Представлены принципы организации волоконно-оптических информационно-измерительных систем для мониторинга состояния объектов, имеющих сложную протяженную поверхность, подвергающуюся деформационным воздействиям. Показано, что для реконструкции контролируемых деформационных полей, детектируемых волоконно-оптическими измерительными сетями, перспективно использование универсальных интеллектуальных комплексов на основе комбинации систем искусственного интеллекта. Разработанная система способна адаптироваться под внешние природные и техногенные условия работы измерительной сети и предупредить об угрозе возникновения чрезвычайной ситуации на контролируемом объекте.
информационно-измерительная система, волоконная оптика, системы искусственного интеллекта, мониторинг, чрезвычайные ситуации
1. Кульчин Ю.Н. Оптоэлектронная самоадаптирующаяся система параллельной обработки оптической информации // Вестник ДВО РАН. 2004. Т. 5. С. 46-52.
2. Денисов И.В. Волоконно-оптические интеллектуальные оболочки морских конструкций // Транспортное дело России. 2004. Вып. 2. С. 89-91.
3. Holographic neural network for processing of signals of distributed optical fiber measuring networks with the tomography principle of data gathering / Yu. Kulchin [et.al.] // Optical Memory and Neural Networks. Allerton Press. 1997. V. 6. № 2. P. 149-156.
4. Neural network methods of reconstruction tomography problem solutions / I.V. Denisov [et.al.] // Optical Memory and Neural Networks. 2005. Vol. 14. № 1. P. 3-29.
5. Денисов И.В. Системы искусственного интеллекта: основы, концепции и методы построения. LAP: Lambert Academic Publishing, 2012. 186 c.
6. Денисов И.В. Нейроитерационный метод реконструкции распределенных физических полей // Вестник Балтийского федер. ун-та им. И. Канта. Сер. физ.-мат. наук. 2012. № 4. С. 155-160.
7. Денисов И.В., Кипер А.В. Оптоэлектронные интеллектуальные комплексы для мониторинга состояния протяженных физических полей // Радиотехника. 2013. № 2. С. 77-79.
