автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная система контроллеров энергетических объектов импортного производства

Коновалов Денис Павлович

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЛЕРОВ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ИМПОРТНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 /, 033 2077

Краснодар-2011

4854598

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет»

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Атрощснко Валерий Александрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Марков Виталий Николаевич

кандидат технических наук, доцент Бсльчсико Владимир Евгеньевич

Ведущая организация: ФГУП КБ «Селена» г. Краснодар

Защита состоится 2 марта 2011 года в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.100.04 в ГОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет» по адресу: г. Краснодар, ул. Московская, 2, ауд. Г-251.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет».

Автореферат разослан 25 января 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, канд. техн. наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Дизельные электростанции (ДЭС) импортного производства стали неотъемлемой частью отечественных систем резервного электроснабжения, используемых там, где электроснабжение от государственной сети должно быть резервировано. В современных условиях рыночной конкуренции и экономического кризиса необходимо качественное и бесперебойное электроснабжение предприятий и организаций. При построении систем гарантированного бесперебойного энергоснабжения на отечественных объектах, особенно со сложной топологией, система автоматизации, мониторинга и дистанционного управления становится необходимым условием для повышения надежности функционирования всей системы в целом. Автоматизация системы позволяет уменьшить численность персонала, обслуживающего оборудование, повысить надежность и долговечность ДЭС, обеспечить безопасность производства. При автоматизации электрооборудования в отечественных системах электроснабжения необходимо учитывать, что панели управления и программное обеспечение, поставляемые в Россию, не имеют русифицированного интерфейса, что существенно затрудняет их эксплуатацию, и это, в свою очередь, приводит к простою оборудования и возникновению невосполнимых убытков.

Для решения вопроса русификации интерфейса предлагается создание собственного информационного контроллера с графическим интерфейсом, который позволит дублировать информацию с панели управления на русском языке и сохранить алгоритм управления контроля применяемой системы управления. Такой подход даёт возможность оператору достоверно осуществлять контроль параметров и неисправностей ДЭС и, следовательно, своевременно принимать правильные решения. В связи с этим разработка информационных блоков русификации является актуальной задачей.

Целью диссертационной работы является разработка информационной системы русификации информационных сигналов контроля и управления энергетическими объектами для блоков импортного производства.

Задачи исследования:

• разработать информационную базу данных переводных соответствий;

• разработать модель «сущность-связь» для информационных панелей управления;

• разработать программное обеспечение для перевода сообщений панели управления и обучения информационных контроллеров с графическим интерфейсом;

• разработать методику выбора контроллера с графическим интерфейсом для русификации информации поступающей с панели управления;

• разработать имитационную модель деятельности оператора с учётом разработанной информационной системы;

• оценить технико-экономическую эффективность разработки. Объект исследования - информационная система русификации

сигналов контроллера управления ДЭС импортного производства.

Предмет исследования - визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач исследования были использованы методы системного анализа, математической статистики, теория информации, теория вероятностей, основы машинного перевода, теория реляционных баз данных, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новнзна диссертации:

• Методика работы с панелями управления и считывания информации с использованием их встроенных интерфейсов.

• Алгоритмы перевода информационных сообщений с использованием статистического машинного перевода.

• Методика создания информационного графического интерфейса.

• Имитационная модель деятельности оператора с учётом разработанной информационной системы.

Практическая значимость работы состоит в том, что применение информационной системы для перевода позволит сократить время на обслуживание энергоустановки, уменьшить количество ошибок оператора и обеспечить безаварийную эксплуатацию.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• международной научно-практической конференции «Технические и технологические системы», КУБГАУ, Краснодар, 2009;

• II Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные технологии в образовании», АГПУ, Армавир, 2009;

• заседаниях кафедры информатики КУБГТУ, Краснодар, 2009;

• научно-практических семинарах кафедры информатики и информационных технологий обучения, АГПУ, Армавир, 2009. Публикации. По результатам диссертационной работы

опубликованы 15 печатных работ, из них одна в ведущем журнале, рекомендованном ВАК РФ. Получен 1 патент на полезную модель №71188 -«Система автоматизированного пуска двух синхронных двигателей».

Структура и объём диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и 1 приложения. Работа изложена на 165 страницах, содержит 19 рисунков, 14 таблиц и библиографию из 126 источников.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы, указаны цель и задачи исследования; научная новизна, практическая ценность и реализация результатов работы; сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Анализ состояния вопроса представления информации панелей управления зарубежных энергетических систем, постановка задач исследования» рассмотрены вопросы автоматизации электрооборудования в отечественных системах электроснабжения. Проведён анализ энергетического оборудования, применяемого в России, и выявлены проблемы, связанные с отсутствием русифицированного интерфейса в панелях управления и программного обеспечения. Обосновано, что отсутствие русифицированного интерфейса существенно осложняет работу с оборудованием, увеличивает время для устранения неисправностей и вероятность ошибки оператора. Для решения задачи русификации предложено создание базы переводных соответствий под конкретную панель управления с последующим обучением информационного контроллера, имеющего графический интерфейс. База переводных соответствий составляется с помощью ПК, а затем переносится на контроллер. Информация для обучения конкретному контроллеру может быть получена путём сканирования интерфейсов (118-232,118-485) панели управления в режиме мониторинга. Дублирование информации на русском языке позволяет оперативно контролировать все параметры работы и неисправности ДЭС.

Во второй главе «Разработка методики информационного обеспечения контроллеров технических систем с обучением» рассмотрены вопросы, связанные с методами и подходами, применяемыми для решения задач русификации панелей управления зарубежных энергетических систем. Обосновано, что наиболее предпочтительный принцип перевода

сообщений панелей управления и программного обеспечения энергетических систем - точный перевод. Для реализации этого принципа целесообразно использовать статистический метод перевода. Такой подход позволяет выполнить качественный технический перевод и обеспечить смысловое наполнение предложения, надёжную и расширяемую информационную систему для создания систем межъязыкового перевода и может быть применён к большому количеству языков.

Данные, поступающие с панели управления, представляют собой набор символов одного из выбранных языков (системный язык панели). Анализируя поступающую информацию е, можно сделать вывод, что она представляет собой русское г предложение, искажённое некоторым шумом. Для того, чтобы текст был восстановлен до нормального русского, необходимо рассмотреть, как он был искажён.

Присваивая каждой паре предложений (г, е) ряд Р(е | г), для которых справедливо следующее выражение:

С)

где:Р(г) - априорная вероятность г (вероятность появления русского предложения г), Р(е) - априорная вероятность е (вероятность появления предложения оригинала е), Р(е \ г) -условная вероятность перевода из г в е.

