Моделирование и анализ информационных потоков при автоматизированном управлении технологическими процессами в локомотивном депо

• Автор: Давыдов, Юрий Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.06, 05.22.07
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 482 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ЛОКОМОТИВНОГО ДЕПО

1.1. Принципы построения автоматизированных систем

1.2. Иерархия автоматизированных систем управления

1.3. Информационная поддержка АСУ

1.4. Анализ методов моделирования

1.5. Концепция построения информационной модели предприятия

2. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ЛОКОМОТИВНОГО ДЕПО .

2.1. Организационная схема управления локомотивным

депо и задачи структурных подразделений.

2.2. Подсистемы информационной системы локомотивного депо.
2.3. Информационная система локомотивного депо в агрегатном виде без управляющих воздействий
3. ПОДСИСТЕМА УЧЕТА ОСНОВНЫХ ФОНДОВ ПРЕДПРИЯТИЯ.
3.1. Уровни отображения основных средств
3.2. Номера подразделений.
3.3. Признаки платности за фонды
3.4. Шифры характера эксплуатации.
3.5. Шифры сфер применения
3.6. Ввод общей служебной информации
3.7. Формирование массива дат переоценок
3.8. Информация об основном средстве
3.9. Печать списка основных средств.
3 Печать карточки основного средства
3 Печать извещения об основном средстве.
3 Переоценка основных средств.
3 Справка о стоимости основных средств
3 Справка о движении основных средств.
3 Справка об окончании амортизации основных
средств
3 Сводная ведомость месячной амортизации основных средств по шифрам затрат
3 Расшифровка сводной ведомости месячной амортизации основных средств по шифрам затрат.
3 Сводная ведомость месячной амортизации основных средств по группам
3 Ведомость стоимости и износа основных средств по цехам.
3 Инвентаризационная опись
3 Отчет о переоценке основных средств.
3 Оператор сопряжения подсистемы учета основных средств.
3 Программа учета основных фондов предприятия
4. КОНТРОЛЬ ВХОДНЫХ СИГНАЛОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.
4.1. Интерфейс программ и требования к программному обеспечению.
4.2. Обоснование норм и допусков входных параметров
4.3. Вероятностный подход к определению границ контролируемых параметров.
4.4. Программа расчета основных вероятностных характеристик исследуемых параметров
5. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМА РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
5.1. Совершенствование структуры информационной системы
5.1.1. Основные направления оптимизации структуры.
5.1.2. Целевая функция, ограничения и решение задачи оптимизации.
5.2. Последовательность проектирования и внедрения элементов информационных систем.
5.2.1. Влияние отношения сигналов агрегатов на процесс последовательности реализации подсистемы
5.2.2. Этапы построения информационной системы локомотивного депо
6. ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.
6.1. Таблицы функций неисправностей.
6.2. Определение полной неизбыточной совокупности
проверок
6.3. Разработка алгоритма диагностирования
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Решение задачи оптимального управления требует, прежде всего, формального описания процесса, а поскольку большинство методов являются математическими, то при формализации Т-системы ее стремятся описать формальными символами. Модели для описания могут быть самыми разнообразными: функциональными, процедурными, экономическими, структурными и т. Как уже доказывалось ранее, управление сложным производством невозможно без использования современных методов и средств сбора, передачи, хранения и переработки информации. Важность информационного подхода объясняется тем, что любые процессы управления выражаются в терминах движения информации. Кроме того, информационные характеристики обладают достаточной общностью и могут представлять, в частности, традиционные показатели эффективности управления. С позиции информатики система управления предприятием является вложенной иерархией подсистем различного уровня. В процессе решения объективно необходимых задач возникают сложные вертикальные и горизонтальные информационные и материальные связи различных уровней и звеньев. Возникает вопрос, каким образом осуществить декомпозицию системы? Для сложной системы при осуществлении анализа практически не удается построить удобную модель в виде одного математического выражения. Эти модели строят таким образом, чтобы каждая последующая модель обеспечивала большую точность, чем предыдущая. Однако модели должны быть совместимы и иметь один математический аппарат. Дискретная разбивка системы на подсистемы во многом определяется возможностью осуществления контроля входных и выходных показателей подсистемы []. Для информационных моделей подобное ограничение не является существенным, поскольку практически всегда можно получить промежуточную информацию с любой разумной степенью дискретизации. Модель должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные ее части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отражает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение конечного результата. При моделировании основная цель - получение требуемого соответствия модели реальному объекту. Исходя из этого, количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим - точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места, поэтому и стремятся к тому, чтобы модель достаточно полно отражала исследуемую сторону функционирования объекта. В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и непрерывно-дискретные. Стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. Статистическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными. Соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов. X/ еХ,1 = 1,пх; (1. Уу ? V", у = 1, Лу. Уже в перечисленных подмножествах можно выделить управляемые и неуправляемые переменные. X(t))-, V(t)=(v1(t),v2(t)>. Приведенные математические соотношения являются отношениями общего вида и позволяют описать широкий класс систем. Однако в практике моделирования объектов в области системотехники и системного анализа рациональнее использовать типовые математические схемы: дифференциальные уравнения, конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания, сети Петри и т. Для процессов, происходящих в больших информационно-управляющих системах наиболее перспективным является применение агрегативных моделей. Fs(x.