Способ (варианты) и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму

Способ (варианты) и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к области пчеловодства и может найти применение в практической работе на индивидуальных и коллективных пасеках. Известны способы контроля состояний пчелиной семьи по их акустическому шуму, основанные на анализе интенсивностей сигналов в выделенных частотных полосах, а также на применении численных методов спектрального анализа [Пат. 2161883 Россия, МПК A01K 47/00. Способ диагностирования состояний пчелиной семьи // Дрейзин В.Э., Рыбочкин А.Ф., Захаров И.С., / Опубл. 20.01.01. Бюл. №2; Пат. 2287138 Россия, МПК G01 Н 17/00, A01K 55/00. Способ определения информативных частотных полос акустического сигнала пчелиных семей при распознавании их состояний // Рыбочкин А.Ф. / Опубл. 10.11.2006. Бюл. №31]. Недостатками способов является низкая информативность, сложность и большая продолжительность расчетов спектра, так как при коротких выборках приходится проводить дополнительные вычисления и определение тех частотных спектров, которые наиболее близки и по существу определяют общую фоновую ситуацию в пчелином гнезде.

Наиболее близким [Пат. 2259041 Россия, МПК A01K 47/00. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А. / Опубл. 27.08.2005. Бюл. №24. (Прототип)] по технической сущности к изобретению является способ диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму, состоящий в том, что звуковой сигнал, снимаемый с помощью выносного микрофона, фильтруют и нормируют в выбранном диапазоне частот с помощью предварительного усилителя с автоматической регулировкой усиления, затем с помощью узкополосных частотных фильтров выделяют заранее выбранные наиболее информативные частотные полосы этого сигнала, выходные сигналы этих фильтров детектируют и анализируют с помощью блока компараторов, после чего полученные на выходах блока компараторов двоичные коды подают на вход распознающего устройства, при этом полученные с выходов узкополосных фильтров выпрямленные напряжения сравнивают попарно во всех возможных комбинациях с помощью блока компараторов, число которых определяется как число всех возможных парных сочетаний из числа узкополосных фильтров, а полученные на выходах компараторов двоичные коды поступают на вход распознающего устройства состоящего из микроЭВМ и индикатора, причем микроЭВМ преобразует поступающие на его вход двоичные коды в восьмиричные или десятичные, регистрирует их в оперативно запоминающем устройстве (ОЗУ) микроЭВМ в течение заданного интервала времени, после чего производит расчет характеристик полученного вариационного ряда в виде частот повторения и относительных частостей всех встречающихся в зарегистрированной выборке кодов, и статических характеристик распределения кодов в виде среднего значения, дисперсии, коэффициента ассметрии и эксцесса, после чего по ним производится распознавание состояния пчелиной семьи, которое индицируется на индикаторе, а если данное состояние не соответствует ни одному из состояний, учитываемых при программировании распознающего устройства, то по усмотрению оператора индицируются статистические характеристики распределения кодов, характеристики вариационного ряда и диаграмма нестационарного процесса звукового сигнала диагностируемой пчелиной семьи.

Устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму содержащее микрофон, усилитель с полосой пропускания 600 Гц с автоматической регулировкой усиления (АРУ), жидкокристаллическое устройство индикации, блок питания, блок детекторов средневыпрямленного значения, пульт управления, блок полосовых фильтров, выход микрофона соединен с входом усилителя с полосой пропускания 60-600 Гц и с АРУ, выход которого соединен с входами полосовых фильтров, а их выходы соединены с входами детекторов средневыпрямленного значения, микоЭВМ, выходные шины блока питания соединены с шинами питания усилителя с полосой пропускания 60-600 Гц и с АРУ, с шинами питания блока полосовых фильтров, блок компараторов, выход первого детектора средневыпрямленного значения соединен с первыми входами первого, второго, третьего компараторов, выход второго детектора средневыпрямленного значения соединен со вторым входом первого компаратора и с первыми входами четвертого, пятого и седьмого компараторов, выход третьего детектора средневыпрямленного значения соединен со вторыми входами второго и четвертого компараторов и к первому входу шестого компаратора, а выход четвертого детектора средневыпрямленного значения соединен со вторыми входами третьего, пятого и шестого компараторов, выходная шина блока компараторов соединена с информационным входом микоЭВМ, выход которой соединен с входом жидкокристаллического устройства индикации, выход пульта управления соединен с управляющим входом микроЭВМ, выход которой соединен с входом жидкокристаллического устройства индикации, выход пульта управления соединен с управляющим входом микроЭВМ, выходные шины блока питания соединены с шинами питания блока компараторов и микроЭВМ.

