автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.15, диссертация на тему:Основы теории и принципы построения отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей

На правах рукописи

ТЫНЧЕРОВ Камиль Талятови«

ОСНОВЫ ТЕОРИИ И ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность: 05.13.15 Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва, 2012

Работа выполнена на кафедре информационных технологий, математических и естественных наук филиала федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет» в г. Октябрьском.

Официальные оппоненты Засл. деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф.

Галушкин Александр Иванович

Почетный работник высшего проф.

образования, д-р техн. наук, проф.

Саксонов Евгений Александрович

Д-р техн. наук, проф.

Ретинская Ирина Владимировна

Ведущая организация Научно-исследовательский институт им.

М.А. Карцева (НИИВК), г. Москва

Защита состоится «¿У » _2012 г. в « // » часов

На заседании диссертационного совета Д 212.125.01 при Московском авиационном институте (национальном исследовательском университете) по адресу: 125993, г. Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д. 4

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института. Автореферат разослан « » _2012 года

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.125.01, к.т.н.

А.В. Корнеенкова

^ ; I I ) I ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

: .) ____

Актуальность темы. Значительное увеличение количества, многообразия и сложности информации является отличительной чертой современного общества. Существующая тенденция передачи функций управления электронно-вычислительным машинам требует ответственного подхода их создателей к вопросам обеспечения надежности управляющих машин. Особую значимость указанные вопросы приобретают в процессах управления сложными и опасными для жизни человека системами. Примерами подобных технических систем могут служить гидротехнические сооружения, системы вооружения, атомные электростанции, системы нефтегазовых комплексов и т.д.

Прямые экономические потери от снижения эффективности подобных систем (вплоть до полного отказа в результате их ненадежного функционирования) очевидны. Поэтому возникает необходимость в дополнительных затратах на повышение надежности в процессе эксплуатации, которые могу: составлять десятки миллиардов рублей. Однако эти потери не сопоставимы с теми потерями, к которым приводят отказы подобных систем, с их экологическими и социальными последствиями (трагедия Бхопала, авария в Базеле, связанная с отравлением Рейна, наконец, Чернобыль и Фукусима).

С практической точки зрения, уровень надежности управляющих вычислительных структур сегодня совершенно недостаточен для ответственных применений без принятия специальных мер, которые предусматривают предупреждение отказов и обеспечение отказоустойчивости.

Естественно. что создать абсолютно надежные компоненты автоматизированных систем управления сложными системами принципиально невозможно. Однако обеспечить максимально возможную отказоустойчивость вычислительных структур явно необходимо.

Развитие отечественной и зарубежной вычислительной техники всегда базировалось на совершенствовании методов и способов повышения производительности, расширения функциональных возможностей на трех основных уровнях разработки вычислительных структур: архитектурном, алгоритмическом и арифметическом. Сегодня данные уровни находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, выделяя общую, наиболее тенденциозную черту - стремление к максимальному распараллеливанию операций. Это нашло свое отражение в исследованиях по вопросам поиска и применения новых, нетрадиционных способов кодирования информации, которые способны обеспечить не только высокоскоростные вычисления, но и добиться высокой отказоустойчивости структур, управляющих сложными системами.

Наиболее привлекательными в этом отношении являются системы на основе нейронных сетей - с использованием кодирования посредством модулярного представления информации. Указанный аспект становится особенно актуальным в период появления новой организации сверхскоростных вычислений - нейронных сетей.

Особая ценность нейронных сетей, применительно к вопросам обеспечения высокой отказоустойчиости, заключается в том, что они являются самоорганизующимися. Значит, система способна к обучению, и, следовательно, к самостоятельному обнаружению и исправлению возникающих внутри ее ошибок.

Вместе с тем создание данной теории породило множество вопросов, связанных с ее реализацией. Как оказалось, модели современных искусственных нейронных сетей в большинстве своем являются чисто математической интерпретацией построения биологических нейронных сетей, что приводит к потере значительной части способностей своего биологического прототипа. Кроме того, очевидна невозможность использования традиционных алгоритмов в нейросетевом базисе в виду его параллельной архитектуры. Для моделирования нейронных сетей необходимы специальные средства:

программы-эмуляторы (нейропакеты) или аппаратные ускорители-нейрокомпьютеры.

Следует также отметить, что скоростные возможности нейронных сетей (НС), функционирующих в обычной позиционной системе представления информации, все же имеют свои границы. Кроме того, вопросы обеспечения требуемого уровня отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС с помощью обычной системы счисления весьма проблематичны.

В этой связи наиболее уместным является применение модулярных систем счисления, и в частности, системы вычетов.

Опыт проектирования первых вычислительных устройств на базе модулярного кодирования информации показал, что в плане повышения скорости и достоверности обработки числовой информации системы вычетов обладают более широкими возможностями, чем обычные позиционные системы счисления (ПСС). Как известно, отказоустойчивость процессоров обеспечивается за счет введения разнообразных форм избыточности: аппаратной, программной и временной. С точки зрения обеспечения аппаратной избыточности можно использовать специальное кодирование, обладающее не только свойствами параллелизма, но и естественными корректирующими способностями. Исследования показали, что в теории чисел существует модулярная система счисления в вычетах (СВ), основанная на китайской теореме об остатках Сун-Цзы. Данная непозиционная модульная система позволяет не только распараллеливать выполнение машинных операций, но и обладает способностью информационного резервирования. Уникальность системы вычетов состоит в том, что аппаратные средства обработки информации в данной системе относятся к легко контролируемым и диагностируемым. Это обусловлено специфическими особенностями представления и обработки кодовых структур в системе вычетов и характером проявления в них отказов и сбоев. Теоретические основы построения числовой системы в вычетах являются развитием широко известного в теории чисел

раздела сравнений. Этому направлению посвятили свои работы чешские исследователи А. Свобода и М. Валах, а также российские ученые В.М. Амербаев, Ю.Г. Дадаев, A.A. Коляда, В.А. Краснобаев, Н.И.Червяков и др.

С внедрением в практику проектирования нейровычислителей высоких интегральных технологий появилась возможность учитывать наиболее существенные достоинства системы вычетов: прежде всего табличную структуру алгоритмов модулярной арифметики и относительную простоту их параллелизации при выполнении операций над малоразрядными остатками. Важнейшей отличительной особенностью разработанных подходов к построению более совершенных по сравнению с существующими вариантами машинной арифметики модульных структур является использование избыточного кодирования элементов рабочих диапазонов, что, безусловно, обязано возросшим техническим возможностям нейросетей. При этом большое внимание уделяется проблеме совмещения вычислительных особенностей модулярного кодирования с архитектурными особенностями строения НС. Кроме того, необходимо выработать единый подход к обеспечению необходимого уровня отказоустойчивости НС при выполнении высокоскоростной цифровой обработки сигналов на этапах реализации как модульных, так и немодульных процедур.

Поэтому в рамках исследований по данной проблеме ключевая роль отводится развитию теории алгоритмического конструирования, формированию принципов построения, разработке методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в автоматизированных системах управления нефтегазовых комплексов и решающих задачи цифровой обработки сигналов.

Существующие публикации по модулярным способам кодирования информации отражают, главным образом, начальный период их развития, замыкаясь в рамках внутренних исследований. Что же касается текущего

периода, то систематическое изложение его содержания, а тем более разработка теоретического аппарата, обеспечивающего отказоустойчивость нейропроцессоров ЦОС в нефтегазовой отрасли, в литературе фактически отсутствуют. Настоящие исследования в значительной мере восполняют данный пробел.

Небезызвестен тот факт, что многие производители современных процессоров ЦОС встают перед реальностью, когда исчерпываются возможности дальнейшего улучшения характеристик отказоустойчивости цифровых компьютеров и с точки зрения технологий и с точки зрения программ. Попытки создания некоторых алгоритмических конструкций (активная и пассивная реконфигурация, мажоритарное резервирование при выполнении быстрого преобразования Фурье, быстрых алгоритмов свертки и 1 -преобразования в различных базисах) позволили в той или иной мере решить поставленные задачи. Однако, отсутствие в них общего подхода, единых критериев, а также использование различных ограничений, не позволяет выработать четкие рекомендации по эффективному синтезу н использованию конкретного метода для реализации высокопроизводительного и отказоустойчивого управления цифровой обработкой сигналов в системах нефтегазового комплекса. Именно данные аспекты в первую очередь определяют актуальность темы и научную проблему диссертационных исследований: создание теоретического аппарата синтеза вычислительных структур цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующих в базисе алгоритмов модулярной арифметики и отвечающих современным требованиям отказоустойчивости, предъявляемым к автоматизированным системам управления нефтегазовыми комплексами.

Цель и задачи исследований

Целью работы является развитие теории алгоритмического конструирования, формирование принципов построения, разработка методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных

структур на основе нейронных сетей (ОВНС) в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в системах цифровой обработки сигналов.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решаются следующие основные задачи:

1. Анализ существующих подходов к обеспечению высокой отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС и обоснование целесообразности декомпозиции параллельных нейронных вычислений в базис непозиционной системы вычетов.

2. Разработка научно-методического аппарата исследования процессов обработки информации в ОВНС.

3. Развитие теоретических концепций параллельной обработки информации в ОВНС.

4. Разработка теоретических принципов и аппаратурной реализации немодульных процедур в системе избыточного кодирования информации.

5. Разработка метода синтеза отказоустойчивых моделей нейронных сетей ЦОС в базисе алгоритмов модулярной арифметики и исследование эффективности предложенных структур в новом поколении интеллектуальных скважин нефтегазовых комплексов на месторождениях Российской Федерации.

Методы исследования базируются на использовании методологии системного анализа, методов математического моделирования, математического аппарата теории чисел, теории кодирования, теории вероятности.

Объект исследования: Отказоустойчивые вычислительные структуры цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующие н базисе алгоритмов модулярной арифметики.

На защиту выносятся:

1. Методика оценки живучести спецпроцессора с учётом влияния средств контроля и диагностики;

2. Методика определения объёма контролируемого оборудования

спецпроцессоров;

3. Метод контроля и диагностики непозиционного нейропроцессора;

4. Алгоритм проектирования блоков встроенного контроля унитарного

кода.

Научная новизна. В работе получены научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие теории и принципов построения отказоустойчивых непозиционных вычислительных структур на основе нейросетей. Среди указанных решений можно выделить следующие:

1. Обоснование единого методологического подхода к разработке и исследованию отказоустойчивых вычислительных нейропроцессорных структур в базисе системы вычетов, предназначенных для использования в инженерных сетях нефтегазовых комплексов.

2. Развитие теоретических концепций обеспечения отказоустойчивости высокопроизводительных непозиционных процессоров ЦОС в части, касающейся: исследований особенностей распределения ошибок в модулярных процессорных элементах; разработки новой методики введения избыточности в системе вычетов для обеспечения функций контроля и диагностики специализированного процессора; разработке методики минимизации избыточности СВ; разработке метода контроля и диагностики неисправностей непозиционного процессора; разработки принципов применения самопроверяемых блоков встроенного контроля в непозиционных нейропроцессорах ЦОС.

3. Разработка теоретических основ и принципов построения кодов класса вычетов с высокими корректирующими способностями, применение которых позволяет обнаруживать и исправлять ошибки в процессе функционирования нейропроцессорных структур.

4. Разработка методов и алгоритмов выполнения модульных и труднореализуемых (немодульных) операций в системе вычетов,

характеризующиеся меньшими временными и аппаратурными затратами по сравнению с ранее известными реализациями и являющиеся базисными элементами непозиционных нейросетевых структур.

5. Разработка метода определения границ ошибочных интервалов в зависимости от оснований системы вычетов, учитывающего неравномерность и симметричность распределения ошибок в полном диапазоне модулярной системы вычетов;

6. Развитие метода контроля и диагностики ошибок в непозиционном процессоре на основе ошибочных интервалов, не требующего больших объёмов вычислений и сокращающего время обнаружения и локализации неисправностей до времени цикла спецпроцессора;

7. Разработка методологии синтеза отдельных элементов и общей структуры устойчивого к отказам непозиционного нейропроцессора для решения задач управления нефтегазовыми комплексами, с последующим внедрением в производство.

8. Новизна выполненной проверки отказоустойчивости промышленной системы управления, построенной на основе предложенных нейросетевых модулярных моделей и методов состоит в разработке высоконадежной вычислительной структуры в составе системы управления автономными скважинными измерительными модулями ОАО НПП "ВНИИГИС".

Практическое значение данной работы заключается в разработке технологии создания в составе АСУТП отказоустойчивых интегрированных нейронных структур, обеспечивающих цифровую обработку сигналов в системе класса вычетов и решение задач контроля и диагностики инженерных сетей нефтегазодобычи.

Теоретические результаты работы, полученные в 1993-1998 годах, применялись при разработке специализированных процессоров цифровой обработки широкополосных сигналов в Воронежском НИИ связи (НПО «Заря») и НПО «Селена» (г. Краснодар), ОАО НПП "ВНИИГИС".

Внедрение результатов работы. Выявленные принципы структурно-функциональной организации нейронных сетей использованы при разработке других сложных модулярных технических систем специального назначения, а также внедрены в учебный процесс по дисциплине Интеллектуальные информационные системы в Ставропольском институте управления; по дисциплине информатика в Ставропольском военном институте связи Ракетных войск; по дисциплине информатика и в учебно-инновационной лаборатории "Автоматизация и управление технологическим процессами в нефтегазодобыче" филиала ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском.

Апробация работы

Основные теоретические и экспериментальные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ведомственных, республиканских (краевых), всероссийских и международных конференциях и семинарах, в том числе на 11-ом межгосударственном научно-техническом семинаре «Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем». (г.Туапсе, - 1994 г.); 13-ой научно-технической конференции Серпуховского высшего военного инженерного училища ракетных нойск (г. Серпухов, 1995 г.); 1Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Состояние и перспективы развития космической связи вида войск» (г. Ставрополь, 16-17 марта 1995г.); НТК академии им. Можайского «Роль и место военно-космических сил в современных операциях Вооруженных сил РФ» (г. Москва, 21-23 марта 1995 г.); научной конференции Орловского военного института правительственной связи «Актуальные вопросы развития защищенных телекоммуникационных сетей связи» (г. Орел, 07-09 февраля 1995г.); НТК Воронежского НИИ связи «Направления развития систем и средств радиосвязи», (г. Воронеж, 1996 г.); Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС» (г. Ставрополь, 24-25 октября 1996г.); Х1-0Й НТК Серпуховского

ВВКИУ «Проблемы обеспечения высокой боеготовности мобильных ракетных комплексов и их систем» (г. Серпухов 28-29 ноября 1996г.); научно-технической конференции Воронежского научно-исследовательского института связи (ВНИИС, 1998 г.); П-ой международной НТК Московской государственной академии приборостроения и информатики (г. Сочи, сентябрь 1999 г.); Х1У-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск стратегического назначения (г. Ставрополь, 2000 г.); Ш-ей международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, 02-06 октября 2000г.); ХУ-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск «Проблемы совершенствования автоматизированных систем боевого управления и связи ракетных войск стратегического назначения» (Ставрополь 22-23 нояб'ря 2001 г); 1У-ой международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, октябрь 2001г.); УП-ой международной НПК «Ашировские чтения», г. Туапсе. 6-9 октября 2010 г.; международной НПК «Технологии и аппаратура геофизических исследований в скважинах», ОАО НПП «ВНИИГИС», 4-7 октября 2011 г., РБ, г. Октябрьский.

