Способ анализа осциллограмм


G06K11/00 - Способы и устройства для чтения диаграмм, графиков или для преобразования положения управляемого вручную пишущего или отслеживающего элемента в электрический сигнал (комбинированные с устройствами для распознавания символов или образов G06K 9/00; щупы для устройств обработки по копирам на станках B23Q 35/00; устройства для измерения площадей G01B; измерение силы G01L; применяющиеся в устройствах ввода в вычислительных машинах G06F 3/00; системы для передачи сигналов, соответствующих местоположению объекта по отношению к заданной эталонной системе, например телеавтографические системы G08C 21/00)

Владельцы патента RU 2727295:

Акционерное общество "Информационные спутниковые системы" имени академика М.Ф. Решетнёва" (RU)

Изобретение относится к способам вычислений, используемых для обучения компьютерных систем, и может быть использовано для анализа любых осциллограмм, любых типов сигналов, которые имеют в своем составе периодически повторяющуюся часть, а также один, и только один, восходящий переход от условно обозначенной области низких амплитуд к условно обозначенной области высоких амплитуд в пределах каждого отдельного периода Техническим результатом является упрощение и ускорение процесса интеллектуального обучения компьютерной системы. Способ позволяет обнаруживать не только ограниченную номенклатуру аномалий сигнала, таких как ранты, глитчи, импульсы определенной длительности, определенные интервалы между импульсами, фронты, спады и тому подобное, но и любые периоды, отличающиеся от автоматически рассчитанного образца, так как в основе способа лежит поточечное сравнение осциллограммы-образца с осциллограммой анализируемого сигнала. 3 ил.

 

Изобретение относится к способам вычислений, используемых для обучения компьютерных систем.

Известен способ поиска аномалий в осциллограмме WaveScan от компании Teledyne Lecroy (WaveScan [Электронный ресурс] // Сайт компании Teledyne Lecroy. 2018. URL: http://teledynelecroy.com/features/featureoverview.aspx?modelid=2107&capid=102&mid=556). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму целиком, либо частично на дисплее компьютерной системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение компьютерной системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец для анализа на предмет наличия в осциллограмме таких же частей как образец. Либо проводят обучение компьютерной системы в ручном режиме, путем задания множества числовых параметров, описывающих искомые аномалии сигнала. При обнаружении данных аномалий компьютерная система сообщает об их наличии и сохраняет их изображения.

Недостатками данного способа являются: невозможность обнаружения аномалий сигнала не подпадающих под номенклатуру аномалий, которые способен обнаруживать данный способ, т.е анализ осциллограммы проводится только на предмет наличия определенных фронтов, нарушений монотонности, рантов, заданных измерений; необходимость ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что замедляет процесс обучения компьютерной системы.

В рамках данной заявки, «Аномалия сигнала» - это период электрического сигнала или его часть, отличающиеся от периодов сигнала, принятых в качестве нормальных.

Наиболее близким (прототипом) является «Способ интеллектуальной синхронизации TriggerScan» от компании Teledyne Lecroy (TriggerScan [Электронный ресурс] // Сайт компании Teledyne Lecroy. 2018. URL: http://teledynelecroy.com/features/featureoverview.aspx?modelid=2108&capid=102&mid=556). Способ состоит в том, что воспроизводят осциллограмму целиком, либо частично на дисплее компьютерной системы в виде статического изображения. Затем проводят обучение компьютерной системы путем указания на часть осциллограммы, которую необходимо принять за графический образец. Далее компьютерная система на основе заданного графического образца автоматически рассчитывает десятки числовых параметров описывающих сигнал, принятый за образец и, на основе данных параметров, может обнаруживать некоторые части осциллограммы, отличные от заданного графического образца, а также сообщать о них специалисту, проводящему анализ, и сохранять их изображения.

Недостатком прототипа является необходимость ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что усложняет и замедляет процесс обучения компьютерной системы.

Для заявленного способа выявлены общие с прототипом существенные признаки: проводят обучение компьютерной системы, в процессе которого рассчитывают десятки числовых параметров описывающих образец сигнала и на основе данных параметров обнаруживают периоды осциллограммы отличные от рассчитанного образца, сообщают о них и сохраняют их изображения.

Технической проблемой заявленного изобретения является упрощение и ускорение процесса обучения компьютерной системы.

