Документ "Описание и логические схемы алгоритмов " в зависимости от специфики АС допускается разрабатывать как документ " Описание алгоритмов " , или как документ "Логические схемы алгоритмов ". По каждому алгоритму документ "Описание алгоритмов" содержит разделы:
Цели управления;
Стратегия управления (математическое описание);
Алгоритм решения.
В разделе "Цели управления" приводится:
1. Назначение алгоритма;
2. Обозначение документа "Описание алгоритма", с которым связан данный алгоритм (при необходимости);
3. Ограничения на возможность и условия применения алгоритма и характеристики качества решения (точность, время решения и т.д.);
4. Общие требования к входным и выходным данным (форматам, кодам и т. д.), обеспечивающие правильность работы алгоритма.
В разделе "Стратегия управления (Математическое описание)" приводится:
1. Перечень принятых допущений и оценки соответствия принятой стратегии управления реальному процессу в различных режимах и условиях работы (например, стационарные режимы, режимы пуска и останова агрегатов, аварийные ситуации и т. д.);
2. Математическое описание процесса;
3. Сведения о научно-исследовательских работах, если они использованы для разработки алгоритма.
В разделе "Алгоритм решения" следует приводить:
1. Пошаговое описание логики алгоритма и способа формирования результатов решения с указанием последовательности выполнения функциональных блоков или шагов, расчетных или логических формул, используемых в алгоритме;
2. Правила контроля достоверности входных данных и вычислений;
3. Описание связей между частями и операциями алгоритма;
5. Распечатку детальной конфигурации функциональных блоков, либо текста программы.
Алгоритмом должны быть предусмотрены все ситуации, которые могут возникнуть в процессе решения задачи.
При изложении алгоритма следует использовать условные обозначения реквизитов, сигналов, граф, строк со ссылкой на соответствующие массивы и перечни сигналов.
В расчетных соотношениях (формулах) должны быть использованы обозначения реквизитов, приведенные при описании в других разделах документа.
Алгоритм представляется одним из следующих способов:
1. Графический, в виде схемы;
2. Табличный;
3. Текстовый;
4. Смешанный (графический или табличный) с текстовой частью. Способ представления алгоритма выбирает Разработчик, исходя из сущности алгоритма, своей собственной квалификации и возможности её формального описания.
В АС на разных уровнях управления используются различные алгоритмы:
Алгоритмы пуска (запуска)/ останова технологического оборудования (релейные пусковые схемы).
Релейные или ПИД алгоритмы автоматического регулирования технологическими параметрами технологического оборудования (управление положением рабочего органа, регулирование расхода, уровня и т.п.).
Алгоритмы управления сбором измерительных сигналов (алгоритмы в виде универсальных логически завершенных программных блоков помещаемых в ППЗУ контроллеров).
Алгоритмы автоматической защиты (ПАЗ).
Алгоритмы централизованного управления АСУ ТП и др..
При представлении алгоритмов пуска (запуска)/ останова технологического оборудования, сбора данных измерений в КП должны использоваться схемы, составленные по правилам ГОСТ 19.002, фрагменты которой представлены в таблице.
Управление сбором данных
Рассмотрим в качестве примера управление сбором данных и генерацией
сообщений о работе насоса. Алгоритм должен обеспечивать:
Сбор данных измерений давления во всасывающем коллекторе с предупредительной сигнализацией значения ниже минимального допустимого;
Генерацию сообщений:
«Минимальное предельное давление во всасывающем коллекторе»; «Минимальное допустимое давление во всасывающем коллекторе».
По данным контроля осуществляется «Остановка или блокировка пуска насоса».
При выполнении алгоритма используется следующая информация:
NasosP min- Насос. Всасывающий коллектор. Давление минимальное предельное;
NasosPTE - Насос. Всасывающий коллектор. Давление текущее;
- Reg_Nasos_ P_TE- Регистр состояния канала измерения параметра "Насос воды. Всасывающий коллектор. Давление текущее": о Reg_Error_ Обрыв питания или К.З.;
о RegL1 - Превышение порога предаварийной сигнализации (минимального допустимого давления во всасывающем коллекторе); о RegMask - Маскирование (разрешение/запрещение) сигнала блокировки пуска насоса. В результате реализации алгоритма формируются следующие данные:
- NasosNeedStop- «Останов насоса».
Алгоритм управления может быть описан в виде следующей блок-схемы (рис. 43).
Рис.43 Алгоритм управления насосом
Выбор параметра и канала регулирования. Одним и тем же выходным параметром объекта можно управлять по разным входным каналам.
Например, температуру в печи можно регулировать двумя путями -изменением расхода воздуха или газа в печь.
Задача состоит в том, какой из входных параметров (каналов) следует выбирать. При выборе нужного канала управления исходят из следующих соображений:
1) Из всех возможных регулирующих воздействий выбирают такой поток вещества или энергии, подаваемый в объект или отводимый из него, минимальное изменение которого вызывает максимальное изменение регулируемой величины, т. е. коэффициент усиления по выбранному каналу должен быть по возможности максимальным. Тогда, по данному каналу, можно обеспечить более точное регулирование.
2) Диапазон допустимого изменения управляющего сигнала должен быть достаточен для полной компенсации максимально возможных возмущений, возникающих в данном технологическом процессе, т. е. должен быть запас по мощности управления в данном канале.
3) Выбранный канал должен иметь благоприятные динамические свойства, т. е. запаздывание τ d и отношение τ d /Т, где Т - постоянная времени объекта, должны быть по возможности меньшими. Кроме того, изменение статических и динамических параметров объекта по выбранному каналу при изменении нагрузки или во времени должны быть незначительными.
4) Выбранный канал регулирования должен быть согласован с
технологическим регламентом ведения процесса.