Публикации

Всего по теме диссертации в период с 1993 по 2012 годы автором опубликовано более 110 работ, из них 10 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК, выполнены две НИР, внедрены результаты четырех хоздоговорных работ, получено пять положительных решений по заявкам на изобретения, опубликованы одно учебное пособие, две монографии (одна из них в соавторстве).

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка, содержит 324 страницы основного текста и трех

приложений. Библиографический список содержит 235 наименований литературы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении раскрывается актуальность использования нейросетевых технологий для создания отказоустойчивых вычислительных структур цифровой обработки сигналов применительно к промышленным АСУТП нефтегазовой отрасли. Доказывается, что применение нейросетевых технологий органично вписывается в концепцию интеллектуальной системы автоматизации технологического комплекса (рис. I).

контролируемые параметры

Рис. 1. Структура интеллектуальной системы автоматизации

Обосновывается внедрение эффективных алгоритмических и аппаратных структур, обладающих высокой надежностью и живучестью, обеспечение высокой степени интеграции, унификации и совместимости с организацией нейровычислений, применение перспективных средств контроля и диагностики, выполнения немодульных процедур в системе избыточного кодирования информации, реализации синтеза отказоустойчивых нейросетевых моделей в базисе алгоритмов модулярной арифметики.

Формулируется цель работы и решаемые в ней задачи, обсуждается научная новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.

В первой главе «Аналитический обзор вопросов обеспечения отказоустойчивости специализированных вычислительных структур ЦОС» дана краткая характеристика проблемы исследования. Для решения проблемы разрабатывается теоретическая база, предполагающая внедрение методов и алгоритмов контроля и диагностики, обеспечивающих показателю живучести

ас, непозиционного нейропроцессора экстремальное значение при сохранении быстродействия В и ограничениях на объём оборудования V .

Аналитически постановка сформулированной проблемы представлена критерием оптимальности

О: [af (d) = аг}л [B(d) > В'} л [V(d) < У'];

¿«с:[г„„, <г,;,]л[р,ш >р;6„]л[я„ > л;]л>f;], (1)

где d- разрабатываемые средства контроля и диагностики, ¡-^.оперативность обнаружения и локализации неисправности в системе, Р0.п - вероятность обнаружения ошибок, Пк - полнота контроля вычислительной структуры, Fó -глубина диагностирования. Проведены анализ существующих вычислительных методов, позволяющих производить быстрые вычисления при решении задач ЦОС и анализ требований к надежности и живучести вычислительных структур. Доказано, что требования к таким показателям, как надежность и живучесть современных вычислительных структур, постоянно растут. Эти два понятия объединяет принцип «устойчивости», который учитывает все многообразие факторов, включая эксплуатационно-технические отказы, повреждения элементов системы стихийными факторами и преднамеренным воздействием. Выполнение требований по надежности можно обеспечить за счет введения разнообразных форм избыточности: аппаратурной, программной и временной. Выбраны такие показатели и критерии оценивания качества средств контроля и диагностики, как оперативность обнаружения и локализации неисправности г„,:, вероятность обнаружения и локализации ошибок Р^, полнота контроля Яг. и глубина диагностирования Fá. Показано, что среди множества всех числовых систем наиболее приспособленными для проведения параллельных вычислений в нейропроцессорах являются системы счисления с параллельной структурой. Из указанных систем максимальным уровнем параллелизма обладает система вычетов (СВ), которая предполагает, что если используемые модули т,,т1,...,т,: попарно просты, то это множество

совпадает с классом вычетов в диапазоне М = т,т:...т„, задаваемых сравнением:

л = , (О

где Д - ортогональный базис, Вгц,М/щ, ¡=\,2,...,п, д - вес ортогонального базиса, целое положительное число. Параллелизм СВ обусловлен отсутствием межразрядных связей при выполнении операций. Кроме того, система вычетов, наряду с другими достоинствами, потенциально обладает корректирующими свойствами. Исследованы вопросы сложности использования различных модификаций системы вычетов: комплексной системы вычетов (КСВ); квадратичной системы вычетов (КвСВ) и модифицированной системы квадратичных вычетов (МКвСВ).

Таблица I

Оценка сложности модификаций системы вычетов для различных длин

обрабатываемых последовательностей

Модификация СВ Оценка сложности ^вычисления ДПФ (*-умножения, + -сложения) Числениые значения для различных длин обрабатываемых последовательностей ДПФ

2 4 128 1024 2048

КСВ 0* ^ -1(.\ -1): О =2.Ц(2Ы-3)+2 3344 3906 15876 16002 64516 64770 4186116 4188162 16760836 16764930

КвСВ 0*~2(Ы-1)1 в =2Ы(Ы-1) 1922 1984 7938 8064 32258 32512 2093058 2095104 8380418 8384512

МКвСВ 9*=3(Ы-1)2 в =4Ы(И-1) 2883 3968 11907 16128 48387 65024 3139587 4190208 12570627 16769024

Обосновано создание нейрокомпьютерных средств на основе СВ за счет семантического сходства математических моделей НС и СВ:

1. формального нейрона:

X = ¿цВДтоа М) = ¿аЯ - глМ у\ ¿.г„а„ - Ь I; (2)

2. многослойных НС:

Х=£а1В1(тоЛМ) = '£а1В1-глМ*+у'т1=/'т1 ¿в'.,., . О)

где ту = иТ;,; = й,т.е. («,}-{*.}> [В,)~[а.)г {М)~{Ь). Сформулирована проблема исследований.

Во второй главе «Развитие теоретических концепций обеспечения отказоустойчивости непозиционных процессоров ЦОС» изложены концептуальные положения, раскрывающие идеи встроенного контроля вычислительных структур, функционирующих в системе вычетов. Для этого исследованы особенности и характер распределения и возникновения ошибок в модулярных процессорных элементах. Предложен метод определения границ ошибочных интервалов в зависимости от величин оснований системы вычетов учитывающий неравномерность распределения ошибок. Для реализации метода разработан алгоритм анализа распределения однократных и двукратных ошибок, который позволяет исследовать характер распределения ошибок различной кратности по интервалам полного диапазона системы вычетов.

Исследовано влияние избыточности кода системы вычетов на обнаружение и локализацию однократных и многократных ошибок. Использование основного условия для обнаружения ошибок: недопущение пересечения ошибочных интервалов с рабочим диапазоном позволило определить минимально допустимые значения контрольных оснований для обнаружения однократных и двукратных ошибок.

Минимизирована избыточность корректирующего кода системы вычетов для локализации однократных ошибок. Полученный результат для величины контрольного основания в два раза уменьшает избыточность кода системы вычетов, по сравнению с известными, при сохранении корректирующих способностей.

На основе метода определения границ ошибочных интервалов в зависимости от величин оснований исследуемой системы кодирования предложен метод контроля и диагностики неисправностей в специализированных процессорах.

Исследование возможности применения средств встроенного контроля в спецпроцессорах показало, что их применение наиболее эффективно для матричного варианта реализации специализированного процессора. Матричные

узлы, выполняющие модульные операции имеют регулярную структуру и функционируют в унитарном коде. Это позволяет проектировать для них простые по конструкции и имеющие незначительные аппаратурные затраты средства встроенного контроля.

"сопл1"

1

(0,0.1,0,0,0,0,0,0) _,. (0,0,1,0,1,0,0,0,0)

Рисунок 2. Схема подключения СБВК к матричным узлам (МУ) СП Усовершенствован метод построения самопроверяемых блоков встроенного контроля матричных узлов СП на основе преобразования унитарного кода в т./к -код и разработки самопроверяемого блока контроля для ш/к -кода. Метод позволяет учесть возможности варьирования величинами т и к и снизить разрядность проектируемых блоков встроенного контроля.

Рисунок 3. График зависимости разрядности преобразователей 1/л-кода в кИк-коа, двухпроводный код и т/к -код от величины П.

■—

эоч

жпз

240 210 II80 150 120 90 £0 30 О

Рисунок 4. Зависимость объёма аппаратурных затрат Л^ от разрядности п //«-кода; 1- метод с трансляцией в т/к -код; 2- метод с трансляцией в к!2к-код; 3-метод с трансляцией в двухпроводный код.

Сокращение аппаратурных затрат при использовании предложенного метода составляет от 30 до 70%.

В третьей главе «Теоретические принципы и аппаратурная реализация модульных процедур в системе вычетов» исследуется проблема синтеза непозиционных вычислительных структур. Проведен анализ реализации арифметических устройств с помощью четырех известных методов: сумматорного, прямого логического, кольцевого вращения и табличного. Сделаны выводы о целесообразности применения каждого из методов Разработана методика синтеза отказоустойчивых устройств сложения и умножения по модулям. Предложены конкретные варианты алгоритмов функционирования и схемных решений отказоустойчивых высокоскоростных устройств. К одним из ключевых моментов, определяющих эффективность разрабатываемой вычислительной структуры, функционирующей на основе системы вычетов, относятся вопросы выбора и оптимизации рациональных наборов оснований. В соответствии с этим разработана методика выбора рациональных наборов оснований, минимизирующих вероятность появления ошибок в системе вычетов. Исследовано распределение логарифмических дефектов оснований чисел, представленных в квадратичной системе вычетов. Оптимизация наборов оснований осуществляется с помощью введения такого

показателя, как дефект числа д(т,)

д(т,) = Ш;/т,, (4)

где т, = 2*' = 21, -Ш,,(к, - целое число; 0 < л, < 1). Если

¿Й(т,)<1п2, (5)

1 = ]

то ¿л, (6)

/=| 1п 1 , = |

Это значит, что при выполнении полученного условия ранг системы не изменится, и выбираемая совокупность оснований может считаться оптимальной.

г f ¡о

| Ол/т |

(1 <*

п и 1 ¿1 1 1 №

5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 В9 93 97 101105

Рис. 5. Значения логарифмических дефектов л1 для некоторых оснований квадратичной системы вычетов В четвертой главе «Теоретические принципы и аппаратурная реализация немодульных процедур в системе вычетов» исследуются пути сохранения уникальных способностей непозиционной системы вычетов к высокоскоростной и отказоустойчивой работе за счет синтеза структур, выполняющих немодульные операции. Немодульные операции труднореализуемы, громоздки и требуют больших аппаратурных и временных затрат. К ним относятся: операции перевода чисел из одной системы счисления в другую и наоборот; определения знака числа; наличия переполнения разрядной сетки; сравнения чисел и их абсолюттных величин; определения рангов чисел, округления чисел и др. Поэтому при выполнении немодульных процедур целесообразно использовать эффективные алгоритмы или

реализовывать их с помощью последовательности модульных операций.

Исходя из указанных потребностей, разработан алгоритм определения знака числа в системе вычетов. Алгоритм позволяет выполнить труднореализуемую немодульную операцию, которая открывает новые возможности проведения операций в СВ не только с положительными, но и с отрицательными числами.

Исследованы вопросы реализации прямого и обратного перевода СВ-ПСС. Предложены различные алгоритмы реализации данных немодульных процедур. Разработаны конкретные структуры преобразователей, проведена надежностная оценка их функционирования.

Выявлено, что основным недостатком существующих алгоритмов масштабирования чисел и СВ является их низкое быстродействие, что негативно влияет на производительность нейросетевых структур ЦОС. Поэтому основной целью при исследовании вопросов масштабирования является поиск путей, позволяющих уменьшить временные затраты на его выполнение при условии сохранения приемлемой точности. С этой целью разработана методика синтеза высокоскоростных алгоритмов масштабирования чисел в СВ. Синтезировано непозиционное устройство масштабирования.

Для упрощения реализации модульных и немодульных процедур в системе вычетов используются различные характеристики. Это ранг числа, номер интервала, след, индекс и т.д. От того, насколько быстрее и проще можно определить эти характеристики, зависят скоростные возможности всей вычислительной структуры. Поэтому разработана методика определения указанных характеристик на примере вычисления ранга числа. Синтезировано конкретное устройство для определения этой непозиционной характеристики.

В пятой главе «Синтез отказоустойчивых моделей нейронных сетей ЦОС» разработан механизм нейровычислений для арифметики в СВ. Показано, что нейроны являются базовыми процессорными элементами вычислительных структур ЦОС с характеристиками оператора по модулю и отличаются от

обычных нейронов с нелинейными характеристиками, которые используются в устройствах нейронной ассоциативной памяти. На основании вычислительной модели СВ, главным оператором которой является оператор извлечения отдельных разрядов двоичного представления преобразуемого числа, могут быть построены многослойные подсети.

Структура подсети показана на рис. 6, где синаптические веса для 2,равны »V, =|2'| , / = 0,1,...,/7-1.

1-й слои 2-й слой

А-,

Рис. 6. Структура подсети (а) и ее упрощенное обозначение (б)

Разработана итерационная структура непозиционной НС и доказано, что она всегда будет сходящейся.

Исследованы вопросы оптимизации структуры непозиционной НС. Доказано, что сходимость алгоритмов преобразования данных позволяет отказаться от обратных связей в непозиционной НС и синтезировать на их основе сети прямого распространения данных. Это в свою очередь позволяет не только значительно улучшить скоростные характеристики непозиционных НС, но и повысить их отказоустойчивость.

Разработаны методы одновременного обнаружения ошибок и переполнения динамического диапазона непозиционных нейронных сетей ЦОС. Рассмотренные принципы можно использовать в вычислительных структурах ЦОС, функционирующих в избыточных кодах СВ. Если в структуре ЦОС возникает ошибка в результате отказа элемента, то можно отключить ошибочный модуль, не выводя из строя весь процессор, поскольку СВ является

представлением невзвешенного числа, то есть процессор будет состоять из параллельных вычислительных каналов. Кроме того, для определения ошибочной цифры используется избыточная СВ, которая позволяет определить ошибочную секцию процессора. Вышедшую из строя секцию можно заменить исправной или же входные сигналы можно ограничить по амплитуде так, чтобы процессор продолжал функционировать при меньшем отношении сигнал-шум. При этом ухудшаются характеристики системы, так как она продолжает работать при меньшем количестве вычислительных секций процессора. Построенная таким образом система может подвергаться постоянным сбоям до тех пор, пока уровень характеристик не будет адекватным ее постоянному функционированию. При ухудшении характеристик структура процессора, реализованная в избыточный СВ, обеспечивает гибкость, которая не может быть получена в системе взвешенных чисел, то есть в позиционных системах счисления.

Рис. 7. Обобщенная структура модулярного мультинейропроцессора ДПФ для АСУТП нефтегазового комплекса

В шестой главе «Оценка эффективности синтезируемой нейронной сети ЦОС» проведена оценка качества разработанных средств контроля и диагностики (СКД) по выбранным показателям и критериям, которая показала, что применение СКД по отдельности не позволяет достичь требуемого уровня полноты контроля НП. По остальным показателям качества /^.г^,,/^ разработанные средства удовлетворяют критерию пригодности.

Определены границы применимости средств контроля и диагностики. Так, разработанные устройства контроля модульных операций используется при контроле НП в целом. СБВК позволяют контролировать работу отдельных узлов и элементов НП, составляющих единую (неделимую) конструкцию (ИС, БИС, ПЛИС).

