«Неделя Науки СПбГПу Материалы научно-практической конференции с международным участием 2–7 декабря 2013 года ЛУЧШИЕ ДОКЛАДЫ Санкт-Петербург•2014 ББК 74.58г Н 42 Неделя науки СПбГПУ : материалы научно-практической ...»

На третьем этапе работы была выполнена разработка методики динамического расчета железобетонных конструкций на сейсмическое воздействие с учетом нелинейных свойств бетона и процесса трещинообразования. В отличие от статических расчетов железобетонных конструкций, при динамических расчетах необходимо учитывать усталостные и реономные свойства бетона. Кроме того, большое влияние на динамическую работу бетона оказывает возникновение и развитие трещин. На данном этапе работы было проведено исследование и применение к расчетам наиболее полной модели деформирования и прочности бетона программного комплекса ABAQUS «Concrete Damage Plasticity».

Производился расчет на сейсмическое воздействие железобетонной конструкции, распределение растягивающих напряжений в которой показано на рис. 4.

Рис. 4. Распределение главных растягивающих напряжений, Па Согласно результатам расчета, под действием сейсмической нагрузки бетон в конструкции достигает предела прочности при растяжении, вследствие этого происходит возникновение трещин с последующим их открытием/закрытием. В связи со знакопеременностью нагрузки и значительностью ее амплитуд усталостные эффекты в бетоне оказывают большое влияние на НДС конструкции. Это демонстрирует рис. 5, а, на котором представлено распределение значений параметра dt, моделирующего ослабление жесткостных свойств бетона при смене знака напряжений в данном элементе с растягивающих на сжимающие. Достижение этим параметром значения 1 означает, что данный элемент бетонной конструкции разрушается (модуль Юнга становится равным нулю). На рис. 5, б показан рост этого параметра в процессе землетрясения для одного из элементов КЭ модели в основании колонны.

Рис. 5. Распределение значений параметра dt (а) в конструкции Таким образом, в результате исследований установлено, что формирование реалистичной нелинейной модели бетона с учетом его взаимодействия с арматурой позволяет проводить достоверные расчеты ж/б конструкций методом конечных элементов на широкий спектр статических и динамических (в т.ч. циклических и ударных) нагрузок.

Калибровка параметров каждой из рассмотренных моделей бетона требует обладания результатами достоверных экспериментальных исследований.

1. Карпенко Н.И. Общие модели механики железобетона. – М.: Стройиздат, 1996.

2. ГОСТ 10180-90. Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам.

3. ABAQUS Theory Manual.

4. E. Riks. An incremental approach to the solution of snapping and buckling problems. – International Journal of Solids and Structures. – Vol. 15, Issue 7. – 1979. – P. 529–551.

5. ABAQUS Analysis User’s Manual, vol. III – Materials.

6. Anthony J. Wolanski. Flexural behavior of reinforced and prestressed concrete beams using finite element analysis. – Marquette University, Milwaukee, 2004.

7. Dr K P Jaya, (Ms) K R Bindhu, M Srinivasan. Effect of Reinforcement Percentage on the Cyclic Behavior of Columns. – Journal of the Institution of Engineers (India). – V. 89. – November 2008.

8. ABAQUS Example Problems Manual, vol. I.

УДК 624.011.01.

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КОНСТРУКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ

ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ ТЭЦ С ЦЕЛЬЮ СНИЖЕНИЯ УЩЕРБА

ОТ ТЕХНОГЕННЫХ И ПРИРОДНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

Проблема обеспечения энергетической безопасности является краеугольным камнем экономики каждого государства. Её решение зависит от природно-климатических условий, наличия энергоёмких отраслей промышленности, технического уровня энергодобывающих предприятий.

Несмотря на ускоренное развитие альтернативной энергетики до настоящего времени наибольший объём энергии дают такие традиционные виды её получения, как гидроэнергетика и теплоэнергетика. Даже атомная энергетика ещё не может конкурировать с этими двумя видами.

До недавнего времени атомная энергетика считалась одной из наиболее экологических чистых. Отсутствие таких наносящих вред природе факторов, как затопление больших территорий водохранилищами гидроэлектростанций или загрязняющих атмосферу выбросов теплоэлетростанций, а также относительная дешевизна получаемой энергии способствовали её ускоренному развитию.

Однако аварии на Чернобыльской АЭС и на атомной электростанции в Фукусиме подорвали веру в экологическую безопасность атомной энергетики. В некоторых странах Западной Европы протесты населения приводят к выводу из эксплуатации атомных реакторов и закрытию АЭС.

Энергетические объекты являются одним из наиболее сложных элементов промышленной инфраструктуры как по технологическому процессу, так и по конструктивным решениям зданий и сооружений. Поэтому совершенствование конструкций таких объектов с целью снижения ущерба от опасных техногенных и природных воздействий представляет собой важную инженерную задачу, решение которой предупреждает одно из наиболее опасных последствий – обрушение строительных конструкций.

При обрушениях ущерб усугубляется сложностью и опасностью технологических процессов, а также не зависящими от людей природными воздействиями. Предупреждение обрушений, совершенствование конструктивных решений зданий, содержащих опасные производства, сохраняет жизни и здоровье людей, снижает материальный ущерб и вред, наносимый природе.

В настоящей работе рассматриваются проблемы, связанные с предотвращением обрушений строительных конструкций на промышленных объектах Восточного Казахстана.

Особенностью производственного потенциала региона является наличие предприятий горно-металлургической промышленности и тепловой энергетики. К числу опасных факторов, приводящих к обрушению строительных конструкций, относятся взрывные воздействия, пожары, а также ошибки, допущенные при проектировании и строительстве.

Опасность этих факторов возросла в связи с изменением карты сейсмического районирования Республики Казахстан и увеличением сейсмичности до 7 баллов с декабря 2005 года [1].

В связи с недостаточностью гидроэнергетических ресурсов основными объектами энергетики в Казахстане являются тепловые электростанции. Это наиболее важные и технически сложные элементы промышленной инфраструктуры. Их уязвимость к Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ техногенным и природным воздействиям может привести к масштабным потерям.

Наиболее распространенными энергетическими объектами в городах являются тепловые электростанции, вырабатывающие одновременно тепловую и электрическую энергию (ТЭЦ – теплоэлектроцентраль). Производственные циклы концентрируются в основном в главных корпусах и галереях ТЭЦ, они тесно переплетаются со строительными конструкциями. Поэтому совершенствование конструктивных решений – основной путь снижения риска повреждений зданий и сооружений.

Большинство ТЭЦ используют в качестве топлива каменный уголь. Опасность технологического процесса обусловлена возможным взрывом угольной пыли при определенной ее концентрации и температуре, а также огневым воздействием в случае пожара [2].

Эта опасность усугубилась после разрыва хозяйственных связей между бывшими республиками СССР, когда промышленность государств СНГ вынужденно переходила на собственную топливно-сырьевую базу. Так, использование каменного угля экибастузского бассейна, отличающегося высокой зольностью и выделениями пыли, вместо кузбасского, без его предварительного обогащения (дробления и промывки) привело к взрыву на Согринской ТЭЦ в г. Усть-Каменогорске.

Угольная пыль по степени взрывоопасности относится к классу веществ средней взрываемости [3]. Взрывчатая концентрация угольной пыли во взвешенном состоянии составляет 16–96 г/м3. К числу мер, которые должны предупреждать образование угольной пыли, относятся увлажнение угля, пневмогидроорошение, систематическая уборка пыли внутри галереи топливоподачи, обеспыливающее проветривание. Эти без особого труда реализуемые мероприятия, устраняющие опасность взрыва, не были соблюдены.

Конструктивное решение главного корпуса ТЭЦ, построенного в 1961 году, основано на типовом проекте 1949 года. В нем был принят сомкнутый вариант компоновки здания со сдвоенной деаэраторной и бункерной этажеркой, расположенной между машинным и котельным отделением; вплотную к котельному отделению примыкает дымососная. При таком варианте все здание главного корпуса оказывается в области повышенного давления от взрывной волны.

Каркас главного корпуса смешанный: конструкции в основном железобетонные за исключением стальных ферм покрытия машинного и котельного отделений. Покрытие выполнено из типовых сборных железобетонных плит. Стены здания кирпичные толщиной 380 мм, что объясняется повышенными тепловыделениями. Исключение составляет глухой временный торец котельного отделения, выполненный из асбестоцементных волнистых листов, закрепленных к стальным решетчатым колоннам фахверка.

Широкое применение сборных железобетонных конструкций, в том числе в покрытии, не соответствует требованиям, предъявляемым к зданиям с взрывоопасными производствами. Взрывозащита зданий в этом случае должна обеспечиваться использование легкосбрасывемых ограждающих конструкций.

В конце февраля 2005 года в здании ТЭЦ произошёл взрыв угольной пыли. Очагом взрыва явилась башня узла пересыпки и галерея топливоподачи, расположенная на верхней отметке. Это предопределило характер повреждений строительных конструкций.

Для определения давления, действующего на ограждающие конструкции здания при взрыве в замкнутом объёме, была применена методика Я.Б. Зельдовича [4, 5]. Установлено, что в момент взрыва избыточное давление, действующее на строительные конструкции галереи топливоподачи, составило 69 кН/м2, что вызвало масштабные разрушения массивных кирпичных стен.

В наибольшей степени пострадали перегородки и стены здания, получившие V степень повреждения [6]. Так, перегородка между галереей и котельным отделением по всей длине обрушилась с высоты более 25 м. Полностью рухнула продольная наружная кирпичная стена галереи. Разрушились стены башни пересыпки. Рухнула продольная наружная стена машинного отделения. Взрывной волной повредило кирпичные стены торцов, причём стена, примыкающая к башне пересыпки, частично обрушилась, изогнув фахверковую колонну, а противоположная стена отклонилась от вертикали до 100–150 мм. В котельном отделении основную часть взрывной нагрузки воспринял временный торец; его решётчатые колонны отклонились наружу до 300–400 мм.

Продольные кирпичные стены котельного и дымососного отделения пострадали меньше, а торцевые получили перемещения наружу до 30–40 мм. В дымососном отделении произошло «сползание» со стены опорных площадок сборных железобетонных плит. В котельном отделении обрушилась торцевая стенка фонаря. Во всем здании пострадало оконное заполнение: в большинстве окон рамы были разрушены и выбиты наружу.

Обрушение стен башни пересыпки с высоты более 40 м повредило покрытие машинного отделения; часть плит в крайних шагах обрушилась; крайняя ферма потеряла устойчивость плоской формы изгиба, верхний пояс отклонился наружу до 500 мм.

Анализ технического состояния строительных конструкций после взрыва выявил основные причины, усугубившие степень их повреждения.