Его основными недостатками являются:

- при анализе акустического сигнала с использованием кодирования, предложенного в прототипе при синхронном считывании параллельных двоичных кодов разрядностью , с выходов асинхронно-переключающихся компараторов, отражающих образы спектров, могут считываться коды из пространства которые не входят в n!. В прототипе эти коды программой не учитываются, так как их появление связанно с переходными процессами переключения аналоговых компараторов. Считывание кода может произойти на момент переключения компаратора, вид считываемого параллельного кода зависит от скорости переключения компараторов, т.е. от технических характеристик переходных процессов в схеме сочетательного сравнения. Характер кодов не входящих в пространство n! при таком способе кодирования также зависит от стационарности акустического шума. Если анализируемый акустический шум стационарен, то в основном будут наблюдаться коды из пространства n!. Если акустический шум не стационарен, то могут считываться коды из пространства . Коды пространства n! получаемые в прототипе получаются только сочетательным сравнением. Коды из пространства не описываются математически условиями образования кода при сочетательном сравнении, в технической реализации прототипа имеют малую вероятность появления. В прототипе эти неучтенные коды изъяты для анализа акустического шума.

- снижается разрешающая способность диагностирования состояний пчелиных семей, достоверность диагностирования, особенно на участках анализа с выраженной нестационарностью.

Технической задачей, на решение которой направлено предлагаемое изобретение, является повышение достоверности распознавания состояний пчелиных семей, путем иного метода кодирования и схемного построения устройства.

Решение указанной задачи достигается тем, что способ диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму в течение времени анализа, до 10 минут, состоящий в том, что звуковой сигнал, снимаемый с помощью выносного микрофона, усиливается предварительным усилителем, с помощью n узкополосных частотных фильтров выделяют заранее выбранные наиболее информативные частотные полосы этого сигнала, выходные сигналы этих узкополосных частотных фильтров детектируются, при этом детектированные аналоговые значения напряжений каждого узкополосного частотного фильтра оцифровываются с 1-го по п аналого-цифровыми преобразователями (АЦП), за каждым АЦП последовательно по кольцу закрепляют их порядковые номера, оцифрованные значения напряжений с которых последовательно считываются с 1-го по n-й. АЦП, оцифрованные значения напряжений каждого с 1-го по n-й АЦП последовательно анализируют по их величинам и в зависимости от их значений от минимального до максимального значений напряжений присваивают номера уровней, минимальному значению напряжения считанного с произвольного из 1, 2…n АЦП присваивают первый уровень - номер этого АЦП запоминают, второму по величине значению напряжения считанного с другого из 1, 2…n АЦП превышающего минимальное значение ранее считанного АЦП - присваивают второй уровень-номер этого АЦП также запоминают и т.д., максимальное значение напряжения считанное из 1, 2…n АЦП оставшегося i-го АЦП присваивают n-й уровень-номер этого АЦП запоминают, в итоге формируется образ спектра, из всего пространства образов спектров n!, образы спектров по мере их получения записывают в виде последовательности квадратных матриц n_г×n_в, где n_г - номера уровней образов спектров 1 до n по горизонтали записывают сверху вниз, n_в - номера столбцов матрицы 1 до n по вертикали записывают слева направо соответствуют присвоенным номерам АЦП, матрицу заполняют двоичными цифрами, логическую «1» ставят в анализируемом вертикальном i-том столбце соответствующей горизонтальной строке характеризующей уровень образа спектра, остальные строки i-того столбца заполняются логическими «0», затем в течении времени диагностирования до 10 минут последовательно получают нечетное число N квадратных матриц из двоичных цифр размерностью n_г×n_в, которые последовательно преобразуют в двоичный линейный код разрядностью n² по правилу: записывают из первой квадратной матрицы последовательно первую строку из n двоичных цифр, затем вторую и т.д., при этом двоичные числа записываются начиная каждый раз с первого столбца первой квадратной матрицы, затем такие же операции проделывают со второй квадратной матрицей и т.д., в итоге в процессе анализа акустического шума образуется диагностическая матрица в виде двоичных линейных кодов размерностью n²×N, которая характеризует состояние пчелиной семьи.

