Расширение измерительных возможностей как неизбежность развития

Цифровизация метрологического обеспечения

Можно уверенно сказать, что в условиях цифровизации развитие системы метрологического обеспечения в промышленности и на транспорте будет характеризоваться:

1. переходом от аналоговых измерений к цифровым для гибкого автоматизированного и визуализированного обмена данными между техническими устройствами и оператором, контролирующим технологический процесс;
2. отказом от использования единичных СИ в пользу  ИИС , отличающихся наличием пространственно распределенных элементов с объединением различных источников измерительной информации в сеть для передачи в удаленные центры обработки в интересах мониторинга, контроля и управления и выполняющих анализ и обработку больших массивов измерительной информации в реальном масштабе времени с использованием элементов искусственного интеллекта, различных математических и статистических инструментов.

Эти направления развития измерений требуют и нового подхода к метрологическому обслуживанию. Он заключается, в частности, в необходимости широкого внедрения бездемонтажных дистанционных методов поверки и калибровки, так как метрологическое обслуживание СИ путем разукомплектования объектов, в составе которых они применяются, во многих случаях проблематично, неэффективно и затратно.

Трудности реализации

Сегодня реализация основных направлений цифровизации измерений сталкивается с некоторыми трудностями. Например, разработка, которую выполнило АО «НИИАС», – БСТЗ локомотива, являющаяся наглядным примером многофункциональной ИИС. Данная система должна в ближайшее время перейти на стадию производства. Одной из функций БСТЗ является решение измерительной задачи, заключающейся в измерении с заданной погрешностью расстояния от кабины подвижного состава до препятствия на железнодорожном пути или объектов железнодорожной инфраструктуры.

Значение измеряемой величины складывается из обработки программным обеспечением – нейросетью и алгоритмами расчета – расстояний до обнаруженных объектов, полученных в динамике или в статическом режиме с видеокамер, установленных на крыше кабины локомотива. Видеокамеры, вычислительное устройство и программное обеспечение в соответствии с ГОСТ Р 8.818-2013 образуют виртуальное СИ.

В случае принятия такого СИ в эксплуатацию его придется метрологически обеспечивать путем поверки или калибровки. В связи с этим потребуется проведение определенного количества проездов подвижного состава, на котором установлена БСТЗ, с выставлением препятствий и замером при каждом проезде расстояния от локомотива до обнаруженного на пути объекта с применением высокоточных СИ утвержденного типа и поверенных. Это приводит к серьезным проблемам в организационном плане: например, организация соответствующих технологических окон для проездов является затратным мероприятием с необходимостью выезда поверителей, доставки средств поверки и калибровки к месту проведения метрологического обслуживания.

Но возможен и другой подход. Он заключается в использовании цифровой эталонной модели.

Цифровой эталон

Цифровая эталонная модель на транспорте – это эталонный видеоряд, оттрассированный метками времени и соответствующими им координатами подвижного состава, а также координатами препятствий, полученными с применением высокоточного навигационного оборудования ГНСС . Эталонное значение расстояния до препятствия рассчитывается по известным координатам. Созданная один раз, такая цифровая эталонная модель могла бы в дальнейшем и без изменений применяться для поверки и калибровки.

Такой подход существенно экономичнее, к тому же он бы исключил необходимость организации проездов. Также при наличии возможности удаленной загрузки цифровой эталонной модели в БСТЗ и выгрузки результатов ее применения в СПД возможно было бы организовать дистанционную поверку и калибровку без необходимости доставки средств поверки к месту проведения метрологического обслуживания.

Говоря о применимости цифровых (математических) моделей в качестве эталонов, следует обратить внимание как на их преимущества, так и недостатки.

Среди преимуществ выделяются:

• высокая точность – математические модели позволяют получать результаты виртуальных измерений с точностью, которая не всегда достижима с помощью физических измерений;
• экономичность – используя математические модели в качестве эталонов, можно существенно снизить затраты на проведение поверки средств измерений. Это обусловлено тем, что создание и оценка характеристик математических моделей в процессе верификации и валидации намного дешевле, чем создание физических эталонов;
• гибкость – математические модели можно легко модифицировать и адаптировать для различных условий и задач. Стандартные эталоны обычно ограничены в своих возможностях и требуют дополнительных затрат для модификации;
• безопасность (сохраняемость) – при использовании физических эталонов всегда существует риск их повреждения, утери или изменения свойств. Использование математических моделей в качестве эталонов позволяет избежать этих проблем и обеспечить более безопасную работу.

Теперь перечислим основные недостатки математических моделей:

• ограничения (пределы) – при использовании математических моделей существуют пределы того, насколько точно они описывают изменения и процессы в реальных системах (пример – дефинициальная неопределенность). Более точные модели могут требовать значительно больших затрат на их создание и калибровку;
• проблемы интерпретации – математические модели могут давать результаты, которые трудно интерпретировать. Но эта проблема, как правило, решается на этапе разработки с помощью верификации и валидации;
• непредсказуемость – в реальных системах могут возникнуть непредвиденные проблемы или нелинейные эффекты, которые модели не могут точно описать (пример – переход технической системы в точку бифуркации). Но сейчас разработаны методы, позволяющие решать проблемы, связанные с нелинейными эффектами. В качестве примера можно привести фрактальный анализ временных рядов на основе показателя Херста.