1). Конструктивное решение здания не отвечало требованиям, предъявляемым к взрывоопасным производствам. Площадь оконных проемов оказалась недостаточной для «сбрасывания» внутреннего давления. Кровельное покрытие, выполненное из тяжелых (а в галерее топливоподачи – из особо тяжелых усиленных) железобетонных плит не позволило «выпустить пар», и вся энергия взрыва была направлена на разрушение стен.

2). Наружные стены машинного отделения при толщине 380 мм не были закреплены к колоннам каркаса (по проекту предусматривалось крепление анкерами из круглой стали), что привело к их обрушению по всей длине главного фасада.

3). Временный торец котельного отделения не имел оконных проемов, поэтому энергия ударной волны вызвала максимальную деформацию и отклонение стены от вертикали.

В основу разработки проекта восстановления были положены принципы, позволившие снизить риск повреждений строительных конструкций в случае опасности повторения аварии:

- увеличение площади проемов и использование легких ограждений;

- разгрузка конструкций перед восстановлением, что уменьшает полную деформацию за счет исключения её упругой части;

- замена аварийных конструкций или их усиление в случаях, когда замена трудновыполнима или невозможна.

На основании выполненных расчётов было установлено, что площадь легкосбрасываемых ограждающих конструкций должна была составить 1933 м2. На самом деле эта площадь до произошедшего взрыва и реконструкции была примерно в 5 раз меньше – 380 м2.

Конкретные проектные решения заключались в следующем.

1). Была увеличена площадь окон, применено одинарное ленточное остекление.

2). Продольную наружную стену галереи топливоподачи было предложено не восстанавливать, что образовало сквозной проем высотой около 3 м по всей длине здания; он будет играть роль взрывного люка в случае опасности повторения аварии. В качестве ограждения была запроектирована односкатная кровля из неутепленного оцинкованного стального настила, перекрывающая крышу деаэраторного отделения. Это позволило одновременно разгрузить от снега имеющие существенные коррозионные повреждения плиты покрытия.

3). Вместо кирпичной кладки для наружных стен были применены лёгкие панели – сэндвичи полистовой сборки из профилированного стального настила с утеплителем из базальтовой ваты. Аналогичная конструкция предусмотрена и для перегородки, отделяющей галерею от котельного отделения, что диктовалось условиями пожарной безопасности.

4). Были разобраны ограждающие конструкции торцевых стен, после чего разгруженные колонны выпрямились, были вновь закреплены и ограждение восстановлено.

5). Была заменена деформированная ферма покрытия с потерявшим устойчивость верхним поясом на новую, аналогичной конструкции. Для этого был разработан проект фермы и связей для поврежденного участка покрытия.

6). Были заменены или усилены поврежденные или аварийные железобетонные плиты покрытия (вариант полной замены покрытия на лёгкое с использованием профилированного настила был отклонен заказчиком по причине высокой стоимости).

На основании этих рекомендаций был разработан и реализован проект восстановления главного корпуса, включая научно-техническое сопровождение работ, выполняемых строительными организациями.

Замена стеновых ограждений главного корпуса на лёгкие панели-сэндвичи вместо кирпичной кладки была продиктована изменением карты сейсмического районирования и возрастанием сейсмичности района с 6 до 7 баллов. Снижение веса стен существенно уменьшило инерционные сейсмические нагрузки на каркас и повысило сейсмобезопасность здания.

Однако такое конструктивное решение поставило проблему нового решения конструкций крепления стенового ограждения к каркасу.

Стеновые ограждения промышленных зданий чаще всего выполнялись из сборных железобетонных панелей навесной или самонесущей конструкции. Крепление таких панелей к элементам каркаса здания производится с помощью сцепов различной конструкции – из крюка и петли, из двух уголков, из стальных прутков с фиксирующими шайбами и другими способами [7]. При этом в связи с большим собственным весом панелей расчёт креплений на отрицательную ветровую нагрузку (отсос) ведётся без учёта пульсационных динамических воздействий.

Однако для лёгкого стенового ограждения игнорирование таких воздействий является неприемлемым.

Так, в июне 2006 года при вихревом шквале, когда скорость ветра достигала 33 м/сек и превысила расчётную [8], часть стены башни пересыпки Согринской ТЭЦ размером около 620 м была оторвана от каркаса, унесена ветром за пределы здания и обрушилась на землю.

Причиной повреждения стен явилось пульсационное воздействие ветра на легкое ограждение, которое вызвало его колебания (явление флаттера).

В этом случае ветровую нагрузку следует определять с учётом динамического коэффициента, величину которого по рекомендациям справочника проектировщика [9] можно принять равной 1.4. Кроме этого, при расчёте креплений стенового ограждения в углах здания надо учитывать местное отрицательное давление ветра с аэродинамическим коэффициентом се = -2, распределённое на полосу шириной 1.5 м [8].

С учётом сказанного величина расчётной ветровой нагрузки составляет:

где gн – нормативный скоростной напор ветра; v – скорость ветра; се – аэродинамический коэффициент; k = 1.1 – коэффициент, учитывающий изменение ветрового давления по высоте; f = 1.4 – коэффициент надёжности по нагрузке; kдин = 1.4 – динамический коэффициент.

Крепление стеновых панелей, выполненных из двух слоёв профилированного настила полистовой сборки и лёгкого утеплителя «URSA», осуществлялось с помощью Z-образных деталей из стальной полосы сечением 650 мм, работающих на изгиб. Детали крепились к стеновому ограждению с помощью болтового соединения и навешивались на опорные ригели фахверка без закрепления сваркой. Напряжение от изгиба в детали крепления составило 14591 кгс/м2, что почти в 6 раз превысило предел текучести стали. Это вызвало разгибание Z-образной детали и привело к обрушению стенового ограждения.

Для исключения опасности обрушения Z-образные детали к ригелям фахверка необходимо приваривать. В этом случае в полосе металла будут развиваться пластические деформации, и она будет работать не на изгиб, а на растяжение. Величина растягивающего напряжения получается значительно меньше и не превышает расчётного сопротивления стали С245, равного 2450 кгс/см2 [11].

Эти рекомендации были учтены монтажной организацией, крепления стеновых ограждений усилены. В дальнейшем сварка в узлах стала применяться на возведении других промышленных объектов Восточного Казахстана.

В январе 2006 года произошел пожар в галерее углеподачи Усть-Каменогорской ТЭЦ, конструктивное решение которой соответствовало степени огнестойкости IIIа [10]. Огневое воздействие на металлоконструкции галереи привело к их деформациям. Балки покрытия под действием нагрузки от железобетонных плит получили прогибы до 1 м; верхний пояс наклонной фермы потерял устойчивость с отклонением от вертикали до 200 мм.

При восстановлении галереи ограждающие конструкции покрытия были заменены на стальной профилированный настил. Это позволило разгрузить ферму и усилить ее деформированные стержни. Все работы по реализации проектов усиления происходили без остановки работы ТЭЦ и без прекращения подачи тепла.

В мае 2010 года на Усть-Каменогорской ТЭЦ произошло обрушение сразу двух кирпичных газоходов. Анализ причин обрушений показал, что в первом случае обрушение было вызвано коррозионным износом железобетонных плит покрытия, а во втором – допущенными при строительстве отклонениями от проекта. Обрушение произошло из-за отсутствия контроля за ходом строительства и эксплуатацией сложных технических объектов.

При проектировании восстановления поврежденных обрушениями конструкций обязательно учитывались сейсмические воздействия, что вызвано изменением карты сейсмического районирования Республики Казахстан и увеличением сейсмичности района до 7 баллов [1].

1. СНиП РК 2.03-30-2006. Строительство в сейсмических районах / Комитет по делам строительства и жилищно-коммунального хозяйства Министерства индустрии и торговли Республики Казахстан. – Алматы, 2006. – 80 с.

2. Болдырев А.К.. Основы проектирования тепловых электростанций. – М.: Высшая школа, 1968. – 67 с.

3. Орлов Г.Г. Легкосбрасываемые конструкции для взрывозащиты промышленных зданий. – М.: Стройиздат, 1987.

4. Справочник проектировщика. Динамический расчёт сооружений на специальные воздействия. – М.: 1981, С. 29–40.

5. Зельдович Я.Б., Воеводский В.В. Тепловой взрыв и распространение пламени в газах. – М.:

1947.

6. СН РК 1.04-04-2002. Обследование и оценка технического состояния зданий и сооружений / Комитет по делам строительства Министерства индустрии и торговли Республики Казахстан. – Астана, 2003. – 68 с.

7. Шерешевский И.А. Конструирование промышленных зданий и сооружений. Учеб. Пособие для вузов. – Л., Стройиздат, 1975. – 152 с.

8. СНиП 2.01.07-85. Нагрузки и воздействия / Госстрой СССР. – М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1987. – 36 с.

9. Справочник проектировщика. Металлические конструкции. Под ред. Н.П. Мельникова. – М.:

Стройиздат, 1980. – 776 с.

10. СНиП РК 2.02-05-2009*. Пожарная безопасность зданий и сооружений / Агентство Республики Казахстан по делам строительства и ЖКХ. – Астана, 2011. – 32 с.

11. СНиП РК 5.04.-23-2002. Стальные конструкции / Комитет по делам строительства Министерства индустрии и торговли Республики Казахстан. – Астана, 2003. – 118 с.

УДК 621.039- (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ РАСЧЕТА УЩЕРБА

ОТ ВОЗМОЖНЫХ РАДИАЦИОННЫХ АВАРИЙ

В современном мире широко используются различные источники ионизирующего излучения, причем это использование не замыкается на одну конкретную отрасль хозяйства, а охватывает практически все сферы деятельности человека. При нормальной эксплуатации таких источников опасность радиационного воздействия на персонал и население выше пределов, установленных НРБ-99/2009 [1], отсутствует. Однако при деятельности, связанной с использованием радиационных источников, существует возможность возникновения аварийных ситуаций. Отсюда и возникает необходимость в оценке ущерба от возможной аварии на радиационно-опасном объекте (а именно так мы и называем данные предприятия) в условиях их функционирования, причем основной ее целью является расчет возможных максимальных радиационных последствий для персонала, населения и окружающей среды, а также оценки возможного экономического ущерба от данной аварии. Именно расчет последствий от таких ситуаций, с одной стороны, является необходимым требованием для получения лицензии на работу предприятия, что, в свою очередь, влияет на общую безопасность населения и окружающей среды как в стране в целом, так и в отдельно взятом регионе или населенном пункте, где расположен радиационно-опасный объект, а с другой стороны, может повлиять на обеспечение безопасности персонала и населения (выявляются проблемные места, как непосредственно в технологическом процессе на радиационноопасном объекте, так и в обеспечении безопасности персонала и населения при аварии на данном объекте), а также может помочь спрогнозировать необходимые ресурсы на ликвидацию последствий происшествия, в том числе и на выплату денежных компенсаций пострадавшим при данных авариях.

