автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области

МАКЛАКОВА Татьяна Николаевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва —2007

003177129

Работа выполнена на кафедре «Информатики и программного

обеспечения вычислительных систем» в Московском

Государственном Институте Электронной Техники (Техническом Университете)»

Научный руководитель

Официальные оппоненты

Ведущая организация

Доктор технических наук,

профессор

Л Г Гагарина

Доктор технических наук,

профессор

А М Грушевский

Кандидат технических наук

В П Батура

ОАО «НИИ точного машиностроения», г Москва

2007 года в &

на

Защита состоится «, заседании диссертационного совета Д 212 134 04 при Московском государственном институте электронной техники (техническом университете) по адресу 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, МИЭТ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ

Автореферат разослан » ^ 2007 ]

Ученый секретарь диссертационного совета у А И Погалов

д т н , профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы Любая деятельность человека неразрывно связана с автоматизацией и управлением различными технологическими процессами и структурами Технологическая структура включает в себя совокупность технологических процессов, технологий и технологических документов Технологический процесс -последовательность технологических операций, необходимых для выполнения определенного вида работ Технологический процесс состоит из рабочих операций, которые в свою очередь складываются из рабочих движений (приемов) Технология - это способ преобразования вещества, энергии, информации, в процессе изготовления продукции, обработки и переработки материалов, контроля качества, управления Технология включает в себе методы, приемы, режим работы, последовательность операций и процедур, она тесно связана с применяемыми средствами, оборудованием, инструментами, используемыми материалами Успешная деятельность любой технологической структуры возможна только при ее своевременном мониторинге с применением современных средств автоматизации и информационных технологий Эффективный мониторинг позволяет идентифицировать проблему и принять соответствующие меры для ее решения, охватывая многие аспекты объекта исследования, многомерного по своей природе Вопросами мониторинга занимались такие отечественные и зарубежные ученые, как СБ Кузнецов, Б Г Левинский, ОБ. Сладкова, С К. Дулин, Т Я. Ашихмина, Б А Баллод, А А Белов, П А Цуканов, Л И Калакутский, Э С Манелис, С. Гроссман, О. Харт, О И Уильямсон, Д Хей и др Вместе с тем, несмотря на значительное число публикаций, некоторые аспекты мониторинга остаются дискуссионными, либо нерешенными Так, недостаточно раскрыты вопросы мониторинга технологической структуры, поэтому существует необходимость создания модели, позволяющей оценить эффективность взаимодействия всех ее компонент для рационального распределения процедур и операций между ними

Только автоматизированный мониторинг позволяет рационализировать построение технологической структуры и сбалансировать загрузку ее компонентов и, как следствие, увеличить эффективность деятельности В свою очередь, большинство процессов, реализуемых на компонентах структуры, осуществляются с помощью ЭВМ универсального назначения или, если процессы являются достаточно сложными, то с помощью встроенных микропроцессоров,

микропроцессорных наборов и тд И наряду с этим идет непрерывное развитие вычислительных ресурсов и контроля, в связи, с чем возникает проблема выбора наиболее эффективной совокупности вычислительных средств для осуществления процессов, реализуемых каждой компонентой технологической структуры Однако математический аппарат, модели и алгоритмы мониторинга технологической структуры предметной области, будь то химическая промышленность, микроэлектроника, энергетика, производство светового и звукового оборудования и т д разработаны не в полной мере

В связи с вышесказанным представляется ценным и актуальным разработка универсальных моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области, позволяющие повысить эффективность ее деятельности во многих отраслях промышленности и техники

Цели и задачи диссертационной работы

Целью данного диссертационного исследования является разработка моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области (ТСПО), обеспечивающих повышение эффективности загрузки компонентов конкретной технологической структуры с учетом ее особенностей В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие задачи

1. Анализ современного состояния проблемы автоматизации мониторинга ТСПО

2 Разработка вероятностной математической модели для рационализации технологической структуры и эффективного выбора вычислительных ресурсов

3 Создание формализованного представления и временных характеристик баз данных для осуществления автоматизированного мониторинга ТСПО

4 Разработка методики построения логической структуры БД для процессов мониторинга.

5 Создание алгоритма автоматизированного параллельно-последовательного мониторинга ТСПО

6 Разработка математической модели оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО

7 Имитационное моделирование и верификация задачи автоматизированного мониторинга ТСПО

Методы исследования Теоретическую и методологическую базу исследования составили системный подход к моделированию технологической структуры, основные положения теории сетей и систем массового обслуживания, комбинаторного анализа При решении конкретных задач использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области автоматизированного мониторинга, математического и имитационного моделирования, теории нечетких множеств, теории реляционных баз данных.

Научная новизна работы состоит в создании новых моделей и алгоритмов, обеспечивающих эффективное построение технологической структуры предметной области.

В процессе исследований и разработок получены следующие новые научные результаты

1 Разработана вероятностная математическая модель организации ТСПО, позволяющая выявить критические компоненты структуры

2 Разработана структурная схема автоматизированного мониторинга ТСПО

3 Разработана и научно обоснована необходимость применения алгоритма параллельно-последовательного мониторинга для комплексной оценки функционирования технологической структуры

4 Создано формализованное представление баз данных (БД) автоматизированного мониторинга ТСПО

5 Создана методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга, основанная на теории графов

6 Разработана математическая модель оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО

7 Разработаны методика и алгоритм имитационного моделирования мониторинга технологической структуры образовательного ' процесса в учреждениях высшего профессионального образования (ВПО)

Достоверность полученных результатов подтверждается соответствием результатов теоретического анализа реальному функционированию ТСПО, а также использованием методов теории сетей массового обслуживания, теории графов и классического аппарата дискретной математики

Результаты имитационного моделирования подтверждают повышение эффективности деятельности технологической структуры

на основе предложенных моделей и алгоритмов Использование алгоритмической реализации автоматизированного мониторинга и созданных математических моделей, позволяет повысить эффективность деятельности технологической структуры на 38%

Практическая значимость работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение разработанных моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры в таких областях как, микроэлектроника, химическая промышленность, производство оборудования, энергетика и т д Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов, методик и программных средств

Самостоятельное практическое значение имеют

• алгоритм параллельно-последовательного мониторинга ТСПО, математическая модель оценки производительности процесса

автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО,

• программная реализация моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга ТСПО

Результаты проведенных экспериментальных исследований и имитационного моделирования показали, что благодаря предложенным в работе новым технологическим решениям обеспечивается среднее снижение загрузки критических компонент ТСПО на 38%

Практическая значимость подтверждена актами внедрения результатов диссертационной работы в ООО «ДУЭТ Ко»,?а также в учебный процесс МИЭТ

Личный вклад автора. Все основные результаты получены автором лично Главными из них являются

1 Аналитический обзор методов и средств автоматизации мониторинга технологической структуры.

2 Алгоритм параллельно-последовательного мониторинга технологической структуры предметной области.