Регулирование параметра технологического процесса
К основным технологическим параметрам, подлежащим контролю и регулированию в технологических процессах, относят расход, уровень, давление, температуру, значение рН, показатели качества (концентрация, плотность, вязкость и др.). Рассмотрим в качестве примера регулирование расхода. Необходимость регулирования расхода возникает при автоматизации практически любого непрерывного процесса. Поэтому система автоматического регулирования (САР) расхода, предназначенные для стабилизации возмущений по материальным потокам, являются неотъемлемой частью многих систем автоматизации технологических процессов. Часто САР расхода используют как внутренние контуры в каскадных системах регулирования других параметров. Так для обеспечения заданного состава смеси или для поддержания материального и теплового балансов в аппарате применяют системы регулирования соотношения расходов нескольких веществ в одноконтурных или каскадных САР.
Системы регулирования расхода характеризуются двумя особенностями: малой инерционностью собственно объекта регулирования; наличием высокочастотных составляющих в сигнале изменения расхода, обусловленных пульсациями давления в трубопроводе (последние вызваны работой насосов или компрессоров или случайными колебаниями расхода при дросселировании потока через сужающее устройств). Для регулирования этих параметров применяются различные структурные способы. Так в системах регулирования расхода обычно применяют один из трех способов изменения расхода:
Дросселирование потока вещества через регулирующий орган, устанавливаемый на трубопроводе (клапан, шибер, заслонка);
Изменение напора в трубопроводе с помощью регулируемого источника энергии (например, изменением числа оборотов двигателя насоса или угла поворота лопастей вентилятора);
Байпасирование, т. е. переброс избытка вещества из основного трубопровода в обводную линию.
На рис. 44 приведена схема объекта при регулировании расхода. Обычно таким объектом является участок трубопровода между точкой измерения расхода и регулирующим органом. Длина этого участка определяется правилами установки датчика (сужающих устройств) и регулирующих органов и составляет обычно несколько метров. Динамика канала «расход вещества через клапан - расход вещества через расходомер» приближенно описывается апериодическим звеном первого порядка с чистым запаздыванием. Время чистого запаздывания обычно составляет доли секунд для газа и несколько секунд - для жидкости; значение постоянной времени - несколько секунд. Воспользовавшись типовой передаточной функцией трубопровода согласно для схемы управления насосом посредством дросселирования потока на линии нагнетания передаточная функция участка регулируемого объемного расхода жидкости трубопровода будет:
 |
 |
Рис.44 Схема объекта управления (часть трубы)
Приближенная оценка чистого запаздывания и постоянных времени элементов контура регулирования расхода показывает (рис. 45):
Современные первичные преобразователи расхода, построенные на принципе динамической компенсации, можно рассматривать как усилительные звенья (2);
Исполнительное устройство (5) может быть описано апериодическим звеном первого порядка, постоянная времени которого составляет несколько секунд;
Динамика импульсных трубок регулятора (4), связывающих средства контроля и регулирования, может быть описана апериодическим звеном первого порядка с чистым запаздыванием, параметры которого определяются длиной трубок и обычно лежат в пределах секунд.
Структурная схема САР регулирования расхода приведена на рис.46
Рис.45 Структурная схема автоматического регулирования расходом: 1-объект управления, 2-датчик, 3- регулятор, 4- импульсные линии пневмопривода, 5-исполнительное устройство.
В проектных документах необходимо обосновать и выбрать такой тип
алгоритм регулятора (двухпозиционный, трехпозиционный,
многопозиционный релейный регулятор, аналоговый, цифровой ПИД, самонастраивающийся регулятор), который при минимальной стоимости и максимальной надежности обеспечивал бы заданное качество регулирования технологического параметра (показатель колебательности, точность позиционирования, поддержания заданной температуры, уровня и т.п.).
Для того, чтобы выбрать и обосновать выбор типа алгоритма регулятора, определить его настройки необходимо знать:
Статические и динамические характеристики объекта управления, датчика и исполнительного органа;
Требования к качеству процесса регулирования;
характер возмущений, действующих на регулируемый процесс.
Для регулятора следует задаться его статической характеристикой.
Регулирующие клапаны выпускаются с линейной (рис.46,а), и равнопроцентной (рис.46,б) пропускными характеристиками.
Рис. 46 Статическая характеристика регулирующего клапана
При линейном - приращение пропускной способности dKv пропорционально сумме угла поворота dφ:
При равнопроцентном - отношение приращения пропускной способности dKv к текущему значению пропускной способности пропорционально сумме угла поворота dφ:
Выбор 
типа алгоритма регулятора обычно начинается с простейших
двухпозиционных алгоритмов и может заканчиваться
самонастраивающимися алгоритмами.
Примечание. Перед выбором закона регулирования необходимо уточнить сведения по объекту управления. Так, например, по требованиям технологического регламента некоторые объекты не допускают применения релейного управляющего воздействия.
На этапе предварительных расчетов считается, что в системе с запаздыванием, минимальное время регулирования t Pmin = 2τ.
Известно, что на динамику регулирования (в частности, на время регулирования t P) наибольшее влияние оказывает величина отношения запаздывания к постоянной времени объекта τ/Т. Эта величина часто характеризует собой степень трудности регулирования объекта.
При определении минимально возможного времени регулирования t Р для различных законов регулирования и типов регуляторов при их настройке можно руководствоваться рекомендациями для выбора закона регулирования, приведенными в таблице выбора регулятора (табл. 4).
Если τ/Т < 0,2, то можно выбрать релейный, непрерывный или цифровой регуляторы.
 |
Существуют объекты с самовыравниванием и объекты без самовыравнивания. Объекты регулирования с отношением t P /τ < 0,2 устойчивы и обладают самовыравниванием.
На параметры объекта (в частности, на величину запаздывания) значительное влияние оказывает взаимное расположение исполнительных органов (например, нагревательного элемента) и первичного преобразователя (датчика). Наличие запаздывания объекта резко ухудшает динамику замкнутой системы.
Для каждого объекта управления необходимо применять регуляторы с соответствующим алгоритмом и законом регулирования.
В ПИД-алгоритмах наиболее часто используются П- ПИ- ПИД- законы регулирования.
