автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Методологические и теоретические основы проектирования адаптивных информационно-управляющих систем автоматизации испытаний средств управления газотурбинными двигателями

1) 0 ^

ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Матушкин Николай Николаевич

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННО- УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ИСПЫТАНИЙ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ.

Специальность 05.13.07. - автоматизация технологических процессов и

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

УДК 681.513.6:681.325.5

На правах рукописи

производств (промышленность)

Автореферат

Пермь - 1997

Работа выполнена в Пермском государственном техническом университете.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Путов В.В. (г.Санкт-Петербург)

заслуженный деятель науки республики Башкортостан, доктор технических наук, профессор Шаймарданов Ф.А. (г. Уфа)

доктор технических наук, профессор Винокур В.М. (г.Пермь)

Ведущее предприятие - АО СТАР г. Пермь

Защита состоится " 4 " июня 1997 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д. 063. 66. 02. при Пермском государственном техническом университете по адресу 614600, г. Пермь, Комсомольский проспект 29а, а.416.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пермского государственного технического университета.

Автореферат разослан " " апреля 1997 года.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять в адрес Совета.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор Низамутдинов О.Б.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы.

Развитие испытательной базы средств и систем автоматического управления современными газотурбинными двигателями ( САУ ГТД ) направлено на вытеснение натурных комплексов, как дорогостоящих и неэкономичных, и ориентировано на создание высокоэффективных имитационных стендовых комплексов. Развитие средств и систем управления ГТД, повышение требований к их эффективности, ужесточение эксплуатационных требований определяют тенденцию к усложнению процессов стендовых испытаний. Отсюда одним из важных ка-чествообразующих факторов технологической цепи по проектированию и созданию современных САУ ГТД является проведение стендовых испытаний на передовой испытательной базе, основу которой составляют системы автоматизации испытаний (САИ).

К настоящему времени усилия исследователей по совершенствованию САИ сосредоточились в области построения управляющих и моделирующих алгоритмов на основе концепции моделирующих динамических стендов. Это направление развития САИ нашло отражение в работах В.Г.Августиновича, В.М.Боднера, В.М.Винокура, Г.И.Гордеева, Ф.А.Шаймарданова, Ф.Н.Олиферова и др. В то же время развитие информационно-управляющих систем автоматизации испытаний (ИУСАИ), определяющих возможности, показатели функционирования и характеристики САИ отстает от современных требований технологии процессов испытаний. Исследования, касающиеся развития ИУСАИ, были направлены, в основном, на создание методов комплексного контроля информационных каналов, алгоритмов, оценки параметров объекта, совершенствования лингвистического обеспечения и т.д. Это направление развития ИУСАИ отражено в работах Р.И.Адгамова, Ю.В.Кожевникова, А.Х.Хайруллина, Ф.А.Шаймарданова и др. Решению комплексных проблем развития ИУСАИ, как основы испытательной базы САУ ГТД, уделялось значительное внимание центральными научными и проектными организациями (ЦИАМ, НИИД, АО ЭГА, АО СТАР и др.). Существенный вклад в развитие методов и средств испытаний САУ ГТД внесли научные коллективы ведущих вузов.

Вместе с тем, сложившаяся к настоящему времени практика проектирования и создания ИУСАИ как проблемно-ориентированных комплексов ( под конкретную САУ ГТД) основана на использовании жестких, детерминированных архитектур. Анализ видов и особенностей стендовых испытаний САУ ГТД (работы Ю.В.Кожевникова, А.А.Шевякова, А.Н.Левина и др.) показывает высокую сложность и недетерминированность их алгоритмической структуры, недостаточ-

ность априорной информации об объекте испытаний, наличие жестких ограничений на время реакции и точность, существование больших информационных потоков от разнородных источников. В процессе испытаний в зависимости от меняющихся режимов и условий непрерывно пересматривается последовательность отдельных подлежащих выполнению задач, существенно меняются характеристики входных информационных потоков (интенсивность, приоритеты, содержание сообщений и т.д.). В этих условиях технические параметры ИУСАИ с жесткой архитектурой ( быстродействие, точность, объем памяти и пр.) должны быть выбраны исходя из принципа предельного случая. Отсюда многие из известных ИУСАИ САУ ГТД неоправданно дороги. Кроме того они требуют значительных затрат при переходе от одного объекта испытаний к другому, что, в конечном итоге, приводит к возрастанию стоимости и увеличению времени проведения испытаний. Поэтому требуется реализация новых подходов в проектировании современных ИУСАИ, функционирующих с учетом меняющихся характеристик входных потоков, условий и задач экспериментов.

Требования гибкости по отношению к изменяющим программам испытаний и характеристикам информационных потоков делают необходимым придания ИУСАИ свойств настраиваемости. Перспективным направлением развития адаптивных ИУСАИ является их построение на основе динамических архитектур, позволяющих перераспределять ресурсы системы в режиме реального времени с учетом характеристик входных информационных потоков, обеспечивая тем самым повышение эффективности функционирования (увеличение пропускной способности, снижение затрат, сокращение задержек и т.д., при выполнении ограничений по точности и стоимости). Возможности перераспределения ресурсов системы с учетом меняющихся условий и программ экспериментов обеспечивают сокращение времени на подготовку и проведение испытаний.

Однако, проектирование адаптивных ИУСАИ с динамической архитектурой является сложной научно-технической задачей. Теоретические и методологические принципы проектирования таких систем не нашли достаточного освещения в известной литературе. Исследования в этой области ограничиваются частными подходами, касающимися разработок настраиваемого программного обеспечения ИУСАИ (Ю.В.Кожевников, А.Х.Хайруллин и др.), а также исследованиями применительно к вычислительным системам (И.В. Прангишвили, М.П. Цапенко, Э.В. Евреинов и др.).

Отсутствие на настоящее время известных разработок в области построения структурных решений адаптивных информационно-управляющих систем с динамической архитектурой требует создания основ структурной теории указанных систем.

Особенности адаптивных ИУСАИ с динамической архитектурой (прежде всего иерархичность и динамическое распределение ресурсов) не позволяют применить известные методы анализа и синтеза, изложенные в работах С.И. Переверткина, Г.А. Шастовой, и др. Возникает необходимость создания методов анализа и синтеза адаптивных ИУСАИ с перестраиваемой архитектурой, основанных на моделирующих алгоритмах и математических моделях.

Для управления динамическим распределением ресурсов необходимо разработать оптимизирующий алгоритм на основе результирующей среднеквадратической приведенной погрешности преобразования входных данных. Указанный критерий, как отмечают значительное число исследователей (например, A.B. Фремке, B.C. Моисеев и др.) является предпочтительным для решения задач оптимизации параметров структур систем преобразования информации.

Реализация системного подхода к проектированию ИУСАИ с динамической архитектурой требует разработки общей методологии проектирования элементов нижнего (технологического) уровня структуры, адаптивных к характеристикам входных информационных потоков.

Целью диссертационной работы является решение важной научно-технической проблемы - создание высокоэффективных адаптивных информационно-управляющих систем автоматизации испытаний САУ ГТД на базе разработанных методологических и теоретических основ проектирования, реализуемых средствами современной вычислительной техники.

Задачи исследований. Сформулированная цель определяет следующие задачи исследований:

- развить на основе системного подхода классификацию адаптивных информационно-управляющих систем автоматизации испытаний средств САУ ГТД в классе распределенных иерархических систем с динамической архитектурой;

- осуществить разработку основ структурной теории рассматриваемого класса ИУСАИ, которая включает : развитие принципов канальной декомпозиции общей модели структуры системы; создание концепции виртуальных каналов; разработку принципов построения и методов синтеза аппаратно-программных модулей, адаптивных к параметрам входных информационных потоков; обоснование функционально полной структуры ИУСАИ.

- разработать моделирующие алгоритмы и математические модели ИУСАИ;

- сформировать и обосновать критерии оценки качества процессов измерения и управления ИУСАИ;

- разработать методику оптимизации параметров структуры каналов системы;

- провести экспериментальные исследования и практическое апробирование ИУСАИ, реализованных на основе предложенных подходов.

Методы исследований основаны на использовании результатов теории автоматического управления, теории измерений, теории автоматов, теории массового обслуживания, методов математической статистики, математического моделирования.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые сформулированы методологические и теоретические основы исследования и синтеза информационно-управляющих систем автоматизации испытаний средств управления ГТД, адаптивных к параметрам входных информационных потоков.

Разработаны основы структурной теории указанных систем, включающие:

- развитие многослойной иерархической модели структуры системы в направлении распространения принципов динамического распределения ресурсов на измерительные каналы и каналы локального управления;

- развитие принципов канальной декомпозиции модели структуры системы в части создания концепции виртуальных каналов измерения и управления как основы построения базовой структурированной модели системы;

- разработку на основе единого методологического подхода обобщенных структурных решений и методов синтеза аппаратно-программных модулей, адаптивных к параметрам входных информационных потоков;

- создание общих и локальных механизмов адаптации для типовых элементов локального уровня структуры системы;

- обоснование структурно - логической организации функционально полной ИУСАИ ГТД.

На основе концепции виртуальных измерительных и управляющих каналов разработан комплекс моделирующих алгоритмов, имитационных и аналитических моделей адаптивных ИУСАИ, обеспечивающий проведение исследований с целью определения вероятностно-временных характеристик (задержки, вероятность блокировки и т.д.) и показателей качества функционирования (среднеквадратическая приведенная погрешность преобразования, динамическая погрешность регулирования и т.д.).

Разработаны алгоритм и процедура оптимизации параметров ресурсов структуры системы, обеспечивающих выполнение критериальных ограничений. Получена методика автоматизированного проектирования структуры системы, реализуемая на основе оценивания предельных и получения оптимальных параметров ресурсов (быстродействие, разрядность и пр.) Разработана процедура динамической оптимизации значений параметров предоставляемых ресурсов.