3 Формализация представления баз данных для осуществления автоматизированного мониторинга ТСПО

4 Методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга

5 Математическая модель ТСПО на основе теории сетей массового обслуживания

6 Методики и алгоритмы имитационного моделирования автоматизированного мониторинга ТСПО

7 Программная реализация модели эффективной загрузки компонент ТСПО в технологический процесс производства ООО «Дуэт Ко»

8 Внедрение результатов диссертационной работы в учебный процесс кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» (ИПОВС) Московского государственного института электронной техники

Реализация полученных результатов.

Все работы по реализации и внедрению проводились под руководством или при непосредственном участии автора Результаты диссертационной работы используются в технологическом процессе производства фирмы "Дуэт Ко" - крупнейшем российском производителе профессионального светового и звукового оборудования - в рамках опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга (благодаря использованию разработанных моделей и алгоритмов затраты рабочего времени специалистов на обработку поступающего запроса снизились более чем в 2 раза), а также в учебном процессе кафедры ИПОВС Московского государственного института электронной техники при чтении дисциплин "Автоматизированные информационные системы", "Имитационное моделирование", "Системный анализ"

В результате проведенных исследований получены и выносятся на защиту следующие основные научные результаты

1 Математическая модель функционирования технологической структуры предметной области на основе теории сетей массового обслуживания (СеМО)

2 Алгоритм параллельно-последовательного автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области

3 Формализованное представление баз данных на основе временных характеристик для определения вычислительных ресурсов при автоматизированном мониторинге ТСПО

4 Методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга

5 Математическая модель организации учебного процесса высшего профессионального образования

6 Модифицированная математическая модель производительности вычислительных ресурсов технологической структуры предметной области

7 Методика и алгоритм имитационного моделирования автоматизированного мониторинга ТСПО и верификация результатов модели.

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях

1 Одиннадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2004», МИЭТ, 2004

2 Двенадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2005», МИЭТ, 2005

3 Всероссийская научно-практическая конференция «Образование, наука, бизнес», ИМИТ СП6ГПУ,2005

4 Тринадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2006», МИЭТ, 2006

5. Первая межвузовская научно-теоретическая конференция преподавателей, студентов и аспирантов «Современные тенденции развития информационно-компьютерных технологий-2006», ИГУПИТ, 2006.

6 Всероссийская межвузовская научно-практическая

конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем», Москва, МИЭТ,2007

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений, содержащих листинги программ и акты о внедрении результатов работы Общий объем диссертационной работы 162 страницы машинописного текста, 7 таблиц и 34 рисунков

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, формулируются общие проблемы, цели и задачи исследования, научное и практическое значение полученных результатов, рассматривается структура диссертации и взаимосвязь отдельных глав

В первой главе, являющейся обзорной, проведен анализ современного состояния методов и средств автоматизации мониторинга технологической структуры Дано концептуальное представление технологической структуры ТСПО при комплексной автоматизации Описана традиционная система управления технологическими процессами и ее функции Классифицированы методы мониторинга и описана роль мониторинга технологических структур предметной области Выявлено наличие ряда характерных проблем отсутствие формализованного математического аппарата для автоматизированного мониторинга технологической структуры, отсутствие алгоритмического решения задач эффективного мониторинга технологических структур Показана важность задачи рационального распределения операций между компонентами технологической структуры

Анализ современных методов управления технологическими структурами показал, что современная интегрированная система автоматизации технологической структуры требует внедрения новых моделей и алгоритмов мониторинга на уровне MRP (Manufacturing Resource Planning) и ERP (Enterprise Resource Planning) - планирование ресурсов предприятия

На этой основе определяются и конкретизируются теоретические и практические задачи, требующие решения в диссертационной работе

Во второй главе для разрешения выше указанной проблемной ситуации предложена модифицированная математическая модель функционирования технологической структуры предметной области на основе теории СеМО Технологический процесс, реализуемый ТСПО, может быть представлен с разной степенью детализации В качестве операций необходимо выделять такие части процесса, которые реализуются без прерывания и обращения к другим элементам Последовательность операций может быть представлена в виде графа Gp (рис 1), узлы которого отображают операции, а дуги - связи между

операциями.

Вычисление параметров структуры производится по модели процесса Режимы системы таковы, что входящий поток заявок определяется не внешними источниками, а производительностью самой структуры

Рисунок 1 - Граф Gp , представляющий последовательность операций выполняемых компонентами ТСПО Считая, что Ад -интенсивность входящего потока, и учитывая, что

А- = Z Рык l =

к=О

находим — = ак - среднее число операции к за процесс, формируется Л0

диагональная матрица \ак\. Определяем среднее число операций а,-, реализуемых на элементе i, [а,]= D'\ak\D. Среднего времени 7] реализации операции элементом i определяется как \гЦ = DT\ak\D\* [d7 Матрица вероятностей передач

системы определяется как [б,!у]=[ог[«А]о] '[/)7 ]. Таким

образом мы получили параметры 7}, в», at по характеристикам

процесса. Описав все компоненты технологической структуры, имеем систему линейных уравнений сохранения потока, из которой и определяются основные характеристики ТСПО и узкое место структуры, т.е. компонент, для которого выполнено соотношение

/

шах

' Л- Л

Для эффективного мониторинга технологической структуры и анализа всех протекающих процессов необходимо автоматизировать процессы сбора данных. Для построения автоматизированного мониторинга ТСПО (рис. 2) автором формализовано представление баз данных на основе временных характеристик. Построение автоматизированного мониторинга основывалось на разработанном автором алгоритме параллельно-последовательного мониторинга (рис.3).

Сбор данных о

функциональных

хапяктепистиках

Сбор данных о выходной информации

Сбор данных о входной информации

Сбор данных о массивах и базах данных

Сбор данных о технологии обработки данных

Сбор данных о составе задач для объекта

Сбор данных о тех средствах

Сбор данных об

информационных \—

хзпактепистиках ппогоамм

-►

Сбор данных о параметры

работы программ 4-

БД программ

Поиск данных об информационных хапактепистаках ппотамм

Поиск данных о параметры работы программ

Рисунок 2 - Структурная схема автоматизированного мониторинга ТСПО

Основными временными характеристиками функционирования БД являются время реализации заданного множества запросов Тг и время реализации заданного множества заданий на корректировку Тк, которые в сумме дают общее время выполнения нагрузки БД, т е

ро

50

р=1

5=1

Рисунок 3 - Схема модифицированного алгоритма параллельно-последовательного мониторинга

Время реализации р-то запроса пользователя складывается из следующих временных составляющих:

т 7 = +{сб +{и

1 р 1 р ^1 р т1 р ^1 р

где № - время работы программ прикладного и сеансового уровней протоколов, обеспечивающих декомпозицию запроса на подзадачи и

управление их реализацией, - время реализации р-го запроса в

локальной БД, ^ -время работы программ представительского и

прикладного уровней протоколов, связанных с выполнением процедур сборки массивов промежуточных данных и формирования окончательного результата, г* - время инициирования и передачи

запроса (подзадачи) в локальную БД

Время поиска требуемых типов записей определяется как

— /±Ьост , ,оЖ\ . ¿обм^Б 1р~\1\ +11 ) + 11 кр

Для определения необходимого количества локальных БД в узлах вычислительной сети (ВС) необходимо решить задачи нормализации графа логической структуры , г-го узла ВС, определения несвязных и слабо связных компонентов (подграфов) графа логической структуры г-го узла, проектирования локальных БД, поддерживаемых конкретными СУБД

Граф логической структуры /--го узла ВС определяется как множество типов записей, размещенных на г-м узле ВС, которые соединены между собой множеством логических связей.