Передаточная функция П-алгоритма: W П (s) = K 1.
Модуль, реализующий этот тип алгоритма, вырабатывает управляющий сигнал пропорционально величине ошибки (чем больше ошибка Е, тем больше сигнал Y).
Исходя из соотношения t P /τ, наибольшее быстродействие обеспечивает П-закон регулирования. Однако, если коэффициент усиления П- алгоритма К 1 оказывается небольшим, а это чаще всего это наблюдается в системах с запаздыванием, то такой регулятор не обеспечивает высокой точности регулирования, так как в этом случае велика величина статической ошибки.
Если К 1 ≥ 10, то П-алгоритм приемлем, а если К 1 < 10, то рекомендуется введение в закон управления интегральной составляющей.
ПИ-алгоритм – это пропорционально-интегральный тип. Он представляет собой сочетание П- и И- составляющих.
Передаточная функция ПИ-алгоритма : W ПИ (s) = K 1 + K 2 / s. Он является наиболее распространенным на практике алгоритмом. Он обладает следующими достоинствами:
1) обеспечивает нулевую статическую ошибку регулирования;
2) достаточно прост в настройке, т.к. настраиваются только два параметра (коэффициент усиления К 1 и постоянная времени интегрирования T i = 1/К 2). При таком алгоритме управления имеется возможность оптимизации величины отношения К 1 /Т i → min, что обеспечивает управление с минимально возможной среднеквадратичной ошибкой регулирования;
3) обладает малой чувствительностью к шумам в канале измерения (в
отличие, например, от ПД-типа).
ПИД-алгоритм – это пропорционально- интегрально-дифференциальный тип.
Передаточная функция ПИД- алгоритма : W ПИД (s) = K 1 + K 2 /s + K 3 s.
Этот алгоритм используется довольно часто, поскольку он сочетает в себе достоинства всех трех типов. Однако следует учитывать то, что эти достоинства реализуются только при его оптимальных настройках, когда настраиваются все три параметра K 1 , K 2 и K 3 .
С увеличением запаздывания в САР резко возрастают отрицательные фазовые сдвиги, что снижает эффект действия дифференциальной составляющей алгоритма.
Кроме этого, наличие шумов в канале измерения в системе с ПИД-регулятором приводит иногда к значительным случайным колебаниям управляющего сигнала регулятора, что увеличивает дисперсию ошибки регулирования и износ исполнительного механизма.
Поэтому общие рекомендации таковы: для объектов регулирования с относительно малым уровнем шумов и величиной запаздывания τ > 0,2T следует выбирать ПИД- алгоритм. Для таких объектов ПИД- алгоритмы позволяют обеспечить хорошее качество регулирования, достаточно малое время выхода на режим и невысокую чувствительность к внешним возмущениям.
Пилотажно-навигациопый комплекс представляет собой сложное сочетание аппаратных и программных средств, объединенных в единую сеть. Решение главной задачи - повышение надежности, безопасности и регулярности полетов достигается путем использования специальных автоматизированных систем оптимизации режимов полета. В этих условиях роль программного обеспечения в структуре ПНК возрастает неизмеримо по сравнению с отдельными навигационными устройствами и системами. Совершенство программного обеспечения ПНК во многом определяет эффективность и гибкость работы всего комплекса.
В широком смысле под программным обеспечением понимается совокупность математического, лингвистического, информационного и непосредственно программного обеспечения. Математическое обеспечение включает способы и методы обработки информации и расчетов, модели и алгоритмы. Лингвистическое обеспечение - это совокупность языков программирования, используемых в ПНК для описания различных процедур, алгоритмов, моделей. Информационное обеспечение делится на бортовые базы данных и оперативную информацию, поступающую от бортовых систем. Программное обеспечение состоит из программ и документов (на машинных и бумажных носителях).
Программы делятся на общесистемные, базовые и прикладные. Общесистемные программы, которые, по сути, являются операционными системами, предназначены для организации функционирования ПНК как вычислительной системы (планирование вычислительного процесса, управление им, распределение ресурсов и т.п.) и не отражают специфики конкретного ПНК. Непосредственно для нужд ПНК создается базовое и прикладное программное обеспечение. В базовое входят те программы, которые обеспечивают правильное функционирование прикладных программ. Прикладные программы реализуют элементы математического обеспечения ПНК и решают частные задачи. Прикладные программы создаются в виде отдельных модулей, которые подключаются управляющей программой на различных этапах полета и реализуют частные алгоритмы ПНК.
При разработке программного обеспечения необходимо учесть ряд требований, таких как малая вычислительная погрешность, минимальное время реализации, минимальный потребный объем памяти, возможность контроля хода вычислений, защита от систематических и случайных сбоев.
По принципу построения структуры программного обеспечения ПНК могут быть процедурно- и проблемно-ориентированными. Современное программное обеспечение ПНК строится по модульному принципу, когда каждый модуль предназначен для решения отдельной задачи и модули могут быть объединены в различных сочетаниях. Такая структура позволяет обеспечивать расширение функций ПНК без изменения его основной части путем создания и добавления новых модулей, но это ограничивает количество и направленность связей в комплексе, диктует жесткую логику его организации. В перспективных ПНК предполагается использовать элементы искусственного интеллекта, которые будут адаптироваться к изменению внешних условий, перестраивая структуру ПНК.
На рис. 2.25 приведена структура общего алгоритма ПНК, который состоит из совокупности связанных частных алгоритмов:
КНС - комплекс навигационных систем, включающий всю совокупность бортового навигационно-пилотажного оборудования;
АППО - алгоритмы преобразований и первичной обработки;
АКОИ - алгоритмы комплексной обработки информации;
АУ - алгоритмы управления объектом;
АОВИ- алгоритмы обмена и выдачи информации;
СОИ ПУ- система отображения информации и пульты управления;
АЗИО - алгоритмы защиты и исключения отказов;
АИП СВ - алгоритмы имитации полета и самолетовождения;
АДОП - алгоритмы диспетчеризации и организации прерываний;
АКП - алгоритмы контроля и проверок.
