автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и программно-аппаратных средств для генерации управляющих стохастических сигналов в АСНИ

Ч'со^1

МОСКОВСКИЙ ордена ЛЕНИНА и ордена ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ ЭНЕРГШЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

На правах рукописи

РЯБОВ СЕРГЕЙ НИКОЛАЕВИЧ

уда: 001.691:681.3.06.001.5(043)

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И' ПРОГРДМНО-АЛПАРА'ИШ СРВДСГВ ДЯЯ ГЕНЕРАЦИИ УПРАВЛЯЮЩИХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В АСИИ

Специальность 05.13.01 - Управление в технических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискаш» учёной степени кандидата технических наук

Москва - 1990

Работа выполнена в Московском ордена Ленина и ордена Октябрьской революции энергетическом институте.

Научный руководитель: доктор технических наук, професс'

ФИЛАРЕТОВ Г.53,

Официальные оппоненты: доктор технических наук, професс

ЕШМОВА.Н.,

кандидат технических наук, доцэн САКОВ И,А.

Ведущее предприятие:

Центральный научно-исследователь кий институт комплексной автомат зацяи Министерства электротехнич кой проишленнссти и приборострс СССР

ЫЛ&рТНв 1990 г. в

Защита состоятся мин. на заседании специализированного совета Московок« ордена Ленина и ордена Октябрьской революции энергетического института по адресу: 105835 ГСП, Иосква Е-250, Красноказарме! нал ул., д.14.

С диссертацией южно ознакомиться в библиотеке институт;

" >9 » с&е/к

Автореферат разослан

1990 г.

Ученый секретарь

специализированного Совета »/р БОЧКОВ А.2.

V

тнчжияг

-т ~w.fi

0Б1ДАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Повышение оффективности и качества научное исследования на базе применения автоматизированных систем шущгых исследований (АСНИ) - одно из важнейших направлений науч-ю-гехнического прогресса. Для исследования объектов, функциони-)ую:дих в условиях случайных возмущений, при решении большого :дасса прикладных задач методами имитационного моделирования, фи построении эффективных систем анализа и измерения стохастичес-:их сигналов возникает необходимость в генерации случайных провесов с заданнши статистическим! свойствами. Класс гауссовцх лучайных стационарных процессов (ГССП) заслуживает особого внн-!зния, так как эти процессы могут являться достаточно хорошей годелыо для многих физических процессов, имеющих стохастический :арактер. Кроме того,ГССП часто используются в качестве исходных [ри моделировании других классов случайных воздействий. Несмотря 1а то, что в области генерации ГССП имеется много работ, сущеет->ует необходимость разработки новых алгоритмов, что связано с юзроепшми требования™ по точности воспроизведения тех или иных :арактеристик имитируемых процессов, использованием методов имитационного моделирования в новых областях исследовательской дея-'ельности, широким распространением АСНИ со стохастическим управ-:ением объектами исследования. В связи с массовым внедрением Л.'М в различные предметные области, где пользователи не являют-:я специалистами' в области вычислительной те/лшки и программирования возникают повышенные требования к доступности разрабатываема методик, алгоритмов и программных средств. В этой связи необ-:одимо решить проблему эффективной организация взаимодействия пользователь-программные средства - ЭВМ", то есть проблему, так :азываемого, пользовательского интерфейса. Решение подобной проб-емы применительно к задаче генерации стохастических сигналов существующих разработках практически отсутствует. И, наконец, опросы реализации генерируемого случайного процесса в виде лектрических сигналов в реальном времени, учёт влияния дискре-изации по времени, динамических свойств тракта прохождения ССП ставят перед разработчиком ряд новых задач, которые также-ребугат своего реиения. Поэтому решаемая .в диссертации кошлекс-ая проблема разработки методов и программно-аппаратных средств енерации ГССП и использования их в АСНИ является весьма актуаль-ой.'

Целью диссертационной работы является разработка и исследование эффективных методов моделирования ГССП с заданными корреляционно-спектральными характеристиками, разработка программно-аппаратных средств для их генерации в реальном времени а такг.е практическое применение разработанных компонентов при решении задач исследовательского, производственного и учебноп характера.

Для достижения цели в работе решаются следущие задачи:

1. Анализ известных подходов к моделированию гауссовых стационарных процессов и их корреляционно-спектральному представлению в параметрическом виде.

2. Разработка методики построения рациональных приближен для спектральных плотностей, заданных в непараметрической фор: и развитие алгоритмов имитации ГССП для созданной методики.

