Едно от условията за успешна работа на предприятие, фокусирано върху производството на конкурентоспособни продукти с интензивно знание, е навременното идентифициране на отрицателни импулси в производствения процес, които могат сериозно да повлияят на икономическото му състояние и финансова стабилност. Но при съществуващата система за оценка на състоянието на един стопански обект, както като цяло, така и в контекста на отделни подразделения и етапи на производствения процес, това е доста трудно да се направи.
В тази връзка е възможно да се използва технология за анализ и оценка на потенциала на средствата и методите за управление на иновациите. Тези процедури се използват за диагностициране на състоянието на организацията, което е особено важно в процеса на разработване и прилагане на иновативна стратегия за развитие.
Общите принципи, форми и методи на диагностика са добре известни в литературата и се използват активно в различни области на дейност, включително в икономическите изследвания. Важността на използването на това устройство е, че диагностичните методи позволяват предварително да се идентифицират причините, които ги пораждат, преди проявата на негативни тенденции, и да се предприемат подходящи мерки за отстраняването им.
В иновационната сфера обект на диагностика могат да бъдат преди всичко специфични иновационни процеси в рамките на отделни етапи и фази от жизнения цикъл, които включват: отделни иновации; иновативни проекти; иновационни програми; иновационни стратегии; иновационни процеси; иновативна дейност на производителя като цяло.
Самата диагностика представлява конкретни резултати от анализ и оценка под формата на заключение за състоянието на обекта, позволяващо да се прецени дали състоянието е нормално или има отклонения.
Оценката на състоянието на диагностициран обект обикновено се основава на определен набор от критерии, които адекватно отразяват спецификата на обекта в неговата динамика. Наборът от оценки, базирани на критерии, обсъден по-горе, може да се използва като такава система.
Като цяло диагностиката включва сравняване на текущото състояние на даден обект със стандартна стойност. В областта на иновациите тази процедура възниква в случаите, когато е необходимо да се получи заключение за съответствието на техническите, икономическите и други параметри на създадената иновация със съществуващите аналози. Очевидно е, че колкото по-високи са качествените характеристики на оценяваната иновация в сравнение с предварително създадени аналози, толкова по-голямо е отклонението на основните производствени и експлоатационни показатели за използване на иновацията от съответните показатели на предварително създадени проби (производителност, изисквания за гориво и енергия , екологична безопасност и др.), толкова по-ефективен е процесът на изследване и развитие. По този начин резултатът от диагноза, която във всяка друга област в повечето случаи би се считала за отрицателна, по отношение на иновативен обект може да се счита за положителна.
Друга форма на диагностика е да се определи дали изследваният обект принадлежи към определен клас, група или популация (клъстер). Това ви позволява да рационализирате и систематизирате промените, настъпили в резултат на специфични изследвания и разработки, предимно от гледна точка на тяхната новост. Пример тук е разделянето на резултатите от иновационните процеси на принципно нови, които нямат аналози в своята област, съответстващи или превъзхождащи най-добрите световни стандарти, и на такива, които модифицират, подобряват вече реализирани технически идеи в рамките на съществуващото поколение на технология.
И накрая, следващият тип диагностика ви позволява да оцените избрания обект като уникална комбинация от характеристики. Тази опция се използва в ситуации, когато е невъзможно да се направят сравнителни оценки и сравнения поради липса на база за сравнение или аналог: когато характеристиките, свойствата и параметрите на даден обект са уникални. Отличителна черта в този случай е, че не е необходимо да се използва статистическа информация за извършване на сравнителни доказателства за предпочитанията на диагностичния обект.
Този тип диагностика от гледна точка на характеристиките на иновативните обекти изглежда най-интересна, тъй като ни позволява да ги изучаваме точно от гледна точка на фундаменталната новост и в резултат на това да получим необходимата информация за успеха на както иновативната стратегия на организацията, така и основните й дейности като цяло.
При изследване на състоянието на даден обект като уникална комбинация от характеристики е напълно достатъчно да се провери тяхното присъствие, да се даде подробно описание и да се идентифицират връзки и взаимозависимости.