Общий алгоритм ПНК предназначен для реализации всего многообразия задач, стоящих перед комплексом, включает совокупности функционально связанных между собой частных алгоритмов, решающих единую задачу надежной обработки информации с требуемой точностью и заданной дискретностью и вырабатывающих управляющие и информационные сигналы.
КНС может включать одну или несколько инерциальных навигационных систем, являющихся основой ПНК, комплекс радиотехнических навигационных систем (РСБН, РСДН, СНС и др.), систему воздушных сигналов и другие системы, необходимые для решения задач управления конкретным объектом.
Алгоритмы преобразований и первичной обработки выполняют аналого-цифровое преобразование, осреднение или предварительную фильтрацию измерений. Эта же группа алгоритмов осуществляет приведение показаний различных датчиков к единой системе координат.
Алгоритмы комплексной обработки информации используют информационную избыточность измерителей ПНК для решения задачи фильтрации, экстраполяции и интерполяции данных. Качество этих алгоритмов определяет точность и надежность навигационного обеспечения полета. Наиболее широко в этом классе алгоритмов используются модификации цифрового фильтра Калмана,
Алгоритмы управления объектом реализуют все задачи управления, решаемые на борту самолета. Круг реализуемых задач существенно шире, чем у САУ, которая обеспечивает лишь управление движением самолета. Эта группа алгоритмов совместно с экипажем обеспечивает выполнение цели полета или полетного задания.
Все алгоритмы реализуются в виде программных модулей, выполняющих частные алгоритмы управления, которые в свою очередь делятся на целевые и функциональные. Первые реализуют законченные целевые задачи, такие как управление ПНК, траекторией движения, посадкой и др. Вторые формируют специфические функции процесса управления (оптимизации режимов полета, терминального управления, точностных характеристик комплекса и др.).
Алгоритмы обмена и выдачи информации являются элементом системы отображения информации. Они связывают абонентов ПНК с БЦВМ вычислительного комплекса и выполняют функции преобразования информации, приема, передачи и временного хранения данных.
Алгоритмы диспетчеризации и организации прерываний являются основой операционной системы вычислительного комплекса ПНК и СОИ. Главное их назначение - распределение последовательности и времени выполнения отдельных частных алгоритмов.
Алгоритмы контроля и проверок решают задачи оценки технического состояния, отключения или восстановления неисправного оборудования и реконфигурации ПНК.
Перечисленные частные алгоритмы отражают лишь самую общую структуру алгоритмического обеспечения ПНК, которая может существенно изменяться в зависимости от типа ЛА. Программно-алгоритмическое обеспечение перспективных ПНК должно создаваться с использованием искусственного интеллекта, свойств адаптивности и возможностей реконфигурации комплекса.
2.8. КОНЦЕПЦИЯ ТРЕБУЕМЫХ НАВИГАЦИОННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ПИЛОТАЖНО-НАВИГАЦИОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Специальный комитет по будущим аэронавигационным системам ИКАО (FANS) разработал концепцию требуемых навигационных характеристик (RNP), которая позволяет перейти от требования к обязательному набору бортового навигационного оборудования к оптимальному сочетанию бортовой навигационной аппаратуры ЛА и технических возможностей конкретного воздушного пространства для всех фаз полета. Так реализуется переход от управления воздушным движением к более гибкой организации воздушного движения (ОрВД).
При полете ЛА по маршруту соответственно типу RNP устанавливается минимальная требуемая точность выдерживания навигационных характеристик, т.е. ширина коридора (в морских милях), в котором должен находиться ЛА в течение не менее 95% полетного времени. При этом точность определяется суммарной погрешностью навигационной системы, индикации и техники пилотирования.
Для полетов по маршруту намечено использовать четыре основных типа RNP:
RNP 1 предусматривает наиболее эффективное использование точной информации о местонахождении ЛА для обеспечения гибкости при организации и изменении маршрутов, а также для организации воздушного движения при переходе из зоны аэродрома к полету по маршруту и обратно;
RNP 4 предназначен для организации маршрутов ОВД и схем воздушного пространства при ограниченном расстоянии между наземными навигационными средствами и используется в континентальном воздушном пространстве;
RNP 12, 6 определяет возможность ограниченной оптимизации маршрутов в районах с пониженным уровнем обеспечения навигационными средствами;
RNP 20 характеризует минимальные возможности, которые считаются приемлемыми для обеспечения полетов по маршрутам ОВД.
С целью обеспечения требуемого уровня безопасности полетов для внедряемых в настоящее время в практику ОВД методов зональной навигации (RNAV) помимо типа RNP устанавливаются два дополнительных показателя:
целостность выдерживания коридора безопасности, определяемая вероятностью необнаружения навигационной системой превышения линейным боковым уклонением удвоенной допустимой погрешности навигационной характеристики (10 -5 за 1 ч полета);
непрерывность безотказной работы навигационной системы, определяемая вероятностью выдачи ложного или истинного предупреждения об отказе (10 -4 за 1 ч полета) в течение ответственных этапов полета.
Использование методов зональной навигации в рамках концепции RNP позволяет выполнять полет в любом воздушном пространстве в пределах предписанных допусков на точность местоположения, исключая при этом необходимость пролета непосредственно над наземными навигационными средствами.
Для наиболее ответственных этапов полета (захода на посадку, посадки и вылета) в дополнении к RNP устанавливаются требования по целостности, непрерывности и доступности (функциональной готовности, которая определяется вероятностью того, что в процессе осуществления запланированного маневра навигационная система способна выполнять свои функции) средств навигации в данном воздушном пространстве. Количественно параметры процедуры захода на посадку характеризуются границами внешнего и внутреннего коридоров удерживания ЛА, а также вероятностями нарушения целостности, непрерывности и доступности обеспечения навигационной информацией, получаемой от бортового оборудования и наземных навигационных средств. Так, для захода на посадку по категории сложности CAT III установлены следующие количественные показатели указанных параметров:
потеря целостности на интервале от контрольной точки конечного участка захода на посадку - до высоты 30 м над точкой приземления (165 с), от высоты 30 м до момента касания (30 с);
потеря непрерывности на указанных выше участках соответственно и ;
доступность 0,999 на высоте 30 м.
