авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 8 |

«3 ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ М.П. Федоров – ректор СПбГПУ, член-корреспондент РАН (председатель) Ю.С. Васильев – президент СПбГПУ, академик ...»

-- [ Страница 3 ] --

Программный код: С стандарта С99. Утилита работоспособна на любой платформе, имеющей компилятор С или С++. Важно, что программа не предполагает установку каких-либо счетчиков на сайтах и не использует файлы cookies.

Работа утилиты заключается в выборке нужных данных из лог файлов сервера по заданным критериям и дальнейшей их обработке по ал горитму, выбранному администратором портала. Интерфейс — командная строка. Обработку данных можно выполнять по разным сценариям. Про цедура такова: администратор выбирает алгоритм обработки, обеспечи вающий получение нужных данных, и вводит в командную строку соот ветствующий «конвеер» команд, в котором файл вывода предыдущей ко манды является исходным файлом для следующей. По результатам работы создается файл stat.txt, в котором сохранены (а) все команды в последова тельности их выполнения и (б) числа — результаты работы каждой коман ды. Графическое представление данных несложно организовать, восполь зовавшись любым приложением графической обработки, используемым на конкретной платформе. Подробная инструкция работы с программой Stat.pr опубликована на портале ТОП-Вики: страница «Посещаемость». В заключение отметим, что обработку лог-файла веб-сервера можно выпол нять непосредственно со страниц вики-портала через веб-интерфейс.

АНАЛИЗ ПОТОКОВ ДАННЫХ ПОДСИСТЕМЫ ИНТЕГРАЦИИ РЕЛЯЦИОННЫХ БАЗ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ РЕПОЗИТРОИЯ СХЕМ Попов С.Г.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Интеграция информационных систем на основе оптимального репо зитория предполагает создание подсистемы интеграции, включающую в себя средства управления репозиторием, взаимодействия со внешними ба зами данных и прикладным ПО системы. Управление схемами внешних баз данных предполагает извлечение, преобразование и анализ схем соз дание формальной модели управления схемами, и обработку запросов пользователей в этой модели. Совокупность модели и методов и составля ет автоматизированную систему интеграции баз данных.

На вход подсистемы поступают описания схем баз данных, запросы пользователей на интеграцию данных и критерии оптимизации подсисте мы. Выходом подсистемы является описание декомпозиции интегриро ванных запросов пользователей с целью обращения ко внешним базам данных с учётом требований к объёму данных и времени доступа к репо зиторию. Диаграмма потоков данных и управления подсистемы интегра ции баз данных приведена на рис. 1.

В ходе разработки информационной системы выделены и проанали зированы распределения вероятностей событий в потоках данных:

- Схема БД - поток данных, содержащий описания схем внешних баз данных в форме перечня отношений и функциональных зависимостей схе мы БД. Объем одного информационного сообщения потока линейно рас тёт от числа отношений и числа функциональных зависимостей во внеш ней базе данных. Распределение вероятности событий в потоке на этапе эксплуатации системы равномерно, - Схема - поток команд управления данными в репозитории. Содер жит сообщение, содержащее набор команд на языке ЯМДUni, которые кор ректируют данные в репозитории. На каждое порождающее событие воз никает одно сообщение, Рис. 1. Диаграмма потоков данных и управления подсистемы управления репозиторием реляционных баз данных - Общая схема - поток данных, содержащий все отношения и функ циональные зависимости объединённой базы данных. На каждое порож дающее событие возникает одно сообщение. Объем одного сообщения в потоке линейно зависит от числа отношений и функциональных зависимо стей схем интегрируемых БД и интегрирующих функциональных зависи мостей. На этапе эксплуатации распределение вероятности событий рав номерно. Распределение вероятности возникновения событий в действии Декомпозиция запросов определяется статистикой распределения за просов конкретной информационной системы.

- Анализ - управляющий поток, содержащий указание запуска вы полнения проверки оптимальности репозитория. На каждое сообщение в поток передаётся одно сообщение, - Критерии - поток данных с сообщениями о параметрах критериев оптимизации репозитория, - Критерии изменения - управляющий поток, содержащий командs ЯОД и ЯМД, определяющие изменение репозитория в соответствии с вы бранными критериями.

Информационные потоки «Удаление», «Объединение», «Изменение»

являются потоками сообщений, инициализирующих запуск соответст вующих действий.

Правила распределения вероятности событий в информационных потоках определяют критерии оптимизации репозитория и анализируются в процессе формирования оптимальной схемы репозитория данных.

Разработанная оптимизирующая подсистема интеграции данных на основе реляционного репозитория схем баз данных, предоставляет единую форму представления репозитория для всех РБД, полнофункциональный универсальный язык управления содержимым репозитория с возможно стью прогнозирования объёма и времени доступа к схемам.

КОМПЕТЕНТНОСТНАЯ МОДЕЛЬ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ ДИСЦИПЛИНЫ «ИНФОРМАЦИОННЫЕ СЕТИ»

Птицына Л.К.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Целями преподавания дисциплины «Информационные сети» в обра зовательной программе высшего профессионального образования по на правлению подготовки бакалавров и магистров 220100 «Системный ана лиз и управление» федерального государственного образовательного стан дарта является передача знаний по организации базовых компонентов ин формационных сетей, технологиям их интеграции и использования;

фор мирование компетенций для успешной деятельности в сфере техники и технологий.

Коды компетенций по федеральному государственному образова тельному стандарту высшего профессионального образования и их состав ляющие, разделы по рабочей программе дисциплины (РПД) и их содержа ние раскрываются в нижеследующей таблице.

В содержание дидактических элементов перечисленных разделов рабочей программы дисциплины включается новое математическое обес печение, разработанное при выполнении защищенных диссертационных работ и апробированных научных проектов по родственным научным спе циальностям.

Таблица № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 1 ОК-2 Основные понятия информационных - способность к коммуника- сетей:

ции с коллегами по актуаль- определение понятий абонент, або ным вопросам жизненного нентская система, передача инфор цикла информационных се- мации, модуляция, демодуляция, тей коммутация, маршрутизация, рас ПК-2 пределение информации, управление - способность представлять информацией, архитектура, техноло современные функциональ- гии, протоколы, эволюция понятия ные возможности известных «информационная сеть»

технологий информацион ных сетей 2 ОК-14 Класс информационных сетей с по - способность к деловой зиций открытых систем:

коммуникации на русском и сферы применения информационных английских языках при со- сетей, требования к информацион провождении информаци- ным сетям, система классификаци онных сетей онных признаков, классификация ОК-17 информационных сетей по системе - способность понимать зна- признаков, концепция открытых сис чимость информационных тем, необходимые области совмес сетей в развитии информа- тимости открытых систем, преиму ционного общества щества концепции открытых систем, отображение концепции открытых систем на архитектуру информаци онных сетей 3 ОК-1 Модели и структуры информацион - способность к постановке ных сетей:

цели создания информаци- модели и структуры информацион онной сети и выбору путей ных сетей при использовании: тех ее рационального достиже- нологии сетей Х.25, технологии ния трансляции кадров, технологий бес проводной связи, технологии узко № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 ОК-3 полосных цифровых сетей инте - способность к кооперации грального обслуживания, технологии с коллегами по сопровожде- широкополосных цифровых сетей нию любых этапов жизнен- интегрального обслуживания;

топо ного цикла информацион- логия сетей, стеки и кубы протоко ных сетей лов, конфигурации сетей ОК- - способность выбирать аль тернативные архитектурные решения при организации образующих компонентов информационных сетей в за висимости от условий целе полагания ОК- - способность использовать международные и нацио нальные рекомендации и стандарты при сопровожде нии информационных сетей ОК- - способность использовать современные методы, спо собы и средства получения, отображения, кодирования, сжатия, хранения, обработ ки, передачи, маршрутиза ции, восстановления, защи ты информации при управ лении ее жизненным циклом ОК- - способность использовать информационные, вычисли тельные и коммуникацион ные ресурсы информацион ных сетей для обеспечения требуемого качества предос тавляемых услуг № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 ПК- - способность разрабатывать технические задания к про ектам новых информацион ных сетей 4 ОК-7 Информационные ресурсы сетей:

- способность критически базы данных, базы знаний, серверы, оценивать функциональную суперверсеры, майнфреймы, web спецификацию, выбранные серверы, порталы, прокси-серверы, конфигурации, режимы и почтовые серверы, call-центры, сер качество функционирования вер переадресации, сервер определе сопровождаемых информа- ния местоположения, поисковые сис ционных ресурсов сетей темы ОК- - способность осознавать социальную значимость пре доставляемых информаци онными сетями услуг ОК- - способность применять ос новные положения и методы социальных, гуманитарных и экономических наук при управлении контентом ин формационных ресурсов ПК- - способность применять аналитические, вычисли тельные системно аналитические методы для создания и сопровождения приложений информацион ных сетей ПК- - способность принимать научно-обоснованные реше ния на основе математики, № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 информатики, системного анализа и теории управления при развитии информацион ных ресурсов - способность планировать и выполнять эксперименты по проверке корректности вво димых изменений в архитек туру информационных ре сурсов, а также определять их эффективность ПК- - способность создавать про граммное обеспечение для сопровождения любых эта пов жизненного цикла ин формационных ресурсов 5 ОК-6 Теоретические основы современных - способность к овладению информационных сетей:

