автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Автоматизированная система для точностных и динамических характеристик программно-управляемых подсистем измерений

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ТОЧНОСТНЫХ И ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОДСИСТЕМ ИЗМЕРЕНИЙ АСНИ, РАБОТАЮЩИХ В ДИНАМИЧЕСКОМ РЕЖИМЕ.

1.1 Анализ типовых структур подсистем измерений.

1.2 Анализ типовых алгоритмов работы подсистем измерений.

1.3 Метрологическая модель подсистем измерений.

1.3.1 Метрологическая модель подсистем измерений в статическом режиме при условии идеальности функций преобразования компонентов.

1.3.2 Метрологическая модель подсистем измерений в статическом режиме при условии неидеальности функций преобразования компонентов.

1.3.3 Метрологическая модель подсистем измерений в динамическом режиме.

1.4 Обоснование выбора точностных и динамических характеристик подсистем измерений АСНИ, исследуемых методами имитационного моделирования.

Выводы.

2 ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ.

2.1 Общая структура предметной области.

2.2 Анализ предметной области.

2.2.1 Анализ структуры передачи информации.

2.2.2 Анализ структуры управления.

2.2.3 Структура дискретно-событийной модели функционирования.

2.3 Характеристика проблемной области.

Выводы.

3. ОБЪЕКТНАЯ МОДЕЛЬ ПРОБЛЕМНОЙ ОБЛАСТИ.

3.1 Общая характеристика объектной модели предметной области.

3.2 Определение множества классов объектов.

3.3 Описания классов простых объектов.

3.3.1 Объекты класса "Время".

3.3.2 Объекты класса "Величина физическая измеряемая".

3.3.3 Объекты класса "Величина физическая влияющая".

3.3.4 Объекты класса "Преобразователь измерительный первичный".

3.3.5 Объекты класса "Преобразователь измерительный промежуточный".

3.3.6 Объекты класса "Линия связи".

3.3.7 Объекты класса "Коммутатор аналоговых сигналов".

3.3.8 Объекты класса "Аналогово-цифровой преобразователь"

3.3.9 Объекты класса "Программный компонент, вычисляющий оценки измеряемой физической величины".

3.3.10 Объекты класса "Программный компонент буферизующий"

3.3.11 Объекты класса "Программный компонент, обслуживающий коммутатор аналоговых сигналов".

3.3.12 Объекты класса "Программный компонент, обслуживающий аналогово-цифровой преобразователь".

3.3.13 Объекты класса "Программный компонент управляющий".

3.3.14 Объекты класса "Программный компонент управляющий с планированием запуска по времени".

3.4 Объекты класса "Программно-управляемые подсистемы измерений".

3.5 Определение допустимых отношений между объектами различных классов.

3.6 Характеристика объектной модели проблемной области.

3.7 Принципы построения объектных моделей конкретных подсистем измерений.

Выводы.

4 РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ОЦЕНИВАНИЯ ТОЧНОСТНЫХ И ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОДСИСТЕМ ИЗМЕРЕНИЙ АСНИ.

4.1 Анализ методов имитационного моделирования сложных систем.

4.1.1 Моделирование компонентов подсистем измерений и отношений между ними.

4.1.2 Моделирование динамики функционирования.

4.2 Объектно-ориентированная система 00С ПСИ.

4.2.1 Общая характеристика.

4.2. 2 Подсистема трансляции.

4.2.3 Подсистема имитационного моделирования.

4.2.3.1 Принцип действия событийного монитора.

4.2.3.2 Библиотека базовых функций.

4.2.3.3 Принцип регистрации результатов имитационного эксперимента.юз

4.2.4 Подсистема отладки.

4.2.5 Подсистема оценивания и отображения статистических характеристик.

4.2.6 Подсистема генерации шаблонов описаний.

4.2.7 Применение методики исследования точностных и динамических характеристик подсистем измерений АСНИ средствами 00С ПСИ.

4.3 Пример применения предложенных методов и средств оценивания точностных и динамических характеристик при проектировании реальных подсистем измерений.

4.3.1 Краткая характеристика задачи.

4.3. 2 Построение объектной модели.

4.3.3 Результаты оценивания точностных и динамических характеристик.

Выводы.

Актуальность темы диссертационной работы. В последние десятилетия во всех областях человеческой деятельности получили огромное распространение технические системы, функционирование которых основывается на измерительном эксперименте /87/. К таким системам относятся, например, информационно-измерительные системы /123/, системы телеизмерений /31/, системы контроля и диагностики, АСУ ТП, АСНИ и пр.

Необходимыми компонентами подобных систем являются средства измерений. На текущий момент времени концепция измерения основывается на том факте, что средства измерений являются преимущественно цифровыми. По сравнению с аналоговыми средствами измерений это позволяет существенно расширить функциональные возможности средств измерений, улучшить их технические характеристики, сократить сроки и стоимость разработки средств измерений и т. д.

Номенклатура современных цифровых средств измерений весьма широка, разнообразны и варианты их построения. Например, в работе /140/ предлагается следующая классификация современных цифровых средств измерений:

- автономные цифровые средства измерений (например, цифровые тестеры, осциллографы и пр.);

- средства измерений, управляемые внешним компьютером;

- средства измерений со встроенным компьютером;

- средства измерений на основе компьютера (например, так называемые "виртуальные" /145/ и "слепые" приборы /89/);

- средства измерений в составе компьютера (например, съемные "измерительные платы" на системной шине ПЭВМ).

Современный уровень развития средств вычислительной техники предполагает преимущественно модульный принцип построения средств измерений /89/. Принцип модульности предусматривает построение цифровых средств измерений в виде множества типовых аппаратных компонентов (таких как датчики, аналогово-цифровые преобразователи, коммутаторы и пр.), а также типовых алгоритмов сбора и обработки данных. Этот принцип нашел свое выражение в магистрально-модульной архитектуре цифровых средств измерений, реализованной за последние десятилетия во множестве стандартов - САМАС, СОМРЕХ, VME /100/, VXI /33,62/ и пр.