Нахождение максимума Р(г\е) является задачей поиска максимальной свёртки Р(г) * Р(е \ г) , т.к.

max P(r\е) = max Р(г) *Р(е\г). (2)

г г

Для задачи русификации системной информации с панели управлении необходимо, чтобы система машинного перевода работала в двух режимах:

1. Обучение системы: имея комплект тренировочных параллельных текстов, полученных с технической документации,

составляется таблица переводных соответствий. Далее производится поиск значения таблиц переводных соответствий, которые максимизируют вероятность русской части комплекта при имеющейся иностранной согласно выбранной модели перевода. На русской части комплекта строится модель русского языка.

Рис. 1. - Алгоритм обучения БД

2. Эксплуатация: на основе полученных данных для незнакомого иностранного предложения ищется русское, максимизирующее произведение вероятностей, присваиваемых моделью языка и моделью перевода.

Запрос на перепад "

Модель перевода

Искажение модели

Дпутыч(*ый корпус

Модель тшя

II

Одноязычный корпус

Рис. 2. - Алгоритм перевода информации

Выпод прррпода

Рассматривая первую часть работы системы, следует отметить необходимость наличия параллельных текстов 5 (иностранный текст) и Т (русский текст).

При выравнивании 5 и Т необходимо разбить их и представить в виде последовательности цепочек предложений. Цепочка содержит ноль

или более предложений на каждом из языков, а последовательность цепочек покрывает весь корпус:

вк (3)

Наиболее вероятное выравнивание А = Вп...,Вт< данного корпуса определяется следующим выражением (при этом цепочки предложений не зависят друг от друга):

»•л

arg max P(S, Т, А) = arg max />(£)[} p(Bt) , (4)

А л ы

где P(L) означает вероятность того, что порождается выравнивание L цепочек. Эта модель ограничена соответствиями 1:1, 0:1 и 1:0. Если некоторое слово обычно переводится словом другого языка, то вероятность соответствия цепочек слов 1:1 будет высокой — значительно выше, чем произведение вероятностей соответствий 1:0 и 0:1 цепочек слов, использующих это рассматриваемое слово.

Имея комплект параллельных текстов, выровненных на уровне предложений, необходимо извлечь информацию о переводных соответствиях двух языков для построения модели перевода.

Статистическая мера сходства (конкорданс) между двумя словами параллельных текстов основывается на формуле взаимозависимости и имеет вид:

i(e|r)= log,-^. (5)

Алгоритм построения лексических конкордансов заключается в следующем:

• выбирается мера сходства S между словами языка Lt и L2. В качестве меры сходства используется частотность совместного присутствия слов в связанных фрагментах параллельных текстов;

• вычисляется степень связи 5(у, и<) для набора пар слов (г', м) €Е (Ь, х ¿,);

• пары сортируются в порядке убывания степени связи;

• выбирается пороговое значение (. Пары слов со степенью связи выше / включаются в конкорданс.

Вероятности Р(\>,\>у), Р(\<) и Р(\м) определяются на основе таблицы сопряженности следующим образом:

Таблица сопряжённости Таблица!

Фрагментов Ы, включающих V Фрагментов Ы, не включающих у

Связанных фрагментов Ь2, включающих ч/ а Ь

Связанных фрагментов 1^2, не включающих с (1

.V) = --а—- Р(Н-) = -......РН =-—7 (6,7,8)

а + Ь + с + с! а + Ь + с + (1 а + Ь + с + а

Для получения вероятности перевода одной пары слов и очистки

конкорданса от косвенных связей (степенью связи слов, не являющихся

переводом друг друга) необходимо использовать выражение:

Це\г) = -

(9)

Для получения модели языка необходимо использовать и-граммную модель. Эта модель является наиболее распространенной, так как даёт наиболее удачный вариант расстановки слов. Вероятность каждого п -грамма определяется по его встречаемости в корпусе параллельных текстов. Триграммная модель со сглаживанием, применимая к русскому

языку, оценивает вероятность P(z\xy) грамматичности каждого слова z, следующего в тексте за словами хну

Р(г) " Р(: | ху) = 0,95 * частота(хуг) / частота(ху) + + 0,04 *частота(уг)/частота^) + . (10)

+ 0,04 * 4acmoma(z)o6uiee _ число _ слов + 0,002

Модель перевода, основанная на пословном выравнивании, имеет

вид:

Р(е\г) = ^Р{а,е\г)> (П)

а

где Р{а,е\г)- вероятность появления предложения оригинала е, выровненного с предложением перевода г на уровне слов способом я, при данном г.

P{a,e\r) = f\t{ei \raj) , (12)

7=1

где I - это вероятность слова оригинала в позиции j при соответствующем ему слове перевода га,, определенном выравниванием а. Берется из таблицы вероятностей попарных переводных соответствий.

Для приведения Р(а,е\г) к Р(а\г,е), т.е. вероятности данного выравнивания при данной паре предложений, каждая вероятность Р(а | г, е) нормализуется по сумме вероятностей всех выравниваний данной пары предложений:

я

Имея набор выравниваний с определенными вероятностями, можно подсчитать частоты каждой пары слов, взвешенные по вероятности выравниваний, в которых они встречаются. Нормализовав эти взвешенные частоты по сумме вероятностей всех возможных переводных соответствий

е, возможно получить новые значения вероятностей попарных переводных соответствий:

где tc(e | г) - взвешенная частота.

Алгоритм, который может быть применён в этом случае, следующий:

1. Вся таблица вероятностей переводных соответствий заполняется одинаковыми значениями.

2. Для всех возможных вариантов попарных связей слов вычисляется вероятность Р(а, е | г).

3. Значения Р{а,е\г) нормализуются для получения значений

4. Подсчитывается частота каждой переводной пары, взвешенная по вероятности каждого варианта выравнивания.

5. Полученные взвешенные частоты нормализуются и формируют новую таблицу вероятностей переводных соответствий.

6. Алгоритм повторяется с шага 2.

При выборе языковых средств и средств поддержки БД необходимо учитывать особенности построения систем машинного перевода. Задачи при выборе языковых средств и средств поддержки БД:

• выбор языковых средств, реализующих алгоритмы обработки

данных для статистического машинного перевода;

tc(e\ г)

(14)

Р{а\г,е).

• выбор средств поддержки БД, обеспечивающих хранение и предоставление данных;

• выбор языковых средств, реализующих компиляцию и редактирование микропрограмм для информационных контроллеров с целыо русификации предоставляемой информации и взаимодействия с графическим интерфейсом.

Для реализации программного обеспечения был выбран язык программирования PHP и система управления базой данных MYSQL.

В третьей главе «Разработка информационной системы панели управления ДЭС» рассмотрены вопросы, связанные с выбором конкретного информационного контроллера и графического интерфейса, применяемых к задаче русификации, и разработки программного обеспечения, используемого для обработки, хранения данных и обучения контроллера.

Выбор микроконтроллера с графическим интерфейсом является важным этапом, так как от этого зависит стоимость блока русификации. Необходимо выбрать наименее дорогой микроконтроллер (чтобы снизить общую стоимость изделия), но в то же время удовлетворяющий системной спецификации, т.е. требованиям по производительности, надежности, условиям применения и т.д.