Основные защищаемые положения диссертационной работы включают:

- методологические основы классификации адаптивных ИУСАИ САУ ГТД как распределенных многоуровневых систем с динамической архитектурой;

- основы структурной теории и принципы формирования функционально полных структур адаптивных ИУСАИ;

- комплекс моделирующих алгоритмов, имитационных и аналитических моделей ИУСАИ, реализуемый на основе концепции виртуальных измерительных и управляющих каналов;

- методику оптимизации параметров структуры системы, включающую обоснование критерия оптимизации и процедуру определения предельного и оптимального объемов ресурсов уровней системы.

- принципы построения механизмов адаптации и методы синтеза модулей ИУСАИ, адаптивных к изменению параметров входных потоков;

- комплекс прикладных результатов синтеза структур и схемных решений аппаратно-программных модулей ИУСАИ, программных средств, обеспечивающих решение задач исследования рассматриваемого класса ИУСАИ с использованием ЭВМ.

Достоверность приводимых в работе результатов и выводов обеспечивается корректным применением математического аппарата теории управления, теории массового обслуживания, теории автоматов. Основные соотношения полученные в работе подтверждены результатами имитационного моделирования на ЭВМ и экспериментальными данными.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Совокупность предложенных в работе идей, теоретических и прикладных результатов составляют новое направление в области создания современных адаптивных ИУСАИ, обладающих повышенными производительностью, динамической точностью и эффективностью функционирования при ограничениях на стоимостные показатели.

Практическая ценность работы заключается в разработке методов исследования и синтеза динамических структур ИУСАИ, реализованных как пакет программ автоматизированного проектирования адаптивных ИУСАИ. Разработаны структурные и схемные решения аппаратно-программных модулей, адаптивных к параметрам входных потоков. Разработано прикладное программное обеспечение ИУСАИ, модулей, адаптивных к входному потоку систем.

Разработанные в диссертации теоретические положения, методы проектирования и расчета характеристик системы использовались при создании аппаратно-программных комплексов ИУСАИ ТРА ГТД в Агрегатном конструкторском бюро (АО "СТАР") (г. Пермь), НИИД (г. Москва). Новизна и значимость технических решений подтверждаются авторскими свидетельствами на изобретения.

Основываясь на результатах исследований, уже сегодня становится возможным реализовать в отрасли качественно новые ИУСАИ, обеспечивающие повышение производительности и достоверности испытаний агрегатов. Ключевые положения работы использовались в качестве руководящих материалов по проектированию ИУСАИ в НИИД (г. Москва).

Научные аспекты исследований нашли отражение в лекционных курсах, читаемых автором студентам специальности "Управление и информатика в технических системах" Пермского государственного технического университета в многочисленных публикациях и выступлениях на отечественных и международных научно-технических конференциях и семинарах.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались за последние годы на Международном симпозиуме "Системы управления технологическими процессами в дискретном производстве " (Варна, 1989 г.), V Белорусской школе-семинаре по теории массового обслуживания (Минск, 1989 г.), Международной НТК "Актуальные проблемы информатики, управления, радиоэлектроники и лазерной техники (Москва, 1989 г.), ВНТК "Микропроцессорные системы автоматики" (Новосибирск, 1990 г.), ВНТК "Распределенные микропроцессорные управляющие системы и локальные вычислительные сети (Томск, 1991 г.), ВНТК "ИИС-91" (С-Пегербург, 1991), МНТК "Микросисгема-91" (Томск-Калининград, 1992), школе-семинаре по вычислительным сетям (Алма-Ата, 1992 г.),' МНТК "Региональная информатика-94 (С-Петербург, 1994), Республ. НТК "Диагностика, информатика, метрология - 94" (С-Петербург, 1994), IV С-Пб. международной конференции "Региональная информатика-95", XVIII международной конференции и школе ВС-95 (Крым, 1995).

Публикации. Основные положения и результаты диссертации опубликованы в 44 научных работах, в том числе 12 авторских свидетельства на изобретения, два учебных пособия для вузов и 3 монографии.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы, включающего 264 наименования и приложения. Основная часть работы содержит 305 страниц, 24 таблицы и 65 рисунков. Приложение содержит примеры расчетов характеристик системы, описания программ математического моделирования, акты внедрения результатов работы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Бо введении обосновывается актуальность, сформулированы цель, научная новизна, основные защищаемые положения, практическая значимость работы.

Первая глава посвящена анализу современного состояния теории и практики проектирования информационно-управляющих систем автоматизации испытаний средств управления ГТД.

Анализ показывает, что проектирование САИ традиционно основывалось на декомпозиции с выделением информационно-измерительной и управляющей подсистем. Вместе с тем, эти подсистемы объединяются единой информационной базой, аппаратными средствами и инструментальной системой программного обеспечения. Отсюда, между информационно-измерительной и управляющей подсистемой существует глубокая внутренняя связь, позволяющая объединить их исследование в рамках информационно-управляющей системы (ИУСАИ) на основе единого подхода, основанного на выделении в качестве системообразующего фактора информационных потоков.

Информационно-управляющие системы автоматизации стендовых испытаний САУ ГТД обеспечивают проведение управляемого эксперимента по заданной программе на комплексе испытательных стендов, осуществляя при этом сбор, преобразование, сортировку, обработку, архивирование и представление измерительной информации, а так же выполняют вычислительные процедуры ( в том числе с использованием математических моделей испытываемых объектов) по формированию управляющей информации.

К особенностям ИУСАИ следует отнести наличие высокой изменяемости типов, режимов и условий испытаний, меняющихся характе-

ристик входных информационных потоков, повышенные требования к точности преобразования информации, функционирование в режиме реального времени, ограничения на производительность и стоимость технических и программных средств.

Показано, что одним из современных подходов к повышению производительности и гибкости ИУСАИ является их реализация в классе адаптивных распределенных иерархических систем. Рассматривая развитие концепций построения адаптивных ИУСАИ на основе функционально-эволюционного подхода, можно выделить несколько поколений систем указанного класса.

Для первого поколения - архитектура системы фиксирована и задана разработчиком на этапе проектирования. Повышение производительности обеспечивается путем параллельного (во времени) выполнения функций. Системы первого поколения имеют структуры со статичными связями. При взаимодействии с входными информационными потоками повсеместным является использование программного (детерминированного) опроса источников.

Второе поколение ИУСАИ характеризуется наличием распределенных структур с перестраиваемыми функциями элементов структуры. Повышение производительности достигается реконфигурацией архитектуры системы под реализуемые функции (алгоритмы), причем реконфигурация производится программными средствами перед решением задачи. При взаимодействии с входными информационными потоками используются преимущественно асинхронные алгоритмы, реализация которых требует устранения конфликтных ситуаций. Вместе с тем, реализация иерархических ИУСАИ в классе структур с жесткими (фиксированными) связями выявила ряд недостатков и прежде всего неадекватность структур текущим особенностям условий функционирования и реализуемым алгоритмам, что снижает производительность систем, требует введения избыточности по быстродействию, точности и т.д.

Третье поколение ИУСАИ реализуется в классе распределенных иерархических систем с гибкими связями между элементами структуры, изменение которых производится в процессе решения задачи.

Показано, что среди ИУСАИ третьего поколения необходимо выделить класс систем с динамической архитектурой (ДА), являющийся развитием класса распределенных иерархических систем с перестраиваемыми связями между элементами. Однако, к настоящему времени структуры с перестраиваемыми связями используются исключительно в рамках вычислительных систем и не получили должного развития в классе информацонно-измерительных и управляющих систем. Повышение эффективности в существующих системах с ДА достигается перераспределением прежде всего вычислительных ресурсов систем путем изменения связей непосредственно в процессе решения задач с

учетом характеристик информационных потоков. Фактически структура ИУСАИ с ДА управляется информационными потоками и изменяется с учетом их интенсивности, приоритетов и т.д.

На основании анализа свойств и характеристик информационных потоков, структур и особенностей технологического процесса испытаний, реализуемых функций, требований и условий функционирования предложено реализовать ИУСАИ в классе иерархических систем с ДА, адаптивных по отношению к параметрам информационных потоков.

Методологическими принципами построения выделенного класса систем являются: иерархичность, настраиваемость, модульность, способность к развитию. Для практических приложений показана и обоснована рациональность трехуровневой структуры ИУСАИ, обеспечивающей: автономность и функциональную завершенность уровней, разделение режимов реального и масштабированного времени, рациональное сочетание программной настраиваемое™: функциональных элементов с динамической изменяемостью параметров и связей элементов структуры под воздействием меняющихся характеристик входных потоков и среды.

Вторая глава содержит разработку основ структурной теории информационно-управляющих систем автоматизации испытаний, адаптивных к информационным потокам.

Установлено, что проектирование адаптивной ИУСАИ с динамической архитектурой должно осуществляться с учетом особенностей ее структуры, вытекающих из многоуровневого структурного представления технологического процесса испытаний САУ ГТД и совокупности основных требований (высокой производительности, гибкости, модульности и т.д.).

Разработана многоуровневая модель структуры адаптивных ИУСАИ с динамической архитектурой, составляющими которой являются функциональная структура (Ф-слой), структура ресурсов (Ы-слой), структура информационных процессов (П-слой) и структура процессов адаптации (А-слой). Установлены соотношения составляющих модели структуры. Показано, что обобщенная модель структуры системы требует в силу сложности декомпозиции с целью получения базовой структурированной модели, которая составит основу для проектирования системы.

Анализ показал, что целесообразна канальная декомпозиция модели структуры в силу преобладания вертикального взаимодействия элементов структуры, основу которого составляют сильные вертикальные информационные процессы. Суть канальной декомпозиции обобщенной модели структуры состоит в том, что для поступившего от источника сообщения, инициирующего соответствующий информационный процесс (Ипр) как последовательность этапов упорядочения, пре-

образования, обработай, передачи и пр., должен быть выделен на множестве элементов ресурсов виртуальный канал (ВК). ВК позволяет обеспечить реализацию Ипр на всех уровнях иерархии. Этим обеспечиваются возможности определения таких системных характеристик, как точность, запаздывание, поскольку влияющие на эти характеристики факторы не локализованы в определенном уровне иерархии структуры, а зависят от всех составляющих канала, пронизывающего несколько иерархических уровней. Выделены виртуальный измерительный капал (ВИК) и виртуальный канал управления. Последний, как правило, замыкается на уровне локального управления (нижний уровень иерархии).