новыми знаниями относи- методы модуляции, методы доступа тельно перспективных к среде передачи информации, мето средств информационных ды коммутации, методы маршрути сетей зации, методы анализа и оптимиза ОК-10 ции распределенного обслуживания - способность применять ме тоды математического ана лиза и моделирования, тео ретического и эксперимен тального исследования эф фективности информацион ных сетей и их образующих компонентов ПК- - способность к овладению новыми информационными № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 и телекоммуникационными технологиями ПК- - способность применять наукоемкие методы при соз дании новых ресурсов ин формационных сетей ПК- - способность разрабатывать методы моделирования, ана лиза и синтеза для жизнен ного цикла информацион ных сетей 6 ОК-5 Базовая эталонная модель Междуна - способность использовать родной организации стандартов:

международные стандарты история разработки базовой эталон при создании и сопровожде- ной модели Международной органи нии информационных сетей зации стандартов, принципы выделе ПК-7 ния уровней базовой эталонной мо - способность к разработке дели, представление уровней базовой документации по информа- эталонной модели, характеристика ционным сетям физического, канального, сетевого, транспортного, сеансового, предста вительного и прикладного уровней, протокольные блоки данных, пере дача данных при взаимодействии от крытых систем 7 ОК-13 Компоненты информационных се - способность сопровождать тей:

гетерогенные информаци- абонентские системы – терминалы, онные сети POS-терминалы, банковские автома ОК-15 ты, рабочие станции, настольные - способность владеть мето- компьютеры, персональные компью дами и средствами защиты теры, карманные персональные ком информации при воздейст- пьютеры, смартфоны, коммуникато вии угроз ры;

каналообразующее оборудование – сетевые карты, модемы, радиомос № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 ПК-3 ты;

коммутационные системы – ком - способность применять мутаторы, концентраторы, мосты, принципы мониторинга и маршрутизаторы, шлюзы, точки дос управления качеством функ- тупа;

системы управления – монито ционирования компонентов ры, менеджеры, агенты;

системы за информационных сетей щиты информации – подсистемы ПК-4 управления доступом, подсистемы - способность использовать регистрации и учета, подсистемы принципы администрирова- шифрования и криптозащиты, под ния компонентов информа- системы обеспечения целостности ционных сетей информации 8 ОК-1 Коммуникационные подсети, моно - способность к сравнитель-канальные подсети, циклические ному анализу различных подсети, узловые подсети:

конфигураций сетей коммутационные подсети – подсети ОК-4 коммутаторов, подсети мостов, под - способность выбирать ар- сети маршрутизаторов, подсети шлю хитектурные решения при зов, подсети точек доступа, гетеро создании информационных генные подсети;

моноканальные под сетей сети – кабельные подсети;

провод ПК-2 ные подсети;

беспроводные подсети - способность представлять – персональные беспроводные под топологии коммуникацион- сети, беспроводные локальные под ных подсетей сети, беспроводные сети региональ ного масштаба, спутниковые подсе ти, широкополосные беспроводные подсети;

циклические подсети – под сети с ядром типа циклического кольца, подсети со звездно кольцевой топологией, кольцевые тактируемые подсети, кольцевые подсети с переключающими концен траторами;

узловые подсети – базо вые узлы, абонентские узлы;

основ ные узлы, подчиненные узлы, равно правные узлы 9 ОК-11 Маршрутизации информационных - способность использовать потоков:

№ Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 методы и протоколы мар- классификация методов маршрути шрутизации при сопровож- зации информационных потоков;

де дении информационных се- централизованные изолированные тей стратегии;

децентрализованные гло ПК-11 бальные стратегии;

многопутевые - способность применять ма- децентрализованные глобальные тематические методы при стратегии;

централизованные страте сравнительном анализе ме- гии;

алгоритмы отыскания кратчай тодов и протоколов маршру- шего пути;

алгоритм Беллмана тизации Форда;

алгоритм Дийкстра;

алгоритм Беллмана-Форда для распределенных вычислений;

адаптивная маршрути зация на основе определения крат чайших путей;

маршрутизация слу жебной информации;

задачи опти мальной маршрутизации 10 ОК-11 Методы коммутации информации:

- способность использовать коммутация каналов, многоскорост методы коммутации при со- ная коммутация каналов, быстрая провождении информаци- коммутация каналов, асинхронный онных сетей режим переноса информации, быст ПК-11 рая коммутация пакетов, трансляция способность применять ма- кадров, коммутация пакетов тематические методы при сравнительном анализе ме тодов коммутации 11 ПК-4 Протокольные реализации:

- способность использовать стек протоколов сетей Х.25;

стек наукоемкие методы при ор- протоколов сетей трансляции кадров;

ганизации функционирова- стеки протоколов беспроводных се ния информационных сетей тей;

стек протоколов TCP/IP сетей;

ПК-5 стек протоколов узкополосных циф - способность к проведению ровых сетей интегрального обслужи наблюдений в средах ин- вания;

куб протоколов широкопо формационных сетей лосных цифровых сетей интеграль ПК-13 ного обслуживания - способность создавать про № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 граммное обеспечение для сопровождения любых эта пов жизненного цикла ин формационных сетей 12 ОК-4 Сетевые службы:

- способность выбирать се- пользовательские сервисы, сервисы тевые службы при организа- для прикладных процессов;

сетевая ции функционирования ин- служба справочной информации, се формационных сетей тевая служба обмена электронными ПК-3 данными, сетевая служба предостав - способность интегрировать ления сервиса абонентским системам сетевые службы локальной сети, сетевая служба управления файлами и доступа к ним, сетевая служба управления вир туальными заданиями, сетевая служ ба электронной почты, сетевая служ ба обмена сообщениями, сетевая служба управления сетью, сетевая служба обработки и передачи доку ментов, терминальная сетевая служба 13 ОК-11 Модель распределенной обработки - способность использовать информации:

современные методы рас- цели и задачи моделирования про пределенной обработки ин- цессов выполнения информационных формации услуг, показатели качества и харак ПК-1 теристики локального интерфейса - способность применять управления, модели локального ин аналитические методы для терфейса управления, методы опре определения эффективности деления характеристик локального распределенной обработки интерфейса управления, сравнитель информации ный анализ характеристик, рекомен ПК-5 дации по выбору параметров локаль - способность к проведению ного интерфейса управления, формы наблюдений в средах ин- представления и способы построения формационных сетей моделей распределенной обработки ПК-6 информации, классификация подхо - способность к овладению дов к построению моделей процессов новыми информационными выполнения информационных услуг, № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 технологиями критерии и показатели качества вы полнения информационных услуг, классы моделей процессов выполне ния информационных услуг, способы определения пространства состоя ний, методы определения показате лей качества выполнения информа ционных услуг при постоянных вре менных затратах на пребывания в возможных состояниях, методы оп ределения показателей качества вы полнения информационных услуг при детерминированных временных затратах на пребывания в возможных состояниях, методы определения по казателей качества выполнения ин формационных услуг при случайных временных затратах на пребывания в возможных состояниях, методы оп ределения точности и подтверждения корректности результатов моделиро вания, постановки задач параметри ческой оптимизации процессов вы полнения информационных услуг 14 ОК-15 Безопасность информации:

- способность выбирать ме- доктрина информационной безопас тоды и средства обеспечения ности Российской Федерации, на информационной безопас- циональные и международные стан ности дарты в области информационной ПК-13 безопасности, основные элементы - способность создавать про- политики безопасности, классы безо граммное обеспечение для пасности, характеристика классов защиты информации безопасности, средства и системы защиты информации 15 ОК-4 Базовые функциональные профили:

- способность выбирать и принципы формирования базовых настраивать базовые функ- функциональных уровней;

трехуров № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 циональные профили при невые, двухуровневые и полуторау организации информацион- ровневые базовые функциональные ных сетей уровни;

форматы структурированных ПК-14 данных, инкапсуляция - способность применять технологии автоматизации 16 ОК-7 Полные функциональные профили:

- способность критически полные функциональные профили оценивать функциональные сетей коммутации пакетов, сетей профили трансляции кадров, беспроводных ОК-10 сетей, сетей интегрального обслужи - способность применять ме- вания;

серии международных реко тоды математического ана- мендаций;

симплексный режим, дуп лиза и моделирования для лексный режим, асинхронный ре сравнительного анализа жим;

определение путей на базе вир функциональных профилей туальных соединений;

выбор типа сбрасываемых кадров;

механизмы управления загрузкой сети;

разреше ние мноприоритетного трафика;

ме жузловые коммуникации;

сетевой менеджмент;

обеспечение требуемо го уровня пропускной способности;

основные и дополнительные услуги сетей;

процедуры биллинга 17 ПК-8 Методы оценки эффективности ин - способность принимать формационных сетей:

обоснованные решения по критерии эффективности информа результатам анализа эффек- ционных сетей, жизненный цикл ин тивности информационных формационных сетей, построение сетей моделей основных этапов жизненно го цикла информационных сетей, ПК-12 дефиниция расходов и доходов от - способность разрабатывать информационных сетей, методы пре методы оценки эффективно- образования моделей основных эта сти информационных сетей пов жизненного цикла информаци онных сетей, определение критериев эффективности информационных се тей № Коды компетенций по Разделы дисциплины по РПД и раз- ФГОС ВПО и их их содержание дела составляющие 1 2 18 ПК-9 Сетевые программные и технические - способность формировать средства информационных сетей:

презентации и научно пакетные коммутаторы, пакетные технические отчеты относи-концентраторы, пакетные ассембле тельно достигнутых эффек- ры/диссассемблеры, мультипрото тов применения программ- кольные устройства доступа, сбор ных и аппаратных средств щики/разборщики кадров, мос информационных сетей ты/маршрутизаторы, программные ПК-10 шлюзы, мультипротокольные воз - способность разрабатывать можности маршрутизаторов, радио технические задания для се релейные станции, структура цен тевых программных и тех- трального узла, структура удаленно нических средств информа- го оконечного узла, мультиплексоры, ционных сетей мобильные клиенты, базовые стан ПК-14 ции, абонентские станции, система - способность к интеграциимагистральных точек доступа, спут сетевых программных и тех-ники, транспондеры, спутниковые нических средств информа- группировки, наземные станции, ционных сетей программные и технические средства ПК-15 цифровых сетей интегрального об - способность к апробации и служивания, номенклатура устройств тиражированию модифика- АТМ, программные клиенты, про ций сетевых программных и граммные межсетевые экраны, про аппаратных технических кси-сервера, сервера аутентифика средств ции, средства управления и монито ринга Компоновка дидактических единиц в лекциях осуществляется по технологическому принципу с представлением национальных и междуна родных стандартов.

Подготовка к текущим практическим занятиям осуществляется в процессе самостоятельной работы студентов согласно методическим ука заниям, представляемым преподавателем на предшествующих практиче ских занятиях.

В средах реальных информационных сетей у студентов при выпол нении групповых и персональных заданий на основе обретенных компе тенций формируются прототипы профилей их будущей профессиональной деятельности.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ЛОКАЛЬНОМ ИНТЕРФЕЙСЕ УПРАВЛЕНИЯ В СЕТЯХ Птицына Л.К., Хохров А.С.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В архитектуре современных платформ абонентских систем и узлов коммуникационных сетей предусматриваются обширные возможности па раллельной обработки информации для реализации основных функцио нальных задач, в состав которых включается локальный интерфейс управ ления. Однако действующие стандарты, определяющие процедурные ха рактеристики локального интерфейса управления, не касаются вопросов распределенной обработки информации, предоставляя широкий диапазон вариаций при определении функциональной спецификации сопутствую щего математического и программного обеспечения. В связи с этим пред лагаются расширения процедурных характеристик локального интерфейса управления в части определения состояния цифровых трактов связи на ос нове проверки целостности виртуальных соединений, альтернативные ва рианты параллельной обработки результатов прохождения контрольных кадров, модели распараллеливания, методы анализа построенных моделей и математические процедуры определения динамических характеристик локального интерфейса управления. Предлагаемые формализации являют ся дальнейшим развитием математического обеспечения локального ин терфейса управления [1,2].

Расширение процедурных характеристик локального интерфейса управления в части определения состояния цифровых трактов связи отно сится к принятию решений по обнаружению дефектов в цифровых трактах связи. В развитие стандартов, предусматривающих лишь разметку состоя ний виртуальных соединений в полном статусе связи, указанные решения в предлагаемом расширении формируются на третьем и четвертом уров нях иерархической системы решений. Первых два уровня решений описы ваются моделями, раскрытыми в [1,2], а для представления последующих двух уровней применяется математический аппарат параллельных вычис лительных систем. Трех- и четырех-уровневые системы моделируются в классе сетевых моделей. Для анализа этих моделей детализируется моди фицированный метод свертки.

При трехуровневой системе решение по обнаружению дефекта в цифровом тракте связи может базироваться на схеме объединения частных решений о состоянии виртуальных соединений согласно булевой функ ции «И».

При подобной логике в соответствии с [3,4,5] выражение для f S (k S ) плотности распределения вероятностей времени запаздывания в обнару жении дефекта по модифицированному методу свертки определяется сле дующим образом:

f (k ) f (k k)... f (k )...f (k ) SS 1S 1S S k2 S 2S 2S IS IS kS k IS k S f (k k)... f (k ) f (k )...f (k ) 2S 2S S k1S 1S 1S 3S 3S IS IS k S k3 S k S k IS k S... f (k k)... f (k )...f (k );

IS IS S k1S 1S 1S ( I 1) S ( I 1) S kS k( I 1) S k S k max( min k, min k,..., min k ),..., max( max k, max k,..., max k ), S 1S 2S IS 1S 2S IS i i где I – число виртуальных соединений, f (k ), i=1,2,…,I – плотности распределения вероятностей времен iS iS запаздывания в обнаружении нарушений целостности виртуальных соеди нений.

Аналогичным образом находится f f ( k f ) плотность распределения вероятностей времени ложного обнаружения дефекта:

f (k ) f (k k)... f (k )...f (k ) ff 1f 1f f k2 f 2f 2f If If kf k If k f f (k k)... f (k ) f (k )...f (k ) 2f 2f f k1 f 1f 1f 3f 3f If If k f k3 f k f k If k f... f (k k)... f (k )...f (k );

If If f k1 f 1f 1 ( I 1) f (I 1) f kf k( I 1) f k f k max( min k, min k,..., min k ),..., max( max k, max k,..., max k ), f 1f 2f If 1f 2f If i i где fif (kif ), i=1,2,…,I – плотности распределения вероятностей времен ложного обнаружения возможных изменений состояний цифрового тракта связи.

Плотность распределения вероятностей времени запаздывания в об наружении нарушения целостности i-ого виртуального соединения опре деляется по формуле:

если k k is 1 Niz e, 0, f (k ) is is is N iz 0, если k 0, is а плотность распределения вероятностей времени ложного обнару жения нарушения целостности i-ого виртуального соединения находится согласно соотношению:

если k k if N e iL, 0,.

f (k ) if if if N iL 0, если k 0, if и NiL определяются по соответствующим формулам из [1,2] для N iz двухуровневых схем принятия решений о состоянии виртуальных соеди нений на основе выборочного накопления с детерминированным перио дом обнуления, выборочного накопления со случайным периодом обнуле ния и скользящего накопления при обработке результатов прохождения контрольных кадров.

При четырехуровневой системе на третьем уровне принимается ре шение по обнаружению нарушений в целостности виртуальных решений по схеме объединения частных решений об их состоянии при различных вариантах двухуровневой обработки согласно булевой функции «ИЛИ». В этом случае плотность распределения вероятностей времени запаздывания в обнаружении нарушения целостности i-ого виртуального соединения определяется по модифицированному методу свертки f (k ) f (k k) f (k ) f (k ) iS iS 11 11 iS k21 21 21 31 kiS k31 kiS f (k k) f (k ) f (k ) 21 21 iS k11 11 11 31 kiS k31 kiS f (k k) f (k ) f (k );

31 31 iS k11 11 11 21 kiS k21 kiS k min( min k, min k, min k ),..., min( max k, max k, max k ).

iS 11 21 31 11 21 Плотности f j1(k j1 ) j=1,2,3 представляют собой плотности распреде лений вероятностей времен запаздывания в обнаружении дефектов соот ветственно при выборочном накоплении с детерминированным периодом обнуления, выборочном накоплении со случайным периодом обнуления и скользящем накоплении. Они соответствуют экспоненциальным законам, математические ожидания которых равняются средним значениям времен запаздывания, найденным в [1,2].

Аналогичным образом находится плотность распределения вероят ностей времени ложного обнаружения нарушения целостности i-ого вир туального соединения f (k ) f (k k) f (k ) f (k ) if if 12 12 if k22 22 22 32 kif k32 kif f (k k) f (k ) f (k ) 22 22 if k12 12 12 32 kif k32 kif f (k k) f (k ) f (k );

32 32 if k12 12 12 22 kif k22 kif k min( min k, min k, min k ),..., min( max k, max k, max k ).

if 12 22 32 12 22 Плотности f j 2 (k j 2 ) j=1,2,3 представляют собой плотности распреде лений вероятностей времен ложного обнаружения дефектов соответствен но при выборочном накоплении с детерминированным периодом обнуле ния, выборочном накоплении со случайным периодом обнуления и сколь зящем накоплении. Они соответствуют экспоненциальным законам, мате матические ожидания которых равняются средним значениям времен лож ного обнаружения, найденным в [1,2].

На четвертом уровне решение по обнаружению дефекта в цифровом тракте связи базируется на схеме объединения частных решений о состоя нии виртуальных соединений согласно булевой функции «И». Следова тельно, для плотностей f S ( k S ), f f ( k f ) остаются в силе выше приведенные соотношения.