Выбор микроконтроллера производится в четыре этапа:

• определение соответствия технических характеристик предъявленным требованиям;

• определение соответствия эксплуатационных характеристик предъявленным требованиям;

• оценка потребительских свойств выбираемой аппаратуры;

• ранжирование изделий.

Данная методика позволяет провести оценку и принять решение о выборе микроконтроллера с достаточно высокой степенью достоверности.

При разработке программного обеспечения необходимо учитывать особенности реализации баз данных и алгоритмов обработки параллельных текстов, предоставляемых пользователем для обучения информационной системы. Правильная организация СУБД может повлиять на скорость обработки данных.

Программное обеспечение является универсальным для различных видов контроллеров, исходный код не требует компиляции, что позволяет интегрировать его в существующие системы перевода и обучения контроллеров.

Структура разработанного ПО имеет следующий вид:

Рис. 3. - Структура программного обеспечения для перевода информационных сообщений панели управления

В четвертой главе «Моделирование действий оператора, работающего с информационной панелью АСУ» рассматривается работа оператора по контролю за разработанной информационной панелью управления, которая определяется совокупностью нескольких видов деятельности: ДО = {Ас1,/, где Ас^ — /-Й вид деятельности. Необходимость анализа действий операторов, работающих с информационной панелью управления АСУ, подтверждается большой интеграцией сложного зарубежного оборудования, используемого в отечественных системах

электроснабжения, и большим количеством ошибок, связанных с неправильной интерпретацией информации.

Каждый вид деятельности складывается из совокупности прецедентов П-ф — последовательностей действий по решению конкретных задач: ликвидации аварий либо аварийных ситуаций.

Рис. 4. - Структурная схема деятельности оператора с немедленным обслуживанием ситуаций

Модель обеспечивает формализацию действий оператора от момента начала слежения за пультом управления до момента окончания действий согласно плану ликвидации возможных аварий (ПЛВА).

Имитационная модель представляет собой совокупность генератора псевдослучайных сигналов информационной панели и действий оператора на эти сигналы. В результате работы этих генераторов формируется последовательность событий, отражающая п отдельно выполняемых действий. Каждое из этих действий является событием соответствующего потока с вероятностными параметрами, адекватными статистическим данным.

Структурная схема имитационной модели рассматриваемой системы представлена на рис. 5.

Рис. 5. - Структурная схема имитационной модели деятельности оператора Исходными данными для модели являются:

• вероятность аварийных событий (АС) — событий, требующих квитирования и дальнейших действий оператора согласно ПЛВА (план ликвидации возможной аварии). Параметры потока мгновений времени, возможного появления событий;

• интервал времени, в котором рассматривается деятельность оператора;

• вероятность предаварийных событий (ПС) — событий, требующих только квитирования. Параметры потока мгновений времени возможного появления этих событий;

• закон распределения времени квитирования;

• параметры распределения времени выполнения одной операции, направленной на устранение аварийной ситуации;

• количество действий, которые необходимо совершить оператору для ликвидации данного вида аварии, согласно ПЛВА.

Для отображения алгоритма, моделирующего действия оператора (рис. 6), введены следующие операторы:

Ф1 — формирование исходных данных: интервал времени поступления событий /77, Т2], Т2> Т1; количество ожидаемых событий Л'; итерационная переменная 1=1; время поступления события — /,; время квитирования события — /,,; время выполнения одного действия — тип

события Тс, Тс е {ПС,ЛС}; количество действий оператора — п,пе {3...6};

законы распределения т(х) для р(х) для г(х) для г¡/, вероятность '/[. Так как моделируются действия системы «оператор - информационная панель управления» для нахождения случайных величин /¡, 11К, , был выбран нормальный закон распределения Гаусса:

Нормальный закон распределения случайной величины более предпочтительный при рассмотрении системы «оператор-машина», так как рассматривается большое число случайных величин, характеризующих постоянный визуальный контроль различных состояний оборудования, влияние каждой из которых близко к 0, имеет распределение, близкое к нормальному. Также у оператора, работающего непрерывно с панелью управления, с течением времени увеличивается время реакции на поступающее событие (усталость оператора), что дополнительно подтверждает необходимость использования данного закона при моделировании действий оператора.

На рис. 6 приведена блок-схема алгоритма модели действия оператора, где обозначено:

Р2 — проверка / < М.

АЗ — вычисление 7'с.

Р4 — проверка Гс.

А5 — вычисление

Я6 — вывод информации о текущем событии в таблицу.

А7 — /=/+1.

Ф8 — формирование t¡f — времени последнего действия на г'-е событие; d —номер производимого действия, t¡„ — общее время выполнения всех действий.

А9 — вычисление tid, п. d = 1.

PIO — проверка d < п.

Al 1 — вычисление ti0 = <hi+ hd+ •■•+ ',,/■

PI2 — проверка на адекватность: //,/ < tM < ... < t¡ ы < tM, 1= п.

А13 —действия неадекватны.

Я14 — запись информации о /'-ом событии в таблицу.

Al 5 — / = i + 1.

А16 — действия адекватны.

Р17 — проверка на выбор af-ro действия.

А18 — вычисление

Al 9 — d = d+ 1.

работающего с информационной панелыо управления

Методика моделирования действий оператора, работающего с информационной панелыо управления АСУ энергетических объектов, позволяет сделать вывод об адекватности его деятельности с оценкой действий по параметрам:

• времени реакции на аварийные и нештатные режимы работы оборудования (4-6 секунд);

• адекватности (полноте и последовательности) действий оператора в соответствующих ситуациях (85% - 95%);

• общем времени решения задачи по ликвидации аварии оператором (18-60 секунд).

В пятой главе «Оценка экономической эффективности использования информационных блоков» производится расчёт эффективности использования информационных блоков. Эффективность от использования разработанного методического аппарата рассчитывается как разность (в денежном эквиваленте) между затратами на создания информационной АС и убытками за время эксплуатации, вследствие простоя энергетического объекта.

Для расчёта трудоёмкости информационной АС используется отраслевой стандарт нормативов трудоемкости при создании АС ОСТ 4.071.030.

Расчёт трудоёмкости на отдельных этапах работ:

где IV/ - трудоёмкость отдельных этапов работ; п - количество этапов по созданию информационной АС.

Для подсчёта полных материальных затрат, кроме трудоёмкости необходимо учитывать материальные и накладные затраты.

(16)

Е = )¥ + М, (17)

где М- дополнительные материальные затраты.

Экономический эффект использования информационного блока, рассчитывается следующим образом:

С = Ку(\-^)-Ку{1-Р,,7) С»)

где К- убытки, полученные вследствие простоя энергетической установки без информационного блока, Рц,.у,11ус - вероятность безотказной работы дизель-генераторной установки с информационным блоком, -вероятность безотказной работы дизель-генераторной установки без информационного блока.