Способ диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму в течение времени анализа, до 10 минут, состоящий в том, что звуковой сигнал, снимаемый с помощью выносного микрофона, усиливается предварительным усилителем, с помощью n узкополосных частотных фильтров выделяют заранее выбранные наиболее информативные частотные полосы этого сигнала, выходные сигналы этих узкополосных частотных фильтров детектируются, при этом детектированные аналоговые значения напряжений каждого узкополосного частотного фильтра оцифровываются с 1-го по n аналого-цифровыми преобразователями (АЦП), оцифрованные значения запоминают, а затем программно сравнивают попарно во всех возможных комбинациях, число которых определяется как число всех возможных парных сочетаний из числа узкополосных частотных фильтров, полученные коды разрядностью поступают на вход ПЭВМ, которая преобразует поступающие двоичные коды в восьмиричные или десятичные, строится диагностическая матрица из двоичных шестиразрядных или восьмиричных кодов, или диаграмма состояния пчелиной семьи.

Устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму, реализующее способ по п.1 или п.2, содержащее микрофон, усилитель, блок питания, блок детекторов средневыпрямленного значения, блок полосовых фильтров, выход микрофона соединен с входом усилителя, выход которого соединен с входами полосовых фильтров, а их выходы соединены с входами детекторов средневыпрямленного значения, ПЭВМ, при этом введен микроконтроллер с АЦП по числу узкополосных фильтров, блок связи, причем выход микроконтроллера соединен с входом блока связи, выход которого соединен с входом ПЭВМ.

Техническими задачами, на решение которых направлено предлагаемое изобретение, являются: повышение достоверности распознавания состояний пчелиных семей, путем иного метода кодирования и схемного построения устройства, иных вариантов построения алгоритмов диагностирования, упрощение устройства.

Достигается это тем, что снимаемый с микрофона в течение времени анализа звуковой сигнал пчелиной семьи, усиливается, который затем фильтруется с помощью п узкополосных частотных фильтров, настроенных на наиболее информативные частотные составляющие, выходные сигналы узкополосных фильтров детектируют. Детектированные сигналы по числу n детекторов поступают на аналоговые входы п аналого-цифровых преобразователей АЦП1…АЦПn. Микроконтроллер последовательно по кольцу считывает оцифрованные значения сигналов с АЦП1…АЦПn и оцифрованные напряжения последовательно передает в персональную электронно-вычислительную машину (ПЭВМ), где величины этих напряжений соответствующих АЦП1…АЦПn запоминаются в закрепленных за каждым номером АЦП ячейках памяти.

Оцифрованные значения сигналов с каждого АЦП в виде цифровых величин напряжений преобразуются в образы спектров по правилу: последовательно по кольцу с АЦП1 по АЦПn считываются значения напряжений сигналов U1…Un (1)

Далее значения этих напряжений анализируются. Если U3<U2<Un<U1, то U3 присвоить уровень 1, U2 присвоить уровень 2, Un присвоить уровень 3, U1 присвоить уровень n. За время первого одного кольцевого опроса с n-АЦП формируется первый образ спектра (2).

Количество таких образов спектров N зависит от длительности анализа акустического сигнала пчелиной семьи, является сообщением, характеризующим диагностируемое состояние пчелиной семьи. Полученная последовательность образов спектров преобразуется в последовательность квадратных матриц размерностью n_г×n_в. Квадратная матрица записывается следующем образом. Вверху квадратной матрицы указывают номера столбцов с 1 до n (слева направо), эти номера столбцов соответствуют присвоенным номерам АЦП от 1 до n, затем слева квадратной матрицы записываются номера строк с 1 до n (сверху вниз), которые соответствуют номерам уровней. Анализируется полученный образ спектра (2), если в первом столбце U1 стоит уровень «n», то в квадратной матрице размерностью n_г×n_в в первом столбце и строке n_г ставится логическая «1», если во втором столбце U2 образа спектра (2) стоит уровень равен «2», то в квадратной матрице во втором столбце и второй строке ставится логическая «1». Такое заполнение логическими «1» осуществляется до тех пор, пока не будут проанализированы все n столбцов и уровней первого принятого образа спектра. Не заполненные места в квадратной матрице n_г×n_в логическими «1», заполняются логическими «0» (3).