Диагностичната задача може формално да бъде разделена на два компонента (подзадачи):
Определяне към коя от групите на населението принадлежи въпросният обект (задача за групиране, качествена идентификация);
Идентифициране на разликата между даден обект и други обекти от вече идентифицирана група.
Тази задача може да се разглежда като проблем за количествена идентификация, когато целият набор от обекти в популацията е разделен на две групи: нормални обекти и обекти с отклонения от основните параметри.
След като определихме основните задачи на иновативната диагностика, можем да формулираме нейния предмет.
Диагностиката като клон на знанието включва теорията и методите за организиране на диагностични процеси, както и принципите за конструиране на диагностични инструменти. В иновативната диагностика това преди всичко означава изграждане на системи от показатели за оценка на състоянието на обектите, разработване на качествени и количествени скали за измерване на стойностите на тези показатели. Той предвижда класификацията на възможните отклонения в основните параметри на иновационните обекти, техните прояви и процедурата за събиране и обработка на диагностична информация.
Задачите на диагностиката на иновациите са доста тясно преплетени с други задачи - определяне на тенденциите на развитие (прогноза за иновационно развитие) и идентифициране на причинно-следствените връзки (анализ на произхода).
Задачата за формиране на прогноза ни позволява да изясним структурата и съдържанието на диагнозата. Изучаването на процеса на развитие на даден обект също помага да се разбере по-добре съществуващото му състояние. В същото време диагностиката е отправна точка на прогнозата, тъй като без ясна и надеждна декларация за текущата ситуация е невъзможно да се оценят вариантите за развитие на обекта.
Обикновено има две основни диагностични системи:
тест, при които състоянието на обекта се анализира с помощта на специално организирани тестови въздействия;
функционален, когато върху обекта не се прилагат тестови въздействия, а се получават само въздействия, свързани с режима на работа на обекта.
Характеристиките на основните задачи и видове диагностика ни позволяват да разграничим два подхода за провеждане на иновативни диагностични изследвания, разграничени от следните критерии: ниво на новост на разработкатаили очаквани резултати.
Първи подходобикновено се използва за оценка на състоянието на обекти, които имат аналози в международен мащаб, дори ако те са фундаментално нови за националната иновационна сфера. По своята същност такива обекти ще бъдат модифициращи. Техните възможности и предимства могат да бъдат оценени чрез сравнителни оценки и сравнения.
Втори подходприложими за диагностицирани обекти, които нямат аналози и надхвърлят световното ниво. Създадените по-рано технологии и процедури за оценка не са приложими за такива обекти, което налага разработването на принципно различни системи за оценка, характеризиращи тяхната специфика и уникалност. Връзката между основните диагностични категории е представена на фиг. 17.5.
Ориз. 17.5. Обща схема на диагностично изследване на иновативни обекти
Друг важен фактор, влияещ върху избора на диагностични средства и методи, е времето. В съответствие с целите и задачите на проучването може да се оцени състоянието на обекта в определен момент от време. Тази опция се нарича диагностика на статично състояние. Ако е необходимо да се оцени състоянието на даден обект за определен период от време, особено когато действителният иновационен процес или неговите етапи и фази са обектът, който се диагностицира, се извършва диагностика на процеса.
Диагностиката на състоянието и диагностиката на процеса са видове изследвания, разграничени в съответствие със съдържанието на динамичните диагностични задачи.
Друга характеристика, която позволява групиране на форми на диагностични изследвания е организациясамият диагностичен процес.
На тази основа се разграничават: аналитична диагностика, експертна диагностика и моделна диагностика.
Аналитична диагностикавключва провеждане на диагностични изследвания с помощта на безконтактни методи с използване на статистическа информация, използване на методи за цялостен икономически анализ, точкуване и др.
Експертна диагностикасе основава на информация, получена за диагностични цели чрез контактни методи чрез специални експертни и опортюнистични иновативни проучвания, а също така използва голям брой различни техники и методи за експертни оценки, специални коефициенти и показатели за сравнителна икономическа ефективност и др.