Сравнивая величины Е и С можно сделать вывод о эффективности применения информационных блоков в отечественных энергетических объектах. Расчёт производился на примере «Петелинской птицефабрики», где отключение электроэнергии вследствие отказа энергооборудования составила 14 млн. 330 тыс. рублей. Применение информационных блоков позволяет получить экономический эффект в течение 1 года эксплуатации 4162240 рублей.

В заключении стоит отметить, что проблема русификации информации с панелей управления энергетических объектов является разрешимой при использовании статистического машинного перевода. Обосновано, что именно этот подход позволит выполнить качественный технический перевод, обеспечить смысловое наполнение предложения и может быть применён к большому числу языков. Дублирование информации на русском языке позволяет оперативно контролировать все параметры работы и неисправности ДЭС. Описанная методика является универсальной для всех типов информационных панелей ДЭС, что

позволяет её интегрировать в существующие энергетические объекты с целью уменьшения простоя оборудования.

В библиографическом списке приведена литература в алфавитном порядке.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В процессе исследования получены следующие результаты:

1. Предложено применение статистического машинного перевода для создания базы переводных соответствий, что обеспечивает качественный технический перевод и смысловое наполнение предложения, а также может быть применен к большому числу языков независимо от использования языка информационных сообщений контроллера.

2. Разработана структура базы данных для информационных панелей управления, которая позволяет на стадии проектирования учесть возможные недостатки, например, непротиворечивость обрабатываемых данных при работе алгоритмов.

3. Разработано программное обеспечение для информационных панелей управления, которое позволяет создать базу переводных соответствий и перенести её на конкретный контроллер с графическим интерфейсом.

4. Разработана методика выбора контроллера по различным критериям эффективности, что позволяет провести оценку этого выбора и принять конкретное решение о его внедрении.

5. Разработана имитационная модель деятельности оператора, обеспечивающая оценку его действий с разработанной информационной системой и выбранным информационным контроллером.

6. Проведена экономическая оценка использования результатов работ.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Атрощенко В.А., Дьяченко P.A. К вопросу выбора резервного дизель-генератора для систем гарантированного электроснабжения / Коновалов Д.П. // Журнал «Промышленная энергетика» - Москва, 2008. -№4 -С. 7-8.

2. Атрощенко В.А., Дьяченко P.A. Разработка национального графического интерфейса дисплея для системы управления дизель-генератором фирмы FG Wilson / Коновалов Д.П. // Журнал «Современные проблемы науки и образования», г. Москва, ИД «Академия естествознания», 2007. - №.3 - С. 26 - 27.

3. Дьяченко P.A. Интеллектуальный программный комплекс обработки и анализа данных с портов ввода-вывода / Коновалов Д.П. // Новые информационные технологии в учебно-воспитательном процессе высшей и средней школы: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции 27 - 28 марта 2008 г, Армавир. Из-во: Армавир, РИЦ АГПУ, 2008 - С. 51 - 54.

4. Дьяченко P.A. Автоматизированная система синтеза оптимальных структур систем гарантированного электроснабжения / Коновалов Д.П. // Новые информационные технологии в учебно-воспитательном процессе высшей и средней школы: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции 27 - 28 марта 2008 г., Армавир. Из-во: Армавир, РИЦ АГПУ, 2008 - С. 54 - 59.

5. Атрощенко В.А. К вопросу статистического машинного перевода сигналов, поступающих с панели управления дизель-генератором / Коновалов Д.П. // Технические и технологические системы: Т38 материалы международной научной конференции. - Краснодар: КУБГАУ, 2009. - С. 345 - 348.

6. Атрощенко В.А. Русификация протоколов обмена данных панелей управления дизель-генераторов Deep Sea Electronics и Lovato / Коновалов Д.П. // Технические и технологические системы: Т38

материалы международной научной конференции. - Краснодар: КУБ ГА У, 2009. - С. 348 - 350.

7. Коновалов Д.П. Состояние вопросов мониторинга дизель-генераторных станций импортного производства. Постановка задач на исследование // Неделя науки АГПУ: Материалы научно-практнческой конференции. - Армавир: Редакционно-издательский центр АГПУ, 2006. - С. 25 - 29.

8. Дьяченко P.A. Литвинов Ю.Н. Математическое моделирование как этап исследования систем мониторинга энергетических объектов / Коновалов Д.П. // Вестник АГПУ №1. Естественные и технические науки. - Армавир: Редакционно-издательский центр АГПУ, 2007. -С. 86 - 89.

9. Дьяченко P.A. О возможности применения технологии XML в автоматизированных системах контроля и учёта электроэнергии / Коновалов Д.П. // Наука и технологии. Секция 4. Динамика и управление. - Краткие сообщения XXVII Российской школы, посвященной 150-летию К.Э. Циолковского, 100-летию С.П. Королёва и 60-летию Государственного ракетного центра "КБ им. Академика В.П. Макеева". - Екатеринбург: УрО РАН, 2007. -С. 115-117.

10. Коновалов Д.П. Логико-статистические методы представления языковых структур в машинном переводе // Инновационные технологии в педагогическом образовании: Материалы научно-практической конференции (г. Армавир, 6-24 апреля 2009 г.) Часть II. РИЦ АГПУ, 2009. - С. 97 - 100.

11. Коновалов Д.П. Трудности перевода// Инновационные технологии в педагогическом образовании: Материалы научно-практической конференции (г. Армавир, 6-24 апреля 2009 г.) Часть II. РИЦ АГПУ, 2009. - С. 100-101.

12. Коновалов Д.П. К вопросу создания Web-интерфейса для русификации панели управления дизель-генераторами импортного производства // Инновационные технологии в педагогическом образовании: Материалы научно-практической конференции (г. Армавир, 6-24 апреля 2009 г.) Часть И. РИЦ АГПУ, 2009. - С. 101 - 102.

13. Коновалов Д.П. К вопросу развития систем машинного перевода // Инновационные технологии образования: инвестиции в успех. РИЦ АГПУ, 2009.-С. 111-114.

14. Коновалов Д.П. К вопросу нечётких запросов к реляционным базам данных // Перспективы развития информационных технологий. Сборник материалов II Ежегодной Всероссийской научно-практической конференции с международным участием / Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство «СИБПРИНТ», 2010.-С. 87-93.

15. Коновалов Д.П. Методика моделирования действий и реакции оператора, работающих с АСУ, на примере систем резервного электроснабжения // Перспективы развития информационных технологий. Сборник материалов II Ежегодной Всероссийской научно-практической конференции с международным участием / Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство «СИБПРИНТ», 2010,-С. 93-97.