На основе представленных выше выражений формализуется процесс получения динамических характеристик локального интерфейса управле ния:

P(kS N max1) fs (ks ), MO[kS ] ks f s (ks ), kS N max1 kS MO[k f ] k f f f (k f ), P(k f N max 2) f f (k f ), kf k f N max где P(kS N max1) – вероятность обнаружения дефектов в цифровом тракте связи за время, не превышающее заданное Nmax1 ;

P ( k f N max 2 ) – вероятность ложного обнаружения дефектов в цифровом тракте связи за время, пре вышающее установленное N max 2 ;

MO[k S ] – среднее время запаздывания в обнаружении дефектов в цифровом тракте связи;

MO[k f ] – среднее время ложного обнаружения дефектов в цифровом тракте связи.

Разработанное математическое обеспечение параллельной обработ ки информации при локальном интерфейсе управления в сетях закладыва ется в основу проектирования их интеллектуального распределенного про граммного обеспечения, способного обеспечивать гарантированный уро вень определяемых в реальном масштабе времени динамических характе ристик.

Литература:

1. Птицына Л.К., Шикунов Д.А. Математическое обеспечение ло кального интерфейса управления технологии Frame Relay // Научно технические ведомости СПбГПУ 3 2008. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та. 2008. С. 271-278.

2. Птицына Л.К., Шикунов Д.А. Расширение функциональной спе цификации математического обеспечения локального интерфейса управ ления технологии Frame Relay // Научно-технические ведомости СПбГПУ 4 2008. СПб.: Изд-во Политехнического ун-та. 2008. С. 139-146.

3. Птицына Л.К., Дорофеева Е.В. Программное обеспечение компь ютерных сетей. Разработка программного обеспечения в базисе функций библиотеки MPI для оценки динамических характеристик параллельных программ: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2006. 248 с.

4. Птицына Л.К., Шестаков С.М. Информационные сети. Интеллек туальные информационные агенты: Учеб. пособие (гриф УМО). СПб.:

Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 210 с.

5. Птицына Л.К., Соколова Н.В. Параллельные вычислительные про цессы в системах мониторинга и управления: Учеб. пособие (гриф УМО).

СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. 134 с.

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ФОТОГРАФИЙ ПРОФИЛЯ ИЗДЕЛИЯ С МИКРОСКОПА Самаркин А.И., Негина О.В.

Псковский государственный политехнический институт Качество обработки поверхности изделия по наличию микронеров ностей (выступов и впадин) характеризуется шероховатостью. По дейст вительной линии профиля можно установить параметрические и непара метрические характеристики профиля.

Измерение параметров шероховатости производится по фотографии участка профиля и анализ полученного изображения. Поставляемое с мик роскопом программное обеспечение, обладает ограниченными возможно стями по обработке компьютерных снимков, поэтому была поставлена за дача разработки специализированного программного обеспечения по ана лизу микрофотографий профиля изделий.

Для изображений обычно известны параметры объектива микроско па, что позволяет вычислить масштабный коэффициент по осям. Основная задача: получить координаты действительного профиля детали. Для реали зации была выбрана среда разработки MS Visual Studio С# Express.

Области на фотографии различаются по перепаду в яркости, что рас сматривается как универсальный критерий для разделения областей изо бражения. Существует ряд библиотек, реализующих указанную функцио нальность, в частности – OpenCV фирмы Intel, алгоритм, использованный в программе, использует относительно простой метод сегментации, осно ванный на поиске краев областей.

Для поиска границы деталь/воздух достаточно просматривать пик селы до точки перехода черный/белый, в которой яркость переходит уста новленный порог. Чтобы устранить ложные срабатывания предлагается просматривать столбец за пикселом-кандидатом на n точек. Если в этой области присутствуют только корректные по яркости пикселы, то точка считается принятой, и в данном столбце фиксируется переход де таль/воздух.

Далее файл может быть импортирован в математические пакеты для последующей обработки. Гармоники разложения, интерпретируются сле дующим образом: первая – отклонения формы, вторая и третья – волни стость. Высокочастотный незатухающий «хвост» периодограммы – слу чайные погрешности, остальное – шероховатость. Обратное преобразова ние Фурье позволяет по периодограмме восстановить исходные данные.

Так первые 3-4 гармоники дадут сглаженный профиль и волнистость без шероховатости и случайных погрешностей, гармоники 4-10 можно рас сматривать образующими «чистую» шероховатость без учета шумов, фор мы профиля и волнистости.

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ ФОТОГРАФИИ ПРОФИЛЯ ИЗДЕЛИЯ Самаркин А.И., Самаркина Е.И, Негина О.В.

Псковский государственный политехнический институт Разработанное авторами программное обеспечение для анализа по лученных под микроскопом фотографий профиля, помимо первичной за дачи – разделения областей детали и полости и построении координат ли нии раздела, может быть использовано и для экспресс-анализа основных характеристик действительного профиля детали – отклонения от формы, волнистости и шероховатости.

Для решения поставленных задач требуется выполнить обработку полученных данных. Помимо элементарных процедур – масштабирования, нормализации (включая удаление выбросов), исключения трендов необхо димо рассчитать ряд параметрических и непараметрических характери стик шероховатости и волнистости.

Определенными преимуществами в этом случае обладает анализ данных методом их разложения в ряд Фурье с последующим построением спектра. Непосредственный анализ выборки произвольной длины неэф фективен, значительно большая скорость достигается, если объем выборки является степенью двойки, что привело к появлению алгоритма «быстрое преобразование Фурье» (fast Fourier transform – fft). Возможно и обратное преобразование – восстановление выборки по ее разложению в ряд Фурье (inverse fft – ifft).

На полученной после преобразования данных диаграмме (периодо грамме) результаты можно интерпретировать следующим образом: первые гармоники определяют отклонение формы детали от номинальной, гармо ники №3,4,5 вызывают волнистость но профилю (волнистоть, отделенную от предыдущих отклонений формы и последующих шероховатости). Гар моники старше 5 определяют картину шероховатости.

Четкие рекомендации по трактовке отдельных гармоник отсутству ют, однако эмпирически получено, что для электроэрозионной обработки и наличной оптики оптимально приведенное выше (или близкое) разделе ние по частотам. Для фильтрации высокочастотных шумов задействовано «правило 10%» - высокие частоты, спектр которых по амплитуде меньше 10% не учитываются.

Для повышения надежности расчетов, данные, перед разложением в ряд подготавливают, в частности – используется асимметричное масшта бирование. Собственно построение периодограммы может происходить «по кускам» данных, с последующей «сшивкой» по методу Баттлворта или Уэлша.

Полученные результаты используются при анализе процессов элек троэрозионной проволочной резки в автоматизированной обработке фото графий профиля деталей.

ЛОГИСТИКА В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ Сараджишвили С.Э., Климовский И.О.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Логистика — это наука, следы истории которой уходит в Древнюю Грецию. Для древних греков логистика представляла собой "счетное ис кусство" или "искусство рассуждения, вычисления". Логистика является продолжением логики, которая для древних греков — основа всех наук.

Первое назначение логистики — это управление военными запасами, ко торые были основаны на математических вычислениях.

В 16-19 век логистика явилась родителем таких теорий, как «теория оптимизации», «теория предикатов» и «теория управления», но при этом осталась отдельной наукой, получившей развитие только в экономике, а точнее как наука управление запасами в военное время. Многие математи ки писали в своих трудах, что логистика недооценена, как математическая наука, и видели широкое поле для её развития. В этот период и появилась одна из основных проблем развития логистики — огромные трудоемкие вычислительные процессы.

Логистика вернулась на мировую арену после второй мировой вой ны, когда экономика узнала о «военной логистики» и взяла её «на воору жение» в экономику. С этого момента наступила эра экономической логи стики, которая продолжается и по сей день. На основе логистики появи лись теории в экономике: управления запасами, управления производст вом, минимизации издержек и так далее. Информационное развитие толь ко способствовало внедрению и развитию этих теорий в экономику.

В данный момент возникает следующий виток в развитии логистики — это информационный. Задача информационной логистики является об работка огромного объема информации современного мира и управления информационными потоками. В связи с этим, в своей работе я хочу со вместить логистику и обмен информации с помощью компьютерных тех нологий. Это является перспективным развитием в компьютерных и ин формационных технологиях. Грамотно поставленный обмен информаци ей, правильное проложенные информационные потоки дают не только вы игрыш в скорости, но и преимущество в объемах обрабатываемой инфор мации.

ЛОГИСТИКА ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ Сараджишвили С.Э., Климовский И.О.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Еще недавно словосочетание «логистика информационных потоков»

расценили бы, как экзотику, но в современном мире это словосочетание приобретает новый смысл и силу. Сейчас этот термин используется в эко номике для пояснения прав владения и скорости передачи информации между уровнями менеджмента.

Если посмотреть на словосочетание «логистика информационных потоков» - раскладывается на две составляющие: логистика и информаци онные потоки. Теперь необходимо разобраться, а что является логистикой в данном контексте? — управление, перераспределение и налаживание связей. А информационные потоки — это потоки информации, которые можно рассматривать под разным углом — в экономике — это информа ция о деятельности фирмы, а если взять более общее понятие, то это мо жет быть любой вид информации, включая и технический.