Пусть Я®г = \h\r\~ множество типов записей первого уровня иерархии графа О3" Множество Н^К есть минимальное множество вершин графа Сг™, из которого достижимы все вершины, т е является базой графа Пусть множество достижимости базы Я«,,

тогда Р(Нтг) = Нг и УЯ* с:НгР(Н*г ^Н г) Определим множество достижимости для каждого типа записи множества Н^К = (й^} •

Р(Ь\Г) = {^1г)}иГ1(А®)и/'2(А®)и и ГЧЛ®)

Анализ попарных пересечений множеств достижимости позволяет выявить несвязные компоненты (подграфы) в графе логической структуры г-го узла ВС. Два подграфа Ор1 и Ор2 графа О'^" такие, что

где Ьр1г и - корневые вершины графов Ор[ и Ор2 являются несвязными, если

= о.

Множество типов записей и отношений между ними, образующих несвязный подграф графа логической структуры г-то узла ВС, заносятся во множество, используемое при проектировании, логических структур локальных БД

Предложена методика построения логической структуры БД процессов мониторинга, включающая следующие шаги

1 Определяется множество типов записей первого уровня иерархии Я® = {й®,} для 1-й связной компоненты графа О3"

2 Определяется множество достижимости для каждого типа записи Нр^ е {Ф

Щп) = {А®} иГЧй® ) и Г2(к%) и и Г"(к%)

3 Определяется множество = {т^} попарных пересечений множеством достижимости т^р> = Р{к1рЫ) п }

4 Анализ элементов множества М^ Если множество попарных пересечений состоит из пустых подмножеств, то перейти к п 7, иначе -кп 5

5 Выбирается минимальное подмножество тт,п множества М{р), сагс1(тшп) = тхп[сагс1(т{/))] элементы которого составляют

множество вершин выделяемого подграфа графа О™

6 Из множества вершин графа б®" удаляются вершины выделенного подграфа и связи, ведущие к его корневой вершине, переход к п 2.

7. К множеству выделяемых подграфов добавляются несвязные компоненты (подграфы) графа в™, получаемые в результате удалений вершин и связей

Необходимость выделения слабосвязных компонент графологической структуры г-го узла, т е выделение подграфов логических структур локальных БД, определяется ограничениями на объем хранимой информации в узлах ВС, требованиями к оперативности копирования и восстановления БД и др

Третья глава посвящена классификации и формализации функциональных задач ТСПО Автором разработаны стратегии распределения функциональных связей в составе ТСПО и

математическая модель ТСПО, на базе чего разработана модель выбора вычислительных ресурсов

Автором сформулированы необходимое условие выбора типа центрального процессора, необходимого количества памяти постоянного запоминающего устройства (ПЗУ) и оперативной памяти (ОП)

Среднее время обслуживания одной заявки thd можно определить из следующей зависимости

£ llKSvaJ

^©ДЕЕА,)'

где ку,81},<з]> - средняя интенсивность потока сообщений,

средняя длина сообщений, трудоемкость обработки одного знака информации и производительность используемого типа центрального процессора (ЦП) соответственно.

Среднюю интенсивность поступающего на обслуживание потока заявок Яи определяем как

^г X I \

С учетом значений и ЯА получаем

Рьй = Е ЕЛА0"./ '®а

Коэффициент загрузки системы определяем как отношение требуемой производительности ЦП, затрачиваемой на обработку данных, и реальной производительности ЦП рассматриваемого типа:

= Е ЕАА°о

«=/*./«а/

Для приближенных расчетов принимаем, что все функции управления выполняются при обработке каждого сообщения (производится диспетчеризация задач, управление свободной памятью и тд) Тогда затраты производительности на функции управления определяются как

<е/,,./а/( уОе/О

Таким образом, получаем необходимое условие выбора типа ЦП Ь-й ЭВМ производительность выбираемого типа ЦП должна быть не

меньше отношения требуемой производительности и коэффициента загрузки ЦП, т е

®Ис! — ®Л I Ри<1

Объем необходимой памяти /2-й ЭВМ оценим из следующей зависимости

где а}о, - объемы необходимой памяти для хранения программ и таблиц по ,/0 функции управленияу-й прикладной функции

Значение Яи не должно превышать значения Ка максимально допустимого объема ПЗУ и ОП для каждого типа ЭВМ

где х>, ~ необходимый объем ОП Ь-й ЭВМ

Пользуясь значением Кн, определяем необходимое количество ПЗУ Ь-й ЭВМ

РИП =1 Р-И I Р-кП I' где Кш - объем памяти аI типа ПЗУ

Общий объем необходимой ОП Ь-й ЭВМ

х^х^+хГ+х!",

где Хь"" >хТ 'Хи1 области памяти для хранения сообщений и

организации буфера обмена, организации стеков программ; размещения программ.

Объем памяти, требуемой для хранения данных, оценим из следующей зависимости.

.,дан ссбобртсист , ?ср выв ¡оч выв

Хи к +дн 1и

Объем памяти для организации стека для выполнения программы .1-го вида1

Таким образом, при Хи"" требуемое количество ОП имеет вид

где Хао - объем памяти с1 типа ОЗУ

Четвертая глава посвящена имитационному моделированию и верификации задачи выбора вычислительных ресурсов автоматизированного мониторинга ТСПО в области высшего профессионального образования (ВПО) Ниже представлена схема алгоритма имитационного моделирования (рис 4)

Рисунок 4 - Схема алгоритм имитационного моделирования Для проведения анализа модели задаем исходный момент модельного времени и исходные параметры структуры, такие как количество компонент структуры, количество операций выполняемых компонентами и время их реализации Затем рассчитываем

характеристики структуры для выявления узких мест, после чего рассчитываем показатели за период времени с момента моделирования и если период времени с начального текущего модельного времени больше общего модельного времени, то анализируем полученные результаты При нахождении рационального результата заканчивается моделирование.