3. Исследование разработанных алгоритмов на точность вое произведения заданных спектров с учетом кага дискретизации по времени, а также быстродействия генерации реальных сигналов в зависимости от особенностей программной реализации.

4. Разработка методики генерации упраЕлшцих стохастичес них сигналов с учетом тракта прохождения от 5БУ до объекта исследования.

5. Разработка комплекса программно-аппаратных средств дл генерации ГССП в реальном времени, ориентированного на исполь зование в

Методы исследования. В диссертации используются математи чоские методы теории случайных процессов, теории вероятностей алгебры многочленов и рациональных функций, теории непрерывны и дискретных линейных динамических систем, теории функций ком лексного переменного.

Новые научные результаты.

1. Предложен и обоснован метод имитации гауссовых стацис нарных случайных процессов, основанный на представлении их эи гетических спектров в форме разложения по системе базовых ква зиортогональных функций.

2. Выбрано и исследовано семейство квазиортогональнкх функций, аппроксимируема произвольную спектральную плотность ограниченную на конечном интервале.

3. Разработана структурная схема дискретного фтльтра и генерирущяй алгоритм, позволяющий фс-г.-гпровать отсчёты случай

>го процесса с многопояосным спектром.

4. Исследовано влияние иага дискретизации по времени на )чность моделирования. Даны рекомендации по выбору верхней и »кней границе вага.

5. Разработана методика использования алгоритма формирова-!Я управляющего ГССП с многополосным спектром в реальном време-I с учётом динамических свойств тракта прохождения сигнала.

Практическая ценность работы. На основа теоретических ре-отьтатов, полученных в диссертации, разработана совокупность эедств методического и программного обеспечения для машинной ттации ГССП с заданными статистическими характеристика!««, яд-зм которой является диалоговый комплекс прикладных программ, эиентированный на"конечного"пользователя. Даны рекомендации по азработке аппратньк конфигураций для создания территориально-аспределенных АСКИ со стохастическим управлением объектом. Раз-аботанкый программно-агтраганый комплекс и его отдельные ком-эненты включены в состав типового программного обеспечения лрокого применения АСШ МЭИ и внедрены в ряде научно-исследо-ательских организаций и вузах. Внедрение результатов работы э всех фортах сопровождалось социальным эффектом, связанным с эвшением компьютерной грамотности исследователей, и технически эффектом, обусловленным ловиаением достоверности и качества роводимых исследований за счёт применишл моделей стохастичес-лх воздействий, более точно описывающих реальные случайные фак-эры. За счёт отказа от натурных испытаний получен экономичес-;1Й оффект, оцениваемый в 21 тыс.рублей.

Апробация работ». Основные положения диссертационной работа окладывались и обсуждались на У Всесоюзном симпозиуме по модуль-ым информационно-вычислительным системам (Кишинис, 1985); на Всесоюзной конференции по перспективным методам планирования анализа экспериментов при исследовании случайных полей и провесов (Севастополь, 1985); на УШ Всесоюзной конференции по панирован™ 15 автоматизации эксперимента в научных исследова-иях (Ленинград, 1986); на Всесоюзном научно-техническом сове-ашш "Регулируемые электродвигатели переменного токе" (Влади-ир, 1987); на конференциях молодых учёных и специалистов МЭИ Москва, 1986 и 1988); на И Всесоюзной школе "Проектирование втоматиэированных систем контроля и управления слсга-шми объемами" (Хорьков, 1988); на республиканской научной конференции Автоматизированные системы реального времени для эргономически*

- б -

исследований" (Гарт/, 1968); на IX Всесоюзной конференции по планированию и автоматизации эксперимента в научных исследованиях (Москва, 1989).

Результаты, полученные в диссертации, использованы в колле! тивных работах с участием автора:

- "Учёные высшей квалификации - научно-техническоку прогрессу" (Экспонат Вдас СССР) - бронзовая медаль, 1987 год,

- "Разработка и внедрение локальных систем автоматизации инженерного эксперимента на базе интерфейса КАМАК" - Ш премия Всесоюзного конкурса на лучзие разработки в области автоматизированных систем для научных исследований, проектирования и упра: ления Научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С.Попова, 1968 год.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из осно: ной части и приложения. Основная часть содеретт введение, пять глав к заключение, изложенные на III страницах машинописного текста. Работа иллюстрирована 43 рисунками, содержит 9 таблиц. Список литературы включает 84 наименования.

КРАТКОЕ СОДЕРШЛЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, ее практическая важность и дана общая характеристика работы.