А теперь встает самое тяжелое это правильно оценить и понять смысл данной фразы «логистика информационных потоков». Слова похо жи на экономические,, но смысл можно увидеть и глубже, — управление информацией. Управление информацией, её перераспределение — вот од на из проблем современной информатики. В данный момент существует множество источников различной информации и как следствие самой ин формации, а как распределить правильно по группам и определить акту альность и правильность информации? Для этого необходимо оптимизи ровать и искать пути решения.

Логистика — это наука, которая призывает оптимизировать ресурсы и время путем предварительных расчетов и применением отработанных схем выполнения задачи.

Свою работу предполагаю строить на принципах логистики инфор мационных потоков для оптимизации расчетов поставленных задач. Этот способ подхода к решению задачи избавит от лишних ресурсных затрат каналов связи (при условии распределения системы) и времени принятия решения.

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНИЗОТРОПНОЙ ДИФФУЗИИ ПРИ ОБРАБОТКЕ ОТСКАНИРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Сараджишвили С.Э., Кононов Н.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В данной статье рассматривается задача обработки отсканированных изображений, на которых каждый объект изображен одним цветом. При мером таких изображений могут служить, например, топографические карты. При сканировании подобных изображений в них вносится ряд ис кажений: искажаются цвета, добавляются шумы, размываются границы объектов. Последующая обработка призвана минимизировать внесенные искажения и улучшить качество отсканированных изображений.

Для обработки таких изображений хорошо подходит метод анизо тропной диффузии, предложенный P. Perona и J. Malik [1]. Метод модели рует процесс теплопроводности, но коэффициент теплопроводности бе рется не постоянным, а зависящим от конкретного места на изображении.

Выбор коэффициента осуществляется на основе анализа градиента ярко сти изображения в каждом конкретном месте. Соответствующий выбор коэффициента позволяет размыть области внутри объектов, сохраняя при этом границы объектов четкими. Пример работы метода анизотропной диффузии для одномерного случая представлен на рис. 1.

Рис. 1. Пример работы метода анизотропной диффузии в одномерном случае В работе исследовалось применение метода анизотропной диффузии к рассматриваемым изображениям. Были выработаны условия, налагаемые на исходные изображения, для получения наилучших результатов. Прове ден анализ работы метода при различном выборе параметров. Сделаны выводы об эффективности использования метода применительно к рас сматриваемой задаче.

Литература:

1. P. Perona, J. Malik. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion. // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 12. no. 7. July 1990.

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ВЫДЕЛЕНИЯ ЦВЕТОВЫХ СЛОЕВ НА ОТСКАНИРОВАННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ Сараджишвили С.Э.,Кононов Н.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В работе рассматривается задача обработки отсканированных изо бражений, на которых представлены объекты, разделенные по цвету на несколько тематических слоев. Каждый объект изображается только од ним цветом. Объекты, изображенные одним цветом, относятся к одному цветовому слою. Примерами таких изображений могут служить различные цветные схемы и планы, топографические карты. При сканировании таких изображений в них вносится ряд искажений: искажаются цвета, добавля ются шумы, размываются границы объектов и т.д. Задачей является выде ление на таких отсканированных изображениях отдельных цветовых сло ев.

В предлагаемой методике задача выделения цветовых слоев разде лена на два этапа. На первом этапе производится выделение на изображе нии всех отдельных объектов. Результатом первого этапа является изо бражение с четко выделенными объектами, каждый из которых изображен только одним цветом и имеет четкие границы. Однако цвета объектов раз личаются, и их еще нельзя разделить на отдельные цветовые слои. Это ре шается на втором этапе, на котором производится кластеризация выделен ных объектов в соответствии с их цветом, в результате чего получаются множества объектов, каждое из которых соответствует одному цветовому слою.

Для выделения объектов на первом этапе применяются методы ани зотропной диффузии, водораздела и разрастания регионов. Последова тельное применение этих методов позволяет получить изображения с чет ко выделенными объектами, цвета которых вычисляется как средний цвет области, занимаемой объектом на изначальном изображении.

Для кластеризации выделенных объектов применяются методы кла стерного анализа. Одним из таких методов, позволяющих разделить все объекты на несколько групп по цвету, является метод k-средних. На дан ном этапе обработки производится кластеризация цветов объектов в трех мерном цветовом пространстве, в результате чего все объекты разделяют ся по цвету на нужное число кластеров.

В результате проведенной работы разработана эффективная методи ка, позволяющая выделять на отсканированных изображениях нужное ко личество цветовых слоев. Методика является интерактивной и требует на стройки ряда параметров, однако это не требует сколько-нибудь значи тельных трудозатрат и не предъявляет требований к квалификации опера тора, производящего обработку.

КОНТЕНТНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ДОСТУПОМ К РЕСУРСАМ СЕТИ ИНТЕРНЕТ Сараджишвили С.Э., Масюк А.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет На данный момент существует большой выбор межсетевых экранов, антивирусов и других программных и программно-аппаратных комплек сов для решения задач обеспечения сетевой безопасности. Однако до по следнего времени недостаточно внимания и ресурсов уделялось проблеме управления доступом к формально безопасному, с точки зрения других компонент системы обеспечения безопасности, содержимому сайтов. Дан ную задачу решают при помощи контентной фильтрации, которая техно логически реализуется различными способами, но конечная ее цель – изо лировать пользователя от нежелательной информации.

Контентная фильтрация – это функция управления доступом пользо вателей к специфическим типам информации на основе анализа содержи мого информационных объектов (веб-запросы пользователей, содержимое веб-страниц) и определения соответствия их параметров принятой поли тике безопасности. Под политикой безопасности понимается набор правил по доступу к ресурсам сети, которые назначаются для пользователей и групп пользователей. Контентная фильтрация может выполняться аппа ратными и программными средствами.

Система контентной фильтрации (СКФ) – это технологическое ре шение, основной задачей которого является предоставление сервиса управления доступом пользователей к ресурсам Интернет. СКФ отвечает за управление доступом пользователей к ресурсам Интернет в зависимости от категории запрашиваемых ресурсов и принятой организационной поли тики. Лидирующие системы контентной фильтрации основываются на принципе анализа и категоризации Интернет-ресурсов, что признано наи более эффективным методом фильтрации нежелательных данных. В си туации с русскоязычными сайтами существующие контентные фильтры имеют ряд существенных недостатков, это:

• Некорректная работа с русскоязычными ресурсами по причине от сутствия специальных инструментов работы с информацией на русском языке;

• Бедность базы данных русскоязычных ресурсов;

• Отсутствие возможности объединения данных от разных организа ций с целью консолидации отчетности.

Разрабатываемая СКФ должна быть ориентирована на русскоязыч ный контент и использовать эффективные алгоритмы URL-фильтрации.

Однако наравне с отличной способностью работать с русскоязычными данными, СКФ также должна работать с другими основными языками ми ра.

МЕТОДЫ КОНТЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ Сараджишвили С.Э., Масюк А.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Контентная фильтрация – это функция управления доступом пользо вателей к специфическим типам информации на основе анализа содержи мого информационных объектов и определения соответствия их парамет ров принятой политике безопасности.

Наиболее широкое распространение получили три метода фильтра ции:

• Фильтрация по ключевым словам – когда конкретные слова или словосочетания используются для включения блокировки веб-сайта;

• Динамическая фильтрация – когда содержимое запрашиваемого веб-сайта анализируется в момент обращения, и загрузка страницы блоки руется, если содержимое определяется как нежелательное;

• URL-фильтрация – когда запрашиваемая страница или целый до мен определены или категоризированы как нежелательный ресурс, и бло кируются при попытке обращения.

Важными характеристиками методов являются нагрузка на сервер фильтрации и клиентскую машину, а так же объём данных, которые полу чает клиент при запросе. В случае фильтрации по ключевым словам кли ент полностью скачивает все данные и анализирует их. При этом сервер должен предоставлять клиенту список ключевых слов и периодически об новлять этот список. Если производиться динамическая фильтрация, то сервер сам анализирует содержимое сайта и сообщает клиенту результат.


Если сайт заблокирован, то клиент не получает никаких данных, кроме команды блокировки. В этом случае при большом количестве кли ентов сильно возрастает нагрузка на сервер. При URL-фильтрации клиент сначала проверяет ссылку по локальной базе категорий и, если адрес есть в базе, решение принимается без обращения к серверу. Если в локальной БД ссылки нет, то клиент отправляет на сервер запрос, содержащий адрес страницы и получает список категорий, с которыми эта ссылка связана.

Категории проверяются на наличие запретов, и принимается решение о разрешении или запрещении доступа.

Необходимо так же учитывать объёмы данных, хранимых на клиенте и сервере фильтрации. Эти требования важны не с точки зрения характе ристик дисковых накопителей (что сейчас не является проблемой), а с точ ки зрения характеристик СУБД, используемых для работы с этими данны ми.