Диагностика по моделае процесът на получаване на информация за обекта, който се изследва, с помощта на моделни симулации. Както беше отбелязано по-горе, в иновативната диагностика е необходимо много точно да се оцени реалната необходимост от избора на тази форма на изследване, съпоставяйки я със сложността и мащаба на диагностичния обект. Основните видове диагностика са показани на фиг. 17.6.
Ориз. 17.6. Видове диагностични изследвания
Широкото използване на диагностични принципи в областта на иновациите се определя не само от необходимостта от обективна оценка на потенциала и действителния успех на иновационната стратегия на организацията, но и от изискванията на системата за управление на производството като цяло. Това се потвърждава от вирусна теорияуправление, което третира променливостта като вирус, който причинява повишена несигурност в състоянието и тенденциите на развитие на системата. Според привържениците на тази теория задачата на ръководството е своевременно да разпознае и изолира вируса на променливостта и да осигури приемането на такива управленски решения, които ще намалят несигурността на състоянието на обекта. Очевидно е, че от тази гледна точка диагностиката като метод за разпознаване на вируса на променливостта е особено актуална за иновационната сфера, която може би се характеризира с най-високото ниво на несигурност сред другите видове дейности.
Ето защо, в допълнение към диагностицирането на самия обект на изследване, е много важно да се подчертаят редица изисквания, на които трябва да отговарят мениджърите, участващи в разработването и прилагането на ефективна иновационна стратегия:
Разпознават, дефинират, описват, диагностицират и подобряват системата, за която отговарят;
Диагностицирайте природата на променливостта на системата и решете кои вариации се разпознават като специални и изискват специални действия и кои са общи и ще изискват промени в дизайна и работата на системата. Мениджърът трябва да може да различи „полезен сигнал” от „шум”;
Ръководи групи от хора (екипи) с различно ниво на образование при идентифициране на проблеми, събиране на данни, анализирането им и разработване на предложения за тяхното разрешаване, отстраняване и последваща проверка;
Диагностицирайте поведението на хората и разграничете тези трудности, които са причинени от разликите в способностите на хората (15%) и тези, които са причинени от системата (85%) (правилото на Джуран).
В този случай диагностиката на иновационните системи може да се разглежда като диагностика на променливостта на обектите. В този случай основната информация, необходима за получаване на заключение за обекта, ще бъде обобщена в два основни блока:
Влиянието на стабилизиращите системата фактори;
Динамични свойства на системата и мащаба на тяхното проявление.
Изследването на тази информация ни позволява да получим необходимите ефективни данни за състоянието и перспективите за развитие на обекта в бъдеще, които впоследствие се използват за избор и разработване на конкретен тип иновационна стратегия.
Точната и навременна диагноза на състоянието на иновационната сфера е едно от основните условия за ефективността на дългосрочното развитие на икономическия субект. Но във всеки случай, независимо от характеристиките и мащаба на иновационната дейност, диагностичните изследвания трябва да бъдат придружени от прогнозни и аналитични оценки на състоянието на макросферата, функционирането на организацията, перспективите за развитие на пазарните институции, общото и специализирано производство. потребности и др.
Най-голям ефект от провеждането на диагностични изследвания на иновативни обекти се постига, ако те са сложни, прогресивни по природа, т.е.
(Материалите са базирани на: Основи на управлението. Под редакцията на А. И. Афоничкин. - Санкт Петербург: Питър, 2007 г.)
Целта на симулационния модел на обекта е да възпроизведе с приемлива точност тези аспекти на процеса на неговото функциониране, които представляват интерес от гледна точка на целите на изследването. За да се идентифицира същността на такова възпроизвеждане, е необходимо първо да се изясни какъв е процесът на функциониране на даден обект и какво означава да се изучава този процес.
Функционирането на всеки обект се съпровожда от дискретни или непрекъснати промени в един, два или повече показатели, свързани с него, които остават непроменени (или дори придобиват строго определени стойности) в периоди на „неактивност“ на обекта. Чрез записване и анализиране на стойностите на тези индикатори е възможно да се определи дали обектът функционира в момента или не. Например, функционирането на производствен обект се доказва от:
ü увеличаване на обема на готовата продукция, произведена от този обект;
ü увеличаване на обема на потребяваните суровини;
ü промяна в нивото на текущата работа на обекта и запасите от суровини,
ü ненулево ниво на потребление на електроенергия от оборудване на обекта и др.
