Теоретическое обоснование возможности снижения потерь информации при измерениях непрерывных случайных величин при наличии шумов

В статье решается задача снижения потерь информации при измерениях непрерывных случайных физических параметров в условиях шумов методами математической теории информации. Задача является значимой для целей обработки мониторинговых данных, в частности, содержания метана в угольных шахтах при угледобыче. Выполнен анализ процесса получения информации об искомых параметрах газовыделения с помощью измерительных устройств (ИУ) содержания газа. Предложена модель для определения минимального объема получаемой информации по метану при искажениях измерений, основанная на решении оптимизационной задачи. Найдена зависимость количества этой информации о содержании метана от вероятности ошибки измерений. В результате проведенного теоретического анализа установлено, что для снижения потерь информации требуется учет скорости изменения информативности измерений метана. Показано, что оптимальный порядок контроля метана определяется специальным рядом из значений временных интервалов опроса датчиков. Определена зависимость изменения критерия дисперсии эпсилон-энтропии от расстояния до забоя в шахте. Это важно для рационального размещения датчиков метана. Теоретические выводы подтверждаются результатами численного эксперимента.

Куприянов B. B. Теоретическое обоснование возможности снижения потерь информации при измерениях непрерывных случайных величин при наличии шумов // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2021. – № 8. – С. 70–81. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_8_0_70.

Куприянов Вячеслав Васильевич — д-р техн. наук, профессор, НИТУ «МИСиС», e-mail: msmu_asu@mail.ru.

1. Куприянов В. В. Тензорные методы для построения измерительных устройств и систем / XVIII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов. — М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2020. — С. 237—238.

2. Куприянов В. В., Герасимов В. С. Пути повышения достоверности обработки и передачи информации в автоматизированных системах информации // Восточный Европейский научный журнал. — 2016. — Т. 3. — № 14. — С. 33—37.

3. Пфанцагль И. Теория измерений. — М.: Мир, 1976. — 378 с.

4. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: ИИЛ, 1963. — 829 с.

5. Barto A. G. Discrete and continuous models // International Journal of General Systems. 2013, vol. 3, no. 3, pp. 163—177.

6. Guiasu S. Information technology with applications. New York: McGrow-Hill, 2017. 312 p.

7. Пучков Л. А., Аюров В. Д. Синергетика горнотехнологических процессов. — М.: Изд-во МГГУ, 1997. — 264 с.

8. Chen Z.-Y., Xiao Z.-X., Zou M. Research on mechanism of quantity discharge of firedamp from coal drift of headwork surface reflect coal and gas outburst // International Journal of Hydrogen Energy. 2019, no. 42, pp. 395—401.

9. Niu S. Coal mine safety production situation and management strategy // Management and Engineering. 2018, vol. 14, pp. 70—78.

10. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. — М.: Мир, 1983. — 957 с.

11. Jaynes E. T. Where do we stand on maximum entropy? / The maximum Entropy Formalism. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2018, pp. 15—118.

12. Kapur J. N. On maximum entropy complexity measures // International Journal of General Systems. 2017, vol. 9, no. 2, pp. 95—102.

13. Куприянов В. В., Баранникова И. В. Методологические аспекты диспетчерского контроля газовоздушных ситуаций на участках шахты // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2016. — № 9. — С. 46—58.

14. The Coalmining History Resource Centre: [ofits. sait], URL: http://www.cmhrc.co.uk/ site/disasters/ (дата обращения 30.10.2019).