Автором разработана имитационная модель функционирования технологической структуры высшего профессионального образования Модель учебного процесса представляет собой граф (рис. 5) Ребра показывают пути обработки информации

1-сдача экзаменов абитуриентами, 2-обработка результатов, 3- зачисление в ВУЗ, 4-обучение (1 семестр),5-сдача сессии, 6-обучение (2семестр),7-сдача сессии; 8- распределение по специальностям, 9-обучение (3-8 семестры); 10- защита бакалаврской работы, 11- обучение, педагогическая практика, 12 -производственная практика, 13- защита магистерской диссертации, 14-трудоустройство, 15- сдача экзаменов в аспирантуру; 16-научная деятельность, 17- защита кандидатской диссертации

Рисунок 5 - Модель учебного процесса

Каждая операция выполняется на нескольких типах компонентов, но в процессе обслуживания используется только один компонент Весом вершины является время выполнения операции

Весами ребер являются вероятности передачи заявок от одной операции к другой =1

Приведенный процесс реализуется на системе из шести компонентов (рис 6)

1- приемная комиссия, 2 - кафедры , 3 - деканаты; 4 -учебный отдел, 5 - отдел аспирантуры и докторантуры, 6- отдел практики и трудоустройства, 7- научно исследовательский отдел

Рисунок 6 - Выполнение операций на системе из 6-и компонентов Основой для расчета характеристик сети является уравнение

N

сохранения потока через г-ю СМО А, = Р,, *Х., где Л0 - входной

./=0

поток

Из матрицы соответствия получаем систему линейных уравнений сохранения потока(1), описывающих нашу сеть

Из системы (1) рассчитаем интенсивность потока заявок для каждой операции - к , частоты обращения к компонентам - а,, среднее время работы компонентов при одном обращении - Т01, загрузку компонентов р1 и определим узкое место структуры Загрузку компонентов вычисляем исходя из формул р=Лг* Т01 = СС,* Г0,*Ло а, =Хг/Хо, Хт= а1 *Ло

& \ - Pn А, + Р31 Я 3 + Р }1 Л 5 + Р 71 Л 7

Я 2 = 12 ^ 1

Я 2 '—' Р 23 Я 2

Я 4 = 34 3 + ^54 ^5

Я 5 = i> 45 Я 4

^ « = ^ 56 ^ 5 + Р16 ^ 7

А 7 = Р 6 7 Я б

= РА, 1

9 ~ Р 89 Я g + Р109 Я 10

Я 10 = ^ 910 ^9

Я 11 ~ Р1011 & 10

12 = ^ 1112 ^ И

Л- 13 = ^1213 ^ 12

14 = Р1314 Я 13 + Р1014 10

Я 15 = ^1415 ^14 + Р1315 ^ 13

Л ¡6 = -^1516 ^ 15

^ 17 = ^1617 ^ 16

Л (, = Р 017 Я 17

Подставляя в систему линейных уравнений среднестатистические вероятности событий, получаем абсолютные загрузки

р, =0,063, р2 = 0,6 ,Рз = 0,22 , р4 = 0,21 , 5 = 0,08 , />6 = 0,26 , р7 = 0,25 (2)

Из выражений (2) видно, что загрузка второго компонента недопустимо высока по сравнению с остальными компонентами, а загрузка компонент 6 и 7 также превышают остальные значения Для рационального построения ТСПО целесообразно снизить эти загрузки и рассчитать набор минимально необходимых вычислительных ресурсов

Исходя из математических моделей, разработанных в главе 3, определим минимальные требования для вычислительных ресурсов 3,6 и 7 компонент Intel Pentium III 933 MHz, память 512Мб, жесткий диск 100 Гб.

В результате были получены следующие абсолютные значения загрузки компонентов

Я = 0,063 ; рг = 0,2 , ръ = 0,22 , р4 = 0,21, р5 = 0,08,

р6= 0,19, р7 =0,18,

На диаграмме (рис 7) показаны загрузки компонент структуры

ВПО до и после применения описанных процедур.

Рисунок 7 - Загрузка компонент структуры ВПО

Из диаграммы видно, что загрузка 2 компоненты уменьшилась на 66%, 6 - на 26,9% и 7 - на 28% и общая суммарная загрузка компонент уменьшилась на 38%.

Таким образом, в результате проведенного имитационного моделирования показано, что разработанные модели и алгоритмы увеличивают эффективность работы ТСПО.

В заключении диссертации сформулированы основные выводы и полученные результаты, поставлены вопросы для дальнейших исследований.

В приложениях приведены листинги программной реализации, а также акты внедрения результатов диссертационной работы.

Основные результаты и выводы

В диссертационной работе решена задача создания моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга ТСПО, при этом получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Разработана вероятностная математическая модель организации ТСПО, позволяющая выявить критические компоненты структуры.

2. Разработана и научно обоснована необходимость применения алгоритма параллельно-последовательного мониторинга для комплексной оценки функционирования ТСПО.

3. Создано формализованное представление баз данных (БД) автоматизированного мониторинга ТСПО.

4 Создана методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга, основанная на теории графов

5 Разработана математическая модель оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО

6 Разработаны методика и алгоритм имитационного моделирования мониторинга технологической структуры образовательного процесса в учреждениях ВПО

7 Результаты проведенных экспериментальных исследований и имитационного моделирования показали, что благодаря предложенным в работе новым техническим решениям обеспечивается среднее снижение загрузки критических компонент ТСПО на 38%

Основные результаты диссертационной работы представлены в следующих публикациях.

1. Маклакова Т Н., Нестеров А.Э , Федотов А А К вопросу о разработке комплекса сбора, обработки и представления статистической информации //Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России Межотр научн -техн журнал М В ИМИ, 2005 Вып 3 -С18-22с

2 Маклакова Т Н Автоматизация процесса обработки статистических данных для получения аналитической информации // «Микроэлектроника и информатика» - Одиннадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов Тезисы докладов - Москва, 2004 - С 267

3 Маклакова Т Н Математическая модель мониторинга технологической структуры // «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем» - Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов Тезисы докладов - Москва, МИЭТ,2007. -С 27

4 Маклакова Т Н, Гагарина Л Г , Дорогова Е Г Методические основы выбора средств защиты информации на базе алгоритмов дискретного программирования для создания информационного хранилища данных//Вопросы защиты информации Научно-практический журнал М ВИМИ,2006. Вып 2 - С 40-41

5. Маклакова ТН Комплекс сбора, обработки и представления статистической информации системы образования // «Образование,

наука, бизнес» - Всероссийская научно-практическая конференция. Тезисы докладов - Череповец, 2005 - С 269-272

6 Маклакова Т Н, Гагарина Л Г Концептуальный подход к проблемам построения автоматизированных систем управления производством //Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России Межотр научн -техн журнал М ВИМИ, 2006 Вып 1 -С 11-13

7 Маклакова Т Н Принципы организации и методы построения хранилища данных на основе системного анализа информации в распределенных сетевых структурах и средах //Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России Межотр научн -техн журнал М ВИМИ, 2007 Вып 5 - С 31-34

8 Маклакова Т Н Методика построения информационного хранилища учебно-методического комплекса кафедры ИПОВС // «Микроэлектроника и информатика» - Тринадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов Тезисы докладов - Москва, 2006 - С 207

9 Маклакова Т Н , Виснадул Б Д Эффективное распределение загрузки компонент технологической структуры // «Актуальные проблемы информатизации Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем» - Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов Тезисы докладов - Москва, МИЭТ,2007 - С 47

10 Маклакова ТН Автоматизация процесса выбора ЭВМ для построения комплекса автоматизации мониторинга технологического процесса//«Аспирант и соискатель», 2007, Вып 5 -С 165-166

11 Маклакова Т Н Построение информационного хранилища системы мониторинга // «Микроэлектроника и информатика» -Двенадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов Тезисы докладов - Москва, МИЭТ, 2005 -С 295

12 Маклакова ТН Выбор метода мониторинга технологических параметров//«Техника и технология»,2007, Вып 5 - С 12-13.