През определени периоди от време, свързани с периода на експлоатация на обекта, един или друг от разглежданите показатели може да приеме постоянни стойности, съответстващи на случая на бездействие на обекта. Но поне един от другите индикатори ще се променя непрекъснато през едни и същи периоди от време или ще придобие стойност, показваща функционирането на обекта. По този начин функционирането на всеки обект трябва да се преценява въз основа на стойностите на определен набор от показатели, свързани с него. Проучени
Изследването на процеса на функциониране на даден обект се свежда до изучаване на процеса на промяна на стойностите на тези показатели във времето.
Функционирането на изследвания обект може да се характеризира с голям брой показатели. От гледна точка на конкретните цели (задачи) на изследването много от тези показатели не представляват интерес и могат да бъдат изключени от разглеждане. Що се отнася до останалите показатели, тези показатели са сякаш заменени с някакви абстрактни величини, които са в определено съответствие с тях. В зависимост от редица фактори, един или друг от тези показатели може да бъде представен под формата на количества, чиито промени във времето само приблизително съответстват (в детерминистичен или вероятностен смисъл) на действителните промени във времето на тези показатели. Индивидуалните показатели, които всъщност имат дискретен и вероятностен характер на промяна, могат да се разглеждат като количества, които се променят във времето по непрекъснат и детерминистичен начин; групите показатели могат да се заменят с някакви обобщени стойности и др. Получените „заместители“ на посочените по-горе индикатори се считат за взаимосвързани по определен начин. За да се подчертаят и уточнят такива връзки, комплексът от разглеждани величини може допълнително да включва величини, които играят ролята на междинни и не представляват самостоятелен интерес от гледна точка на целите на изследването. Благодарение на това става възможно да се състави формално (математическо) описание на отбелязаните връзки, отразяващи с различна точност действителните връзки между съответните показатели за функционирането на обекта, който се изследва.
Преходът от пълен набор от показатели, характеризиращи процеса на функциониране на изследвания обект, към ограничен комплекс от величини, които приблизително изпълняват една и съща функция, връзките между които могат да бъдат описани математически, е първата и много важна стъпка към формализиране (формализирано описание) на този процес. Спецификата на отбелязаната стъпка се състои в това, че при нейното извършване изследваният обект едновременно се заменя, така да се каже, с неговото формализирано представяне, чието „функциониране“ се характеризира изчерпателно от посочения комплекс от величини.
По този начин изучаването на този или онзи обект всъщност се заменя с изучаването на някаква динамична абстрактна система, която е формализирано представяне на този обект. Функционирането на такава система се характеризира напълно с комплекс от величини, формирани на етапа на формализиране на процеса на функциониране на обекта, който се изследва. Всяка комбинация от специфични, моментни стойности на тези количества съответства на много специфично моментно състояние на системата. В тази връзка могат да се нарекат разглежданите количества характеристики на състоянието на системата . Вече можем да кажем това процес на функциониране на системата представлява процес на промяна във времето на неговото състояние и изследването на този или онзи обект се свежда до изследване на процеса на промяна във времето на характеристиките, които представляват интерес за състоянието на системата, действайки като формализирано представяне на това обект.
Последната стъпка в етапа на формализиране на процеса на функциониране на обекта е математическо описание на връзките между характеристиките на състоянието на системата и характеристиките на външните въздействия. По този начин изграждането на посочената система и преходът от изследвания обект към неговото формализирано представяне изглеждат напълно завършени.
За извършване на тази стъпка може да се използва голямо разнообразие от инструменти от арсенала на математическия анализ: диференциално и интегрално смятане, теория на вероятностите, теория на множествата, логическа алгебра и др.