Проанализировав различные варианты, мы приходим к выводу, что URL-фильтрация, основанная на анализе и категоризации Интернет ресурсов и является наиболее эффективным и гибким методом фильтра ции нежелательных данных.

ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ТЕКСТОВ Сараджишвили С.Э., Пинский А.Б.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В настоящий момент в области оптического распознавания символов сложилась такая ситуация, что, с одной стороны, задачу распознавания пе чатных текстов в латинском алфавите можно считать уже полностью ре шенной, но, с другой стороны, распознавание текстов, использующих ал фавиты с большим количеством символов и/или сложной формой симво лов (например, многие азиатские языки) все еще представляет трудности.

Также до сих пор полностью не решена задача эффективного распознава ния рукописного текста.

Исследования показывают, что с задачей распознавания одного сим вола компьютеры могут справляться лучше человека [1], но в случае рас познавания целого текста человек все же имеет преимущество. Это объяс няется тем, что человек обладает знанием контекста (других букв в слове, положении слова в предложении, тематике текста и т.д.). Предлагается ис следовать возможные пути расширения предоставления компьютеру ин формации о контексте, помимо широко используемой проверки слова по словарю.

Например, в случае сомнения в корректности распознавания симво ла в слове и отсутствия однозначности проверки по словарю можно ис пользовать разбор предложения, чтобы определить роль слова и, таким образом, дать дополнительную информацию.

Другим возможные путем может быть введение в словаре весовых коэффициентов слова, с целью дать программе информацию о том, какие слова более вероятны (коэффициенты могут зависеть, например, от тема тики документа). Использование данного подхода может помочь устра нить неоднозначность при проверке по словарю, поскольку в случае нахо ждения нескольких слов, выбор можно производить на основе весовых ко эффициентов.

Литература:

1. K. Chellapilla, K. Larson, P. Simard, M. Czerwinsk Computers beat Humans at Single Character Recognition in Reading based Human Interaction Proofs // Microsoft Research ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПОНЕНТЫ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И УПРАВЛЕНИЯ НА ТРАНСПОРТЕ Саркисян Р.Е., Стадниченко С.Ю.

Московский государственный университет путей сообщений (МИИТ) Действующие в настоящее время стратегические планы и програм мы развития РЖД как одной из ключевых инфраструктурных отраслей на циональной экономики предусматривают ускоренные темпы обновления основных фондов, модернизацию и развитие инфраструктурных объектов, внедрение более прогрессивных методов и средств управления на всех уровнях организационной иерархии.

Достижение этих целей связано с широким внедрением современ ных информационных и интеллектуальных технологий, которые призваны обеспечить непрерывный мониторинг действующих производственных мощностей и процессов, проводить диагностику и прогнозирование со стояния используемых активов для оценки остаточного ресурса, организа цию на этой основе своевременного технического обслуживания, плани рования и проведения ремонтных мероприятий с учетом их реальных по требностей.

Анализ используемых в настоящее время технологий, методов и средств мониторинга, диагностики и прогнозирования не всегда оказыва ются эффективными из-за большой их трудоемкости, несвязности и ло кальности способов обслуживания, несогласованности во времени. Акту альным в этой связи становится переход к интеллектуализированным сис темам, позволяющим в реальном масштабе времени осуществить монито ринг действующих процессов, диагностировать и оценивать текущее со стояние, остаточный ресурс, принятие решения и эффективное управле ние.

В докладе обсуждаются пути повышения эффективности материаль ного производства на основе создания систем поддержки принятия реше ний, функционирующих в реальном масштабе времени. Такие системы ос нованы на современных информационных и интеллектуальных технологи ях, базах знаний и процедурах поиска решений на знаниях, что позволяет обеспечить совместность и согласованность решений задач, связанных с мониторингом, диагностикой, прогнозированием, а также принятие реше ний с целью оперативного вмешательства в ход процесса.

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ДВУМЕРНЫХ ГРАФО-ПОДОБНЫХ ДИАГРАММ Степанян К.Б.

ЗАО «МОБИ. Деньги»

Для формализации двумерных графо-подобных диаграмм Е. А. Жоголев [1] выделил 2 множества конструкций на диаграмме: мно жество двумерных конструкций, которые располагаются на диаграмме контекстно-независимо (вершины) и множество линий, которые распола гаются на диаграмме в зависимости от расположения инцидентных им вершин (ребра). Данного представления достаточно для формализации понятия двумерная графо-подобная диаграмма, однако, это слишком абст рактный формализм для описания нотации реальных диаграмм во всех де талях. Для решения этой задачи Е. А. Жоголева предлагается расширить дополнительными конструкциями и отношениями. Все конструкций, ко торые могут присутствовать на диаграмме, предлагается разбить на сле дующие множества: множество меток (конструкций отображающих текст), множество декораций (конструкций предназначенных для отображения статических элементов), множество фигур (конструкций отображающих сущности диаграммы, т.е. вершины в формализации Е. А. Жоголева) и множество ребер (контекстно-зависимых конструкций отображающих от ношения между сущностями). Декорация и фигура являются двумерными конструкциями и могут быть представлены на диаграмме одним из сле дующих геометрических примитивов – прямоугольник, эллипс, прямо угольник со скругленными углами, ломаная и замкнутая ломаная. Ребро на диаграмме представляется линией. Метки и декорации являются конст рукциями уточняющими семантику фигур и ребер, и предназначены для использования в сочетании с ними. Связь метки/декорации с фигу рой/ребром описывается отношением прикрепления, определяющим по ложение на диаграмме первой конструкции в зависимости от расположе ния второй. Фигуры могут использоваться для описания композитных конструкций с неограниченным уровнем вложенности. При этом фигуры, которые содержат в себе другие фигуры для составления композиции, представляющей на диаграмме одну сущность, называются составными фигурам. А фигуры, которые содержат в себе другие фигуры, представ ляющие на диаграмме отдельные сущности, называются контейнерами.

Представленная формализация позволяет описать нотацию для графо подобных диаграмм таких визуальных языков как UML, IDEF0, ERD и т.д.

Литература:

1. Жоголев Е.А. Графические редакторы и графические грамматики // Программирование. 2001. № 3. С. 30-42.

ТЕСТИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ MOODLE КАК ЭЛЕМЕНТ ПОДГОТОВКИ К ИНТЕРНЕТ-ТЕСТИРОВАНИЮ ОСТАТОЧНЫХ ЗНАНИЙ Сурыгин А.И., Шатилова В.П.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В связи с введением интернет-тестирования остаточных знаний сту дентов (федеральный экзамен профессионального образования – ФЭПО) необходима подготовка студентов к тестовой форме контроля. Кроме того, тестовая форма контроля позволяет стимулировать более ритмичную ра боту студентов в течение семестра, разгрузив одновременно преподавате ля от большого количества рутинной работы.

Система управления обучением Moodle позволяет организовать ин терактивное взаимодействие со студентами, в частности, тестирование. В системе предусмотрен гибкий аппарат формирования разнообразных тес тов, которые студенты, благодаря Интернет, могут выполнять в любое вре мя и в любом месте в режиме on-line. Целью данной работы являлась ап робация тестовых возможностей среды обучения Moodle на примере курса математики для студентов специальности «Регионоведение». Учебные ма териалы по данному курсу были размещены нами в виртуальной среде обучения СПбГПУ на платформе Moodle.

В процессе эксперимента был сформирован банк тестовых вопросов на основе материалов Федерального экзамена профессионального образо вания (120 вопросов по 20 микротемам), охватывающий все разделы кур са. Студентам было предложено с домашнего или любого другого компь ютера, имеющего выход в Интернет, пройти обучающий тест по курсу (ис пользуя 3 попытки), состоящий из 20 вопросов, выбранных из общего бан ка 120 вопросов в соответствии с количеством микротем. В тесте был за дан случайный выбор вопросов в каждой из микротем и случайный поря док предъявления вопросов студентам. В тесте, как и в материалах ФЭПО, были использованы два типа вопросов: множественный выбор и установ ление соответствия.

После обучающего теста студенты проходили контрольный тест, со стоявший из 5 случайным образом выбранных вопросов из общего банка вопросов в соответствии с основными разделами курса. Контрольный тест студенты проходили в компьютерном классе в присутствии преподавате лей.

В системе Moodle возможно довольно детально проследить работу каждого студента с обучающим и контрольным тестами, получить общую статистику. В нашем эксперименте из 49 студентов в контрольном тесте оценку «5» получили 17 человек (35%), оценку «4» – 12 человек (25%), оценку «3» – 11 человек (22%);


9 студентов (18%) не смогли справиться с заданиями теста. Среднее время выполнения теста составило 9 минут, ми нимальное время – 55 секунд (оценка отлично). Максимальное время – 20 минут (иностранный студент, у которого возникли проблемы с перево дом текста самих заданий). Отметим, что возможности подготовиться к контрольному тесту, пройдя обучающий тест, студенты использовали ме нее, чем на 50% (71 попытка из 147 возможных). Анализ показал, что именно этим, прежде всего, объясняются результаты студентов, получив ших низкие оценки. Эти же студенты впоследствии показали низкие ре зультаты и на экзамене (коэффициент корреляции экзаменационных оце нок и оценок за тест 0,83). По разделам курса статистика приблизительно такова: общие вопросы математики и аналитическая геометрия – 85% пра вильных ответов;

комбинаторика – 76%;

элементы теории вероятностей – 85%;

элементы математической статистики – 80%;

элементы теории мно жеств – 83% правильных ответов. По результатам анализа статистических данных можно корректировать как учебный процесс, так и сам тест.