Необходимый уровень проблемной ориентации средств измерений на основе магистрально-модульных систем в недалеком прошлом обеспечивался за счет выпуска специализированных информационно-вычислительных комп7 лексов /20,40,71,73,75,120/. В настоящий момент определящим является подход, предусматривающий выпуск широкой номенклатуры типовых аппаратных компонентов, совместимых на многих уровнях (логическом, информационном, электрическом и пр.), чем обеспечивается простая и быстрая "сборка" на их основе многочисленных типовых конфигураций. Более того, логическим продолжением данного подхода явилось широкое использование "мезонинной архитектуры" /9/ аппаратных компонентов средств измерений. Этот подход получил наименование концепции "открытых систем" в автоматизации /102/ или концепции "системной интеграции" в автоматизации /80,106/.

Тем не менее, при всем многообразии вариантов построения цифровых средств измерений общим в большинстве случаев является наличие программного управления процессом сбора измерительной информации. Под программным управлением понимается управление, реализуемое полностью или частично программными средствами (операционными системами реального времени и (или) программами пользователя). Такие средства измерений носят название программно-управляемых измерительных систем /2/ или процессорных измерительных средств /128/.

Как указывалось выше,, одним из подмножеств, выделяемых из множества информационно-измерительных систем по функциональному признаку, является подмножество автоматизированных систем научных исследований и комплексных испытаний образцов новой техники - АСНИ. Среди проблемных областей, на решение задач в которых ориентируются АСНИ, можно выделить /89/:

- ядерную физику;

- физику плазмы и твердого тела;

- радиофизику и электронику;

- космические исследования;

- геологию и геофизику;

- исследования Мирового океана;

- биологию и медицину;

- химические технологии;

- исследования сложных технологических процессов в промышленности;

- исследования и разработки в области энергетики;

- исследования и разработки в области коммуникаций;

- натурные и стендовые испытания сложных технических объектов;

- исследования в области экономики, социологии, права и языкознания. 8

Элементарный анализ вышеприведенного перечня позволяет сделать естественное предположение о том, что особенности решаемых задач не могли не найти своего отражения на технической структуре АСНИ. Действительно, разрешение практически всех задач, возлагаемых на АСНИ (кроме, может быть, задач исследования в области общественных наук), возможно только при использовании достаточно узкого класса средств измерений, а именно - при использовании программно-управляемых измерительных систем реального времени. При этом часто речь идет не просто о "реальном времени", но о "жестком реальном времени" /3/.

Общепринятой практикой при построении программно-управляемых измерительных систем реального времени является выделение в их составе специализированных подсистем, на которые возлагаются функции сбора данных и получения оценок информативных параметров исследуемых объектов, а именно - подсистем измерений /2,85,123/.

Проблема синтеза и анализа методов и средств сбора и обработки измерительной информации нашла свое отражение в работах В.А. Виттиха, В. В. Липаева, С. А. Прохорова, В. А. Свириденко, Б. Я. Советова, М.П. Ца-пенко, L. Finkelstain, Н. Shumni и др.

Появление и развитие программно-аппаратной структуры средств измерений, основанной на принципе программного управления, породило ряд специфических проблем. Одна из них состоит в сложности определения метрологических характеристик программно-управляемых измерительных систем, особенно - в динамическом режиме измерений.

В /67,82/ регламентируются способы оценивания метрологических характеристик измерительных систем по метрологическим характеристикам их компонентов. При этом предполагается, что измерительная система представляет собой множество независимых по управлению измерительных каналов, функционирующих в статическом или динамическом режиме измерений. Данный подход представляется недостаточным, поскольку не учитывает того факта, что измерительная система не является "арифметической суммой" составляющих ее измерительных каналов. Например, в работах /4,32/ показывается, что погрешность измерений в информационно-вычислительных комплексах, вызванная неточностью датирования отсчетов, может по числовому значению существенно превосходить оценку, рассчитанную по стандартным методикам.

В то же время, как известно, метрологические характеристики средств измерений (и, в частности, метрологические характеристики программно-управляемых измерительных систем) должны обязательно нормироваться с целью обеспечения возможности решения целого ряда вопросов. 9 связанных с применением и проектированием средств измерений /22/.

Таким образом, задача разработки методов и средств определения метрологических характеристик программно-управляемых измерительных систем, а особенно - метрологических характеристик подсистем измерений АСНИ, остается актуальной и практически необходимой.

Работы в этом направлении ведутся уже давно. Можно отметить вклад в проблему определения метрологических характеристик программно-управляемых измерительных систем В.И. Орищенко, B.C. Соболева, Г.Н. Солоп-ченко, Э.И. Цветкова, Г.П. Шлыкова, J. Piotrovsky и др. В последнее время отмечается новый всплеск интереса к проблеме /58/, связанный прежде всего с ростом номенклатуры производимых типовых компонентов средств измерений и увеличением количества возможных интегрированных решений на их основе.

Как уже указывалось ранее, составной частью программно-управляемых измерительных систем, входящих в состав АСНИ реального времени, является подсистема измерений. На ранних этапах проектирования АСНИ (например, на стадии эскизного проектирования) первостепенную важность приобретает знание не полного комплекса нормируемых метрологических характеристик, но ряда частных характеристик, таких как, например, полная погрешность измерений в подсистеме измерений, представимая в виде совокупности своих составляющих.

Для оценивания метрологических характеристик средств измерений применяются три класса методов /2,85,104/.

1. Экспериментальные.

2. Расчетные.

3. Методы имитационного моделирования.

Экспериментальные методы базируются на определении метрологических характеристик по результатам натурного эксперимента с реально существующими средствами измерений. Эти методы обеспечивают максимальную степень точности и достоверности оценивания, но требуют существенных материальных и временных затрат.

Расчетные методы базируются на аналитическом определении метрологических характеристик средств измерений по метрологическим характеристикам компонентов, входящих в состав средств измерений. Эти методы фиксируются в нормативных документах /22,23,65,66,67,81,82/, требуют невысоких материальных затрат и обеспечивают наглядность результатов. Но им присуща ограниченная область применения, обусловленная прежде всего теоретической неразрешимостью некоторых задач (например, задач оценивания метрологических характеристик средств измерений в динами

10 ческом режиме измерений с учетом наличия программного управления процессом сбора измерительной информации).

Под методами имитационного моделирования будем понимать методы, которые основаны на воспроизведении процесса функционирования исследуемой системы и ее компонентов с использованием ЭВМ /10,11,68,104,133/.

Раздельное и (или) совместное применение расчетных методов допускается рядом нормативных документов /22,67,82/. Возможность же применил методов имитационного моделирования для решения практических задач нормативными документами не оговаривается, поэтому они могут использоваться только при решении исследовательских задач.