В последующем полученная квадратная матрица размерностью n_г×n_в преобразуется в линейный двоичный код разрядностью n, с последовательностью записи, начиная записывать последовательно из квадратной матрицы (3) первую строку из двоичных чисел, затем вторую строку из двоичных чисел и т.д., начиная каждый раз с первого столбца квадратной матрицы (3) до тех пор пока не будут записаны все строки квадратной матрицы (3). В итоге получается линейный код (4) разрядностью n².

Размерность диагностической матрицы характеризующей состояние пчелиной семьи образованных из двоичных кодов разрядностью n₂ зависит от длительности анализа акустического сигнала пчелиной семьи, т.е. от количества принятых N образов спектров.

Проводится анализ диагностической матрицы размерностью n²×N, согласно правила, производится подсчет логических «1» и логических «0» каждого столбца диагностической матрицы n²×N. Затем, используя метод голосования, определяется, чего больше, логических «1» или логических «0» в столбце, оставляют то, что оказалось больше, так проделывают со всеми столбцами диагностической матрицы n×N.

На выходе получаем линейную диагностическую матрицу разрядностью n², которая характеризует состояние пчелиной семьи.

Пример:

Согласно приведенному способу диагностировались несколько пчелиных семей, которые находились в различных состояниях. Для диагностики были применены следующие состояния пчелиной семьи: безматочное, состояние пчелиной семьи при возвращении пчелиной матки, состояние той же пчелиной семьи по истечении времени.

Акустический шум пчелиных семей усиливался, а затем поступал на 4-ре узкополосных фильтра. Сигналы с этих 4-х узкополосных фильтров детектировались 4-мя детекторами, которые поступали на 4-ре АЦП. Микроконтроллер в процессе кольцевого опроса по 4-м значениям оцифрованных напряжений формировал уровни образов спектров (Фиг.1), а затем преобразовывал в последовательность квадратных матриц (Фиг.2).

Для формирования образа спектра из оцифрованных значений напряжений сигналов с четырех АЦП при программировании ПЭВМ использована вспомогательная матрица размерностью 3×4, три строки, 4-ре столбца. Каждому АЦП присвоен свой номер: 1, 2, 3, 4. Эти номера АЦП соответствуют номерам столбцов матрицы, записанных слева направо.

В первую строку записываются слева направо по порядку номера АЦП, т.е. 1, 2, 3, 4.

Во вторую строку вспомогательной матрицы записываются значения напряжений оцифрованных сигналов с четырех АЦП, начиная с первого АЦП, т.е. слева направо.

Формируется матрица из двух строк: номеров АЦП, считанных значений напряжений с АЦП (5)

Далее ПЭВМ проверяет значения считанных напряжений с 4-х АЦП по их величинам. Находит АЦП с самым наименьшим значением напряжения, этому напряжению присваивает первый уровень в примере это АЦПЗ, выявляет второе значение считанного напряжения с другого АЦП которое превышает наименьшее, но меньше остальных, ему присваивает второй уровень в примере это АЦП2. В последующем выявляет АЦП с третьим значением напряжения присваивает третий уровень, в примере это АЦП4. Четвертому максимальному значению напряжения последнего (в примере) АЦП1 присваивает четвертый уровень. В итоге выполнилось неравенство U₃<U₂<U₄<U₁ т.е. U₃ находится на первой позиции неравенства - соответствует первому уровню, U₂ находится на второй позиции неравенства - соответствует второму уровню, U₄ находится на третьей позиции неравенства- соответствует третьему уровню, U₁ находится на четвертой позиции неравенства - соответствует четвертому уровню. Формируется окончательная матрица (6)

Эта матрица соответствует образу спектра (Фиг.1, первый столбец, строка 5) [Пат. 2259041 Россия, МПК A01K 47/00. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А. / Опубл. 27.08.2005. Бюл. №24. (Прототип)]

Поскольку микроконтроллер будет анализировать считанные значения напряжений то для присвоения номеров не равных уровней величинам считанных напряжений, необходимо, чтобы считанные напряжения с АЦП были разными.