В первой главе приведён обзор методов моделирования ГССП с заданными корреляционно-спектральными характеристика:®. Рассмотрены и проанализированы следующие методы: статистической фильтрации, выборок, стационарного линейного формирующего фильт ра, полигармонических рядоз. Установлено, что модели случайных последовательностей, полученные методом формирующего фильтра, позволяют описать обширный класс случайных процессов, они находят наиболее сирокое применение для практических целей, посколь ну представляют процесс с помощью ограниченного числа параметро

Подчёркнута актуальность формализации перехода от непараметрически заданного спектра к параметрическому в классе дробн рациональных функций, для которых существует достаточно развита теория машинной имитации, то есть необходима разработка эффекта ного пользовательского интерфейса', основы которого закладывайте уже на этапе создания алгоритма генерации. Анализ способов прел ставления спектральной плотности в графическом или табличном

виде через рациональные приближения показал, что весьма удовлетворительным для практики видом задания спектра является график с указанием координат небольшого числа характерных точек. Соответствующий программный продукт должен обеспечивать построение аналитической модели и все последующие этапы подготовительной работы и генерации. Достаточно наглядный способ реализации данного подхода состоит в аппроксимации спектра &(со) кусочно-постоянными функциями ^ (со) на ограниченном множеств ве равноотстоящих узлов. Аппроксимация несёт в себе идею использования ортогонального базиса

Лу - нормированные значения уровня спектра в -ой полосе, 2о>* - ширина элементарной полосы частот. Для задания модели необходим ввод параметров: общий частотный диапазон, количество полос, коэффициентов уровня Aj . Чтобы реализовать предлагаемый метод необходимо решить задачу замены кусочно-постоянных функций на физически реализуемые спектральные плот-

ности . Предложено использовать алгоритмы авторегрессии

с остатками в виде скользящего суммирогания при имитации ГССЛ с произвольным спектром, ограниченном на конечном интервала, на основе аппроксимации его линейной комбинацией квазиортогональных рациональных функций. Полученный таким способом спектр носит название многополосного.

ПроЕеден анализ, проблемы пользовательского интерфейса при создании программных средств для моделирования случайных воздействий, сфорлулированы требования н программному обеспечению для управлении активным экспериментом в реальном времени.

Во второй главе разрабатывается генерирующий алгоритм и структуры.-; схема дискретного фильтра, позволяющего формировать отсчёты случайного процесса с шогополосннм спектром.

Чтобы применить для генерации экономичные рекуррентные алгоритмы, необходимо, как уже упоминалось вьше, разлокить произвольную спектральную плотность по базису SJ (<>>) . Строго подходя, не существует ортогональной системы функций бу (и>) , в связи с чем введено понятие квазиортогональности, выражаемое формулой

и 5//х;<у (к)ах = 4 £(с,/,в) ,

— со

где 5¿у - символ Крснекера, а можно сделать

достаточно малым путём подбора вектора параметров & . Наиболее известкой системой таких функций являются функции Баттерворта порядка т :

где & - дисперсия процесса. При помочи операции транспонирования спектр Баттерворта можно перемещать по оси частот

с/ , о)- Кт Г ¿4» ¿Л, 7

' 2 I (сЛ-Л^и? '

где -П- - частота переноса. Особенностью транспонированных спектров Баттерворта является появление полинома в числителе, что значительно усложнит расчёт коэффициентов. Поэтому целесообразно рассмотреть близкие к ним, но более простые функции Предложена система базисных функций а классе, так называемых, чисто-полюсных функций

где параметры ей? и Су определяются из условия -^'^/=0.5 на границах интервала, то есть:

¿/(¿ф-НЛ-я^г*-)-**,

где ^ - количество интервалов разбиения (полос), сОтах.

максимальная частота аппроксимирующего спектра; отсюда следуе' что

ио2О ' \ г

^ - 2 — - ( 7Г~/ ,

. 2.

J 2

cm

После нормирования переменной X - ^/lD* приходим к семейству искомых базисных функций

SJ(X)"/X*-(*J+f)'-1)**.f ,J=i>-- «)

f 2(2j+1) J 1

В результате получаем аппроксимацию заданного спектра линейной комбинацией Sj (к)

fj-i

G (х) = K0S0/xj + Z (с.-З,-(х) , О)

j-t J

где Soi К) выражается формулой (I), a Sj(x)(j-1,,„,*t-l)- формулой (2). Для определения параметров £j'(J(3) пригодны любые стандартные методы линейного оценивания, в том числе и на основе исходных экспериментальных данных.