Перед непосредственным проведением данного расчета происходит большая работа по сбору и обработке информации по деятельности радиационно-опасного объекта. На данном этапе также происходит и создание возможных сценариев развития аварийной ситуации, непосредственно по которым в дальнейшем и производится сам расчет возможных радиационных последствий для персонала, населения и окружающей среды, а также оценки возможного экономического ущерба от данных аварий. В дальнейшем проводятся непосредственно расчеты и выбираются наихудшие последствия происшествий, на основании которых и делаются заключения о категорировании радиационно-опасного объекта и выборе необходимых мероприятий как по обеспечению безопасности персонала и населения, так и о планировании необходимых ресурсов для ликвидации происшествия, в том числе на выплату денежных компенсаций пострадавшим при данных происшествиях и на ликвидацию негативного воздействия последствий данного происшествия на окружающую среду.

Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ Обычно такие расчеты можно разбить на четыре составные взаимосвязанные части, вытекающие друг из друга, а именно, определение выхода радионуклида в воздух помещений и загрязнение данных помещений, выход загрязнения за пределы здания и загрязнение окружающей среды, расчет дозы полученной персоналом объекта, расчет экономических последствий от данных аварий (рис. 1).

Рис. 1. Схема проведения расчетов последствий радиационных аварий Но нас в первую очередь должна интересовать составляющая, связанная непосредственно с человеком – участником данного происшествия, так как жизнь и здоровье человека является наивысшей ценностью, которая существует. Поэтому нам и необходимо выяснить, какую максимальную дозу может получить человек – участник данного происшествия на радиационно-опасном объекте.

Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ Расчет воздействия на человека включает в себя две равноправных составляющих, а именно, доза внешнего облучения (через кожу) и доза внутреннего облучения, причем последняя, в свою очередь, тоже делится на две составные части: дозу при ингаляционном воздействии и дозу при заглатывании (рис. 2).

Обычно при расчетах данных воздействий на человека последствий происшествия на объекте делается ряд ограничений, накладываемых на протекание сценария развития происшествия, чаще всего одним из них является ограничение времени воздействия на человека загрязненного воздуха [2]. Данное ограничение вызвано тем, что считается, что происшествие с источником обнаруживается довольно быстро, после чего подается аварийный сигнал, и происходит эвакуация персонала из опасной зоны. При таком развитии ситуации данное ограничение имеет право на свое существование, особенно когда речь идет о довольно мощных источниках излучения, но с развитием науки и техники стали повсеместно применяться и более слабые источники, например, в медицине – так называемые радиофармпрепараты. Особенностью происшествий, например, при проливе, с такими препаратами может выступать то, что зачастую, по инструкции, сбор пролитого препарата, а, следовательно, и ликвидацию последствий происшествия возлагают непосредственно на медицинский персонал, работающий с данными радиофармпрепаратами.

Соответственно во исполнение своих должностных инструкций данные работники не могут эвакуироваться, и накладываемое допущение по ограничению воздействия (обычно это один час) не корректно, т.к. в данном случае во время воздействия будет входить и время на ликвидацию происшествия, которое может значительно превысить значение в один час.

Еще одной проблемой при расчете последствий аварий с источниками излучения является определение концентрации радионуклидов внутри помещений, где произошла авария. Обычно делается допущение, что радионуклид распространяется по всему объему помещения, где произошла авария, равномерно, и тогда концентрация считается по простым формулам с учетом объема помещения и кратности обмена воздуха в помещениях. А если на предприятии есть несколько помещений, не изолированных друг от друга, а связанных через не закрытые проемы, то зачастую используется допущение, что распределение активности между помещениями происходит пропорционально их объемам. Реальный расчет концентрации не делается по той причине, что на данный момент не существует методики для таких подсчетов, а получение данных при помощи проведения экспериментов не является целесообразным, так как такие эксперименты придется проводить для каждого конкретного случая отдельно, но при этом не просто проводить, а еще и создать экспериментальную модель помещений, для которых надо узнать концентрацию радионуклидов (с учетом таких параметров, как расстановка оборудования в помещении, метеорологических условий, конкретного места, где произошла авария и т.п.), что, в свою очередь, с одной стороны, сильно удорожит для заказчика-предприятия и так не дешевый расчет, а с другой – сильно увеличит проведение данного расчета по времени.

Еще одним «денежным» вопросом для предприятия встает страховая сумма и страховые взносы в рамках договора о страховании. Более точная оценка полученного вреда от происшествия, в свою очередь, может повлиять и на сумму страхования опасного производственного объекта, причем сразу по двум направлениям: с одной стороны, в случае более точного расчета последствий (например, с учетом реальной концентрации радиоактивных веществ в помещении) итоговые последствия аварии, вместе с воздействием на человека – участника происшествия, могут уменьшиться, что приведет к уменьшению страховой суммы для предприятия и повлечет за собой уменьшение страховых взносов, выплачиваемых предприятием и в итоге – уменьшение постоянных затрат предприятия, а с другой стороны, в случае увеличения масштаба последствий от происшествия, в том числе и воздействия на человека – участника происшествия, приведет к увеличению страховых взносов, но в данном случае увеличится и объем денежных средств, из которого будут выплачиваться компенсация пострадавшим, а соответственно предприятие может освободиться от материальных потерь, связанных с выплатой ущерба, которые не смогла покрыть страховая сумма (подсчитанная «по-старому» – более не точно и, соответственно, оказавшаяся меньше реальной).

Понятно, что современные методики расчета последствий от радиационных аварий на ряду с указанными проблемными вопросами имеют и ряд других недостатков, которые влияют на точность проведения расчетов, что, в свою очередь, влияет на оценку воздействия аварии, в первую очередь, с точки зрения расчета дозы, полученной персоналом. Устранение этих недостатков и надо ставить одним из основных направлений в обеспечении безопасности при использовании радиоактивных веществ в народном хозяйстве.

1. Нормы радиационной безопасности (НРБ-99/2009): Гигиенические нормативы. – М.:

Минздрав России, 2009.

2. Межотраслевая методика расчета экономического ущерба от радиационных аварий при использовании радиоактивных веществ в народном хозяйстве. – ООО «РЭСцентр», рег. № Р-03/98, Санкт-Петербург, 1998 (в редакции 2006 г.).

3. «Временная типовая методика определения экономической эффективности осуществления природоохранных мероприятий и оценки экономического ущерба, причиняемого народному хозяйству загрязнением окружающей среды» (утв. 28.10.83 г. постановлением Госплана СССР, Госстроя СССР и Президиума Академии наук СССР за № 254/284/134).

4. Зимон А.Д., Пикалов В.К. Дезактивация. – М.: ИздАТ, 1994.

5. Радиационная защита, Публикация МКРЗ. – № 37. – М.: Атомиздат, 1985.

6. US Nuclear Regulatory Commission, final environmental statement on the transportation of Radioactive material by air and other modes, NUREG – 0170, v.1., Nuclear Regulatory Commission, Washington, D.C. 2055, December, 1977.

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЭЛЕКТРОНИКА

УДК 551.509. (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РЕШЕНИИ

ТРАНСГРАНИЧНЫХ ВОДНЫХ ПРОБЛЕМ

Наводнения, которые наблюдались на реке Амур в конце лета 2013 года, показали, что согласованные действия пограничных государств могли бы существенно уменьшить ущерб, нанесенный населению и хозяйству Дальнего Востока. При этом достаточно очевидно, что решение водохозяйственных и водоохранных проблем, в том числе трансграничных, требует безусловного внедрения и использования современных информационных технологий. При этом регулирование хозяйственной деятельности на трансграничных водах может осуществляться только с учетом интересов всех заинтересованных участников. Например, в Финском Заливе Балтийского моря наблюдается большое значение трансграничных вод для социально-экономического развития приграничных регионов сопредельных государств. В соответствующих ведомствах наблюдается понимание, что охрана и рациональное использование ресурсов трансграничных вод возможны только путем проведения целенаправленных и согласованных мер, в соответствии с Конвенцией по охране и использованию трансграничных водотоков и международных озер от 17 марта 1992 года в Хельсинки. Анализ существующей практики управления водными ресурсами показывает, что одной из причин принятия недостаточно эффективных решений является слабость информационного обеспечения систем управления. Во многих случаях это приводит к грубым ошибкам, следствием которых является ухудшение экологической обстановки. Эта проблема особенно актуальна сейчас, когда органам государственного и муниципального управления приходится принимать решения в условиях рыночной экономики и расширения прав местных администраций.

Решение трансграничных проблем требует межгосударственного согласования деятельности, которая проводится на национальном уровне. В Российской Федерации трансграничные воды находятся в компетенции Федерального агентства водных ресурсов, функции которого сформулированы в Постановлении Правительства РФ от 6 апреля 2004 г.

№169 «Вопросы Федерального агентства водных ресурсов».

Агентство в целях определения водохозяйственных и иных мероприятий для удовлетворения перспективных потребностей общества в водных ресурсах, обеспечения рационального использования и охраны водных объектов, а также для предотвращения и ликвидации вредного воздействия вод разрабатывает схемы комплексного использования и охраны водных объектов (СКИОВО) [1]. СКИОВР содержат систематизированные материалы исследований и проектных разработок о состоянии водных ресурсов, а также о перспективном использовании и охране водных объектов.

С этой точки зрения в Российской Федерации именно СКИОВО является наиболее подходящим документом, в котором могут быть сформулированы решения трансграничных водных проблем. СКИОВО разрабатываются в подразделениях Федерального агентства по водным ресурсам. Так, к трансграничному Финскому Заливу имеет отношения СКИОВО бассейна Балтийского моря, разрабатываемое Невско-Ладожским бассейновым водным управлением. Геоинформационное обеспечение для этой схемы создавалось коллективом Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ кафедры «Водохозяйственное и гидротехническое строительство» Санкт-Петербургского государственного политехнического университета [2].

Использование СКИОВО без применения современных компьютерных технологий просто невозможно. Как показывает анализ, до 80% информации, используемой лицами, принимающими решения, имеет географическую привязку, что требует использования технологий географических информационных систем (ГИС). ГИС служат базой для создания новых типов информационно-аналитических систем (ИАС) для решения водохозяйственных и водоохранных проблем, основанных на геопространственных данных, которые предназначены, в основном, для информационной поддержки принятия среднесрочных (тактических) и долгосрочных (стратегических) управленческих решений [3–5].