Подписано в печать 17.01.2011. Печать трафаретная. Формат 60x84 1/16. Усл. псч. л. 1,35. Тираж 100 экз. Заказ № 424. ООО «Издательский Дом-Юг» 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2, корп. «В», оф. В-120

тел. 8-918-41-50-571 с-таП: о! £отсп к о@у а пс|ех.щ Сайт: Ьир://!с1-у1щ.паго(12.ги

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ПАНЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗАРУБЕЖНЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Анализ применения резервных ДЭС импортного производства в отечественных системах электроснабжения.

1.2. Анализ панелей ДЭС импортного производства.

1.3. Анализ программных комплексов, поставляемых с панелями управления ДЭС.

1.4. Анализ протоколов обмена данными различных панелей управления импортных систем и постановка задач на исследование.

Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЛЕРОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ОБУЧЕНИЕМ.!.

2.1. Методы разработки информационных панелей и программного обеспечения контроллеров зарубежных энергетических систем.

2.2'. Разработка алгоритмов перевода информационных сообщений контроллеров ДЭС с обучением.

2.3. Выбор языковых средств для создания программного обеспечения и БД информационных панелей управления энергетических объектов.

2.4. Создание модели «сущность-связь» для информационных панелей управления энергетических объектов.

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПАНЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ДЭС.

3.1. Разработка методики выбора контроллеров с графическим интерфейсом для представления информации энергетических объектов.

3.2. Разработка методики создания информационного графического интерфейса.

3.3. Разработка БД алгоритмов машинного перевода информационных сообщений контроллера.

3.4. Программное обеспечение для перевода сообщений и обучения информационных контроллеров.

Выводы.

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЙСТВИЙ ОПЕРАТОРА, РАБОТАЮЩЕГО С ИНФОРМАЦИОННОЙ ПАНЕЛЬЮ АСУ.

4.1. Моделирование деятельности операторов АСУ энергетических объектов.

4.2. Информационная модель системы оператор — разработанная информационная система.

4.3. Имитационная модель деятельности оператора.

4.4. Оценка информатизации системы управления с использованием модели деятельности оператора.

Выводы.

5. ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ БЛОКОВ.

5.1. Оценка стоимости создания модели и программного обеспечения.

5.2. Выбор методики оценки экономической эффективности использования информационных блоков.

5.3. Экономическая оценка эффективности использования информационных блоков.

ВЫВОДЫ.

Актуальность работы.

Дизельные электростанции (ДЭС) импортного производства стали неотъемлемой частью отечественных систем резервного электроснабжения, используемых там, где электроснабжение от государственной сети должно быть резервировано. В современных условиях рыночной конкуренции и экономического кризиса необходимо качественное и бесперебойное электроснабжение предприятий и организаций. При построении систем гарантированного бесперебойного энергоснабжения на отечественных объектах, особенно со сложной топологией, система автоматизации, мониторинга и дистанционного управления становится необходимым условием для повышения надежности функционирования всей системы в целом [5]. Автоматизация системы позволяет уменьшить численность персонала, обслуживающего оборудование, повысить надежность и долговечность ДЭС, обеспечить безопасность производства. При автоматизации электрооборудования в отечественных системах электроснабжения необходимо учитывать, что панели управления и программное обеспечение, поставляемые в Россию, не имеют русифицированного интерфейса, что существенно затрудняет их эксплуатацию, и это, в свою очередь, приводит к простою оборудования и невосполнимым убыткам. Задача русификации панели управления и программного обеспечения зарубежных энергетических объектов не решалась по настоящее время. Поставляемое в Россию оборудование имеет панели управления с предустановленными языковыми наборами: английский, французский, итальянский, немецкий, испанский.

Вместе с тем растёт доля ошибочных действий операторов при неправильном переводе системной информации [38]. Большой процент ошибок связан с неправильной интерпретацией поступившей информации. Ошибки оператора составляют один из важнейших разделов эксплуатации технических систем. Этому посвящено множество отечественных и зарубежных работ [22,40]. Примеры ошибок операторов, связанных с неправильной интерпретацией или переводом:

• В крупнейшей авиакатастрофе за всю историю авиации 27 марта 1977 года в аэропорту Тенерифе (Канарские острова) погибли 583 человека. "Самолет KLM взлетал без разрешения на взлет, в полной уверенности, что такое разрешение было получено. Это стало результатом недопонимания между диспетчером и экипажем KLM. Такое недопонимание возникло в результате обоюдного использования обычной терминологии, которая, однако, привела к неправильной ее интерпретации", - было сказано в официальном заключении комиссии по расследованию причин катастрофы [45].

• 25 января 1990 года слабое знание английского языка сыграло ключевую роль в катастрофе, происшедшей в США. Аварию потерпел самолет "Боинг-707" колумбийской авиакомпании Avianca. Погибли 73 человека из 158 находившихся на борту, остальные были серьезно покалечены. Одной из причин комиссия по расследованию назвала неспособность экипажа языковыми средствами сообщить диспетчеру о малом остатке топлива [45].

• 12 ноября 1996 года ошибка в переводе с английского языка информации диспетчера привела к гибели 349 человек в результате столкновения "Боинга-747" авиакомпании Саудовской Аравии и Ил-76Т авиакомпании Казахстана [45].

Часто оператор совершает ошибки при нехватке времени для перевода, умственного сопоставления, анализа и решения. Оператор должен полагаться, прежде всего, на показания приборов и информационной панели, а не на собственные восприятия и перевод информации. При составлении грамотного перевода, даже у профессионала, может уйти довольно много времени, которое критично при возникновении неисправности.

Развитие информационных технологий, высокая степень автоматизации используемого оборудования и перераспределение функций между человеком и аппаратурой обострило проблему взаимодействия человека-оператора с системой управления. Стремление повысить степень автоматизации и функциональные возможности системы приводят к уменьшению внимания при разработке эффективного человеко-машинного интерфейса (HMI Human-Machine Interface) [74], т.е. интерфейса, ориентированного на пользователя (оператора).

Для решения вопроса русификации интерфейса предлагается создание собственного информационного контроллера с графическим интерфейсом, который позволит дублировать информацию с панели управления на русском языке и сохранить алгоритм управления контроля применяемой системы управления. Такой подход даёт возможность оператору достоверно осуществлять контроль параметров и неисправностей ДЭС и, следовательно, своевременно принимать правильные решения. В связи с этим разработка информационных блоков русификации является актуальной задачей.

Цели и задачи исследования.

Целью настоящей работы является разработка информационной системы русификации информационных сигналов контроля и управления энергетическими объектами для блоков импортного производства.

Для практической реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• разработать информационную базу данных переводных соответствий;

• разработать модель «сущность-связь» для информационных панелей управления;

• разработать программное обеспечение для перевода сообщений панели управления и обучения информационных контроллеров с графическим интерфейсом;

• разработать методику выбора контроллера с графическим интерфейсом для русификации информации поступающей с панели управления;

• разработать имитационную модель деятельности оператора с учётом разработанной информационной системы;

• оценить технико-экономическую эффективность разработки.