В работе расчитаны погрешности взаимного влияния полос друг на друга при /п = 4: в точках максимума базисных функций погрешность не превышает 3,7 % для S„/x) и 1,4 % для Sj(x) j = I,..., л/-/ .Количество полос мотет шбираться пользователем, причем в работе даны соответствующие рекомендации. Предложенная система базисных функций позволяет применять известные методы расчёта параметров формирующих фильтров.

Известно, что моделирование случайных процессов с рациональным спектром сводится к алгоритму авторегрессии с остатками в виде скользящего среднего

e*i е

L /--/ с i-0 '

где зс[пЗ - отсчёты нормального дискретного "белого" шума. Свойство многополосности полученной нами модели (3) позволяет представить генерирующий алгоритм в форма

у е

? h Zê-. [я-il9i}. Jy-[n- £j)m

Эта форма характеризуется наличием /У независимых формирующих линейных фидьтров с последующим взвешенным суммированием генерируемых сигналов. Каждый из формирующих фильтров синтезируется под соответствующий базисный спектр. Такой синтез проведен в работе на основе методики, разработанной на кафедре автоматики МЭИ. В соответствии с этой методикой передаточная функция формирующего фильтра для спектральной плотности вида

Sm>7(co)=c J7/^ , (4>

где С- co/ist, Amf^J- полином степени m от , имеет вид

т-1

Km (Z) = П /7- Zk z)/Rm iz) ,

л» —1л?к7~ S

(1- е- êSf,2)n [h- acZ + i;E2),

«-/ :=i

где a( , - коэффициенты авторегрессии, ^< - коэффициенты скользящего суммирования, ¿¿к - определены из соотно- ' шения Am(-t*)à) = О, ¿=(?-Си>Т, при m =-2S

Коэффициент передачи б'оГс при этом равен: Soi0 = ехр (- у £ Re о)к) т ^'' Ч> (m - 7)3 .

т-г/

где

ш-г-1 _i

¥(т~Ч=С(2т-27-1)! Л ¿к] * ,

а уЗ - корректирующий мнокитгль, обеспечивающий требуемую дисперсию б'2 . Сущность данной методики сводится к тому, что значения коэффициентов авторегрессии ai и êоднозначно определяются полосами заданного спектра, а значения коэффициентов скользящего суммирования ¿k для спектральной плотности вида (4) затабулкрованы для всевозможных значений m , 2 (при назначении достаточно малого пага дискретизации по времени).

Поскольку т и 7 одинаковы для всех полос предложенного представления спектра (3), можно применить алгоритмы скользящего среднего к суммарному выходу N контуров авторегрессии, а этом случае передаточная функция формирующего дискретного фильтра примет -вид

Л, $ !

Гснерирукиций алгоритм, который положен в основу программного обеспечения для имитации многополсснсго спектра, в соответствии с (5) содержит цепочку рекуррентных соотношений, имев:цих для чётного т следуюгций вид:

^¿Сп^-ац-ууСп-а-^щСп-Л+^СпЗ

у.уСпЗ- -а,у Гп- и-¡=2,...,$

г' у

%2 ^ X/ [л-13

f"J - Lnl - 2m.fX„.f С"-и qCnJ £nl •

j/,y , X/ ,• • •, X™ - внутренние (вспомогательные) переменные, '? Гл J - отсчёта заданного ГССП с 'ггогсполосным спектром. Методика расчёта значения коэффициентов генерации etc; . ¿^у , зодерюттся в диссертации.

Зрсчя длительности переходного процесса в полученном фор-гаругг.ем $пльтре /пгг определяется слабоэатухэп^гга компонентами корреляционной функции имитируемого ГССП в низкочастотной цолссо ( / 0).

где Л I ьЗк.) - коэффициенты разложения спектральной плотности (I) на простейшие дроби

Обычно полагапт

Т _ *

! пп —

тСп со к

Начав генерацию, отсекают первые Пп„ отсчетов, чго

обеспечивает получение стационарного случайного процесса.