Подписано в печать

Заказ №/З^Тираж 80 экз Уч -изд л /¡1 Формат 60x84 1/16 Отпечатано в типографии МИЭТ 124498, Москва, МИЭТ

ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Анализ современного состояния методов и средств автоматизации мониторинга технологической структуры.

1.1. Концептуальное представление технологической структуры предметной области (ТСПО) при комплексной автоматизации.

1.2. Обзор существующих средств и методов автоматизации технологических процессов.

1.3. Классификация методов автоматизированного мониторинга.

1.4. Роль автоматизации мониторинга технологических структур предметной области.

1.5. Постановка задачи диссертации.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Формализация задач автоматизированного мониторинга технологической структуры.

2.1. Общие принципы математического моделирования автоматизированного мониторинга ТСПО.

2.2. Математическое описание методов автоматизированного мониторинга.

2.3. Анализ подходов к организации баз данных в составе ТСПО.

2.4. Формализованное представление баз данных в составе ТСПО.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка моделей и алгоритмов для выбора вычислительных ресурсов.

3.1. Классификация и формализация функциональных задач ТСПО.

3.2. Разработка стратегии распределения функциональных связей в составе ТСПО.

3.3. Разработка математической модели технологической структуры предметной области.

3.4. Разработка алгоритмов и моделей выбора вычислительных ресурсов

ТСПО.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Имитационное моделирование и верификация задачи выбора вычислительных ресурсов автоматизированного мониторинга технологической структуры.

4.1. Структура имитационной модели.

4.2 Имитационная модель технологической структуры предметной области. 119 4.3. Анализ результатов моделирования автоматизированного мониторинга

ТСПО.

Выводы по главе 4.

Актуальность работы.

Любая деятельность человека неразрывно связана с автоматизацией и управлением различными технологическими процессами и структурами. Технологическая структура включает в себя совокупность технологических процессов, технологий и технологических документов. Технологический процесс -последовательность технологических операций, необходимых для выполнения определенного вида работ. Технологический процесс состоит из рабочих операций, которые в свою очередь складываются из рабочих движений (приемов). Технология - это способ преобразования вещества, энергии, информации, в процессе изготовления продукции, обработки и переработки материалов, контроля качества, управления. Технология включает в себе методы, приемы, режим работы, последовательность операций и процедур, она тесно связана с применяемыми средствами, оборудованием, инструментами, используемыми материалами. Успешная деятельность любой технологической структуры возможна только при ее своевременном мониторинге с применением современных средств автоматизации и информационных технологий. Эффективный мониторинг позволяет идентифицировать проблему и принять соответствующие меры для ее решения, охватывая многие аспекты объекта исследования, многомерного по своей природе. Вопросами мониторинга занимались такие отечественные и зарубежные ученые, как СВ. Кузнецов, Б.Г. Левинский, О.Б. Сладкова, С.К. Дулин, Т.Я. Ашихмина, Б.А. Баллод, A.A. Белов, П.А. Цуканов, Л.И. Калакутский, Э.С. Манелис, С. Гроссман, О. Харт, О.И. Уильямсон, Д. Хей и др. Вместе с тем, несмотря на значительное число публикаций, некоторые аспекты мониторинга остаются дискуссионными, либо нерешенными. Так, недостаточно раскрыты вопросы мониторинга технологической структуры, поэтому существует необходимость создания модели, позволяющей оценить эффективность взаимодействия всех ее компонент для рационального распределения процедур и операций между ними.

Только автоматизированный мониторинг позволяет рационализировать построение технологической структуры и сбалансировать загрузку ее компонентов и, как следствие, увеличить эффективность деятельности. В свою очередь, большинство процессов, реализуемых на компонентах структуры, осуществляются с помощью ЭВМ универсального назначения или, если процессы являются достаточно сложными, то с помощью встроенных микропроцессоров, микропроцессорных наборов и т.д. И наряду с этим идет непрерывное развитие вычислительных ресурсов и контроля, в связи, с чем возникает проблема выбора наиболее эффективной совокупности вычислительных средств для осуществления процессов, реализуемых каждой компонентой технологической структуры. Однако математический аппарат, модели и алгоритмы мониторинга технологической структуры предметной области, будь то химическая промышленность, микроэлектроника, энергетика, производство светового и звукового оборудования и т.д. разработаны не в полной мере.

В связи с вышесказанным представляется ценным и актуальным разработка универсальных моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области, позволяющие повысить эффективность ее деятельности во многих отраслях промышленности и техники.

Целью диссертации Целью диссертационного исследования является разработка моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры предметной области (ТСПО), обеспечивающих повышение эффективности загрузки компонентов конкретной технологической структуры с учетом ее особенностей.

Объекты и задачи исследования. Согласно цели были выделены следующие объекты и задачи диссертационного исследования:

1. Анализ современного состояния проблемы автоматизации мониторинга

ТСПО.

2. Разработка вероятностной математической модели для рационализации технологической структуры и эффективного выбора вычислительных ресурсов.

3. Создание формализованного представления и временных характеристик баз данных для осуществления автоматизированного мониторинга ТСПО.

4. Разработка методики построения логической структуры БД для процессов мониторинга.

5. Создание алгоритма автоматизированного параллельно-последовательного мониторинга ТСПО.

6. Разработка математической модели оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО.

7. Имитационное моделирование и верификация задачи автоматизированного мониторинга ТСПО.

Методы исследования. Теоретическую и методологическую базу исследования составили системный подход к моделированию технологической структуры, основные положения теории сетей и систем массового обслуживания, комбинаторного анализа. При решении конкретных задач использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области автоматизированного мониторинга, математического и имитационного моделирования, теории нечетких множеств, теории реляционных баз данных.

Научная новизна работы состоит в создании новых моделей и алгоритмов, обеспечивающих эффективное построение технологической структуры предметной области.

В процессе исследований и разработок получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана вероятностная математическая модель организации ТСПО, позволяющая выявить критические компоненты структуры.

2. Разработана структурная схема автоматизированного мониторинга ТСПО.

3. Разработана и научно обоснована необходимость применения алгоритма параллельно-последовательного мониторинга для комплексной оценки функционирования технологической структуры.

4. Создано формализованное представление баз данных (БД) автоматизированного мониторинга ТСПО.

5. Создана методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга, основанная на теории графов.

6. Разработана математическая модель оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО.

7. Разработаны методика и алгоритм имитационного моделирования мониторинга технологической структуры образовательного процесса в учреждениях высшего профессионального образования (ВПО).

Достоверностьполученныхрезультатов подтверждается соответствием результатов теоретического анализа реальному функционированию ТСПО, а также использованием методов теории сетей массового обслуживания, теории графов и классического аппарата дискретной математики.

Результаты имитационного моделирования подтверждают повышение эффективности деятельности технологической структуры на основе предложенных моделей и алгоритмов. Использование алгоритмической реализации автоматизированного мониторинга и созданных математических моделей, позволяет повысить эффективность деятельности технологической структуры на 38%.

Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации диссертации ориентированы на широкое применение разработанных моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга технологической структуры в таких областях как, микроэлектроника, химическая промышленность, производство оборудования, энергетика и т.д. Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов, методик и программных средств.