Область применения этих методов очень широка. Методы имитационного моделирования позволяют при сравнительно невысоких материальных и временных затратах (по сравнению с натурными методами) производить оценивание интересующих параметров исследуемых объектов с учетом таких особенностей их функционирования, каковые не могут быть учтены при использовании рассчетных (аналитических) методов.

Отметим также основные недостатки методов имитационного моделирования.

Как правило, оценивание интересующих параметров исследуемого объекта (параметрическая идентификация) после построения имитационной модели выполняется с использованием технологии статистических испытаний. Но как отмечается в /10/, теоретически сколь угодно высокая степень точности и достоверности результатов достижима лишь при условии стремящегося к бесконечности числа статистических испытаний (прогонов). Практически же реализуемые значения точности и достоверности результатов статистических испытаний относительно невысоки; подчас для их достижения требуются специфические методы обработки статистических выборок /78,92/; применение данного подхода обязательно предполагает проведение специальных исследований качества полученных результатов (либо сами алгоритмы реализации статистических испытании долны включать средства "управления качеством").

Кроме того, традиционный подход к применению методов имитационного моделирования связан с существенными трудностями при построении оригинальной имитационной модели, обусловленными необходимостью подробной разработки априорной концептуальной модели исследуемого объекта и описания ее не в терминах соответствующей предметной области, но в терминах конкретного средства моделирования (например, в виде множества "потоков транзактов" /138/).

Несмотря на указанные недостатки, эти методы широко применяются

11 для моделирования средств измерений (в том числе и с целью определения их метрологических характеристик) /52,127,130,131,132/. Применение методов имитационного моделирования оправдано, например, на различных этапах проектирования средств измерений с целью быстрой оценки качества различных проектных решений.

Вместе с тем, проблеме оценивания метрологических характеристик программно-управляемых измерительных систем в динамическом режиме измерений при помощи методов имитационного моделирования практически не уделяется должного внимания. В /130,131/ отмечалась актуальность данной проблемы и анализировались основные подходы к ее решению. Тем не менее, по нашим сведениям, до сих пор попытки создания реально действующих систем оценивания метрологических характеристик программно-управляемых измерительных систем в динамическом режиме измерений с использованием методов имитационного моделирования являются единичными /83-85,99/.

В разрешение проблем, связанных с разработкой теории и методов имитационного моделирования сложных систем, к которым можно отнести и средства измерений, большой вклад внесли Н.П. Бусленко, И.В. Максимей, Korn Granino А., Neylor Т. и др.

Остановимся подробней на недостатке методов имитационного моделирования, связанном с необходимостью описания имитационной модели в терминах средства моделирования. Особенно сильно он проявляется при использовании мощных универсальных средств имитационного моделирования, каковыми, например, являются GPSS /132,138/ или SIMSCRIPT /72/. Этот недостаток является существенным и оказывает большое негативное влияние на распространенность методов имитационного моделирования при решении проблем оценивания характеристик сложных систем /101/.

Таким образом, актульной является задача разработки проблемно-ориентированных средств, использующих методы имитационного моделирования. Сформулируем ряд требований, удовлетворяющих современным взглядам на потребительские качества проблемно-ориентированных средств моделирования /101,110/:

- наличие входного языка описания модели, максимально адекватного предметной области и обеспечивающего наглядность ее представления;

- простота использования системы специалистом в конкретной предметной области, не являющегося программистом;

- мощность и универсальность средства моделирования;

- высокая эффективность средства моделирования, выражающаяся в возможности быстрой подготовки модели, простоте отладки, минимизации

12 материальных и временных затрат на моделирование и интерпретацию результатов;

- наличие в составе средства моделирования банка типовых моделей и элементов моделей;

- наглядность представления результатов моделирования;

- возможность накопления результатов моделирования с целью повторного использования.

Существуют концептуальные подходы, способные в большой степени облегчить создание средств моделирования, удовлетворяющих большинству перечисленных требований, и прежде всего - способные ликвидировать "семантический разрыв" между моделью предметной области и ее реализацией средствами конкретного языка моделирования. Речь идет о так называемом объектной (или объектно-ориентированной) методологии, составными частями которой являются объектно-ориентированный анализ, объектно-ориентированное проектирование, объектно-ориентированное моделирование и объектно-ориентированное программирование /12,38,11,122,134/.

Идея объектного подхода заключается в следующем. Основными конструкциями, из которых составляется модель предметной области, являются абстрактные объекты (сущности). Объект обладает набором атрибутов, характеризующих его индивидуальные свойства, и набором методов - операций для манипулирования значениями этих атрибутов. Объекты объединяются в классы (т.е. в множества объектов, связанных общностью структуры и поведения), и этом случае говорят, что объект является экземпляром класса. Объекты связаны друг с другом определенным образом - иными словами, на множестве объектов, составляющих модель предметной области, задаются определенные отношения.

Объект может быть аналогом некоего предмета реального мира, либо представлять собой произвольную абстракцию. Соответственно, отношение между объектами также может представлять собой аналог некой реальной связи, а может и носить совершенно абстрактный характер.

Таким образом, объектный подход обеспечивает представление "модели мира" в максимальной степени приближенное к реальности (насколько позволяет принятый уровень абстрагирования). Проблема наглядности модели и результатов получает при этом "естественное" разрешение. Кроме того, как показано в /12,24/, высокая степень адекватности модели реальному объекту в большой степени достигается на этапе ее проектирования и обеспечивается использованием набора формализованных методов.

Объектные методы получили широкое распространение в последнее десятилетие. Разработано большое количество языков, ориентированных на

13 объектно-ориентированное программирование, например Actor, SmallTalk /37,118/, С++ /103/, Turbo PASCAL /116/ и др. Большой популярностью пользуются объектно-ориентированные CASE-технологии проектирования сложных информационных систем /24,112/. Наконец, ярким примером применения объектного подхода является внутренняя организация семейства операционных систем Windows фирмы Microsoft /26/.

Разработке теоретических основ и практических подходов использования объектно-ориентированной методологии большое внимание уделили М.А. Кораблин, Э.Х. Тыугу, Booch G., Mellor S., Shleyer S., Gane C., Sarson Т. и др.