Данные о ширине коридоров по КИР САТ III представлены на рис. 2.26.
 |
| Рис. 2.26. Границы коридоров по RNP CAT III |
«АстроСофт» имеет многолетний опыт разработки алгоритмов для программного обеспечения в различных прикладных областях. Опираясь на передовые достижения алгоритмики и компетенции наших сотрудников в области математики и физики, мы предлагаем наиболее эффективные решения сложных математических задач для бизнеса и науки.
Основные направления :
- Цифровая обработка сигналов и изображений
- Имитационное моделирование
- Математическая оптимизация
- Статистическая обработка данных
- Машинное обучение
Мы берем на себя решение сложных прикладных математических задач, стоящих перед вашей организацией. В состав нашей команды входят высококвалифицированные математики-программисты, из них 15 – кандидаты наук.
С нами вы сможете сосредоточиться на своих ключевых задачах, снизить риски и сократить сроки разработки.
Мы предлагаем услуги по разработке решений в области Digital Signal Processing (DSP), или цифровой обработки сигналов .
Наши решения используются для фильтрации, улучшения отношения сигнал/шум, подавления помех, выделения сигнала на фоне помех и шумов, корреляционного анализа.
Мы совершенствуем методы, создаем и дорабатываем алгоритмы, которые применяются в системах связи, акустики, передачи данных, автоматического управления, и радиолокационных комплексах в таких областях, как телекоммуникации, авионика, судо- и машиностроение, электроника, промышленность и др.
: создание программного обеспечения по обработке и кодированию голосового сигнала для сетей мобильной связи.
Также мы обладаем компетенциями компьютерной обработки изображений (Image Processing) . Мы участвуем в проектах внедрения машинного зрения в системы промышленного Интернета вещей на производственных предприятиях, а также разрабатываем алгоритмические комплексы обработки и распознавания образов для систем видеонаблюдения на различных объектах.
Пример успешно завершенного проекта : решение, которое позволяет системе видеонаблюдения непрерывно отслеживать движущиеся объекты через зоны обзора нескольких камер:
- интеграция нескольких HD-камер,
- бесшовное соединение в панораму,
- задержка менее четырех кадров,
- точная синхронизация камер,
- сведение изображения с соседних камер с точностью до пикселя,
- коррекция геометрических и цветовых искажений.
Мы используем имитационное моделирование, когда невозможно или нецелесообразно проведение экспериментов на реальной системе из-за высокой стоимости, трудоемкости и длительного ожидания результатов.
По спецификациям клиентов мы разрабатываем модели разнообразных объектов и процессов, которые позволяют:
- проанализировать поведение объекта во времени,
- осуществить раннее прототипирование разработки для ее отладки на модели,
- проверить сценарии, которые могут быть опасны для дорогостоящего оборудования,
- сократить использование ресурса оборудования,
- снизить уровень неопределенности и риски.
Мы разрабатываем математические модели для поиска оптимальных решений при заданных ограничениях.
Багодаря нашему опыту в области математической оптимизации и линейного программирования, мы поможем разработать, протестировать и выбрать надежные и эффективные механизмы оптимизации.
Пример успешно завершенного проекта : модель оптимизации работы мерчендайзеров группы компаний.
Мы разрабатываем алгоритмы и математические модели, которые позволяют анализировать большие объемы данных - оценивать скрытые параметры в данных, их достоверность, осуществлять прогнозирование.
Наши решения на основе спектрального и стохастического анализа могут быть применены в промышленности, авионике, радиолокации, геофизике, медицине, экономике.
Примеры успешно завершенных проектов : алгоритмы спектрального анализа состава сырья для технологического процесса на цементном заводе, траекторное сопровождения БПЛА.
С помощью алгоритмов машинного обучения мы решаем задачи классификации, распознавания изображений и речи, прогнозирования. На основе искусственных нейронных сетей мы создаем решения по борьбе с БПЛА.
Пример успешно завершенного проекта : разработка программно-аппаратного комплекса обнаружения, классификации и сопровождения БПЛА.
24.09.2018
Проблемы графов не имеют срока давности. Теория графов используется в компьютерных сетях, применяется в геоинформационных системах, при маршрутизации сигналов в цифровых сетях и т.д. Даже социальные сети – это воплощение графов, где каждый пользователь (или его страничка) - это вершина графа, а подписчики и друзья – его ребра. Именно поэтому нас заинтересовала статья о решении одной из проблем в области графов, перевод которой мы вам предлагаем.
Современная информационная система практически любого производственного процесса представляет собой машинный комплекс, имеющий сложное строение. Для достаточно полного (понятного) описания таких ИС необходимо отразить все ее внутреннее состояние в нескольких "разрезах". Такими "разрезами" являются: функциональная структура, математическое, информационное, техническое, организационное и кадровое обеспечения.
Функциональная структура. Функциональная структура информационной системы представляет собой перечень реализуемых ею функций (задач) и отражает их соподчиненность.
Под функцией ИС понимается круг действия ИС, направленных на достижение частной цели управления.
В свою очередь, различают: информационные функции централизованного контроля и функции вычислительных и логических операций. Информационные функции обязательно должны включать (Рис. 2):
Рис. 2. Функциональная структура информационной системы
1. Измерение, отображение и регистрацию значений параметров;
2. Обнаружение отклонений параметров от установленных пределов, их регистрацию и отображение;
3. Контроль за работой комплекса технических средств ИС;
4. Подготовку и обмен информацией с другими системами.
Управляющие функции должны включать:
5. Определение рационального режима производственного процесса;
6. Формирование и передачу управляющих воздействий на управляемый объект.
