Принципы организации распределенных амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.05, кандидат физико-математических наук Седов, Виктор Александрович

• Седов, Виктор Александрович
• кандидат физико-математических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Седов, Виктор Александрович

Список используемых аббревиатур.

Введение.!.

1. Принципы построения волоконно-оптических информационно-измерительных систем.

1.1. Методы томографического сканирования распределенных физических полей волоконно-оптическими измерительными линиями.

1.2. Методы конструирования волоконно-оптических датчиков и измерительных линий для ВОИИС.

1.3. Методы восстановления данных с распределенных волоконно-оптических сетей.

1.3.1. Алгебраические методы восстановления данных.

1.3.2. Нейросетевые методы восстановления данных.

1.4. Выводы.

2. Конструкции изгибных волоконно-оптических датчиков и волоконно-оптических измерительных сетей.

2.1. Способ повышения разрешающей способности амплитудных деформационных волоконно-оптических измерительных сетей.

2.1.1. Механизм модуляции светопропускания ВС, изгибаемого на упругой основе.

2.1.2. Принцип организации деформационных волоконно-оптических измерительных сетей с повышенной разрешающей способностью.

2.1.3 Структура деформационно-чувствительной сети повышенной размерности.

2.1.4. Экспериментальное исследование деформационно-чувствительной сети повышенной размерности.

2.2. Метод конструирования чувствительных элементов сети на базе изгибной модуляции светопропускания ВС.

2.2.1. Механизм модуляции светопропускания ВС, изгибаемого между профилированных пластин.

2.2.2. Метод конструирования температурно-чувствительных элементов сети на базе изгибной модуляции светопропускания ВС.

2.2.3. Конструкция температурного волоконно-оптического датчика.

2.2.4. Результаты экспериментального исследования температурного волоконно-оптического датчика с термодинамическим преобразователем.

2.3. Экспериментальные установки информационно-измерительных систем

2.3.1. Экспериментальная установка деформационной волоконно-оптической измерительной системы с сетью повышенной размерности.

2.3.2. Экспериментальная установка волоконно-оптической измерительной системы для контроля распределения температуры.

2.4. Выводы.

3. Реконструкция точечных распределений физических полей в волоконно-оптических информационно-измерительных системах томографического типа.

3.1. Линеаризация математических моделей ВОИС. jq

3.2. Параметрическая идентификация линеаризованных моделей ВОИС.

3.3. Метод редуцирования матрицы проекций в условиях точечных воздействий на измерительную сеть.

3.4. Метод разделения диагностируемых ситуаций по степени надежности результатов реконструкции.

3.5. Метод восстановления одиночного воздействия ВОИСПР.

3.6. Метод ситуационного выбора алгоритма реконструкции.

3.7. Метод разделения тестовых воздействий на классы эквивалентности.

3.8. Оценка эффективности разработанных методов повышения качества алгебраической реконструкции.

3.9. Выводы.

4. Разработка и сравнительное исследование нейросетевых методов реконструктивной томографии.

4.1. Нейро-итерационный метод реконструкции.

4.2. Распространение метода MART на случай мультипликативного типа нелинейности системы алгебраических уравнений.

4.3. Экспериментальное исследование: предварительные замечания.

4.3.1. Модель измерительной системы.

4.3.2 Исследуемые распределения.

4.3.3. Используемые нейронные сети и правила их обучения.

4.4. Реконструкция точечных распределений.

4.5. Реконструкция гладких распределений.

4.6. Обобщающие свойства исследуемых решений.

4.7. Влияние шума на качество реконструкции.

4.8. Реконструкция распределений на макете ТВОИС.

4.9. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Принципы организации распределенных амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей»

В настоящее время большое внимание уделяется совершенствованию существующих и созданию новых информационно - измерительных систем (ИИС) регистрации и обработки информации в системах неразрушающего контроля, гидроакустике, геофизике, для разработки охранных систем объектов, систем управления сложными многопараметрическими процессами в высокотехнологичных производствах различных отраслей промышленности и т.д. [1 - 5]. Подобные задачи зачастую требуют оперативного сбора и обработки информации с большого числа регистрирующих устройств, при этом передача информации по многочисленным каналам с ограниченной полосой пропускания при помощи электрических сигналов ограничивает быстродействие и снижает помехозащищенность систем регистрации в целом, и может приводить к критическому снижению скорости опроса отдельных чувствительных элементов [1,6].

Качественно новым подходом к задачам регистрации данных является переход на оптические способы измерения и передачи данных [7 - 9]. Использование оптической связи, основанной на волноводной оптике для передачи телеметрических данных с датчиков, имеет ряд преимуществ перед электрическими линиями связи, а именно: широкополосность волоконно-оптических линий связи, малые потери на передачу данных, взрывобезопасность, малая масса, их высокая электроизоляционная прочность, высокая коррозионная стойкость. Серьезными аргументами в пользу волоконно-оптических ИИС (ВОИИС) являются также их высокая помехозащищенность и электромагнитная совместимость, а также скрытность предаваемых по ним данных [8, 10, 11]. Все эти свойства волноводной оптики привлекательны для их широкого практического использования и создания на основе волоконных световодов (ВС) волоконнооптических датчиков (ВОД), что, в конечном итоге, может существенно повысить возможности ИИС, построенных на основе этой элементной базы.