Для увеличения полноты контроля //, спецпроцессора предложено использовать комбинированную систему контроля и диагностики. Использование комплекса средств контроля и диагностики позволяет охватить контролем практически все узлы, участвующие в обработке информации нефтегазового комплекса.

Для расчета живучести НП предложено использовать методы, основанные на теории марковских процессов, которые позволили составить граф состояний и математическую модель живучести НП для стационарного режима функционирования НП, учитывающую влияние средств контроля и диагностики на живучесть процессора.

Определено, что от числа и величин контрольных модулей зависит вычислительная готовность НП. В связи с этим поставлена и решена численным методом задача оптимизации структуры спецпроцессора, позволяющая рассчитывать оптимальные структуры.

Предложена методика расчёта живучести НП с учётом средств контроля и диагностики. Данная методика в отличие от известных учитывает влияние средств контроля и диагностики на живучесть спецпроцессора, а также деградацию модульных каналов и переход НП в состояния с уменьшенной

вычислительной способностью.

Произведена сравнительная оценка живучести и эффективности процессора ДПФ, созданного лабораторией Hughes Research (США) при использовании в нём разработанных и ранее известных СКД.

. ........ - .. "^Y ^'ifTitfVrrr

Рис.8. Сравнительная оценка живучести процессоров ДПФ

Живучесть процессора, использующего разработанные средства контроля, оказывается выше живучести процессора, использующего ранее известные СКД, при меньшей избыточности контрольных модульных каналов.

«г*

Рис. 9. Сравнительная оценка эффективности процессоров ДПФ для АСУТП нефтегазового комплекса Выигрыш в эффективности процессора ДПФ с использованием разработанных СКД составляет 11%.

Основные результаты и выводы В настоящей работе исследованы и определены возможности повышения живучести высокопроизводительных специализированных процессоров за счёт совершенствования и разработки параллельных базовых алгоритмических и

аппаратных методов и средств контроля и диагностики.

Направленность исследований была подчинена стремлению на основе анализа корректирующих способностей кодов СВ и информационной избыточности табличных (матричных) модульных узлов разработать методы и средства контроля и диагностики специализированных процессоров, обеспечивающие повышение живучести НП при сохранении производительности и относительной простоте технической реализации.

Основные результаты, полученные в ходе исследований, можно отнести к следующим:

1. На основе анализа требований, предъявляемых к системам управления нефтегазовых комплексов и условий их функционирования, сделан вывод о необходимости и возможности значительного улучшения ряда эксплуатационных и технических характеристик, определяющих живучесть вычислительных систем путем решения проблемы разработки концепции синтеза отказоустойчивых нейропроцессоров ЦОС в базисе системы вычетов.

2. Развита теория модулярной арифметики в вычетах. Исследованы свойства системы вычетов, показано, что использование СВ позволяет повысить быстродействие и живучесть специализированных нейропроцессоров за счёт параллельной модульной структуры.

3. Разработаны методические основы решения задач синтеза вычислительных структур, реализующих модульные операции. Синтезированы базовые элементы модулярных процессоров ЦОС: отказоустойчивые сумматоры и умножители. Разработана методика выбора рациональных наборов оснований, минимизирующих вероятность появления ошибок в системе вычетов. Исследовано распределение логарифмических дефектов оснований чисел, представленных в квадратичной системе вычетов.

4. Разработана методика синтеза вычислительных структур, реализующих немодульные процедуры. Разработан алгоритм определения знака числа в системе вычетов, который открывает новые возможности

проведения операций в СВ не только с положительными, но и с отрицательными числами. Исследованы вопросы реализации прямого и обратного перевода СВ-ПСС. Предложены различные алгоритмы реализации немодульных процедур. Разработаны конкретные структуры преобразователей, проведена надежностная оценка их функционирования. Разработана методика синтеза высокоскоростных алгоритмов масштабирования чисел в СВ. Синтезировано непозиционное устройство масштабирования.

5. Сформулированы условия определения минимальной избыточности, необходимой для обнаружения и локализации ошибок различной кратности. Предложен метод контроля и диагностики ошибок в непозиционном нейропроцессоре. Разработано устройство контроля и исправления ошибок в IUI, преодолевающее недостатки существующих устройств. Усовершенствован метод и разработан алгоритм построения самопроверяемых блоков встроенного контроля, которые, по сравнению с известными, улучшают характеристики получаемых схем за счёт сокращения аппаратурных затрат на их реализацию. Разработан новый класс СБВК. Предложен метод диагностики неисправностей специализированного НП на основе распределения самопроверяемых блоков встроенного контроля в его структуре. Решена оптимизационная задача определения объёма избыточного оборудования блоков встроенного контроля в нейропроцессоре, на основе которой разработана методика определения объёма контролируемого оборудования системы управления автономными скважинными измерительными модулями ОАО НПП "ВНИИГИС".

6. Синтезирована структура отказоустойчивого непозиционного нейропроцессора ЦОС для нефтегазового комплекса.

Достоверность и обоснованность проведенных исследований подтверждается физической аргументированностью и математической корректностью исследуемых вопросов, строгостью принятия допущений и введенных ограничений, использованием апробированного математического

аппарата, сходимостью результатов расчета с известными и полученными на основе эвристических соображений.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ Статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов с использованием непозиционной арифметики /Велигоша A.B., Червяков Н.И., Тынчеров К.Т. // Радиотехника. 1997. № 10. с. 23-28. (Авторский вклад 2 ж.с.)

2. Применение модулярного кодирования информации для синтеза высокоскоростных цифровых фильтров /Червяков Н.И., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т.// Кибернетика и системный анализ. 1998. № 2. с. 1-10. (Авторский вклад 4 ж.с.)

3. Реализация процедур масштабирования чисел в системе вычетов / Тынчеров К.Т. // Вестник Московского авиационного института. 2007. № 4 т. 14 с.

4. Анализ требований к надежности и живучести вычислительных структур с постепенной деградацией. /Тынчеров К.Т.// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2011. - №1.-с.39-41

5. О целесообразности реализации нейросетевых вычислений в базисе непозиционной системы счисления в вычетах. / Тынчеров К.Т. // Там же. 2011. -№2.-с.34-37

6. Алгоритм проектирования схем встроенного контроля. / Тынчеров К.Т. // Там же. 2011. - №6.-с. 12-16

7. Метод расчета живучести специализированных процессоров АСУТП нефтегазовых комплексов. /Тынчеров К.Т.// Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2011. - №.3-с. 82-86.

8. Оценка надежности модулярного нейропроцессора АСУТП. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т. 18, №3, с.219-221.

9. Оценка качества устройств контроля АСУТП. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т. 18, №3, с.216-218.

10. Модулярный мультинейропроцессор для АСУТП нефтегазового комплекса.

// Электронный научный журнал "Нефтегазовое дело". 2011. №6. с.18-23.

http://www.ogbus.ru/authors.

Учебное пособие

11. Системы искусственного интеллекта. / Тынчеров К.Т. Ставрополь: СИУ, 2001, 164 с.

Монографии

12. Отказоустойчивые модулярные структуры в базисе нейронных сетей. / Тынчеров К.Т. Санкт-Петербург: «Лань», 2007. - 246 с.

13. Управление технологическими операциями в нефтедобыче с помощью нейрокомпьютерных систем. / Гуторов Ю.А., Тынчеров К.Т., Шакиров А.А Уфа: УГНТУ, 2011, - 360 с. (Авторский вклад 120с.)

Изобретения

14. № 94-003168/24. Быстродействующий преобразователь двоичного кода в код СОК. / Калмыков И.А., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т.

15.№ 94-009924/24. дело 2753. Отказоустойчивый преобразователь кода СОК в

двоичный код с коррекцией ошибки. / Калмыков И.А., Велигоша A.B. . Тынчеров К.Т.

16. № 94-001926/24, дело 2757. Быстродействующее устройство для умножения чисел по модулю. / Калмыков И.А., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т.

17. № 94-013434/24, дело 2758.Отказоустойчивый сумматор вычетов. Калмыков И.А., Велигоша А.В, Тынчеров К.Т.

18. № 94-019261/24. дело 2761. Отказоустойчивый сумматор вычетов. /.

Калмыков И.А., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т.

19. № 2010154792/20(079256) Способ и устройство для контроля и управления процессом одновременно-раздельной эксплуатации многопластовых обсаженных скважин (варианты) и исполнительный модуль в составе устройства (варианты). Гуторов Ю.А., Тынчеров К.Т., Шакиров A.A., Потапов А.П.

Научно-исследовательские работы

20. Предложения по проектированию средств встроенного контроля табличных арифметических устройств. Разработка предложений по построению автоматизированной системы управления системой связи ракетных войск стратегического назначения на базе устойчивых к отказам и сбоям средств вычислительной техники. НИР «Базонит -2». Раздел 5./ Калмыков И.А., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т. Ставрополь: СВВИУС. 1995. 144с. (Авторский вклад 50 с.)

21. Разработка алгоритмов синтеза цифровых фильтров. Разд.1. Хоздоговорная НИР «Базонит -ХД 001 95/244». Калмыков И.А., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т., Червяков Н.И. Ставрополь: СВВИУС. 1995. 220с. (Авторский вклад 60 с.)

22. Разработка структуры высокоскоростных отказоустойчивых цифровых фильтров СОК. Разд.1. Хоздоговорная НИР «Базонит -ХД 002 95/245». Велигоша A.B., Тынчеров К.Т., Червяков Н.И.Ставрополь: СВВИУС. 1995. 200с. (Авторский вклад 70 с.)

23. Предложения по совершенствованию системотехнических аппаратных средств информационно-расчетных систем и АСУ АСС. НИР «Метрология -27 09605». Тынчеров К.Т., Червяков Н.И. Ставрополь: СВВИУС. 1996. 210с.

(Авторский вклад 50 с.)

24. Разработка методики и алгоритмов оптимизации информационного обмена между комплексами автоматизации управления связью АСУ АСС. Хоздоговорная НИР «Самоход ХД-001-97». Исх. 0896 от 26 октября 1998г. Линец Г.И., Мочалов В.П., Тынчеров К.Т. Ставрополь: СВВИУС. 1998. 132 с. (Авторский вклад 80 с.)

25. Исследование и разработка отказоустойчивых вычислительных структур ЦОС в базисе нейронных сетей. НИР «Методика БИТ ХД-001-00». Тынчеров К.Т. Ставрополь: СВВИУС, -2000, - 91 с. (Авторский вклад 90 с.)

В других изданиях

26. Принципы построения модулярных арифметических устройств цифровых

фильтров. /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// «Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем». Сб. 2-го межгосударственного научно-технического семинара. Туапсе, 1994, - с.80-83. (Авторский вклад I с.)

27. Минимально-избыточные модулярные структуры параллельно-конвейерной обработки информации. /Тынчеров К.Т.// Тематический научно-технический сб. Выпуск 12. - Ставрополь: СВВИУС, - 1994, - с. 63.

28. Структуры арифметических устройств специализированных процессоров, функционирующих в системе остаточных классов. /Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B.// Сборник статей VIII—ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи (19-21 октября 1994г.), - Ставрополь: СВВИУС, - с. 83. (Авторский вклад 0.3 с.)

29. Корректирующие коды СОК с использованием интегрально-индексной характеристики /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И// Там же. с. 70. (Авторский вклад 0,3 с.)

30. Показатели для оценки устойчивости функционирования непоэиционного процессора с деградируемой структурой /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И., Велигоша A.B., Калмыков H.A., Линец Г.И.// Там же. с. 85. (Авторский вклад 0,2 с.)

31. Исследование и обоснование применения активной реконфигурации как способа повышения отказоустойчивости АУ СП СОК. /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И., Велигоша A.B., Калмыков H.A.// Там же. с. 69. (Авторский

вклад 0.3 с.)

32. Коррекция кодов СОК в параллельно-конвейерных структурах вычислительных средств / Тынчеров К.Т., Червяков Н.И.. Велигоша A.B., Калмыков И.А./ Материалы 13-ой НТК Серпуховского высшего военного инженерного училища ракетных войск. Часть 2, инв. №61, дсп, - Серпухов: СВВКИУ РВ, -1995, - с. 116. (Авторский вклад 0,3 с.)

33. Имитационная модель деградируемого спецпроцессора ЦОС класса

вычетов с реконфигурируемой структурой. /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Там же. с. 118. (Авторский вклад 0,3 с.)

34. Пространственно-временное перераспределение вычислительных ресурсов при деградации спецпроцессора, реализующего операцию свертки /Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Состояние и перспективы развития космической связи вида войск. Материалы IX-ой НТК (16-17 марта 1995г.), - Ставрополь: СВВИУС, -1995, - с. 93. (Авторский вклад 0,3 с.)

35. Обнаружение ошибок в избыточной системе остаточных классов. /Тынчеров К.Т., Червяков Н.И., Лавриненко И.Н., Мезенцева О.С., Иванова П.Е.// Сборник статей VIII-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи (19-21 октября 1994г.), - Ставрополь: СВВИУС, -1994, - с. 69. (Авторский вклад 0,5с.)

36. Анализ распределения одиночных ошибок в полном диапазоне при использовании СОК /Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Сборник депонированных рукописей № 6959 94.01.28, вып. 27, серия Б, инв. № В 2491, -1994, -с. 25-36. (Авторский вкюд 5с.)

37. Разработка нового способа введения отрицательных чисел в СОК /Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Сборник депонированных рукописей № 6960 94.01.28, вып. 27, серия Б, инв. № В 2492, -1994, -с. 24-39. (Авторский вклад Зс.)

38. Анализ распределения ошибок и способы их коррекции при введении отрицательных чисел в избыточной системе остаточных классов / Тынчеров К. Г., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Сборник депонированных рукописей № 6987 94.03.10, вып. 27, серия В, инв. № В 2526, -1994, -с. 44-58. (Авторский

вкпад 12с.)

39. Высокопроизводительные параллельно-конвейерные структуры, функционирующие в системе остаточных классов /Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Калмыков И.А.// Сборник депонированных рукописей № 71407 94.09.94, вып. 27, серия Б, инв. № В 2607, -1994, -с. 12-35. (Авторский вклад 4 с.)

40. Коррекция ошибок в рекурсивных цифровых фильтрах, функционирующих в системе остаточных классов. /Тынчеров К.Т., Тынчеров О.Т.// Материалы НТК «Роль и место военно-космических сил в современных операциях Вооруженных сил РФ» (21-23 марта 1995 г.). - М.: академия им. Можайского, - 1995, - с. 123-126. (.Авторский вклад 3 с.)

41. Конструирование цифровых фильтров на основе квадратично-модулярной системы счисления. /Тынчеров К.Т., Велигоша A.B.// Актуальные вопросы развития защищенных телекоммуникационных сетей связи. Материалы НТК (07-09 февраля 1995г.) часть 3, - Орел: ВИПС, - с. 193-194. (Авторский вклад 1 с.)

42. Одномерные систолические матрицы в процессорах СОК. /Тынчеров К.Т.// Проблемы сохранения боевой готовности и эксплуатации ракетного вооружения в современных условиях. Материалы НТК (19-21 сентября 1995 г.). - Краснодар: КВВКИУ РВ, - 1995, -с. 22-28.

