Профессор из Оксфорда рассказал в Челябинске о прорывных ноу-хау британской науки

Свое решение проблемы предлагает профессор из Оксфордского университета Магус Патрик Генри, один из создателей умной системы, позволяющей «отсеять» посторонние шумы и вычленить даже самый слабый сигнал.
Причем этот инновационный метод пригоден для приборов и датчиков, в рамках «интернета вещей» вторгающихся в нашу жизнь, измеряющих буквально все параметры каждодневного бытия. Выступление ученого на эту тему вызвало огромный интерес на прошедшей в Челябинске международной научно-практической конференции «Измерения: состояние, перспективы развития». Как «поверить алгеброй гармонию» нашего мира? Сэр Генри поделился с «ЮП» своими мыслями по поводу.

Услышать звезды

— На днях астрофизики зафиксировали гравитационный всплеск, идущий от столкнувшихся звезд, и сделали сенсационный вывод о волновой природе силы тяготения. Но как отделить нужный сигнал от посторонних шумов?

— Наш «метод призм» позволяет заглянуть в глубины космоса, сделать радиотелескопы чувствительными к малейшим изменениям «звездного шума», вычленить и отфильтровать сигнал, идущий через тысячи парсеков! Но для этого нужно обеспечить узкую «полосу охвата», чтобы приборы сами засекали необычный радиовсплеск и определяли, откуда он идет, имеет природный или искусственный характер.

— «Интернет вещей» открывает для человечества фантастические возможности...

— Но при этом возникает и немало вызовов, особенно в сфере измерений. Традиционные методы передачи данных работают слишком медленно, и возникает масса проблем. А мы пошли дальше — создали систему из «гибридных единиц», моментально диагностирующую сбои в потоке информации, способную к саморегулированию, внесению в нее корректив.

— Из-за чего происходят эти сбои?

— Помимо космического излучения, вспышек на Солнце вокруг нас множество электроприборов, которые фонят, создают электромагнитные помехи. Как отбросить лишнее, обеспечить чистоту нужного сигнала? Мой коллега из Санкт-Петербурга, руководитель лаборатории ВНИИМ Роальд Тайманов, с которым мы работаем над решением этой мегапроблемы, как-то сказал: «Интернет вещей» ставит перед метрологами новые задачи, и если мы их не решим, то цифровая эра принесет больше опасений, чем надежд». Действительно, сбои в информации могут привести к непредсказуемым последствиям, и чтобы не допустить их, датчик должен сам оценивать данные, а если они ошибочные, определять динамическую погрешность и вносить изменения.

Авто «с мозгами»

— Проблема точности данных особенно важна в нефтяной промышленности, автомобилестроении...

— К примеру, как обеспечить оптимальное соотношение жидкости и газа в двигателе автомобиля? В какой-то мере измерить его можно с помощью кориолисова расходомера, но данные эти неточные. Учеными Оксфордского университета в рамках научной коллаборации с ЮУрГУ запущен проект, позволяющий с помощью IT-технологий корректировать показания датчиков давления. Это позволит избежать отказов в работе двигателя, спасти жизни людей. Важность проблемы понимают на государственном уровне: уже приняты российские и британские стандарты самоконтроля топливной аппаратуры.

— Можно ли применить эту систему в автопроме?

— При традиционной системе измерений, например, впрыскивания дизельного топлива в двигатель машины, можно вести расчеты при частоте не более 25 герц, мы же создали прототип аппарата, работающего при 1500 герц. А сейчас работаем и над величинами, измеряемыми килогерцами! Это позволит максимально точно рассчитать расход автотоплива, масла.

Недавно мы с британской автокомпанией «Ягуар» запустили новый проект — выявляем частоту, при которой системы автомобиля будут работать наиболее комфортно. А все ненужные частоты отфильтровываются, остается «чистый сигнал».

— И в России уже ведутся такие исследования?