Таким образом, представляется актуальной и практически важной задача разработки адекватных имитационных моделей подсистем измерений АСНИ реального времени с целью оценивания их метрологических характеристик. Реализацию соответствующих средств моделирования целесообразно выполнять в рамках объектного подхода. Например, объектная модель предметной области, заданной на множестве типовых структур подсистем измерений АСНИ реального времени, может состоять из набора сущностей, являющихся аналогами измеряемых и влияющих физических величин, компонентов реальных программно-управляемых измерительных систем - датчиков, АЦП, управляющих программ и пр., связанных друг с другом набором информационных и управляющих связей.

В соответствии с вышесказанным, целью работы является разработка моделей, методов и средств, предназначенных для оценивания точностных и динамических характеристик программно-управляемых подсистем измерений АСНИ.

Основными задачами исследований при этом являются.

1. Определение подмножества подсистем измерений, реализуемых с использованием типовых аппаратных структур и алгоритмов программного управления.

2. Построение метрологической модели подсистем измерений, учитывающей влияние программного управления, и выбор на ее основе подмножества оцениваемых точностных и динамических характеристик.

3. Построение концептуальных моделей соответствующих предметной и проблемной областей.

4. Построение объектных моделей предметной и проблемной областей.

5. Реализация проблемно-ориентированных программных средств, обеспечивающих оценивание методами имитационного моделирования точностных и динамических характеристик подсистем измерений.

Научная новизна заключается в получении ряда результатов.

14

1. Получены аналитические соотношения, учитывающие взаимосвязь информационных, логических и временных аспектов функционирования программно-управляемых подсистем измерений АСНИ и, таким образом, обусловливающие возможность оценивания их точностных и динамических характеристик в динамическом режиме с учетом влияния программного управления.

2. Формально определена концептуальная модель предметной области "Подсистемы измерений АСНИ и их компоненты", описывающая структуру информационного и логического взаимодействия составных частей и динамику функционирования подсистем измерений. Также формально определена концептуальная модель проблемной области "Точностные и динамические характеристики подсистем измерений АСНИ".

3. Построены объектные модели предметной и проблемной областей, использующие > ,~т • представление и интерпретацию разнородных аспектов функционирования подсистем измерений в единообразных терминах объектов и отношений между ними и, таким образом, обеспечивающие возможность совместного оценивания их точностных и динамических характеристик методами имитационного моделирования.

Реализация результатов работы и практическая ценность заключаются в следующем.

1. Создана методика определения точностных и динамических характеристик программно-управляемых подсистем измерений, использующая принцип объектного (объектно-ориентированного) анализа сложных систем и методы имитационного эксперимента.

2. Разработана автоматизированная система 00С ПСИ (версия 2.1), обеспечивающая оценивание точностных и динамических характеристик подсистем измерений на основе созданной методики.

Разработка объектно-ориентированной системы 00С ПСИ велась в рамках хоздоговорных работ с РосНИИИС, выполняемых по темам "Создание базовых программно-аппаратных средств для обучения информационным технологиям в области разработки АСНИ" (1992 г.), "Разработка методических и программно-технических средств учебных лабораторий в области автоматизации научных исследований" (1993 г.) и "Разработка компьютерных средств для учебной лаборатории АСНИ" (1994 г.) в соответствии с комплексной научно-технической программой по информатизации образования и науки РСФСР на 1991-1995 годы (Приказ ГКНВШ РСФСР N20 от 10.01.90 г.) и подпрограммой "Информатизация научных исследований" научно-технической программы "Перспективные информационные технологии в высшей школе"

15

Приказ ГКНВШ РФ N438 от 08.07.92 г.).

Программное обеспечение 00С ПСИ принято в ОФАП (регистрационный N066.7000.198). Сама система внедрена в учебный процесс кафедр "ЭВМ и системы" Волгоградского политехнического института и "Информационные системы и технологии" Самарского аэрокосмического университета. Кроме того, методика исследования точностных и динамических характеристик и система 00С ПСИ внедрены в научно-внедренческой фирме "Сенсоры.Модули. Системы" (г. Самара) и использовались на этапе эскизного проектирования локальных систем контроля гидроагрегатов Волжской ГЭС им. В.И. Ленина в 1996-98 гг.

Сформулированные выше задачи определяют структуру диссертационной работы.

Первый раздел посвящен рассмотрению типовых вариантов программно-аппаратной организации подсистем измерений АСНИ и их метрологическому анализу. В разделе получены аналитические соотношения, учитывающие взаимосвязь информационных, логических и временных аспектов функционирования подсистем измерений АСНИ. На их основе произведен выбор подмножества оцениваемых точностных и динамических характеристик подсистем измерений.

Во втором разделе рассматриваются вопросы построения и анализа концептуальных моделей предметной области "Подсистемы измерений АСНИ и их компоненты" и проблемной области "Точностные и динамические характеристики подсистем измерений АСНИ".

Третий раздел посвящен разработке объектных моделей предметной и проблемной областей.

В четвертом разделе рассматриваются вопросы реализации и использования объектно-ориентированной системы 00С ПСИ (версия 2.1), предназначенной для оценивания точностных и динамических характеристик подсистем измерений АСНИ методами имитационного эксперимента и базирующейся на рассмотренных выше концептуальной и объектной моделях проблемной области.

Основное содержание диссертации опубликовано в работах /3,43-51,87,144/. Работы./44-47,144/ выполнены автором лично.

Вопросы практического использования 00С ПСИ рассматривались в /50/ в постановочном плане совместно с научным руководителем д.т.н., проф. Прохоровым С.А. Из работ /43,48,49,51/, написанных в соавторстве с руководителем темы к.т.н., доц. Орищенко В.И., в диссертацию вошли только аспекты, связанные с различными вариантами построения объектных моделей компонентов подсистем измерений. В работе /3/ автору принадле

16 жит описание практического использования системных механизмов операционных систем реального времени при программировании алгоритмов сбора данных.

На защиту выносятся следующие основные положения и результаты.

1. Аналитические соотношения, описывающие метрологическую модель подсистем измерений АСНИ.

2. Обобщенные концептуальные модели класса программно-управляемых подсистем измерений, характеризующие предметную область "Подсистемы измерений АСНИ и их компоненты" и проблемную область "Точностные и динамические характеристики подсистем измерений АСНИ".

3. Объектные модели предметной и проблемной областей.