Если при выбранной разрядности чисел в примере три разряда числа, все три разряда числа с одного АЦП совпадут с тремя разрядами числа другого АЦП, то в программе микроконтроллера предусмотрено в таком случае проверить следующие четвертые разряды чисел, т.е. до тех пор, пока не будет достигнуто различие и тогда считанным значениям напряжений с АЦП присваиваются не равные уровни (7).

Присвоение уровней оцифрованным значениям напряжений с АЦП1 по АЦП4 (7) на случай когда первые разряды чисел могут совпасть, тогда проверяют следующие разряды.

Образ спектра остался прежним (Фиг.1, первый столбец, строка 5)

При сравнении значений величин напряжений сигналов с 4-х АЦП практически всегда будет соблюдаться их неравенство, так как количество цифровых двоичных разрядов с АЦП большое и вероятность равенства измеряемых сигналов мала.

Формирование образов спектров по оцифрованным значениям напряжений сигналов осуществляется согласно алгоритму фиг.3-фиг.6: исходными данными для алгоритма являются значения величин продетектированных сигналов, оцифрованных АЦП1…АЦП 4, которые загружаются в ячейки памяти ПЭВМ, входящие в состав массива размером 4X3: L[i,j], где L - переменная массива, i - индекс столбца, j - индекс строки.

После ввода исходных в ячейки массива L[1,1], L[2,1], L[3,1], L[4,1] с АЦП1, АЦП2, АЦП3, АЦП4 соответственно, производится установка индексов столбца и строки массива L равными соответственно i=1, j=2. Начиная с этих значений производится очистка элементов массива L в строках 2 и 3.

Далее производится установка индекса столбца i=1 и установка индекса минимального значения среди величины сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива min1=1. После чего производится сравнение значений величин сигналов в 1-ой строке: если значение в L[min1,1] больше значения L[i,1], то индекс mini принимает значение i, производится инкремент переменной i, пока значение индекса столбца i не превышает значения количества столбцов в матрице L, которое равно «4». Если значение индекса столбца i превышает значение количества столбцов в матрице L, то переменная min1 не изменяется, производится инкремент переменной i, пока значение индекса столбца i не превышает значения количества столбцов в матрице L. Далее в массив L[min1, 2] записывается значение «1», соответствующее статусу, который означает, что величина сигнала с АЦП в массиве L[min1, 1] в дальнейшем сравнении не участвует. В третью строку данного столбца L[min1, 3] записывается значение «1», означающее первый уровень образа спектра.

Далее производится установка индекса столбца i=1 и поиск минимального значения среди величины сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива min2, исключая величину L[min1, 1]: если значение статуса в матрице L[i, 2] не равно «1», то минимальному значению индекса min2 присваивается значение i. Иначе производится инкремент переменной i и дальнейшая проверка значения статуса в матрице L[i, 2]. После определения начального значения индекса минимального значения min2 среди величин сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива, исключая величину L[min1, 1], устанавливается индекс столбца i=1. Производится цикл до тех пор, пока индекс столбца i не превышает значения количества столбцов в матрице L: если значение статуса во второй строке матрицы L[i, 2] равно «1», то производится инкремент i. Иначе, если значение статуса во второй строке матрицы L[i, 2] равно «0», производится сравнение: если величина в матрице L[min2, 1] больше величины в матрице L[i, 1], то значению min2 присваивается значение i, производится инкремент i. Если величина в матрице L[min2, 1] меньше или равно величины в матрице L[i, 1], то производится инкремент i. Далее после цикла в массив L[min2, 2] записывается значение «1», соответствующее статусу, который означает, что величина сигнала с АЦП в массиве L[min2, 1] в дальнейшем сравнении не участвует. В третью строку данного столбца L[min2, 3] записывается значение «2», означающее второй уровень образа спектра.