При решении задач, связанных с организацией измерения и последующей реконструкции физических параметров исследуемых полей, распределенных на некоторой площади, возникает необходимость формирования большого числа информационных каналов передачи данных, так как многие конструкции ВОД имеют пространственно-дискретный характер измерения восстанавливаемой физической величины [12]. В результате работ по решению проблем мультиплексирования /демультиплексирования сигналов с таких объединенных датчиков были разработаны распределенные датчики, которые позволяют проводить измерения непрерывно вдоль траектории размещения чувствительного элемента и квазираспределенные датчики, где измерения производятся лишь на отдельных участках такого чувствительного элемента [12, 13]. Такие датчики успешно используются в различных отраслях промышленности, особенно при анализе условий и контроле режимов эксплуатации протяженных объектов [14 - 17]. Однако разработанные распределенные ВОД представляют собой отдельные измерительные устройства со сложной аппаратурой формирования, регистрации и обработки выходного сигнала, поэтому, несмотря на достигнутые высокие метрологические характеристики, техническая реализация ВОИИС на базе таких датчиков и систем обработки данных с них достаточно сложна [13]. Необходимо заметить, что многообразие физических эффектов взаимодействия оптического излучения с веществом, схем формирования выходного сигнала, модуляции и демодуляции света обуславливает множество возможных вариантов реализации датчиков даже при регистрации одной и той же физической величины [12, 13]. При этом не прекращаются попытки разработок таких датчиков, которые превосходили бы уже имеющиеся по каким-либо практически важным критериям.

Как показывает анализ работ [12, 18 - 24], в последнее время прослеживается тенденция создания распределенных систем контроля с томографическим подходом к сбору и обработке информации. Такой томографический подход к организации сбора данных предполагает использование единой измерительной сети, состоящей из распределенных или квазираспределенных датчиков, которые фиксируют интегральную информацию о величине внешнего воздействия на чувствительные элементы вдоль линии их укладки. В этом случае восстановление исследуемой функции распределения осуществляется при обработке сигналов сразу всех датчиков, образующих измерительную сеть. Применение томографических методов позволяет значительно уменьшить число каналов передачи данных, что упрощает конструкцию измерительной системы в целом, уменьшает объем передаваемых данных и обеспечивает более высокую помехозащищенность каналов передачи информации [12, 25]. Наряду с уже перечисленных выше достоинствами, измерительный комплекс, основанный на томографических принципах сбора и обработки информации, может обеспечить наибольшую скорость получения и ввода данных в обрабатывающую систему, что особенно важно для систем контроля и управления различными объектами, работающих в реальном масштабе времени. Применение методов волоконно-оптической томографии наиболее оправданно тогда, когда традиционные методы имеют существенное ограничение. Так, например, при исследовании параметров технических конструкций в реальных условиях эксплуатации, при изучении распределения параметров физических полей на очень больших площадях, либо при исследовании двумерных, но не плоских функций распределения параметров (напряжения и колебания сложных поверхностей, например в обшивках самолетов, судов и т.п.), а также в тех случаях, когда применение проникающего излучения затруднено или вовсе невозможно [12, 15, 18, 20]. Практическое использование волоконно-оптических измерительных сетей

ВОИС), требующее для большинства задач простых, но одновременно эффективных и технологичных конструкций чувствительных элементов, а также средств ввода и регистрации оптического излучения, делает перспективным применение принципов амплитудной модуляции в их структурной организации. Несмотря на значительный вклад различных исследователей в этом направлении [12 - 14, 31 -36], ряд вопросов, касающихся разработки принципов организации амплитудных ВОИС изучен недостаточно полно.

Более того, несмотря на то, что задача реконструктивной томографии, сводящаяся к восстановлению функции нескольких переменных по известным интегралам от нее вдоль некоторых многообразий (как правило, вдоль прямых), была решена И. Радоном в 1917 г., значительные усилия большого числа исследователей сосредоточены на разработке эффективных в вычислительном плане алгоритмов восстановления изображений и на преодолении трудностей, возникающих при исследовании реальных объектов [26, 27]. Серьезным сдерживающим фактором является недостаточная эффективность распространенных методов реконструктивной томографии, ориентированных на обработку результатов сканирования по прямолинейным траекториям со значительным числом интегральных проекций, в приложениях к волоконно-оптической томографии, где условия сбора данных отличаются. В таких условиях важную роль для качественной реконструкции играет возможность учета специфики организации ВОИС и априорных знаний о классе функций пространственного распределения реконструируемого физического поля, что делает перспективным разработку специализированных приемов и вычислительных методов.