— Конечно! К примеру, челябинские ученые в рамках совместного проекта с автозаводом «КамАЗ» работают над созданием автомобиля будущего с полным набором умных систем. Это и система автоторможения со стопором дифференциала, и самоконтроль сенсоров, и мониторинг датчиков давления автотоплива. В них встроили ультразвуковые преобразователи, сигнализирующие о надежности датчика. Если интегрировать эту модель с нашей системой, точность измерений вырастет в разы! Такие фильтры убирают нежелательные частоты, оставляя нужную.

Этот проект был презентован на международной метрологической конференции и получил высокую оценку экспертов. Его результаты будут опубликованы в научном журнале.

Умная призма

— Что нового в этой сфере создано за последнее время?

— Нами разработана инновационная технология обработки сигналов датчиков — с помощью призм. Ее суть в том, что входной сигнал автоматически обрабатывается, и есть возможность на выходе получить два сигнала, легко поддающиеся измерению. Эта система выполняет роль своеобразного фильтра, отсеивающего помехи, и работает в режиме реального времени. Кроме того, она обладает большой гибкостью, способностью перестраиваться, вести самодиагностику своего «здоровья». Сигнал проходит через шесть блоков интеграции, создается мультипликативный эффект сложнейших машинных вычислений. При этом важно обеспечить чистоту модуляции, гармонизировать самые разные данные. И как результат — усиление частот выходных сигналов.

— А если «посыл машины» искажен?

— Наша система способна вычислить его и блокировать. Кроме того, она намного быстрее, чем традиционным методом низкочастотного преобразования, распознает ошибку. И убирает излишние шумы, мешающие правильно оценить информацию. Качество дискретной фильтрации возрастает в тысячи раз!

На создание обычного низкочастотного фильтра требуется немало времени, иногда это и вовсе невозможно, а для призменного этой проблемы нет: он встраивается в работу мгновенно.

Блоки таких фильтров можно гармонизировать с любыми сенсорами. А если необходимо, то менять частоту, это придает системе гибкость, возможность применения в самых разных сферах. Мало того, она сама выдает оптимальную частоту, которую можно получить при заданном уровне «белого шума». Все процессы легко смоделировать в алгоритмах, дискретных единицах и графиках.

Электронный диагноз

— И все-таки, как призмовая система самоконтроля выявляет неисправность?

— Если в сенсоре случится сбой, срабатывает резонансный механизм вибрации, который преобразует механический сигнал в цифровой. Но вибрация может произойти и по другой причине. Как выявить случайные колебания? Мы создали универсальную IT-систему для определения истинных сбоев по изменениям частот. С ее помощью можно прогнозировать сбой еще до того, как он произойдет, предсказывать его появление.

— А что это дает на практике?

— Наше ноу-хау — технология заграждения ложных сигналов, позволяющая в режиме реального времени отделять бросовые частоты. Например, сбой произойдет через сто секунд, а мы уже через полсекунды выявляем его и принимаем превентивные меры. Конечно, скорректированный сигнал в чем-то уступает исходному, но все же лучше, чем искаженный, и позволяет избежать многих ошибок. С помощью чуткой электроники мы научились отслеживать любые характеристики сбоев.

— Где еще может найти применение ваш электронный диагност?

— Спектр его использования практически безграничен: это автопром и сельское хозяйство, машиностроение, атомная, аэрокосмическая промышленность, экология и медицина... Интеллектуальная система измерений — мощный инструмент мониторинга в самых разных сферах. Цифровизация во многом облегчает нашу жизнь, делает ее комфортнее, но в то же время мы становимся зависимы от электронных гаджетов. Чтобы они работали исправно, не создавали угрозу человеку, нужно научиться их контролировать. Наша технология позволит выйти на новый уровень машинного самообучения, когда механизмы выявляют сбои и врачуют себя сами. А человек оставляет за собой игру ума — научный поиск и творческое начало, без которого любая машина так и останется грудой железа.