RU2645267C2 - Способ контроля телеметрической информации - Google Patents
Способ контроля телеметрической информации Download PDFInfo
- Publication number
- RU2645267C2 RU2645267C2 RU2016114376A RU2016114376A RU2645267C2 RU 2645267 C2 RU2645267 C2 RU 2645267C2 RU 2016114376 A RU2016114376 A RU 2016114376A RU 2016114376 A RU2016114376 A RU 2016114376A RU 2645267 C2 RU2645267 C2 RU 2645267C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- values
- real
- layer
- parameters
- white
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B21/00—Systems involving sampling of the variable controlled
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
Landscapes
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к технологиям многопараметрического контроля телеметрической информации. Техническим результатом является расширение арсенала технических средств контроля телеметрической информации. Предложен способ контроля телеметрической информации. Способ основан на сравнении реальных значений телеметрических параметров с их эталонными значениями, представленными в виде кадров с символьной информацией. Согласно способу кадры формируют в виде слоев, причем один из слоев отображают черными символами на белом фоне, а другой слой - белыми символами на черном фоне. Слой с реальными значениями телеметрических параметров накладывают на слой с эталонной значениями, изменяют степень непрозрачности слоя с реальными значениями до появления однотонного серого изображения, по которому судят о совпадении реальных и эталонных значений. Фиксируют появление белых и черных фрагментов символов на сером фоне, по которым судят о несоответствии сравниваемых значений. 1 з.п. ф-лы, 7 ил.
Description
Настоящее изобретение относится к области информационных технологий и вычислительной техники. Способ предназначается преимущественно для многопараметрического контроля телеметрической информации. Изобретение может найти применение в различных областях науки и техники, производственных процессах, а именно в системах автоматики, при решении задач дистанционного контроля и управления объектами, анализа ТМИ.
Известен способ (см. Автоматическая аппаратура контроля радиоэлектронного оборудования / Под ред. Пономарева Н.Н. - М.: Советское радио, 1975, с. 5-10 и 293-318) [1], включающий выбор с помощью коммутатора параметров, измерение параметров, преобразование параметров в цифровые данные, удобные для обработки на ЭВМ, регистрацию этих данных и их анализ, а также отображение и документирование результатов анализа.
Недостатком данного известного способа является его узкая специализация, ограниченная возможностями контроля технического состояния радиоэлектронного оборудования, что является недостаточным для оценки эффективности больших систем.
Известен способ (см. Патент РФ №2210112 - Унифицированный способ Чернякова / Петрушина для оценки эффективности больших систем, МПК: G06F 17/00, дата приоритета 07.06.2001) [2] оценки эффективности больших систем, включающих большое число контролируемых параметров.
Недостатком данного известного способа является его относительно невысокая достоверность и оперативность оценки состояния многопараметрических систем (МПС).
Известен способ (см. Патент РФ №2427875 - Способ контроля и анализа многопараметрических систем, дата приоритета 29.01.2010) [3], который позволяет отказаться от традиционного алгоритмического анализа МПС. Процедура оценки выполняется на основе массива данных, полученных от МПС, выстраивая самоорганизующийся алгоритм контроля параметров МПС. Массив нормативов, необходимый для контроля, содержит информацию о соответствии каждому из параметров установленному значению, тем самым представляя собой множество параметров системы. Элементы этого оценочного множества могут принимать два оценочных значения: «соответствует, не соответствует».
Недостаток состоит в том, что для его реализации требуется разработка спецматобеспечения (СМО) для проведения сравнительной оценки каждого из контролируемых параметров с их эталонными значениями в реальном времени.
При контроле бортовых систем КА количество контролируемых параметров может составлять несколько тысяч. Так, например, на корабле Союз их число составляет величину порядка 1000, на российском сегменте международной космической станции около 25000 параметров (см. В.А. Соловьев, Л.Н. Лысенко, В.Е. Любинский. Управление космическими полетами, МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2009) [4].
