Разработка методов и средств построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов

• Автор: Гарипов, Вадим Кадимович
• Шифр специальности: 05.11.16
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 260 с. : ил.

Глава 1. Современное состояние, проблемы и задачи построения распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов
1.1. Многосвязные объекты: основные характеристики, математические
модели, области применения
1.2. Анализ обобщенных структур распределенных информационноизмерительных систем многосвязных объектов
1.3. Структура избыточности информации в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных
объектов и методы ее сокращения
Выводы
Глава 2. Теоретические основы построения структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов
2.1. Разработка метода построения структур распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов
на основе тензорного анализа
2.2. Оптимизация структур распределенных информационноизмерительных систем многосвязных объектов на основе метода
парных замещений
Выводы
Глава 3. Синтез методов и алгоритмов сокращения избыточности информации в распределенных информационноизмерительных системах многосвязных объектов
3.1. Анализ информационных характеристик распределенных информационно-измерительных систем многосвязных
объектов
3.2. Сокращение избыточности информации прямыми методами
3.3. Эффективность использования декоррелирующих и ортогональных преобразований для сокращения групповой избыточности информации в информационно-измерительных системах многосвязных
объектов
Выводы

Глава 4. Коммутация информационных потоков в распределенных информационно-измерительных системах многосвязных объектов
4.1. Коммутация без учета взаимных связей между каналами
4.2. Коммутация с зависимыми (коррелированными)каналами
4.3. Выравнивание потоков сжатых данных
Выводы
Глава 5. Оптимизация структур подсистем распределенных
информационно-измерительных систем многосвязных объектов и обмена информацией между ними
5.1. Информационные характеристики подсистем распределенных
информационно-измерительных систем многосвязных объектов
5.2. Синтез алгоритмов и структур распределенных информационноизмерительных систем многосвязных объектов с минимизацией заданных показателей качества обмена информацией между подсистемами
5.3. Маршрутизация и управление потоками информации
Выводы
Глава 6. Реализация методов построения распределенных
информационно-измерительных систем многосвязных объектов различного назначения
6.1. Распределенные информационно-измерительные системы
объектов авиационной и ракетно-космической техники
6.2. Распределенные информационно-измерительные системы
гибких автоматизированных производств
6.3. Распределенные информационно-измерительные системы
в медицинской технике
Выводы
Заключение
Список литературы Приложение

В современных условиях непрерывно возрастают объемы и сложность процессов измерения и управления. Во многих случаях объекты измерения распределены не только во времени, но и в пространстве и представляют собой сложные многосвязные объекты различной физической природы. Сложность многосвязных объектов проявляется не только в большой размерности вектора переменных, но и в присутствии обратных и перекрестных связей между ними. Это предопределяет зависимость некоторых выходных переменных не только от входа объекта, но и от некоторых других выходных переменных. Многосвязным объектом будем называть объект, который описывается некоторой системой неявных функций от входных и выходных переменных. Необходимость получения информации о таких многосвязных объектах приводит к необходимости применения распределенных информационно-измерительных систем.
Современные распределенные информационно-измерительные системы находят применение в самых различных предметных областях как производственной, так и непроизводственной сфер деятельности. В качестве примера можно привести, например, системы автоматизации научных исследований, различные технологические системы, гибкие автоматизированные производства, экономические системы, биоэлектричесие системы и т.д. К ним относятся и распределенные информационно-измерительные системы, представляющие собой иерархические, распределенные по значительной территории многофункциональные технические комплексы, объединенные в единую систему средствами связи. В группу распределенных информационно-измерительных систем входят глобальные космические системы навигации, автоматизированные системы управления летательными аппаратами, системы слежения за изменениями различных природных явлений и др.
Результаты многих выполненных разработок дают основание полагать, что сложные физические, технические, информационные и другие системы столь индивидуальны, что единый подход к их расчету и проектированию едва ли возможен. Сложилась практика для каждой новой предметной области разработку теории и методологии информационного, алгоритмического и программного обеспечения проводить заново, что снижает эффективность исследований и разработок. Кроме того, использование в каждой предметной области своей терминологии делает трудным обмен результатами исследований, накопленными программными средствами и т. п.
Разработка единого подхода (концепции) к построению распределенных информационно-измерительных зистем многосвязных объектов как технических систем любой природы открывает принципиально новые возможности при создании сложных систем.
Реализацией такого подхода является разработка методологии, теории, математических моделей и средств, позволяющих создавать многомерные распределенные информационно-измерительные системы многосвязных объектов с гибкими структурами, легко адаптируемыми к условиям поставленной задачи и обладающими свойством инвариантности при максимальном учете различных структурно-технических ограничений.
Цель диссертационной работы заключается в повышении эффективности проектирования и функционирования распределенных информационно-измерительных систем многосвязных объектов путем создания теории, математического аппарата, методов, алгоритмов и структур устройств, обеспечивающих инвариантность их применения для объектов различной физической природы.
нлюь^нпю-п
101 ■ 0 Ш'
Ь 12 ] аГ~| 1а
р р р р
V V и V
12 3
Рис. 2.1.2. Разделение исходной сети на элементарные сети
и = 1а 1
Х2 = 1а 1
ХЗ = ХЬ С = 0
14 = Ха-ХЬ 1
15 = ХЬ 0
Для анализируемой сети система аравнений имеет следующий вид:
N1 + N2 + N4 = ( Т1 + Т2 + ТЗ)' Ха - Т4 ■ ХЬ N3 - N4 + N5 = - Т4 ■ ХЬ + ( ТЗ + Т4 + Т5)-ХЬ
Подстановка известных параметров сети позволит найти интенсивности потоков в ветвях.
Важнейшей задачей тензорного анализа является получение уравнений в такой форме, в которой каждый символ соответствует реальной физической сущности.
Для расчетов (анализа) и построения (синтеза) РИИС требуются общие математические теории и модели с целью разработки алгоритмического, программного и информационного обеспечения РИИС. При построении модели РИИС ее обычно представляют в виде ряда крупных блоков, каждый из которых призван выполнить
определенную функцию, то есть производится декомпозиция всей системы (рис.2.1.3). В
дальнейшем каждый из этих блоков подвергается следующей декомпозиции. Важной особенностью при проведении декомпозиции является использование четкого функционального деления задачи на подзадачи, так как в дальнейшем придется производить обратный процесс. Например, если имеется несколько математических теорий и их необходимо объединить в единую теорию, описывающую некоторый процесс, то при объединении может выясниться, что объединение приводит к логическому противоречию в системе. Это будет возникать всегда в том случае, если не выдержан принцип функционального деления при построении схем аксиом теорий, из которых затем строиться общая теория [20].
Следующей особенностью РИИС является единство целей, стоящих перед системой. При разбиении задачи на подзадачи необходимо, чтобы подзадачи (гИ)-го уровня