Математическое обеспечение. Математическое обеспечение (МО) состоит из алгоритмического и программного обеспечений (Рис. 3).
Рис. 3. Математическое обеспечение информационной системы
Алгоритмическое обеспечение (АО) - это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов, используемых в системе для решения задач и обработки информации.
Программное обеспечение (ПО) подразделяется на общее и специальное ПО.
Общее программное обеспечение (ОПО) - это машинно-ориентированное ПО. Оно реализовано в виде операционной системы, которая управляет работой УВК (супервизор, монитор), тестовых программ и системы программирования, автоматизирующей процесс написания и отладки прикладных программ на языках высокого уровня.
Специальное программное обеспечение (СПО) является проблемно-ориентированным и реализуются в виде комплекса программ решения конкретных задач ИС. Оно подразделяется на общесистемное и прикладное программное обеспечения.
Информационное обеспечение. Информационное обеспечение (ИО) - это совокупность средств и методов построения информационной базы. Оно определяет способы и формы отображения состояния объекта управления в виде данных (внутри УВК), документов, графиков и сигналов (вне УВК).
Информационное обеспечение состоит из внешнего и внутреннего ИО (Рис. 4):
Рис. 4. Информационное обеспечение ИС
Внешнее ИО содержит правила классификации и кодирования, нормативно-справочную информацию, оперативную информацию, методические и инструктивные материалы.
Внутреннее ИО состоит из входных сигналов и данных, промежуточных информационных массивов, выходных сигналов и документов.
Техническое обеспечение. Техническое обеспечение или комплекс технических средств (КТС), ИС которого состоит из средств: получения, преобразования, передачи и отображения информации, вычислительной техники, локального управления и регулирования.
Организационное обеспечение. Организационное обеспечение - это совокупность средств и методов организации производства и управления им в условиях внедрения ИС.
Целью организационного обеспечения является:
· выбор и постановка задач управления;
· анализ системы управления и путей ее совершенствования;
· разработка решений по организации взаимодействия ИС и персонала;
· внедрение задач управления.
Организационное обеспечение включает в себя методики проведения работ, требования к оформлению документов, должностные инструкции и т.д.
Кадровое обеспечение. Кадровое обеспечение - это совокупность методов и средств по организации и проведению обучения персонала приемам работы с ИС. Целью кадрового обеспечения является поддержание работоспособности ИС и возможности дальнейшего ее развития. Кадровое обеспечение включает методики обучения, программы курсов и практических занятий, технические средства обучения и правила работы с ними и т.д.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Кафедра: Общая Физика
На тему: Алгоритмическое и программное обеспечение современного радиофизического эксперимента
Москва, 2008 год
Алгоритмическое и программное обеспечение современного радиофизического эксперимента
Поскольку АСРФИ создается для решения определенного круга задач, связанных с исследованием ранее неизвестных свойств объектов исследования, характеристики ее звеньев и требования, предъявляемые к системе в целом, ориентированы на наиболее эффективную реализацию вполне определенных алгоритмов, обеспечивающих максимальную информативность. Следовательно, к началу разработки комплекса технических средств АСРФИ основные алгоритмы управления должны быть проработаны в такой степени, чтобы можно было получить оценки основных характеристик отдельных программ, их связей между собой и массивов данных.
Последовательность этапов создания алгоритмического и программного обеспечения приведена на рис. 1.8. В отличие от систем, предназначенных для решения задач, связанных с функционированием технических объектов, характеристики которых в значительной степени могут быть известны заранее, АСРФИ разрабатываются для исследования радиофизических объектов, свойства которых заранее, как правило, неизвестны. Поэтому задаче разработки алгоритмов управления обязательно предшествует решение задачи определения математических моделей, описывающих ОИ. Обе эти задачи составляют содержание алгоритмизации процесса измерения РФВ. Полученные математические модели ОИ и радиофизических процессов, протекающих в нем и определяющих его свойства, алгоритмы управления и реализующие их программы являются составной частью математического обеспечения АСРФИ.
Обобщенная схема алгоритмического обеспечения при реализации АСРФИ приведена на рис.1.9 Алгоритмы АСРФИ 1 определяются тремя укрупненными блоками: алгоритмы управления системой 2, алгоритмы ввода - вывода информации 3, алгоритмы решения вычислительных задач 4. Основными укрупненными функциями алгоритмов управления системой являются организация управления параметрами отдельных функциональных модулей (ФМ) 5 [оператор R 2 1 в формуле (1.27) при детализации оператора R 2 ] и структурной перестройкой 6 [оператор R 2 2 в (1.27)]. Блок алгоритмов 3 обеспечивает прием 7 и выдачу 8 [операторы R 2 3 , R 2 4 в (1.27)] всех сигналов (и цифровых, и аналоговых) при взаимодействии ЭВМ с внешними устройствами. Блок алгоритмов 4 предназначен для решения всех вычислительных задач, которые функционально взаимосвязаны также и с предыдущими блоками алгоритмов. Предварительная цифровая обработка сигналов 9 [оператор R 2 5 в (1.27)] предполагает обеспечение качества их дальнейшей обработки (предотвращение эффекта наложения спектров, цифровую фильтрацию сигнала, взвешивание введенных массивов цифровой информации весовыми окнами и т.д.), если в этом возникает необходимость.
Математическая обработка сигнала 10 [оператор R 2 6 в (1.27)] должна обеспечивать все вычислительные процедуры, включая специальную математическую обработку для получения измерительного результата в конкретном РФЭ.
В случае, если АСРФИ по своей организации достигает уровня интеллектуальной, то ее функционирование обязательно предполагает создание экспертных систем, в функции которых также входит реализация соответствующих принципов управления 11 [оператор R 2 7 в (1.27)].