Техническая проблема изобретения решается путем применения алгоритма расчета входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, который состоит в следующем: подсчитывают общее количество точек S в осциллограмме, вычисляют коэффициент десятой части осциллограммы Sdc путем умножения S на 0.1 Sdc=S×0.1, округляют Sdc до целого значения, представляют начальный участок осциллограммы в виде массива числовых значений точек осциллограммы от первого ее элемента до элемента с индексом Sdc, присваивают данному массиву обозначение Ms, делят получившийся массив на 10 равных или приближенно равных частей, если в массиве имеется 10 или более элементов, если элементов в массиве менее 10, то делят Ms на количество частей равное количеству элементов Ms. Вычисляют минимальную и максимальную величину элемента по оси ординат в каждой части, затем вычисляют среднее арифметическое Ymin для минимальных значений всех частей массива Ms и среднее арифметическое Ymax для максимальных значений. Затем определяют максимальную амплитуду сигнала: Amax=Ymax-Ymin. Затем задают коэффициент средних игнорируемых амплитуд K, который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляют значение по умолчанию 0,4, это делается для исключения из дальнейших расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из условно обозначенной области (УОО) низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока, величина K зависит от амплитуды помех. Далее определяют верхнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: Nmax=Ymin+Amax×K и определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: Nmin=-∞. Определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmin=Ymax-Amax×K и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmax=∞ (фиг. 1). Записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив MS0, состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в MS0 таким же, как в осциллограмме-образце. Далее, для каждого элемента MS0 последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего сразу за ним, получившиеся средние значения записывают в массив MS1 в том же порядке, что в MS0, получают результат в виде массива такой же размерности - это делается для игнорирования в расчетах краткосрочных низкоамплитудных помех, которые могут усложнить обнаружение переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких. Для каждого элемента MS1 последовательно вычисляют к какому из диапазонов УОО он относится: низких амплитуд, высоких амплитуд или не относится ни к тому, ни к другому. По результатам вычислений составляют массив MS2, в котором заменяют каждый числовой элемент элементом логического типа, где все элементы из диапазона низких амплитуд заменяют константой «Ложь», все элементы из диапазона высоких амплитуд заменяют константой «Истина» значения, не вошедшие ни в тот, ни в другой диапазон, игнорируют и не переносят в массив MS2 - это делается для исключения из расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока. Вычисляют порядковые номера элементов массива MS2, которые имеют значение «Истина» и при этом предыдущий перед ними элемент имеет значение «Ложь», то есть обнаруживают места перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд. Выделяют область числового массива MS1 между двумя первыми переходами, получают точный образец осциллограммы одного периода, который считают окончательно рассчитанным образцом для последующих вычислений, вычисляют размерность этого массива. Таким же образом, как был вычислен период сигнала в образце, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, тем самым, получают числовой массив периода образца и множество числовых массивов всех периодов осциллограммы одинаковой размерности. Поочередно сравнивают все массивы периодов с образцом, причем первый элемент каждого числового массива сравнивают с первым элементом образца, второй со вторым, третий с третьим и так далее, поочередно, до последних элементов массива - данный шаг позволяет провести абсолютно полное сравнение периода образца с анализируемыми периодами, каждый минимально выделяемый элемент сравнивается с каждым («Поточечное сравнение»), что позволяет обнаружить абсолютно любое минимальное отличие от образца (аномалию). Затем вычисляют значения разностей элементов («Поточечного сравнения»), то есть отклонения от образца по оси ординат. Далее подсчитывают количество отклонений для каждого анализируемого периода осциллограммы по пяти критериям, значение разности по оси ординат входит в диапазон: от 5 до 10, от 10 до 20, от 20 до 30 и от 60 до ∞ процентов от Amax. Специалист, проводящий анализ, вводит критерии количества выходов элементов массивов периодов осциллограммы за пределы каждого из пяти диапазонов по оси ординат, в соответствие с которыми компьютерная система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от рассчитанного образца, причем компьютерная система сообщает о периоде при выходе, хотя бы из одного диапазона и обозначает какие именно диапазоны были превышены. Также имеется возможность оставить критерии по умолчанию и тем самым исключить работу специалиста, возложив ее, например, на ЭВМ.

Применение заявленного способа анализа осциллограмм позволяет обойтись без операции ввода входных параметров поиска аномалий электрического сигнала, что упрощает и ускоряет процесс.

В рамках данной заявки, «Период осциллограммы» - графическое отображение периода сигнала на осциллограмме.

Заявка поясняется изображениями:

Фиг. 1 - изображение осциллограммы синусоидальной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;

Фиг. 2 - изображение осциллограммы треугольной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала;

Фиг. 3 - изображение осциллограммы прямоугольной формы, используемой для осуществления предлагаемого способа с обозначениями: УОО низких, средних и высоких амплитуд, единственного восходящего перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд и периода сигнала.