43. Дискретное преобразование Фурье в кольце квадратичных вычетов. 'Тынчеров К. Т.// Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем. Межгосударственный научно-технический семинар (21-27 сентября 1995г.), - Туапсе, - 1995,-с. 33-43.

44. Анализ эффективности алгоритмов ЦОС. /Тынчеров К.Т.// Направления развития систем и средств радиосвязи. Сборник статей НТК (23-25 апреля 1996г.) т.2, - Воронеж: ВНИИС, - 1996, - с.557-565

45. Анализ оптимального использования различных модификаций СОК для выполнения ДПФ /Тынчеров К.Т.// Тематический научно-технический сборник. Выпуск 14. - Ставрополь: СВВИУС, - 1996, - с. 176-179.

46. Исследование скоростных характеристик современных процессоров ЦОС. /Тынчеров К.Т.// Материалы XI-ой НТК «Проблемы обеспечения высокой боеготовности мобильных ракетных комплексов и их систем» (28-29 ноября 1996г.) - Серпухов: СВВКИУ, - 1996 г., - с. 28-36.

47. Высокоскоростной табличный умножитель вычетов. /Тынчеров К.Т.//

Материалы Х-ой НТК «Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС» (24-25 октября 1996г.) -Ставрополь: СВВИУС, - с. 61-62.

48. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов в системе остаточных классов. /Тынчеров К.Т.// Материалы НТК Воронежского научно-исследовательского института связи. - Воронеж: ВНИИС, - 1998, - с. 58-67.

49. Высокоскоростной анализатор спектра последовательности сигналов увеличенной длины в классе квадратичных вычетов. /Тынчеров К.Т., Тынчеров О.Т.// Тематический научно-технический сборник. Выпуск 15. - Ставрополь: СВВИУС, - 1997, - с. 176-179. (Авторский вклад 0,5 с.)

50. Алгоритм обучения нейронных сетей, функционирующих в системе цифровой обработки сигналов. / Тынчеров К.Т., Ходжаев Г.А.// Материалы II международной НПК (г. Сочи). Т.2. - М: МГАПИ, - 1999, с.222-232. (Авторский вклад 8 с.)

51. Оценка производительности современных процессоров ЦОС. /Тынчеров К.Т Л Материалы XIV-ой НТК филиала Ростовского военного института ракетных войск стратегического назначения (г. Ставрополь). - Ставрополь: СФ РВИ РВ, - 2000, - с.44-54.

52. Сложные структуры данных для нахождения остатков чисел. / Тынчеров К.Т. // Материалы III международной НПК (г.Сочи). «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (02-06 октября 2000г.) - М.: МГАПИ, - 2000, с. 311 -321.

53. Нейросетевые алгоритмы вычисления ДПФ в задачах цифрового спектрального анализа. /Тынчеров К.Т.// Тематический научно-технический сборник. Выпуск 18. - Ставрополь: ФРВИ РВ, - 2000, - с. 33-43.

54. Алгоритмы ЦОС в базисе нейронных сетей. /Тынчеров К.Т., Ходжаев Г.А., Ходжаев А.Г.// Совершенствование методов управления социально-экономическими процессами и их правовое регулирование. I научно-практическая конференция (18-19 мая 2000 г.). -Ставрополь: СИУ, - 2000, - с.

53-54. (Авторский вклад 1 с.)

55. Нейросетевые алгоритмы ЦОС /Тынчеров К.Т.// «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» IV-я международная НПК (г.Сочи, октябрь 2001 г.)-с. 112-116.

56. Метод цифровой обработки сигналов в нейросетевом базисе модулярных вычислений /Тынчеров К.Т.// «Современные технологии в нефтегазовом деле» Всероссийская НТК, посвященная 30-летию кафедры разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений филиала ГОУ ВПО «Уфимский государственный нефтяной технический университет» в г. Октябрьском (Башкортостан г. Октябрьский 11 декабря 2009 г.) -с. 33-39.

57. Использование файлообменных одноранговых сетей. /Тынчеров К.Т., БендриковскиП Н.В..У Сборник статей 37-ой НТК молодых ученых, аспирантов и студентов. 10-15.05.2010 г. Филиал ГОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском - с. 39-44 (Авторский вклад 3 с.)

58. От неокортекса крысы до искусственного разума. /Тынчеров К.Т., Макосина С Б Сборник статей 38-ой НТК молодых ученых, аспирантов и студентов. 18.04-¡4.05.2010 г. Филиал ГОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском. -с.33-39 (Авторский вклад 3 с.)

59. Цифровая обработка сигналов в нейросетевом базисе модулярных вычислений // Сборник трудов VII международной НПК «Ашировские чтения», г. Туапсе, 6-9 октября 2010 г. с. 235-239.

60. Аппаратурно-методический комплекс для мониторинга технического состояния нефтепромыслового оборудования на основе отказоустойчивых нейропроцессорных структур. // Материалы международной НТК, посвященной 55-летию образования ВНИИГИС «Технологии и аппаратура геофизических исследований в скважинах при решении актуальных задач разработки и разведки нефти, газа, твердых полезных ископаемых», ОАО НПП «ВНИИГИС», 4-7 октября 2001 г., РБ, г. Октябрьский.

61. Отказоустойчивый модулярный мультинейропроцессор для

аппаратурно-методического комплекса контроля и управления процессом эксплуатации скважин./ Тынчеров К.Т. Ю.А.Гуторов, Шакиров A.A., Горюнова М.В. // Материалы Всероссийской НТК «СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НЕФТЕГАЗОВОМ ДЕЛЕ - 2011», посвященной 55-летию филиала УГНТУ в г.Октябрьском 02.12.2011 г. Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском.

Диссертант

К.Т. Тынчеров

1 2 - 7 9 3 6

2011337442

2011337442

ПРЕДИСЛОВИЕ.

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВОПРОСОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СТРУКТУР ЦОС.

1.1. Исследование общих принципов проектирования высокоскоростных и высокоточных вычислительных структур ЦОС.

1.2. Анализ требований, предъявляемых к надежности и живучести вычислительных структур.

1.3. Проблемы реализации ЦОС с использованием специализированных нейронных вычислительных структур.

1.4. Исследование целесообразности реализации параллельных нейронных вычислений в базисе непозиционной системы счисления в вычетах.

1.5. Постановка проблемы исследований.

1.6. Выводы к первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ КОНЦЕПЦИЙ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ НЕПОЗИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОРОВ ЦОС.

2.1. Исследование особенностей распределения ошибок в модулярных процессорных элементах.

2.2. Методика введения избыточности системы вычетов для обеспечения функций контроля и диагностики специализированного процессора.

2.2.1. Минимизация избыточности СВ.

2.3. Разработка метода контроля и диагностики неисправностей непозиционного процессора.

2.4. Обоснование принципов применения самопроверяемых блоков встроенного контроля в непозиционных нейропроцессорах ЦОС.

2.5. Выводы к второй главе.

ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЬНЫХ ПРОЦЕДУР В СИСТЕМЕ ВЫЧЕТОВ.

3.1. Постановка задачи.

3.2 Методика синтеза отказоустойчивых устройств, выполняющих арифметические операции.

Алгоритмы функционирования и структуры модульных умножителей.

Алгоритмы функционирования и структуры модульных умножителей.

3.3. Выбор рациональных наборов оснований корректирующей системы вычетов.

3.4. Выводы к третьей главе.

ГЛАВА 4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ И АППАРАТУРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ НЕМОДУЛЬНЫХ ПРОЦЕДУР В СИСТЕМЕ ВЫЧЕТОВ

4.1. Постановка задачи.

4.2. Алгоритмы определения знака числа в системе вычетов.

4.3. Развитие методов теории чисел для повышения эффективности преобразований позиционных кодов в код системы вычетов и обратно .152 4.3.2. Методы и алгоритмы преобразования чисел из системы вычетов в позиционную систему счисления.

4.4. Масштабирование чисел в системе вычетов.

4.5. Методика определения позиционных характеристик системы вычетов. 183 4.5.1. Методика определения ранга числа.

4.6. Выводы к четвертой главе.

ГЛАВА 5. СИНТЕЗ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ЦОС.

5.1. Методика разработки модели непозиционной НС.

5.2. Оптимизация структуры непозиционной НС.

5.3. Моделирование процессов определения позиционных характеристик СВ в структуре нейросети.

5.4. Аппаратная реализация СВ в нейросетевом базисе современных интегральных схем.

5.5. Моделирование процессов ЦОС на основе отказоустойчивой структуры НС

5.4.1. Методика определения объема контролируемого оборудования специализированного нейропроцессора ЦОС.

5.6. Выводы.

ГЛАВА 6. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИНТЕЗИРУЕМОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ЦОС.

6.1. Определение качества разработанных средств контроля и.

6.1.1. Оценка качества устройства контроля и исправления ошибок в непозиционном процессоре.

6.1.2. Оценка качества самопроверяемых блоков встроенного контроля.

6.1.3. Определение границ применения средств контроля и диагностики в спецпроцессорах.

6.2. Расчёт живучести спецпроцессоров с учётом средств контроля и диагностики.

6.3. Сравнительная оценка живучести процессора ДПФ.

6.4. Сравнительная оценка надежности нейрокомпьютера, функционирующего в системе вычетов.

6.5. Выводы к шестой главе.

Значительное увеличение количества, многообразия и сложности информации является отличительной чертой современного общества. Существующая в настоящее время тенденция передачи функций управления электронно-вычислительным машинам требует ответственного подхода их создателей к вопросам обеспечения надежности управляющих машин.

Особую значимость указанные вопросы приобретают в процессах управления сложными и опасными для жизни человека системами. Примерами подобных технических систем могут служить гидротехнические сооружения, системы вооружения, атомные электростанции, аэрокосмические системы [1011].

Прямые экономические потери от снижения эффективности подобных систем (вплоть до полного отказа в результате их ненадежного функционирования) очевидны. Поэтому возникает необходимость в дополнительных затратах на повышение надежности в процессе эксплуатации, которые могут составлять десятки миллиардов рублей. Однако эти потери не сопоставимы с теми потерями, к которым приводят отказы подобных систем, с их экологическими и социальными последствиями (трагедия Бхопала, авария в Базеле, связанная с отравлением Рейна, наконец, Чернобыль и Фукусима).

Особо следует отметить, что целевые функции подобных систем имеют стратегическое значение. Трудно подсчитать потери от срывов в Американской космической программе в результате аварии "Челленджера" и других ракет-носителей. Еще более тяжелым и беспрецедентным будет этот расчет, если предположить сбой в управлении российскими комплексами ракетных войск стратегического назначения или в разрабатываемой американцами системе противоракетной обороны.

С практической точки зрения, уровень надежности управляющих вычислительных структур сегодня совершенно недостаточен для ответственных применений без принятия специальных мер, которые предусматривают предупреждение отказов и обеспечение отказоустойчивости. Меры первого направления имеют целью исключить ошибки при разработке вычислительных структур, увеличить безотказность и долговечность их элементов. Меры второго направления призваны придавать вычислительным структурам свойство отказоустойчивости, т.е. способность обнаруживать отказы и устранять или уменьшать их последствия и продолжать исправное функционирование. К этим мерам относится, например, давно применяемое резервирование (дублирование, мажорирование) элементов структуры как средство противодействия аппаратным отказам.

С точки зрения теоретических исследований, вопросы обеспечения надежности сложных систем выходят на качественно новый уровень своего развития:

• Возникает необходимость в построении моделей систем вместе с моделями окружающей среды и их взаимодействиями;

• Требуется обеспечение сверхмалых вероятностей полного отказа систем порядка 10"12 - Ю-15;

• Осуществляется поиск новых отказоустойчивых аппаратных и программных решений в области управляющих вычислительных систем [42].

Естественно, что создать абсолютно надежные компоненты автоматизированных систем управления сложными системами принципиально не возможно. Однако обеспечить максимально возможную отказоустойчивость вычислительных структур явно необходимо.

Развитие отечественной и зарубежной вычислительной техники всегда базировалось на совершенствовании методов и способов повышения производительности, расширения функциональных возможностей на трех основных уровнях разработки вычислительных структур: архитектурном, алгоритмическом и арифметическом. Сегодня данные уровни находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, выделяя общую, наиболее тенденциозную черту - стремление к максимальному распараллеливанию операций. Это нашло свое отражение в исследованиях по вопросам поиска и применения новых, нетрадиционных способов кодирования информации, которые способны обеспечить не только высокоскоростные вычисления, но и добиться высокой отказоустойчивости структур, управляющих сложными системами.

Наиболее привлекательными в этом отношении являются системы на основе нейронных сетей с использованием кодирования посредством модулярного представления информации. Указанный аспект становится особенно актуальным в период появления новой организации сверхскоростных вычислений - нейронных сетей.

Нейронные сети (НС) начинают играть все более важную и заметную роль на всех этапах жизненного цикла управления вычислительными процессами при цифровой обработке сигналов. В настоящее время можно выделить три основных научных направления в области нейроматематики:

• теория нейронных сетей;

• нейроинформатика (использование теории нейронных сетей для разработки алгоритмов решения задач);

• нейроны и нейрокомпьютеры [1-5].

В области нейронных сетей российская научная школа, развиваемая в течение 30 лет, имеет приоритет по сравнению с зарубежными школами. Теория НС является алгоритмическим базисом развития нейрокомпьютеров подобно тому, как булева алгебра являлась в течение более 50 лет алгоритмическим базисом однопроцессорных и многопроцессорных ЭВМ.

Теперь есть все основания считать, что любые задачи в области цифровой обработки сигналов (ЦОС) должны более эффективно решаться на нейрокомпьютерах, так как, в принципе, алгоритм любой задачи может быть представлен в логическом базисе с контролируемым числом слоев нейронов. Это означает, что нейросетевой алгоритм решения любой задачи на логическом уровне более параллелен, чем любая мыслимая его физическая реализация. Следовательно, в НС изначально заложены потенциальные возможности высокоскоростной обработки информации.

Эволюционное развитие электронно-вычислительных машин привело к появлению нового поколения процессоров (ETANN, ZISC, L-Neuro, NiSP, Neuro Matrix 6403 и т.п.), основанных на моделировании нейронной организации человеческого мозга. Важным аспектом строения нейронных сетей является их потенциальная способность к обеспечению высокой надежности. Основателем этой идеи является профессор Массачусетского Технологического института Уоррен Мак-Каллок (1898-1969 г.г.). Его теоретические исследования получили сове развитие в работах Галушкина А.И., Мкртчяна С.О., Рельина Б., Бутакова Е.А., Варшавского В.И., Кохонена Т., Гроссберга С., Анохина П.К. и др. Уникальность нейронных сетей, с точки зрения повышения скорости ЦОС, заключается в распараллеливании машинных операций. Это в свою очередь выгодно отличает их от Фон-неймановской архитектуры:

• Параллельной работой очень большого числа относительно простых вычислительных устройств (искусственных нейронов);

• Способностью нейронной сети к обучению, которое осуществляется путем коррекции параметров сети;

• Высокой помехо- и отказоустойчивостью;

• Простотой организации нейронов и простотой соединения их между собой, что позволяет использовать новые физические принципы обработки информации для аппаратных реализаций искусственных нейронных сетей.