Выделение информационных потоков, в качестве системообразующего фактора, активно воздействующего на архитектуру ИУСАИ позволяет представить процессы, протекающие в структуре, как процессы перемещения сообщений по ресурсам. При этом системные элементы ИУСАИ (как аппаратные, так и программные) характеризуются едиными показателями: производительностью, временем отклика, степенью использования и пр.

Системы с ДА делают возможным динамическое разделение ресурса (Я) на группы (с переменным числом) однотипных элементов, выполняющих определенные функции. Это позволяет настроить систему на обработку существующего в текущий момент потока данных. Так, если система должна обрабатывать потоки с увеличивающейся интенсивностью, то оборудование И. перераспределяется на большее число групп, что обеспечивает повышение пропускной способности системы. При этом в качестве параметров динамической адаптации (протекающей в режиме реального времени) структуры II принимаются характеристики потоков: интенсивность, динамические параметры, адреса, приоритеты. Параметрами статической адаптации (протекающей в режиме масштабированного времени) являются запросы настройки на выполнение необходимого перечня функций, алгоритмов и их параметров, поступающие перед началом испытаний и составляющие настройку на конкретные испытания.

Обобщенная модель ВК построена на принципах реализации ло-гико-временных-количесгвенных отношений с учетом особенностей и роли информационных потоков: очереди, задержки, ресурсы и их совместное использование, блокировки, настраиваемость и т.д.

Показано, что обобщенная модель ВК| систем массового обслуживания (рис.1) в общем случае должна содержать следующие спецификации:

- информационных и управляющих сообщений (в том

числе содержащих параметры статической настройки);

- ответов ;

- ресурсов (Я,).

Изменение состояния ВЮ происходит как при поступлении данных извне, так и под воздействием внутренних изменений. На реализацию процессов в ВК; оказывает воздействие передающая среда (ПС), в которой сообщение может быть передано без ошибок, с ошибками, либо потеряно.

Принимая информационные сообщения, средства реализации ВК должны интерпретировать их содержание с помощью идентификатора ИД (рис. 1) и формировать на основе параметров динамической настройки требования (А) на предоставляемое динамическое распределение ресурса Группы ресурсных элементов, объединенные через коммутационную сеть, обеспечивают выполнение операторов {Рк}: преобразования, хранения, упорядочения, сортировки, передачи, вычисления и т.д.

Рис. 1. Обобщенная структурная схема ВИК.

В адаптивных ИУСАИ организация процессов ввода информации занимает особое место. Однако, к настоящему времени теоретическая и тем более практическая проработка структурных решений устройств ввода основывается на компоненто-ориентированной модели, реализуемой на основе отдельных компонентов и их связях (взаимодействиях) через интерфейс. Существенными недостатками при этом являются относительно низкая пропускная способность, невысокая эффективность и неоднородность. Указанные недостатки становятся неприемлимыми при проектировании систем, работающих в режиме реального времени с интенсивными входными потоками. В этих условиях представляется рациональным переход к структурной реализации устройств ввода на базе системных структурированных моделей ВК,

обеспечивающих взаимодействие потоков сообщений с аппаратурой преобразования данных, при ограничениях по быстродействию и точности преобразований вида:

Тпр < Тпр доп ; < доп (1)

Основными функциями указанных устройств являются: преобразование аналоговых и частотных сигналов, хранение и упорядочение поступающих сообщений.

Применение системного подхода к построению структур таких устройств, на основе модели ВК в концепции конечных автоматов требует выделения двух блоков: Ер и Тир (рис. 2а). Блок Яр является некоторой сетью с переменной (управляемой) структурой; блок Тяг - является автоматом настройки, в котором вырабатывается необходимая командная последовательность организации структуры сети 11р.

а) б)

в)

,— сеть Пр

- •

—> -—»

т,

к,

сеть эп Я3

Т3

{№(1)}

Рис. 2. Обобщенные структурные решения устройств ввода.

Проблема разработки структурных решений сети Яр и алгоритмов функционирования Тцр может быть сформулирована следующим образом: найти структуру блока Яр, алгоритм работы и структуру блока Тер, которые обеспечивают выполнение ограничений (1) при меняющихся параметрах входных информационных потоков.

Такая формулировка позволяет решать задачи синтеза структурных решений в классе системных преобразователей, адаптивных по отношению к параметрам входного потока. При этом наибольший интерес и практическое значение принимает поиск структурных решений устройств аналого-цифрового, частотного и упорядочивающего преобразований, представленные в общем виде на рис. 2 б,в,г.

Единство избранного подхода к синтезу системных устройств ввода ИУСАИ позволяет выделить общие свойства структуры II: однородность, настраиваемость, реализация в классе динамических архитектурных решений. Конкретные наполнения элементов структуры И, способов динамического изменения в ходе решения задач по преобразованию входных потоков определяются видом и содержанием функций, реализуемых устройством.

Основу структуры Яг для выполнения аналого-цифрового преобразования составляет однородйая сеть АЦПр; Кл - сеть преобразователей частота-код; Яз - сеть элементов памяти (ЭП) . Изменение связей между элементами Я; производится с целью достижения определенных значений характеристик устройств при изменяющихся параметрах входного потока. Характерными особенностями для системных устройств ввода, управляемых входным потоком являются:

- выделение в качестве зависимых переменных адаптации системных характеристик, зависящих от параметров входного потока: Т,пм, 5изм , ^ж,"

- выделение в качестве аргументов адаптации таких характеристик входного потока как: Xj - значение измеряемого параметра, КЪ -значение ¡-й производной ; V - время поступления (прихода) значения параметра.

Реализация механизма адаптации структуры Як производится блоком Трр с учетом особенностей выполняемой Яр основной функции.

Методология использования общих принципов построения структур первичных ресурсов как системных компонентов ИУСАИ, управляемых входным потоком распадается на следующие этапы:

- определяется структура блока Я;

- находится структура механизма адаптации в составе Т; выбор одного из возможных решений этой структуры осуществляется с учетом ограничений (1 ) и дополнительных критериев;

- программная структура Т формируется на основе реализуемых базовых функций.

В целом проведенный анализ показывает,что при организации процессов ввода информации на основе предложенного системного подхода углубляется модульность, повышается гибкость и эффективность функционирования структурированных системных преобразователей входных информационных потоков.

Определено, что организация динамического распределения ресурсов нижнего уровня придает особое значение выбору способа связи входного потока с модулями преобразования. Сравнительная оценка программного и аппаратурного способа приема и упорядочения сообщений входного потока по критериям стоимости и эффективности использования вычислительных ресурсов показала предпочтительность аппаратурного способа. Его реализация обуславливает необходимость выделения в структуре элементов, выполняющих функции приема и упорядочения сообщений входного потока.

Третья глава содержит исследования в области структурного и параметрического синтеза ИУСАИ, включающие обоснование критерия оптимизации, выявление составляющих критерия и разработку методики оптимизации параметров структуры системы, включающую определение предельного и оптимального объемов ресурсов уровней системы.

Показано, что в системах рассматриваемого класса качество функционирования непосредственно связано с суммарной погрешностью преобразования сообщений информационных потоков. Обосновано принятие в качестве показателя оценки суммарной погрешности преобразования - среднеквадратической приведенной погрешности преобразования.

Основываясь на концепции виртуального измерительного канала (ВИК) установлено, что среднеквадратическая приведенная погрешность для ВИК; содержит следующие составляющие:

= 81и, + 8:„1+8,., + 8!1., • (2)

где § - среднеквадратическая приведенная погрешность квантования; 5апп.- среднеквадратическая приведенная погрешность аппроксимации; §п. - среднеквадратическая приведенная погрешность передачи сообщений; 5ми - среднеквадратическая приведенная погрешность

многоканальносги; ¿е I, О, С - количество входных потоков данных.

Определено, что составляющие (2) зависят от параметров входных сигналов, параметров и распределения ресурсов ВИК, параметров внешней среды. Показано, что при заданной (определенной) структуре ВИК, определяемой структурой системы, и принятия в качестве модели входных сигналов ансамблей кусочно-стационарных сигналов, выра-

жение для критерия оптимизации (2) приобретает вид (3) (для случая нулевой степени аппроксимирующих, полиномов):

х2 - 1 + 1 ( KpM'(At> у + s> v л „ v-* + 8„, - j^r-f + j( ) + 8,, ! С.Р.0 - Po) +

4 ' шах min t~tP11+i

+8U s cUpío-p«)"* +' s (c:-tr.-c;jP:(i^r^ (3)

i=tro+l 1=0*+1

о 1 V M t Я вп

3 max min q¡=q.»

где Mi - модуль максимум 1-й производной входного сигнала; Кр - коэффициент, зависящий от вида аппроксимации и степени аппроксимирующего полинома р; хмах, xmm - максимальное и минимальное значения входного сигнала; д t - интервал дискретизации по времени; t04 -среднее время пребывания сообщения в очереди; q - разрядность преобразователя; tro, tn, - гарантированное число обнаруживаемых и исправляемых ошибок; п* - длина кода сообщения, n* = q + ки + пи, тл -число избыточных символов в сообщении; Р'0 - вероятность i-кратной ошибки на символ в канале передачи сообщений; §ст,§тр- среднеквад-

ратические приведенные погрешности от стирания и трансформации сообщений при передаче; Р« = l/qmax - qmio +1; Рбл - вероятность отказа (блокировки) в обслуживании сообщения; пи - разрядность адресной части сообщения.