4. Методика оценивания точностных и динамических характеристик подсистем измерений. Л

5. Проблемно-ориентированная система 00С ПСИ (версия 2.1), базирующаяся на разработанных моделях и позволяющая производить оценивание точностных и динамических характеристик подсистем измерений АСНИ с использованием разработанной методики.

17

Выводы

1. Разработанная и реализованная объектно-ориентирования система 00С ПСИ (версия 2.1) обеспечивает возможность исследования методами имитационного моделирования точностных и динамических характеристик широкого класса подсистем измерений на этапе их проектирования.

2. Проблемная ориентированность 00С ПСИ, базируемой на объектной модели проблемной области "Точностные и динамические характеристики подсистем измерений АСНИ", обеспечивает построение модели подсистем измерений, адекватно воспроизводящей взаимосвязанную совокупность измерительно-метрологических аспектов и динамики их функционирования.

3. Включенная в 00С ПСИ широкая номенклатура сервисных программных средств, базирующихся на выразительных свойствах современной вычислительной техники, значительно облегчает пользователю применение разработанной методики оценивания точностных и динамических характеристик подсистем измерений, позволяя генерировать шаблоны языковых описаний, производить отладку имитационной модели, обеспечивать соблюдение необходимых точности и достоверности имитационного эксперимента, выполнять расчет и отображение оцениваемых характеристик.

126

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации были разработаны иерархия моделей, методика и программные средства для оценивания точностных и динамических характеристик программно-управляемых подсистем измерений АСНИ.

Для этого потребовалось решить ряд задач.

1. Определено подмножество подсистем измерений, реализуемых на основе типовых аппаратных структур и алгоритмов программного управления.

2. Построена метрологическая модель для указанного подмножества подсистем измерений, позволяющая производить оценивание их точностных и динамических характеристик в динамическом режиме с учетом влияния программного управления. Показано, что реализация принципа программного управления определяет взаимозависимость ряда точностных и динамических характеристик подсистем измерений. На основании полученных аналитических соотношений сделан вывод о целесообразности оценивания следующих точностных и динамических характеристик:

- полной абсолютной погрешности измерений в различных измерительных каналах подсистем измерений, представимой в виде полной группы своих составляющих;

- моментов наступления в подсистеме измерений "особых" событий, таких как, например, реальные моменты дискретизации измеряемых параметров;

- длительностей интервалов "особых" состояний подсистемы измерений, таких как, например, длительность цикла опроса группы измерительных каналов.

3. Построена концептуальная модель предметной области "Подсистемы измерений АСНИ и их компоненты". Показана возможность выражения оцениваемых точностных и динамических характеристик в терминах основных и производных понятий предметной области и, таким образом, формально определена проблемная область "Точностные и динамические характеристики подсистем измерений АСНИ".

4. Построены объектные модели предметной и проблемной областей. Это позволило представить разнородные аспекты существования и функционирования моделей подсистем измерений, измеряемых величин и части внешней среды в единообразных терминах объектов и отношений между ними.

5. Реализована проблемно-ориентированная программная система 00С

АКТ о внедрении результатов НИР в учебный процесс

Результаты рвентнроверт^ исследования---точностных и динаматеоаиу уарактеристдк дроуражлноашшратцыаподсдотом иэморошШ АСНИ -научно-исследовательской работы Х6Г —ШХ7- -050 "РазшбОТКЭ К ОГЛТЬ ЮТОРЦЫХномер и наименование НИР) средств ддй учебной лаборатории АСЩ"-:выполненной D ШЛ—50-----кафедра, лаборатория) в19§!4г. внедрены в учебный процесс на основании РСТОН1ДЯ—-.

- нафодрц кафедры)

Указанные результаты включены в КУРС ЛеКЦИЙ.УЧвбНОО ПОСОбИО, аЮТОДИЧвШШе название: курса лекций, методических рекомендаций к материалы п программное обеспеченно для дровотгоння лабораторных указании по выполнению лабораторных, курсовых и диплом ных работ, наглядных пособий, лабораторного оборудования работ до курсу "Осиош автоматизации эксперимента" кафедры и учебных мастерских)

131

АКТ о внедрении результатов НИОКР в учебный процесс

Комиссия в составе представителей Волгоградского политехнического института зав. кафедрой "ЭВМ и системы" Духнича Е. И. доцента Чу-барова Ю. Ф. и Самарского государственного аэрокосмического университета зав. кафедрой АСУ и научного руководителя ШЛ-50 Прохорова С. А., доцента Орищенко В. И. составила настоящий акт в том, что в учебный процесс Волгоградского политехнического института на кафедре "ЭВМ и системы" внедрена моделирующая система ООС ПСИ (Версия 1.0), разработанная в Самарском государственном аэрокосмическом университете в результате выполнения НИОКР в НИЛ-50 (научный руководитель разработки доц. Орищенко В. И. , отв. исполнитель инж. Клементьев К. Е. ).

1. Автоматизированная обработка информации на языке предикатов / Александров В.В. и др.- М.: Наука, 1982.- 103 с.

2. Автоматизированный комплекс для оценивания характеристик АСНИ и их компонентов и обучения проектированию АСНИ. Общие принципы построения. Методические указания к лабораторному практикуму по курсу "Проектирование АСНИ". Куйбышев: КуАИ, 1986.- 58 с.

3. Баландин А.В., Климентьев К.Е. Организация и функционирование операционной системы реального времени OS-9/9000. Самара: Университет Наяновой, 1996. - 101 с.

4. Баскин И.В., Савков К.Ю., Солопченко Г.Н. Погрешность измерений, вызванная неточностью датирования отсчетов в ИВК // Измерительная техника, 1985.N1. С. 11-13.

5. Белов О.Х, Курочкин С.С., Прокуронов В.Б. Развитие методов оценки временных характеристик программного обеспечения // Вопросы атомной науки и техники, 1981.Выпуск 1. С. 98-106.

6. Блискавицкий А.А., Кабаев С.В. Операционные системы реального времени. Обзор // Мир компьютерной автоматизации, 1995. N1.- С. 31-38.

7. Бонкарев Ю.М. Организация алгоритма опроса каналов в многоканальной измерительной системе // Приборы и системы управления, 1986.-N9.- С. 23-25.

8. Бронштейн И.Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. - 544 с.

9. Буданов А. П. Мезонинные контроллеры настоящее и будущее промышленных систем // Мир компьютерной автоматизации, 1995. - N2.- С. 9-14.

10. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем / М.: Наука, 1977. 239 с.

11. Бусленко И.П. Моделирование сложных систем.- М.: Наука, 1978. 400 с.

12. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения: Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992. - 519 с.

13. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике,- М.: Советское радио, 1971. 326 с.

14. Велев B.C., Боянов К.Л. Определение вероятностных характеристик времени выполнения машинных программ при помощи имитационного моделирования //УСиМ, 1977. N11. С. 65-67.172

15. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. - 564с.

16. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Прикладные задачи теории вероятностей,- М.: Радио и связь, 1983. 416 с.

17. Виттих В.А., Симановский Е.А., Цыбатов В.А. Система показателей для анализа потенциальных возможностей измерительно-вычислительного комплекса // Автометрия, 1983. С. 99-102.

18. Виттих В.А., Сидоров А.А. Оценка влияния временных задержек, вносимых операционными системами реального времени, на точность регистрации информации в ИВК // Автометрия, 1980. N4. С. 92-96.

19. Вострокнутов Н.Н. Цифровые измерительные устройства. Теория погрешностей, испытания, поверка. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 208 с.

20. ГОСТ 16263-70. Метрология. Термины и определения. -М. :Изд-во стандартов, 1972. 53 с.

21. ГОСТ 8.009-84. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений. М.: Изд-во стандартов, 1985. - 38 с.

22. ГОСТ 8.207-76. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения.- М.: Изд-во стандартов, 1976. 10 с.

23. Гейн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. В 2-х ч. 4.1. М.: Эйтекс, 1993. - 188 с.

24. Гельман М.М. Аналого-цифровые преобразователи для информационно-измерительных систем. М.: Изд-во стандартов, 1989. - 317 с.

25. Гладков С.А., Фролов Г.В. Программирование в Microsoft Windows: В 2-х ч. Ч.1.- М.: Диалог-МИФИ, 1992. 320 с.

26. Горбатов В.А., Смирнов М.А., Хлытчиев И.С. Логическое управление распределенными системами. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 287 с.

27. Грек В.В., Максимей И.В. Стандартизация и метрология систем обработки данных. Минск: Выш. шк., 1994. - 287 с.

28. Грис Д. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1975. - 544 с.

29. Докукина Н.Б., Зубков В.П. Методика расчета погрешности измерительных каналов АСУ ТП //Измерительная техника, 1987. N12. С.17313.14.

30. Дядюнов А.Н., Онищенко Ю.А., Сенин А.И. Адаптивные системы сбора и передачи аналоговой информации.- М.: Машиностроение, 1988.288 с.

31. Ефимов А.Н., Рубанов В.Г. Оптимизация процессов первичной обработки информации в АСУ. Киев: Техника, 1976. - 143 с.

32. Житков А.Н., Леньшин В.Н., Строителев В.Н, Филаретов Г.Ф. Автоматизированные измерительные системы на основе шины VXI // Измерительная техника, 1994. N11. - С. 19-22.

33. Жоголев Е.А. Объектная организация систем гиперпрограммирования // Программирование, 1997. N5. С. 24-32.

34. Завьялов А.С. Обработка результатов измерений. Томск: Изд-во Томского университета, 1980. - 63 с.

35. Заико А.И. Точность аналоговых линейных измерительных каналов ИИС. М.: Изд-во стандартов, 1987. - 136 с.

36. Искуственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы/ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. -М.: Радио и связь, 1990. 304 с.

37. Искуственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник/ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. -М.: Радио и связь, 1990. 368 с.

38. Кабулов В.К., Гуськов Г.Я., Магрупов Т.М. Концептуальное проектирование микроэлектронных вычислительных структур и систем. Ташкент: Фан, 1989. - 224 с.

39. Капиев Р. Э. Измерительно-вычислительные комплексы. Л.: Энергоатомиздат, 1988. - 176 с.

40. Карпенко Е. Устройства связи с объектом: модули фирмы Analog Devices // Современные технологии автоматизации, 1997. N1. - С. 6-11.

41. Кирильцев В.Т. Измерение физической величины. Самара: Самарский университет, 1992. - 63 с.

42. Климентьев К.Е. Исследование алгоритмов опроса измерительных каналов программно-управляемых подсистем измерений методами имитационного моделирования // Вестник СГАУ. Серия: Актуальные проблемы радиоэлектроники. Выпуск 2. Самара: СГАУ, 1999. - С. 94-98.

43. Климентьев К.Е. Объектная модель программно-управляемых подсистем измерений // "Математика. Компьютер. Образование": сб. научных статей / Под ред. Г.Ю. Ризниченко. М.: Прогресс-традиция, 1999. -Часть I. - С. 159-163.

44. Коварцев А.Н., Кораблин М. А., Шамашов М.А. Имитационное моделирование систем автоматизации эксперимента с использованием эмулято175ров полной конфигурации // Управляющие системы и машины, 1979. N4. -С. 124-127.

45. Колин К.К., Липаев В.В. Проектирование алгоритмов управляющих ЦВМ. М. : Сов. Радио, 1970. - 343 с.

46. Кораблин М.А. Конструирование динамических взаимодействий в объектно-ориентированных системах // Программирование, 1990. N6. С. 97-102.

47. Кораблин М.А. Конструирование языковых специфицирующих оболочек для пакетов прикладных программ //УСиМ, 1990. N2. С. 43-49.

48. Кораблин М.А., Смирнов С.В. Наследование свойств в задачах объектно-ориентированного программирования на языке Модула-2 // Программирование, 1990. N4. С. 38-43.

49. Коротков С.В., Окороченко Г.Е. Метод измерения времени выполнения программных блоков // В кн.: Применение ЭВМ в системах реального времени, М., 1982. - С. 57-61.

50. Кузнецов В.П. Метрологические аспекты сертификации измерительно-вычислительных систем // Мир компьютерной автоматизации, 1996.- N3. С. 15-18.

51. Кузьмичев Д.А., Радкевич И.А., Смирнов А.Д. Автоматизация экспериментальных исследований.- М.: Наука, 1983. 393 с.

52. Кузьмичев М.В., Павлов В.П., Прудников И.В. Регистратор трасс событий в стандарте КАМАК. Приборы и техника эксперимента. 1993. N2.- С. 69-75.

