кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Информационные системы» Санкт-Петербургского электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Информационные системы» Санкт-Петербургского электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
аспирант кафедры «Информационные системы» Санкт-Петербургского электротехнического университета «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)
Актуальность. Цифровизация промышленного производства и переход к концепции предиктивного технического обслуживания ставят перед разработчиками систем мониторинга задачу обеспечения высокой точности и своевременности диагностики состояния автономно работающего оборудования. Анализ акустических сигналов, издаваемых оборудованием в процессе функционирования, становится эффективным инструментом неинвазивного контроля. Однако практическое внедрение подобных систем в условиях ограниченных вычислительных и сетевых ресурсов сопряжено с проблемами оценки вероятностно-временны́х характеристик доставки акустических данных и выбора оптимальных режимов функционирования.
Цель исследования состоит в разработке формализованной модели, позволяющей оценивать задержки и вероятность своевременной доставки пакетов акустических данных для выявления аномалий в работе оборудования при различных параметрах архитектуры системы.
Методы. Для описания процесса передачи данных предложена двухфазная модель системы массового обслуживания с регулируемым доступом. В работе использованы аналитические методы, включая теорию массового обслуживания, преобразования Лапласа ‒ Стилтьеса, модели пуассоновских потоков.
Результаты. Получены выражения для расчета среднего времени доставки и обработки пакетов акустических данных, а также вероятности их своевременной доставки и анализа. Проведена оценка влияния параметров системы на вероятностно-временны́е характеристики процесса.
Новизна заключается во введении параметризованного механизма приоритизации трафика и комплексном моделировании архитектуры системы обработки акустических данных в стохастических условиях. Предложенная модель учитывает специфику промышленного применения и дает возможность прогнозирования поведения системы.
Теоретическая значимость определяется расширением математического аппарата анализа процессов передачи и обработки данных на базе теории массового обслуживания и стохастического моделирования.
Практическая значимость заключается в возможности применения модели для проектирования и настройки систем мониторинга под конкретные требования объектов критической инфраструктуры.
Relevance. Digitalization of industrial production and the transition to the concept of predictive maintenance pose the challenge for developers of monitoring systems to ensure high accuracy and timeliness of diagnostics of the state of autonomously operating equipment. Acoustic fault detection based on sound signal analysis is becoming an effective tool for non-invasive monitoring. However, the practical implementation of such systems in conditions of limited computing and network resources is associated with the problems of assessing their probability-time characteristics and selecting the best operating modes. The purpose is to develop a formalized model that makes it possible to estimate delays and the probability of timely delivery of acoustic data packets in order to identify anomalies in the operation of equipment under various parameters of the system architecture.
Methods. A two-phase model of a queuing system with controlled access is proposed to describe the data transmission process. The paper uses analytical methods, including queuing theory, Laplace ‒ Stieltjes transformations, and Poisson flow models.
Results. Expressions are obtained for calculating the average time of delivery and processing of acoustic data packets, as well as the probability of their timely delivery and analysis. The analysis of the influence of the system parameters on the probabilistic-temporal characteristics of the process is carried out.
The novelty lies in the introduction of a parameterized traffic prioritization mechanism and complex modeling of the architecture of an acoustic data processing system under stochastic conditions. The proposed model takes into account the specifics of industrial applications and makes it possible to predict the behavior of the system.
The theoretical significance is determined by the expansion of the mathematical apparatus for analyzing data transmission and processing processes based on queuing theory and stochastic modeling.
The practical significance lies in the possibility of using the model to design and configure monitoring systems to meet the specific requirements of critical infrastructure facilities.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.