Особая ценность нейронных сетей, применительно к вопросам обеспечения высокой отказоустойчиости, заключается в том, что они являются самоорганизующимися. Значит, система способна к обучению, и, следовательно, к самостоятельному обнаружению и исправлению возникающих ошибок внутри ее.

Вместе с тем создание данной теории породило множество вопросов, связанных с ее реализацией. Как оказалось, модели современных искусственных нейронных сетей в большинстве своем являются чисто математической интерпретацией построения биологических нейронных сетей, что приводит к потере значительной части способностей своего биологического прототипа. Кроме того, очевидна невозможность использования традиционных алгоритмов в нейросетевом базисе в виду его параллельной архитектуры. Для моделирования нейронных сетей необходимы специальные средства: программы-эмуляторы (нейропакеты) или аппаратные ускорители-нейрокомпьютеры. Программы-эмуляторы функционируют в основном на ПЭВМ и рабочих станциях, вычислительной мощности которых явно не хватает для большинства сложных задач обработки сигналов. Следовательно, для сложных задач большой размерности целесообразно использование специализированных нейрокомпьютерных ускорителей, обеспечивающих в несколько раз большую мощность при реализации нейронных сетей по сравнению с персональными компьютерами и рабочими станциями.

Следует также отметить, что скоростные возможности НС, функционирующих в обычной позиционной системе представления информации, все же имеют свои границы. Кроме того, вопросы обеспечения требуемого уровня отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС с помощью обычной системы счисления весьма проблематичны [2].

В этой связи наиболее уместным является применение модулярных систем счисления, и в частности, системы вычетов.

Опыт проектирования первых вычислительных устройств на базе модулярного кодирования информации показал, что в плане повышения скорости и достоверности обработки числовой информации системы вычетов обладают более широкими возможностями, чем обычные позиционные системы счисления (ПСС). Как известно, отказоустойчивость процессоров обеспечивается за счет введения разнообразных форм избыточности: аппаратной, программной и временной. С точки зрения обеспечения аппаратной избыточности можно использовать специальное кодирование, обладающее не только свойствами параллелизма, но и естественными корректирующими способностями. Исследования показали, что в теории чисел существует модулярная система счисления в вычетах, основанная на китайской теореме об остатках Сун-Цзы. Данная непозиционная модульная система позволяет не только распараллеливать выполнение машинных операций, но и обладает способностью информационного резервирования. Уникальность системы вычетов состоит в том, что аппаратные средства обработки информации в данной системе относятся к легко контролируемым и диагностируемым. Это обусловлено специфическими особенностями представления и обработки кодовых структур в системе вычетов и характером проявления в них отказов и сбоев. Теоретические основы построения числовой системы в вычетах являются развитием широко известного в теории чисел раздела сравнений. Этому направлению посвятили свои работы чешские исследователи А. Свобода и М. Валах, а также российские ученые В.М. Амербаев, Ю.Г. Дадаев, А.А. Коляда, В.А. Краснобаев, Н.И.Червяков и др.

С внедрением в практику проектирования нейровычислителей высоких интегральных технологий появилась возможность учитывать наиболее существенные достоинства системы вычетов: прежде всего табличную структуру алгоритмов модулярной арифметики и относительную простоту их параллелизации при выполнении операций над малоразрядными остатками. Важнейшей отличительной особенностью разработанных подходов к построению более совершенных по сравнению с существующими вариантами машинной арифметики модульных структур является использование избыточного кодирования элементов рабочих диапазонов, что, безусловно, обязано возросшим техническим возможностям нейросетей. При этом большое внимание уделяется проблеме совмещения вычислительных особенностей модулярного кодирования с архитектурными особенностями строения НС.

Кроме того, необходимо выработать единый подход к обеспечению необходимого уровня отказоустойчивости НС при выполнении высокоскоростной цифровой обработки сигналов на этапах реализации как модульных, так и немодульных процедур [2].

Поэтому в рамках исследований по данной проблеме ключевая роль отводится развитию теории алгоритмического конструирования, формирования принципов построения, разработке методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в системе цифровой обработки сигналов.

Известные публикации [6-9] по модулярным способам кодирования информации отражают, главным образом, начальный период их развития, замыкаясь в рамках внутренних исследований. Что же касается текущего периода, то систематическое изложение его содержания, а тем более разработка теоретического аппарата, обеспечивающего отказоустойчивость нейропроцессоров цифровой обработки сигналов (ЦОС) в системах управления нефтегазовыми комплексами, в литературе фактически отсутствуют. Настоящие исследования в значительной мере восполняют данный пробел.

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

А - решение задачи с заданной точностью е; ac(t) - вычислительная готовность; ai - вычет (остаток) числа А = (ах,а2,.,ап);

В - быстродействие вычислительной структуры;

В, - обозначение ортогонального базиса числа в СВ;

А - величина коррекции числа;

Е - показатель эффективности при измерении живучести; е — точность решения задачи;

Fd - глубина диагностирования;

Fx (t) - распределение времени до первого отказа;

О - плотность распределения отказов;

G(t) - распределение времени восстановления; g(t) - плотность распределения времени восстановления;

К (0] - коэффициент готовности вычислений;

Im - обозначение мнимой части комплексного числа;

Кг - коэффициент готовности; к - количество контрольных оснований СВ;

Л (г) - обозначение огибающей аналогового сигнала;

Я - параметр потока отказов;

Я(1) - интенсивность отказов в момент времени t; М - множество алгоритмов;

М - полный диапазон системы вычетов М = т]т2,.,тп; Мр - рабочий диапазон системы вычетов; mi - основание (модуль) числа в СВ; N - число отсчетов ДПФ за период 2ж; N(j,i) - живучесть вычислительной системы;

N у — количество идентичных вычислительных модулей; Ыср - среднее время вычисления между отказами;

Ыв(0 - число объектов, находящихся в рабочем состоянии в момент времени /;

Пк - полнота контроля вычислительной структуры;

Робн - вероятность обнаружения ошибок;

Р(/0)- вероятность безотказной работы;

Я - избыточный диапазон СВ;

Яс - показатель избыточности;

Яе - действительная часть комплексного числа; - показатель надежности системы;

Я*(7,Г)] - надежность вычисления; г - количество избыточных (резервных) оснований в СВ; гА - ранг числа А в СВ;

5 - критерий превосходства;

5 - номер интервала в диапазоне М;

Т - средняя наработка между отказами;

Г(/0) - средняя наработка на отказ; - время;

Кос - среднее время восстановления системы;

3 - время замены неисправного узла; (с - время отказа системы;

Кок ~ время локализации ошибки в системе; т - порог вычислений;

1пбн - время обнаружения ошибки; хоп. оперативность обнаружения и локализации неисправности в системе; Ф(/) - меняющаяся часть фазы аналогового сигнала; Х(1) - цифровой сигнал как функция времени;

Х(м>) - амплитудный спектр сигнала х(7); Хк .результат вычисления ДПФ; V - количество (объем) оборудования; м> - угловая частота сигнала (м^ = 2; м>0 - несущая частота сигнала; 8 - вычислительная эффективность; ср{т) - функция Эйлера;

0 - вычислительная сложность преобразования Фурье (количество 0* -умножений и 0+ - сложений); £ | - обозначение сумматора по модулю;

П\ - обозначение умножителя по модулю;

АВПФ - алгоритм Винограда для преобразования Фурье;

БПФ - быстрое преобразование Фурье;

ДПФ - дискретное преобразование Фурье;

ЗУ- запоминающее устройство;

КвСВ - квадратичная система вычетов;

КСВ - комплексная система вычетов;

МКвСВ - модифицированная квадратичная система вычетов; ЛЧМ -линейная частотная модуляция; НК -нейрокомпьютер; НП - нейропроцессор; НС - нейронная сеть;

ОВСНС - отказоустойчивые вычислительные структуры на основе нейронных сетей;

ОПСС - обобщенная полиадическая система счисления; ПЛИС - программируемые логические интегральные схемы; ПЛМ - программируемая логическая матрица; ПСС - позиционная система счисления; СВ - система вычетов;

СП - специализированный процессор;

СБВК - самопроверяемые блоки встроенного контроля;

ТЧП - теоретико-числовые преобразование;

ТВР - табличный вариант реализации;

ЦОС - цифровая обработка сигналов.

ВВЕДЕНИЕ Общая постановка проблемы и ее актуальность

Небезызвестен тот факт, что многие производители современных процессоров ЦОС встают перед реальностью, когда исчерпываются возможности дальнейшего улучшения характеристик отказоустойчивости цифровых компьютеров и с точки зрения технологий и с точки зрения программ. Попытки создания некоторых алгоритмических конструкций (активная и пассивная реконфигурация, мажоритарное резервирование при выполнении быстрого преобразования Фурье, быстрых алгоритмов свертки и 1 -преобразования в различных базисах) позволили в той или иной мере решить поставленные задачи. Однако, отсутствие в них общего подхода, единых критериев, а также использование различных ограничений, не позволяет выработать четкие рекомендации по эффективному синтезу и использованию конкретного метода для реализации высокопроизводительного и отказоустойчивого управления цифровой обработкой сигналов в системах управления нефтегазовыми комплексами. Именно данные аспекты в первую очередь определяют актуальность темы и научную проблему диссертационных исследований: создание теоретического аппарата синтеза вычислительных структур цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующих в базисе алгоритмов модулярной арифметики и отвечающих современным требованиям отказоустойчивости, предъявляемым к автоматизированным системам управления нефтегазовыми комплексами.

Математическая формулировка и основные направления разработки проблемы

Необходимо разработать теоретическую базу для внедрения методов и алгоритмов контроля и диагностики, которая обеспечит показателю живучести ас, непозиционного нейропроцессора экстремальное значение при сохранении быстродействия В и ограничениях на объём оборудования V .

Аналитически постановка сформулированной проблемы может быть представлена критерием оптимальности

О: [ac(d) = ае] л [B(d) >В']л [V(d) < V*]; d^G: [тот < топ] л [Робш > CJa [Пк1 > П'к] л [Fál > F¡], где d - разрабатываемые средства контроля и диагностики.

Разработка и совершенствование методов контроля и диагностики, а также их применение в структуре нейропроцессора должно обеспечить максимум выбранному показателю живучести при заданных ограничениях.

Цель и задачи исследований

Целью работы является развитие теории алгоритмического конструирования, формирование принципов построения, разработка методов проектирования и средств реализации отказоустойчивых вычислительных структур на основе нейронных сетей (ОВНС) в базисе алгоритмов модулярной арифметики, функционирующих в системах цифровой обработки сигналов.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решаются следующие основные задачи:

1. Анализ существующих подходов к обеспечению высокой отказоустойчивости вычислительных структур ЦОС и обоснование целесообразности декомпозиции параллельных нейронных вычислений в базис непозиционной системы вычетов.

2. Разработка научно-методического аппарата исследования процессов обработки информации в ОВНС.

3. Развитие теоретических концепций параллельной обработки информации в ОВНС.

4. Разработка теоретических принципов и аппаратурной реализации немодульных процедур в системе избыточного кодирования информации.

5. Разработка метода синтеза отказоустойчивых моделей нейронных сетей ЦОС в базисе алгоритмов модулярной арифметики и исследование эффективности предложенных структур в новом поколении интеллектуальных скважин нефтегазовых комплексов на месторождениях Российской Федерации.

Методы исследования базируются на использовании методологии системного анализа, методов математического моделирования, математического аппарата теории чисел, теории кодирования, теории вероятности.

Объект исследования: Отказоустойчивые вычислительные структуры цифровой обработки сигналов на основе нейронных сетей, функционирующие в базисе алгоритмов модулярной арифметики.

На защиту выносятся:

1. Методика оценки живучести спецпроцессора с учётом влияния средств контроля и диагностики;

2. Методика определения объёма контролируемого оборудования спецпроцессоров;

3. Метод контроля и диагностики непозиционного нейропроцессора;

4. Алгоритм проектирования схем встроенного контроля унитарного кода.

Научная новизна. В работе получены научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие теории и принципов построения отказоустойчивых непозиционных вычислительных структур на основе нейросетей. Среди указанных решений можно выделить следующие:

1. Обоснование единого методологического подхода к разработке и исследованию отказоустойчивых вычислительных нейропроцессорных структур в базисе системы вычетов, предназначенных для использования в инженерных сетях нефтегазовых комплексов.

2. Развитие теоретических концепций обеспечения отказоустойчивости высокопроизводительных непозиционных процессоров ЦОС в части, касающейся: исследований особенностей распределения ошибок в модулярных процессорных элементах; разработки новой методики введения избыточности в системе вычетов для обеспечения функций контроля и диагностики специализированного процессора; разработке методики минимизации избыточности СВ; разработке метода контроля и диагностики неисправностей непозиционного процессора; разработки принципов применения самопроверяемых блоков встроенного контроля в непозиционных нейропроцессорах ЦОС.

3. Разработка теоретических основ и принципов построения кодов класса вычетов с высокими корректирующими способностями, применение которых позволяет обнаруживать и исправлять ошибки в процессе функционирования нейропроцессорных структур.

4. Разработка методов и алгоритмов выполнения модульных и труднореализуемых (немодульных) операций в системе вычетов, характеризующиеся меньшими временными и аппаратурными затратами по сравнению с ранее известными реализациями и являющиеся базисными элементами непозиционных нейросетевых структур.

5. Разработка метода определения границ ошибочных интервалов в зависимости от оснований системы вычетов, учитывающего неравномерность и симметричность распределения ошибок в полном диапазоне модулярной системы вычетов;

6. Развитие метода контроля и диагностики ошибок в непозиционном процессоре на основе ошибочных интервалов, не требующего больших объёмов вычислений и сокращающего время обнаружения и локализации неисправностей до времени цикла спецпроцессора;

7. Разработка методологии синтеза отдельных элементов и общей структуры устойчивого к отказам непозиционного нейропроцессора для решения задач управления нефтегазовыми комплексами, с последующим внедрением в производство.

8. Новизна выполненной проверки отказоустойчивости промышленной системы управления, построенной на основе предложенных нейросетевых модулярных моделей и методов, состоит в разработке высоконадежной вычислительной структуры в составе системы управления автономными скважинными измерительными модулями ОАО НПП "ВНИИГИС".

Практическое значение данной работы заключается в разработке технологии создания в составе АУСТП отказоустойчивых интегрированных нейронных структур, обеспечивающих цифровую обработку сигналов в системе класса вычетов и решение задач контроля и диагностики инженерных сетей нефтегазодобычи.

Теоретические результаты работы, полученные в 1993-1998 годах, применялись при разработке специализированных процессоров цифровой обработки широкополосных сигналов в Воронежском НИИ связи (НПО «Заря») и НПО «Селена» (г. Краснодар).