Таким образом, система управления обучением Moodle позволяет шире использовать активные методы обучения студентов, в том числе тес тирование. Это в свою очередь повышает ритмичность работы студентов в семестре, уровень усвоения ими учебного материала, позволяет использо вать возможности Moodle для подготовки к интернет-тестированию (ФЭПО).

К ВОПРОСУ ОРГАНИЗАЦИИ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ПАМЯТИ В ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ Филиппов А.С., Мамутова О.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет При выборе архитектуры вычислительной системы с резервировани ем (ВВСР), когда заданы требования по производительности работы сис темы и по ее надежности, важным является решение вопроса организации иерархической памяти. В настоящее время подробно изучено влияние ие рархической архитектуры памяти на производительность вычислительной системы (ВС). Однако для ВВСР вопрос выбора конфигурации иерархиче ской памяти, оптимальной при одновременно заданных требованиях по надежности и производительности, не решался.

Для оценки параметров надежности ВС в настоящее время широко используются следующие методы: логико-вероятностный метод;

исполь зование теории случайных процессов;

использование полноценных эмуля торов ВС.

Первые два метода основываются на анализе архитектуры системы и не учитывают алгоритм работы процессора ВС при обращениях к разным уровням памяти и производительность самой памяти. Третий метод позво ляет подробно исследовать надежность ВС для различных алгоритмов вы полняемых программ. Однако он связан с необходимостью построения модели конкретной исследуемой вычислительной машины с возможно стью потактового исполнения любой программы, что является трудоемкой задачей и ограничивает возможности анализа архитектур ВВСР.

Сформулированы требования к новой модели: 1. Возможность полу чения данных о различных показателях надежности;

2. Возможность по лучения данных о производительности;

3. Возможность ввода следующих параметров системы памяти для каждого узла на каждом уровне иерархии:

объем, время ответа, интенсивность обращений, интенсивность отказов;

4. Масштабируемость и универсальность в рамках заданного класса сис тем;

5. Получаемые результаты должны быть представлены в виде обще принятых показателей надежности и производительности.

Характеристики надежности, полученные с помощью описанной модели, позволят разработчику ВВСР определить соотношение парамет ров системы памяти, при которых достигаются заданные при проектиро вании уровни надежности и производительности. В среде Mobius построе на модель, удовлетворяющая требованиям 1-4 из приведенного выше спи ска.

ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ НАДЕЖНОГО ПО ВСТРОЕННЫХ БОРТОВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ Шошмина И.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет В связи с расширением сфер применения и возрастающей сложно стью программного обеспечения (ПО) методы повышения его качества становятся важнейшей областью информатики. Не существует универ сального подхода проверки правильности ПО: на разных этапах проекти рования используются разные методы в зависимости от архитектуры про грамм и класса требуемых свойств. В данном исследовании разрабатыва ется методика проектирования бортовых программных систем с поддерж кой формальной верификации для обеспечения выполнения требований к их поведению. Цель методики – построение таких подходов к формальной верификации систем, которые позволили бы решить проблему “проклятия размерности” – комбинаторного роста сложности модели с увеличением числа ее компонент, препятствующего применению традиционных мето дов верификации.

В методике рассматриваются бортовые системы с распределенной архитектурой, т.е. состоящие из нескольких подсистем, работающих неза висимо по своим алгоритмам, но взаимодействующих друг с другом для выполнения общих целей и задач. В рамках методики выделяются подсис темы, которые можно верифицировать независимо. Предлагается структу рировать процесс верификации: выделить и верифицировать ядро систе мы, состоящее из независимых подсистем и отвечающее за логическое управление всей системой. Ядро управления бортовых систем относится к классу реагирующих систем – это системы, дающие отклик на внешнее событие в зависимости от своего состояния. Свойства поведения таких систем – последовательность состояний и реакций на внешнее событие.

Именно к реагирующим системам применим метод формальной ве рификации – проверка модели. В этом методе проводится исчерпывающий анализ всех возможных поведений системы, поэтому в верифицированных системах можно гарантировать выполнение проверенных свойств. Струк туризация бортовой системы при проектировании позволяет бороться с проклятием размерности построением разных композиций модели.

Модель проектируемой системы описывается согласно подходу MDE (Model-Driven Engineering) независимо от конкретики реализации на платформенно-независимом языке UML и может быть формально транс лирована на большое число платформ (в т.ч., Java, XML, SOAP). Свойства системы задаются при помощи шаблонов.

По этой методике построена модель действующей системы управле ния энергоснабжением судна и проведена ее верификация, которая позво лила обнаружить несколько тонких ошибок, оставшихся в ПО после его разработки в рамках традиционной технологии.

СЕКЦИЯ Энергетика, машиностроение, механика и процессы управления СТЕНД ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ТРИБОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ Ашейчик А.А.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет На кафедре машиноведения и деталей машин СПбГПУ разработан и создан стенд для измерения коэффициентов трения и исследования изно состойкости материалов. Исследования проводятся при возвратно поступательном движении образцов из металлов, полимеров и эластоме ров. Возможно проведение испытаний без смазочного материала, а также при смазывании жидкими и пластичными смазочными материалами.

Стенд предназначен для испытания материалов при температуре 20°С, скорости скольжения от 0,02 до 0,08 м/с, удельной нагрузке на об разцы от 0,1 до 5 МПа. Движение – возвратно-поступательное. Материалы образцов – металлы, полимеры, эластомеры. Регистрация силы трения цифровая с выводом сигнала на компьютер.

Привод стенда (рис. 1) состоит из электрического двигателя 1, чер вячного редуктора 3 и двух упругих втулочно-пальцевых муфт 2, 4. Кри вошипно-ползунная группа включает эксцентрик 5 с подшипником каче ния, раму 6, движущуюся в направляющих 7, и ползун 9 на направляющих качения. На ползуне 9 неподвижно установлен держатель 10 для нижних образцов. Система нагружения образцов состоит из рычага 14 с подвеской для грузов 15, клиновидного плунжера 13 и оправки 12 с установленным в ней держателем 11 для верхнего образца. Для испытаний в жидкой среде устанавливается ванна 16.

Рис. 1. Схема стенда для исследования трибологических свойств материалов В процессе испытаний возможна замена эксцентрика 5, что позволя ет изменять скорость возвратно-поступательного движения образцов. В зависимости от веса грузов и размеров образцов, изменяется давление на поверхности трения. Измерение коэффициента трения проводилось по средством тензобалки 8. Значение сигнала с выхода тензобалки 8 измеря лось цифровым запоминающим осциллографом PCS-500A работающим в комплекте с персональным компьютером.

СТЕНД ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКОГО МОДУЛЯ И МОДУЛЯ ВНУТРЕННЕГО ТРЕНИЯ ЭЛАСТОМЕРОВ Ашейчик А.А., Полонский В.Л.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет На кафедре машиноведения и деталей машин СПбГПУ модернизи рован и эксплуатируется стенд для экспериментального определения ди намического модуля и модуля внутреннего трения эластомеров и полиме ров при знакопеременном изгибе с вращением. Стенд может быть также использован для экспериментального определения статического модуля при изгибе и характеристик длительной усталостной прочности эластоме ров и полимеров.

Стенд предназначен для проведения испытаний резин и полимеров по ГОСТ 10828 и ГОСТ 10952 при температурах от - 100°С до +150°С, частоте вращения образца до 6000 об/мин при номинальной амплитуде деформаций растяжения на поверхности образца от 10 до 30%. Возможны измерения изгибающего момента от 0 до 0,15 Н·м и крутящего момента от 0 до 0,015 Н·м. Испытываются стандартные образцы резин или полиме ров по ГОСТ 10828 диаметром 8 мм и длиной рабочей части образца 23,5 мм.

При испытаниях на стенде образец 1 (рис. 1) закрепляется в зажи мах 5 таким образом, что создается угол изгиба, имитирующий величи ну угловой несоосности валов. Один из зажимов установлен на роторе электродвигателя 2, а другой на свободной оси, подшипники которой ус тановлены в стойке 6.

Рис. 1. Схема стенда Стойка 6 крепится в пазу подвижной платформы 7, закрепленной на вертикальной оси. Стойку 6 можно перемещать по криволинейному пазу для задания произвольных углов (до 90 градусов), шкала которых 9 на несена вдоль паза. Паз представляет собой геометрическое место точек, в которых требуется удерживать свободный зажим для создания деформа ций чистого изгиба образца из эластомера.

Изгибающий момент, необходимый для расчета динамического мо дуля, определяется по весу грузов 8, уравновешивающих положение плат формы 7. Платформа установлена в термокамере, ограничивающей объем, указанный на рис. 1 пунктиром. Для создания низких температур исполь зуется жидкий азот.