В последующем производится установка индекса столбца i=1 и поиск минимального значения среди величины сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива min3, исключая величину L[min1, 1], L[min2, 1]: если значение статуса в матрице L[i, 2] не равно «1», то минимальному значению индекса min3 присваивается значение i. Иначе производится инкремент переменной i и дальнейшая проверка значения статуса в матрице L[i, 2]. После определения начального значения индекса минимального значения min3 среди величин сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива, исключая величину L[min1, 1], L[min2, 1], устанавливается индекс столбца i=1. Производится цикл до тех пор, пока индекс столбца i не превышает значения количества столбцов в матрице L: если значение статуса во второй строке матрицы L[i, 2] равно «1», то производится инкремент L Иначе, если значение статуса во второй строке матрицы L[i, 2] равно «0», производится сравнение: если величина в матрице L[min3, 1] больше величины в матрице L[i, 1], то значению min3 присваивается значение i, производится инкремент i. Если величина в матрице L[min3, 1] меньше или равно величины в матрице L[i, 1], то производится инкремент i. Далее после цикла в массив L[min3, 2] записывается значение «1», соответствующее статусу, который означает, что величина сигнала с АЦП в массиве L[min3, 1] в дальнейшем сравнении не участвует. В третью строку данного столбца L[min3, 3] записывается значение «3», означающее третий уровень образа спектра.

Далее производится установка индекса столбца i=1 и поиск минимального значения среди величины сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива min4, исключая величину L[min1, 1], L[min2, 1], L[min3, 1]: если значение статуса в матрице L[i, 2] не равно «1», то минимальному значению индекса min4 присваивается значение i. Иначе производится инкремент переменной i и дальнейшая проверка значения статуса в матрице L[i, 2]. После определения начального значения индекса минимального значения min4 среди величин сигналов с АЦП1…АЦП4 в 1-ой строке массива, исключая величину L[min1, 1], L[min2, 1], L[min3, 1], в массив L[min4, 2] записывается значение «1», соответствующее статусу, который означает, что величина сигнала с АЦП в массиве L[min4, 1] в дальнейшем сравнении не участвует. В третью строку данного столбца L[min4, 3] записывается значение «4», означающее четвертый уровень образа спектра.

Результатом работы алгоритма является третья строка массива L[i, 3], содержащая значения уровней образа спектра, где индекс столбца i соответствует номеру АЦП: L[1,3], L[2,3], L[3,3], L[4,3].

Полученные образы спектров в виде (7) из пространства 4! (Фиг.1) преобразовываются в квадратные матрицы 4×4 по следующему алгоритму: записываются номера столбцов с 1 до 4 (слева на право), затем записываются номера строк с 1 до 4 (сверху вниз), затем анализируется принятый образ спектра. В первом столбце в четвертой строке образа спектра - уровень равен четырем (7), поэтому в квадратной матрице (8) в первом столбце и четвертой строке ставится «1», во втором столбце образа спектра уровень равен двум, в квадратной матрице (8) во втором столбце и во второй строке ставится «1», в третьем столбце образа спектра (7) уровень равен единице, в квадратной матрице (8) в третьем столбце в первой строке ставится «1», в четвертом столбце образа спектра (7) уровень равен трем, в квадратной матрице (8) в четвертом столбце, третьей строки ставится «1». Не заполненные места «1» заполняются «0», получили квадратную матрицу(8)

Алгоритм преобразования образа спектра в квадратную матрицу 4×4 приведен на фиг.7.: исходными данными для алгоритма является одномерная матрица Р, содержащая данные в виде числовых значений уровней сигнала, полученных в результате выполнения алгоритма фиг.3-фиг.6 L[1,3], L[2,3], L[3,3], L[4,3], соответствующих АЦП1…АЦП4, i - индекс столбца матрицы: Р[1], Р[2], Р[3], Р[4]. Результат преобразования сохраняется в матрице М размером 4×4, где i - индекс столбца, j - индекс строки.

