МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДИКТИВНОГО РАДИОМОНИТОРИНГА В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ

​PREDICTIVE RADIO MONITORING MODELING IN DISTRIBUTED CONTROL SYSTEMS

Alexander Soloviev

Employee, Academy FSO Russia,

Russia, Oryol

Dmitry Komolov

Employee, Academy FSO Russia,

Russia, Oryol

Dmitry Fedorenko

Employee, Academy FSO Russia,

Russia, Oryol

Egor Lavrentiev

mployee, Academy FSO Russia,

Russia, Oryol

АННОТАЦИЯ

Получены результаты моделирования предиктивного радиомониторинга в распределенных системах управления

ABSTRACT

The results of predictive radio monitoring modeling in distributed control systems are obtained

Ключевые слова: распределенные системы управления, радиомониторинг, предиктивный подход

Keywords: distributed control systems, radio monitoring, predictive approach.

В современных условиях промышленного развития качественное функционирование распределенных систем управления зависит от согласованного взаимодействия между географически удаленными контролируемыми пунктами посредством передачи сигналов телеуправления, телеметрии и сигнализации, параметров от которых зависят состояния помеховой  обстановки, под которой авторы понимают неконтролируемое изменение уровней сигналов от действующих радиоэлектронных средств (РЭС) и порядка их использования в заданной области радиочастотного пространства [1].

Рисунок 1. Упрощенная схема взаимодействия контролируемых пунктов в распределенных системах управления

Очевидно, что в настоящее время состояние помеховой обстановки во многом определяется развитием радиотехнологий, что приводит к увеличению уровня помех, воздействующих на радиканалы распределенных систем управления [7; 8]. Так, к новым приложениям, разработанным с использованием перспективных радиотехнологий 5G NR, NB-IoT, LTE-M, NB-IoT, EnOcean, Z-WAVE, ZigBee, SATEL относятся 5G-сети, интернет вещей, умные дома, тактильный интернет, интеллектуальные транспортные сети, глобальная медицинская система, голографическое телевидение, управление роботами и другие.

Ежегодный рост количества радиорелейных станций достигает 6 %, темпы увеличения радиоэлектронных средств достигают 50 тыс. Максимальная плотность распределения стационарных радиоэлектронных средств в г. Москве и других крупных промышленных и индустриальных центрах может достигать более 40 единиц на 1 квадратный километр, что усиливает концентрацию радиосигналов, которые являются не только бесполезными, но, нередко, опасными для функционирования распределенных систем управления. При этом, чем большее количество РЭС работает одновременно, тем большую опасность они представляют для распределенных систем управления. Например, уровень электромагнитного излучения от одного мобильного телефона может составлять 27,33 мкВт/см², а от двух телефонов – уже 43,57 мкВт/см², что более чем в 4 раза превышает предельно допустимый уровень для радиомодемов распределенных систем управления [9].

Примерами  распределенных двухуровневых систем управления,  радиоканалы которых могут подвергаться воздействию радиопомех относятся: "Магистраль 21" (ООО Фирма "Газприборавтоматика", Россия), СТН-3000 (АО "АтлантикТрансгазСистема", Россия), "СИРИУС-ТМ" (ООО "НПА Вира Реалтайм", Россия), в которых широкое применение находят радиомодемы как отечественного ("Спектр 433" (ООО "Ратеос", г. Москва, Зеленоград), "Гамма-4151" (ЗАО "ИнСАТ", г. Москва), "РМ-433" (СКБ "Промавтоматика", г. Москва, Зеленоград), "Интеграл-433/2400" (ООО "Интеграл+", г. Казань), "Заря-ТМ232/450" (Государственный Рязанский приборный завод, ГРПЗ) и зарубежного производства ("DFM 10R" (Digades, Германия), Dataradio  "T-Base" (CalAmp, США), Dataradio "I-Base/HА" (CalAmp, США), "CDA 70" (Conel, Чехия) и др. [10].

Воздействие на радиоканалы распределенных систем управления помех, обусловленных увеличением количества радиоэлектронных средств и ростом их концентрации по территории, может довести их уровень до таких значений, который вызовет неверное детектирование переданного сигнала, и, соответственно, ошибки при декодировании. Следствием этого может быть нарушение качественного функционирования территориально распределенных систем управления, что для критически важных объектов недопустимо.

В складывающейся ситуации, в целях «обезопасивания» распределенных систем управления от воздействия радиопомех предложен новый предиктивный подход к радиомониторингу (оценке состояния помеховой обстановки) (от англ. «predict» – предсказывать; прогнозировать), позволяющий предвидеть время перехода значений уровня помех на входе радиомодемов контролируемых пунктов распределенных систем управления за пределы допустимых значений для своевременного принятия организационно-технических мероприятий (применение разнесения, помехоустойчивое кодирование, увеличение мощности передачи, изменение рабочей частоты и др.).