53. Куликовский К.Л., Миронов Р.П. Информационно-измерительные системы. Куйбышев: КАИ, 1982. - 96 с.

54. Леньшин В.П. Информационно-измерительная технология на базе стандарата VXIbus // Мир компьютерной автоматизации, 1995. N4. - С. 13-27.

55. Лондиков В.А. Погрешности преобразования измерительной информации вычислительными устройствами информационно-измерительных систем: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Л.: 1983. - 14 с.

56. Льюис Ф., Розенкранц Д., Стирнз Р. Теоретические основы проектирования компиляторов. М.: Мир, 1979. - 650 с.

57. МИ 1317-86. Результаты и характеристики погрешностей измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроля их параметров. М.: Изд-во стандартов, 1986.- 29 с.

58. МИ 222-80. Методика расчета метрологических характеристик измерительных каналов измерительных систем по метрологическим характеристикам компонентов. М.: Госстандарт, 1980. - 38 с.

59. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 230 с.

60. Максимей И.В. Функционирование вычислительных систем. М.: Сов. радио, 1979. - 271 с.

61. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация обработки модульных систем обработки данных.- М.: Наука, 1989. 165 с.

62. Мандельштам С.М., Солопченко Г.Н. Проблемы системного применения измерительно-вычислительных комплексов // Измерения, контроль, автоматизация, 1983. N1. С. 3-13.

63. Маркович Г., Хауснер Б., Карр Г. СИМСКРИПТ. Алгоритмический язык моделирования. М.: Сов. радио, 1966. - 152 с.

64. Математическое обеспечение сложного эксперимента. Т.1. Обработка измерений при исследовании сложных систем / Белов Ю.А., Диденко В.П., Козлов Н.Н. и др. Киев: Наукова думка, 1982. - 304 с.

65. Метрологическое обеспечение измерительных информационных систем (Теория, методология, организация). Под ред. Е.Т. Удовиченко. -М.: Изд-во стандартов, 1991. - 190 с.

66. Муха Ю.П. Измерительно-вычислительный комплекс для автоматизации эксперимента // Приборы и системы управления, 1986. N11. С. 28.

67. НВФ "Сенсоры. Модули. Системы". АСУ ТП АО "Волжская ГЭС им. В.И. Ленина"// Мир компьютерной автомаизации, 1995. N1 - С. 38.

68. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. - 500 с.

69. Новоселов О.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информаци-оно-измерительных ситем. М.: Машиностроение, 1991. - 332 с.

70. ООО "Сименс". Гибко программируемые контроллеры или решение на базе ПК? // Современные технологии автоматизации, 1998. N2. - С. 78-79.177

71. OCT 1 00108-73. Аппроксимация градуировочных характеристик. -М.: Изд-во Министерства авиационной промышленности, 1974. 11 с.

72. ОСТ 1 00487-83. Метрологическая аттестация измерительных каналов информационно-измерительных систем. М.: Изд-во Министерства авиационной промышленности, 1983. - 20 с.

73. Общесистемная документация ФС МИМ. Инструкция по эксплуатации ФС МИМ. Исп: Климентьев К.Е. // В кн. "АУИК АСНИ. Рабочий проект. Комплекс "Автоматизация"". Том 1. Кн. 3. Самара, САИ, 1992. - 34 с.

74. Объектно-ориентированная система для исследования програм-мно-аппраратных подсистем измерений АСНИ. Методические указания к лабораторному практикуму. Сост: Орищенко В.И., Климентьев К.Е.- Самара, НПЦ Авиатор, 1993.- 28 с.

75. Объектно-ориентированные средства для исследования подсистем измерения АСНИ: Учеб. пособие / В.И. Орищенко, И.В. Прудников, В.В. Пшеничников. Самара: САИ, 1991. - 91 с.

76. Орищенко В.И., Савинков В.Г., Свириденко В.А. Сжатие данных в системах сбора и передачи информации.- М.: Радио и связь, 1985.- 184 с.

77. Осадчий Б.Я., Стригалов М.П., Берестень М.П., Мясникова М.В. Системы на основе измерительного эксперимента // Приборы и системы управления, 1995. N1. С. 17-19.

78. Осадчий Е.П., Арбузов В.П., Ларкин С.Е. Анализ влияния соединительного кабеля на погрешность преобразования параметрических датчиков при дистанционном измерении // Приборы и системы управления, 1994. N5. С. 28-31.

79. Перспективные средства вычислительной техники и автоматизации для создания интеллектуальных АСНИ / Прохоров С. А., Дерябкин В.П., Кривошеев А.С. и др.; НПЦ "Авиатор". Самара, 1994. 99 с.

80. Петренко А.И., Темченко А.П., Слюсар П.Б. Макромодели цифровых ИС для пакетов программ схемотехнического проектирования // Электронное моделирование, 1984. N2. С. 31-35.

81. Подбельский В.В. Макрогенерация имитационных моделей // Электронное моделирование, 1985. N4. С. 35-39.

82. Полляк Ю.Г., Филимонов В.А. Статистическое машинное моделирование средств связи. М.: Радио и связь, 1988. - 164 с.

83. Программно-аппаратные средства для исследования системных характеристик АСНИ РВ. Отчет о НИР. Исп. Орищенко В. И., Климентьев К.Е. Самара, СГАУ, 1994. - 123 с.

84. Прохоров С.А. Измерение вероятностных характеристик при неравномерной дискретизации случайных процессов : Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук.- Куйбышев, 1987. 209 с.

85. РТМ 25 139 74. Руководящие технические материалы. Методы нормирования метрологических характеристик, оценки и контроля характеристик погрешностей средств статистических измерений //Минпри-бор.-1974.- 76 с.

86. Рабинович С.Г. Погрешности измерений.- JI.: Энергия, 1978. -261 с.

87. Разработка подсистем трансляции и имитационного моделирования объектно-ориентированной системы моделирования АСНИ РВ. Отчет о НИР. Исп. Орищенко В.И., Климентьев К.Е. Самара, САИ, 1992. - 178 с.

88. Рыбаков А.П. Современные .открытые международные стандарты для построения интегрированных измерительных и управляющих систем реального времени // Мир компьютерной автоматизации, 1995. N1. - С. 5-12.

89. Сабинин О.Ю., Зверев В.В. Символьное имитационное моделирование технических систем // Приборы и системы управления, 1997. N3. -С. 52-55.