После ввода данных производится установка индекса столбца i=1. Далее в цикле индексу строки j присваивается значение, находящееся в матрице P[i], соответствующее уровню образа спектра, после чего в массив M[i,j], где индекс столбца i - соответствует номеру АЦП, индекс строки j - соответствует уровню образа спектра, записывается значение «1», производится инкрементирование переменной i. Цикл повторяется до тех пор, пока значение i не превышает значения количества столбцов в матрице Р, которое равно «4». Результатом работы алгоритма является массив М, представляющий собой квадратную матрицу, соответствующую образу спектра (8).

Полученная квадратная матрица преобразовывается в двоичное шестнадцатиразрядное число, алгоритм преобразования приведен на фиг.8: исходными данными для алгоритма является квадратная матрица M размером 4×4. После ввода данных производится установка индекса столбца i=1, индекса строки j=1 матрицы M, очистка переменной K, в которой будет сохраняться шестнадцатиразрядный код. Далее в цикле производится побитовый сдвиг вправо переменной K, считывание в младший разряд переменной K значения, содержащегося в матрице M[i,j]. Далее производится инкремент индекса столбца i, пока значение i не превышает значения количества столбцов в матрице M, которое равно «4». Если переменная i превышает значение количества столбцов в матрице М, то производится ее установка i=1, производится инкремент индекса строки j, пока значение j не превышает значения количества строк в матрице M, которое равно «4». Результатом работы алгоритма является переменная K, содержащая шестнадцатиразрядное двоичное слово.

При анализе акустического шума получено кодовое сообщение в виде последовательности квадратных матриц соответствующее безматочному состоянию (9) (считывать слева направо и сверху вниз).

Далее согласно алгоритма (фиг.8) формируется диагностическая матрица (фиг.9, таблица 1) соответствующая безматочному состоянию.

В последующем через три минуты пчелы бурно реагируют на возврат матки и примерно в течение минуты ситуация совершенно меняется: пчелы замечают появление матки, наблюдается другое кодовое сообщение виде последовательности квадратных матриц (10),

которые согласно алгоритма (фиг.8) переводим в диагностическую матрицу (фиг.10, фиг.11, таблица 2), соответствующая возврату пчелиной матки.

Алгоритм (фиг.14) распознавания состояния пчелиной семьи по анализу диагностической матрицы заключается в следующем. Входными данными для алгоритма является матрица K размером 16×N, где количество строк N определяется временем диагностирования, количество столбцов равно размеру матрицы M - 4×4. Производится установка индекса столбца i=1 и индекса строки j=1. Q - является одномерной матрицей, в столбцах которой сохраняются биты шестнадцатиразрядного двоичного слова, i - является индексом столбца. Изначально все значения в матрице Q равны «0». Далее в цикле производится суммирование значений Q[i] и K[i,j], результат которого сохраняется в Q[i], после чего производится инкрементирование значения индекса строки j, пока значение j не превышает количество строк матрицы К, которое равно N. Далее производится инкрементирование значения индекса столбца i, пока значение i не превышает количество столбцов матрицы К, которое равно «16», и установка индекса строки j=1, после чего производится в цикле суммирование значений Q[i] и K[i,j], результат которого сохраняется в Q[i]. После цикла устанавливается значение i=1, в цикле производится деление значения Q[i] на значение N, результат которого сохраняется в Q[i], производится инкрементирование значения i, пока значение i не превышает количество столбцов матрицы К. Если значение Q[i]<0.5, то значению Q[i] присваивается значение «0», иначе - значению Q[i] присваивается значение «1». Результатом является матрица диагностируемого состояния Q размером 16, содержащая биты шестнадцатиразрядного двоичного слова.

Для кодового сообщения (9) получена линейная строка характеризующее данное диагностическое состояние пчелиной семьи в виде 16-ти разрядного двоичного слова «1000000000000000», фиг.9.

Для кодового сообщения (12) определяется шестнадцатиразрядная линейная строка (алгоритм, фиг.8), путем сравнения в столбце диагностической матрицы количества логических «0» и логических «1», путем голосования формируется линейная строка характеризующее данное диагностическое состояние пчелиной семьи в виде 16-ти разрядного двоичного слова «0001001001001000», фиг.10, фиг.11.