Третья глава посвящена исследованию пользовательских свойств разработанных алгоритмов. Анализируется, в частности, влияние шага дискретизации по времени на точность воспроизведения заданной спектральной плотности. Получена формула, связывапцая значения спектральной плотности в у -ой полосе с коэффициентами генерации и шагом дискретизации по времени с учётом амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) цифро-аналогового преобразователя (ЩЛ). В частности, при /»= 4 эта формула принимает следующий вид

П (1+ /¿Г*(в) I «>з Ь> ))

п СИ- ёк-)соли>Щ^-аАл]

с-о

где Ф:(<*>) - спектральная плотность решетчатого процесса (<Ру(еа)~ I Г/г Л2 из выражения (5)) , X Сси) - АЧХ ЦАПа в линейном приближении. В ходе исследований установлено, что при малых значениях шага дискретизации по времени Т на качество воспроизведения заданного спектра влияет эффект конечности разрядной сетки ЭВМ, который в большей степени проявляется в области нижних частот. При больших же значениях шага дискретизации проявляется наруыение предпосылок принятой методики синтеза. В

работе приведены значения погрешностей воспроизведен;!« заданного спектра в зависимости от нормированного сага дискретизации по времени су= Т/Т/^ , где Тир. определяется теоремой Котельникова. При расчете коэффициентов генерации , с двойной точностью погрепности, обусловленные эффектом конечности разрядной сетки ЭВМ, значительно уменьшаются. По результатам исследований даны рекомендации по выбору 7" .С учётом полученных соотношений, расчитано максимально допустимое число полос для аппроксимации спектральных плотностей (3) с заданной относительной погрешностью.

Проведена проверка качества функцяогирования алгоритмов генерации с точки зрения точности воспроизведения заданной спектральной плотности с помощью метода имитационного моделирования. В качестве оценки точности использовалась средняя относительная погрешность

ем /о '

где

значение выборочного спектра смоделированного процесса, а ~ значения заданного спектра в точках иЛе • Выборочные значения спектра расчитывались при помощи прогр&чмно-го пакета Д^СТКС, определены доверительные интерзолы на полученные оценки. Исследовалось воспроизведение рада произвольных многополосных спектров и спектра, заданного дробно-рационально;*! ■ функцией. Результаты имитационного моделирования подтвердили приемлемость разработанных алгоритмов по точности.

Рассмотрены вопроси генерации физических сигналов з реальном времени. Здесь выделены следующие задач;!:

- квантование по уровню;

- дискретизация по времени и как следствие транспонирование спектра по частотной оси;

- учёт передаточной функции тракта прохождения от 315' до объекта исследования.

В последней задаче считается, что квадрат модуля передаточной 'функции тракта | задан аналитически, таблично . или графически, считается таете, что спектр на выходе тракта коходатся полосе пропускания АЧХ тракта. Если считать спект-

ральнуго плотность на выходе тракта -УЛ/* (со) заданным значением, то основная трудность состоит в представлении спектральной плотности сигнала на входе тракта Б (со) в виде, позволяющим использовать разработанные методы генерации. Если считать, что

то тогда (»)=$ ,

ГО ¿--о А* (со)

где А*№=\ ЬТгС£м}\*- ■

■ Представление спектра входного воздействия в форме шогопо-лосного спектра позволяет учитывать характеристику тракта только в коэффициентах, а не в виде базисных функций. В конечном итоге будем иметь

Ви^Х^ЪЫ, где Ку = , (7)

¿=а 4

где СОу - значение частоты в середине ] -го интервала при У = I,..., и <^£»=0 при у « 0. В работе приведены ре-

зультаты натурного эксперимента на модели по получению сигнала с заданным спектром £ ¡¡¿¡х, (, которые подтверждают эффективность разработанной методики.

Четвёртая глава посвящена разработке программного и методического обеспечения. Генерирующие алгоритмы (ГА) в рамках АСШ могут быть реализаованы.по крайней мере тремя способами „ Пэрвый из них состоит в том, чт? отдельным программным модулам формируется вне реального времени дискретная реализация имитируемого процесса, которая в виде одномерного-массива размещается на магнитном носителе» а затем управляющей программой пословно выводится в" реальном времени на объект. При этом ГА может быть достаточно сложен, но длине реализации оказывается сравнительно невелика (определяется.объём оперативной памяти ЭВМ). Второй способ состоит в том, что кавдый новый отсчёт дискретной реализации процесса формируется управляющей программой в реальном времени, к сразу же выводится на объект. При этом длина реализации мокс!? быть практически неограниченной, но ужесточаются требования к-быстродействию ГА, Тргтий способ связей с "ик-теляектуалшоциый" интерфейса, то есть появлением микропроцессор-

