Измерительная техника. 1993. - № 1. с. 16—17.

13. Рахимов, Н. Р. Применение оптического волокна в системе оценки усталостной повреждаемости элементов конструкций Текст./ Н. Р. Рахимов // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2005. — т. 48, № 1. - С. 39-^3.

14. Распределенный волоконно-оптический датчик температуры Текст./ Ю. Н. Кульчин [и др.] // Методы и средства измерений. Материалы четвертой Всероссийской научно-технической конференции. В 2 частях. Часть 2. Н. Новгород: МВВО АТН РФ. - 2002. - С. 18-19.

15. Денисов, И. В. Волоконно-оптические интеллектуальные оболочки морских конструкций и механизмов Текст./ И. В. Денисов // Транспортное дело России. 2004. - Спец. вып. 2. - С. 89-91.

16. Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления: Сб. материалов XV научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов. М.: МГИЭМ, 2003.

17. Витрик, О. Б. Проблема «чувствительной кожи» и волоконно-оптические измерительные системы Текст./ О. Б. Витрик // Соросовский образовательный журнал. — 2001. — Т. 7, №1.— С. 108.

18. Proc. of Distributed and multiplexed fiber-optic sensor IV Conf. San-Diego / Yu. N. Kulchin et al. San-Diego, 1994 - Vol. 2294. - P. 165-173.

19. Гиневский, С. П. Использование методов реконструктивной вычислительной томографии в обработке сигналов волоконно-оптических датчиков Текст./ С. П. Гиневский [и др.] // Квантовая электроника. 1995. -Т. 22, № 10.-С. 1013-1018.

20. О применении томографических методов в волоконно-оптических датчиках Текст./ О. И. Котов [и др.] // Письма в ЖТФ. 1990. - Т. 16, вып. 2.-С. 90-94.

21. Хелгасон, С. Преобразование Радона Текст./ С. Хелгасон, М.: Мир, 1983.

22. Тихонов, А.Н. Регуляризирующие алгоритмы и априорная информация Текст./ А.Н. Тихонов, А.В. Гончарский, В.В. Степанов, А.Г. Ягола, М.:

23. Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. — 200с.

24. Бахвалов Н. Численные методы Текст./ Н. Бахвалов [и др.] М., 2002. -632 с.

25. Лапчик М. Численные методы Текст./ М. Лапчик [и др.] М., 2004. 384 с.

26. Рыбальченко, Н. А. Выбор схемы укладки ВОИС Текст./ Н. А. Рыбальченко // Сб. докладов региональной научно-технической конференции творческой молодежи «Инновации и молодежь». -Владивосток, 2004. С. 9-14.

27. Красюк, Б. А. Световодные датчики Текст./ Б. А. Красюк [и др.] М.: Машиностроение, 1990. - 256 с.

28. Proc. Conf. on Optical sensors and optical Techniques in Instrumentation Text./ B. Culshaw. London, 1981.

29. Бусурин, В. И. Оптические и волоконно-оптические датчики Текст./ В. И. Бусурин, А. С. Семенов, Н. П. Удалов // Квантовая электроника. 1985. -Т. 12, №5.-С. 901-944.

30. Electron. Letts Text./ М. Nishimura, Н. Yokota. 824 (1982). - Vol. 18:

31. Бусурин, В. И. Волоконно-оптические датчики: Физические основы, вопросы расчёта и применения Текст./ В. И. Бусурин, Ю. Р. Носов. — М.: Энергоатомиздат, 1990.

32. Патлах, А. Л. Светопропускание изогнутых многомодовых оптических волокон Текст./ А. Л. Патлах, А. С. Семенов // Квантовая электроника. — 1983. -№ 7.-С. 868-870.

33. Левин, Г. Г. Оптическая томография Текст./ Г. Г. Левин, Г. Н. Вишняков. М.: Радио и связь, 1989. - 224 с.

34. Hertz, Н. М. Tomographic imaging of micrometer-sized optical and soft-x-ray beams Text./ H. M. Hertz, R. L. Byer // Optics Letters. 1990. - Vol. 15, № 7. -P. 396.