Создание соответствующих территориальных систем информационной поддержки принятия решений в области управления водными ресурсами, опирающихся на современные компьютерные технологии и доступных всем заинтересованным участникам, позволит обеспечить эффективное решение задач трансграничного водопользования, основными из которых являются:

• оптимальное использование имеющихся водных ресурсов с учетом трансграничного • оптимальное размещение производительных сил с учетом необходимости уменьшения совокупного вредного воздействия на водную среду всех сопредельных • проведение анализа обстановки в зоне ответственности соответствующих национальных организаций на основе мониторинговых наблюдений;

• оценивание и прогнозирование возможных последствий принимаемых управленческих решений;

• выявление тенденций изменения состояния водной среды вследствие принимаемых решений по экономическому развитию территорий.

Анализ представленного перечня задач, требующих комплексного решения, позволяет по-новому взглянуть на данные о территории, ее природно-ресурсном потенциале и состоянии окружающей среды, которые собираются и обрабатываются в российских кадастровых системах учета (кадастры месторождений и проявлений полезных ископаемых, имущественный и водный кадастр, кадастр рыбных ресурсов, лесных ресурсов и др.). В настоящее время имеются существенные трудности в использовании этих кадастров на трансграничном уровне в качестве инструмента управления природопользованием вообще и водными ресурсами в частности. При этом построение систем информационной поддержки принятия решений по управлению водными ресурсами, которые бы отвечали возросшей роли территориального и трансграничного аспекта в управлении, безусловно, должно осуществляться с учетом и использованием этих кадастров, так же как и с учетом соответствующих законодательных актов международного, федерального и регионального уровней.

Опыт создания реальных систем [2, 6–8] показывает, что разработка ИАС на базе ГИС в области управления водными ресурсами должна базироваться на нормативной документации по разработке ИАС, т.е. на соответствующих ГОСТах. В первую очередь, речь идет о ГОСТах 24 и 34 групп. Так, в частности, технические задания следует составлять согласно ГОСТ 34.602-89, а с методической точки зрения особо следует выделить ГОСТ 34.601-90, где определяются стадии создания ИАС. При этом основной причиной неудач проектов по созданию ИАС на базе ГИС является именно отступление от рекомендаций этого ГОСТа.

Разработка ИАС на базе ГИС для управления водными ресурсами должна учитывать возможность решения следующих задач:

Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ • закрепление экосистемного принципа в использовании трансграничных водных объектов и проведение согласованных комплексных мероприятий по оценке состояния этих объектов;

• функционирование единой территориальной информационной системы по геоэкологического состояния.

Анализ особенностей указанных задач показывает, что, во-первых, для их адекватного решения существенным является необходимость учета пространственного распределения процессов и явлений, т.е. их территориальная привязка. Во-вторых, основным инструментом решения большинства задач должно является математическое моделирование, т.к. натурные эксперименты на системном уровне практически невозможны, а если и возможны, то лишь с отдельными компонентами.

В настоящее время разработано множество математических моделей для описания процессов и явлений в водной среде и почве. Эти модели реализованы в виде программноаппаратных комплексов. При использовании обоснованных методологических подходов они могут быть включены с состав ИАС, чтобы стать эффективным инструментарием для расчета достоверных оценок и прогнозов [9–16]. Несомненно, в составе ИАС должны присутствовать модели, отражающие существующие нормативные документы и принятые в России методики [17–19].

Для оценивания и прогнозирования состояния наземных геосистем, во многом определяющих состояние вод в Финском Заливе, предлагается использовать интегрированный подход, который в настоящее время принято называть «бассейноволандшафтным» [20, 21]. К числу важнейших принципов бассейново-ландшафтного подхода относятся следующие: 1) географическая оболочка обладает бассейновой и ландшафтной иерархией; 2) бассейновые системы характеризуются ландшафтной «организованностью»;

3) в пределах бассейново-ландшафтных систем тесно взаимосвязаны природные условия и хозяйственная деятельность; 4) бассейново-ландшафтные системы – оптимальные территориальные единицы управления природопользованием; 5) сопряженное использование картографического и имитационного математического моделирования бассейноволандшафтных систем – основа прогнозирования и оптимизации природной среды.

Финский Залив, действительно, является объектом для межгосударственного взаимодействия в области решения проблем трансграничных вод. Так, территории России принадлежит около 81% суммарного стока бассейна р. Невы; остальные 19% формируются на территории Финляндии. В пределах России формируется примерно 65% от суммарного объема стока реки Нарвы, остальная часть формируется на территории Эстонии. ИАС на базе ГИС для работы со СКИОВО бассейна Балтики является подходящей средой для обмена информацией о водах Финского Залива. ИАС реализована в среде программного обеспечения ГИС ArcGIS. Поэтому передача информации между государствами не должна представлять проблему.

Несмотря на актуальность применения информационных компьютерных технологий при использовании СКИОВР в России пока еще мало примеров успешного применения современных технологий. Соответствующая ИАС на базе ГИС для доступа к информации из проекта СКИОВР должна содержать следующие разделы: гидрология, гидрогеология, гидрохимия, источники антропогенной нагрузки, донные отложения, рекомендуемые природоохранные мероприятия, улучшающие качество вод и водообеспечение, водные ресурсы в водохозяйственных створах (современное состояние и перспективы), качество вод, основные водопотребители.

Функции ИАС на базе ГИС следующие:

автоматизированных анкет для каждого из разделов;

• возможность обновления информации по каждому из разделов, согласно разработанных регламентов;

• автоматизированное создание тематических карт для представления С помощью разработанной ИАС на базе ГИС можно будет решать, например, следующие задачи:

• изучение гидрологического режима водной системы на основе привязки соответствующей информации к гидрологическим створам;

• изучение гидрохимического режима водной системы на основе привязки соответствующей информации к расчетным участкам;

• изучение антропогенных воздействий на водную среду на основе привязки соответствующей информации к объектам воздействия;

• анализ возможных природоохранных мероприятий на основе привязки соответствующей информации к объектам воздействия.

Бассейново-ландшафтный подход хорошо согласуется со средой ГИС и должен являться основой для прогнозирования качества вод рек, впадающих в Финский Залив. Для наполнения БД ГИС в связи с большим количеством облачных дней использование космических данных дистанционного зондирования может представлять проблему, поэтому следует расширять наземную сеть станций наблюдения. При этом следует учитывать, что, с одной стороны, такой подход не противоречит нормативным документам, а, с другой стороны, позволяет использовать научно обоснованный подход.

1. Приказ Министерства природных ресурсов России от 04.07.2007 № 169 «Об утверждении Методических указаний по разработке схем комплексного использования и охраны водных объектов».

2. Арефьев Н.В., Баденко В.Л, Баденко Г.В. Методические подходы к созданию информационно-аналитических систем на базе геоинформационных технологий для поддержки управления водными ресурсами // Труды СПбГПУ. – Строительство. – 2007. – № 502. – С. 171–178.

3. Арефьев Н.В., Баденко В.Л. Геоинформационные системы в природообустройстве: Учеб.

пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 108 с.

4. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Латышев Н.К. Геоэкологические подходы к разработке информационно-аналитических систем для гидромелиоративного строительства и природообустройства // Научно-технические ведомости СПбГПУ. – 2010. – № 4. – С. 205–211.

информационном обеспечении системы имитационного моделирования AGROTOOL // Агрофизика. – 2011. – № 3. – С. 1–5.

6. Арефьев Н.В., Баденко В.Л, Иванов Т.С. Методические аспекты геоинформационного обеспечения инвестиционных проектов по развитию гидроэнергетики России // Гидротехническое строительство. – 2007. – № 5. – С. 7–10.

7. Kurtener D, Badenko V. GIS fuzzy algorithm for evaluation of attribute data quality // GIM International. – 2001. – V. 15. – No. 3. – P. 76–79.

8. Баденко В.Л. Анализ экологических рисков в ГИС на основе нечетких множеств // Информация и космос. – 2013. – № 3. – С. 78–84.

9. Badenko V.L, Kurtener D.A., Smith J.M., Stepanov A. GIS for modeling and prediction of forest fire extreme events in Russia // Agrophysical and Ecological Problems of Agriculture in the 21st Century.

SPBISTRO. St. Petersburg, Russia. – 2003. С. 19–30.

10. Баденко В.Л., Терлеев В.В., Миршель В., Никонова О.Г. Учет пространственной вариабельности гидрофизических свойств почв при моделировании продукционного процесса растений // Агрофизика. – 2013. – № 1. – С. 13–22.

Агорофизические исследования почвы для технологий точного земледелия: постановка задачи и метод // 1. – 2011. – № 1. – С. 29–31.

Глядченкова Н.А. Определение водно-физических свойств почв при мелиоративных изысканиях // Мелиорация и водное хозяйство. – 2011. – № 2. – С. 18–21.

13. Терлеев В.В., Полуэктов Р.А., Бакаленко Б.И. Структура информационного обеспечения модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур // Агрофизика. – 2012. – № 2. – С. 29–36.

14. Terleev V.V., Mirschel W., Schindler U., Wenkel K.-O. Estimation of soil water retention curve using some agrophysical characteristics and Voronin’s empirical dependence // Journal International Agrophysics. – 2010. – V. 24. – №4. – P. 381–387.

15. Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей способности почв как капиллярнопористых тел. – СПб.: НИИ химии СПбГУ, 2000. – 71 с.

16. Заславский Б.Г., Терлеев В.В. Моделирование гидрофизических характеристик почв // Тез.

докл. Всес. школы-семинара «Автоматизация научных исследований и проектирования АСУ ТП в мелиорации». Фрунзе: ВНИИКАмелиорация, 1988. – С. 82.

17. «Об утверждении статистического инструментария для организации Росводресурсами федерального статистического наблюдения об использовании воды» // Министерство экономического развития Российской Федерации / Федеральная служба государственной статистики / Приказ от октября 2009 г. № 230.

18. Методика расчета водохозяйственных балансов водных объектов. Утверждена Приказом МПР России от 30 ноября 2007 г., № 314.

19. Владимиров А.М. Гидрологические расчеты. Л.: Гидрометеоиздат, 1990. – 365 с.

20. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Волкова Ю.В., Терлеев В.В. Планирование инвестиций в строительство и реконструкцию мелиоративных систем // Природообустройство. – 2013. – № 3. – С. 32–37.

21. Арефьев Н.В., Баденко В.Л, Осипов Г.К. Бассейново-ландшафтный подход к организации экологического мониторинга гидроэнергокомплексов на основе геоинформационных технологий // Гидротехническое строительство. – 1998. – № 11. – С. 25–27.

УДК 655. Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЦИФРОВОЙ ТИПОГРАФИИ.