ПОТЕНЦИАЛ ЭКОНОМИИ ТЭР НА КОТЕЛЬНЫХ, РАБОТАЮЩИХ НА УГЛЕ Басс М.С.

Читинский государственный университет Исследование потенциала энергосбережения в Забайкальском ре гионе выявило, что наиболее сложная ситуация обстоит на котельных, ра ботающих на углях, особенно находящихся на балансе муниципальных образований. Отсутствие достоверной информации на объектах о типах котлов, их паспортных характеристик, не говоря уже фактическом состоя нии оборудования, которые можно получить только после режимных ис пытаний – обычная ситуация. Стоимость режимных испытаний достаточ но велика, хотя без них невозможно увидеть реального состояния как кот лоагрегатов, так и всей котельной в целом, и предложить конкретные дей ствия по повышению эффективности их работы. Поэтому была разработа на методика предварительной оценки технико-экономических показателей работы котельной применительно для конкретного региона. Данная мето дика, позволяет с достаточно высокой точностью без проведения режим но-наладочных работ определить значение средневзвешенного норматива удельного расхода топлива для котельной в условиях Забайкальского края, зная только вид топлива, количество котлоагрегатов, годовой отпуск теп ла, установленную мощность котельной или котлоагрегатов. Исходя из этой методики, был оценен потенциал энергосбережения в котельных для всего региона, который и приведен в табл. 1.

Таблица Общий ресурс экономии ТЭР на котельных Забайкальского края Величина Ед. изме- до от 3 до свыше Всего рения 3 Гкал/ч 20 Гкал/ч 20 Гкал/ч Число источников шт. 948 159 22 теплоснабжения, единиц Величина Ед. изме- до от 3 до свыше Всего рения 3 Гкал/ч 20 Гкал/ч 20 Гкал/ч Стоимость наладоч- млн. руб. 91,9 18,2 2,9 113, ных работ Суммарная мощ- Гкал/ч 1131,3 1130,2 865,4 3126, ность источников теплоснабжения Экономия топлива тыс. 56,6 56,5 43,3 156, при увеличении КПД тут/год на 5 % Экономия денежных млн. руб. 108,7 108,6 83,1 300, средств при увели чении КПД на 5 % Срок окупаемости месяц 10,15 2,01 0,42 4, Кроме того, при увеличении КПД на 5% при изначальном его значе нии 50% экономия топлива для котла мощностью 1 Гкал/ч будет 71 тут/год, при 60% - 50 тут/год, при 70% - 37,2 тут/год. То есть чем хуже изначально работает котел, тем экономичнее проводить на нем мероприя тия по повышению эффективности его работы.

СХЕМЫ УСТАНОВОК ГЕЛИООТОПЛЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ В СИСТЕМАХ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ Батухтин А.Г., Батухтин С.Г.

Читинский государственный университет Существующие научные разработки, направленные на решение про блемы низкой эффективности совместного функционирования базовых систем теплоснабжения и установок гелиоотопления можно разделить на три группы: технические изменения конструкции солнечных коллекторов, новые подходы к функционированию систем централизованного тепло снабжения с учетом дополнительных источников тепловой энергии у по требителей и разработку новых схем совместного функционирования ус тановок гелиоотопления и систем централизованного теплоснабжения.

Данные группы имеют ряд недостатков. Современные разработки, направ ленные на повышения эффективности солнечных коллекторов и других основных элементов системы направлены на решение только части по ставленной задачи, поскольку не могут в полной мере решить проблему совместной работы установок и систем централизованного теплоснабже ния, а только повышают их эффективность как токовых. Методы совмест ной работы систем централизованного теплоснабжения и индивидуальных источников теплоты у потребителей характеризуются рядом недостатков.

К ним можно отнести то, что большинство из них характеризуются значи тельными затратами электрической энергии у потребителей тепловой энергии на поддержание индивидуальных источников теплоты, а приме нение в качестве индивидуальных источников теплоты стандартных схем применения гелиоотопления характеризуются низкой эффективностью со вместного функционирования вследствие высокой температуры теплоно сителя в подающих трубопроводах систем централизованного теплоснаб жения.

В качестве одного из вариантов повышения эффективности сущест вующих схем является применение установок гелиовоздушного отопле ния, которая позволит повысить эффективность совместного функциони рования систем централизованного теплоснабжения и установок гелио отопления за счет использования преимуществ воздушного отопления:

низкая температура и отсутствие промежуточного теплоносителя и как следствие высокая эффективность солнечных коллекторов, а также малая инерционность и высокая экономичность. Также может быть применена система энергоэффективного гелионагрева обратной сетевой воды у по требителей оборудованных современными системами автоматического ре гулирования. Она имеет ряд преимуществ по сравнению со стандартными схемами гелиоотопления: более низкая температура теплоносителя, высо кая степень автоматизации и наличие бака аккумулятора, а также высокая экономичность.

ОСНОВНОЙ ЦИКЛ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОЭЛЕМЕНТНОЙ ОТРАЖАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ ГЛАВНОГО РЕФЛЕКТОРА РАДИОТЕЛЕСКОПА Белов М.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Зеркальные системы больших наземных радиотелескопов миллимет рового диапазона используют многоэлементные конструкции отражающей поверхности главного рефлектора. Для поддержания требуемой формы отражающей поверхности при этом используются различные принципы АДАПТИВНОЙ зеркальных пластин для компенсации КОНТРДЕФОРМАЦИИ возмущений термического, механического или ветрового происхождения.

Обобщенное модельное представление о структуре системы адапта ции формы составной зеркальной поверхности представим в виде ОСНОВ (см. на рис. основной цикл базового контура НОГО ЦИКЛА УПРАВЛЕНИЯ управления). Сенсором Многомерный Сенсорно с е измерителем является объект измерительная управления (ОУ) подсистема подсистема измерения w w w в пространственных коор Исполнительные с х Многомерный Многомерный механизмы регулятор дискриминатор динат w реперных точек (актуаторы) с зеркальных панелей.

w с х w е е е е Эталонная Подсистема е Подсистема целеполага модель ОУ параметрической (подсистема адаптации целеполагания) w ния задает эталон – век е Условные обозначения:

тор координат точек - основной цикл базового контура управления, w w x, y, z, распола - основной цикл управления с координатно-параметрической компенсацией внешних возмущений (в дополнение к базовому контуру), - основной цикл координатного управления с подстраиваемой моделью (в дополнение к базовому контуру), гаемых на поверхности - участки цикла управления, используемые в обоих дополнительных цепях x, y, z стабилизации в местах примыкания нормалей, проецируемых из точек, заданных векто w ром w. Сравнение векторов w и осуществляется дискриминатором, вырабатывающим сигнал расхождения (сигнал ошибки) в виде оценки вектора смещения по нормали реперных точек от поверхности стабили x, y, z. Оценка поступает на вход регулятора, где формируются зации управления, в соответствии с которым исполнительные механизмы (электромеханические домкраты – актуаторы) изменяют состояние компо нент вектора, характеризующего положение регулируемых стержней актуаторов. В результате изменяется состояние фазовых координат (ком поненты вектора ) объекта управления (ОУ) и, как следствие, простран ственное положение реперных точек (вектор w ).

При наличии возмущений нарушается условие равновесия много элементной конструкции главного рефлектора в состоянии, соответст x, y, z. Для компен вующем установленной поверхности стабилизации сации подобных нарушений в описанной управляющей структуре исполь зуются следующие возможности:

1. КОРРДИНАТНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ КОМПЕНСАЦИЯ ВОЗМУЩЕНИЙ.

Подсистема целеполагания играет роль эталонной модели ОУ (эталонное w состояние поверхности стабилизации ), а параметрическую адаптацию ОУ выполняет подсистема адаптации состояния управляемой поверхности путем вырабатывания компенсирующих воздействий, сформирован ных на основе опосредованных оценок уровня внешних воздействий в виде оценок вектора смещения реперных точек от поверхности стабили w x, y, z, а также с учетом эталонной модели зации и вектора управ лений, выработанного регулятором.

2. КООРДИНАТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ С ПОДСТРАИВАЕМОЙ ЭТАЛОННОЙ Здесь подсистема целеполагания играет роль «обучаемой» эта МОДЕЛЬЮ.

лонной модели объекта управления, на которую воздействуют корректи рующие сигналы, вырабатываемые подсистемой параметрической адаптации системы управления (СУ) с учетом внешних возмущений, при этом в качестве косвенных оценок уровня возмущений используются оценки вектора смещения. Одновременно в подсистеме адаптации фор мируются сигналы настройки регулятора с целью повышения эффек тивности компенсации влияния на объект управления возмущнгтй. При определении сигналов и подсистема адаптации учитывает также w сведения о текущих состояниях управления и эталона поверхности отражателя в виде аппроксимирующего параболоида, соответствующего текущему состоянию вектора координат w реперных точек. Этот принцип воспроизводится путем использования при синтезе регулятора интер вальных робастных законов управления, нечувствительных к помеховым w воздействиям, и автоматической коррекции описания формы эталон ного параболоида.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.