Структура ВИК преобразования сообщений входного потока в

2

трехуровневой системе позволяет представить At = t»)M (tnepj + txjy

+ Wj + to6Pj), где t„3M = q ■ ti (время измерения для поразрядного преобразования аналог-код); tnepj - время передачи сообщения; tw¡, t^ - время декодирования и кодирования; to6pj - время обработки сообщения на j уровне (х4 - ресурс первого уровня, xs - ресурс второго уровня). Причем 1кд| = Cij • n2j, tn»] = = С2) ■ n2j, где Cij = const, C23 = const, определяемые

qi-m+k,,

производительностью декодеров (X3j), кодеров^),

tnepj = Су

2>>

Fl

, где

щ - разрядность j канала передачи.

Задача оптимизации структуры ИУСАИ формулируется следующим образом: в пространстве значений независимых параметров -{М1,Ро} и параметров выбранной технической базы {11, Су, Сд, Ск}, ва-

рьируя параметры структуры {q, tni, tro} необходимо достичь минимума критерия ( g2pi min.vi ei,G). Дополнительным ограничением является целочисленность параметров оптимизации. Показано, что составляющие (2) реагируют на изменения варьируемых параметров: соответственно, при увеличении q уменьшается g2^ , но увеличивается

время преобразования (tTOM = q ■ ti), а значит и составляющие и g2; при передаче по каналам связи более помехоустойчивого кода (кода с большими значениями t™ и tro) уменьшается g2, но возрастает время, затрачиваемое на передачу, кодирование и декодирование, что приводит к увеличению §2ШП и т.д.

Решение задачи сводится к параметрической оптимизации системы коррелированных функций:

61 = 81.,+ 51+ 51,+ 51„ (4)

Учитывая сложность задачи, предложена следующая процедура решения, реализуемая с учетом содержания структурного синтеза рассматриваемого класса систем.

На первом этапе примем, что ИУСАИ представлена совокупностью i ( íel,G ) независимых ВИК, что обеспечивается аппаратным разделением каналов преобразований. При этом в (4) g^ = 0 (Vi el~G) и система (4) трансформируется в систему независимых функций (5):

S!pi = 51 + §!„., + 6». (5)

Оптимизация каждой из фушсций, входящих в систему (5), производится известными методами. При этом значения независимых переменных характеризуют свойства входных потоков, свойства среды и изменяются в диапазонах MimM - Mlrmn, P0imK * P0imi„, Ро2ши - Р^и имеют соответственно Км, Kpoi, Кр02 значений. В условиях заданного числа уровней структуры и выбранной технической базы некоторые параметры приобретают постоянные значения: ti, ш, Си, Си, ... .

Специфика решаемой задачи состоит в необходимости выполнения критериальных ограничений вида:

g2 <g2 , Vi еÍ^G , (6)

v^np, ^др доп, ' 4 7

где gnp ^ допустимое значение среднеквадратической приведенной погрешности для ВИК ¡.

Постановка локальной задачи определения оптимальных параметров структуры может быть сформулирована следующим образом:

найти совокупности параметров {q°}, {t°,}, Ц°„Ь> {к!> {}j, ix" ' обеспечивающие выполнение g^ < 8*рдоп, при всех наборах значений независимых переменных, viel,G. В результате для каждого ВИК i будут определены значения параметров, минимизирующие 52npi (с учетом (6)) при изменяющихся свойствах входных потоков и среды функционирования.

Если соотношение (6) не выполняется хотя бы для одного ВИК, то это влечет необходимость изменения параметров технической базы (ti, Си, и т.д.) и процедура первого этапа повторяется.

Для оценки объемов предоставляемых ресурсов уровней системы, следует учесть, что значения оптимальных параметров структуры ВИЮ

изменяются в некоторых диапазонах: п° + л° , и Т-Л-

Т.min Traax v-iB rv v>e

Оценки предельных (максимальных) объемов ресурсов по всем уровням структуры системы определяются как суммы соответствующих ресурсов каналов:

qi= ZqLx, ;kvI=sk0VmM1;-;x4E=2:x04n«Ii- ^

Полученные предельные оценки (7) определяют высокие затраты ресурсов и низкую загрузку каналов системы. Отсюда, при осуществлении процесса структурного синтеза целесообразен переход к многоканальным структурным решениям организации ресурсов уровней системы.

Содержанием второго этапа является переход к системной задаче - определение оптимальных параметров структуры системы, представляемой как совокупность взаимозависимых ВИК. Корреляция каналов проявляется через составляющие .

Показано, что при многоканальной организации ресурсов в соответствии с (3) значения 5*р. увеличиваются. Однако, устанавливая

ограничения на величины 5^., Рбш> возможно существенно снизить требуемые объемы ресурсов, при выполнении ограничений (6). Показано, что переход к многоканальной организации структуры определяет изменение параметров технической базы. Отсюда в качестве оценивающего функционала целесообразно принять стоимость (С) оборудования ресурсов:

G 2 О О G G

С - Cl X Ф + 2 k,J + Сз H X2'J + с-<1] X3ij + C5 2 X4ij ) + C6X5 , (B)

¡=1 j=l i=l i-l i=l M

где cj, C2, ... , Сб - удельная стоимость оборудования соответствующего уровня структуры системы.

С учетом полученных на первом этапе предельных оценок параметров структуры задача формулируется следующим образом: определить уточненные значения параметров структуры, обеспечивающие минимальное значение целевой функции ( С Cmin ) при заданных критериальных ограничениях s доп, Ps.ii < Рм доп.

В качестве исходных значений параметров структуры принимаются их предельные оценки (7). Циклы итераций заканчиваются, когда любое дальнейшее уменьшение значений параметров структуры (7) приводит к невыполнению критериальных ограничений, а изменение характеристик технической базы (ti, m, Си, ...) - к возрастанию значений функционала ( 8 ). Заметим, что определение производится

с использованием моделей, представленных в главе 4.

В результате выполнения второго этапа итерационной процедуры определяются оптимальные значения объемов ресурсов уровней системы при минимальной стоимости оборудования.

Полученные результаты поэтапной оптимизации структуры системы позволяют реализовать на основе концепции ВИК процедуры адаптации к изменяющимся характеристикам входных потоков.

1. Показано, что общая процедура адаптации реализуется на основе значений оптимальных параметров по каждому из ВИК, в режиме реального времени. Эти значения параметров ресурсов уровней системы заранее определяются и включаются в прикладное программное обеспечение. Тогда с началом преобразования входного сигнала х; идентифицируется значение Ми и при определенных P0i, Р02 для выполнения преобразований в BMKi формируются требования на предоставление оптимальных ресурсов преобразования: q°, и т.д. В итоге

формируется BHKi с параметрами ресурсов, минимизирующимиg^

2. Показано, что для ВИК, замыкающихся на нижнем (технологическом) уровне системы целесообразно применение локальных процедур адаптации к меняющимся характеристикам входных потоков. Эти процедуры адаптации охватывают отдельные (локальные) ВИК, учитывают специфику потоков и протекают в режиме реального времени.

Определено, что для целей приема и упорядочения сообщений входного потока целесообразно использование аппаратурного спосо-

ба, обуславливающего включение в структуру системы специализированных устройств сопряжения, которые реализуют очереди сообщений, упорядоченные по времени поступления и приоритетам (С, ^ - аргументы адаптации).

Установлено, что для ВИК с входными потоками, представленными частотными сигналами от источников, механизм адаптации целесообразно реализовать на основе оценивания измеряемого параметра. Зависимой переменной адаптации является число периодов преобразуемой частоты, составляющее время преобразования.

Показано, что для ВИК с входными потоками, представленными непрерывными аналоговыми сигналами от источников целесообразно в качестве аргумента адаптации принять модуль производной входного сигнала, зависимой переменной адаптации является число разрядов преобразования.

Определено, что реализация общих и локальных процедур адаптации обеспечивает повышение статической и динамической точности ИУСАИ, а также улучшение эффективности функционирования.

Четвертая глава посвящена исследованиям адаптивных ИУСАИ, включающим создание на основе изложенной концепции виртуальных каналов аналитических и имитационных моделей, различных по степени сложности, и машинно-ориентированных методов их анализа.

Особенностью рассматриваемого класса систем является непрерывное динамическое перераспределение ресурсов между отдельными информационными процессами, порождаемыми входными случайными потоками. Нижний (технологический) уровень системы обеспечивает преобразование, измерение и обработку поступающих сообщений. Указанные функции реализуются адаптивными терминальными измерительными подсистемами (АТИС). Второй уровень выполняет функции по накоплению, маршрутизации и диспетчеризации сообщений и реализован на комплексе связных процессоров (Спр). Третий уровень системы реализует функции по обработке, представлению и выполнен на комплексе центральных процессоров (ОВЦ). Поскольку процессы в системе носят характер обслуживания, задачи исследования решаются на основе методов теории систем массового обслуживания (СМО).

1. Исследование адаптивных ИУСАИ на основе концепции виртуального измерительного канала направлено на получение оценок вероятностно-временных характеристик, и прежде всего Рсл и Ъэч, необходимых для оценивания оптимальных объемов ресурсов системы (глава 3). С позиций СМО виртуальный измерительный канал представляет собой многофазную СМО. Каждая из фаз характеризуется переменным числом обслуживающих приборов и меняющейся ( в зависимости от числа запрашиваемых приборов для обслуживания поступившего сообщения) интенсивностью обслуживания. Исследование таких СМО

представляет собой сложную задачу, не получившую должного освещения в известной литературе.

Предложенная методология моделирования ИУСАИ основывается на декомпозиции многофазной СМО, выделении однофазной СМО с указанными особенностями, создании аналитических моделей-фазы. Показано, что ввиду общности особенностей фаз достаточно рассмотреть одну из них. Для определенности и практических приложений в качестве модели фазы принята АТИС, относящаяся к локальному (нижнему) уровню структуры системы. Модель многофазной СМО создается в дальнейшем на основе полученных моделей фазы обслуживания. Разработка моделей фазы обслуживания основывается на принципах создания итерационной последовательности моделей различного уровня сложности.