АВТОМАТИЗАЦИЯ РАБОЧИХ ПОТОКОВ В ИЗДАТЕЛЬСТВАХ

И ТИПОГРАФИЯХ ВУЗОВ

На сегодняшний день цифровая печать является самой молодой из видов печати, но ее популярность непрерывно растет. Количество печатных систем и комплексов в крупных городах непрерывно увеличивается, несмотря на то что полиграфический рынок России ощущает некоторый спад объемов производства. В условиях мирового кризиса такая тенденция объяснима и вполне нормальна. Несмотря на сложившуюся ситуацию, маркетологи прогнозируют стремительный рост цифровых печатных технологий. По их прогнозам, к 2015 году спрос на услуги цифровых типографий возрастет почти на 15%. Уже сегодня цифровая печать имеет спрос около 60% от общего числа заказов полиграфической отрасли [1].

Основная тенденция развития в области цифровых технологий – это автоматизация рабочих потоков в типографии. Во время высокопроизводительного оборудования, которое используется в цифровых типографиях, главной задачей является организация рабочего процесса от приема заказа до его выполнения и выдачи. Из исследования, проведенного InfoTrends1, можно сделать вывод, что улучшение качества выпускаемой продукции, наряду с автоматизацией, является приоритетным направлением, и как следствие, поиск решений для реализации контроля самого процесса печати и процессов допечатной и послепечатной подготовки необходимы [2].

Среди многообразия цифровых печатных машин и комплексов тяжело выбрать оптимальные устройства, которые действительно будут нужны ВУЗу. Проблематика заключается в полном отсутствии решений, которые позволили бы объединить преимущества мировых производителей и исключить покупку машин с потенциальноненужными функциями. Когда мы определимся с технической стороной вопроса, то остается выбор технологии, по которой будет осуществляться процесс печати. Технология в данном контексте заключается в сочетании устройств допечатной подготовки, устройств печати и послепечатного оборудования. Научные исследования необходимы для выявления как преимуществ применяемых машин, так и для поиска недостатков в той или иной технологии.

Последний пункт – это организация труда на производстве, что решается при помощи ПО, которое поставляется производителями в качестве отдельной платной услуги. Также существуют сторонние ПО, которые можно использовать, но ни те ни другие не учитывают специфику ВУЗов и специфику отдельно взятых машин. ПО каждого из производителей ориентированы на их оборудование во избежание покупки машин других производителей [3].

Собрав все воедино, можно сказать, что проблематика, рассмотренная в данной работе, относится к информационным технологиям в полиграфии. Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, ИТ – это комплекс взаимосвязанных научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительная техника и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы [4].

Решая целый комплекс задач, необходимо разбить весь процесс автоматизации на этапы:

1. Исследование параметров печати ЦПМ. Классификация по соотношению возможностей, качества и цены.

2. Исследование технологий, позволяющих автоматизировать процесс прохождения заказа на печать в ВУЗе с учетом специфики.

3. Разработка готовых решений для типографий разного уровня.

4. Разработка и исследование современных методов контроля качества цифровой печати.

5. Разработка ПО для расчета и управления заказами.

Почему за основу в поиске решений поставленных проблем выбраны типографии ВУЗов?

Во-первых, общая тенденция уменьшения тиражей с общим увеличением количества заказов сказывается и в рамках типографий и издательств ВУЗов, что позволяет говорить о целесообразности приобретения максимально востребованного цифрового печатного оборудования, а возможно и комплекса. Также прослеживается зависимость необходимого объема печати от количества студентов (рис. 1).

InfoTrends – ведущая мировая исследовательская и консалтинговая компания в сфере документооборота, печати и цифровых медиа-систем.

Рис. 1. Зависимость объемов печати от количества обучающихся студентов Во-вторых, во многих ВУЗах России наблюдаются проблемы с эффективным использованием производственных ресурсов либо вовсе их недостаток.

Предлагаемая разработка поможет оптимизировать уже имеющиеся оборудование и предложить новые решения для его замены или модернизации. Также в дальнейшем будет создан комплекс готовых решений для тех или иных потребностей ВУЗов в полиграфической продукции, будь то книжно-журнальная или даже сувенирная [5].

Наряду с представленной информацией существует и другая проблема, связанная с отсутствием стандартов в отрасли, на которые можно было бы опираться, регулируя вопросы автоматизации рабочих потоков и контроля качества печати. Первостепенная проблема заключается в отсутствии национальных стандартов (ГОСТ) для цифровой печати как класса. Не разработано и не принято ни одного стандарта в этой области.

Попыткой стандартизовать качество в офсетной печати стал ГОСТ Р 54766-2011 (ISO 12647-2) «Контроль изготовления растровых цветоделений, пробных и тиражных оттисков при офсетной печати», дата введения 01.01.2013 [6].

Настоящий стандарт устанавливает параметры, которые определяют условия подготовки цветоделенных растровых изображений для четырехкрасочной офсетной печати, изготовления четырехкрасочных оттисков одним из следующих технологических процессов:

рулонная печать с тепловым закреплением, листовая печать или печать бесконечных формуляров, а также в целях получения пробных оттисков для одного из этих процессов и получения пробных оттисков способом офсетной печати для растровой глубокой печати.

В международном понятии есть аббревиатура PSO (Process Standard Offset) и постепенно вводится в практику PSD (Process Standard Digital). PSO и PSD – это документация, которая создается немецким научно-исследовательским институтом FOGRA.

Их разработка – это практическое воплощение международных стандартов, таких как ISO 12647-2 (Graphic technology – Process control for the production of half-tone colour separations, proof and production prints – Part 2: Offset lithographic processes) или ISO 12647-7 (Graphic technology – Process control for the production of half-tone colour separations, proof and production prints – Part 7: Proofing processes working directly from digital data).

Основными вопросами при стандартизации цифровой печати являются вопросы, связанные с тиражированием многоцветных высококачественных изображений. Проблема работы с данным видом продукции заключается в заметной разнице оттисков при больших тиражах для цифровой печати. Особенно заметными являются области изображения, в которых сумма красок (при печати триадными) менее 30% [7].

Разработка упомянутого ранее PSD документа также направлена на решения поставленной задачи, а так же на ряд других.

PSD направлен на решение следующих задач.

1. Управление процессом цветовоспроизведения при тиражировании продукции.

Различные выходные данные (в том числе и цветовые) будут сверяться с эталонными.

В представленном документе будет содержаться рекомендации по контролю за текущими параметрами, оговаривая требования к качеству, предъявляемому к изображению.

2. Цветовое соответствие.

Этот аспект рассматривается с точки зрения соответствия цветам, которые заказчик ожидает увидеть (Printing the Expected). Это достигается при помощи «сквозной» калибровки (от монитора до печатной машины). В PSD подобный способ описывается как абсолютное цветовоспроизведение («Side-by-Side»).

3. PDF/-X совместимые процессы.

Здесь предлагаются руководящие принципы для создания, проверки и обработки PDF файлов версии X.

Для успешного внедрения современных технологий в производство необходимо наличие нормативной базы, которая включает в себя региональные и национальные стандарты в области полиграфии.

Полиграфическое производство в России остро нуждается в адаптации и русификации международных стандартов. В качестве решения можно предложить создание внутренней документации предприятия основывающейся на международных стандартах, а также разработку и применение методик оценки и контроля качества продукции, как на этапе печати, так и на допечатном.

http://alekseyknyazev.msk.ru/ (Дата обращения: 10.09.2013).

2. InfoTrends. Printers Set Finishing Automation as an Important Priority for 2013. [Электронный ресурс] // URL: http://blog.infotrends.com/ (Дата обращения: 10.09.2013).

Информационные_технологии.

4. Солонец В.И., Самарин Ю.Н. Технологические процессы производства: учеб. пособие. – М.:

МГУП, 2009. – 296 с.

5. Журн. PrintCom Russia. – № 5/6. – 2010. – С. 10–11.

6. Виноградов Е.Л., Ваганов В.В. Цифровые технологии оперативной полиграфии. Учебное пособие. – Издательство Политехнического университета, 2013. – 62 с.

7. Виноградов Е.Л., Ваганов В.В. Физика в полиграфии. – Издательство Политехнического университета, 2012. – 216 с.

УДК 658.562. (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ РЕКЛАМАЦИЯМИ НА ОАО «ЗВЕЗДА»

ПУТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА

ОАО «ЗВЕЗДА» – крупнейший в России производитель легких компактных высокооборотных дизельных двигателей многоцелевого назначения. Основными видами деятельности ОАО «ЗВЕЗДА» являются разработка, производство, реализация и сервисное обслуживание дизельных двигателей, дизель-генераторов и автоматизированных дизельных Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ электростанций, дизель-редукторных и иных агрегатов, реверс-редукторных передач, поставка запасных частей, сервисное обслуживание и ремонт выпускаемой продукции.

Система менеджмента качества ОАО «ЗВЕЗДА» сертифицирована по стандарту ISOBureau Veritas Quality International).

На предприятии существует стандарт, предназначенный для управления рекламациями [2]. В стандарте установлены требования к процессу управления рекламациями. Согласно стандарту, учет рекламаций должен вестись в электронном журнале об отказе (неисправности, дефекте) изделия, а участники процесса должны своевременно обмениваться необходимыми документами. В настоящее время на предприятии учет рекламаций ведется в виде таблице файла MS Word: результаты этапов процесса не регистрируются, затрачивается много времени на обмен информацией между подразделениями, отсутствует система оперативного поиска рекламаций. Участники процесса не имеют возможности отслеживать, на какой стадии рассмотрения находятся рекламации. В связи с этим тема научно-исследовательской работы является актуальной.

Для решения этой проблемы был проведен анализ рынка программных продуктов, предназначенных для автоматизации процесса управления рекламациями. В результате поиска были найдены CRM-модули (Customer Relationship Management) компаний KVL, Bmicro, «Сафиб», «Аксистем» и сделаны выводы, что они содержат избыточное количество функций, не обеспечивают взаимодействия необходимых подразделений и не способны удовлетворять требованиям стандарта.

В связи с этим для повышения качества управления рекламациями создается автоматизированное приложение, обеспечивающее учет и оперативное получение информации о результатах каждого этапа процесса [1]. Внедрение приложения нацелено на формализацию и регламентацию процесса управления рекламациями. Приложение позволит решить задачу снижения негативного влияния человеческого фактора, сократит сроки разбора рекламаций, облегчит взаимодействие между подразделениями, задействованными в процессе разбора и удовлетворения рекламаций. Устранение влияния человеческого фактора избавит от ошибок как при приеме рекламаций, так и при их разборе.

Автоматизированное приложение представляет собой клиент-серверную систему, разработанную в среде программирования MS Visual Basic 6.0 [3]. Для учета рекламаций создана база – MS Access, позволяющая хранить на сервере большие объемы информации.