Идея работы заключается в уменьшении количества ошибок операторов, связанных с ошибками восприятия и неправильным переводом информации с панели управления энергетическим объектом, за счёт использования программно-аппаратного комплекса для русификации системной информации о неисправностях.

Объектом исследования является информационная система русификации сигналов контроллера управления ДЭС импортного производства.

Предметом исследования являются визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации.

Для решения поставленных задач исследования были использованы методы системного анализа, математической статистики, теория информации, теория вероятностей, основы машинного перевода, теория реляционных баз данных, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна диссертации.

• Методика работы с панелями управления и считывания информации с использованием их встроенных интерфейсов.

• Алгоритмы перевода информационных сообщений с использованием статистического машинного перевода.

• Методика создания информационного графического интерфейса.

• Имитационная модель деятельности оператора с учётом разработанной информационной системы.

Практическая значимость результатов исследования предполагает следующее: применение блоков русификации позволит сократить время на обслуживание энергоустановки, уменьшить количество ошибок оператора при обслуживании и обеспечить безаварийную эксплуатацию.

Диссертационная работа включает в себя введение, пять разделов, заключение, список использованных источников и приложение.

Выводы

1. Эффективность использования блока русификации предполагает сопоставление затрат на его создание, с убытками вследствии простоя энергетического объекта.

2. Применение блоков русификации позволяет получить экономический эффект в течение 1 года эксплуатации 4146870 рублей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие информационных технологий, высокая степень автоматизации используемого оборудования и перераспределение функций между человеком и аппаратурой обострили проблему взаимодействия человека-оператора с системой управления. При работе с панелями управления и программным обеспечением, поставляемыми с дизель-генераторами импортного производства, возникает проблема, связанная с отсутствием русифицированного интерфейса. Обосновано, что проблема является разрешимой при использовании дополнительной информационной системы состоящей из русифицированного дисплея, навешиваемого на основную панель. Отсутствие русифицированного интерфейса существенно осложняет работу с оборудованием, увеличивает время для устранения неисправностей, увеличивает вероятность ошибки оператора. Простой оборудования, используемого в качестве резервного источника питания, может привести к невосполнимым убыткам.

Для решения проблемы русификации панелей управления и программного обеспечения целесообразно использовать статистический машинный перевод. Обосновано, что именно этот подход позволит выполнить качественный технический перевод и обеспечить смысловое наполнение предложения и может быть применён к большому числу языков.

Дублирование информации на русском языке позволяет оперативно контролировать все параметры работы и неисправности ДЭС. Описанная методика является универсальной для всех типов информационных панелей ДЭС, что позволяет её интегрировать в существующие энергетические объекты с целью уменьшения простоя оборудования.

Разработана типовая база данных для контроллера с использованием модели «сущность-связь». Приведённая методика выбора контроллеров с графическим интерфейсом позволяет провести оценку и принять решение о выборе микроконтроллера с достаточно высокой степенью достоверности.

Приведённая методика русификации позволяет создать русифицированный графический интерфейс, который является универсальным для всех панелей управления, т.к. он не содержит конструктивных изменений и технического вмешательства в панель управления.

Созданная имитационная модель реакции оператора является полигоном для отработки методики объективной оценки деятельности оператора. Модель позволяет оценить деятельность по следующим параметрам: адекватность, время реакции, общее время решения задач по ликвидации аварийной ситуации.

Применение блоков русификации позволяет получить экономический эффект в течение 1 года эксплуатации 4146870 рублей.

1. Андрющенко, В.М. Концепция и архитектура машинного фонда русского языка Текст.// Машинный фонд русского языка: идеи и суждения, М. Наука, 1986. 196 с.

2. Цыркин, М.И. Гольдинер, А.Я. Головко, В.В. Соколов, C.B. «Статические и дизельные агрегаты резервного электропитания» Текст. — Изд-во «Чистый лист», 2002. — 116 с.

3. Атрощенко, В.А. Лысенко, М.П. Орлов, A.B. Петрушкин, В.Ф. Резервное и гарантированное электроснабжение (Проблемы, методы и технические средства) Текст. / Атрощенко, В.А. Лысенко, М.П. Орлов, A.B. Петрушкин, В.Ф.// Краснодар: Флер-1, 1998. 178 с.

4. Бодров, В. А. Информационный стресс: Учеб. пособие для вузов. Текст. М.: ПЕР СЭ, 2000. 352 с.

5. Большаков, И.А. Составляющие и принципы формирования программного обеспечения для машинного фонда русского языка Текст.// Машинный фонд русского языка: идеи и суждения, М. -Наука, 1986.

6. Бородина, М.А. Гак, В.Г. К типологии и методике историко-семантических исследований Текст. , Л., 1979. 232 с.

7. Бусленко, Н. П. Метод статистического моделирования Текст. М.: Статистика, 1970. 110 с.

8. ГОСТ 10150-88. Дизели судовые, тепловозные и промышленные. Общие технические условия Текст. Взамен ГОСТ 4393-82, ГОСТ 10150-82 ; Введ. с 01-01-91. - М. : Издательство стандартов, 1989. - 32 с. -Б.ц.

9. ГОСТ 10511-83 Системы автоматического регулирования частоты вращения (САРЧ) судовых, тепловозных и промышленных дизелей. Общие технические требования Текст. Введ. 1983-12-06. М.: Изд-во стандартов, 1984.-14 с.

10. ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения Текст. Введ. 1986-07-01. - М.: Изд-во стандартов,. 1988. - 13 с.

11. ГОСТ 28690-90 Электромагнитная совместимость Текст. . М.: Изд-во стандартов. 1998. 12 с.

12. ГОСТ 34.601-90 «Автоматизированные системы. Стадии создания» Текст. . -М.: Изд-во стандартов, 1990. 12 с.

13. ГОСТ Р 50761-95 Дизели судовые, тепловозные и промышленные. Общие требования безопасности Текст. М.: Изд-во стандартов, 1989.-20 с.

14. ГОСТ Р 51249-99 Двигатели внутреннего сгорания поршневые. Выбросы вредных веществ с отработавшими газами. Нормы и методы определения Текст. . М.: Изд-во стандартов, 1980. - 24 с.

15. ГОСТ Р 51250-99 Двигатели внутреннего сгорания поршневые. Дымность отработавших газов. Нормы и методы определения Текст. М.: Изд-во стандартов, 1957. - 24 с.

16. ГОСТ Р50783-95, МЭК 61010-1-90 Низковольтное оборудование Текст. М.: Изд-во стандартов. М.: Изд-во стандартов, 1980. - 25 с.

17. Душков, Б.А. Королев, A.B. Смирнов, Б.А. Основы инженерной психологии Текст.: Учебник для студентов вузов. М.: 576 с.