Внедрение результатов работы. Выявленные принципы структурно-функциональной организации нейронных сетей использованы при разработке других сложных модулярных технических систем специального назначения, а также внедрены в учебный процесс по дисциплине Интеллектуальные информационные системы в Ставропольском институте управления и по дисциплине информатика в филиале ГОУ ВПО УГНТУ в г. Октябрьском. Вопросы реализации, использования и апробации результатов Основные теоретические и экспериментальные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ведомственных, республиканских (краевых), всероссийских и международных конференциях и семинарах, в том числе на 11-ом межгосударственном научно-техническом семинаре «Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем». (г.Туапсе, - 1994 г.); УШ-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи (г. Ставрополь, 19-21 октября 1994г); 13-ой научно-технической конференции Серпуховского высшего военного инженерного училища ракетных войск (г. Серпухов, 1995 г.); 1Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Состояние и перспективы развития космической связи вида войск» (г. Ставрополь, 16-17 марта 1995г.); НТК академии им. Можайского «Роль и место военно-космических сил в современных операциях Вооруженных сил РФ» (г. Москва, 21-23 марта 1995 г.); научной конференции Орловского военного института правительственной связи «Актуальные вопросы развития защищенных телекоммуникационных сетей связи» (г. Орел, 07-09 февраля 1995г.); НТК Воронежского НИИ связи «Направления развития систем и средств радиосвязи», (г. Воронеж, 1996 г.); Х-ой НТК Ставропольского высшего военного инженерного училища связи «Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС» (г. Ставрополь, 24-25 октября 1996г.); Х1-ой НТК Серпуховского ВВКИУ «Проблемы обеспечения высокой боеготовности мобильных ракетных комплексов и их систем» (г. Серпухов 28-29 ноября 1996г.); научно-технической конференции Воронежского научно-исследовательского института связи (ВНИИС, 1998 г.); П-ой международной НТК Московской государственной академии приборостроения и информатики (г. Сочи, сентябрь 1999 г.); Х1У-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск стратегического назначения (г. Ставрополь, 2000 г.); Ш-ей международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, 02-06 октября 2000г.); ХУ-ой НТК Ставропольского филиала Ростовского военного института ракетных войск «Проблемы совершенствования автоматизированных систем боевого управления и связи ракетных войск стратегического назначения» (Ставрополь 22-23 ноября 2001 г); 1У-ой международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (г.Сочи, октябрь 2001г.); УП-ой международной НПК «Ашировские чтения», г. Туапсе, 6-9 октября 2010 г.

Публикации

Всего по теме диссертации в период с 1993 по 2011 годы автором опубликовано более 110 работ, из них 10 статей в рецензируемых журналах из списка ВАК, выполнены две НИР, внедрены результаты четырех хоздоговорных работ, получено пять положительных решений по заявкам на изобретения, опубликованы одно учебное пособие, две монографии (одна из них в соавторстве).

Достоверность и обоснованность проведенных исследований подтверждается физической аргументированностью и математической корректностью исследуемых вопросов, строгостью принятия допущений и введенных ограничений, использованием апробированного математического аппарата, сходимостью результатов расчета с известными, и полученными на основе эвристических соображений.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка, содержит 324 страницы основного текста и трех приложений. Библиографический список содержит 227 наименований литературы.

Основные результаты, полученные в ходе исследований, можно отнести к следующим: на основе анализа требований, предъявляемых к НП АСУ ТП нефтегазовых комплексов и условий их функционирования, сделан вывод о возможности улучшения ряда эксплуатационных и технических характеристик, определяющих живучесть вычислительных систем; исследованы свойства системы вычетов, показано, что использование СВ позволяет повысить быстродействие и живучесть специализированных НП за счёт параллельной модульной структуры и возможности конвейеризации вычислений; показано, что кроме выбора архитектуры процессора необходимо наличие средств аппаратно-программной поддержки, обеспечивающих достижение цели функционирования, к которым следует, прежде всего, отнести использование и разумное сочетание всех видов избыточности и обеспечение работы процедур контроля и диагностики; доказано, что от эффективности функционирования и вероятностно-временных характеристик зависит потенциальная живучесть специализированного процессора; определено, что одним из направлений совершенствования средств контроля и диагностики является исследование характера распределения ошибок в полном диапазоне системы вычетов; предложен метод определения границ ошибочных интервалов в зависимости от оснований СВ, учитывающий неравномерность и симметричность распределения ошибок в полном диапазоне СВ; сформулированы условия определения минимальной избыточности, необходимой для обнаружения и локализации ошибок различной кратности; получено новое математическое выражение величины контрольного основания для локализации однократных ошибок, сохраняющее корректирующие способности кода СВ, но с избыточностью в два раза меньшей установленной ранее; предложен метод контроля и диагностики ошибок в непозиционном процессоре на основе ошибочных интервалов, не требующий больших объёмов вычислений и сокращающий время обнаружения и локализации неисправностей до времени цикла спецпроцессора; разработано устройство контроля и исправления ошибок в непозиционном процессоре, преодолевающее недостатки существующих устройств по временным затратам за счёт незначительного увеличения аппаратурных затрат на его реализацию; усовершенствован метод и разработан алгоритм построения самопроверяемых блоков встроенного контроля, которые, по сравнению с известными, улучшают характеристики получаемых схем за счёт сокращения аппаратурных затрат на их реализацию; синтезированы технические решения СБВК; сравнительная оценка аппаратурных затрат полученных схем контроля показывает их незначительность по отношению к затратам на реализацию контролируемых модульных узлов; предложен метод диагностики неисправностей специализированного НП на основе распределения самопроверяемых блоков встроенного контроля в его структуре; решена оптимизационная задача определения объёма избыточного оборудования схем встроенного контроля в спецпроцессоре, на основе которой разработана методика определения объёма контролируемого оборудования ОП; проведена оценка качества разработанных средств контроля и диагностики по выбранным показателям и критериям показывающая, что применение СКД по отдельности не позволяет достичь требуемого уровня полноты контроля, по другим показателям качества разработанные СКД удовлетворяют критерию пригодности; определены границы применимости разработанных средств контроля и диагностики: устройство контроля и исправления ошибок используется при контроле НП в целом, СБВК контролируют работу отдельных узлов и элементов НП; предложено, для увеличения полноты контроля НП, совместить использование разработанных СКД в комбинированную систему контроля и диагностики; предложена методика оценки живучести НП, учитывающая влияние средств контроля и диагностики на живучесть НП, а также деградацию модульных каналов и переход НП в состояние с меньшей вычислительной способностью; произведена сравнительная оценка живучести процессора ДПФ при использовании в нём разработанных и ранее известных средств контроля и диагностики; живучесть процессора, использующего разработанные СКД выше живучести СП, использующего ранее известные СКД, при меньшей избыточности контрольных модульных каналов.

Полученные в ходе исследований результаты, а именно: метод контроля и диагностики специализированного непозиционного процессора на основе ошибочных интервалов; алгоритм проектирования самопроверяемых блоков встроенного контроля унитарного кода; методика определения объёма контролируемого оборудования спецпроцессоров; методика оценки живучести спецпроцессора с учётом влияния средств контроля и диагностики, реализованы в учреждениях МО и на предприятиях промышленности, что подтверждается соответствующими документами,

Продолжение научных исследований в данной области целесообразно проводить в следующих направлениях: развитие методов контроля и диагностики непозиционного процессора на основе использования естественной избыточности кодов СВ; исследование живучести; разработка методики использования непозиционных нейрокомпьютеров в геофизических исследованиях скважин.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей работе исследованы и определены возможности повышения живучести высокопроизводительных специализированных процессоров за счёт совершенствования и разработки параллельных базовых алгоритмических и аппаратных методов и средств контроля и диагностики.

Направленность исследований была подчинена стремлению на основе анализа корректирующих способностей кодов СВ и информационной избыточности табличных (матричных) модульных узлов разработать методы и средства контроля и диагностики специализированных процессоров, обеспечивающие повышение живучести НП при сохранении производительности и относительной простоте технической реализации.

1. Галушкин А.И. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров // Информационные технологии. 1997. - № 5.

2. Тынчеров К.Т. Нейронные алгоритмы ЦОС в базисе модулярных вычислений // Материалы III Международной НПК «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права». -Сочи, 2002.

3. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. М.: ИПРЖ «Радиотехника», 2000. - 416 с.

4. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖ: «Радиотехника», 2000. - 526 с.

5. Галушкин А.И. Применение нейрокомпьютеров. М.: ИПРЖ: «Радиотехника», 2001.

6. Дадаев Ю.Г. Теория арифметических кодов. М.: Радио и связь. 1981.-272 с.

7. Дадаев Ю.Г. Арифметические коды, исправляющие ошибки. М.: Сов. радио, 1969. 168 с.

8. Токура И. Теория кодирования / пер. с японского. М.: Мир, 1978. - 576 с.

9. Акушский И.Я., Юдицкий Д.И. Машинная арифметика в остаточных классах М.: Советское радио, 1986. - 440 с.

10. Дудник Б.Я., Овчаренко В.Ф. и др. Надежность и живучесть систем связи / под ред. Б.Я. Дудника. М.: Радио и связь, 1984. - 216 с.

11. Беляев Ю.К., Богатырев В.А. и др. Надежность технических систем: справочник / под ред. И.А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1985. - 608 с.

12. Червяков Н.И., Швецов Н.И., Хлевной С.Н. Надежность и живучесть систем управления и связи, функционирующих в СОК. -Ставрополь: СВВИУС, 1986. 58 с.

13. Червяков Н.И., Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Великих С.А.

14. Разработка структуры высокоскоростных отказоустойчивых цифровых фильтров СОК. НИР «Базонит ХД 002 - 95» - Ставрополь: СВВИУС, 1995. -90 с.

15. Червяков Н.И., Тынчеров К.Т., Велигоша A.B., Великих С. А., Калмыков И.А. Разработка алгоритмов синтеза цифровых фильтров. НИР «Базонит ХД 001 - 95». - Ставрополь: СВВИУС, 1995.

16. Рабинер А., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов / под ред. Ю.Н. Александрова. М.: Мир, 1978. - 840 с.

17. Тынчеров К.Т., Оленев A.A. Исследование скоростных характеристик современных процессоров ЦОС // Материалы XV НТК "Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных PK и их систем" 28-29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.

18. Марпл С.Л.-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения / под ред. И.С. Рыжака. М.: Мир, 1990. - 581 с.

19. Вариченко Л.В., Лабунец В.Г., Раков М.А. Абстрактные алгебраические системы и цифровая обработка сигналов. Киев: Наукова думка, 1986. - 247 с.

20. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов / пер. с англ. М.В. Назарова М.: Радио и связь, 1981.- 495 с.

21. Петровский A.A. Методы и микропроцессорные средства обработки широкополосных и быстропротекающих процессов в реальном масштабе времени. Минск: Наука и техника, 1988. - 272 с.

22. Каляев A.B. Многопроцессорные системы с программируемой архитектурой. М.: Радио и связь, 1984. - 240 с.

23. Кун С. Матричные процессоры на СБИС / под ред. Ю.Г. Дадаева. -М.: Мир, 1991.

24. Самофалов К.Г., Луцкий Г.Н. Основы теории многоуровневых конвейерных вычислительных систем. М.: Радио и связь, 1989. - 265с.

25. Кухарев Г.А., Тропченко А.Ю., Шмерко В.П. Систолические процессоры для обработки сигналов. Минск: Беларусь, 1988. - 127с.

26. Ивенс Д.Ж. Системы параллельной обработки / под ред. Ю.Г. Дадаева. М.: Мир, 1985. - 412 с.

27. Белоус А.И., Подрубный О.В., Журба В.Н. Микропроцессорный комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов: Справочник / под ред. А.Л. Сухопарова. М.: Радио и связь, 1992.- 256 с.

28. Куньсянь Л., Франц Дж.А., Саймар-мл. Р. Цифровые процессоры обработки сигналов серии TMS320 // ТИИЭР 1987. - Т. 75. - № 9.

29. Гун С., Уайтхаус, Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов / перевод с англ. под ред. В.А. Лексаченко. -М.: Радио и связь, 1989. 472 с.

30. Кузнецов Г.А. Многозадачность в UNIX // Компью-Терра. 1995.29.

31. Васильев А.Н. Процессоры TMS320C80 // Мир ПК. 1994. - № 7.

32. Варакин Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985.

33. Частное техническое задание Ставропольскому ВВИУС на проведение ОКР по теме: "Разработка алгоритмов синтеза цифровых фильтров". Воронеж: ВНИИС, 1995.

34. Частное техническое задание Ставропольскому ВВИУС на проведение ОКР по теме: "Разработка структуры высокоскоростных,отказоустойчивых цифровых фильтров СОК". Воронеж: ВНИИС, 31 марта 1995.

35. Шипо В.Л. Популярные цифровые микросхемы: справочник. -Челябинск: Металлургия, 1989. 348 с.

36. Погребинский С.Б. О развитии архитектуры высокопроизводительных ЭВМ // УСИМ. Киев: Наукова Думка. - 1987. - № 6.

37. Артамонов Г.Т., Порин В.Д. Топология сетей ЭВМ и многопроцессорных систем. М.: Радио и связь, 1981. - 248 с.

38. Ланнэ A.A., Титов М.А. Принципы построения реализационного базиса цифровой обработки сигналов. В кн. Методы и микроэлектронные средства цифрового преобразования и обработки сигналов: Тез. докл. - Рига: НЭВТ АН Латв ССР, 1983. - Ч. 2, 4.

39. Васильев Г.П., Егоров Г.А., Зонис B.C. и др. Малые ЭВМ высокой производительности. Архитектура и программирование. М.: Радио и связь, 1990. -256 с.

40. Cragon Н. The elements of single-chip computer architecture // Comput. Mag. Vol 13. - No. 10.

41. Очин Е.Ф. Вычислительные системы обработки изображения. -Ленинград: Энергоатомиздат, 1989.

42. Комплекс стандартов "Мороз-5". ГОСТ 20.39.304-76, 2039.305-76.

43. Бахтиаров Г.Д. Цифровая обработка сигналов: проблемы и основные направления повышения эффективности // Зарубежная радиоэлектроника. М.: Сов. радио, 1984. - № 12.

44. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. -М.: Радио и связь, 1983. -164 с.

45. Акимов П.С., Сенин А.Н., Соленов В.И. Сигналы и их обработка в информационных системах. М.: Радио и связь, 1994. -253 с.

46. Ярославский А.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. -М.: Радио и связь, 1987.

47. Кухарев Г.А., Тропченко А.Ю. Принципы построения процессоров для дискретного преобразования Фурье // УС и М. Киев: Наукова Думка. - 1988. - №4.

48. Блейхут P.E. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. -М.: Мир, 1989. 448 с.

49. Beth Т. Theor. Comput. Sei. 1987. - V51. - N3.

50. Капелин В. Цифровые фильтры и их применение / под ред. H.H. Слепова. -М.: Энергоатомиздат, 1983. 360 с.

51. Гамкрелидзе С. А., ЗавяловА.В., Мальцев П.П., Соколов В.Г. Цифровая обработка информации на основе быстродействующих БИС. М.: Энергоатомиздат, 1988.- 135с.

52. Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов / пер. с англ. В.А. Григорьева, под ред. J1. П Ярославского. М.: Мир, 1988.-448 с.

53. Бовбель Е.И., Рубанов A.C. Алгоритмы вычисления двумерных циклических сверток: Алгебраический подход // Заруб, радиоэлектроника. М.: Радио и связь, 1992. - № 3.

54. Никонов В.В., Кравцов С.Г., Самошин В.Н. Систолическая обработка информации: элементная база и алгоритмы // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. - №7.