На рис. 1 представлена схема создания автоматизированного приложения.

Рис. 1. Схема создания автоматизированного приложения Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ В процессе управления рекламациями участвуют подразделения предприятия: отдел управления качеством, отдел управления сервисом, служба снабжения и имущественных отношений и другие. Процесс управления рекламациями состоит из следующих подпроцессов: регистрация, разбор рекламации, взаимодействие полномочного представителя предприятия ОАО «Звезда» с заказчиком, исследование отказавшего (неисправного, дефектного) изделия на ОАО «Звезда», принятие решения.

В настоящее время с использованием Case-средства BPwin разработаны DFD-модели подпроцессов управления рекламациями – регистрации, разбора рекламаций, взаимодействия полномочного представителя предприятия ОАО «Звезда» с заказчиком.

На рис. 2 представлена DFD-модель подпроцесса регистрации рекламации.

Рис. 2. DFD-модель подпроцесса регистрации рекламации Работа с автоматизированным приложением начинается после получения письмарекламации от заказчика. Специалист управления качеством регистрирует рекламацию в базе данных. Специалист управления сервисом отвечает за разработку приказов по реализации принятых решений, которые формируются автоматически при помощи приложения. Специалист управления качеством ведет учет приказов и имеет возможность перемещать их при помощи приложения в автоматически создаваемые папки, соответствующие номеру рекламации.

На рис. 3 представлена DFD-модель подпроцесса разбора рекламации.

Следующий этап – работа по разбору рекламации. На данном этапе осуществляется работа по подготовке к исследованию рекламации. При этом автоматически формируются технические задания, учет и хранение которых ведет специалист управления качеством.

Также с помощью модуля управление качеством обеспечивается учет комплектующих, необходимых для восстановления изделия, фиксируется участие поставщиков в работе по исследованию и восстановлению изделия.

В соответствии с разработанными моделями созданы программные модули для основных подразделений – отдела управления качеством и отдела управления сервисом, имеющие удобный пользовательский интерфейс [4].

На рис. 4 представлена форма регистрации рекламации.

Материалы лучших докладов Недели науки СПбГПУ Рис. 3. DFD-модель подпроцесса разбора рекламации Модули отдела управления качеством и отдела управления сервисом совместно обеспечивают учет рекламаций, формирование из шаблона сопроводительных документов с последующим сохранением в автоматически создаваемые папки и отслеживание, на какой стадии рассмотрения находится рекламация. Использование системы дает возможность просматривать вновь поступившие документы, автоматически создавать папки, названия которых соответствуют номерам рекламаций, сохранять в них формируемые документы.

В дальнейшем будут автоматизированы подпроцессы: исследование изделия, статистический анализ (построение графиков и составление отчетной документации) рекламаций и принятие решения [5].

Внедрение автоматизированного приложения снизит время, затрачиваемое на отслеживание процесса управления рекламациями, позволит оперативно обмениваться документацией, обеспечить удобное и надежное хранение документов.

1. ГОСТ Р ИСО 10002-2007. Менеджмент организации. Удовлетворенность потребителя.

Руководство по управлению претензиями в организациях.

2. СТП 07.24-201. Управление рекламациями.

3. Слепцова, Л.Д. Программирование на VBА в Microsoft Office 2007.Самоучитель. – Москва:

Диалектика, 2007. – 432 с.

4. Ананьев, А. Федоров, А. Самоучитель Visual Basic 6.0. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. – 624 с.

5. Культин, Н.Б. Visual basic 6.0 для студентов. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2010. – 416 с.

УДК 53.082. (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИНТЕРФЕРЕНЦИОННОГО СИГНАЛА,

МОДУЛИРОВАННОГО ВСПОМОГАТЕЛЬНЫМ ПИЛООБРАЗНЫМ СИГНАЛОМ

ПРОИЗВОЛЬНОЙ АМПЛИТУДЫ

В интерференционных измерительных устройствах всегда возникает проблема т.н.

демодуляции интерференционного сигнала [1, 2]. В устройствах на основе интерферометров формируется интерференционный сигнал вида U(t)=A0+Am·cos[(t)], где A0 и Am – постоянная составляющая и амплитуда интерференционного сигнала, и проблема заключается в однозначном нахождении фазы, в которой содержится подаваемое на интерферометр воздействие. Существуют различные способы демодуляции интерференционного сигнала, т.е. вычислении фазы (t) по зарегистрированному сигналу U(t). Одним из таких способов является введение дополнительной вспомогательной модуляции фазы (с более высокой частотой, чем полоса осцилляций ). Тогда выражение для интерференционного сигнала изменяется с учетом нового введенного параметра следующим образом:

С развитием цифровых устройств и методов обработки сигналов возникло много новых подходов к реализации демодуляции интерференционного сигнала. Становится возможным применять прямую математическую обработку отсчетов сигнала U(t) на периоде модуляции и использовать сложные математические операции, включающие обратные тригонометрические функции.

Придумано довольно много вариантов вычисления значения по отсчетам сигнала U(t) на периоде вспомогательной модуляции [1–6]. Но для того чтобы решить задачу нахождения фазы, достаточно трех отсчетов интерференционного сигнала, так как выражение (1) содержит три неизвестных параметра: A0, Am и. Тогда на основании трех отсчетов сигнала U(t) можно составить систему из трех уравнений Ui= A0+Am·cos[+mi], где i =1, 2, 3 – номер отсчета, и однозначно найти фазу [7]. Причем для трех точек всегда существует решение вне зависимости от величины приращения фазы, вызванного вспомогательной модуляцией.

Но три точки является достаточно неудобным числом и, как правило, используют большее число точек и стараются выбирать числа, кратные степени двойки. В таких случаях задачу нахождения фазы решают либо методом наименьших квадратов (МНК), либо группировкой отсчетов интерференционного сигнала по тройкам. При этом приращение фазы происходит равномерно, что соответствует пилообразной вспомогательной модуляции.

В подавляющем большинстве все способы вычисления значения по отсчетам интерференционного сигнала предусматривают использование вспомогательной модуляции с фиксированной известной амплитудой. Часто используют либо амплитуду модуляции 2, либо модуляцию, обеспечивающую приращение фазы между отсчетами на /2 (рис. 1). Это позволяет упростить систему уравнений и легко получить выражение для tg().

Тогда при условии, что шаг между отсчетами интерференционного сигнала на периоде вспомогательной модуляции составляет 2/N (рис. 1, а), tg()=Uisin(2i/N)/Uicos(2i/N), где N – число точек интерференционного сигнала на периоде вспомогательной модуляции. В случае, когда N=4, что соответствует фиксированному приращению фазы между отсчетами /2 (рис. 1, б), tg()=(U4–U2)/(U1–U3) [1, 4–6].

С одной стороны, такие алгоритмы относительно просты. Однако они должны обеспечивать известное и строго фиксированное приращение фазы (либо на 2/N, либо на /2). Могут возникнуть случаи, когда используемый модулятор слабый, вследствие чего становится трудным обеспечить необходимую модуляцию, или амплитуда модуляционного сигнала не всегда может быть в достаточной степени регулируема и стабилизирована.

Хотелось бы найти методы, которые были бы устойчивы к различным неточностям или смещениям амплитуды модуляции, и тем самым избежать ограничений, характерных для существующих методов вычисления фазы.

Как правило, в таких методах мы имеем избыточное число отсчетов по сравнению с количеством неизвестных параметров, что позволяет нам использовать, например, четыре уравнения, а четвертым неизвестным параметром сделать амплитуду модуляции и строго ее найти. Такой подход не требует точного знания амплитуды модуляции и допускает ее медленное изменение во времени, к тому же величина амплитуды модуляции может быть любой и не ограничиваться значением в 2.

Таким образом, был разработан новый метод, предполагающий обработку четырех отсчетов сигнала на периоде модуляции (т.е. частота дискретизации должна быть в четыре раза выше, чем частота модуляции) и допускающий произвольную величину и дрейф амплитуды вспомогательной пилообразной модуляции. Задача заключается в вычислении фазы по четырем отсчетам интерференционного сигнала. Использование четырех отсчетов позволяет составить систему из четырех уравнений:

где – вызванное модуляцией приращение фазы за время между отсчетами (четверть амплитуды вспомогательной модуляции).

Данная система содержит четыре неизвестных параметра: A0, Am, и искомую фазу.

Причем новый метод обработки допускает изменение не только, но и параметров A0, Am,, главное, чтобы эти изменения были достаточно медленны по сравнению с периодом модуляции, и на этом периоде их можно было считать постоянными.

В результате нетривиальных преобразований удалось, решив систему, получить амплитуду вспомогательной модуляции 4 и самое главное – искомую фазу :

Следует отметить, что N=4 является оптимальной величиной, и выражение для фазы было получено прямым решением системы из четырех уравнений. Увеличение числа точек приведет к тому, что, во-первых, искомую фазу придется вычислять методом наименьших квадратов, что не всегда приводит к конечному результату, во-вторых, влечет за собой повышение частоты дискретизации и увеличение потока данных, что усложняет работу системы и к тому же может привести к увеличению шумов в фотоприемнике. Поэтому в таких методах обработки, как правило, ограничиваются небольшим числом точек.

После нахождения искомой фазы возникли вопросы о работоспособности предлагаемого метода, о возможных трудностях, которые могут возникнуть при его реализации, и о возникающих искажениях, насколько они могут быть существенными даже при отсутствии шумов.

Для подтверждения работоспособности данного метода были проведены численные расчеты в математическом пакете MathCad. Программа вычисляла значения отсчетов интерференционного сигнала со вспомогательной модуляцией для пяти тысяч периодов модуляции. Кроме того, в расчетах имитировалось относительно медленное гармоническое колебание фазы (пять периодов). После этого к полученному массиву отсчетов применялся описанный выше алгоритм, т.е. по каждой четверке отсчетов вычислялось значение фазы.

Далее анализировались отличия полученного колебания фазы и исходного колебания, которое подразумевалось при вычислении исходного массива отсчетов. На рис. 2 показан пример графиков исходного и полученного после обработки колебания фазы.

Рис. 2. Изменение фазы информационного сигнала: 1 – исходный сигнал;

2 – полученный в результате демодуляции сигнал; t – время взятия отсчетов На рис. 3 показана зависимость разности сигналов, приведенных на рис. 2, которая позволяет оценить относительный уровень отличия (около 0,5 %). Эта величина зависит от амплитуды и частоты полезного сигнала и частоты модуляции. Различие снижается при уменьшении амплитуды информационного колебания фазы или при увеличении частоты модуляции.