Таким образом, актуальной научной задачей является исследование принципов организации амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей, а также разработка и совершенствование методов реконструкции данных с ВОИС.

Целью настоящей работы является исследование принципов организации, а также методов обработки данных с амплитудных волоконно-оптических измерительных сетей. Для достижения указанной цели были сформулированы и решены следующие задачи.

- Проведение теоретического анализа принципов построения волоконно-оптических измерительных преобразователей с амплитудной модуляцией светопропускания.

- Разработка конструкций волоконно-оптических преобразователей и распределенных измерительных сетей на их основе.

- Разработка и исследование методов реконструктивной томографии в распределенных амплитудных волоконно-оптических информационно-измерительных системах, основанных на алгебраических и нейросетевых алгоритмах восстановления различных классов распределений физических полей.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие результаты, полученные впервые в настоящей работе. •

1. Принцип организации деформационно-чувствительной волоконно-оптической измерительной сети, позволяющий существенно повысить разрешающую способность измерительной системы без введения дополнительных информационных каналов.

2. Метод идентификации параметров волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, позволяющий учитывать индивидуальные особенности чувствительных элементов волоконно-оптических измерительных линий, а также особенности их интеграции в измерительные сети.

3. Метод выбора эффективного алгоритма и оценки достоверности алгебраического решения задач реконструкции точечных воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на сопоставлении размерности редуцированной матрицы проекций и ее ранга.

4. Нейро-итерационный метод реконструкции воздействий на волоконно-оптические измерительные сети, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

Научная новизна работы.

1. Предложен метод укладки протяженных конструктивных элементов в структуре амплитудной измерительной сети. Особенностью метода является возможность увеличения разрешающей способности деформационно-чувствительной ВОИС за счет появления упругой связи между конструктивными элементами и расположенными рядом измерительными линиями, что позволяет получать информацию о внешних воздействиях в местах, не охваченных измерительной сетью.

2. Предложен комплекс мер, позволяющий адаптировать и расширить инструментарий традиционных методов реконструктивной томографии в приложениях к нелинейным волоконно-оптическим измерительным сетям в условиях реконструкции точечных распределений. В частности, предложен метод линеаризации математических моделей волоконно-оптических измерительных сетей с амплитудными измерительными преобразователями и обоснованы условия, в которых она допустима, предложен метод параметрической идентификации матрицы проекций, а также введена мера оценки недоопределенности задачи реконструкции, основанная на вычислении ранга редуцированной матрицы проекций и позволяющая выбрать эффективный способ решения задачи.

3. Предложен метод совместного использования нейросетевого и алгебраического подходов к задаче реконструкции, где первый учитывает априорные знания, используется для выбора начального приближения решения, а второй - обеспечивает соответствие решения исходной системе алгебраических уравнений. Особенностью метода является обучение нейронной сети на внутренних данных математической модели измерительной системы, что снимает необходимость проведения большого числа натурных экспериментов, облегчает последующую реализацию алгебраической процедуры и снижает зависимость нейросетевого решения от особенностей аппаратной части измерительной системы.

Практическая значимость работы определяется возможностью использования разработанных конструкций чувствительных элементов и поверхностей, методов и алгоритмов обработки данных в разработке волоконно-оптических информационно-измерительных систем мониторинга распределенных физических полей, в системах неразрушающего контроля, для регистрации параметров технических конструкций в процессе их эксплуатации, в системах охраны и обеспечения безопасности и т.п.

Достоверность результатов обусловлена совпадением результатов численного моделирования с результатами лабораторных испытаний макетов волоконно-оптических информационно-измерительных систем.

Связь работы с научными программами. Диссертационная работа связана с госбюджетными НИР, которые выполнялись в МГУ им. адм. Г.И. Невельского, ДВГТУ и ИАПУ ДВО РАН по федеральным программам в рамках следующих тем: «Разработка архитектуры оптоэлектронной нейроподобной вычислительной системы для обработки сигналов распределенных измерительных сетей, предназначенных для диагностики состояния технических объектов и структуры физических полей», «Разработка физических принципов адаптивных информационно-измерительных систем», «Разработка принципов организации распределенных информационно-измерительных систем с признаками искусственного интеллекта», «Разработка принципов восстановления 3-D распределений физических воздействий информационно-измерительными сетями, использующими синтез алгебраических и нейросетевых вычислительных алгоритмов», а также поддержана 3 грантами ФЦП «Интеграция науки и высшего образования России» по направлению 2.8.

Личный вклад автора. Решение всех основных задач, сформулированных в диссертации, получено автором лично, либо при его определяющем участии. Постановка задач, разработка теоретических и экспериментальных методик выполнены совместно с научным руководителем и соавторами опубликованных работ.

Публикации. По результатам диссертационной работы автором лично и в соавторстве опубликована 61 работа, получен 1 патент РФ. Принадлежность указанных научных результатов соискателю признана всеми соавторами и научным руководителем.

