Разработка графовых моделей автоматизированного проектирования абстрактного этапа блочной реализации систем логического управления

• Автор: Дзугкоева, Анна Альбертовна
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Владикавказ
• Количество страниц: 135 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕММЫ И ОБЗОР МЕТОДОВ

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

1.1 .Моделирование систем управления

1.2.Методы автоматизированного проектирования систем

логического управления

ГЛАВА 2 НАХОЖДЕНИЕ РАЗМЕЩЕНИЯ ПО СТАНДАРТНОЙ

СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

2.1. Нахождение изоморфного вложения графоида заданного автомата в декартово произведение графоидов заданного

и стандартного автоматов

2.2. Расширение носителя графоида заданного автомата.
2.3. Формирование подмножеств соцветных вершин на основе функционально несвязных пар состояний автомата
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ ГРАФА УСЛОВИЙ СОЦВЕТНОСТИ ВЕРШИН ГРАФОИДА ЗАДАННОГО АВТОМАТА И НАХОЖДЕНИЕ РАЗМЕЩЕНИЯ ЕГО СОСТОЯНИЙ ПО КОМПОНЕНТАМ РАЗЛОЖЕНИЯ.
3.1. Нахождение системы ограничений на размещение состояний автомата
3.2. Нахождение нестандартной компоненты разложения
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ПРОЕКТИРОВАНИЯ АБСТРАКТНОГО ЭТАПА РЕАЛИЗАЦИИ УСТРОЙСТВ УПРАВЛЕНИЯ НА СТАНДАРТНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ И Е ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
4.1. Состав и функционирование системы проектирования
4.2. Имитационная модель системы проектирования
4.3. Примеры решения задач проектирования с использованием
разработанной САПР.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


ХалХаА)" Так как а1а2а3. Дальнейшее усложнение модели позволяет обеспечить статистическое описание временных следов. Такая модель называется стохастической дискретно-событийной моделью, выполняет следы вида *(ю) = (а,(<4ф)), (а2(со),(б>)),(а3(а)),ф)). В такой модели каждый выборочный путь представляет собой временной след и стохастическая ДСМ определяет распределение вероятностей по набору всех временных следов. Стохастические ДСМ более полно описывают системы чем временные ДСМ, а те более полно чем логическая модель. При этом полнота описания модели и её универсальность противоречат друг другу, т. Таким образом, логические модели характеризуются наибольшей общностью и наименьшей полнотой описания, а стохастические ДСМ - наименьшей общностью и наибольшей полнотой описания. Временные ДСМ занимают по этим характеристикам промежуточное положение. Эти три типа моделей дополняют друг друга и выбор между ними осуществляется в зависимости от того, какие аспекты поведения системы приоритетны в конкретном исследовании. Для представления динамических систем Б. П. Зиглером было предложено описание с помощью дискретно-событийных систем (ОДСС) [2]. Формализм ОДСС позволяет разрабатывать дискретно-событийную форму логики управления. Событийный принцип управления может эффективно использоваться в гибких автоматизированных производствах, робототехнических и интеллектуальных системах. Динамические ДСС характеризуются большой сложностью, трудностью оценивания качества их работы, что приводит к необходимости привлечения к их исследованию имитационного моделирования. Проблемам имитационного моделирования дискретно-событийных систем посвящены ряд работ, в том числе работа Р. Райтера и Ж. С. Вальрана [3]. Обратив внимание на медленное протекание процесса моделирования, авторы предлагают использовать параллелизм присущий большинству моделируемых систем и, осуществляя разложение модели на задания, выполнять их на разных процессорах, т. В ходе моделирования динамических ДСС выясняется характер поведения системы оцениваются средние значения показателей качества и др. В тех случаях, когда моделирование проводится с целью выбора параметров, оно становится частью контура оптимизации. В распределённом имитационном моделировании используются два типа моделей - модели ведомые временем и модели ведомые событиями. В моделях ведомых временем модельное время движется постоянными приращениями (тактами), а в моделях ведомых событиями модельное время движется скачками, от одного события к другому. Так как моделирование распределённое, то для согласованной работы компонент модели необходима некоторая система синхронизации. Решение этой задачи зависит от характера движения модельного времени: постоянными приращениями или скачками от одного события к другому. Модель считается синхронной, если в ней есть общие часы и все процессы имеют общее модельное время, в противном случае асинхронной. Как отмечалось выше, дискретно-событийные модели бывают трёх типов: логические, временные и стохастические. Так, логическое поведение ДСМ удобнее всего моделировать конечными автоматами или сетями Петри [4]. Для моделирования временного поведения лучше приспособлены графы событий или временные сети Петри, а вероятностное поведение ДСС описывается в сетях массового обслуживания. Процессы управления в ДСС детерминированного поведения, т. СЛУ), наиболее эффективно моделируются конечными автоматами. A = (X,Y,S,S,A:{Xx. При реализации автомата в качестве элемента управляемой системы (управляющий автомат) X и Y множества сигналов с датчиков, установленных на объекте управления, и команд, поступающих на объект управления через исполнительные органы, соответственно. Конечный автомат как технический объект представляет собой взаимодействующую пару устройств - комбинационной схемы автомата и памяти. В зависимости от состояния памяти (внутреннего состояния автомата) и входного состояния комбинационная схема вычисляет следующее состояние автомата и выходное состояние (автомат Мили [5]).