35. Рыбальченко, H. А. Алгебраические методы решения томографических задач Текст./ Н. А. Рыбальченко // Двенадцатая Всероссийская Научная

36. Конференция Студентов-Физиков и молодых ученых (ВНКСФ-12, Новосибирск): Материалы конференции, тезисы докладов. Новосибирск, 2006.

37. Денисова, E. В. Применение приближенных алгебраических и нейросетевых методов решения томографической задачи Текст./ Е. В. Денисова, И. В. Денисов // Электронный журнал «Исследовано в России», 2002. Т.201.- С. 2222-2228.

38. Терещенко, С. А. Методы вычислительной томографии Текст./ С. А. Терещенко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 320 с.

39. Беклемишев, Д.В. Дополнительные главы линейной алгебры Текст./ Д.В.Беклемишев -М.: Наука, 1983с.

40. Фаддеев, Д.К. Вычислительные методы линейной алгебры Текст./ Д.К. Фаддеев, В.Н. Фаддеева СПб: Лань, 2002, 3-е, стер, изд., 733 с.

41. Амосов, А.А. Вычислительные методы для инженеров Текст./ А.А. Амосов, Ю.А. Дубинский, Н.В. Копченова. -М.: Высш. шк., 1995, 544 с.

42. Поттер, Д. Вычислительные методы в физике Текст./Д. Поттер. М: Наука, 1975. - 394 с.

43. Демидович, Б.П. Основы вычислительной математики. Текст./ Б.П. Демидович, И.А. Марон. М.: Наука, 1970. - 664 с.

44. Бут, Э.Д. Численные методы. Текст./Э.Д. Бут. М.: ГИФМЛ, 1959. - 240 с.

45. Herman, G.T. Iterative reconstruction algorithms Text./ G.T. Herman, A. Lent // Computers in Biology and Medicine, 1976. V. 6. - p. 273-294.

46. Gordon, R.A. A tutorial on ART Text./ R.A. Gordon // IEEE Tr. On Nuclear Sciences, 1974. V. NS-21, No.l. - p.78-93.

47. Colsher, J.G. Iterative three-dimensional image reconstruction from tomographic projections study Text./ J.G. Colsher // Computer Graphics and Image Processing, 1977. V.6.- p.513-537.

48. Goitein, M. Three-dimensional density reconstruction from a series of two-dimensional projections Text./ M. Goitein // Nuclear Instruments and Methods, 1972.-V. 101.-p. 509-518.

49. Ортега, Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем Текст./ Дж. Ортега-М.: Мир, 1991.

50. Minerbo, G.N. MENT: a maximum entropy algorithm for reconstructing a source from projection data. Text./ G.N. Minerbo // Computer graphics and image processing v. 10 p.48 68 (1978)

51. Reis, Maria L. Maximum entropy algorithms for reconstruction from projections Text./ Reis Maria L. and Nilson Costa Roberty //Inverse problems, 1992 N8 -p.623— 644.

52. Пикалов, B.B. Вычислительная томография и физический эксперимент / В.В. Пикалов, Н.Г. Преображенский // Успехи физических наук, 1983. -т. 141.- с.469^197.

53. Haunsfield, G.N. Computerized transverse axial scanning (tomography). 1. Description of system Text./ G.N. Haunsfield // Brit. J. Radiol. 1973. - vol. 46,№ 552.-p. 1016-1022.

54. Пикалов, B.B. Сравнение алгоритмов спиральной томографии Текст./ В.В. Пикалов, А.В. Лихачев // Вычислительные методы и программирование, 2004.- т.5. — стр.170—183.

55. Хермен, Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. Пер. с анг. Текст. / Г. Хермен. — М.: Мир, 1983.

56. Вишняков, Г.Н. Исследование точности алгебраического алгоритма реконструкции томограмм по проекциям, заданным в ограниченном диапазоне углов Текст./ Г.Н. Вишняков, О.И. Машевская //Измерительная техника, 2005. -№ 8 с.34-37.

57. Губарени, Н.М. Итерационный алгебраический метод восстановления томограмм из суммарного изображения при малом числе проекций Текст./Губарени Н.М., Попова Т.И. // Электронное моделирование. -1990. —Т. 12. -No.l.-C. 85-90.

58. Оссовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст./ С. Оссовский. — М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

59. Нейроматематика. Кн. 6: Учебн. пособие для вузов Текст./ А. Д. Агеев [и др] М.: ИПРЖР, 2002. - 448 е.: ил.