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и выставках: International Workshop on Optical Beam Transformation - IWBT. — Владивосток, 2001; Fourth International Young Scholar's Forum of the Asia-Pacific Region Countries. - Vladivostok, 2001; International Conferences on Lasers, Applications and Technologies — LAT 2002. - Moscow, 2002, 2005; International Conference "1st IEEE International Conference On Circuits And Systems For Communication". - S-Peterburg, 2002; Asia-Pacific Conferences on Fundamental Problem of Opto- and Microelectronics (APCOM). - Vladivostok, 2002, 2003, 2005; World Exhibition of Invention, Research and Industrial Innovation Eureka-2002", Project "Optoelectronic Measuring Intelligence System". - Brussels, 2002; Выставке инвестиционных проектов «Владвузинвест-2002», проводимой в рамках инвестиционной ярмарки Форума АТЭС. Проект «Волоконно-оптическая охранная система -Волоконный паук». - Владивосток, 2002; International Conferences "Physics and Control: General Problems and Applications" - PhysCon 2003; 2005 - St Petersburg, 2003, 2005; IX Международной выставке научно-технических проектов ЭКСПО-Наука (ESI) 2003, Проект "Fiberlink thermomodeling". -Москва, 2003; Девятой специализированной выставке-ярмарке «Транспорт. Судоходство. Связь-2003», Проект «Температурный датчик». — Владивосток, 2003; Fourth Asia-Pacific Conference "Fundamental Problems of Optoelectronics and Microelectronics". - Khabarovsk, 2004; Международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2004». — Краматорск, 2004; Международной конференции «Молодые ученые — промышленности, науке, технологиям и профессиональному образованию: проблемы и новые решения» - Москва, МГИУ, 2005; Всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи. Проект «Волоконно-оптический датчик угла поворота» - Москва, ВВЦ, 2005; Двенадцатой Всероссийской научной конференции студентов - физиков и молодых ученых ВНКСФ-12. - Новосибирск, 2006.

Структура и объем работы. Диссертация представлена на 136 листах машинописного текста и состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников и 4 приложений. Работа содержит 33 рисунка, 11 таблиц и список использованных источников из 117 наименований.

Заключение диссертации по теме «Оптика», Седов, Виктор Александрович

Основные результаты, изложенные в четвертой главе, опубликованы в работах [111 — 117].

Заключение

В настоящей диссертационной работе, на основании выполненных исследований, получены следующие научные результаты и выводы:

1. Предложена и экспериментально исследована конструкция волоконно-оптического деформационно-чувствительного элемента на эффекте нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого на упругой подстилающей поверхности.

2. Впервые предложен метод увеличения разрешающей способности амплитудных деформационно-чувствительных волоконно-оптических измерительных сетей за счет привнесения в конструкцию ВОИС конструктивных элементов с упругой связью с измерительными линиями. На его основе предложена конструкция чувствительной поверхности повышенной размерности и разработан макет ВОИС повышенной размерности с разрешающей способностью п — (21 — 1)(2к — 1), полученный на базе конструкции ВОИС с двумя направлениями укладки измерительных линий и разрешающей способностью п = I • к.

3. Предложена и экспериментально исследована конструкция температурно-чувствительного элемента, использующего в своей конструкции эффект нарушения светопропускания волоконного световода, изгибаемого между профилированных пластин термодинамическим преобразователем.

4. Впервые предложен метод и разработан алгоритм идентификации параметров измерительных линий волоконно-оптических измерительных сетей, основанный на построчном экспериментальном определении коэффициентов матрицы проекций, что позволяет учитывать индивидуальные конструктивные и технологические особенности чувствительных элементов ВОИЛ, а также особенности укладки таких ВОИЛ в ВОИС.

5. Синтезирован алгоритм редуцирования матрицы проекций, позволяющий в условиях ограниченного количества воздействий на измерительную сеть уменьшать размерность матрицы, в некоторых случаях сводя ее к квадратному виду.

6. Впервые предложен метод разделения исследуемых воздействий по степени надежности результатов реконструкции. Предложено выражение, позволяющее количественно определить степень недоопределенности матрицы проекций, и, таким образом, косвенно оценивать достоверность результата реконструкции данных.

7. Впервые предложен метод и разработан алгоритм восстановления одиночного точечного воздействия измерительной сетью повышенной размерности, основанный на учете информации о взаимном расположении измерительных линий, участвующих в процессе измерения, и позволяющий получить однозначное решение задачи реконструкции такого типа воздействий на ВОИСПР.

8. Разработан универсальный алгоритм ситуационного выбора метода обработки, включающий в себя способ оценки степени недоопределенности задачи реконструкции и выбора на ее основе наиболее подходящего метода для решения задачи.

9. Впервые предложен нейро-итерационный метод реконструкции, основанный на широком использовании математической модели измерительной системы и совмещающий в себе преимущества алгебраических и нейросетевых алгоритмов реконструкции.

10.Эффективность предлагаемых методов и алгоритмов подтверждена результатами численного моделирования и экспериментальными исследованиями, выполненными на макетах ВОИС с двумя и тремя направлениями укладки, а также ВОИС повышенной размерности.