В последующем после выдачи кодовых сообщений (9), (10) пчелиная семья выдает кодовое сообщение (11), показывающее, что пчелосемья переходит в нормальное для нее состояние, т.е. с присутствием матки:

Последовательности в виде квадратных матриц (11) согласно алгоритму (фиг.8) переводится в диагностическую матрицу (фиг.12, фиг.13, таблица 3), которое соответствует возврату в нормальное рабочее состояние.

Для кодового сообщения (11) определяется шестнадцатиразрядная линейная строка, путем в столбце диагностической матрицы количества логических «О» сравнения и логических «1», путем голосования формируется линейная строка характеризующее данное диагностическое состояние пчелиной семьи в виде 16-ти разрядного двоичного слова «1000001000000100», фиг.13.

Возможен вариант диагностирования путем сочетательного сравнения считанных и оцифрованных значений детектированных сигналов с АЦП1…АЦПn. Здесь осуществляется программное сочетательное сравнение оцифрованных значений детектированных сигналов с АЦП и формирование n! двоичных кодов разрядностью соответствующих образам спектров n!.

Пример 2

По мере получения значений величин продетектированных сигналов, оцифрованных АЦП1…АЦП4, происходит их попарное сравнение относительно друг друга и формирование кода образа спектра. Алгоритм кодирования приведен на фиг.14.

Исходными данными для алгоритма являются значения величин продетектированных сигналов, оцифрованных АЦП1…АЦП 4, которые загружаются в ячейки памяти ПЭВМ, которые входят в состав одномерного массива L[i], где L - переменная массива, i - индекс столбца: L[1], L[2], L[3], L[4]. После ввода исходных данных производится очистка переменной BIN, в которой будет сохраняться двоичный код образа спектра. Далее производится сравнение величин массива L с индексами столбца i=1 и i=2: если величина сигнала с АЦП1 в массиве L[1] больше величины сигнала с АЦП2 в массиве L[2], то производится установка младшего бита в единицу и побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN, иначе младший бит оставляется равным нулю, и производится побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN.

Далее производится сравнение величин массива L с индексами i=1 и i=3: если величина сигнала с АЦП1 в массиве L[1] больше величины сигнала с АЦП3 в массиве L[3], то производится установка младшего бита в единицу и побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN, иначе младший бит оставляется равным нулю, и производится побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN.

Далее производится сравнение величин массива L с индексами i=1 и i=4: если величина сигнала с АЦП1 в массиве L[1] больше величины сигнала с АЦП4 в массиве L[4], то производится установка младшего бита в единицу и побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN, иначе младший бит оставляется равным нулю, и производится побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN.

Далее производится сравнение величин массива L с индексами i=2 и i=3: если величина сигнала с АЦП2 в массиве L[2] больше величины сигнала с АЦП3 в массиве L[3], то производится установка младшего бита в единицу и побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN, иначе младший бит оставляется равным нулю, и производится побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN.

Далее производится сравнение величин массива L с индексами i=2 и i=4: если величина сигнала с АЦП2 в массиве L[2] больше величины сигнала с АЦП4 в массиве L[4], то производится установка младшего бита в единицу и побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN, иначе младший бит оставляется равным нулю, и производится побитный сдвиг влево на один разряд переменной BIN.

Далее производится сравнение величин массива L с индексами i=3 и i=4: если величина сигнала с АЦП3 в массиве L[3] больше величины сигнала с АЦП4 в массиве L[4], то производится установка младшего бита в единицу, иначе младший бит оставляется равным нулю. Результатом работы алгоритма является переменная BIN, содержащее значение шестиразрядного кода образа спектра (9), младший разряд которого расположен слева, фиг.1 [Пат. 2259041 Россия, МПК A01K 47/00. Способ и устройство диагностики состояний пчелиных семей по их акустическому шуму // Рыбочкин А.Ф., Дрейзин В.Э., Захаров И.С., Дремов Б.Б., Кутузов А.А./ Опубл. 27.08.2005. Бюл. №24. (Прототип)].

Диагностической информацией является матрица, состоящая из последовательности двоичных шестиразрядных чисел, таблица 4 - двоичные коды формируемые п