Способ применим для анализа любых типов сигналов, которые имеют в своем составе периодически повторяющуюся часть, а также один, и только один, восходящий переход от условно обозначенной области низких амплитуд к условно обозначенной области высоких амплитуд в пределах каждого отдельного периода. К такому типу относится большинство сигналов встречающихся в природе, в том числе сигналы синусоидальной (фиг. 1), треугольной (фиг. 2) и прямоугольной формы (фиг. 3).

Способ осуществляют следующим образом.

Разрабатывают программу для ЭВМ в которой предусматривают функцию вывода данных из файлов, содержащих осциллограмму электрического сигнала. Подсчитывают общее количество точек в осциллограмме - S, вычисляют коэффициент десятой части осциллограммы Sdc путем умножения S на 0.1 Sdc=S×0.1, округляют Sdc до целого значения, представляют начальный участок осциллограммы в виде массива числовых значений точек осциллограммы от первого ее элемента до элемента с индексом Sdc, присваивают данному массиву обозначение - Ms, делят получившийся массив на 10 равных или приближенно равных частей, если в массиве имеется 10 или более элементов, если элементов в массиве менее 10, то делят Ms на количество частей равное количеству элементов Ms. Например, в массиве Ms 133333 элемента, тогда его возможно разделить на 10 частей Ms0…9 состоящих из 13333 элементов каждая, но 3 элемента останутся в остатке, их следует добавить в любые 3 части из полученных, т.к. больше одного остаточного элемента в одну часть добавлять нельзя. Например, их можно добавить в части Ms0, Ms1, Ms2 или в Ms3, Ms8, Ms9 и так далее. Или в массиве Ms 7 элементов, тогда его возможно разделить на 7 равных частей по 1 элементу в каждой.

Вычисляют минимальную и максимальную величину элемента по оси ординат в каждой части, затем вычисляют среднее арифметическое Ymin для минимальных значений всех частей массива Ms и среднее арифметическое Ymax для максимальных значений. Затем определяют максимальную амплитуду сигнала: Amax=Ymax-Ymin. Затем, специалист проводящий анализ, задает коэффициент средних игнорируемых амплитуд K, который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляет значение по умолчанию 0,4, это делается для исключения из дальнейших расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из условно обозначенной области (УОО) низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока, величина K зависит от амплитуды помех. Далее определяют верхнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: Nmax=Ymin+Amax×K и определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: Nmin=-∞. Определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmin=Ymax-Amax×K и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmax=∞ (фиг. 1). Записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив MS0, состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в MS0 таким же, как в осциллограмме-образце. Далее, для каждого элемента MS0 последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего сразу за ним, получившиеся средние значения записывают в массив MS1 в том же порядке, что в MS0, получают результат в виде массива такой же размерности - это делается для игнорирования в расчетах краткосрочных низкоамплитудных помех, которые могут усложнить обнаружение переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких. Для каждого элемента MS1 последовательно вычисляют к какому из диапазонов УОО он относится: низких амплитуд, высоких амплитуд или не относится ни к тому, ни к другому. По результатам вычислений составляют массив MS2, в котором заменяют каждый числовой элемент элементом логического типа, где все элементы из диапазона низких амплитуд заменяют константой «Ложь», все элементы из диапазона высоких амплитуд заменяют константой «Истина» значения, не вошедшие ни в тот, ни в другой диапазон, игнорируют и не переносят в массив MS2 - это делается для исключения из расчетов, выполняемых для обнаружения переходов из УОО низких амплитуд в УОО высоких амплитуд, часто встречающихся паразитных колебаний в районе нулевой амплитуды при анализе переменного тока или средней амплитуды при анализе постоянного тока. Вычисляют порядковые номера элементов массива MS2, которые имеют значение «Истина» и при этом предыдущий перед ними элемент имеет значение «Ложь», то есть обнаруживают места перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд. Выделяют область числового массива MS1 между двумя первыми переходами, получают точный образец осциллограммы одного периода, который считают окончательно рассчитанным образцом для последующих вычислений, вычисляют размерность этого массива. Таким же образом, как был вычислен период сигнала в образце, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, тем самым, получают числовой массив периода образца и множество числовых массивов всех периодов осциллограммы одинаковой размерности. Поочередно сравнивают все массивы периодов с образцом, причем первый элемент каждого числового массива сравнивают с первым элементом образца, второй со вторым, третий с третьим и так далее, поочередно, до последних элементов массива - данный шаг позволяет провести абсолютно полное сравнение периода образца с анализируемыми периодами, каждый минимально выделяемый элемент сравнивается с каждым («Поточечное сравнение»), что позволяет обнаружить абсолютно любое минимальное отличие от образца (аномалию). Затем вычисляют значения разностей элементов («Поточечного сравнения»), то есть отклонения от образца по оси ординат. Далее подсчитывают количество отклонений для каждого анализируемого периода осциллограммы по пяти критериям, значение разности по оси ординат входит в диапазон: от 5 до 10, от 10 до 20, от 20 до 30 и от 60 до ∞ процентов от Amax. Специалист, проводящий анализ, вводит критерии количества выходов элементов массивов периодов осциллограммы за пределы каждого из пяти диапазонов по оси ординат, в соответствие с которыми компьютерная система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от рассчитанного образца, причем компьютерная система сообщает о периоде при выходе, хотя бы из одного диапазона и обозначает какие именно диапазоны были превышены. Также имеется возможность оставить критерии по умолчанию и тем самым исключить работу специалиста, возложив ее, например, на ЭВМ.