Для разработки, сертификации и внедрения СМО требуются значительные материальные и временные затраты. Дополнительные трудности могут возникнуть для внедрения такого СМО непосредственно на борту КА, особенно для вновь разработанных или аварийных режимов. Кроме того, для бортового применения могут возникнуть ограничения по бортовым вычислительным средствам (память, быстродействие…), связанные со значительными естественными ограничениями по массе и объему аппаратуры.
В [4] описаны способы контроля и анализа телеметрической информации, получаемой с борта космического аппарата. В качестве наиболее близкого анализа (прототипа) выбран способ, основанный на сравнении реальной информации с эталоном, представленным в виде информации со значениями контролируемых параметров. В качестве эталонов используются результаты математического моделирования операций КА. Процесс контроля заключается в последовательном сравнении каждого контролируемого параметра с его эталонным значением. Сравнение осуществляется либо специалистом-оператором или автоматически с использованием разработанных алгоритмов анализа.
Проведению детального анализа бортовых систем КА предшествует сравнительный контроль соответствующих ТМ параметров, характеризующих их состояние на предмет соответствия или несоответствия реальных значений параметров эталонным значениям. В случае соответствия, дальнейший анализ не требуется. При обнаружении несоответствий потребуется дополнительный анализ для идентификации возможной нештатной ситуации. Проведение сравнительного контроля ТМИ занимает подавляющую часть времени и является довольно рутинной операцией, не требующей особого интеллекта, но не снижающей ответственности и требующей постоянного внимания. Операторы центра управления манипулируют сотнями параметров в режиме реального времени. Ошибки обходятся очень дорого. Наиболее распространенные способы оценки контролируемых параметров заключаются в сравнении полученных данных с матрицей нормальных состояний или с данными, полученными на математических моделях.
В известных способах контроля отображение результатов осуществляется в виде таблиц (формуляров), в которых представлены цифровые значения параметров, соответствующие определенному значению времени.
Для многопараметрических систем при реализации известных способов требуется большое количество систем отображения информации, что обуславливается ограничением максимального размера экрана видеотерминала и минимального размера формуляра таблицы данных из-за потери наглядности. Это затрудняет возможность визуального сравнительного анализа множества параметров одновременно. При многооконном отображении формуляров на одном экране приходится либо уменьшать размер формуляров либо накладывать их друг на друга, при этом часть информации обрезается (скрывается) верхним формуляром, а качество контроля снижается.
В процессе управления полетом КА приходится осуществлять оперативный анализ больших объемов ТМИ в реальном масштабе времени. Информацию в ЦУП отображают в виде таблиц (формуляров), в которых представлены значения контролируемых ТМ параметров. Пример таких формуляров представлен на фиг. 1. Как правило, анализ информации осуществляют путем сравнения текущих значений параметров с их ожидаемыми (эталонными) значениями. Эталонные значения приводятся в инструкциях операторов для различных бортовых операций. Одной из наиболее сложных с точки зрения оперативного контроля операций является закладка на борт КА больших массивов цифровой информации, значения которых становятся известными незадолго до закладки. Требуется значительное время для поочередного сравнения каждого параметра с эталоном, переключая взгляд с одного формуляра на другой. Кроме затрат времени, этот процесс не исключает ошибок при большом количестве параметров.
Технический результат - повышение оперативности и надежности контроля ТМИ, а также снижение затрат на разработку спецматобеспечения.
Технический результат достигается тем, что в способе контроля телеметрической информации, основанном на сравнении реальных значений телеметрических параметров с их эталонными значениями, представленными в виде кадров с символьной информацией, кадры формируют в виде слоев, причем один из слоев отображают черными символами на белом фоне, а другой слой - белыми символами на черном фоне, слой с реальными значениями телеметрических параметров накладывают на слой с эталонной значениями, изменяют степень непрозрачности слоя с реальными значениями до появления однотонного серого изображения, по которому судят о совпадении реальных и эталонных значений, фиксируют появление белых и черных фрагментов символов на сером фоне, по которым судят о несоответствии сравниваемых значений, при появлении несоответствий степень непрозрачности слоя с реальными значениями изменяют до появления полного изображения символов реальных значений аномальных параметров, и соответствующих им названий, которые фиксируют для последующего определения причин несоответствий.