В заключении хочу выразить глубокую благодарность научному руководителю Юрию Николаевичу Кульчину за постоянное внимание к моей работе и всестороннюю помощь в решении возникавших проблем.

Искреннюю признательность и благодарность приношу Борису Сергеевичу Ноткину, без помощи которого в разработке теоретических материалов, постановке экспериментов и обсуждении результатов завершение работы стало бы невозможным.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Седов, Виктор Александрович, 2010 год

1. Князева, В. В. Интеллектуальные системы оперативного контроля и предупреждения экстремальных ситуаций на испытательных стендах Текст./ В. В. Князева, А. А. Егоров // Авиакосмическое приборостроение. -2003.-№2.

2. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник Текст./ В. В. Клюев [и др.] //М.: Машиностроение. 1995. — 448 е.: ил.

3. Лавриненко, А. В. Периметровые средства обнаружения: современное состояние Текст./ А. В. Лавриненко. // Специальная техника. 2001 - № 5.

4. Кинз, Р. У. Фундаментальные пределы в цифровой обработке информации Текст./ Р. У. Кинз // ТИИЭР. 1981. - №2. - С. 152-161.

5. Окоси, Т. Волоконно-оптические датчики Текст./ Т. Окоси [и др.] Л.: Энергоатомиздат. — 1990.

6. Евтихиев, Н. Н. Волоконная и интегральная оптика в информационных системах Текст./ Н. Н. Евтихиев, Э. А. Засовин, Д. И. Мировицкий. М.: Изд. МИРЭА, 1987.

7. Семенов, А. С. Интегральная оптика для систем передачи и обработки информации Текст./ А. С. Семенов, В. Л. Смирнов, А. В. Шмалько. М.: Радио и связь, 1990. - 224с.

8. Гауэр, Д. Оптические системы связи Текст./ Д. Гауэр. !Vx.: радИо и связь, 1989.-504с.

9. Григорьева, Е. Е. Волноводная передача изображений в когерентном свете. Обзор. Текст./ Е. Е. Григорьева, А. Т. Семенов // Квантовая электроника. 1978.-Т. 5, №9.

10. Кульчин, Ю. Н. Распределённые волоконно-оптические измерительные системы Текст. / Ю. Н. Кульчин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 272 с.

11. Мировицкий, Д. И. Распределенные и квазираспределецНые волоконно-оптические датчики Текст./ Д. И. Мировицкий // Измерительная техиика-1991 -№12.-С. 43.

12. Квазираспределенный волоконно-оптический датчик Текст./ Ю. Н. Кульчин [и др.] // Измерительная техника. 1993. - № 1. с. 16—17.

13. Рахимов, Н. Р. Применение оптического волокна в системе оценки усталостной повреждаемости элементов конструкций Текст./ Н. Р. Рахимов // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2005. — т. 48, № 1. - С. 39-^3.

14. Распределенный волоконно-оптический датчик температуры Текст./ Ю. Н. Кульчин [и др.] // Методы и средства измерений. Материалы четвертой Всероссийской научно-технической конференции. В 2 частях. Часть 2. Н. Новгород: МВВО АТН РФ. - 2002. - С. 18-19.

15. Денисов, И. В. Волоконно-оптические интеллектуальные оболочки морских конструкций и механизмов Текст./ И. В. Денисов // Транспортное дело России. 2004. - Спец. вып. 2. - С. 89-91.

16. Датчики и преобразователи информации систем измерения, контроля и управления: Сб. материалов XV научно-технической конференции с участием зарубежных специалистов. М.: МГИЭМ, 2003.

17. Витрик, О. Б. Проблема «чувствительной кожи» и волоконно-оптические измерительные системы Текст./ О. Б. Витрик // Соросовский образовательный журнал. — 2001. — Т. 7, №1.— С. 108.

18. Proc. of Distributed and multiplexed fiber-optic sensor IV Conf. San-Diego / Yu. N. Kulchin et al. San-Diego, 1994 - Vol. 2294. - P. 165-173.

19. Гиневский, С. П. Использование методов реконструктивной вычислительной томографии в обработке сигналов волоконно-оптических датчиков Текст./ С. П. Гиневский [и др.] // Квантовая электроника. 1995. -Т. 22, № 10.-С. 1013-1018.

20. О применении томографических методов в волоконно-оптических датчиках Текст./ О. И. Котов [и др.] // Письма в ЖТФ. 1990. - Т. 16, вып. 2.-С. 90-94.

21. Хелгасон, С. Преобразование Радона Текст./ С. Хелгасон, М.: Мир, 1983.

22. Тихонов, А.Н. Регуляризирующие алгоритмы и априорная информация Текст./ А.Н. Тихонов, А.В. Гончарский, В.В. Степанов, А.Г. Ягола, М.:

23. Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1983. — 200с.

24. Бахвалов Н. Численные методы Текст./ Н. Бахвалов [и др.] М., 2002. -632 с.