Для проведенной обобщенной классификации аппаратного и алгоритмического обеспечения АСРФИ с учетом сказанного выше, общее уравнение измерений в операторной форме будет иметь вид:
(1.31)
На схеме рис.1.9 разделение алгоритмов условное. Между ними существуют разветвленные функциональные связи, которые будут раскрыты далее.
В п.1.4 2 показано, что принципиального повышения информативности СРФИ можно достичь, внося элементы гибкости во все звенья ее аппаратного обеспечения и, следовательно, обеспечивая их адаптивные свойства, позволяющие программно перестраивать параметры СРФИ, не прерывая текущий эксперимент. Между этими звеньями и ЭВМ существуют функциональные связи, а управление их характеристиками в пределах гибкости осуществляется по определенным алгоритмам, реализуемым в ЭВМ программными средствами. Кроме того, возможности современных ЭВМ позволяют реализовать многие аппаратные аналоги ФМ в алгоритмическом исполнении. Причем во многих случаях характеристики алгоритмических ФМ лучше, чем у их аппаратных аналогов.
Рис.1.8 Последовательность этапов разработки алгоритмического и программного обеспечения сложной системы
Рис.1.9 Обобщенная структура алгоритмического обеспечения АСРФИ:
1 - алгоритмы; 2 - управления системой; 3 - обмена с внешними устройствами; 4 - решения вычислительных задач; 5 - функционального управления; 6 - структурного управления; 7 - ввод сигналов; 8 - вывод сигналов; 9 - предварительная цифровая обработка сигналов; 10 - математическая обработка сигнала; 11 - анализ баз данных и знаний, формирование логических выводов.
Программное обеспечение (ПО) АСРФИ разрабатывается на основе уже разработанных алгоритмов. После того как определен состав всех задач разрабатываемой АСРФИ, выбраны методы их решения, установлены информационные связи между ними и последовательность их решения, произведено их объединение в подсистемы, уместно распределить функции управления ими между программным обеспечением, техническим обеспечением и человеком (экспертом). Оно определяется, исходя из системных соображений, с учетом материальных затрат. Эти характеристики находят отражение в требованиях к алгоритму (или временной диаграмме) работы системы. Следовательно, построение алгоритма (временной диаграммы) и выбор распределения функций между экспертом, аппаратными и программными средствами представляют задачу, решение которой определяет все последующие решения.
Известно 76, что по функциональному признаку ПО также можно разделить на функционально завершенные ФМ. Всеобъемлющее, унифицированное ПО для сложного РФЭ создать практически невозможно. Некоторая унификация ПО возможна только для стандартизованных средств организации эксперимента, например с использованием упомянутых выше систем ВЕКТОР, КАМАК, FASTBUS, VME и др. , имеющих также и логический стандарт.
Современными тенденциями в развитии ПО для обеспечения АСРФИ, вероятно, следует считать создание программных оболочек, в пределах которых возможен синтез виртуальных систем. Примером таких программных оболочек являются ПО в составе labVIEW, labWINDOWS и т.д. . Одним из наиболее перспективных направлений развития ПО в настоящее время, очевидно, следует считать ПО для организации интеллектуальных систем. Однако, как далее будет показано, в этом случае обязательно будет сказываться специфика конкретного эксперимента, что в данном случае делает невозможным полную унификацию АО и ПО.
Существующие методы проектирования гибких систем для научных исследований
Появление микропроцессорных средств (МПС) сразу же привело к появлению нового класса измерительной техники - цифровых измерительных приборов (ЦИП) , обладающих некоторой функциональной гибкостью и адаптивностью (в частности, автоматическим выбором диапазонов измерений и т.д.), что в определенной степени делало их использование более удобным. Однако возможности МПС настолько значительны, что есть смысл использовать их не просто для измерения РФВ, но и для дальнейшей их математической обработки, чего не позволяют производить ЦИП из-за отсутствия возможности гибкого программирования.
С появлением МПС появились также мини - и микро-ЭВМ с возможностью гибкого программирования, способные взаимодействовать (производить обмен информацией) с внешними устройствами. Это обеспечивало возможность ввода и обработки измерительной информации в ЭВМ с использованием всех ее вычислительных и других возможностей. Наличие таких качеств у МПС привели к созданию разнообразных интерфейсных средств , обеспечивающих взаимодействие между МПС и другими устройствами в системах различной конфигурации и предназначенных в том числе для измерительных целей.
Появление интерфейсов позволило наращивать вычислительную мощность, объединяя несколько ЭВМ, создавать многоуровневые (иерархические) вычислительные структуры, позволившие решать все более сложные задачи, в том числе и в экспериментальных исследованиях . Наличие возможности выдачи информации из МПС во внешние устройства позволяет формировать управляющие воздействия по заданному алгоритму.
Стандартизация и унификация составных частей измерительных и управляющих вычислительных систем явились основой для создания формализованных методов проектирования измерительно-вычислительных комплексов (ИВК) на основе использования типовых технических решений . Одним из первых применений метода компоновки явилось создание АСУТП . Однако такие системы программной гибкостью и адаптивностью в режиме реального времени не обладают.
Дальнейшим развитием компоновочного метода является метод проектирования ИВК с применением унифицированных компоновочных элементов модульного типа (метод проектной компоновки ). Как известно, ИВК являются средствами измерений, в состав которых входят измерительные, вычислительные и программные компоненты. В отмечается, что для проектирования ИВК могут использоваться и аппаратные, и программные модули. Отдельные аппаратные субблоки могут быть построены на основе стандартных систем модульного типа (например, средства сопряжения в стандарте КАМАК). Такие измерительно-вычислительные средства обладают свойствами гибкости на уровне модульной перестройки. Однако им присущи недостатки, указанные в п.1.4.2
Проектирование особо сложных измерительных систем для проведения комплексных исследований в ядерной физике, физике космоса, аэрокосмических исследованиях и т.д. производится с использованием композиционного метода . Этот метод предполагает декомпозицию сложной задачи по нескольким важнейшим параметрам, решением которой занимаются многие коллективы профильных специалистов, с применением сетевого планирования. Результатом последующей композиции полученных решений являются сложные иерархические системы. Решение таких задач доступно только для группы научных коллективов (НИИ, КБ и т.д.).