Рис. 3. Зависимость разности измеренной фазы и измеряемой от времени Следует отметить, что для применения разработанного алгоритма расчета фазы по отсчетам интерференционного сигнала потребовалось также модифицировать обычный алгоритм раскрутки [1, 8]. Применение сложных выражений для вычисления фазы на основе решения тригонометрических уравнений привело к дополнительной неоднозначности нахождения в интервале от - до, и при нарастании фазы наблюдались скачки не только на 2, но и на (рис. 4).

Стандартные процедуры раскрутки рассчитаны на обнаружение скачков фазы на 2 и их устранение. Но поскольку предлагаемый алгоритм обработки приводил еще и к дополнительным скачкам фазы на, пришлось усовершенствовать существующую процедуру раскрутки так, чтобы она устраняла оба видов скачков.

Рис. 4. Результат алгоритма вычисления фазы по формуле, Таким образом, был разработан и продемонстрирован новый способ цифровой демодуляции интерференционного сигнала. Этот способ позволяет избежать требований по величине и постоянству амплитуды вспомогательной модуляции, что характерно для других методов демодуляции, известных в литературе. Апробация работы данного способа в математическом пакете MathCad подтвердила работоспособность данного алгоритма и показала хорошую точность определения искомой фазы на основе полученных выражений.

Конечно, данный метод требует дальнейшего изучения. Следует учесть аддитивные шумы, которые всегда присутствуют в интерференционном сигнале и будут приводить к источникам шумов вычисленного фазового сигнала. И если на входе системы отношение сигнал/шум является фиксированным, то на выходе оно может изменяться и зависеть от метода обработки, амплитуды модуляции и т.д.

Хотя предлагаемый метод допускает любые амплитуды модуляции, понятно, что качество получаемого в результате обработки сигнала будет зависеть от величины этой амплитуды, что может привести к отрицательным эффектам, которые также необходимо исследовать. К тому же все методы цифровой демодуляции предполагают, что полезная составляющая фаза интерференционного сигнала постоянна, а в действительности она изменяется во времени, хоть и достаточно медленно по сравнению с вспомогательной модуляцией. Тем не менее, это приводит к искажениям при вычислении фазы. Конечно, они могут быть довольно малы при условии, что частота полезного сигнала много меньше частоты модуляции, а его амплитуда много меньше, но даже такие искажения могут оказаться существенными при проведении высокоточных измерений. Поэтому в дальнейшем необходимо не только изучить влияние шумов на проводимые вычисления, но и провести оценку искажений, вызванных изменением во времени информационного сигнала.

1. Malacara Daniel, Servin Manuel, Malacara Zacarias. Interferogram analysis for optical testing (Second Edition). – Taylor & Francis Group, 2005.

2. Волоконно-оптические датчики. Вводный курс для инженеров и научных работников. / Под.

ред. Э. Удда / Москва: Техносфера, 2008.

3. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.

4. Joenathan C. Phase-measuring interferometry: new methods and error analysis // Applied Optics. – V. 33. – No. 19. – 1994.

5. Hongbo Bi, Ying Zhang, Keck Voon Ling, and Changyun Wen. Class of 4+1-phase algorithms with error compensation // Applied Optics. – V. 43. – No. 21. – 2004.

6. Reath K. Phase-measurement interferometry techniques. – Elsevier Science Publishers B.V., 1988.

7. Кудряшов А.В., Лиокумович Л.Б., Медведев А.В., Бережной А.П. Реализация цифрового метода демодуляции сигнала волоконного интерферометра. // Сборник докладов 22-й Международной конференции «Лазеры. Измерения. Информация. 2012». Т. 2. – СПб.: Изд-во Политехн. университета, 2012. – С. 316–324.

8. Васильев В.Н., Гуров И.П. / Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. – СПб., 1998.

УДК 621.391. (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

АЛГОРИТМЫ КОГЕРЕНТНОЙ ОБРАБОТКИ МНОГОЧАСТОТНЫХ

НЕОРТОГОНАЛЬНЫХ СИГНАЛОВ

В многоканальных синхронных системах передачи дискретных сообщений с частотным уплотнением каналов традиционно используются сигналы длительностью Т с ортогональным частотным разносом между каналами, равным 1/Т [1–4]. Применение систем с неортогональным частотным разносом имеет смысл при разностях между поднесущими частотами, меньших 1/Т [1]. Это позволяет повысить спектральную эффективность многочастотных систем передачи сообщений за счет уменьшения занимаемой полосы частот F. Переход к неортогональным многочастотным системам передачи всегда связан с дополнительными энергетическими потерями [2].

Целью настоящей работы является исследование помехоустойчивости приёма неортогональных многочастотных систем передачи сообщений при использовании различных когерентных алгоритмов обработки, в том числе алгоритмов с компенсацией межканальной интерференции, на примере использования сигналов с фазовой манипуляцией (ФМ-4) с основанием канального алфавита m=4 и произвольной формой вещественной огибающей вида a(t) на каждой поднесущей частоте передачи.

В общем виде j-ая реализация из N сдвинутых по частоте сигналов ФМ-4 с амплитудой А0, произвольным частотным разносом между поднесущими f, средней несущей частотой 0 при условии независимого формирования квадратурных составляющих имеет вид:

где j = 1,2,3,…4N, а значения символов сообщения din зависят от индекса i = 1, 2 и индекса n = –(N – 1)/2,…,(N – 1)/2. В частности, d1n = 1; d2n = –1.

Алгоритм оптимального когерентного приема. Вид сигнала (1) на каждой поднесущей частоте зависит как от передаваемого информационного символа, так и от информационных символов на всех соседних поднесущих. При этом каждому значению символа drn на поднесущей частоте и рассматриваемом интервале времени будет соответствовать одна из 4N возможных форм сигнала (1).

Представим (1) на интервале [–T/2; T/2] в следующем виде:

Тогда на входе приемного устройства имеем:

В общем случае, при синхронной передаче сообщений на поднесущих частотах, задачей приемного устройства является принятие решения относительно того, какому набору кодовых символов di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2) в (1) исходного сообщения соответствует входная реализация процесса x(t) в (3). В отличии от классического расположения сигналов на ортогональных поднесущих частотах [3, 5], в данном случае (при неортогональном разносе) на рассматриваемом интервале анализа форма сигнала, соответствующего передаваемому символу, будет зависеть от сигналов, расположенные на соседних поднесущих частотах. При равенстве априорных вероятностей передаваемых символов, алгоритм, оптимальный по критерию максимума отношения правдоподобия имеет вид: регистрируется сигнал s(t; di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2)), если выполняется следующая система неравенств:

где Ej – энергия сигналов s(t; di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2)), r = 1...4N, r j.

Реализация алгоритма (4) предполагает использование 4N корреляторов, каждый из которых использует в качестве опорного напряжения перемножителя сигнал s(t; di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2)). Выходные напряжения корреляторов взвешиваются с помощью весовых коэффициентов Ej и поступают на входы устройства сравнения. Алгоритм работы этого устройства в соответствии с (4), определяет максимально достоверную последовательность символов di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2). Алгоритм (4) реализует оптимальный когерентный прием «в целом» последовательности сигналов на заданном интервале времени. Сложность реализации (4) заставляет искать более простые алгоритмы приема сигналов s(t; di(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2)).

Алгоритмы поэлементного когерентного приёма. Рассмотрим поэлементный прием сигнала ФМ-4, расположенного на частоте 0. На форму этого сигнала оказывают влияние сигналы на поднесущих частотах 0 + n (n = ±1, …, ±(N–1)/2). Тогда с учетом (4) функционал отношения правдоподобия может быть записан следующим образом:

а zin(t) и zqn(t) – вещественные огибающие сигналов ФМ-4 s(t, din, dqn) (n 0) на поднесущей частоте 0. Тогда для конкретной l-й реализации сигналов, расположенных слева yl(–)(t) и справа yl(+)(t) по оси частот от анализируемого sp(t), усредняя числитель и знаменатель по всем комбинациям yl(–)(t) и yl(+)(t) в (5) получим алгоритм оптимального поэлементного приёма:

где При использовании алгоритма, оптимального в смысле обобщенного критерия максимального правдоподобия, удается несколько упростить реализацию приемника без ощутимых потерь в помехоустойчивости. Алгоритм, оптимальный в смысле обобщенного критерия максимального правдоподобия, описывается следующим соотношением:

Отличием реализации алгоритма (7) от реализации алгоритма (6) является отсутствие необходимости в знании спектральной плотности мощности шума N0/2, а также отказ от использования нелинейных устройств с экспоненциальными характеристиками (с учётом монотонности экспоненциальной функции). Сложность реализации рассмотренных алгоритмов экспоненциально возрастает с увеличением количества поднесущих частот.

Алгоритм когерентного поэлементного приема сигналов на каждой поднесущей частоте, при котором сигналы на соседних поднесущих являются помехой. Учитывая тот факт, что dj = –dr, алгоритм поэлементного приёма сигнала, расположенного на частоте 0, для одной квадратуры может быть записан следующим образом:

а x(t) определяется из (3).

Алгоритм когерентного поэлементного приема с компенсацией межканальной интерференции. Положим, что при приеме квадратурной составляющей s(t, di0) (или s(t, dq0)) сигнала s(t, di0, dq0) в (2) все символы последовательности сигналов, не учитывая символы с частоты 0, приняты правильно. Тогда можно получить следующий алгоритм:

Аналогично можно получить алгоритм приема для другой квадратурной составляющей сигнала s(t, di0, dq0).

В общем виде для N поднесущих частот алгоритм приема (9) будет состоять из N каналов приема сигналов ФМ-4. В каждом канале применяются корреляторы, в которых используются в качестве опорного напряжения перемножителя сигналы cos((0 + k)t) и sin((0 + k)t). Выходные напряжения корреляторов поступают на входы решающего устройства РУ, где происходит сравнение напряжения с выхода коррелятора с нулевым порогом. На выходе РУ формируются оценки din* принятых информационных символов. Эти оценки используются для формирования значений Eip*, которые затем передаются на вычитающие устройства для компенсации межканальной интерференции.

Решетчатый алгоритм приёма. Для обработки неортогональных многочастотных сигналов можно использовать аналог алгоритма демодуляции спектрально-эффективных сигналов по решетке [5]. Отличием является то, что обработка производится и в частной, и во временной области.

Алгоритм демодуляции неортогональных сигналов по решетке заключается в последовательном нахождении символов передаваемого сообщения d(–(N–1)/2), dq(–(N–1)/2),..., di((N–1)/2), dq((N–1)/2), которые минимизируют следующее значение целевой функции:

На каждом шаге обработки производится расчет промежуточных значений целевой функции (обработка производится от поднесущей с номером –(N – 1)/2 до поднесущей с номером (N – 1)/2):

При реализации приема неортогональных многочастотных сигналов на каждом переходе между соседними поднесущими необходимо генерировать сигналы из уже принятых символов и всех возможных информационных символов на данной поднесущей.