Модель фазы обслуживания сообщений представляет собой СМО, содержащую полнодоступный динамический ресурс (Я) из п одинаковых приборов. Заявки неоднородного входного потока с интенсивностью Я-х требуют для обслуживания случайное целое число приборов т. Закон распределения вероятности Р(ш) произвольный, т е дтах). Интенсивность обслуживания ьй заявки определяется как щ = р. / Шь где р - интенсивность обслуживания одного прибора. По окончанию обслуживания все пи приборов одновременно освобождаются. Таким образом осуществляется непрерывное динамическое перераспределение объема Я. Если число свободных приборов недостаточно для обслуживания поступившей заявки, то она теряется, либо встает в очередь.

Исследования аналитических моделей фазы с указанными выше свойствами проведены в предложенном классе СМО: М(к)/М/п*,

П1] ^ (]пш:"Н]::1ах-

а)Установлено, что применение стандартной разомкнутой аналитической модели с частичной взаимопомощью становится не приемли-мым при значительном разбросе требований на число обслуживающих приборов.

б)Предоожена векторная модель (ВМ) разомкнутой системы с отказами, в которой входной неоднородный поток заявок представляется как композиция т пуассоновских однородных потоков, число которых раВНО фтшх " фшп + 1 = А-хР(т). Состояние СМО представляется в

виде вектора Х,= (кч гат, кЧШт+1, ... , кщ, ... , тах), кт - количество за_

явок, обслуживаемых т приборами; Пш(х1) = п - £ ш ■ кт, - количество свободных приборов в состоянии X, .

Если псв(х,)>ш, то заявка принимается на обслуживание и система переходит В состояние (кч ш>п, кЧтт+Ь ■•• ) кт+1, ... , кд тах). Если Псв(х4 )<ш, то заявка получаст отказ.

Роле = E P(*«>- s P(m),

(9)

1=0

Причем Рота убывает с ростом п и возрастает с увеличением разброса требований заявок на число приборов для обслуживания.

Вместе с тем определено, что при п > 70 и дтах > 15 для получения решения требуются большие затраты машинного времени. Поэтому предложен модифицированный метод расчета ВМ, основанный на преобразовании исходного графа в граф типа "дерево", что обеспечивает существенное снижение затрат на вычисления. Показано, что при этом Р(х;) определится из соотношения (10 ):

Зная P(xi), вероятность отказа находится из соотношения (9).

в) Показано, что особенности фазы обслуживания обуславливают необходимость перехода к замкнутым СМО, в которых источник, заявка от которого находится на обслуживании, перестает передавать следующие заявки на преобразование. При этом, если к заявок нахо-

G_К.

дится на обслуживании, то Як =———. Выполнено расширение модифицированной векторной модели на случай замкнутой системы и ПОЛуЧеНЫ СООТНОШеНИЯ ДЛЯ Р(х, ) И Роте .

г) Установлено, что с ростом ДЛЯ достижения заданной величины Po™ необходимо значительное увеличение объема R и выгоднее перейти к использованию буферных накопителей, реализующих очередь на обслуживание. Определены характеристики векторной модели с ограниченной очередью:

2 П (р(т)р)'

(т)к'

(10)

га!

Ротк = £ Р(Х„)- 2 Р(Ш),

(11)

4,

ZCZU-W

i=0 m=q..„

(12)

Разработанный набор аналитических моделей фазы, различных по степени сложности и ограничениям на применение, обеспечивает

быстрое (оценочное) получение результатов с максимально эффективным использованием ЭВМ.'

Для проверки адекватности аналитических моделей фазы использовалось сравнение результатов моделирования со статистической (имитационной) моделью фазы. Установлено, что расхождение результатов не превышает 5% по критерию Уилкоксона.

Полученые модели фазы положены в основу исследований многофазной СМО. Установлено, что исследования могут быть сведены к анализу трехфазной СМО. Показано, что для расчета трехфазных СМО с указанными выше свойствами фаз применим аппроксимацион-ный метод. Предложено аппроксимировать межфазные потоки эквивалентными пуассоновскими потоками, что обеспечивает получение результатов моделирования с приемлемой точностью (расхождение с имитационной моделью не превышает 10% по критерию Уилкоксона).

Разработанные аналитические и имитационные модели предназначены для использования в системе автоматизированного проектирования ИУСАИ и реализованы в форме пакета программ на языке ОРБЗ.

2. Реализация ИУСАИ на основе принципов адаптации к входным информационным потокам требует проведения исследований локальных цифровых систем управления (ЛЦСУ), замыкающихся на нижних уровнях структуры системы. Среди ЛЦСУ в составе ИУСАИ особое место занимают ЛЦСУ приводами испытательных стендов, обеспечивающих управление координатой со (частота вращения). Определено, что спецификой этих систем является наличие непостоянство периода дискретизации и случайного запаздывания в формировании управляющих воздействий. Установлено, что исследование указанных систем на основе концепции виртуального канала управления, позволяет в полной мере учесть эту специфику, порождаемую случайным характером входных информационных потоков. Целью исследования является определение зависимости показателей качества управления от характеристик предоставляемых ресурсов и типа алгоритма связи между источниками информации и блоками преобразования.

Определено, что применение известных аналитических методов расчета для рассматриваемого класса систем связано со значительными трудностями и обоснована целесообразность исследований методами моделирования.

Установлено, что использование предложенной методологии построения моделей на основе виртуальных каналов, позволяет при определенных ограничениях, провести исследование многоканальной ЛЦСУ на одноканальной модели с учетом специфики ее функционирования в составе многоканальной системы. Эта специфика отражается прежде всего через такие составляющие случайного запаздывания как

тг - время ожидания и тз - время вычисления управляющего воздействия.

Разработан общий моделирующий алгоритм и получен упорядоченный по сложности набор моделей ВК управления, реализуемый на основе однолинейной модели массового обслуживания. Критериями соответствия при переходе от одной модели к другой приняты закон распределения входного потока и закон распределения времени вычисления регулирующего воздействия. Структурированность моделей позволяет выделить блоки, реализующие составляющие случайного запаздывания. Показано, что наиболее сложной является глобальная имитационная модель, реализуемая на основе общего моделирующего алгоритма и детально воспроизводящая структуру исследуемой системы. Наименее сложной является модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным законом распределения времени обработки информации, используемая для получения оценок на начальных этапах проектирования ИУСАИ. Выполнено построение прикладных программ, ориентированных на использование в процессе проектирования ИУСАИ и позволяющих получить оценки динамических показателей качества управления при задаваемых характеристиках входных потоков и ресурсов.

При решении частных задач моделирования получили проработку вопросы, связанные с реализацией составляющих случайного запаздывания: разработан алгоритм моделирования цифровых преобразователей скорости вращения асинхронного типа; осуществлен синтез алгоритма формирования последовательностей значений составляющей Т2 при различных законах распределения времени обработки информации. Предложена модификация метода численного интегрирования, состоящая в использовании переменной временной дискретизации процесса с целью сокращения времени на решение.

Оценки адекватности моделей проведены сравнением результатов моделирования с данными экспериментальных исследований (расхождение не превышает 10% по критерию Уилкоксона).

Определено,что для рассматриваемого класса систем адаптация к характеристикам входного потока заключается в обеспечении приема и последующей обработке поступающих от ассинхронного датчика ю сообщений с учетом времени их прихода.Указанное качество может быть придано системам использованием информационного алгоритма связи.

Исследовались цифровые многоканальные системы управления с программным алгоритмом связи, характеризующимся постоянством цикла опроса , и системы с информационным алгоритмом связи, при котором обработка поступающих сообщений входного потока производится в порядке их поступления. Показано, что при одинаковых законе распределения времени вычисления управляющего воздействия и

законе распределения входного потока (и при всех прочих равных) лучшее качество управления обеспечивает информационный алгоритм связи, обеспечивающий адаптацию системы к параметрам входного потока и реализующий очередь сообщений. При проведении этих исследований применительно к ИУСАИ конкретными испытательными стендами топливной аппаратуры ГТД установлено, что по сравнению с широко применяемым программным алгоритмом связи использование информационного алгоритма позволяет на 15% уменьшить среднее значение динамической ошибки регулирования, в два раза уменьшить дисперсию динамической ошибки (при одинаковых быстродействии средств преобразования и обработки сообщений, законах управления и т.д.).

Пятая глава посвящена разработке теории функционирования и синтеза структурных решений адаптивных системных преобразователей локального уровня структуры ИУСАИ, управляемых входным информационным потоком.

1. Среди компонентов локального уровня структуры ИУСАИ особое место занимают частотные преобразователи в силу широкого применения частотных датчиков таких параметров как скорость вращения, давление, линейные и угловые перемещения. Проблемы использования метода временного преобразования f* при наличии ограничений (1) в условиях широкого диапазона изменения измеряемой частоты (fx), могут быть решены на основе перехода к системной организации структуры преобразователей, адаптивных к параметрам входного потока.

При использовании метода временного преобразования функцией, реализуемой сетью Ri (рис. 2в), является последовательный счет числа импульсов эталонной частоты (f3) и частоты измеряемой (fx). Отсюда основными элементами структуры Ri должны быть счетчики. В зависимости от сигналов управления (настройки) от блока Tri изменению подлежит количество разрядов, участвующих в формировании текущих значений кода (п) измеряемой частоты (fx).

В общем виде функция преобразования имеет вид n = ша- f3/fx, где п - код измеряемой fx, f3 - эталонная частота, (традиционно полагается ma = const). В качестве параметра адаптации целесообразно выделить ша. В отличие от известных решений формирование параметра адаптации осуществляется на интервале преобразования (Тх > ta) аппаратными средствами Tri .

Механизм адаптации включает измерение значения вспомогательного параметра (к) и формирование на его основе значения ш.

Могут быть выделены два способа определения к.

Значения ki определяются числом периодов промежуточной эталонной частоты f3n(f3»f3n), подсчитанных за один период fx. При этом

ki = int (Тх/Тэп). Тогда по окончанию интервала Тх можно определить m =ф! (ki).

Значения кг определяются числом периодов Т* за фиксированный интервал Т*, (Т* > Тх ш» = 1/fxmm). кг = int(T*/Tx), тогда та = ф г(к2). Предложены аддитивный и мультикативный способы формирования ша по значениям к.