Самостоятельное практическое значение имеют:

• алгоритм параллельно-последовательного мониторинга ТСПО;

• математическая модель оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО;

• программная реализация моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга ТСПО.

Результаты проведенных экспериментальных исследований и имитационного моделирования показали, что благодаря предложенным в работе новым технологическим решениям обеспечивается среднее снижение загрузки критических компонент ТСПО на 38%.

Практическая значимость подтверждена актами внедрения результатов диссертационной работы в ООО «ДУЭТ Ко», а также в учебный процесс МИЭТ.

Личный вклад автора. Все основные результаты получены автором лично. Главными из них являются:

1. Аналитический обзор методов и средств автоматизации мониторинга технологической структуры.

2. Алгоритм параллельно-последовательного мониторинга технологической структуры предметной области.

3. Формализация представления баз данных для осуществления автоматизированного мониторинга ТСПО.

4. Методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга.

5. Математическая модель ТСПО на основе теории сетей массового обслуживания.

6. Методики и алгоритмы имитационного моделирования автоматизированного мониторинга ТСПО.

7. Программная реализация модели эффективной загрузки компонент ТСПО в технологический процесс производства ООО «Дуэт Ко».

8. Внедрение результатов диссертационной работы в учебный процесс кафедры «Информатика и программное обеспечение вычислительных систем» (ИПОВС) Московского государственного института электронной техники.

Реализация полученных результатов. Все работы по реализации и внедрению проводились под руководством или при непосредственном участии автора. Результаты диссертационной работы используются в технологическом процессе производства фирмы "Дуэт Ко" - крупнейшем российском производителе профессионального светового и звукового оборудования - в рамках опытной эксплуатации системы автоматизированного мониторинга (благодаря использованию разработанных моделей и алгоритмов затраты рабочего времени специалистов на обработку поступающего запроса снизились более чем в 2 раза), а также в учебном процессе кафедры ИПОВС Московского государственного института электронной техники при чтении дисциплин "Автоматизированные информационные системы", "Имитационное моделирование", "Системный анализ".

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях.

1. Одиннадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2004», МИЭТ, 2004.

2. Двенадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2005», МИЭТ, 2005.

3. Всероссийская научно-практическая конференция «Образова-ние, наука, бизнес», ИМИТ СП6ГПУ,2005.

4. Тринадцатая всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2006» , МИЭТ, 2006.

5. Первая межвузовская научно-теоретическая конференция преподавателей, студентов и аспирантов «Современные тенденции развития информационно-компьютерных технологий-2006», ИГУПИТ, 2006.

6. Всероссийская межвузовская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие информационной инфраструктуры, технологий и систем», Москва, МИЭТ,2007.

По результатам работы сделано 15 публикация из них 9 статей.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в следующих изданиях:

• Маклакова Т.Н., Нестеров А.Э., Федотов A.A. К вопросу о разработке комплекса сбора, обработки и представления статистической информации/Юборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России: Межотр. научн.-техн. журнал М.: ВИМИ, 2005. Вып. 3. - С .18-22.

• Гагарина Л.Г., Слюсарь В.В., Маклакова Т.Н., Чумаченко П.Ю. Проблемы обеспечения информационной безопасности VPN-сети в информационном пространстве высшего учебного заведения.//Вопросы защиты информации. Научно-практический журнал М.:ВИМИ,2005. Вып.4. - С .23-27.

• Маклакова Т.Н., Гагарина Л.Г., Дорогова Е.Г. Методические основы выбора средств защиты информации на базе алгоритмов дискретного программирования для создания информационного хранилища данных./УВопросы защиты информации. Научно-практический журнал М.:ВИМИ,2006. Вып.2. - С. 40-42.

• Маклакова Т.Н., Гагарина Л.Г. Концептуальный подход к проблемам построения автоматизированных систем управления производством./Юборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России: Межотр. научн.-техн. журнал М.: ВИМИ, 2006. Вып. 1. - С .11-14.

• Маклакова Т.Н. Принципы организации и методы построения хранилища данных на основе системного анализа информации в распределенных сетевых структурах и средах //Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России: Межотр. научн.-техн. журнал М.: ВИМИ, 2007. Вып. 5. -С. 31-34.

• Маклакова Т.Н. Автоматизация процесса выбора ЭВМ для построения комплекса автоматизации мониторинга технологического процесса//

Аспирант и соискатель», 2007, Вып.5. - С. 165-166.

• Маклакова Т.Н. Формализация функциональных задач многопроцессорной системы// «Техника и технология»,2007, Вып.5. - С. 14.

• Маклакова Т.Н. Оценка производительности процессора ЭВМ для построения комплекса автоматизации технологического процесса//«Техника и технология»,2007, Вып.5. - С. 41-42.

• Маклакова Т.Н. Выбор метода мониторинга технологических параметров.// «Техника и технология»,2007, Вып.5. - С. 12-13.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений, содержащих листинги программ и акты о внедрении результатов работы. Общий объем диссертационной работы 162 страницы машинописного текста, 7 таблиц и 34 рисунков.

Выводы по главе 4

В результате имитационного моделирования и верификации задачи выбора вычислительных ресурсов автоматизированного мониторинга технологической структуры были сделаны следующие выводы :

1. Представлена структура имитационной модели.

2. Представлены этапы имитационного моделирования.

3. Разработан алгоритм имитационного моделирования технологической структуры предметной области.

4. Разработана имитационная модель автоматизированного мониторинга технологических структур учреждений высшего профессионального образования.

5. Выявлены критические компоненты технологической структуры учреждений высшего профессионального образования и сбалансирована их загрузка.

6. Проведен анализ результатов моделирования автоматизированного мониторинга, который показал общая суммарная загрузка компонент уменьшилась на 38% и таким образом, разработанные модели и алгоритмы увеличели эффективность работы ТСПО.

Заключение

В диссертационной работе решена задача создания моделей и алгоритмов автоматизированного мониторинга ТСПО, при этом получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Разработана вероятностная математическая модель организации ТСПО, позволяющая выявить критические компоненты структуры.

2. Разработана и научно обоснована необходимость применения алгоритма параллельно-последовательного мониторинга для комплексной оценки функционирования ТСПО.

3. Создано формализованное представление баз данных (БД) автоматизированного мониторинга ТСПО.

4. Создана методика построения логической структуры БД для процессов мониторинга, основанная на теории графов.

5. Разработана математическая модель оценки производительности процесса автоматизированного мониторинга для обоснованного выбора параметров вычислительных ресурсов ТСПО.

6. Разработаны методика и алгоритм имитационного моделирования мониторинга технологической структуры образовательного процесса в учреждениях ВПО.

7. Результаты проведенных экспериментальных исследований и имитационного моделирования показали, что благодаря предложенным в работе новым техническим решениям обеспечивается среднее снижение загрузки критических компонент ТСПО на 38%.

1. Пранявичюе Г. И. Модели и методы исследования вычислительных систем.-Вильнюс: Мокслас, 1982.- 227 с.

2. Месарович М., Макс Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1975.- 344 с.

3. Емельянов С. В. Операционные системы реального времени для микроЭВМ: Сб. научн. тр./Междунар. НИИ проблем управления М.: МН.ИИПУ, 1984.- 134 с.