Для реализации предложенного подхода в распределенных системах управления предлагается на первом этапе свести помеховую обстановку к наиболее часто встречающейся конфигурации – линейной, экспоненциальной, логарифмической или степенной, описываемых соответствующими моделями:

                                                                                                                                (1)

                                                                                                                                  (2)

                                                                                                                              (3)

                                                                                                                                    (4)

где  y_i, t_i  – значения уровней помех в i-й момент времени, a_о, a_1, b – неизвестные коэффициенты аппроксимирующей функции, которая задана в виде линейной, экспоненциальной, логарифмической или степенной зависимости.

Предлагается коэффициенты моделей вычислить методом наименьших квадратов с использованием следующих выражений:

– для линейной модели:

                                                                                  (5)

– для экспоненциальной модели:

                                                                    (6)

– для логарифмической модели:

                                                              (7)

– для степенной модели:

                                               (8)

На втором этапе сведение текущей конфигурации помеховой обстановки в типовую конфигурацию предлагается проводить по критерию минимума ошибки аппроксимации, которая вычисляется по выражению:

                                                                                                         (9)

где f_i – значение аппроксимирующей функции, x_i – значения уровня помех в i-й момент времени.

Модель, которая обеспечивает минимум ошибки аппроксимации, та и используется для определения времени начала проведения организационно-технических мероприятий по выражениям:

– для линейной модели:

                                                                                                            (10)

– для экспоненциальной модели:

                                                                                                          (11)

– для логарифмической модели:

                                                                                                         (12)

– для степенной модели:

                                                                                                        (13)

На основе приведенных выражений была предложена методика  моделирования радиомониторинга (рис. 2), реализующая описываемый в данной статье предиктивный подход к его проведению в распределенных системах управления:

Рисунок 2. Методика моделирования предиктивного 

Реализующая предложенную методику программа приведена рисунке 3.

Рисунок 3. Программа моделирования предиктивного радиомониторинга в распределенных системах управления

Разработанная программа в соответствии с предложенной методикой позволяет определить момент времени начала организационно-технических мероприятий по результатам предсказания времени достижения уровнем помех предельного значения, при этом выбор нужной модели по минимуму ошибки аппроксимации обеспечивает наибольшую точность прогнозирования и защиту распределенных систем управления от воздействия радиопомех.

Анализ графиков, построенных с помощью разработанной программы и приведенных на рисунке 3, показывает, что:

1. Динамика изменения помеховой обстановки, оцениваемая на входе радиомодемов, контролируемых пунктов в распределенных системах управления, со временем изменяется в сторону увеличения уровня помех, который может достигнуть таких значений, что будет оказывать влияние на качество функционирования систем управления.
2. Наименьшую ошибку аппроксимации в процессе предсказания уровня помех, обеспечивает степенная (полиномиальная) модель, поэтому она принята за основу предсказания достижения уровнем помех предельного значения.
3. Определение времени достижения уровнем помех предельного значения  для начала проведения организационно-технических мероприятий может обезопасить распределенные системы управления от воздействия радиопомех, и, соответственно, повысить их качество функционирования в условиях изменения динамики помеховой обстановки.

Таким образом, предложенный предиктивный подход к радиомониторингу, реализованный в виде методики и разработанной программы, подтвержденный результатами моделирования, позволяет перейти на гибкую стратегию его ведения, что в отличие от плановой стратегии обеспечивает экономию ресурсов и может защитить распределенные системы управления от воздействия радиопомех на радиомодемы контролируемых пунктов своевременным применением организационно-технических мероприятий.

Список литературы:

1. Автоматизация промышленных производств [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.app2000.ru/ru/products/15-control/ia/24info.html (дата обращения: 15.05.2025).
2. Аналитический отчет. Прогнозы мирового и российского рынка потребительских устройств «умного» дома (Smart Home). [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://json.tv/ict_telecom_analytics_view/prognozy-mirovogo-i-rossiyskogo-rynka-otre-bitelskihus-troystv-umnogo-doma-smart-home-20240830014219 (дата обращения: 15.05.2025)
3. Аналитический отчет. Состояние и перспективы внедрения беспроводных технологий для IoT (LoRaWAN, SigFox, NB-IoT, LTE-M и др.). [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://json.tv/ict_telecom_analytics_view/sostoyanie-i-perspektivy-vnedreniya-besprovodnyh-tehnologiy-dlya-iot-lorawan-sigfox-nb-iot-lte-m-i-dr01907090-52806 (дата обращения: 15.05.2025).
4. Источники электромагнитного излучения вокруг нас [Электронный ресурс]. – Режим доступа http: alfapol.ru/istochniki-elektromagnitnogo-izlucheniya-vokrug-nas (дата обращения: 15.05.2025).
5. Справочник по контролю за использованием спектра. МСЭ-R. ITU [Электронный ресурс]. – Режим доступа https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/hdb/R-HDB-23-2025 (дата обращения: 15.05.2025)