55. Kung S.Y. VLSI Array Processors for Signal Processing // MIT Conf. Adv. Res. VLSI, Cambridge, Mass, Jan., 1980.

56. Li G.-J., Wan B.W. IEEE Trans, 1985.

57. Аксенов В.П., Спиридонов Г.В. Систолические алгоритмы и процессоры // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. - № 7.

58. Tiden Е. е.а. Jn: Techn. Report TRITA-NA-8315, Royal Institute of Technology, Stockholm, 1983.

59. Амосов A.A., Дубинский Ю.А., Копченова E.B. Вычислительные методы для инженеров. M.: Высшая школа, 1984. - 540 с.

60. Задирака В.К., Маслова H.A. Об эффективных по быстродействию алгоритмах решения основных задач цифровой обработки сигналов на микро ЭВМ // УС и М. 1989. - № 6.

61. Брайтман Д. Микропроцессор Power PC 601 // Монитор. 1994.4.

62. Задирака В.К. Цифровая обработка сигналов (Алгоритмы и программы) // УС и М. 1987. - № 6.

63. Виноград С.О. О времени, требующемся для выполнения сложения //УСиМ. 1969. - Вып. 6.

64. Виноград С.О. Алгоритмические конструкции // УС и М. 1970. -Вып. 7.

65. Тынчеров К.Т. Анализ эффективности алгоритмов ЦОС: Сб. статей НТК "Направления развития систем и средств радиосвязи". -Воронеж: ВНИИС, 1996.

66. Макклелан Дж. X., Рейдер Ч. М. Применение теории чисел цифровой обработки сигналов. М.: Радио и связь, 1983. - 264 с.

67. Ваккаро Дж. Джонсон Л., Новахи К. Реализация быстрого преобразования Фурье в устройствах с систолической архитектурой, основанных на использовании системы остаточных классов на кольце комплексных целых переменных// ТИИЭР. 1986. - № 10.

68. Bluestein L.I. A Linear Filtering Approach to the Computation of the Diskrete Fourier Transform. Northeast Electronic Research and Engineering Meeting Record, V.10, 1968.

69. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В.

70. Высокопроизводительные параллельно конвейерный структуры, функционирующие в системе остаточных классов //Деп. в в/ч 11520. - Вып. 29. - Сер. Б, 1994 г., инв. № В2607.

71. Валях Е. Последовательно-параллельные вычисления / пер. с англ. И.А. Николаева. -М.: Мир, 1985. 456 с.

72. Погребинский С.Б. О развитии архитектуры высокопроизводительных ЭВМ // УСИМ. Киев: Наукова Думка, 1987. - № 6.

73. Воробьев H.H. Числа Фибоначчи. М.: Наука, 1992. -192 с.

74. Касаткин В.Н. Через задачи к программированию. - Киев: Рязанская школа, 1989. - 127 с.

75. Тынчеров К.Т. Минимально избыточные модулярные структуры параллельно - конвейерной обработки информации // Тематич. науч-техн. сборник. - Ставрополь: СВВИУС, 1994. - Вып. 12.

76. Тынчеров К.Т., Калмыков H.A., Велигоша A.B. Структуры арифметических устройств, функционирующих в системе остаточных классов //Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. - Вып. 12.

77. Тынчеров К.Т., Велигоша A.B. Блок контроля СОК параллельно -конвейерного типа // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. - Вып. 12.

78. Червяков Н.И, Велигоша A.B., Тынчеров К. Т. Показатели для оценки устойчивости функционирования непозиционного процессора с деградируемой структурой // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. - Вып. 12.

79. Тынчеров К.Т., Калмыков H.A., Велигоша A.B. Структуры арифметических устройств спец. процессоров, функционирующих в системе остаточных классов // Тематич. науч-техн. сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1994. -Вып 12.

80. Червяков Н.И., Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B.

81. Повышение производительности информационно расчетных систем на основе параллельно - конвейерных структур, функционирующих в системе остаточных классов // Сборник тезисов докладов НТК в г. Туапсе, сентябрь. -Краснодар: КВВИКУ РВ, 1994.

82. Коляда A.A., Пак И.Т. Модулярные структуры конвейерной обработки цифровой информации. Минск: Университетское, 1992. - 255с.

83. Гун С., Уайтхаус X., Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. - 465с.

84. Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. О квалиметрии. М.: Издательство стандартов, 1973. - 125с.

85. Морозов Л.М., Петухов Г.Б., Сидоров В.Н. Методологические основы теории эффективности. Ленинград: ВИКИ им. А.Ф. Можайского, 1982. -236с.

86. Элементы теории испытаний и контроля технических систем / под ред. P.M. Юсупова. Ленинград: Энергия, 1978. - 236с.

87. Раков Г.К. Методы оптимизации структур вычислительных систем. М.: Энергия, 1974. - 145 с.

88. Авен О.И., Гурин H.H., Коган Я.А. Оценка качества и оптимизация вычислительных систем. -М.: Наука, 1982. 464 с.

89. Самсонов B.C. Автоматизированные системы управления. М.: Высшая школа, 1985. - 144 с.

90. Смирнов Ю. М., Воробьев Г. Н., Потапов Е. С., Сюзев В. В. Проектирование специализированных информационно-вычислительных систем / под ред. Ю.М. Смирнова. -М.: Высшая школа, 1984. -360 с.

91. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984. - 248 с.

92. Мачулин В.В. Основы автоматизированного синтеза математических моделей информационно вычислительных комплексов АСУ. - М.: Министерство обороны СССР, 1986. - 236 с.

93. Хорошевский В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем. М.: Радио и связь, 1987. - 247 с.

94. Мячев А.А., Степанов В.Н. Персональные ЭВМ и микро ЭВМ. Основы организации: справочник / под ред. А.А. Мячева. М.: Радио и связь, 1991.-320 с.

95. Морозов В.В. Основы построения ЦВМ. М.: Министерство обороны СССР, 1985.- 380 с.

96. Гамбергер Д. Высокоскоростные алгоритмы маршрутизации, основанные на целочисленной арифметике в остаточных классах // Передача информации. Экспресс информация. - 1988. -№ 21.

97. Speiser J.M., Whitehouse H.J. "Architectures for Real Time Matrix Operations " Proc. 1980 Gonverrnent Microcircuits AppL Conf., Houston, Nov., 1980.

98. Krishnan R., Jullien G.A., Miller W.C. 'The modified quadratic residue number systems (MQRNS) for complex high speed signal processing .IEEE Trails. Circuits. Syst. Vol. CAS-33, pp.325-327, Mar 1986.

99. Тынчеров K.T. Анализ оптимального использования различных модификаций СОК для выполнения ДПФ // Тематический научно-технический сборник статей СВВИУС. Ставрополь: СВВИУС, 1996. Вып. 14.

100. Jenkins W.K., Krogmeler J.H. Complex digital filtering in quadratic modular number systems //Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. San Jose, Calif., 5-7 May, 19860. 1986, Vol.3, New York.

101. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров / под общ. ред. И.Г. Арамановича. М.: Наука, 1968. -720 с.

102. Krishnan R., Jullien G.A., Miller W.C. The modified quadratic residue number systems (MQRNS) for complex high speed signal processing. IEEE Trans. Circuits. Syst. Vol. CAS-33, Mar 1986.

103. Авгуль JI.Б., Курносенко С.В. Синтез сумматоров для модифицированной трехмодульной системы остаточных классов на основе принципа локального кодирования // Автоматика и вычислительная техника. -1994. № 4.

104. Ramnaryan R., Taylor F.J. On large moduli residue number system recursive digital filters // IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1985, Vol. CAS-32, N4.

105. Тейлор Ф.Дж. Предельные циклы в цифровых фильтрах систем счисления в остатках с большими модулями // ТИИЭР. 1992. -№ 10.

106. Лупанов О.Б. Об одном подходе к синтезу управляющих систем -принципе локального кодирования // Проблемы кибернетики. 1965. - Вып. 14.

107. Electronic Design, 1984, v30, N18.

108. Тынчеров К.Т. Оптимизация оснований в системе остаточных классов, характеристик современных процессоров ЦОС // Материалы XV НТК "Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных РК и их систем" 28-29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.

109. Тынчеров К.Т., Оленев А.А. Алгоритм выбора оснований системы остаточных классов // Материалы X НТК СВВИУС "Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС" 24-25.10.96г.-Ставрополь: СВВИУС, 1997.

110. Дюбуа Е., Венецанопулос А.Н. Обобщенное дискретное преобразование Фурье для колец алгебраических целых чисел // ТИИЭР 1980. -№ 8.

111. Пухов Г.Е., Евдокимов В.Ф., СиньковМ.В. Разрядно аналоговые вычислительные системы. - М.: Советское радио, 1978.

112. Торгашев В.А. Система остаточных классов и надежность ЦВМ. -М.: Сов. радио, 1973.

113. Christos A. Papachrisrou. Associative Table Lookup Processing for Multloperand Residue Arithmetic. // Journal of the Association for Computing Machinery, Vol.34, No.2, April 1987.

114. Bayoumy M.A. Implementation of RNS multiplication in VLSI //Proc. 19-th Asilornar Conf. Circuits. Syst. and Comput. (Pacific Grove, Calif., 6-8 Nov., 1985), Conf. Washington, D.C., 1986.

115. Байоуми M.A. Заказные матрицы СБИС для структур основанных на системе остаточных классов // Proc. 19-th Asilornar Conf. Circuits. Syst. and Comput. (Pacific Grove, Calif., 6-8 Nov., 1985), Conf. Washington, D.C., 1986.

116. Yau S.S., Chung J. On the design of modulo arithmetic unit based on cyclic groups //IEEE Trans. Comput. 1976. - Vol. C-25.

117. Jullien G.A. Implementation of multiplication, modulo a prime number, with applications to number theoretic transforms // IEEE Trans. Comput. 1980. -Vol.C-29. № 10.

118. Soderstand M.A., Escott R.A. VLSI implementation in multiple valued logic of an FIR digital filter using residue number system arithmetic //IEEE Trans on Circuits and Syst. 1986. - Vol. CAS-33. - № 1.

119. Bayoumi M.A. Water scale integration for genric RNS structers //Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst. (San Jose, Calif., 5-7 May, 1986). 1986. - Vol.1, New York.

120. Беллман P. Введение в теорию матриц. М.: Наука.1976. - 352с.

121. Червяков Н.И., Краснобаев В.А. Функциональные блоки и узлы отказоустойчивых и высокопроизводительных систем. М., 1989 г.

122. А.С. N 1615714 (СССР) Устройство для умножения чисел по модулю, от 23.12.90г. С 06 F 7//2 Червяков Н.И., Оленев А.А., Бережной В.В.

123. Содерстренд М.А., Верниа К. Недорогой быстродействующий умножитель по модулю Pi и его применение в арифметических устройствах на основе системы счисления в остаточных классах. ТИИЭР. 1980. - №4.

124. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94-009924/24(009704) Отказоустойчивый преобразователь кода СОК в двоичный код с коррекцией ошибки. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В., Линец Г.И. /Приоритет от 22.03.94г.

125. A.C. (Полож, реш. по З.И. N 94-01926/24(018548) Быстродействующее устройства для умножения чисел по модулю. Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B. /Приоритет от 24.05.94г.

126. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94-013434/24(013597) Отказоустойчивый сумматор вычетов. Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B., Линец Г.И./Приоритет от 18.04.94г.

127. A.C. (Полож. реш. по З.И. N 94-019261 Отказоустойчивый табличный сумматор вычетов. Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B., Линец Г.И. /Приоритет от 28.11.94г.

128. Тынчеров К.Т. Разработка высокоскоростного умножителя вычетов // Материалы XV НТК "Проблемы обеспечения высокой боевой готовности мобильных PK и их систем" 28-29.11.96г. Серпухов: СВВКИУ, 1996.

129. Тынчеров К.Т. Высокоскоростной табличный умножитель вычетов // Материалы X НТК СВВИУС "Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС" 2425.10.96г. -Ставрополь: СВВИУС, 1997.

130. Габашвили М.В., Хацкевич В.Х. К вопросу о матричной арифметике непозиционных систем счисления // Сообщ. АН Грузинской ССР. -1971.-№2.

131. Клаудио Е.Д., Орланди Г., Пьязза Ф. Параллельный алгоритм исправления ошибок для работающих в системе остаточных классов схем на БИС // ТИИЭР. 1974. - № 6.

132. Алексенко А.Г., Каляев A.B., Лукиенко В.И. и др.

133. Перестраиваемые цифровые структуры на основе интегрирующих процессоров. М.: Радио и связь, 1982. - 368 с.

134. Байков В.Д., Смолов В.Б. Специализированные процессоры: интерпретирующие алгоритмы и структуры. М.: Радио и связь, 1985. - 288 с.

135. Kung Н.Т., Leiserson С.Е. Systolic arrays (vor VLSI) in Duff. I.S. and Stewart G.W.(eds), Sparse Matrix Proceedings, 1978.

136. Максименков A.B., Селизиев М.Л. Основы проектирования информационно вычислительных систем и сетей ЭВМ. - М.: Радио и связь, 1991.-320 с.

137. Катюшин А.Н. Применение процессоров для адаптивной фильтрации сигналов // УС и М. 1991. - № 6.

138. Фостер К. Ассоциативные параллельные процессоры. М.: Энергоиздат, 1981. - 240 с.

139. Тынчеров К.Т. Одномерные систолические матрицы в процессорах СОК // Материалы НТК "Проблемы сохранения боевой готовности и эксплуатации ракетного вооружения в современных условиях" 19-21.09.95г. -Краснодар: КВВКИУ РВ, 1995.

140. Тынчеров К.Т. Дискретное преобразование Фурье в кольце квадратичных вычетов // Материалы Межгосударственного научно-технического семинара "Надежность, отказоустойчивость и производительность информационных систем" 21-27.09.1995г. Туапсе, 1995.

141. Тынчеров К.Т. Анализ оптимального использования различных модификаций СОК для выполнения ДПФ // Тематический научно-технический сборник. Ставрополь: СВВИУС, 1996. - Вып. 14.

142. Велигоша A.B., Медведев Л.Г., Тынчеров К.Т., Червяков Н.И. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов в системе остаточных классов // Материалы НТК. Воронеж: ВНИИС, 1997.

143. Велигоша A.B., Медведев JI. Г., Тынчеров К.Т., Червяков Н.И.

144. Синтез высокоскоростных цифровых фильтров с применением модулярного кодирования информации. // Материалы НТК " " Воронеж: ВНИИС, 1997г., с.

145. Майк Суза, Фред Тейлор. Кодирование комплексных целых чисел в виде комплексных остатков. IEEG Transatlons, 1986 г. Vol 35. № 7.

146. Тынчеров К. Т., Калмыков И. А., Велигоша А. В. Эффективность цифровых фильтров, функционирующих в СОК // Материалы 13 НТК СВВКИУ РВ 4.2, инв. N 61. ДСП. Серпухов: СВВКИУ РВ, 1994.

147. Велигоша A.B., Тынчеров К.Т. Конструирование цифровых фильтров на основе квадратично модулярной системы счисления. // Материалы НТК. "Актуальны вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи". - Орел: ВИПС, 1995.

148. Jenkins W.K., Lean B.J. The use of residue number in the design of finite impulse response digital filters //IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1977, Vol. CAS. №4.