них модулей на интерфейсном уровне. Он аналогичен второму, но ГА реализуется автономно процессором интеллектуального модуля, в связи с чем из цикла формирования отсчёта случайного процесса исключается время передачи информации в канале мезду ЭВМ и пн-терфейссм. При' разработке программного обеспечения для имитации ГССП предложено объединить задачи получения "конструктивного" математического описания процесса, расчёта параметров генерирующих алгоритмов и генерацию отсчетов ГССП в одном программном модуле, снабдив его удобным пользовательским интерфейсом. При разработке программого обеспечения для моделирования детрр.'инп-рованных периодических сигналов целесообразно задали: рассч^та параметров ГА к его реализацию интегрировать з упразляго'дул программу, естественно разделив их функции по зремеглт. На основе результатов теоретических исследований разработан диалоговой комплекс прикладных nporpai.es (ДКПП) "Сирена", з основ:::."! состав которого входят програжы: ПСПС (:,эдел::роз£!п:е ГССП со спекерем, заданным таблично (многсполаскый спектр), ПАРКС2 (моделирование ГССП с заданной дрсбно-рацпскальксй спектральной плотностью), ТАК (моделирование ГССП с типовым спектром: прямоугольным, квадратично-экспоненциальны:.! п авгокорреляциежой функцией: экспоненциальная, экспоненциально-косинусная я другие), СМЗС (преобразование смоделированных реализаций, в том числе дифференцирование, транспонирование, децимация и т.п.), РЕГ2Н (ноделироза-ние детерминированных периодических процессов типа: синусоида, пила, трапеция, линейнокарастакщий), ГЕТР (моделирование группового волнения о заданным количеством волн в группе), ГПРЭС (масштабирование и преобразование отсчетов имитируемого процесса з физически!) сигнал с помощью прогрзмхю-упразляечего иктерф.?-*-са КАЧАН), а токзе ряд сервисных прогрем. В работе прлгомно исследспаше быстродействия алгоритмов формирования реалъ:г-:;с сиг-патов с использованием интерфейса КАМАК (модуль ЦАП-2ЦЛП10) з зависимости от языка программирования (50РТРАЧ-4, ПАСКАЛЬ, 1(В!?лСШС, АССЕМБЛЕР) на 03.1 типа "КА\!АК-!<ЕРА-1сОО" с сгерлцпеи-кой системой ЙТ -II. У0.4. Раечиташ верхние чэсто-пг-дз границы спектра моделируемых физических сигналов. Ясследогзг.о быстродействие формирования отсчетов ГССП з прогрг.миг.:-; ПСПС и И-.РПС2.

Разработана методике ккитацки родчодок&цдокккх сигналов,

отраженных от различного вида поверхностей. Здесь репались две вга.'Г.дасвязные задачи:

- идентифицировать тип поверхности;

- генерировать сигналы, подобные тем, которые получаются при зондировании различных участков поверхности с целью поверки работы спецаппаратуры.

Считается, что спе.ктр отражённого сигнала является узкополосным и имеет корреляционную функцию

= (Ф) COS и)0Ъ .

Получено выражение связывающее корреляционную функцию сигнала после двухполупериодного детектирования с последующей низкочастотной фильтрацией с корреляционной функцией огибаюце!: исходного сигнала рл (Т)

ят - #1 рЫтеМг.г, Tapi't) •

Предложено представлять спектр отражённого сигнала, трасно-нированного в низкочастотную область, в виде многополосного спектра. При этом набор коэффициентов явялется характеристикой типа поверхности. Смоделированный сигнал затем транспонируется на "несущую." частоту и)0 . Результаты рассмотренного моделирования приведены„в диссертации и подтверждают созданную методику.

Даш методические рекомендации по выбору и разработке конфигураций аппаратных средств для создания АСНЙ технического профиля со стохастическим управлением объектом. Предложена одно-креВтная конфигурация на базе интерфейса КАМАК для автоматизации испытаний асинхронных двигателей, которая выполняет функции сбора, регистрации,, обработки й представления в удобном для использования виде информации о параметрах двигателя, испытания его в программно-управляемых циклах нагрузки. Известным свойством большинства стандартных интерфейсов, в том числе интерфейса КАЧДК, является их относительная магонная независимость. При управлении интерфейсом от ЭШ единственным блок, зависят;;!!.'.! с? типа используемой ЭШ является крейт-юнтроллер.