4. Соловьев Г. Н., Никитин В. Д. Операционные системы цифровых вычислительных машин.- М.: Машиностроение, 1977 112 с.

5. Драммонд М. Методы оценки и измерений дискретных вычислительных систем.- М.: Мир, 1977.- 381 с.

6. Смирнов Ю. М., Воробьев Г. Н. и др.; Под редакцией Смирнова Ю. М. Проектирование специализированных . информационно-вычислительных систем.- М.: Высшая школа, 1984.- 360 с.

7. Вейцман К. Распределение системы мини- и микроЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1983.- 376 с.

8. Сазонов A.A. Автоматизация измерений и контроля электрических и неэлектрических величин. М.: Издательство стандартов, 1987-324с.

9. Алексеенко А. Г., Галицин А. А., Иванников А. Д. Проектирование радиоэлектронной аппаратуры на микропроцессорах М.: Радио и связь. 1984.- 270 с.

10. Ю.Мячев А. А. Системы ввода вывода ЭВМ - М.: Энергоиздат, 1984.-138 с.

11. П.Клейнрок JI. Теория массового обслуживания.- М.: Машиностроение, 1979.432 с.

12. Основы теории вычислительных систем/Под ред. С. А. Майорова.- М.: Высшая школа, 1978.- 408 с.

13. Норенков И. П. Введение в автоматизированное проектирование технических. устройств и систем.- М.: Высшая школа, 1985.- 302 с.

14. Мясников В. А., Игнатьев М. В., Кочкин А. А., Шейнин Ю. Е. Микропроцессоры: системы программирования и отладки.- М.: Энергоиздат, 1985.272 с.

15. Прангишвили И. В. Микропроцессоры и микро-ЭВМ. М.: Энергия, 1979.

16. К. Б. Карандеев. Электрические методы автоматического контроля. М.: Энергия, 1965.

17. Электрические измерения неэлектрических величин/Под ред. П. В. Новицкого. Л.: Энергия, 1975.

18. Полищук Е. С. Измерительные преобразователи. Киев: Вища школа, 1981.

19. Шрамков Е. Г. Электрические измерения. М.: Высшая школа, 1972. 20.Эрлер В., Вальтер Л. Электрические измерения неэлектрических величин:полупроводниковыми тензорезисторами. М.: Мир, 1974.

20. Новицкий П. В., КноррингВ. Г., Гутников В. С. Цифровые приборы с частотными датчиками. Л.: Энергия, 1970.

21. Серьезнов А. Н., Цапенко М. П. Методы уменьшения влияния помех в термометрических цепях. М.: Энергия, 1968.

22. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников/ Под ред. И. Г. Арамановича. М.: Наука, 1973.24.3ажигаев Л. е., Кишьян А. А., Романикав Ю. И. Методы планирования: и обработки результатов физического эксперимента. М.: Атомиздат, 1978.

23. Измерение мощности на СВЧ/М. И. Билько, А. К. ТомашевскиЙ, П. П.

24. Шаров, Е. А. Баймуратов. М.: Сов. радио, 1976.

25. Груздев С. В., Дубовой Н. Д., Карпов Р. Г., Осокин В. И. Быстродействующий измеритель мощности СВЧ//Тр. РРТИ. 1970. - ВЫП. 23.

26. Осокин В. И., Клугман Б. И., Дубовой Н. Д. Компенсация динамических погрешностей компарирующих преобразователей мощности СВЧ//Вопросы радиоэлектроники, серия VI. 1971. - Вып. 8.

27. Соломатин Н.М., Шертвитис Р.П., Макшанцев М.М. Выбор микроЭВМ дляинформационных систем, -М.: Высшая школа, 1987-1 Юс.

28. Измеритель мощности СВЧ: А. С. N2 270886 СССР/С. В. Груздев, Н. д.

29. Дубовой, Р. Г. Карпов, В. И. Осокин//Бюл. изобрет. 1970'. - N2 17.

30. Автоматический измеритель СВЧ мощности: А. С. N2 268519 СССР/В. 11.

31. ЗЗ.Осокин, Н. Д. Дубово'Й, Р. Г. Карпов, С. В. Груздев, С. И. Чибриков//Бюл.изобрет. 1970. -N2 14.

32. Дубовой Н. Д., Груздев С. В., Карпов Р. Г., Осокин В. И. Автоматический прибор для измерения мощности СВЧ с разновременным компарированием//Обмен опытом в радиоэлектронной промышленности. -1969.-Вып. 11.

33. Измеритель СВЧ мощности: А. С. N2 263006 СССР/Р. Г. Карпов, С. В.

34. Груздев, В. И. Осокин, Н. Д. ДубовоЙ//Бюл. изобрет. 1970. -N2 7.

35. Лебедев А. И., Дубовой Н. Д., Сазонов А. А., Осокин В. И. Автоматический измеритель мощности высокой частоты с адаптацией//Автоматизация оборудования технологических процессов в микроэлектронике: Сб. научн. тр. МИЭТ. М„ 1979.

36. Осокин В. И. , Дубовой Н. Д. Автоматический компенсационный измеритель СВЧ мощности: А. с. N2 384073 СССР/В. //Бюл. изобрет. 1973. -N22.

37. Петров В.Н. Черненький В. М., Шкатов П. Н. Математические модели вычислительных и информационных систем.- М.: МВТУ 1976- 146с.

38. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элемент теории оптимального управления.- М.: Советское радио, 1978.- 236 с.

39. Прангишвили И.В. Микропроцессоры и локальные сети микро-ЭВМ в распределенных системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1985

40. Соколов М.П. Автоматические измерительные устройства в экспериментальной физике. М.: Атомиздат, 1978.

41. Груздев, Н. Д. Дубовой, Р. Г. Карпав, В. И. Осокин С. И. Чибриков Измеритель мощности СВЧ: А. с. №270888 СССР/С В. //Бюл. изабрет. -1970№

42. Розонов Ю. А Случайные процессы. М.: Наука,. 1971.

43. Мнрский Г. Я. Аппаратурные определение характеристик случайных процессов. М.: Энергия, 1972.

44. Цветков Э. И. Основы теории статистических измерений. Л.: Энергия, 1979.

45. Котю к А. Ф. и др. Методы и аппаратура для анализа характеристик случайных процессов. М.: Энергия, 1967.

46. Калинчук Б. А, Пиастр о В. П. Анализаторы инфразвуковых случайных процессов. Л.: Энергия, 1973.

47. Блохин А. В. Аппаратурный анализ характеристик случайных процессов. Ч.: Энергия, 1976.

48. Воллернер Н. Ф. Аппаратурный спектральный анализ сигналов. М.: Сов. радио., 1977.

49. Бендат Дж., Пирсал А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1974.

50. Мирский Г. Я. Характеристики стохастической взаимосвязи и их измерение. М.: Энергаиздат, 1982.

51. Коршунов Ю. М. Расчет и проектирование цифровых сглаживающих и преобразующих устройств. М.: Энергия, 1976.

52. Гаулд Б., Рейдер Ч. Цифровая обработка сигналов. М.: Сов. радио., 1973.