Предлагаемый способ позволяет также в режиме интегрального контроля освободить значительную площадь экрана для другой информации путем уменьшения масштаба контролируемого формата. При наличии однотонного серого изображения уменьшают масштаб отображаемых значений, а при появлении белых и черных фрагментов масштаб увеличивают. Это не помешает контролировать наличие однотонного серого тона. При появлении черных и белых символов в местах несоответствий масштаб контролируемого формата может быть восстановлен.
Следует отметить, что предлагаемый способ обладает быстродействием, сопоставимым с быстродействием автоматизированных программных средств контроля.
Суть изобретения поясняется следующими материалами:
на фиг. 1 показан кадр контроля эталонных значений параметров;
на фиг. 2 показан кадр контроля реальных значений параметров, совпадающий с эталонным;
на фиг. 3 показан кадр контроля реальных значений параметров, не совпадающий с эталонным;
на фиг. 4 показано комбинированное изображение при появлении несоответствий;
на фиг. 5 показано комбинированное изображение при появлении несоответствий в процессе изменения степени непрозрачности слоя реального изображения;
на фиг. 6 показано уменьшенное комбинированное изображение при полном совпадении сравниваемой информации;
на фиг. 7 показано уменьшенное комбинированное изображение при появлении несоответствий;
Фиг. 1, 2 и 3 демонстрируют исходные изображения, используемые для сравнительного контроля состояния телеметрических параметров. На одном изображении (фиг. 1) эталонная информация отображается белыми символами на черном фоне, а на других (фиг. 2, 3) реальная информация отображается черными символами на белом фоне (практически являются негативами относительно эталона). При напряженной оперативной работе это к тому же позволяет не перепутать кадры с реальной и эталонной информацией. При этом реальные значения параметров на фиг. 2 совпадают с эталоном, а на фиг. 3 отличаются от него. Можно убедиться на этом примере, что выявление несоответствий требует значительного времени.
Как видно из фиг. 6, после наложения одного слоя изображения на другой и изменения его степени непрозрачности, получили однотонное серое изображение при полном совпадении реальной информации с эталоном. Достаточно бросить взгляд, чтобы убедиться в отсутствии каких-либо несоответствий. Таким образом, контроль осуществляется практически мгновенно, ошибки исключены. В этом режиме для экономии экранного места масштаб формуляра может быть уменьшен и сдвинут на периферию, а контроль возможен периферийным зрением.
Как видно из фиг. 4, 7, легко выделяются области несоответствий по факту появления фрагментов белых и черных символов.
Как видно из фиг. 5, после изменения степени непрозрачности реального кадра возможно определение реального значения аномального параметра и его наименования.
Реализация предлагаемого решения может быть осуществлена при помощи полупрозрачной пленки с напечатанными на ней символами эталонных значений параметров, накладываемой на экран монитора. Кроме того, для работы с полупрозрачными слоями можно использовать программы, получившие широкое распространение, например фотошоп и др. Эти программы позволяют осуществлять все необходимые действия (изменения масштаба, сдвиги, изменения цвета, степени непрозрачности, фиксации результирующих суммарных (наложенных) форматов (см. Легейда B.B. Photoshop CS2. Настоящий САМОУЧИТЕЛЬ. - К.: ВЕК+, СПб.: КОРОНА принт, 2006) [5].
Литература
1. Автоматическая аппаратура контроля радиоэлектронного оборудования / Под ред. Пономарева Н.Н. - М.: Советское радио, 1975, с. 5-10 и 293-318.