Разгрузить тракт обмена данная мзтду ЭК.! и интерфейсе;.! можно передай функции управления магистраль» крейта :-:а интерфейсный уровень. Предложена система с азтэнемным прогррл-мнруе;—.: контроллером, предназначенная для автоматизации оксперимонтоз, проводимых по единообразной, жёсткой программе запись-гной н модуль ПЗУ, э частности для волновых испытания. Недостатке:: такс,.": конфигурации является жесткость алгоритма работы с установкой. Сто? недостаток отсутствует з предложенной агтематнзироваглюй системе управления гидроиспытательной мазглно.":, где с нсдсльзог-а:гн-зм ряда вспомогательных модулей КА-МАК создана дройгернгя система программирования автоно:гного крзйта, позволяющая пользователю гибко менять алгоритм эксперимента, используя "загитые" в .модуль ПЗУ драйверы обращения к отдельным модуля::.

В пятой главе излог.ено практическое применение разработанных методических и програ.'е.:но-аппаратных средств. Внедрение проходило в двух направлениях. Первое: внедрялись програм::нс:-апла-ратные ко:.!Плексы с использованием стохастических сигналов для' проведения натурных и полунатур:-гых испытаний; второе: для имитационного моделирования. В рамках первого направления была разработана и внедрена в Московском инженерно-строительном институте (1ИСИ) автоматизированная система управления золногтро-дуктором для формирования регулярных, груйпсэих и нерегулярных волн при испытаниях моделей гидросооружений. Была создана конфигурация АСНЯ с удалённым автономным креЛтои КА'.!АК, для оффек-тигаого использования программ генерации разработано оригинал-.-ноо программное и методическое обеспечение по идентифлиаци:: тракта "волнопродуктср-лсток" и формированию упрг.вг.'кгег'з сигнала с учетом изменения глубины воды з лотке и ггг.лп-нгогз удаления испытуемой модели от волнепродунтора. Д1\ГП "Сирома" и созданная управляющая программа обеспечивают е>$*епгл:шу» ро''.;ту внедренной в 15!СИ автоматизированной с.ютэми упро5.\«с*.я гидравлической испытательной ма:гикой, ксторг,:-: слу.::';. ;;лл исд-гднлл металлоконструкций на растяжение, сжатие, усталость и рузку. Особенности внедрения состоят в разработке, та:: яаэп:-'■?-кой "драйвегяо?." смстека программирования авто'лсг.сагх ксктр'Ч"'.— ров, '!о::ио такг.е экдапгаь разработку и внедрение методического, программного и техгеггеского обеспечения для АС'3' характеристик асинхронных хскденслторни:: олекгредгигателой з ''гзнсзсксм онерго-тпческсм институте. В:;едре;л;е указанн/л: разработок позволило

проводить качественно новые исследования и на порядок сократило время сбора и обработки информации.

3 рамках второго направления внедрения методические и программные средстза моделирования ГССП включены в состав прикладного програю.иого обеспечения широкого назначения АСНИ МЭИ, разработанной по заданию 05.10 Целевой-комплексной научно-технической программы О.Ц.027 в 1981-1985 г.г.;внедрены также во Фрунзенской политехническом институте, в Московском горном институте,- во Вроцдгвском политехническом институте (ПНР). Внедрение результатов работы во всех формах сопровождалось значительным техническим и социальным эффектом, связанным с повьсе-нкем компьютерной грамотности исследователей и применением новых методик исследования, позволило повысить достоверность и качество проводимых экспериментов, значительно сократить (на порядок и более) время проведения натурных испытаний, а также получить расчётный экономический эффект, оцениваемый в 21 тыс. •рублей,

ОСНОВ'ЩЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Предлохен,:: обоснован метод генерации гауссовых стационарных случайных процессов (ГССП), основанный на представлении их энергетических спектров в форме разложения по системе базисных квазиортогональных функций.

2. Выбрано и исследовано семейство квазиортогональных функтай, аппроксимирующих многополосный спектр. Предложены генерирующий алгоритм и структурная схема дискретного фильтра, позволяющего формировать отсчёты случайного процесса с много-полосным спектром.

3. Методом прямого моделирования исследована зависимости имитируемого спектра от величины шага дискретизации по времени___

Т .- Даны рекомендации по выбору верхней и нижней границы Т при использовании разработанных алгоритмов. Проведено исследование алгоритмов генерации на точность воспроизведения заданных спектров.

4. Разработана методика использования алгоритма формирования управляющего ГССП с многополосный спектром с учётом динамических свойств тракта прохождения сип;ала.

5. На основе теоретических результатов разработана совокупность средств методического и программного обеспечения для машинной имитации ГССП и детерминированных периодических сигналов, оформленных в диалоговый комплекс прикладных прогрета "Сирена", который макет быть применен как в задачах статистического моделиро-

• ват;я на ЭШ, тан и в АСНИ со стохастическим управлением объектом.