60. Handbook of Neural Network signal processing Text./ Edited by Yu Hen Hu, Jeng-Neng Hwang. London.: CRC Press, 2002.

61. Уоссерман, Ф. Нейрокомпьютерная техника Текст./ Ф. Уоссерман. -М.: Мир, 1992.-240 с.

62. Калан, P. Основные концепции нейронных сетей Текст./ Р. Калан. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

63. Денисов, И. В. Архитектуры систем искусственного интеллекта Текст./ И. В. Денисов. — Владивосток: Изд-во МГУ им. адм. Г. И. Невельского, 2004. 232 с.

64. Седов, В. А. Выбор метода восстановления данных с ВОИС Текст./ В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко // Сб. докладов региональной научно-технической конференции творческой молодежи «Инновации и молодежь». Владивосток, 2004. - С. 3-5.

65. Кульчин, Ю.Н. Оптоэлектронная нейроподобная система обработки выходных данных волоконно-оптической измерительной сети Текст./ Ю.Н. Кульчин, И.В. Денисов, О.Т. Каменев // ПЖТФ. 1999. - Т. 25. -Вып. 6. - С. 65 - 70.

66. Kulchin, Yu.N. Neural network for reconstruction of signal from distributed measuring system of optical amplitude sensors Text./ Yu.N. Kulchin, A. V. Panov // Pacific Science Rewiew. 2001. - Vol.3. - P. 1—4.

67. Kulchin, Yu.N. Selection of optimal parameter of speed of training of neural network perceptron type Text./ Yu.N. Kulchin, 1. V. Denisov, E. V. Denisova // Proc. SPIE.-2003.-Vol. 5129.-P.162-167.

68. Снайдер, А. Теория оптических волноводов Текст./ А. Снайдер, Дж. Лав. Радио и связь, 1987. - 656 е.: ил.

69. Гуляев, Ю. В. Модуляционные эффекты в волоконных, световодах и их применение Текст./ Ю. В. Гуляев, М. Я. Меш, В. В. Проклов. М.: Радио и связь, 1991. - 152 е.: ил.

70. Кульчин, Ю. Н. Оптоэлектронная распределенная сигнальная система Текст./ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. А. Седов, О. В. Кириченко, Н. А. Рыбальченко. // Измерительная техника. 2005. - Т. 7. - С. 28-32.

71. Кульчин, Ю. H. Макет оптоэлектронной нейроподобной измерительной системы Текст./ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. А. Седов, О. В. Кириченко, Е. В. Денисова, Р. С. Дроздов. // Микросистемная техника. -2003. -№ Ю.

72. Моршнев, С. К. Пропускание светового излучения крутыми изгибами волоконных световодов Текст./ Моршнев С.К., Францессон А.В. // Квантовая электроника. 1982. - № 2(9).

73. Бронштейн, И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов Текст./ И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев. 13-е изд., исправленное. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.

74. Сивухин, Д. В. Механика. Том 1. Текст./ Д. В. Сивухин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 560 с.

75. Kulchin, Yu. N. Fiber-optical microinflection temperature sensor Text./ Yu. N. Kulchin, Igor V. Denisov, Victor A. Sedov, Roman S. Drozdov, Andrey A. Gridin, Vasily V. Galafton. // Pacific Science Review. 2003. - Vol. 5. - P. 1820.

76. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. Книга 3: Термодинамика. Статистическая физика. Строение вещества Текст./ Б. В. Бондарев, Н. П. Калашников, Г. Г. Спирин. М.: Высш. Школа, 2005. — 366 с.

77. Седов, В. А. Алгоритм работы системы температурного моделирования для ВОИС Текст./ В. А. Седов // Наука делает мир лучшим. Сб. трудов региональной научно-технической конференции, МГУ им. Г.И. Невельского. Владивосток, 2003. — С. 137—141.

78. Denisov, I. V. Characteristics of the Fiber-Optical Microinflection Temperature Sensor Text./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Nelly A. Rybalchenko // Pacific Science Review. 2004. - Vol. 6(1). - P. 100-103.

