В статье предложена модификация модели информационного процесса удаленного мониторинга состояния объектов, направленная на повышение корректности интерпретации результатов в условиях гетерогенности источников данных, различий частоты измерений, задержек поступления и неполноты наблюдений. Цель работы заключается в расширении исходной модели за счет включения дополнительных этапов и механизмов, обеспечивающих контроль качества данных, согласование потоков по времени, устойчивость уведомлений и воспроизводимость получаемых оценок. В качестве методов использованы структурно-функциональная декомпозиция информационного процесса и формализация принципов обработки данных на каждом добавленном этапе. В рамках модификации введены: профиль объекта как контекст интерпретации параметров и механизм однозначной привязки измерений к объекту; временная синхронизация потоков на основе оконной обработки; контур контроля качества данных с формированием меток валидности и выявлением аномальных значений; показатель доверия к оценке состояния, учитывающий полноту и качество наблюдений; событийная интерпретация результатов (фиксация отклонений, восстановления и потери источников данных); механизмы устойчивых уведомлений на основе расширенной пороговой модели с гистерезисом и ограничением частоты сообщений; средства объяснимого вывода, указывающие параметры, повлиявшие на присвоенный статус; а также трассируемость результатов за счет журналирования входных данных, правил интерпретации и выходных оценок. В результате сформирована уточненная структура информационного процесса, позволяющая получать оценку состояния с учетом качества и согласованности входных данных, а также обеспечивать устойчивую выдачу результатов субъекту мониторинга.
Abstract. The paper proposes a modification of the information process model for remote monitoring of object condition aimed at improving the correctness of result interpretation under conditions of heterogeneous data sources, different measurement frequencies, data transmission delays, and incomplete observations. The objective of the study is to extend the original model by incorporating additional stages and mechanisms that ensure data quality control, temporal alignment of data streams, robustness of notifications, and reproducibility of the obtained assessments. The research methods include structural and functional decomposition of the information process and formalization of data processing principles at each added stage. The proposed modification introduces: an object profile serving as a context for parameter interpretation and a mechanism for unambiguous assignment of measurements to a specific object; temporal synchronization of data streams based on window processing; a data quality control loop with validity labeling and anomaly detection; a confidence indicator for state assessment considering the completeness and quality of observations; event-based interpretation of results; robust notification mechanisms based on an extended threshold model with hysteresis and message rate limiting; explainable inference tools identifying the parameters that influenced the assigned status; and traceability of results through logging of input data, interpretation rules, and output assessments. As a result, a refined structure of the information process has been developed, enabling state assessment that accounts for the quality and consistency of input data and ensuring stable delivery of results to the monitoring subject.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.