53. Рабинер. Л., Гаулд Б. Теария и применение цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1978.

54. Ю. Р. Гнатек. Справочник па цифроаналоговым и аналого-цифровым преобразователям: Пер. с англ. М.: Радио, и связь, 1982.

55. Харкевич А. А Спектры и анализ. М.: Гостехиздат, 1957.

56. Данчеев В.П. Цифрочастотные вычислительные устройства. М.: Энергия, 1976.

57. Кунцевич В. М., Чехов ай Ю. Н. Нелинейные системы управления с частотно- и широтно-импульсной модуляцией. Киев: Техника, 1970'.

58. Карпов Р.Г. Техника частотно-импульсного модулирования. М.: Маши настроение, 1969

59. Ли С.С. Джанс Р. В. Интегральные системы управления с частотно-импульсной модуляцией/Труды II Конгресса ИФАК Базель, 1963

60. Халкин И.И. Погрешности восстановления модулирующей функции из частотно-импульсного сигнала/ Теория и методы построения импульсных вычислительных устройств: Тр. РРТИ, 1978

61. Толчинский А.Д. ., Кнарринг В. Г. О погрешности аппроксимации при обработке ЧИМ-сигналов//Реферативная информация па радиоэлектронике, 1972. -М2 22. Реф. М2 365.

62. Анохин Ю.А., Остромогильский А.Х. Математическое моделирование и мониторинг окружающей среды: Обзор Обнинск, 1978 - 38 С.

63. Архипенков С. Я. Oracle Express OLAP// Москва, Диалог МИФИ, 2000.

64. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учебн. Пособие. -М.: Финансы и статистика, 2001. -368 с.

65. Вебер М. Избранные произведения. М., Прогресс, 1990.

66. Верф. Д., Роше Ф. Мониторинг в России. -М., 1998 187 с.

67. Галимова Е.Я. Информационный мониторинг: Учебн. Пособие. Краснода: Краснодарский государственный университет культуры и искусств, 1999 -169 с.

68. Дорсей П. Хранилища данных, гибкие запросы и другие способы разорить компанию/ Oracle Magazine/RE, #2/1998

69. Енюков И.С. и др. Статистический анализ и мониторинг научно-образовательных интернет-сетей/ И.С. Енюков, И.В. Ретинская, А.К. Скуров; Под ред. А.Н. Тихонова. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

70. Колосова Р.П. Трудовой потенциал промышленности. М. 1987.

71. Коровкин С. Д., Левенец И. А., Ратманова И. Д., Старых В. А., Щавелёв Л. В. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ данных // СУБД. 1997. - № 5-6. - С. 47-51.

72. Кречетов И., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // ComputerWeek-Москва. 1997. - № 14-15. - С. 32-39.

73. Мимандусова Г.И., Привалов Ю.П., Саенко Ю.И. Социальный мониторинг постчернобыльской ситуации// Социологические исследования 1999 - №10 -С 114-120.76.0'Лири Д.Е. Управление корпоративными знаниями/ Открытые Системы #04-05/98

74. Омаров A.M. Управление и человек. М., Политиздат. 1989.

75. Педерсен Т.Б., Иенсен К. Технология многомерных баз данных/ Открытые системы, #01/2002.

76. Практикум по теории статистики: Учеб.пособие / Р.А.Шмойлова, В.Г.Минашкин, Н.А.Садовникова; Под ред. Р.А.Шмойловой. — 2-е изд., перераб и доп. — М.:Финансы и статистика, 2004 — 416 с.

77. Пржиялковский В. В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации//СУБД. 1996. -№ 4. - С. 71-83.

78. Психология управления: Курс лекций под редакцией М.В.Удальцова. НГАЭиУ, 1999.

79. Раден Н. Данные, данные и только данные // Computer Week-Москва. 1996. -№ 8. - С. 28.

80. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. 1996. - № 4. - С. 5570.

81. Сахаров А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД. 1996. - № 3. - С. 44-59.

82. Сахаров A.A. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server)/ СУБД #3/1996

83. Туо Дж. Каждому пользователю свое представление данных // ComputerWeek-Москва. - 1996. - № 38. - С. 1, 32-33.

84. Турчинов А.И. Профессионализация и кадровая политика. М., 1998.

85. Федечкин С. Хранилище данных: вопросы и ответы/ PCWeek, #31.26.08.2003

86. Чаудхури С., Дайал У., Гаити В. Технология баз данных в системахподдержки принятия решений/ Открытые системы, #01/2002.

87. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебное пособие / под ред. А.А. Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2004 г. 368 с.

88. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. М.: Мир, 1978 г.-420 с.

89. Лычкина Н.Н. Современные тенденции в имитационном моделировании. -Вестник университета, серия Информационные системы управления №2 -М.: ГУУ, 2000 г.

90. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений III Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления» SICPRCT 04-М.: ИПУ РАН, 2004 г.

91. Борщёв А.В. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. СПб.: XJ Technologies и СП ГПУ, 2004 г.

92. Fishman G.S., Kiviat P.J. The Analysis of Simulation-Generated Time Series, Management Science, v. 13, № 7, Mar. 1967.

93. Лурье C.B. Историческая этнология: Учебное пособие для ВУЗов. М.: Академический проект, 2004 г. - 624 с.

94. Емельянов А.А., Власова Е.А. Компьютерное моделирование М.:МЭСИ, 2002 г. - 90 с.

95. Соболь И.М. Метод Монте-Карло / Популярные лекции по математике, вып. № 46 М.: Наука, 1968 г. - 68 с.

96. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1979 г. -592 с.

97. Алтаев А.А. Имитационное моделирование на языке GPSS Улан-Удэ: ВСГТУ, 2001 г.-122 с.

98. У фЕРЖДАЮ Липеш'пп ООО "Дуэт Коу /Г/'V д.с. Казак>сД б " 2007 г.

99. ВНЕДРЕНЫ в автоматизированные рабочие места главного специалиста, входящего в автоматизированную систему управления технологическим процессом производства светового и звукового оборудования ООО "Дуэт Ко".

100. ВИД ВНЕДРЕНИЯ опытная эксплуатация в составе автоматизированной системы управления технологическим процессом производства светового и звукового оборудования.

101. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОТ ВНЕДРЕНИЯ. Разработанные в диссертации Маклаковой Т.Н. новые модели и алгоритмы автоматизированного мониторинга ТСПО позволили снизить средние временные затраты рабочего времени специалистов в 2 раза.

102. Кроме того, результаты диссертационных исследований Маклаковой Т.Н. будут использованы при дальнейшей модернизации автоматизированной системы управления технологическим процессом производства светового и звукового оборудования ООО "Дуэт Ко".

103. Главный инженер ООО "Дуэт Ко"

104. УТВЕРЖДАЮ Пщ>ектор по учебной работе государственно ^^'^^^йт^^лектронной техники т1. Ч?Э2я $ АЬ-ЯЗ г тФя 1 и1. И.Г. Игнатова 2007г.

105. Зав.каф. ИПОВС д.т.н., проф. ^ Л.Г.Гагарина

106. Ученый секретарь каф. ИПОВС д.т.н., проф. Е.М.Портнов