Таким образом, если сравнивать преимущества и недостатки, преимущества выглядят гораздо весомее.

Погрешности и риски

Еще одна выделяющаяся особенность цифровых СИ, которая не всегда обращает на себя внимание, но несет в себе определенные риски, – программная обработка измерительной информации. Такое ПО является метрологически значимым. Применение ПО для обработки результатов измерений несет риски появления методических погрешностей, связанных, например, с неадекватностью используемых алгоритмов для решения измерительной задачи, с  нестабильностью их результатов относительно исходных данных, с неправильной реализацией и так далее.

В условиях виртуализации СИ, применения в составе их ПО цифровых моделей для оценки их метрологических характеристик методическая погрешность может стать доминирующей. В той же БСТЗ методическая погрешность, которая вызвана результатами обработки видеоизображений нейросетью и алгоритмами расчета, является основной. В этой связи особую значимость приобретает оценка влияния ПО на погрешность СИ. К сожалению, для цифровых СИ тезис об автоматическом учете погрешности встроенного ПО при определении погрешности СИ в рамках проводимых испытаний в целях утверждения типа не работает.

Поэтому пора задуматься о рассмотрении этого вопроса в нормативных правовых документах, определяющих требования к испытаниям в целях утверждения типа СИ. Сегодня этот вопрос решается только в рамках добровольной сертификации ПО на соответствие требованиям ГОСТ Р 8.654.

Несмотря на большие возможности, сегодня подход с применением цифровой эталонной модели не реализуем, поскольку вопросы применения таких моделей в качестве эталонов не укладываются в существующую в стране парадигму обеспечения единства измерений и не рассматриваются соответствующим законодательством Российской Федерации.

Между тем очевидно, что потребность в применении цифровых эталонных моделей с развитием парка многофункциональных информационно-измерительных систем будет расти.

Законодательные перипетии

Так какие новые перспективы в части метрологического обеспечения цифровых СИ могут появиться в случае решения рассмотренных проблем? 

Но это потребует пересмотра основ функционирования системы обеспечения единства измерений, в том числе в законодательном плане.

Как же выглядят проблемы метрологического обеспечения ИИС на фоне текущего состояния системы нормативного правового регулирования обеспечения единства измерений?

Законодательством об обеспечении единства измерений в явном виде данные проблемы не регулируются. Но есть интересный прецедент. Правительственной комиссией 18 декабря 2017 года был утвержден План мероприятий по направлению «Нормативное регулирование» программы «Цифровая экономика Российской Федерации». В соответствии с ним до конца октября 2020 года Минпромторг России должен был внести изменения в Федеральные законы «О техническом регулировании», «О стандартизации в Российской Федерации» и/или иные нормативные акты в части установления порядка принятия решений уполномоченными органами на основании результатов вычислительных экспериментов взамен натурных испытаний. Ожидалось, что это устранит барьеры применения цифровых моделей и виртуальных испытаний, включая моделирование процессов измерения реальных параметров изделий, и закрепит методы виртуальных измерений параметров изделия.

Очевидно, что реализация такого подхода неминуемо повлекла бы за собой изменения в Федеральном законе «Об обеспечении единства измерений». Но по неизвестным причинам данный пункт Плана мероприятий по направлению «Нормативное регулирование» не был выполнен. Вместо этого появился ГОСТ Р 57700.37-2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения».

Одна из причин этого видится в том, что как в российской правовой доктрине, так и в законодательстве на данный момент отсутствует единый подход к пониманию правовой природы виртуальных объектов. Это не отвечает современным реалиям, потому что описанные в докладе сущности уже вошли в понятийный аппарат нормативных документов нижнего уровня. В той или иной степени к таким нормативным документам можно отнести: ГОСТ Р 8.673-2009 «ГСИ. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Основные термины и определения», ГОСТ Р 8.734-2011 «ГСИ. Датчики интеллектуальные и системы измерительные интеллектуальные. Методы метрологического самоконтроля», ГОСТ Р 8.818-2013 «ГСИ. Средства измерений и системы измерительные виртуальные. Общие положения». Данные ГОСТ частично отражают лишь отдельные аспекты применения цифровых СИ, но не решают проблему в целом.

Прекрасное далеко

Таким образом, в качестве ключевых точек расширения измерительных возможностей и развития метрологического обеспечения цифровых СИ видится:

• широкое внедрение бездемонтажной дистанционной поверки;
• применение цифровых моделей в качестве эталонов;
• учет рисков применения программного обеспечения в составе СИ.

Это позволит в перспективе решить задачу перехода от жесткого интервального контроля метрологических характеристик к технологии их непрерывного мониторинга и прогнозирования без непосредственного участия человека.

Но для реализации этого потребуется внесение изменений в законодательство об обеспечении единства измерений и актуализация нормативной базы в области метрологического обеспечения.