Желаното математическо описание на връзките между характеристиките на състоянието на системата може да приеме формата например на набор от математически зависимости, т.е. представляват това, което обикновено се нарича математически модел на обект. Този набор от математически зависимости отчита вътрешната структура на системата и напълно определя процеса на нейното функциониране във времето. Следователно математическият модел на обект всъщност е самата система, представена в този случай под формата на определен набор от математически отношения (за разлика от реален обект, който има единична, строго определена форма, абстрактната система може да да бъдат конкретно представени в различни форми).
Друг специфичен вид представяне на система, който също действа като математически модел на обект, е например графично представяне на структурната диаграма на тази система заедно с математическо описание на процесите на функциониране на всички нейни елементи, както и процесът на въздействие върху системата от “външната среда”. Обърнете внимание, че от втората версия на представянето на системата може директно да се получи математически модел на обекта под формата на гореспоменатия набор от математически зависимости и обратно.
Що се отнася до самата система - формализирано представяне на обект - като такава, тя може да се разглежда като математически модел на обекта „като цяло“ или, с други думи, като „абстрактен“ математически модел на обекта.
Очевидно е, че математическият модел на изследвания обект трябва да има известна степен на адекватност по отношение на последния. С други думи, по време на функционирането на система, действаща като такъв модел, характеристиките на нейното състояние трябва да възпроизвеждат промени във времето в съответните показатели за функционирането на обекта, който се изследва, с точност, определена от целите на изследването.
Да приемем, че горният преход от изследвания обект към неговия математически модел е успешно осъществен. По-нататъшният ход на решаването на посочените проблеми на изследването на обекта зависи от избора на метода за целенасочено изследване на изградения математически модел. На първо място, трябва да се опитате да приложите определени аналитични методи. Ако използването на такива методи е значително затруднено или просто невъзможно, тогава тези изследователски задачи могат да бъдат решени само чрез възпроизвеждане и експериментално изследване на процеса на функциониране на формираната абстрактна система.
Функционирането на системата, т.е. промяна във времето в стойностите на характеристиките на неговото състояние може да се възпроизведе по различни начини в зависимост от средствата (устройства, устройства), използвани за тази цел. В този случай характеристиките на състоянието на системата са избраните по определен начин стойности (индикатори), които в една или друга степен характеризират функционирането на дадено устройство (например за компютър, такъв индикатор може да бъде количеството използвана памет или времето, прекарано за извършване на конкретна операция).
Нека също така да отбележим, че промените в стойностите на характеристиките на състоянието се възпроизвеждат от компютър със скорост, която като правило се различава от скоростта на промяна на съответните показатели, характеризиращи функционирането на обекта, който се изследва. В същото време се запазва необходимата връзка между скоростите на промяна на всички характеристики на състоянието на системата, така че последната, симулираща функционирането на обекта, който се изследва, изглежда функционира в свое специално време, потокът който е различен от реалния. Такова изкуствено време, което има смисъл само по отношение на дадена система, се нарича в литературата по симулационно моделиране Системно време , или моделно време . От гледна точка на формализирано описание на обекта на изследване, системното (моделно) време е независимо
променлива, чиито функции са по-специално всички характеристики на състоянието на системата.
Лесно е да се види, че устройството, използвано за възпроизвеждане на процеса на функциониране на дадена абстрактна система, действа по отношение на тази система в напълно различно качество от този или онзи модел на обект по отношение на този обект. Моделът на обекта възпроизвежда промени във времето в стойностите само на част от всички възможни показатели за функционирането на обекта, а съставът на индикаторите, включени в тази част, зависи от целите на изследването на обекта. Компютърът възпроизвежда промените във времето на всички характеристики на състоянието на системата без изключение, независимо от целите на нейното изследване. В допълнение, режимът на работа на компютъра напълно определя „скоростта“ на промените в характеристиките на състоянието на системата в реално време и по този начин потока на системното време.