18. B.П.Макеева". Екатеринбург: УрО РАН, 2007. С. 115-117

19. Егоров, А. А. Искусственный интеллект в промышленных АСУ и контроллерах: мифы и реальность, дань моде или объективная необходимость? Текст. // Промышленные АСУ и контроллеры. 2003.ю. С. 62-65

20. Ивлева, Г.Г. Тенденции развития слова и словарного состава на материале немецкого языка Текст., М., 1986. 135 с.

21. Караулов, Ю.Н. Молчанов, В.И. Афанасьев, В.А. Михалев, Н.В. Анализ метаязыка словаря с помощью ЭВМ Текст. М. Наука, 1982. 96 с.

22. Каштанов, В.А. Медведев, А.И. Теория надежности сложных систем Текст. 608 с.

23. Коновалов, Д.П. К вопросу нечётких запросов к реляционным базам данных Текст. // Перспективы развития информационных технологий. Сборник материалов II Ежегодной Всероссийской научно-практической конференции с международным участием / Под общ. ред.

24. C.С. Чернова. Новосибирск: Издательство «СИБПРИНТ», 2010. 348 с.

25. Коновалов, Д.П. К вопросу развития систем машинного перевода Текст. // Инновационные технологии образования: инвестиции в успех. РИЦ АГПУ, 2009. С. 111-114.

26. Коновалов, Д.П. Трудности перевода Текст. // Инновационные технологии в педагогическом образовании: Материалы научно-практической конференции (г. Армавир, 6-24 апреля 2009 г.) Часть II. РИЦ АГПУ, 2009.

27. Королев, А. В. Смирнов, Б. А. Душков, Б. А. Основы инженерной психологии Текст. М. 576 с.

28. Костин, А. Н. Голиков, Ю. Я. Психология автоматизации управления техникой Текст. М.: Изд-во Ин-та психологии РАН, 1996. 160 с.

29. Ломова Б.Ф. Основы инженерной психологии Текст. Учебник / Под ред. Б.Ф. Ломова // М.: Высшая школа, 1986. 448 с.

30. Марчук, Ю.Н. Контекстологический словарь для машинного перевода многозначных слов с английского языка на русский Текст., М. ВЦП, 1976. 264 с.

31. Марчук, Ю.Н. Основы компьютерной лингвистики Текст., М., 2000. 226 с.

32. Моргунов, Е. Б. Человеческие факторы в компьютерных системах Текст. М.: Тривола, 1994. 272 с.

33. Моргунов, Е.Б. Человеческие факторы в компьютерных системах Текст. //М.: Тривола, 1994.272с.

34. Непомнящий, Н. Великая книга катастроф Текст. // Olma Media Group, 2006. 701с.

35. Павлович, H.B. Автоматизация подготовки словарей Текст.: Учеб.-метод.пособие / Под ред. Н.В.Павлович.- М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.170 с.

36. Парк, Дж. Маккей, С. Райт, Э. Передача данных в системах контроля и управления Текст. Группа ИДТ. М. 2007. 480 с.

37. Перевод: традиции и современные технологии Текст., М ВЦП, 2002. 131 с.

38. Половко, А. М. Гуров, С. В. Основы теории надежности Текст. : практикум /. СПб. : БХВ-Петербург, 2006. - 560 с.

39. Убин, И.И. ЭВМ и словарь (методическое пособие) Текст., М., 1992. 180 с.

40. Уфимцева, A.A. К вопросу о так называемом дефиниционном методе описания лексического значения слова Текст. // Слово в грамматике и словаре, М. Наука, 1984. 223с.

41. Шапцев, В. А. Информационная экология человека. Постановка проблемы Текст. // Математические структуры и моделирование. 1999. Вып. 3. С. 125-133

42. Шрайбер, Т. Дж. Моделирование на GPSS Текст.: Пер. с англ. / Пер. В. И. Гаргера, И. JI. Шмуйловича; Ред. М. А. Файнберг. М.: Машиностроение, 1980. 592 с.

43. Штерн, В. И. Эксплуатация дизельных электростанций Текст. М.: Энергия 1980. 121 с.

44. Brown P., Cocke J., Delia Pietra S., Delia Pietra V., Jenilek F., Lafferty J., Mercer R., Roossin P. S. A Statistical Approach To Machine Translation, in Computational Linguistics, 16(2), 1990.

45. Brown P., Lai J., Mercer R., Aligning Sentences in Parallel Corpora, in Proceedings of the 29th Annual Meeting of the ACL, Berkeley, California, 1991.

46. Brown P.F., S.A. Delia Pietra, V.J. Delia Pietra and R.L Mercer. The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation // Computational Linguistics, 1993. 19(2), pp. 263-311.

47. Brown R., Adding Linguistic Knowledge to a Lexical Example-Based Translation System, in Proceedings of the Eighth International Conference on Theoretical and Methodological Issues in Machine Translation (TMI-99), Chester, UK, 1999.

48. Brown R., Automated Generalization of Translation Examples, Pittsburg, PA, USA, 2000.

49. Brown, P.F., J. Cocke, S.A. Delia Pietra, V.J. Delia Pietra, F. Jelinek, J.D. Lafferty, R.L. Mercer & P.S. Roossin. A statistical approach to machine translation//Computational Linguistics, 1990.N 16, pp. 79-85.

50. Brown, R.D., Automated Dictionary Extraction for "Knowledge-Free" Example-Based Translation. Proceedings of the Seventh International

51. Conference on Theoretical and Methodological Issues in Machine Translation (TMI-97), pp. 111-118, Santa Fe, New Mexico, July, 1997.

52. Brown, R.D., Automated Generalization of Translation Examples. Proceedings of the Eighteenth International Conference on Computational Linguistics (COLING-2000), pp. 125-131, 2000.

53. Brown, R.D., Example-based machine translation in the pangloss system. Proceedings of the 16th International Conference on Computational Linguistics, pp. 169-174, 1996.

54. Chen S., Aligning Sentences in Bilingual Corpora Using Lexical Information, Proceedings of the 31st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Columbus, USA, 1993.

55. Cui, Y. and Huang, Q., Character Extraction of License Plates from Video. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 502-507,1997.

56. Don*, Bonnie and Nizar Habash. Interlingua Approximation: A Generation-Heavy Approach. // AMTA-2002 Interlingua Reliability Workshop. Tiburon, California, USA, 2002.

57. Frederking, R., Rudnicky, A.I., and Hogan, C. Interactive speech translation in the DIPLOMAT project // Proceedings of the ACL-97 Spoken Language Translation Workshop, Madrid, ACL, 1997. Pp. 61-66.

58. Fung P., A Statistical View on Bilingual Lexicon Extraction: From Parallel Corpora to Non-Parallel Corpora, in Third Conference of the Association for Machine Translation in the Americas, 1998.

59. Gale W., Church K., A Program for Aligning Sentences in Bilingual Corpora, in Proceedings of the 29th Annual Meeting of the ACL, Berkeley, California, 1991.