При каждом переходе между соседними поднесущими частотами определяется метрика для каждого пути на решетке на основании следующего выражения:

В начале обработки количество путей экспоненциально растет, затем появляется возможность на каждом шаге исключать такое количество «старых» путей, которое соответствует количеству вновь появившихся. На каждом шаге работы алгоритма рассчитываются метрики всех четырех путей, входящих в данный узел, из них оставляется путь с наименьшей метрикой, а остальные пути удаляются. При любых принятых впоследствии данных метрика этих путей не станет лучше метрики «выжившего» пути.

Таким образом, в памяти приемника всегда содержится четыре пути, один из которых наиболее правдоподобный.

Важным достоинством решетчатого алгоритма приема является то, что решение о переданных символах осуществляется после анализа всех поднесущих, и если в некотором узле был выбран неверный путь, то позднее он может слиться с верным.

Помехоустойчивость приёма. Помехоустойчивость приема неортогональных многочастотных сигналов ФМ-4 при использовании алгоритмов поэлементного когерентного приема (8) и (9) и решетчатого алгоритма оценим по результатам имитационного моделирования (рис. 1, а, б, в).

Рис. 1. Результаты исследования помехоустойчивости: а) алгоритма когерентного поэлементного приёма; б) алгоритма когерентного поэлементного приёма с компенсацией межканальной Применение алгоритма (9) позволяет существенно повысить достоверность приема многочастотных неортогональных сигналов ФМ-4, по сравнению с использованием алгоритма (8), который не учитывает межканальную интерференцию. В частности, при разносе частот между поднесущими на величину f = 0.825/T в области p = 10–3–10– составляет около 8 дБ. При еще большем уменьшении разноса частот между поднесущими достоверность приема снижается и при значении f = 0.5/T применение алгоритма (9) с компенсацией межканальной интерференции становится не эффективным. При f = 0.5/T влияние межканальной интерференции оказывается настолько сильным, что, когда оценки в приеме сигналов на двух соседних с частотой 0 поднесущих являются ошибочными, начинает проявляться явление «обратного приема», выражающееся в увеличении вероятности битовой ошибки, несмотря на рост отношения сигнал/шум. Эффект «обратного приема» для алгоритма (9) начинает проявляться уже при f = 0.75/T.

В отличие от алгоритма с компенсацией межканальной интерференции, при уменьшении значения f до значения 0.5/T решетчатый алгоритм остается эффективным, наблюдается лишь энергетический проигрыш по отношению сигнал-шум относительно потенциальной помехоустойчивости при фиксированной вероятности ошибки (при разносе частот между поднесущими на величину f = 0.825/T в области p = 10–3–10–4 энергетический проигрыш составляет более 4 дБ). Однако при значении fT близком к 1 решетчатый алгоритм не может полностью компенсировать межканальную интерференцию (в отличие от алгоритма с компенсацией межканальной интерференции).

Выводы. Применение алгоритма с компенсацией межканальной интерференции позволяет существенно повысить достоверность приема многочастотных неортогональных сигналов ФМ-4. При разносе частот между поднесущими f = 0.825/T энергетический выигрыш в области p = 10–3–10–4 составляет около 8 дБ.

При использовании алгоритма с компенсацией межканальной интерференции в области малых отношений сигнал-шум проявляется пороговый эффект, связанный с явлением группирования ошибочных решений о принятых символах.

1. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. – Изд. 2-е переработанное, дополненное. – Изд-во «Советское радио», 1970.

2. Макаров С.Б, Цикин И.А. Передача дискретных сообщений по радиоканалам с ограниченной полосой пропускания. – М: Радио и связь, 1988.

3. Макаров С.Б., Рашич А. В. Снижение пик-фактора сигналов с ортогональным частотным уплотнением // НТВ СПбГПУ. – № 2(55)/2008. – СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2008. – С. 79–84.

4. Макаров С.Б., Рашич А. В. Метод формирования спектрально-эффективных OFDM-сигналов на основе неортогональных базисных функций // НТВ СПбГПУ. – № 2(76)/2009. – СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. – С. 94–98.

5. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра: Пер. с англ. / Под редакцией В.И. Журавлева. – М.: Радио и связь. 2000. – 520 с.

УДК 621.396. (Санкт-Петербургский государственный политехнический университет)

ДВУХКООРДИНАТНЫЙ ПЕЛЕНГАТОР ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КОНТРОЛЯ

ЦЕЛОСТНОСТИ НАВИГАЦИОННОГО ПОЛЯ СИСТЕМ ГЛОНАСС/GPS

В силу ряда причин [1] навигационный сигнал может претерпевать существенные искажения, что влечет за собой неверное определение координат пользователем. Процедура анализа степени достоверности навигационной информации называется контролем целостности навигационного поля (КЦНП).

Одним из наиболее эффективных методов КЦНП является метод, в основе которого лежит пространственная обработка сигналов с использованием антенных решеток (АР), позволяющая определить направление (пеленг) на источник навигационного сигнала относительно навигационного объекта. В случае использования глобальных спутниковых навигационных систем GPS, ГЛОНАСС, Galileo и т.д. данное направление характеризуется двумя углами: азимутом ( ) и склонением ( ). На основе анализа принимаемых навигационных сигналов пользователь может рассчитать указанные углы навигационного космического аппарата (НКА). Степень соответствия расчетных и определенных с помощью пространственной обработки (пеленгации) углов НКА будет определять наличие или отсутствие целостности навигационного поля, а также характеризовать его достоверность.

Для решения задачи КЦНП данным методом необходимо наличие двухкординатного пеленгатора, разработка которого и является целью данной работы. При этом в основу алгоритма пеленгации положен метод максимума R-функции [3], обеспечивающий при больших отношениях сигнал/шум точность оценок, близкую к достижимой при использовании таких методов, как максимального правдоподобия (МП) [2, 3], максимума пространственной мощности (МПМ) [2, 3, 5], Бартлетта [5], MUSIC [4, 5], и требующий меньших вычислительных затрат. В этом случае определение углов i-ого НКА осуществляется путем максимизации функции Ri = cos ( m,i m,i ), где m,i и m,i – соответственно оценка разности фаз и эталонная разность фаз [3] сигналов от i-ого НКА, принимаемых антенными элементами (АЭ), образующими m-ю базу; M = CN – количество баз в антенной решетке; N – количество элементов. Эталонные разности фаз m,i рассчитываются для всех возможных положений НКА в пространстве, и те значения m,i, m = 1...M, при которых функция Ri достигает своего максимума, будут характеризовать направление на i-й НКА.

Дисперсия оценки измеряемых углов зависит от дисперсии оценки разностей фаз сигналов m,i, от истинных значений измеряемых углов, а также от конфигурации антенной решетки. Минимизация дисперсии оценки разности фаз производится путем оптимизации алгоритма частотно-временной обработки. Количество и взаимное расположение АЭ также оказывают существенное влияние на точность пеленгования. Для возможности пеленгации в двух плоскостях необходимо наличие не менее четырех АЭ [2]. В этом случае расстояние между ними не должно превышать половину длины волны, что накладывает весьма большие ограничения на потенциальную точность пеленгования, поскольку последняя тем выше, чем больше расстояние между элементами [2]. Ограничение на увеличение расстояния связано с возможными неоднозначностями фазовых измерений, приводящими к появлению аномальных ошибок при определении углов. С другой стороны, при большем числе АЭ это ограничение не является столь жестким, поскольку вероятности аномальных ошибок уменьшаются в связи с возможностью улучшения диаграммы направленности АР. Однако при этом существенно возрастают вычислительные затраты, а также стоимость устройства. В разрабатываемом пеленгаторе число АЭ выбрано равным семи, а поиск оптимальной конфигурации АР при заданном количестве АЭ осуществляется по критериям минимума дисперсия оценки углов азимута и склонения в области нормальных ошибок и минимума вероятности аномальных ошибок.

Рассчитанная для всех возможных углов и функция Ri при условии, что истинными значениями являются значения 0 и 0, представляет собой двумерную пространственную функцию неопределенности (ДПФН). На рис. 1 представлена конфигурация антенной решетки из 7 АЭ, а на рис. 2 – соответствующая ей ДПФН.

ДПФН имеет главный максимум и несколько побочных. При этом ширина главного лепестка определяет потенциальную точность пеленгования, а высота побочных максимумов и их количество – вероятность аномальных ошибок. Меняя радиусы внешней H и внутренней h окружности (рис. 1) можно добиться такого взаимного расположения АЭ, при котором указанные параметры будут достигать наименьших значений. Так, при заданном значении H, изменяя с некоторым шагом значение h, можно получить зависимости верхней границы вероятности аномальных ошибок, а также зависимости верхней границы дисперсии оценки углов азимута и склонения. На рис. 3 представлена зависимость верхней границы вероятности аномальных ошибок от отношения h H при H = 2.

Рис. 3. Зависимость верхней границы вероятности аномальных ошибок от параметра h/H Из данной зависимости видно, что при значении h H = 0.5 вероятность аномальных ошибок очень велика. Наилучшими для данной конфигурации являются диапазоны значений h H : 0,2–0,4 и 0.6–0.8. Подобные зависимости были получены также и для ряда других конфигураций АР (кольцевой, кольцевой с центральной антенной, «треугольник в треугольнике»), в результате чего было установлено, что наименьшую вероятность аномальных ошибок имеет АР, представленная на рис. 1.

Для вычисления соответствующих R-функций в пеленгаторе должна быть предусмотрена процедура оценки значений разностей фаз сигналов, приходящих на АЭ. Эта процедура производится на основании анализа значений комплексных огибающих процессов на выходе корреляторов или согласованных фильтров в момент окончания полезного сигнала. Определение этого момента, обеспечивающее синхронизацию работы устройства, целесообразно производить на одном из АЭ с помощью согласованного фильтра с учетом возможного допплеровского сдвига по частоте.

После осуществления синхронизации оказывается возможным дальнейшую оптимальную обработку сигнала от каждого АЭ производить с помощью корреляторов, что существенно ускорит процесс обработки сигналов от НКА. Корреляторы вычисляют для каждого видимого НКА значения главного максимума и дополнительно несколько (реально 2–4) значений до и после него, благодаря чему представляется возможным производить непрерывное слежение за положением главного максимума. Учитывая, что спутниковая группировка над навигационным объектом может включать до 12 НКА, необходимо предусмотреть возможность осуществлять корреляцию сразу с сигналами не менее чем от 10–12 НКА. Таким образом, для случая семи АЭ количество корреляторов может достигать 84.