В основу аддитивного способа формирования ша положено следующее соотношение: та = к + а. В зависимости от способа определения значений к : ша = к2+а2; ma = ai - ki, где ai, аг - const. При этом с увеличением fx для формирования Тюм = ша "Т* (с учетом ограничений (1)) используется большее число периодов Тх.

Функция преобразования для случая определения ша = фг (кг) представляет собой кусочно-составную зависимость n = F(f*). Число участков (М) определяется отношением D = fx max/fx ш.

ш = f. • m,.Ti, Vie l,M; Тх, < т» s Txi+i.

Точки разрыва (границы участков М) определяются из следующих соотношений (Т* = Тх max):

Txmax k2i+l +аг

Пй+1 = fs -Tii+1 ' ГШ+l = f,-------- m,+ l = f.Tx max------------ ,

k.2i +1 кг.и

Тх mal k2i +a2

Tibi = fl -Tjü+1 • mi = fs-------- mi = fjTx max------------

ки +1 kji+i

Анализ показал, что с учетом ограничений (1) и ограничений на f3 рациональными значениями аг являются аг = 0 и аг = 1. Выбор аг лежит в плоскости поиска рациональных структурных решений системных адаптивных преобразователей.

В основу мультипликативного способа формирования m положено следующее соотношение: ша = kh, где h > 1. При выборе в качестве вспомогательного параметра к2 с увеличением fx, возрастает кг и для формирования Тизм=тТх (с учетом ограничений (1) используется большее число периодов Тх.

Функция преобразования для случая определения та=ф2(к2) представляет собой кусочно-составную зависимость n = F(fx); число участков (М) определяется отношением D = fx max/fx min.

n, = fi ■ mi -T,, Vie, Л-' ; Txi < T« < Тю + i

Точки разрыва функции определяются из соотношений

(Т* = Тхтах):

Тх max kü+1 • h

nai+1 = Г) 'Tii+1 ' Ш1+1 = fj--------- m,+1 - fsTi ти------------ ,

k2i + 1 k2i+l

Tt щах kü * h

ПЫ = fs 'Txi+1 ' ГП1 = fs--------- ГШ = fjTi max------------ .

kn +1 kzi+i

Если h = 1, то функция совпадает с ранее рассмотренной при аг = 0.

Функция преобразования n = F(fx) адаптивного частотного преобразователя при формировании ma = ф1 (ki) определяется видом (pi. Предпочтительным с точки зрения структурной реализации является табличное задание (pi(ki) , при котором могут быть получены любые из ранее рассмотренных функций преобразования. Особенности требований рациональной структурной реализации делают привлекательным следующий вариант формирования ma = cpi(ki): если принять Тх шах/Тэп = D = 2и , то значения ша могут быть определены по состоянию старшего разряда кода ki, формируемого на интервале Тх: ki = int (Тх /Тэ„). При этом каждый последующий участок функции преобразования шире предшествующего в 2 раза.

Проведенная сравнительная оценка способов формирования значений параметра адаптации показала, что они обеспечивают быструю адаптацию (Тх> ta) непосредственно в ходе процесса преобразования. По критериям количества участков функции преобразования, соотношения длин кодов ni, mai, простоты алгоритмической и аппаратной реализации предпочтительным является способ, определяемый та = =ср 2 (кг) при кг = 0,1.

Алгоритм преобразования для указанного типа адаптивного преобразователя может быть представлен следующей JICA:

ß шао s oavß mv

XPßT EoIoJ- 4-Гэ • Sps»t Ck2 Фш2СйТ Pat ©14 IPmt^E

Начало интервала измерения (Тиз„ = таТ*) совпадает с началом первого периода Тх, при этом обнуляются счетчики S и I: Z0I0 . По окончанию интервала ( Т*), что определяется достижением счетчиком S состояния S* ( логический оператор Ps* ), состояние счетчика I составит кг ( число периодов fx на интервале Т*). Значение кг считы-вается оператором Ск2. После чего формируется та = фг (кг) оператором Фтг . Одновременно счетчик S подсчитывает число периодов ТэСГэ = l/f3), генерируемых Гэ. Конец преобразования по I = ша. Таким образом, преобразование протекает за пи периодов Тх.

В работе представлены алгоритмы преобразований для всех рассмотренных выше способов реализации механизма адаптации. Полученные алгоритмы обеспечивают быструю реализацию на интервале измерения и ориентированы на специфику структуры блока И.] (ресурса).

Реализация адаптивных частотных преобразователей в классе системных структурированных модулей позволяет вводить распределение вычислительных функций, необходимых для формирования результата измерений, по отдельным компонентам общей структуры системы. К таким функциям относится вычисление измеренного значения кода п по известным т и шаи Нахождение п производится приведением значений п* к одному (единому) участку функции. Показано,что для рассмотренных способов определения к и формирования т необходимо произвести вычисления: п = п, то / гш , где то - значение та для последнего участка диапазона изменения £[.

Анализ показал, что предложенные адаптивные преобразователи частоты позволяют в сравнении с существующими преобразователями при одинаковых ограничениях на время и точность преобразования: уменьшить в О раз fэ, а значит снизить требования к элементной базе и конструктивно-технологическим решениям; уменьшить в Б раз частоту отсчетов (на верхней границе диапазона) и в О раз сократить избыточность формируемого кода (на нижней границе диапазона); сократить число информационных связей.

Структурно-технические решения указанного класса преобразователей приведены в работах автора.

2. Существенными компонентами локального уровня структуры ИУСАИ являются аналоговые преобразователи, адаптивные к параметрам входного потока.

Базовыми элементами сети ГЬ (рис. 26) являются настраиваемые измерительные элементы (ИЭ), реализующие функцию аналого-цифрового преобразования. Совокупность п к-разрядных ИЭ рассматривается как ресурс, имеющий п х к разрядов, который может быть распределен на некоторое число (1 в) измерительных устройств (ИУ) переменной разрядности. Набор ресурсных единиц, выделенных в составе ИУ для преобразования соответствующего входного сигнала рассматривается как динамическая группа измерителей (ДГИ). Она содержит V к-разрядных ИЭ, соединена между которыми выполняются полным коммутатором (КС), содержащимся в составе Яг. ДГИ| составляет основу для организации виртуального канала В К, преобразования входного сигнала XI @ е дБ ) и представляет собой совокупность канальной аппаратуры и V ИЭ в составе Яг.

В качестве параметра адаптации к изменяющимся свойствам входного потока целесообразно принять число разрядов (сО виртуальных каналов преобразования в сети Яг. При этом для выполнения в

процессе преобразования ограничений вида (1) при возрастании скорости изменения, например, х; необходимо уменьшить число ^ в ВВ^ с целью уменьшения времени преобразования, а значит и предотвращения возрастания 82пр.

В качестве функции адаптации принимается среднеквдратическая приведенная погрешность преобразования в ВК} , выражение для которой (при степени аппроксимирующего полинома р = 0) имеет вид:

,2 _!_ . 'Г к,м,А1 у ( .

где 1 = 1, (я + тЛ) + с,; 1) - время преобразования одного раз-

С2КШ

ряда; С1 - время коммутации ИЭ в составе Яг; С2 - пропускная способность шины данных; тд - разрядность адресной части, кш - разрядность шины; М1 - модуль первой производной.

Заметим, что предложенные системные преобразователи обеспечивают формирование параметра адаптации на интервале преобразования.

Исходя из общей концепции проектирования системных преобразователей, управляемых входным потоком, блок Т„2 выполняет функции по определению числа си в каждом из формируемых ВК; с учетом динамических свойств сигналов Х1 + о. С этой целью блок Т2 имеет в своем составе преобразователи погрешности аппроксимации - ППА. Приступая к очередному преобразованию, блок ТКг выбирает

(оператор А) среди X 1

+ о сигнал с Л апп шах, определяет номер канала -для которого необходимо сформировать В К] . Далее вычисляется

значение су , минимизирующее (14), тем самым определяется (С^ количество ИЭ, которые составят ВК^ Сигналы управления обеспечивают подключение свободных -ИЭ сети Кг в ВК]. После чего в ВК] начинается процесс преобразования. По окончанию его все ИЭ, входящие ь В1<^ освобождаются и ожидают следующего преобразования.

Алгоритм реализуемый блоком ТКг для случая полной коммутации Яг представляется следующей ЛСА:

3 12 1 2 3

¿А^С^Сго+ОР.ТСгк.ВОРчТПрЕиТ, (14)

где Го - адрес ИЭ0; р. = 1, если ИЭ] свободен; рч = 1, если 1 > ч;

а.

Ч = ]—[, к- разрядность ИЭ.

к

Выполненный анализ показал, что реализация процессов аналого-цифрового преобразования в классе системных преобразователей, управляемых входным потоком обеспечивает повышение точност-

ных характеристик и значительное уменьшение требуемого суммарного ресурса (суммарной разрядности) И.2. Действительно, при малых значениях МР+1 величина определяется погрешностью квантования, при больших значениях Мр+| - погрешностью аппроксимации. Отсюда, изменяя в процессе преобразования q (параметр адаптации) в диапазоне Ята* - Яшт, определяемом характеристиками сети Яг, становится возможным добиваться оптимальных значений 5*р. в широком

диапазоне изменения МР+1 , т.е. достичь оптимальных соотношений точности преобразования и быстродействия элементной базы.

Заложенные общей методологией возможности варьирования представляемым каждому ВК^- "ресурсом преобразования обеспечивают значительное увеличение эффективности использования общего ресурса сети 1^2. Требуемое для каждого преобразования число Я} в ВК] определяется с учетом динамических характеристик X), причем для медленно изменяющихся X] - значение с[, приближается к Цтах, для быстроменяющихся - к qmin. Показано, что использование рассматриваемого класса системных преобразователей позволяет существенно повысить среднюю пропускную способность каналов преобразования (в 1.5 раза и более). Кроме того, реализация сети Яг на принципах однородности и настраиваемое™ обеспечивает дополнительные возможности по повышению надежности функционирования.