25. Лапчик М. Численные методы Текст./ М. Лапчик [и др.] М., 2004. 384 с.

26. Рыбальченко, Н. А. Выбор схемы укладки ВОИС Текст./ Н. А. Рыбальченко // Сб. докладов региональной научно-технической конференции творческой молодежи «Инновации и молодежь». -Владивосток, 2004. С. 9-14.

27. Красюк, Б. А. Световодные датчики Текст./ Б. А. Красюк [и др.] М.: Машиностроение, 1990. - 256 с.

28. Proc. Conf. on Optical sensors and optical Techniques in Instrumentation Text./ B. Culshaw. London, 1981.

29. Бусурин, В. И. Оптические и волоконно-оптические датчики Текст./ В. И. Бусурин, А. С. Семенов, Н. П. Удалов // Квантовая электроника. 1985. -Т. 12, №5.-С. 901-944.

30. Electron. Letts Text./ М. Nishimura, Н. Yokota. 824 (1982). - Vol. 18:

31. Бусурин, В. И. Волоконно-оптические датчики: Физические основы, вопросы расчёта и применения Текст./ В. И. Бусурин, Ю. Р. Носов. — М.: Энергоатомиздат, 1990.

32. Патлах, А. Л. Светопропускание изогнутых многомодовых оптических волокон Текст./ А. Л. Патлах, А. С. Семенов // Квантовая электроника. — 1983. -№ 7.-С. 868-870.

33. Левин, Г. Г. Оптическая томография Текст./ Г. Г. Левин, Г. Н. Вишняков. М.: Радио и связь, 1989. - 224 с.

34. Hertz, Н. М. Tomographic imaging of micrometer-sized optical and soft-x-ray beams Text./ H. M. Hertz, R. L. Byer // Optics Letters. 1990. - Vol. 15, № 7. -P. 396.

35. Рыбальченко, H. А. Алгебраические методы решения томографических задач Текст./ Н. А. Рыбальченко // Двенадцатая Всероссийская Научная

36. Конференция Студентов-Физиков и молодых ученых (ВНКСФ-12, Новосибирск): Материалы конференции, тезисы докладов. Новосибирск, 2006.

37. Денисова, E. В. Применение приближенных алгебраических и нейросетевых методов решения томографической задачи Текст./ Е. В. Денисова, И. В. Денисов // Электронный журнал «Исследовано в России», 2002. Т.201.- С. 2222-2228.

38. Терещенко, С. А. Методы вычислительной томографии Текст./ С. А. Терещенко. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 320 с.

39. Беклемишев, Д.В. Дополнительные главы линейной алгебры Текст./ Д.В.Беклемишев -М.: Наука, 1983с.

40. Фаддеев, Д.К. Вычислительные методы линейной алгебры Текст./ Д.К. Фаддеев, В.Н. Фаддеева СПб: Лань, 2002, 3-е, стер, изд., 733 с.

41. Амосов, А.А. Вычислительные методы для инженеров Текст./ А.А. Амосов, Ю.А. Дубинский, Н.В. Копченова. -М.: Высш. шк., 1995, 544 с.

42. Поттер, Д. Вычислительные методы в физике Текст./Д. Поттер. М: Наука, 1975. - 394 с.

43. Демидович, Б.П. Основы вычислительной математики. Текст./ Б.П. Демидович, И.А. Марон. М.: Наука, 1970. - 664 с.

44. Бут, Э.Д. Численные методы. Текст./Э.Д. Бут. М.: ГИФМЛ, 1959. - 240 с.

45. Herman, G.T. Iterative reconstruction algorithms Text./ G.T. Herman, A. Lent // Computers in Biology and Medicine, 1976. V. 6. - p. 273-294.

46. Gordon, R.A. A tutorial on ART Text./ R.A. Gordon // IEEE Tr. On Nuclear Sciences, 1974. V. NS-21, No.l. - p.78-93.

47. Colsher, J.G. Iterative three-dimensional image reconstruction from tomographic projections study Text./ J.G. Colsher // Computer Graphics and Image Processing, 1977. V.6.- p.513-537.

48. Goitein, M. Three-dimensional density reconstruction from a series of two-dimensional projections Text./ M. Goitein // Nuclear Instruments and Methods, 1972.-V. 101.-p. 509-518.

49. Ортега, Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем Текст./ Дж. Ортега-М.: Мир, 1991.

50. Minerbo, G.N. MENT: a maximum entropy algorithm for reconstructing a source from projection data. Text./ G.N. Minerbo // Computer graphics and image processing v. 10 p.48 68 (1978)

51. Reis, Maria L. Maximum entropy algorithms for reconstruction from projections Text./ Reis Maria L. and Nilson Costa Roberty //Inverse problems, 1992 N8 -p.623— 644.

52. Пикалов, B.B. Вычислительная томография и физический эксперимент / В.В. Пикалов, Н.Г. Преображенский // Успехи физических наук, 1983. -т. 141.- с.469^197.