79. Денисов, И. В. Волоконно-оптический микроизгибный температурный датчик Текст./ И. В. Денисов, В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко. // Приборы и техника эксперимента. 2005. - № 5. - С. 131—134.

80. Седов, В. А. Волоконно-оптический датчик угла поворота Текст./ В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко, А. А. Гридин // Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи: Сборник материалов. М.: ВВЦ, 2005.-С. 225-227.

81. Карначев, А. С. Микролокальные сети: интеллектуальные датчики, однопроводный интерфейс, системы сбора информации Текст./ А. С. Карначев, В. А. Белошенко, В. И. Титиевский. Донецк: ДонФТИ НАЛУ Украины, 2000. - 199 е., ил.

82. Denisov I. V. Fiber-optical temperature measuring system Text./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov. // 6th International Conference on "Mid-Infrared Optoelectronics Materials and Devices" Book of abstracts. SPb, 2004. - P. 155-156.

83. Denisov, Igor V. Temperature Field Modeler for Fiber-Optical Measuring Network Текст./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Roman S. Drozdov, Vsevolod V. Vorobyev, Andrey V. Artemyev. // Pacific Science Review. — 2002.-Vol. 4.-P. 63-66.

84. Ракович, H. Измерение и контроль температуры в сети MicroLAN / Н. Ракович // ChipNews. 2000. - № 8.

85. Витрик, О.Б. Физические основы волоконно-оптических измерительных сетей для восстановления многомерных распределений параметров физических полей Текст./ О.Б. Витрик. Дисс. . д-ра ф.-м. наук.: 05.08.06 - Владивосток: ДВГТУ. - 1999. - 205 с.

86. Сизиков, В. С. Математические методы обработки результатов измерений: Учебник для вузов Текст./ В. С. Сизиков. СПб-.Политехника, 2001. - 240.

87. Седов, В.А. Методика повышения качества восстановления данных с ВОИС алгебраическими методами Текст./ В.А. Седов // Транспортное дело России. Спецвыпуск № 7, М.: Морские вести России, 2006. — С. 46— 54.

88. Кострикин, А. И. Введение в алгебру. Текст./ А. И. Кострикин. М.: Наука, 1977.

89. Александров, П.С. Введение в теорию групп Текст./ П.С. Александров -М.: Наука, 1980.-144 с.

90. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры. Кн.З: Учеб. пособие для вузов Текст./ А. И. Галушкин. М.: ИПРЖР, 2000. - 528 е.: ил.

91. Калан, Р. Основные концепции нейронных сетей Текст./ Р. Калан. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

92. Kulchin, Yu. N. Architecture of the neural-like photosensitive system for solution of the fiber-optical tomography problem / Yu. N. Kulchin, Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Nelly A. Rybalchenko. // Fundamental Problems of

93. Optoelectronics and Microelectronics II. Proc. of SPIE, 2004. V. 5851. - P. 263-266.

94. QxX = 0.06 ЕхХ = 0.5 7 G = 1

95. QxX = 0.37 ЕхХ = 1.67 G = 1

96. QxX = 0.02 ЕхЯ = 0.11 G = 11. QxX = 2.22042 ЕхХ = 3.52 G = 11. QxX = 3.2 = 5.8 G = 0.56= 2.22 ЕхХ = 6.9 g = 0.75

97. QxX = 2.24 EXX = 4-9 G =0.56

98. QxX = 1.72 E,* = 3.95 G = 0.561. QxX = in = 4.64 G = 0.75

99. Qx* = in Ex X = 3.01 G = 0.75xj? = 2.6 ExX = 5.1 G = 0.562.01exx = 5.18 G = 0.56= 1-26

100. Qxg = 2.76 ExX = 7.5 G = 0.75

101. QxX = 0.79 ЕхЯ = 2.98 G = 0.75

102. QxX = 0.73 Ex X = 2.3 G = 0.751. QxX = 0.54 = 3.1 I G = 1003 = 0.32 G = 12x* = 5.351. ExX = 170.75

103. QxX = 0.42 EXX = 1-97 G = 1

104. QxX = 5.26 E^ = 16.2 G = 0.75013 EXX = 0.561. G = 1x* = 2.95 ^ = 7.72 0.751. Qx* = 0.12 ExX = 1.36 11. Т. град1. QxX = 0.02 ExX = 0.2 1