149. Krishnan R. Complex high speed signal processing using the modified quadratic residue number systems // IEEE Trans. Circuits and Syst. 1986, Vol CAS-33. -№ 7.

150. Червяков Н.И., Велигоша A.B., Калмыков И.А., Тынчеров К.Т.

151. Принципы построения модулярных арифметических устройств цифровых фильтров // Сборник тезисов докладов НТК. г. Туапсе, сентябрь 1994. -Краснодар: КВВИКУ РВ, 1994.

152. Тынчеров К.Т. Повышение производительности специализированных процессоров СОК // Материалы НТК" Актуальные вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи". Орел: ВИПС 1995.

153. Тынчеров К. Т. Спец. процессоры квадратичной СОК // Материалы НТК "Актуальные вопросы развития зарубежных телекоммуникационных сетей связи". Орел: ВИПС, 1995.

154. Червяков Н.И., Велигоша A.B., Тынчеров К.Т. Применение модулярного кодирования информации для синтеза высокоскоростных цифровых фильтров // Кибернетика и системный анализ. 1987. - № 12.

155. Червяков Н.И. Преобразователи цифровых позиционных и непозиционных кодов в системах управления и связи. Ставрополь: СВВИУС, 1985.

156. Велигоша A.B., Тынчеров К.Т. Быстродействующий преобразователь кода СОК в двоичный код // Тематич. науч-техн. сборник. -Ставрополь: СВВИУС, 1994. Вып. 12.

157. Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B. Разработка нового способа введения отрицательных чисел СОК // Деп. в в/ч 11520. -Вып.27. Сер. Б, 1994 г., инв. N В2492.

158. Коляда A.A. О ядре числа в системах остаточных классов // Кибернетика, 1982. № 2.

159. Коляда A.A., Кравцов В.К. Об одном методе формирования позиционных характеристик непозиционного кода // Междунар. конф. "Мат. методы в исследовании операций" (София, Болгария, 24 29 окт., 1983): Тез. София, 1983.

160. Коляда A.A. О структуре интегральных характеристик модулярного кода // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. Мат. Мех. 1986 г. №1.

161. Акушский И. Я., Бурцев В.М., Пак Н.Т. Вычисление позиционной характеристики (ядро) непозиционного кода // Теория кодирования и оптимизация сложных систем. Алма Ата: Наука, 1977.

162. A.c. 1104501 СССР, МКИ4 G06 F 5/02. Устройство для определения ранга числа / Ахрименко В.Н., Коляда A.A., Кравцов В.К. и др. // Открытия.

163. Изобретения. 1984. - № 27.

164. Коляда A.A. Метод знаковых чисел для формирования интегральных характеристик модулярного кода // Открытия. Изобретения. -1987. -№ 1.

165. Червяков Н.И., Применение системы остаточных классов в цифровых системах обработки и передачи информации. Ставрополь: СВВИУС, 1984.

166. Амербаев В.М. Теоретические основы машинной арифметики. -Алма Ата: Наука, 1976.

167. Краснобаев В.А., Приходько С.И., Снисаренко А.Г.

168. Помехоустойчивое кодирование в АСУ: учеб. пособие. Харьков: ХВВКИУ, 1990.

169. Девис Р.Г., Иокки P.A. Кодирование методам вычетов и применение его в космической связи // Зарубежная радиоэлектроника. М.: Сов. Радио, 1963.- №9.

170. Оленев A.A., Червяков Н.И. Устройство для вычисления квадратичных остатков по модулю. A.C. N 4933118, Кн. 403 М, 1991 г.

171. A.C. (полож. реш. по З.И. N 94-003168/24 (002979) Быстродействующий преобразователь двоичного кода в код СОК. Тынчеров К.Т., Калмыков И.А., Велигоша A.B. // Приоритет от 28.01.94 г.

172. Червяков Н.И., Оленев A.A., Горлачев И.В., Федоров C.B. Устройство для преобразования числа в квадратические остатки. A.C. N 5044401/24 (025572) Кн.403М 7/18. 1993 г.

173. Taylor F., 'A VLST residue Arithmetic Multiples'. IEEE Trans, on Computers, Vol C-31, No6, pp. 310-346, June 1982.

174. Червяков Н.И. Преобразователи цифровых позиционных и непозиционных кодов в системах управления и связи. Ставрополь: СВВИУС, 1985.

175. Долгов А.И. Диагностика устройств, функционирующих в системе остаточных классов. М.: Радио и связь, 1982.

176. Червяков Н.И., Лисунов В.В. Устройство для перевода числа, представленного в системе остаточных классов, в полиадическую систему счисления. A.C. N 705443, БН N 47, 1979 г.

177. Хуан К.Х. Полностью параллельный алгоритм преобразования по системным основаниям для применения в системе счисления в остаточных классах // ТИИЭР 1987. - №3.

178. Мисэки Кимио, Китадзима Хидэо, Симоно Тэцуго, Очава Есихико. Новый принцип обратного преобразования остаточных чисел, основанный на китайской теореме вычетов // ТИИЭР. 1986. - №7.

179. Акушский И.Я., Амербаев В.М., Пак И.Т. Основы машинной арифметики комплексных чисел. Алма-Ата: Наука, 1970. - 248 с.

180. Jullien G.A. Residue number scaling and other operations using ROM arrays//IEEE Trans. Comput. 1978, Vol. C-27.-№ 4.

181. Tseng B.D., Jullien G.A., Miller W. C. Implementation of FFT structures using the residue number system // IEEE Trans. Comput. 1979 , Vol. C-28. -№11.

182. Клаудио Е.Д., Орланди Г., Пьязза Ф. Параллельный алгоритм исправления ошибок для работающих в системе остаточных классов схем на БИС // ТИИЭР. 1988. - № 6.

183. Акушский И.Я., Бурцев В.М., Пак И.Т. О новой позиционной характеристике непозиционного кода и ее применение // Теория кодирования и оптимизация сложных систем. Алма-Ата: Наука, 1977.

184. Бережной В.В. Материалы диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук .1994 г. 177 с.

185. Коляда A.A. Интервально модулярные коды с исправлением ошибок // Вестн. Белорус, ун-та. - Сер. 1. Физ. мат. мех. - 1988. - № 2.

186. Червяков Н.И., Краснобаев В.А., Ирхин В.П.

187. Отказоустойчивость специализированных процессоров автоматизированных систем управления и средств связи. Ставрополь: СВВИУС, 1991.

188. Кейр И.А., Чини П.В., Таненбаум М. Деление и определение переполнения в системах счисления в остаточных классах // Кибирнет. сб. М. : Мир, 1964 с.

189. Шиу Х.С., Труонг Т.К., Рид Н.С., Хсу Н.С., Чанг Дж. Дж. Новый реализованный на одной СБИС умножитель комплексных целых чисел, использующий систему счисления квадратично-полиномиальных остаточных классов по числам Ферма // ТИИЭР 1986. - № 7.

190. Тынчеров К.Т. Разработка высокоскоростного алгоритма масштабирования чисел в СОК // Материалы X НТК СВВИУС "Проблемы построения и развития теории и практики пакетных радиосетей передачи информации ЕАСС" 24-25.10.96г. Ставрополь: СВВИУС, 1997.

191. Miller D. D., Polky J.N. An implementation of the LMS algorithmic the residue number system / IEEE Trans jn Circuits and Syst. 1984. Vol. CAS-31. -№5.

192. Zhang C.N., Shirazi В., Jun D.Y.Y. Panallel gesign for Chinese remainder conversion // Proc. Int. Conf. Panallel Process (17-21 Ауд., 1987).

193. Коляда A.A. Обобщенные СОК // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. мат. мех. - 1972. - № 3.

194. Буза М.К., Коляда A.A. Некоторые исследования безранговых систем в остаточных классах // Вестн. Белорус, ун-та. Сер. 1. Физ. мат. мех. -1970. -№ 2.

195. Червяков Н.И. Отказоустойчивые непозиционные процессоры // Управляющие системы и машины. 1988.-№3.

196. Алексеенко В.Н. Функции алгебры многозначной логики, реализующие модульные операции над кодами в остатках. В кн.: Амербаев

197. В.М. Теория кодирования и оптимизации сложных систем. Алма-Ата: Наука, 1977.

198. Амербаев В.М. Теория кодирования и оптимизации сложных систем. -Алма-Ата : Наука. 1977 г. 33 41 с.

199. Червяков Н.И., Тынчеров К.Т., Великих С.А. Применение кодов системы остаточных классов в спутниковой связи // Мат. IX НТК 16-17 марта 1995 г. Состояние и перспективы развития космической связи вида войск. -Ставрополь: СВВИУС, 1995.

200. Интегральные микросхемы: справочник / Б.В. Тарабрин, Л.Ф. Лунин, Ю.Н. Смирнов и др. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 528 с.

201. Taylor F.J. A hibrid floating-point logorithmik number System processor // IEEE Trans, on Circuits and Syst. 1995. Vol. GAS-32, N1.

202. Ultra-Large-capacitu computer for commercial use unveiled// NEC news, 1986. N109, P.l-3.

203. A 0.85-ns 1-kbit ECL RAM/ H. Miyanaga, S. Konaka, J. Kobayashi et. al. // IEEE J. Solid State Circuits., 1986, Vol.21, N4, P. 501-504.

204. Акаев A.A., Майоров С.А. Оптические методы обработки информации. М.: Высш. шк., 1988. - 236 с.

205. Червяков Н.И., Краснобаев В.А. Функциональные блоки и узлы отказоустойчивых высокопроизводительных систем. Ставрополь: СВВИУС, 1987. - 87 с.

206. Гун С., Уайтхаус X., Кайлат Т. Сверхбольшие интегральные схемы и современная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1990. - 465с.

207. Краснобаев В.А., Приходько С.И., Снисаренко А.Г.

208. Помехоустойчивое кодирование в АСУ. Харьков: ХВВКИУ, 1990. - 155 с.

209. Червяков Н.И., Шапошников A.B., Сахнюк П.А. Модель и структура нейронной сети для реализации арифметики системы остаточных классов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. - № 10.

210. Zhang D. Parallel VLSI neureal section designs. New York: Springer, 1998.- 257 p.

211. Червяков Н.И., Шапошников A.B., Сахнюк П.А. Оптимизация структуры нейронных сетей конечного кольца // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. - № 10.

212. Червяков Н.И. Ускоренный алгоритм определения позиционных характеристик и его нейросетевая реализация // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. - № 10.

213. Червяков Н.И., Копыткова Л.Б., Непритимова E.H. Нейронные цифровые фильтры с постепенной деградацией их структуры. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2001. - № 10.

214. Червяков Н.И., Тынчеров К.Т., Велигоша A.B. Высокоскоростная цифровая обработка сигналов с использованием непозиционной арифметики //Радиотехника. 1997. - № 10.

215. Тынчеров К.Т. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие. Ставрополь: СИУ, 2001. - 156 с.

216. Тынчеров К.Т. Отказоустойчивые модулярные структуры в базисе нейронных сетей. Санкт - Петербург: Лань, 2007. - 245 с.

217. Иыуду К.А. Надежность, контроль и диагностика вычислительных машин и систем. М.: Высшая школа, 1989. - 216 с.

218. Технические средства диагностирования: Справочник / Под общейред. В.В.Клюева. -М.: Машиностроение, 1989. 672 с.

219. Graf S., Gossel V. Fehlererkennungsschaltungen, Akademie Verlang, Berlin, 1987 y.

220. A.c. 1488968 Устройство для преобразования чисел из кода системы остаточных классов в позиционный код с контролем ошибок. / Н.И.Червяков и др. // Открытия. Изобретения, 1989. Бюл. №23.

221. A.c. 1797119 Устройство для преобразования чисел из кода системы остаточных классов в позиционный код с контролем ошибок. / Н.И. Червяков и др. // Открытия, изобретения, 1993. Бюл. №14.

222. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры восьмидесятых (начало очередной революции в облсати нейрокомпьютеров) // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1999, №1. С. 3-16.

223. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпьютеров в России // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, №1. С. 3-17.

224. Стемпковский А.Л. Осипов Л.Б., Селезнев С.З. Проблемы реализации отказоустойчивых архитектур нейрочипов по технологии Систем с Интеграцией на Пластине // Информационные технологии, 1997, №5. С. 9599.

225. Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников A.B., Ряднов С.А.

226. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем. Под ред. Н.И. Червякова. -М.:ФИЗМАТЛИТ, 2003, 288 с.

227. Тынчеров К.Т. Анализ требований к надежности и живучести вычислительных структур с постепенной деградацией // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011, №1, с. 39-41.

228. О целесообразности реализации нейросетевых вычислений в базисе непозиционной системы счисления в вычетах. / Тынчеров К.Т. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011. -№2.-с.34-37

229. Алгоритм проектирования схем встроенного контроля. / Тынчеров К.Т. // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2011. №6.-с. 12-16

230. Метод расчета живучести специализированных процессоров АСУТП нефтегазовых комплексов. /Тынчеров К.Т. // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2011. №.3-с. 82-86.

231. Оценка надежности модулярного нейропроцессора АСУТП. /Тынчеров К.Т. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т. 18, №3,с.219-221.

232. Оценка качества устройств контроля АСУТП. /Тынчеров К.Т. // Вестник Московского авиационного института. М.: МАИ, 2011, т.18, №3, с.216-218.

233. Модулярный мультинейропроцессор для АСУТП нефтегазового комплекса. /Тынчеров К.Т. // Электронный научный журнал "Нефтегазовое дело". 2011. №6. с. 18-23. http://www.ogbus.ru/authors.

234. Управление технологическими операциями в нефтедобыче с помощью нейрокомпьютерных систем. / Гуторов Ю.А., Тынчеров К.Т., Шакиров А.А/ Уфа: УГНТУ, 2011,-360 с.

235. Нейроуправляемые конструкции и системы / Под ред. Абовского Н.П. Кн.13: Учеб. Пособие для вузов. -М.: Радиотехника, 2003, 368 с.

236. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений. Кн. 7: Коллективная монография / Общая ред. А.И.Галушкина. М.: Радиотехника, 2003, - 192 с.

237. Нейрокомпьютеры в авиации (самолеты) Под ред. В.И.Васильева,

238. Б.Г.Ильясова, С.Т.Кусимова. Кн. 14: Учеб. пособие для вузов. М.: Радиотехника, 2003, - 496 с.

239. Нейроуправление и его приложения. Кн.2. /Сигеру Омату, Марзуки Халид, Рубия Юсуф; Пер. с англ. Н.В.Батина; под ред. А.И.Галушкина, В.А.Птичкина. М.: ИПРЖР, 2000, - 272 с.

240. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае, под ред. А.И.Галушкина. В 2-х томах. Том 1. М.: Горячая линия-Телеком, 2004.-367 с.

241. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае, под ред. А.И.Галушкина. В 2-х томах. Том 2. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. - 464 с.

242. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Кн. 11 (Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников A.B., Макоха А.Н.): Учеб. Пособие для вузов. М.: Радиотехника, 2003, 272 с.

243. Система поддержки принятия решений по контролю состояния установок электроцентробежных насосов на основе нейронной сети. (Коровин Я.С.) // Нефтяное хозяйство, №1, 2007 г., с. 80-83.