53. Haunsfield, G.N. Computerized transverse axial scanning (tomography). 1. Description of system Text./ G.N. Haunsfield // Brit. J. Radiol. 1973. - vol. 46,№ 552.-p. 1016-1022.

54. Пикалов, B.B. Сравнение алгоритмов спиральной томографии Текст./ В.В. Пикалов, А.В. Лихачев // Вычислительные методы и программирование, 2004.- т.5. — стр.170—183.

55. Хермен, Г. Восстановление изображений по проекциям: Основы реконструктивной томографии. Пер. с анг. Текст. / Г. Хермен. — М.: Мир, 1983.

56. Вишняков, Г.Н. Исследование точности алгебраического алгоритма реконструкции томограмм по проекциям, заданным в ограниченном диапазоне углов Текст./ Г.Н. Вишняков, О.И. Машевская //Измерительная техника, 2005. -№ 8 с.34-37.

57. Губарени, Н.М. Итерационный алгебраический метод восстановления томограмм из суммарного изображения при малом числе проекций Текст./Губарени Н.М., Попова Т.И. // Электронное моделирование. -1990. —Т. 12. -No.l.-C. 85-90.

58. Оссовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст./ С. Оссовский. — М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

59. Нейроматематика. Кн. 6: Учебн. пособие для вузов Текст./ А. Д. Агеев [и др] М.: ИПРЖР, 2002. - 448 е.: ил.

60. Handbook of Neural Network signal processing Text./ Edited by Yu Hen Hu, Jeng-Neng Hwang. London.: CRC Press, 2002.

61. Уоссерман, Ф. Нейрокомпьютерная техника Текст./ Ф. Уоссерман. -М.: Мир, 1992.-240 с.

62. Калан, P. Основные концепции нейронных сетей Текст./ Р. Калан. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

63. Денисов, И. В. Архитектуры систем искусственного интеллекта Текст./ И. В. Денисов. — Владивосток: Изд-во МГУ им. адм. Г. И. Невельского, 2004. 232 с.

64. Седов, В. А. Выбор метода восстановления данных с ВОИС Текст./ В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко // Сб. докладов региональной научно-технической конференции творческой молодежи «Инновации и молодежь». Владивосток, 2004. - С. 3-5.

65. Кульчин, Ю.Н. Оптоэлектронная нейроподобная система обработки выходных данных волоконно-оптической измерительной сети Текст./ Ю.Н. Кульчин, И.В. Денисов, О.Т. Каменев // ПЖТФ. 1999. - Т. 25. -Вып. 6. - С. 65 - 70.

66. Kulchin, Yu.N. Neural network for reconstruction of signal from distributed measuring system of optical amplitude sensors Text./ Yu.N. Kulchin, A. V. Panov // Pacific Science Rewiew. 2001. - Vol.3. - P. 1—4.

67. Kulchin, Yu.N. Selection of optimal parameter of speed of training of neural network perceptron type Text./ Yu.N. Kulchin, 1. V. Denisov, E. V. Denisova // Proc. SPIE.-2003.-Vol. 5129.-P.162-167.

68. Снайдер, А. Теория оптических волноводов Текст./ А. Снайдер, Дж. Лав. Радио и связь, 1987. - 656 е.: ил.

69. Гуляев, Ю. В. Модуляционные эффекты в волоконных, световодах и их применение Текст./ Ю. В. Гуляев, М. Я. Меш, В. В. Проклов. М.: Радио и связь, 1991. - 152 е.: ил.

70. Кульчин, Ю. Н. Оптоэлектронная распределенная сигнальная система Текст./ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. А. Седов, О. В. Кириченко, Н. А. Рыбальченко. // Измерительная техника. 2005. - Т. 7. - С. 28-32.

71. Кульчин, Ю. H. Макет оптоэлектронной нейроподобной измерительной системы Текст./ Ю. Н. Кульчин, И. В. Денисов, В. А. Седов, О. В. Кириченко, Е. В. Денисова, Р. С. Дроздов. // Микросистемная техника. -2003. -№ Ю.

72. Моршнев, С. К. Пропускание светового излучения крутыми изгибами волоконных световодов Текст./ Моршнев С.К., Францессон А.В. // Квантовая электроника. 1982. - № 2(9).

73. Бронштейн, И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов Текст./ И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев. 13-е изд., исправленное. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 544 с.

74. Сивухин, Д. В. Механика. Том 1. Текст./ Д. В. Сивухин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 560 с.

75. Kulchin, Yu. N. Fiber-optical microinflection temperature sensor Text./ Yu. N. Kulchin, Igor V. Denisov, Victor A. Sedov, Roman S. Drozdov, Andrey A. Gridin, Vasily V. Galafton. // Pacific Science Review. 2003. - Vol. 5. - P. 1820.

76. Бондарев, Б. В. Курс общей физики. Книга 3: Термодинамика. Статистическая физика. Строение вещества Текст./ Б. В. Бондарев, Н. П. Калашников, Г. Г. Спирин. М.: Высш. Школа, 2005. — 366 с.

