Определение параметров магнитного поля объекта по результатам дистанционных магнитоградиентных измерений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрена проблема определения параметров магнитного поля объекта по результатам дистанционных магнитоградиентных измерений. Поставлена задача определения магнитных параметров объекта на основе описания его влияния на измерительную систему как вектора магнитного диполя. Ключевой особенностью предложенного подхода является использование разностей разнесенных датчиков непосредственно, а не в виде оценки соответствующих пространственных производных. Решена задача определения магнитных параметров объекта при использовании тензорного измерителя, построенного на разностях компонент поля, и векторного, построенного на разностях модулей поля. Предложенные алгоритмы внедрены в программное обеспечение компьютерного имитационного макета, позволяющего моделировать процесс определения магнитных параметров объекта с использованием стационарных и мобильных магнитоградиентных измерительных систем, построенных с использованием скалярных и векторных магниточувствительных датчиков различных типов, а также различных конструкций градиентной установки.

Об авторах

Борис Викторович Павлов

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: pavlov@ipu.ru
Москва

Евгений Владимирович Каршаков

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: karshak@mail.ru
Москва

Дмитрий Алексеевич Гольдин

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: goldind@ipu.ru
Москва

Список литературы

  1. АФАНАСЬЕВ Ю.В. Средства измерения магнитного поля. – М.: Энергия, 1999. – 204 с.
  2. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., ГОЛЬДИН Д.А., КАРШАКОВ Е.В. и др. Структура магнитоградиентных измери-тельных систем // Датчики и системы. – 2018. – №8–9. – С. 27–32.
  3. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., ГОЛЬДИН Д.А., КАРША-КОВ Е.В. и др. Результаты экспериментальных иссле-дований макета магнитоградиентной измерительной системы // Гироскопия и навигация. – 2019. – Спецвы-пуск №11. – С. 54–64.
  4. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., КАРШАКОВ Е.В., ПАВЛОВ Б.В. Магнитоградиентные измерительные системы и ком-плексы: монография в двух томах. – Том I. – М.: ИПУ РАН, 2018. – 149 с.
  5. ГАВРИЛОВ Л.Г., ШВЕЦ О.Б. Апробация влагозащище-ного магнитометра “БОГЭКС7” совместно с аэродро-ном при поиске подводных, подземных металлических объектов и создания 3D карты магнитного поля // Во-просы подводной археологии. – 2018. – №9. – С. 10–23.
  6. НАГОВИЦИН А.И., МОЛОТКОВА Б.Б. Повышение по-исковых возможностей автономных необитаемых ап-паратов за счет применения многоканальных магнито-метрических систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2021. – №1(218). – С. 59–72.
  7. НЕРСЕРОВ Б.А., РИМСКИЙ-КОРСАКОВ Н.А. Стати-стическое обоснование допустимого снижения чув-ствительности магнитометра при сохранении требуе-мой вероятности обнаружения подводного объекта // Океанологические исследования. – 2022. – №50(2). – С. 178–187.
  8. СЕМЕВСКИЙ Р.Б., АВЕРКИЕВ В.В., ЯРОЦКИЙ В.А. Специальная магнитометрия. – СПб.: Наука, 2002. – 232 с.
  9. ХВОСТОВ О.Д. Векторные измерения геомагнитного поля на магнитном носителе // Судостроительная про-мышленность. Сер. Навигация и гироскопия. – 1992. – Вып. 30. – С. 27–36.
  10. BAYENS T.M. Analysis of the Demagnetisation Process and Possible Alternative Magnetic Treatments for Naval Vessels: A thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy. – School of Physics, Faculty of Science at the University of New South Wales, 2002. – 275 p.
  11. GE L., HAN Q., TONG X. et al. Detection, Location, and Classification of Multiple Dipole-like Magnetic Sources Based on L2 Norm of the Vertical Magnetic Gradient Tensor Data // Sensors. – 2023. – Vol. 23(9), 4440. – P. 1–16.
  12. HAVLIK J., STRAKA O. Performance Evaluation of Iterat-ed Extended Kalman Filter with Variable Step-Length // Journal of Physics: Conference Series. – 2015. – Vol. 659. – P. 1–12.
  13. JORGENSEN M., ZHDANOV M.S., PARSONS B. 3D Fo-cusing Inversion of Full Tensor Magnetic Gradiometry Data with Gramian Regularizations // Minerals – 2023. – Vol. 13, 851. – P. 1–24.
  14. KARSHAKOV E.V. Iterated extended Kalman filter for air-borne electromagnetic data inversion // Exploration Geo-physics. – 2020. – Vol. 51, Iss.1. – P. 66–73.
  15. NEWMAN A.J., GRAHAM S.M., EDMONDS A.M. et al. Tensor gradiometry with a diamond magnetometer // Physi-cal Review Applied. – 2024. – Vol. 21, 014003. – P. 1–15.
  16. REAM J.B., WEISS B.P., ORAN R. et al. Magnetic gradi-ometry using frequency-domain filtering // Measurement Science and Technology. – 2022. – Vol. 33, 015104. – P. 1–14.
  17. RIM B. Detection of a Magnetic Dipole by Means of Mag-netic Gradient Tensor // Journal of the Korean earth science society. – 2011. – Vol. 32 (6). – P. 595–601.
  18. WU P., LI X., BO Y. Iterated Square Root Unscented Kal-man Filter for Maneuvering Target Tracking Using TDOA Measurements // Int. Journal of Control, Automation, and Systems – 2013. – Vol. 11 (4). – P. 761–767.
  19. XU Y., CHEN X., LI Q. Adaptive Iterated Extended Kalman Filter and Its Application to Autonomous Integrated Naviga-tion for Indoor Robot // The Scientific World Journal. – 2014. – Vol. 2014. – P. 1–7.
  20. ZHDANOV M.S. Geophysical Inverse Theory and Regulari-zation Problems. – Elsevier, 2002. – 633 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».