2. Патент РФ №2210112 - Унифицированный способ Чернякова / Петрушина для оценки эффективности больших систем, МПК: G06F 17/00, дата приоритета 07.06.2001.
3. Патент РФ №2427875 - Способ контроля и анализа многопараметрических систем, МПК: G06F 17/00, дата приоритета 29.01.2010
4. В.А. Соловьев, Л.Н. Лысенко, В.Е. Любинский Управление космическими полетами, МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2009 - прототип.
5. Легейда B.B. Photoshop CS2. Настоящий САМОУЧИТЕЛЬ. - К.: ВЕК+, СПб.: КОРОНА принт, 2006.
Claims (2)
1. Способ контроля телеметрической информации, основанный на сравнении реальных значений телеметрических параметров с их эталонными значениями, представленными в виде кадров с символьной информацией, отличающийся тем, что кадры формируют в виде слоев, причем один из слоев отображают черными символами на белом фоне, а другой слой - белыми символами на черном фоне, слой с реальными значениями телеметрических параметров накладывают на слой с эталонной значениями, изменяют степень непрозрачности слоя с реальными значениями до появления однотонного серого изображения, по которому судят о совпадении реальных и эталонных значений, фиксируют появление белых и черных фрагментов символов на сером фоне, по которым судят о несоответствии сравниваемых значений, при появлении несоответствий степень непрозрачности слоя с реальными значениями изменяют до появления полного изображения символов реальных значений аномальных параметров, и соответствующих им названий, которые фиксируют для последующего определения причин несоответствий.
2. Способ контроля телеметрической информации по п. 1, отличающийся тем, что при наличии однотонного серого изображения уменьшают масштаб отображаемых значений, а при появлении белых и черных фрагментов масштаб увеличивают.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016114376A RU2645267C2 (ru) | 2016-04-13 | 2016-04-13 | Способ контроля телеметрической информации |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016114376A RU2645267C2 (ru) | 2016-04-13 | 2016-04-13 | Способ контроля телеметрической информации |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2016114376A RU2016114376A (ru) | 2017-10-18 |
| RU2645267C2 true RU2645267C2 (ru) | 2018-02-19 |
Family
ID=60120456
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016114376A RU2645267C2 (ru) | 2016-04-13 | 2016-04-13 | Способ контроля телеметрической информации |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2645267C2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2688754C1 (ru) * | 2018-05-30 | 2019-05-22 | Публичное акционерное общество "Ракетно-космическая корпорация "Энергия" имени С.П. Королёва" | Способ контроля телеметрической информации |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5122437A (en) * | 1990-02-05 | 1992-06-16 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Overlay proofs comprising precolored and toned images |
| US20040114814A1 (en) * | 2002-12-13 | 2004-06-17 | Martin Boliek | Layout objects as image layers |
| US20070273765A1 (en) * | 2004-06-14 | 2007-11-29 | Agency For Science, Technology And Research | Method for Detecting Desired Objects in a Highly Dynamic Environment by a Monitoring System |
| RU2337403C2 (ru) * | 2003-06-04 | 2008-10-27 | Коммонвелс Сайнтифик Энд Индастриал Рисеч Организейшен | Способ формирования латентного изображения |
| RU2427875C1 (ru) * | 2010-01-29 | 2011-08-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Омское производственное объединение "Иртыш" | Способ контроля и анализа многопараметрических систем |
| US8306336B2 (en) * | 2006-05-17 | 2012-11-06 | Qualcomm Incorporated | Line or text-based image processing tools |