Дальнейший прогресс в развитии ЭВМ и элементной базы привели к появлению новых подходов в разработке СРФИ: придание свойств максимальной гибкости, адаптивности и интеллектуализации (создание БД, БЗ и измерительных ЭС). В развитии средств сопряжения их гибкость стала обеспечиваться не принципом модульности, а с использованием программно-управляемых электронных коммутаций в пределах одной модульной платы. В последнее время стали также проявляться интеграционные процессы при синтезе как аппаратного, так и алгоритмического обеспечения СРФИ. Эти же процессы, но менее динамично, стали проявляться и при сращивании измерительно-вычислительной части СРФИ с экспериментальными установками. В частности, в нашем случае это проявлялось при реализации нескольких (более двух) смежных, взаимодополняющих и взаимозависимых методов измерения РФВ и при организации программно-управляемого воздействия на ОИ в составе одной и той же СРФИ . Интеграция аппаратного и алгоритмического обеспечения СРФИ в сочетании с внесением свойств гибкости и адаптивности при организации программно-управляемого воздействия но ОИ, безусловно, приводит к повышению их эффективности.
Однако главный недостаток, присущий указанным методам проектирования СРФИ, заключается в том, что недостаточно полно используются возможности метрологического критерия оптимизации в целях достижения предельных характеристик. Это приводит к неоптимальности синтеза СРФИ уже на начальном этапе, что в дальнейшем ведет к необходимости ее доработки.
Указанные выше недостатки существующих методов проектирования систем для проведения научных исследований требуют разработки новых методов, создания соответствующих гибких, программно-управляемых средств сопряжения и средств воздействия на ОИ с целью обеспечения адаптивных свойств этих систем для решения наиболее современных задач в радиофизических измерениях.
Литература
Алферов Ж.И. Гетеропереходы в полупроводниковой электронике близкого будущего // Физика сегодня и завтра / Под ред. В.М. Тучкевича. Л., 1973.
Алферов Ж.И. Гетеропереходы в полупроводниковой электронике // Физика сегодня и завтра: Прогнозы науки. М.: Наука, 1975.
Алферов Ж.И., Конников С.Г., Корольков В.И. // ФТП. 1973. Т.7.
Алферов Ж.И. Инжекционные гетеролазеры // Полупроводниковые приборы и их применение / Под ред. Я.В. Федотова. М., 1971.
Алферов Ж.И., Андреев В.М., Портной Е.Л., Протасов И.И. // ФТП. 1969. Т.3. № 9. С.1324-1327.
Алферов Ж.И. // ФТП. 1967. Т.1. С.436.
Гвоздев В.И., Нефедов Е.И. Объемные интегральные схемы СВЧ. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1985.256 с.
Нефедов Е.И. Дифракция электромагнитных волн на диэлектрических структурах. М.: Наука, 1979.
Неганов В.А., Раевский С.Б., Яровой Г.П. Линейная макроскопическая электродинамика / Под ред. Неганова В.А. Т.1. М.: Радио и связь, 2000.509 с., ил.123, табл.5.
Дмитренко А.Г., Колчин В.А. // Изв. вузов. Радиофизика. 2000. Т.43. Вып.9. С.766-772.
Подобные документы
Дифференциальное уравнение теплопроводности. Поток тепла через элементарный объем. Условия постановка краевой задачи. Методы решения задач теплопроводности. Численные методы решения уравнения теплопроводности. Расчет температурного поля пластины.
дипломная работа , добавлен 22.04.2011
Алгоритмы решения задач по физике. Основы кинематики и динамики. Законы сохранения, механические колебания и волны. Молекулярная физика и термодинамика. Электрическое поле, законы постоянного тока. Элементы теории относительности, световые кванты.
учебное пособие , добавлен 10.05.2010
Изучение гармонических процессов в линейных цепях, описание амплитудно-частотных характеристик четырехполюсников. Основные методы расчета и проектирования электрических цепей и современных средств вычислительной техники и программного обеспечения.
курсовая работа , добавлен 16.11.2013
Что такое задача, классы, виды и этапы решения задач. Сущность эвристического подхода в решении задач по физике. Понятие эвристики и эвристического обучения. Характеристика эвристических методов (педагогические приемы и методы на основе эвристик).
курсовая работа , добавлен 17.10.2006
Автоматизированная система управления освещением, ее алгоритм работы, аппаратная база и программное обеспечение. Вероятные проблемы при реализации и пути их решения. Расчет мощности стабилизаторов напряжения. Расчеты по регулированию напряжения.
дипломная работа , добавлен 01.07.2014
Особенности разработки принципиальной электрической схемы управления системой технологических машин. Обоснование выбора силового электрооборудования, аппаратуры управления и защиты. Характеристика методики выбора типа щита управления и его компоновки.
методичка , добавлен 29.04.2010
Разработка математических методов и построенных на их основе алгоритмов синтеза законов управления. Обратные задачи динамики в теории автоматического управления. Применение спектрального метода для решения обратных задач динамики, характеристики функций.
курсовая работа , добавлен 14.12.2009
Автоматизация систем переключения и управления водоснабжением и водоочисткой здания. Установка реле уровня для автоматизации работы насосов. Классификация числового программного управления. Принципиальная схема АВР трансформатора одностороннего действия.
контрольная работа , добавлен 06.12.2010
Рассмотрение основных целей и задач проектирования ядерных энергетических установок современной атомной электростанции. Изучение норм проектирования в соответствии с требованиями, руководящих документов. Особенности создания энергоблока в учебных целях.
реферат , добавлен 18.04.2015
Анализ эффективности энергоресурсов. Аналитический обзор современного состояния научных исследований в области ресурсосбережения на предприятиях топливно-энергетического комплекса. Инновационные проекты, перспективы развития ООО "Газпром добыча Ноябрьск".