90. Сердюков 0.В. Что дают идеи открытых систем при проектировании технических средств автоматизации // Мир компьютерной автоматизации, 1996. N3. - С. 85-89.

91. Собоцинский В. В. Практический курс TURBO С++.- М.:Свет, 1993.- 236 с.

92. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высшая школа, 1998. - 319 с.

93. Сорокин С. Системы реального времени // Современные технологии автоматизации, 1997. N2. - С. 22-29.

94. Сорокин С. Полемические заметки // Современные технологии179автоматизации, 1998. N1. - С. 6-16.

95. Соучек Б. Мини-ЭВМ в системах обработки информации. М. : Мир, 1976. - 520 с.

96. Специализированные ЦВМ /В.Б. Смолов, В.В. Барашенков, В.Д. Байков и др.- М.: Высш. школа, 1981. 279 с.

97. Тайвальсаари А. Объектно-ориентированное программирование в состояниях // SoftREVIEW, 1994. N1. С. 1- 8.

98. Тартаковский A.M. Развитие информационных технологий моделирования и их применение при проектировании электронной аппаратуры // Измерительная техника, 1994. N2. С. 7-9.

99. Терентьев С.И., Глухов А.Б., Константинова Л.В. Оптимальный алгоритм опроса в ИИС с временным разделением каналов // Приборы и системы управления, 1985. N10. - С. 24-26.

100. Токарь С. Объектао-ориентированные базы данных (ООБД) // SoftREVIEW, 1993. N12. С. И.

101. ИЗ. Токарь С., Штонда В. Объектно-ориентированный анализ для программистов //SoftREVIEW, 1993. N10. С. 3-10.

102. Тыугу Э.Х. Объектно-ориентированное программирование // Программирование, 1990. N6. С. 16-25.

103. Уилсон Р. Введение в теорию графов. М.: Мир, 1977. - 207с.

104. Фаронов В.В. Турбо Паскаль (в 3-х книгах). Книга 1. Основы Турбо Паскаля. М.: Учебно-инженерный центр "МВТУ-ФЕСТО ДИДАКТИК", 1992. - 304 с.

105. Феррари А.Д. Алгоритмы распределения времени использования программ, работающих в режиме реального времени // Журнал д-ра Добба, 1995.- N11. С. 23-27.

106. Фути К., Судзуки Н. Языки программирования и схемотехника СБИС.- М.: Мир, 1988. 224 с.

107. Харбер М.Г. Стандарт P0SIX для приложений реального времени. Обзор //Мир компьютерной автоматизации, 1995. N1.- С. 39-45.

108. Хрущев С.Н. Вычислительные аспекты создания ИВК для научных исследований // Измерения, контроль, автоматизация, 1987. N4. С. 11-15.

109. Хрущев С.Н. Проблемная ориентация основа ускоренного внедрения средств вычислительной техники в системы автоматизации научных исследовний // Приборы и системы управления, 1987 .-N11. - С. 8-11.

110. Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа: В 2-х томах. Том 2. Методы и системы программирования.- М.: Мир, 1990. 318 с.180

111. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. М.: Энергоатомиздат, 1985. 440 с.

112. Цветков Э.И. Измерительно-вычислительные средства и формальная метрология // Измерительная техника, 1983.N9.- С. 25-27.

113. Цветков Э.И. Основы теории статистических измерений. J1.: Энергоатомиздат, 1986. - 256 с.

114. Цветков Э.И. Основы формализованного описания процедур измерения величин // ИКА, 1986.N3. С. 11-17.

115. Цветков Э.И. Применение имитационного моделирования в составе метрологического обеспечения // Измерительная техника, 1985. N7. -С. 9-10.

116. Цветков Э.И. Процессорные измерительные средства. JI.: Энергоатомиздат, 1989. - 221 с.

117. Цветков Э.И. Метрологическое обеспечение процессорных измерительных средств // Приборы и системы управления, 1986.N1. С. 14-16.

118. Цветков Э.И., Хуснутдинов Г.Н., Соболев B.C., Павлович М.И., Лубочкин М.М. Применение методов имитационного моделирования для метрологического анализа процессорных измерительных средств и их блоков // ИКА, 1987. N1.- С. 3-14.

119. Цветков Э.И., Хуснутдинов Г.Н., Соболев B.C., Павлович М.И., Лубочкин М.М. Метрологический анализ процессорных измерительных средств с помощью имитационного моделирования: алгоритмы и требования к программному обеспечению // ИКА, 1986.N4. С. 3-9.

120. Цифровая имитация автоматизированных систем / А.А. Болтянский, В.А. Виттих, М.А. Кораблин и др. М.: Наука, 1983. - 263 с.

121. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978. - 418 с.

122. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях.- Киев: Диалектика, 1993. 130 с.

123. Шлеер С., Меллор С. Нотация для объектно-ориентированного проектирования (00D), не зависимая от языка программирования // Soft-REVIEW, 1993. N12. С. 3-9.

124. Шлыков Г.П. Измерение параметров интегральных ЦАП и АЦП. -М.: Радио и связь, 1985. 128 с.

125. Шлыков Г.П., Брагин А.А., Семенюк А.Л. Методы и средства метрологических испытаний аналого-цифровых измерительных устройств / Под ред. Г. П. Шлыкова. Пенза: Пенз. политехи, ин-т, 1990. 76 с.

126. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS.- М.: Машиностроение,1811980. 591 с.

127. Штонда В. О YACC-технологии //SoftREVIEW, 1993. N10. С. 42-43.

128. Шумни X. Цифровые измерительные системы // Приборы и системы управления, 1996. N5. С. 48-52.

129. Ямпольский В.3., Комагоров В.П., Солдатов В.Н. Моделирование сетей передачи и обработки информации.- М.: Наука, 1986. 136 с.

130. Ярусов А.Г. Проблемы создания программного обеспечения ввода данных многоканальных информационно-измерительных систем //УСиМ, 1984.- N6. С. 66-70.

131. К. Е. Klimentiev. Object-oriented analysis of the measuring systems // Abstracts of the Third Russian-Korean International Symposium on Science and Technology. Novosibirsk, NSTU, June 22-25, 1999. -P. 170.

132. Wells Lisa K., Travis Jeffrey. LabVIEW for everyone. Graphical programming made even easier. Prentice Hall, 1996. - 586 p.