77. Седов, В. А. Алгоритм работы системы температурного моделирования для ВОИС Текст./ В. А. Седов // Наука делает мир лучшим. Сб. трудов региональной научно-технической конференции, МГУ им. Г.И. Невельского. Владивосток, 2003. — С. 137—141.

78. Denisov, I. V. Characteristics of the Fiber-Optical Microinflection Temperature Sensor Text./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Nelly A. Rybalchenko // Pacific Science Review. 2004. - Vol. 6(1). - P. 100-103.

79. Денисов, И. В. Волоконно-оптический микроизгибный температурный датчик Текст./ И. В. Денисов, В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко. // Приборы и техника эксперимента. 2005. - № 5. - С. 131—134.

80. Седов, В. А. Волоконно-оптический датчик угла поворота Текст./ В. А. Седов, Н. А. Рыбальченко, А. А. Гридин // Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи: Сборник материалов. М.: ВВЦ, 2005.-С. 225-227.

81. Карначев, А. С. Микролокальные сети: интеллектуальные датчики, однопроводный интерфейс, системы сбора информации Текст./ А. С. Карначев, В. А. Белошенко, В. И. Титиевский. Донецк: ДонФТИ НАЛУ Украины, 2000. - 199 е., ил.

82. Denisov I. V. Fiber-optical temperature measuring system Text./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov. // 6th International Conference on "Mid-Infrared Optoelectronics Materials and Devices" Book of abstracts. SPb, 2004. - P. 155-156.

83. Denisov, Igor V. Temperature Field Modeler for Fiber-Optical Measuring Network Текст./ Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Roman S. Drozdov, Vsevolod V. Vorobyev, Andrey V. Artemyev. // Pacific Science Review. — 2002.-Vol. 4.-P. 63-66.

84. Ракович, H. Измерение и контроль температуры в сети MicroLAN / Н. Ракович // ChipNews. 2000. - № 8.

85. Витрик, О.Б. Физические основы волоконно-оптических измерительных сетей для восстановления многомерных распределений параметров физических полей Текст./ О.Б. Витрик. Дисс. . д-ра ф.-м. наук.: 05.08.06 - Владивосток: ДВГТУ. - 1999. - 205 с.

86. Сизиков, В. С. Математические методы обработки результатов измерений: Учебник для вузов Текст./ В. С. Сизиков. СПб-.Политехника, 2001. - 240.

87. Седов, В.А. Методика повышения качества восстановления данных с ВОИС алгебраическими методами Текст./ В.А. Седов // Транспортное дело России. Спецвыпуск № 7, М.: Морские вести России, 2006. — С. 46— 54.

88. Кострикин, А. И. Введение в алгебру. Текст./ А. И. Кострикин. М.: Наука, 1977.

89. Александров, П.С. Введение в теорию групп Текст./ П.С. Александров -М.: Наука, 1980.-144 с.

90. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры. Кн.З: Учеб. пособие для вузов Текст./ А. И. Галушкин. М.: ИПРЖР, 2000. - 528 е.: ил.

91. Калан, Р. Основные концепции нейронных сетей Текст./ Р. Калан. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.

92. Kulchin, Yu. N. Architecture of the neural-like photosensitive system for solution of the fiber-optical tomography problem / Yu. N. Kulchin, Igor V. Denisov, Viktor A. Sedov, Nelly A. Rybalchenko. // Fundamental Problems of

93. Optoelectronics and Microelectronics II. Proc. of SPIE, 2004. V. 5851. - P. 263-266.

94. QxX = 0.06 ЕхХ = 0.5 7 G = 1

95. QxX = 0.37 ЕхХ = 1.67 G = 1

96. QxX = 0.02 ЕхЯ = 0.11 G = 11. QxX = 2.22042 ЕхХ = 3.52 G = 11. QxX = 3.2 = 5.8 G = 0.56= 2.22 ЕхХ = 6.9 g = 0.75

97. QxX = 2.24 EXX = 4-9 G =0.56

98. QxX = 1.72 E,* = 3.95 G = 0.561. QxX = in = 4.64 G = 0.75

99. Qx* = in Ex X = 3.01 G = 0.75xj? = 2.6 ExX = 5.1 G = 0.562.01exx = 5.18 G = 0.56= 1-26

100. Qxg = 2.76 ExX = 7.5 G = 0.75

101. QxX = 0.79 ЕхЯ = 2.98 G = 0.75

102. QxX = 0.73 Ex X = 2.3 G = 0.751. QxX = 0.54 = 3.1 I G = 1003 = 0.32 G = 12x* = 5.351. ExX = 170.75

103. QxX = 0.42 EXX = 1-97 G = 1

104. QxX = 5.26 E^ = 16.2 G = 0.75013 EXX = 0.561. G = 1x* = 2.95 ^ = 7.72 0.751. Qx* = 0.12 ExX = 1.36 11. Т. град1. QxX = 0.02 ExX = 0.2 1