6. Разработаны програ!яадые средства, осуществляйте воспроизведение генерируемых отсчётов в виде электрических сигналов с использованием интерфейса КАМАК в ранках' автоматизированного экс-11вримента. Исследовано влияние языка программирования на быстродействие программ, формирующих реальные сигналы, а такие оценено быстродействие разработанных алгоритмов генерации ГССП.

7. Разработаны рекомендации по зыбсру и применении конфигураций аппаратных средств для создания АСНИ технического профиля.

8. Осуществлено внедрение разработанных методических и программных средств з АСНИ различного назначения.

Основные публикации по теме диссертационной работы

1. Рябов С.Н. Программе разработки для проверки работоспособности модулей в стандарте КАНАК // Тезисы У Всесоюзного симпозиума/ Модульные гаформационно-кзмерительные системы. Кет «нез: 2тиин-ца, 1985. С. 211-212.

2. Соколов В.М., Рябов С.Н. Формирование программного обеспечения для малинной имитации стационарных случайное процессов// Тезисы П Всесоозной конф./ Перспективные' методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных процессов и полей. М.: Моск.рнерг. ин-т, 19е5. 4,2. СЛ1Г-ИЗ.

, 3. Рябов С.Н, Комплекс про грата по имитации случайнггх сигнал ол с задвдавм энергетическим спектром для АС И// ?№иг: УГ Всесоозной конф,/ Планирование и автоматазадоя эксперимента в научных исследованиях, Л.: ЛГУ, 1936. С. 37,

4. Сервисное программное обс-спечгние АСГ-М// Стрпгин А.Б., Рябов С.Н., Дмитриев В.В. и др./ М.: Моск.экер?. ин-т, 1985. С. 35-49 (Тр. Иоск.энерг. ин-та, вып. Г£9).

5. Рябов С.Н,, Соколов В.М. Малинная ямитация случайнкх воздействий в автоматизированных системах научных исследований// Вопросы управления в' гибких автоматизированных производствах

и робототехнических комплексах/ М.: Мсск. ин-т радиотехники," з'ле-''ктроникй"и автоматики, 1983. С. 140-145 ("екгуз. сб. ячучн. трудов).

«

6. Казаков Е.Б., Королев С.А.., Рябов С.Н. Автоматизированная система испытаний асинхронного конденсаторного двигателя на базе мккро-ЭЕМ// Электромеханика, 1987, Гб. С. 33-36.

7. Микрокомпыотеная установка для снятия характеристик асинхронных двигателей// Казаков D.E., Королев С,А., Рябов С.Н, и др./ Тезисы Всесоюзного научно-технического совещания/ Регулируемые

, электродвигатели переменного тока. Владимир: 1987. С. 100—101,

8. Разработка автономной однокрейтной КАМАК-системы для автоматизации экспериментов на территориально распределенных объектах исследования// Кочанов А.Л., Локотков М.Б., Рябов С.Н» и др./ Тезисы, республиканской научной конференции/ Автоматиоироваг» ные системы реального времени для эргономических исследований. Тарту: 1988. С. 13-15.

9. Рябов С.Н. Автоматизированная система виброиспытаний. U,: Моск.энерг. ин-т, 1989. С. 124-128 (Тр. Моск.энерг, ин-та вып. .?202).

10. Автоматизированная система управления волнопродуктором// Виноградов Л.В., Локотков М.В., Рябов С.Н, и др./ М.: Моск.энерг. ин-т, 1989. С. 76-79 (Сб. научных трудов вып. №211).

11. АС'М системы криостатирования микроэлектронной аппаратуры// Есюткин A.A., Виноградова H.A., Рябов С.Н. и др./ Тезисы

IX Всесоюзной конф./ Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях. М.: Моск.энерг. ин-т, 1989, 4.2. С. 15.

12. Соколов В.М., Рябов С.К. Проблема пользовательского интерфейса при разработке программного обеспечения для генерации случайных сигналов// Тезисы IX Всесоюзной конф'./ Планирование и автоматизация эксперимента в научных исследованиях. М.: Моск. энерг. ин-т, 1989. 4.2. С. 45-46.

Подписана к печати 79Û1.QQ Jl-350'l1 Уч.-изл. л. 1,0 . Печ. л, î25

Заказ /73 . Шд. № А105 . Тираж /00 . Бесштат ьо.