Рассмотрены структурно-технические решения предложенных системных преобразователей.

3. Реализация концепции структурированного ввода информации включает задачу рационального распределения базовых функций по приему и упорядочению входного потока сообщений от источников информации между элементами структуры системы в целом. Использование традиционной компонентной модели обусловило широкое распространение программного способа приема и упорядочения потока сообщений, при котором указанные базовые функции возлагаются на вычислительной процессор (ВП). При этом их эффективная реализация, особенно в системах реального времени сопряжена со значительными проблемами. Применение структурированного подхода к организации приема и упорядочения обуславливает новые возможности по применению специализированной аппаратуры и программного обеспечения системных устройств сопряжения (УСО), реализующих аппаратурный способ приема и упорядочения сообщений.

Проведенный сравнительный анализ программного и аппаратурного способов приема-упорядочения сообщений позволил определить области их предпочтительного применения в классе ИУСАИ (по критериям стоимости и эффективности) в зависимости от числа объектов управления. Установлено также, что аппаратурный способ обеспечи-

вает: заданное качество управления при меньшем требуемом быстродействии ВП; большую эффективность использования вычислительных ресурсов ВП; большую гибкость структурных решений системы в целом. Показано также, что аппаратурный способ становится особенно предпочтительным в системах, требующих алгоритмически сложного приема и упорядочения входного потока сообщений.

Проблемы разработки теоретических и прикладных аспектов синтеза рациональных структурных решений УСО целесообразно решать на основе полученных выше общих принципов построения системных устройств ИУСАИ, управляемых входным потоком.

Анализ функционирования специализированного устройства сопряжения в составе ИУСАИ показал: что на УСО воздействует случайный поток сообщений р| = || 1р, ¡, г, тс£ || с интенсивностью X = и поток сигналов запросов ^ ) от вычислительного процессора. Сообщения р! характеризуются временем поступления - I? ; номером (адресом) источника - ¡; кодом измерямого параметра - е ; системой относительных приоритетов - {щ, %2, ... , л к* }, причем щ > те, , если ^е ^Кц ■ Полагается, что суммарный поток р и £ ординарен. Очередь сообщений на обслуживание рассматривается как некоторый массив П (р1*э, р2Лг, ..., р|Т),...,рк,ф), упорядоченный по л(у < г <...<] < ... <3). Сообщения с одинаковыми приоритетами располагаются в П в соответствии с временем поступления.

Показано, что специализированное УСО должно выполнять следующие базовые функции: 1) приема сообщений р1; 2) хранение массива Р; 3) организация очереди сообщений в соответствии с принятой дисциплиной.

Исходя из общей концепции построения структур системных компонентов ИУСАИ, управляемых входным потоком установлено, что в соответствии с выделенными базовыми функциями блок Лз УСО представляет собой сеть ячеек памяти (ЯП) с функциональными коммутируемыми связями между ними (рис. 2г). Произведена классификация и анализ структурных решений сети по способам размещения ЯП, отводимых под сообщения с одинаковыми приоритетами и по способу перемещения сообщений в очереди. В зависимости от сигналов управления от блока ТКз обеспечивается коммутация между ЯП сети.

Получен алгоритм упорядочения и переформирования очереди в составе общего алгоритма функционирования УСО. Блок управления (БУ) в составе ТК) вырабатывает операторы управления с учетом состояния сети, типа поступившего сообщения и его приоритета, которые устанавливаются идентификаторами параметров входного потока. Состояние сети оценивается через состояния отдельных мест очереди. Общий алгоритм работы УСО представлен в виде совокупности част-

ных алгоритмов, описывающих работу БУ при приходе сообщений конкретного типа и приоритета.

Частные алгоритмы раскрыты в виде матричных схем алгоритмов (МСА). При приходе р* j алгоритм работы БУ описывается MCAj, je

Ло - оператор начала; Ai - оператор управления и постановки сообщения на i место в очереди; шоч - число мест в очереди; Ак - оператор окончания; (х° *сс1 * логические условия.

Ао Ai

Ai А2

а.

Am-l

j

Clm„-i

о

Аш Ак

aj 0

О

1

о

о

о

о

о

а!= AZlf.

аг - A Z^AZZ Л Zl~

1 Г,-1 j ь-l i j Г.-1 __1 _

al - V zr A z? V Zri A 72 V Z? ••• V Zl-V A zl" A zl".

Г!-1 n-r I 1гш1 Гг-Г2 r.-,'r.-2 Г.-Г.-1

причем 2„= 1. если на \ месте очереди стоит сообщение р'>. В работе осуществлен синтез специализированного УСО, связанного с практическим приложением полученных результатов.

В заключительной главе нашли отражение вопросы связанные с проектированием рассматриваемого класса ИУСАИ и результаты экспериментальных исследований. Рассматривается и обосновывается рациональная архитектура ИУСАИ комплексом однотипных объектов -испытательных стендов топливной регулирующей аппаратуры газотурбинных двигателей (ТРА ГТД).

Предложенная перспективная структура ИУСАИ ТРА ГТД содержит три уровня со следующим распределением основных функций. Высший уровень - реализует объектную настройку системы; осуществляет тестирование и контроль функционирования; обеспечивает ведение баз данных и архивирование. Средний (второй) уровень системы - выполняет функции по диспетчеризации, накапливанию данных в процессе испытаний. Низший (технологический) уровень выполняет сбор, преобразование, обработку данных и формирование управляющих воздействий.

С точки зрения проектирования и последующей эксплуатации рационально выделить в составе системы такие функциональные модули как автоматизированное рабочее место (АРМ), устройство связи с объектом. АРМ обеспечивает настраиваемость системы на объект и план эксперимента до начала процесса испытаний. Устройство связи с объектом обеспечивает настраиваемость системы в ходе испытаний, реагируя на меняющиеся характеристики входных потоков.

Прикладное программное обеспечение системы выполнено на основе принципов модульности, что позволяет при объектной настройке выбирать необходимое множество функциональных программных модулей для каждого из каналов системы. В ходе проектирования определен и обоснован рациональный набор модулей прикладного программного обеспечения, позволяющий эффективно реализовать функции сбора, приема, обработки данных в режиме реального времени. Разработано программное обеспечение интерфейса оператора, позволяющее в диалоговом режиме осуществлять подготовку и проведение испытаний.

Выбор параметров реальной структуры адаптивной ИУСАИ ТРА ГТД и согласование пропускных способностей осуществлялся на основе полученных в работе результатов.

На основе выполненных в работе теоретических исследований разработаны аппаратно-программные модули, управляемые входным потоком, обеспечившие расширение динамического диапазона, сокращение избыточности данных, увеличение точности, повышение эффективности использования средств вычислительной техники, при ограничениях на стоимость. Анализ результатов экспериментов выявил и подтвердил, что лучшее качество регулирования в локальных контурах управления достигается при использовании информационного алгоритма связи, реализующего естественную очередь поступающих сообщений. При этом, например, по каналу управления скоростью вращения привода стенда среднее значение динамической погрешности регулирования уменьшается на 15 + 20 %, снижается дисперсия динамической погрешности. Эти данные хорошо согласуются с результатами исследования на моделях (расхождение не превышает 10%).

Экспериментальные исследования подтвердили возможность практической реализации результатов работы и реальную эффективность теоретических положений. Экспериментальные исследования ИУСАИ ТРА ГТД также показали, что система обеспечивает: существенное сокращение времени на подготовку испытаний (в 2 и более раз); значительное уменьшение времени, необходимого для представления и анализа результатов; сокращение трудозатрат на проведение испытаний; повышение эффективности использования оборудования комплекса испытательных стендов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

На основе общих тенденций развития теории и практики проектирования современных ИУСАИ, в работе решается актуальная научно-техническая проблема, сопряженная с развитием основ теории проектирования адаптивных информационно-управляющих систем с динамической архитектурой: разработка основ структурной теории, методов, алгоритмов и программно-технических средств для их реализации.

В работе получены следующие основные результаты:

1. На основе функционально-эволюционного анализа и системного подхода определен класс адаптивных ИУСАИ с динамической архитектурой представляющий наибольший интерес с точки зрения тенденций развития систем и средств современных информационных технологий. Показано, что особенности структуры и реализации процессов стендовых испытаний средств управления ГТД определяют проектирование ИУСАИ в классе адаптивных систем с динамической архитектурой. Характерной особенностью предложенных адаптивных ИУСАИ является распространение принципов динамической настраиваемое™ на нижний (технологический) уровень структуры системы.

2. Созданы основы структурной теории адаптивных ИУСАИ с динамической архитектурой. На основе системного анализа получена многослойная иерархическая модель структуры системы. Предложенная канальная декомпозиция общей модели структуры позволила произвести переход к базовой структурированной модели системы - виртуальному каналу (ВК). Выделены виртуальные каналы преобразования входных потоков и виртуальные каналы управления. Последние замыкаются на нижнем (локальном) уровне структуры системы.

3. Представленная в концепции теории массового обслуживания модель ВК преобразования (измерения) положена в основу создания комплекса аналитических и имитационных моделей СМО, обеспечивающих определение основных вероятностно-временных характеристик системы (^ч, Рбл и пр.). Особенностями указанных моделей являются наличие неоднородного входного потока, зависимость времени обслуживания от количества приборов, затребованных для обслуживания поступившим сообщением. Модели реализованы на языках высокого уровня и входят в состав средств автоматизированного проектирования ИУСАИ. Адекватность аналитических моделей установлена путем сопоставления результатов с данными имитационного моделирования.

4. Исследования на основе модели виртуального канала управле-ния.позволили установить целесообразность введения в структуру локального уровня системных преобразователей входного потока, выполняющих упорядочение и хранение поступающих сообщений. Этим обеспечивается повышение эффективности использования вычислительных ресурсов нижнего уровня, т.е. при неизменных ограничениях по быстродействию появляется возможность перейти на более сложные алгоритмы управления.