Способ анализа осциллограмм, при котором вычисляют минимальное значение амплитуды образца сигнала Ymin и максимальное значение амплитуды образца сигнала Ymax; определяют максимальную амплитуду сигнала: Amax=Ymax - Ymin; подсчитывают общее количество точек S в осциллограмме; затем задают коэффициент средних игнорируемых амплитуд K, который может принимать значения от 0 до 0,5, либо оставляют значение по умолчанию 0,4; далее определяют верхнюю границу диапазона условно обозначенной области (УОО) низких амплитуд: Nmax = Ymin + Amax × K и определяют нижнюю границу диапазона УОО низких амплитуд: Nmin = -∞; определяют нижнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmin = Ymax - Amax × K и определяют верхнюю границу диапазона УОО высоких амплитуд: Vmax = ∞; записывают все значения точек осциллограммы по оси ординат в виде чисел в массив MS0, состоящий из S элементов, причем сохраняют порядок следования элементов в MS0 таким же, как в осциллограмме-образце; для каждого элемента MS0 последовательно рассчитывают среднее значение из самого элемента и следующего сразу за ним, получившиеся средние значения записывают в массив MS1 в том же порядке, что в MS0, получают результат в виде массива такой же размерности; для каждого элемента MS1 последовательно вычисляют к какому из диапазонов УОО он относится: низких амплитуд, высоких амплитуд или не относится ни к тому, ни к другому; по результатам вычислений составляют массив MS2, в котором заменяют каждый числовой элемент элементом логического типа, где все элементы из диапазона низких амплитуд заменяют константой «Ложь», все элементы из диапазона высоких амплитуд заменяют константой «Истина», значения, не вошедшие ни в тот, ни в другой диапазон, игнорируют и не переносят в массив MS2; вычисляют порядковые номера элементов массива MS2, которые имеют значение «Истина» и при этом предыдущий перед ними элемент имеет значение «Ложь», то есть обнаруживают места перехода от УОО низких к УОО высоких амплитуд; выделяют область числового массива MS1 между двумя первыми переходами, получают точный образец осциллограммы одного периода, который считают окончательно рассчитанным образцом для последующих вычислений, вычисляют размерность этого массива; таким же образом, как был вычислен период сигнала в образце, вычисляют все периоды во всей анализируемой осциллограмме, тем самым, получают числовой массив периода образца и множество числовых массивов всех периодов осциллограммы одинаковой размерности; поочередно сравнивают все массивы периодов с образцом, причем первый элемент каждого числового массива сравнивают с первым элементом образца, второй со вторым, третий с третьим и так далее, поочередно, до последних элементов массива; затем вычисляют значения разностей элементов, то есть отклонения от образца по оси ординат; далее подсчитывают количество отклонений для каждого анализируемого периода осциллограммы по пяти критериям, значение разности по оси ординат входит в диапазон: от 5 до 10, от 10 до 20, от 20 до 30 и от 60 до ∞ процентов от Amax. вводят критерии количества выходов элементов массивов периодов осциллограммы за пределы каждого из пяти диапазонов по оси ординат, в соответствии с которыми компьютерная система должна принять решение сообщать и формировать изображения анализируемого периода осциллограммы или не делать этого, то есть проигнорировать период, посчитав, что он недостаточно отличается от заданного образца, причем компьютерная система сообщает о периоде при выходе хотя бы из одного диапазона и обозначает, какие именно диапазоны были превышены; или оставляют критерии по умолчанию, отличающийся тем, что входные параметры Ymax и Ymin рассчитывают следующим образом: вычисляют коэффициент десятой части осциллограммы Sdc путем умножения S на 0.1 Sdc = S × 0.1, округляют Sdc до целого значения, представляют начальный участок осциллограммы в виде массива числовых значений точек осциллограммы от первого ее элемента до элемента с индексом Sdc, присваивают данному массиву обозначение Ms, делят получившийся массив на 10 равных частей, если в массиве имеется 10 или более элементов, если элементов в массиве менее 10, то делят Ms на количество частей равное количеству элементов Ms, если деление на 10 равных частей невозможно из-за неделимости числа элементов Ms без остатка, то остаточные элементы массива распределяют между произвольными частями, но не более одного элемента на часть; вычисляют минимальную и максимальную величину элемента по оси ординат в каждой части, затем вычисляют среднее арифметическое Ymin для минимальных значений всех частей массива Ms и вычисляют среднее арифметическое Ymax для максимальных значений всех частей массива Ms.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способам распознавания образов. Технический результат заключается в расширении арсенала средств.