| RU2557477C2 (ru) * | 2013-12-05 | 2015-07-20 | Акционерное общество "Ракетно-космический центр "Прогресс" (АО "РКЦ "Прогресс") | Способ автоматизированной обработки и анализа телеметрической информации многопараметрического объекта и система для его осуществления |
-
2016
- 2016-04-13 RU RU2016114376A patent/RU2645267C2/ru active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5122437A (en) * | 1990-02-05 | 1992-06-16 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Overlay proofs comprising precolored and toned images |
| US20040114814A1 (en) * | 2002-12-13 | 2004-06-17 | Martin Boliek | Layout objects as image layers |
| RU2337403C2 (ru) * | 2003-06-04 | 2008-10-27 | Коммонвелс Сайнтифик Энд Индастриал Рисеч Организейшен | Способ формирования латентного изображения |
| US20070273765A1 (en) * | 2004-06-14 | 2007-11-29 | Agency For Science, Technology And Research | Method for Detecting Desired Objects in a Highly Dynamic Environment by a Monitoring System |
| US8306336B2 (en) * | 2006-05-17 | 2012-11-06 | Qualcomm Incorporated | Line or text-based image processing tools |
| RU2427875C1 (ru) * | 2010-01-29 | 2011-08-27 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Омское производственное объединение "Иртыш" | Способ контроля и анализа многопараметрических систем |
| RU2557477C2 (ru) * | 2013-12-05 | 2015-07-20 | Акционерное общество "Ракетно-космический центр "Прогресс" (АО "РКЦ "Прогресс") | Способ автоматизированной обработки и анализа телеметрической информации многопараметрического объекта и система для его осуществления |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2688754C1 (ru) * | 2018-05-30 | 2019-05-22 | Публичное акционерное общество "Ракетно-космическая корпорация "Энергия" имени С.П. Королёва" | Способ контроля телеметрической информации |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2016114376A (ru) | 2017-10-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| DE102018128158A1 (de) | Vorrichtung zur inspektion des erscheinungsbilds | |
| WO2021205573A1 (ja) | 学習装置、学習方法、および推論装置 | |
| KR20200092143A (ko) | 딥러닝 신경망을 이용한 디스플레이 패널 불량 진단 시스템 및 방법 | |
| CN110164341A (zh) | 电路装置、电子设备以及错误检测方法 | |
| CN114363533A (zh) | 显示控制方法及装置、显示设备、计算机可读介质 | |
| You et al. | DMRVisNet: Deep multihead regression network for pixel-wise visibility estimation under foggy weather | |
| RU2645267C2 (ru) | Способ контроля телеметрической информации | |
| US9916332B2 (en) | Dataset chart scaling | |
| CN116450907A (zh) | 工艺路线可视化设置方法、系统和可读存储介质 | |
| KR101576445B1 (ko) | 영상 신호를 이용한 이미지 평가 자동화 장치 및 방법 | |
| CN115049839B (zh) | 针对飞行模拟训练设备客观质量测试的质量检测方法 | |
| Oliva et al. | Color influences fast scene categorization | |
| CN108802512B (zh) | 一种配电系统测试方法及装置 | |
| Choi et al. | On the use of small-scale unmanned autonomous systems for decision-support in subterranean environments: The case of operator situational awareness assessment | |
| US20180374247A1 (en) | Graph display method, electronic device, and recording medium | |
| US11775612B2 (en) | Learning data generating apparatus, learning data generating method, and non-transitory computer readable-storage medium | |
| DE112022002094T5 (de) | Verifizierungskomponente zum Verifizieren eines Modells künstlicher Intelligenz (KI) | |
| KR102216312B1 (ko) | Vr을 이용한 가상 시나리오 제공 방법 및 장치 | |
| CN115222691A (zh) | 图像缺陷检测方法、系统及相关装置 | |
| CN113191017A (zh) | 虚拟量测模型构建方法、虚拟量测方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| KR101695531B1 (ko) | 비전영상 기반 객체 검사 인증 시스템 | |
| KR20220164099A (ko) | 딥러닝 신경망 모델을 이용한 검사대상 패널의 결함 판정장치 | |
| RU2649843C2 (ru) | Способ контроля телеметрической информации | |
| CN113568735A (zh) | 数据处理方法及系统 | |
| US20200143004A1 (en) | Visualization of machine structure damage from machine sensor data using machine learning |