Установлено, что спецификой виртуального канала управления в составе ИУСАИ является случайное запаздывание в формировании управляющего воздействия. Определено, что это запаздывание может быть представлено в виде суммы составляющих, отнесенных к конкретным элементам структуры. Установлено, что с целью увеличения показателей качества управления необходимо перейти от широко используемого программного к информационному алгоритму связи с источниками информации, который реализует естественную очередь сообщений.

Осуществлен синтез моделирующего алгоритма и получен набор различных по сложности моделей виртуального канала управления ИУСАИ. В процессе исследований на моделях определено (и подтверждено экспериментами), что переход к информационному алгоритму связи приводит к уменьшению на 15-20% значений динамической погрешности регулирования при неизменных параметрах элементно-программной базы.

5. Выполнено решение задачи параметрической оптимизации структуры системы. Получена зависимость системного критерия оптимизации (суммарная среднеквадратическая приведенная погрешность преобразования) от характеристик входного потока и параметров структуры ИУСАИ. Задача оптимизации в общей постановке состоит

в том, чтобы при меняющихся в определенных диапазонах характеристиках входного потока найти совокупность параметров структуры и технической базы, при которых значение целевой функции будет минимальным. Показано, что с учетом практических соображений, должна решаться задача параметрической оптимизации с критериальными ограничениями. Установлено, что решение оптимизационной задачи, позволяет получить совокупность значений варьируемых переменных, характеризующую минимально допустимый (при заданных ограничениях на точность) объем оборудования ресурсов в условиях выбранной технической базы и ограничениях по стоимости. Предложена процедура решения, реализуемая с учетом содержания этапов структурного синтеза рассматриваемого класса систем.

Разработана процедура динамической (на интервале функционирования) оптимизации значений параметров представляемых ресурсов па основе анализа характеристик информационных (прежде всего входных) потоков. Реализация процедуры обеспечивает динамическое перераспределение ресурсов каналов преобразований входных потоков.

Показано, что динамическая оптимизация параметров ресурса системных многоканальных преобразователей позволяет уменьшить суммарный объем ресурса, т.е. сократить излишнюю избыточность.

6. Реализованная в концепции теории конечных автоматов модель ВК преобразования позволила сформировать единый методологический подход к синтезу обобщенных структурных решений системных преобразователей, адаптивных к параметрам входного потока. На эснове единого подхода разработаны методы синтеза указанного клас-:а системных преобразователей.

Показано, что реализация системных адаптивных устройств преобразования на основе сетевых структур с коммутируемыми связями збладаег рядом привлекательных свойств: однородностью, гибкостью I возможностями описания алгоритмов функционирования с исполь-юванием единого формального языка - логических схем алгоритмов.

Разработаны механизмы адаптации, основанные на идентифика-цга параметров входных потоков в реальном времени в процессе вы-юлнения основных функций преобразования входных потоков, что >беспечивает повышение эффективности использования вычислитель-1ых ресурсов и увеличение качественных показателей процессов пре-)бразования и управления.

Показано, что построение адаптивных системных преобразователей на основе разработанных методов обеспечивает устранение не-федусмотренной избыточности (по точности, быстродействию, памя-и). На уровне конкретных реализаций определено, что в сравнении с геадаптивными предложенные преобразователи позволяют (при оди-

наковой элементной базе и ограничениях на точность и быстродействие): уменьшить длину формируемого кода, сократить аппаратурные затраты, увеличить пропускную способность каналов передачи.

На основе единой методики выполнен структурный синтез модулей системных преобразователей ИУСАИ, адаптивных к входным информационным потокам.

7. Экспериментальные исследования и опытная эксплуатация ИУСАИ ТРА ГТД подтвердили возможность практической реализации и эффективность разработанных в диссертационной работе теоретических положений.

Основные публикации по теме диссертации

1.Kon E.JL, Лицын Н.М., Матушкин H.H. Анализ качества функционирования цифровых многоканальных информационных систем// Сб. Надежность в приборостроении и электронике. Киев, 1974. С.4.

2.Лицын Н.М., Матушкин H.H. Цифровые многоканальные системы управления однотипными независимыми объектами // Автоматизированные системы и средства управления/ Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1975. С. 40-45.

3.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Разработка структуры преобразователей с применением вычислительных операций // Межвуз. сб. научн. трудов/ Перм. политехи. ин-т.Пермь, 1981. С. 153.

4.Кон E.JL, Матушкин H.H., Южаков A.A. Подход к проектированию многоуровневой информационно-измерительной системы стендовых испытаний // Межвуз. сб. научн. трудов/ Перм. политехи, ин-т. Пермь , 1984. С. 40-44.

5.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Адаптивный аналого-цифровой преобразователь// Изв. Вузов. Приборостроение. 1984. N1.C. 52-56.

6.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Адаптивный многоканальный преобразователь измерительной информации // Тез. докл. Всесоюз. НТК" Методы и микроэлектронные устройства цифрового преобразования и обработки информации." М. 1985. С. 34-35.

7.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Синтез одного класса адаптивной информационно-измерительной сети // Автоматика и вычислительная техника. 1986. N2. С. 51-52.

8.Горохов A.B., Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Контроллер связи УВК СМ-4 с КТС ЛИУС-2 // Приборы и системы управления. 1986. N9. С. 29-30.

9.Кон E.J1., Матушкин H.H., Южаков A.A. Методика расчета параметров трехуровневой локальной информационно-измерительной сети // Межвуз. сб. научн. трудов / Перм. гос. ун-т. Пермь, 1986. С. 1625.

Ю.Матушкин H.H., Полинская А.Г., Сюткин A.A., Южаков A.A. Программное обеспечение многоуровневого комплекса полунатурного моделирования II Тез. докл. Всесоюз. НТК," Техническое и программное обеспечение комплексов полунатурного моделирования" Гродно,

1988. С. 28-30.

11.Матушкин H.H., Южаков A.A. Структура программных модулей технологического уровня систем автоматизации испытаний// Материалы конф." Проблемы комплексной автоматизации функциональных испытаний изделий в машиностроении." Казань, 1988. С. 4951.

12.Матушкин H.H., Южаков A.A. Модульные системы автоматизации испытаний ТРА ГТД //Сб. докл. отрасл. НТК, "Применение микроЭВМ, микропроцессоров и микропроцессорных систем для автоматизации испытаний и контроля агрегатов." Пермь, 1988. С. 17-19.

13.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Автоматизация проектирования устройств и систем автоматизации // Учебн. пособие. /Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1988. 48 С.

14.Матушкин.Н., Южаков A.A. Измерительно-информационная система для автоматизации процессов испытаний // Тез. докл. Всесоюз. НТК "Измерительные информационные системы." ч. I. Ульяновск,

1989. С. 118.

15.Матушкин H.H., Сюткин A.A., Южаков A.A. Пакет программ для расчета оптимальных параметров структуры информационно-измерительной системы // Тез. докл. I регион, конференции "Технология программирования и системное обеспечение ЭВМ." Пермь, 1989. С. 25-26.

16.Матушкин H.H., Сюткин A.A., Южаков A.A. Системное проектирование каналов сбора, преобразования и передачи информации // Тез. докл. II Всесоюзной НТК " Микропроцессорные системы автоматики." ч. I. Новосибирск, 1990. С. 246-247.

17.Матушкин H.H., Южаков A.A. Разработка многопроцессорных распределенных систем автоматизации испытаний // Обработка информации в вычислительных и управляющих системах: Межвуз. сб. научн. трудов / Перм. политехи, ин-т. Пермь, 1990. С. 140-145.

18.Матушкин H.H., Сюткин A.A., Южаков A.A. Вопросы моделирования адаптивной телеизмерительной системы // Моделирование вычислительных систем и процессов: Межвузов, сб. научн. трудов/ Перм. гос. ун-т. Пермь, 1990. С. 83-87.

19.Матушкин H.H., Меркушев А,Г., Южаков A.A. Система массового обслуживания с переменными параметрами при скалярном

входном неоднородном потоке // Моделирование вычислительных си стем и процессов: Межвуз. сб. научн. трудов / Перм. гос. ун-т. Пермь

1991. С. 96-108.

20.Кон Е.Л., Матушкин H.H., Южаков A.A. Микропроцессор ные измерительные системы с потоковой динамической архитектуро] II Тез. докл. Межд. конф. "Микросистема - 92." Томск ; Калининград

1992. С. 102- 104.

21.Матушкин H.H., Южаков A.A. Тенденции развития инфор мационно-измерительных систем // Методология, технология и ин струментальные средства создания перспективных автоматизирован ных производственных систем. Сб. научн. трудов/ НПО "Парма" Пермь, 1992. С. 46-47.

22.Матушкин H.H., Южаков A.A. Измерительный преобразо ватель на основе потоковой динамической архитектуры // Изв. вузоЕ Приборостроение. 1994. N1. С..16-21.

23.Матушкин H.H., Южаков A.A. Измерительные системы н основе нейронных технологий И Кибернетика и вуз. Интеллектуальны технологии: Межвуз. научн. техн. сборник. Выпуск 28. Томск, 199^ С.92-97.

24.Авдеев Б.Я.,Матушкин H.H., Южаков A.A. Анализ алгорш мов экстраполяции для процессорных устройств сжатия данных // Ин формационные управляющие системы: Сборник научн. трудов / ITcp.v гос.техн. ун-т. Пермь, 1995. С. 43-52.

25.Авдеев Б.Я., Белоусов В.В., Кон Е.Л., Матушкин H.H. и др Цифровые адаптивные информационно-измерительные системы. С, Пб..: Энергоатомиздат, 1996. 20 п.л. (в печати).

26. Матушкин H.H. Прикладные аспекты теории массового об служивания в проектировании проблемно-ориентированных информа ционно-управляющих систем. "Ур: отд. РАН. Пермь, 1997. 54 С.

27. Матушкин H.H. Анализ и синтез структур адаптивных преоб разователей. Ур. отд. РАН. Пермь, 1997. 46 С.

Сдано в печать 24.04.97 г. Формат 60x84/16; Объем 2 уч.-изд. л. Тираж 100. Заказ 1138. Ротапринт

Пермского государственного технического университета