Изобретение относится к способу определения траекторий движения материальных объектов в трехмерном пространстве в выделенных направлениях. Для осуществления способа регистрируют объекты с определенным набором параметров движения, на основании которых формируют выборку траекторий, производят выравнивание траекторий при необходимости, формируют двумерную ортогональную проекцию набора точек, с помощью которого представляют сформированную выборку траекторий, производят упорядочивание точек сформированной проекции определенным образом, определяют усредненную траекторию в выделенном пучке.

Изобретение относится к способу считывания регистрационных номеров с использованием оптического распознавания знаков (ОРЗ) в дорожной сети. Способ включает в себя: запись изображения регистрационных номеров в первом месте расположения в дорожной сети, считывание с использованием ОРЗ последовательности знаков с записи изображения регистрационных номеров и сохранение в базе данных набора данных ОРЗ; запись изображения регистрационных номеров во втором месте расположения в дорожной сети, считывание с использованием ОРЗ последовательности знаков с записи изображения регистрационных номеров и формирование текущего набора данных ОРЗ; и, если по меньшей мере один из показателей достоверности текущего набора данных ОРЗ снижается ниже первого минимального значения достоверности, то осуществляют выбор из базы данных по меньшей мере одного сохраненного набора данных ОРЗ, в котором запись изображения регистрационных номеров из которого имеет показатель сходства, превышающий минимальное значение сходства, и/или имеет наибольшее относительное сходство с записью изображения регистрационных номеров из текущего набора данных ОРЗ, и используют по меньшей мере один выбранный набор данных ОРЗ для улучшения последовательности знаков регистрационных номеров из текущего набора данных ОРЗ.

Изобретение относится к устройствам для измерения деформаций и перемещений и предназначено для измерения статических или плавно меняющихся перемещений. .

Изобретение относится к способам для определения состояния кожи и, в частности, таким способам, которые используют формирование цифровых изображений людей для определения фотоповреждения кожи субъекта.

Изобретение относится к области приборостроения и может найти применение в системах обработки сигналов звуковых частот и сигналов видеоизображения. .

Изобретение относится к способу и системе для обеспечения безопасной передачи от считывающего устройства интеллектуальных карт. .

Изобретение относится к технике передачи сообщений различной физической природы. .

Изобретение относится к способам ввода информации, включающей в себя цифры, текст, знаки пунктуации, команды управления в электронно-вычислительные машины, в частности в малогабаритный терминал, и может быть использовано для ввода информации в устройство мобильной связи, пульты дистанционного управления и другие подобные размещающиеся в руке пользователя устройства без использования клавиатуры.

Изобретение относится к способу и устройству для воспроизведения звукового и/или видеосигнала, записанного на магнитной полосе. .

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике. Технический результат заключается в обеспечении непрерывного контроля работоспособности средств вычислительной техники, функционирующих в условиях непрерывной динамики и постоянных изменений параметров внешних условий Устройство мажоритирования с заменой содержит первую группу элементов И 41 - И 43, первый элемент ИЛИ 5, включены группа вторых элементов И 11 - И 14, группа третьих элементов И 21 - И 23, группа вторых элементов ИЛИ 31 - ИЛИ 33, группа первых схем сравнения 61 - 63, группа счетчиков 71 - 73, регистр 8, группа вторых схем сравнения 91 - 93, третий элемент ИЛИ 10, первый триггер 11, группа четвертых элементов И 121 - И 123, элемент задержки 13, группа вторых триггеров 141 - 143.
Наверх