60. Gao, J. and Yang, J., "An Adaptive Algorithm for Text Detection from Natural Scenes," Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2001).

61. Gao, J., Yang, J., Zhang, Y., Waibel, A., Text Detection and Translation from Natural Scenes, Technical Report CMUCS-01-139, Computer Science Department, Carnegie Mellon University, June, 2001.

62. Gaussier E., Hull D.A., Ait-Mokhtar S., Term Alignment in Use: Machine-Aided Human Translation, Leylan, France, 1999.

63. Gertz M.W., Stewart D.B., Khosla P.K. A Human-Machine Interface of Distributed Virtual Laboratories// IEEE Robotics and Automation Magazine. -1994.-Vol.1, №4.-P.5-12.

64. Han B., Building a Bilingual Dictionary with Scarce Resources: A Genetic Algorithm Approach, in Student Research Workshop, the Second Meeting of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Pittsburgh, USA, 2001.

65. Harris B., Bi-Text: A New Concept in Translation Theory, in Language Monthly, 54, March 1988.

66. Hutchins, John W., Machine Translation: Past, Present, Future, Ellis Horwood Limited, England, 1986.

67. Isabelle P., Bi-Textual Aids for Translators, in Proceedings of the Eight Annual Conference of the UW Centre for the New OED and Text Research, Waterloo, Canada, 1992.

68. Jain, A.K. and Yu, B., Automatic text location in images and video frames. Pattern Recognition, vol. 31, no. 12, pp. 2055-2076, 1998.

69. Jurafsky, D. and Martin, J.H. Speech and Language Processing // Prentice Hall, 2000.

70. Kay, M., Gawron, J., and Norvig, P. Verbmobil: A Translation System for Face-to-Face Dialog //CSLI; 1992.

71. Kilgarriff A., Generative Lexicon Meets corpus Data: The Case of Nonstandard Word Uses, Brighton, UK, 2001.

72. Knight K., A Statistical MT Tutorial Workbook, 1999. ::: Grenoble L.A., Whaley L.J., Language Policy and the loss of Tungusic Languages // Language & Communication 19 (1999), Elsevier Science Ltd., USA.

73. Knight K., Automating Knowledge Acquisition for Machine Translation, in AI Magazine, 18(4), 1997.

74. Kubler, Cornelius C., "Read Chinese Signs". Published by Chheng & Tsui Company, 1993.

75. Langlais P., Simard M., Veronis J., Methods and Practical Issues in Evaluating Alignment Techniques, in Proceedings of COLING-ACL 98, Montreal, Canada, 1998.

76. Langlais, Ph., Simard, M., Veronis, J., et al., ARCADE: A co-operative research project on bilingual text alignment, 1998, URL: http://www.lpl.univ-aix.fr/projects/arcade/index-en.html.

77. Li, H. and Doermann, D., Automatic Identification of Text in Digital Video Key Frames, Proceedings of IEEE International Conference of Pattern Recognition, pp. 129-132, 1998.

78. Li, H. and Doermann, D., Superresolution-Based Enhancement of Text in Digital Video. ICPR, pp. 847-850, 2000.

79. Lienhart, R., Automatic Text Recognition for Video Indexing, Proceedings of ACM Multimedia 96, pp. 11-20, 1996.

80. Macklovitch E., Can Terminological Consistency be Validated Automatically?, Lexicommatique et Dictionairiques: Proceedings of the IV Journees scientifiques, Laval, Canada, 1995.

81. Macklovitch E., Hannan M.-E., Line 'Em Up: Advances in Alignment Technology and Their Impact on Translation Support Tools, Laval, Canada, 1996.

82. Melamed I. D., Automatic Construction of Clean Broad-Coverage Translation Lexicons, in Proceedings of 2nd Conference of the Association for Machine Translation in the America, Montreal, Canada, 1996.

83. Nagao, M. A framework of a mechanical translation between Japanese and English by analogy principle // Alick Elithorn and Ranan B. Banerji (eds.), Artificial and Human Intelligence, Edinburgh: North-Holland, 1984. Pp. 173-180.

84. Ney, H., Essen, U., and Kneser, R. On structuring probabilistic dependencies in stochastic language modeling // Computer Speech and Language, 1994. N 8, pp. 1-38.

85. Niesler, T.R. and Woodland, P.C. Modelling wordpair relations in a category-based language model // IEEE ICASSP-99, IEEE, 1999. Pp. 795798.

86. Ohya, J., Shio, A., and Akamatsu, A., Recognition of characters in scene images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 16, no. 2, pp. 214-220, 1994.

87. Pollard, C. and Sag, I.A. Head-Driven Phrase Structure Grammar // University of Chicago Press, Chicago, 1994.

88. Rapp R., Automatic Identification of Word Translations from Unrelated English and German Corpora, in Proceedings of 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Maryland, USA, 1999.

89. Sato, S. CTM: An example-based translation aid system // COLING 14, 1992. Pp. 1259-1263.

90. Sato, T., Kanade, T., Hughes, E.K., and Smith, M.A., Video OCR for digital news archives. IEEE Int. Workshop, on Content-Based Access of Image and Video Database, 1998.

91. Statistical Machine Translation Final Report, JHU Workshop 1999.

92. Sumita, E. and Iida, H. Experiments and prospects of example-based machine translation // ACL-91, Berkeley, CA, ACL, 1991. Pp. 185-192. Brown, R.D. Example-based machine translation in the Pangloss system // COLING-96, Copenhagen, 1996. Pp. 169-174.

93. Taylor, M.J., Zappala, A., Newman, W.M., and Dance, C.R., Documents through cameras, Image and Vision Computing, vol. 17, no. 11, pp. 831844, 1999.

94. Ugwell D., Kilgarriff A., Harnessing the lexicographer in the Quest for Accurate Word Sense Disambiguation, Brighton, UK, 2000.

95. Waibel, A., Interactive Translation of Conversational Speech, Computer, vol. 29, no. 7, 1996.

96. Watanabe, Y., Okada, Y., Kim, Y.B., and Takeda, T., Translation camera, Proceedings Fourteenth International Conference on Pattern Recognition, pp. 613-617, 1998.

97. Wong, E. K. and Chen, M., A Robust Algorithm for Text Extraction in Color Video, Proceedings of IEEE Int. Conference on Multimedia and Expo (ICME2000), 2000.

98. Wu, V., Manmatha, R., and Riseman, E.M., Textfinder: an automatic system to detect and recognize text in images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 21, no. 11, pp. 1224-1229, 1999.

99. Yang, J., Gao, J., Yang, J., Zhang, Y., Waibel, A., Towards Automatic Sign Translation, Proceedings of Human Language Technology 2001.

100. Yang, J., Yang, W., Denecke, M., and Waibel, A., Smart sight: a tourist assistant system. Proceedings of Third International Symposium on Wearable Computers, pp. 73-78. 1999.