От гледна точка на показателите за производителност на въпросното устройство, съответстващи на характеристиките на състоянието на системата, това устройство (персонализирано по определен начин) действа като имитатор на тази система. От тази гледна точка едно и също устройство едновременно действа като модел на изследвания обект, който във връзка с посоченото по-горе обстоятелство може да се нарече имитация . Обърнете внимание, че симулирането на процеса на функциониране на система с помощта на симулатор или, с други думи, възпроизвеждането на процеса на функциониране на обекта, който се изследва, с помощта на неговия симулационен модел сега естествено ще се нарича симулационно моделиране на обекта. В това ръководство обаче терминът „симулационно моделиране“ се използва за означаване на процеса на конструиране на симулационен модел на конкретен обект.
Така по пътя към създаването на симулационен модел на обекта, който се изследва, има последователен преход от обекта към неговото формализирано представяне - абстрактна система и от тази система към желания симулационен модел (системен симулатор). Нека повторим, че в общия случай, не точно, а приблизително, абстрактната система възпроизвежда функционирането на изследвания обект, а симулаторът възпроизвежда функционирането на системата. Следователно, точността на възпроизвеждането на симулационния модел на интересните аспекти в процеса на функциониране на изследвания (моделиран) обект зависи от избора както на формализираното представяне на обекта, така и на устройството, използвано като симулатор на системата.
Обобщавайки горното, можем да кажем, че в общия случай същността на възпроизвеждането на функционирането на обекта, който се изследва, се състои в симулиране (по един или друг начин) на промени във времето в стойностите на всички характеристики на състоянието на система, действаща като формализирано представяне (математически модел) на посочения обект. Тази обобщена дефиниция може да бъде уточнена по отношение на един или друг тип устройство - системен симулатор.
Изобретението се отнася до областта на разпознаването на структурни образи и може да се използва в автоматизирани системи за онлайн диагностика на техническите и функционални състояния на многопараметричен обект на базата на измервателна информация, както и в системи за идентификация, разпознаване, контрол и диагностика на техническото и функционалното състояние на продуктите на авиационната и космическата индустрия, както и в енергетиката и финансово-икономическите дейности. Техническият резултат се състои във визуално представяне за динамичен анализ на обобщени данни за състоянието на многопараметричен обект. Техническият резултат се постига благодарение на факта, че резултатите от толерантната оценка на факта и посоката на промяна на динамичните параметри според контролираната характеристика на изследвания процес бързо се преобразуват в съответни информационни сигнали с обобщение върху целия набор от параметри в даден интервал от време, по време на динамичния анализ на които се определят относителната величина и характер на промяната интегрално състояние на многопараметричен обект. 3 болен.
ОПИСАНИЕ НА ИЗОБРЕТЕНИЕТО КЪМ ПАТЕНТ
Изобретението се отнася до областта на разпознаването на структурни образи и може да се използва в автоматизирани системи за онлайн диагностика на техническите и функционални състояния на многопараметричен процес или обект (MPO) според измервателна информация, както и за динамичен анализ на промените в състояния на сложни обекти и процеси в икономиката, финансите и енергетиката. Известни са устройства и методи за наблюдение и диагностика на състоянията на технически обект (СССР, A.S. N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989 г.), по време на изпълнението на които в процеса на наблюдение и диагностика, бавни промени в параметрите се записват за всеки цикъл и получените данни се сравняват с референтни стойности и въз основа на сравнението се прави заключение за състоянието на обекта, както и метод за въвеждане на автоматично прочетени цифрови данни в полутонови изображения (EVP/EP/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19 /06, 15/00, 1992) и метода за обработка на данни (EVP/EP/, N-0493105, A1, G 06 F 15/20, 1992). Предложените устройства и методи не позволяват бърза диагностика на състоянията на MPO с помощта на голямо разнообразие от измервателни параметри. Най-близък по техническа същност е метод за наблюдение и оценка на техническото състояние на MPO въз основа на телеметрична информация (Патент N 2099792, Бюлетин N 35, 1997 г. М., клас G 06 F 7/00, 15/00). Използването на предложения метод в реални условия осигурява локален динамичен анализ на текущото състояние на диагностичен обект с бързо откриване на източниците на смущения и местата на тяхното възникване в обекти въз основа на телеметрична информация. В същото време методът не позволява динамичен анализ на обобщеното състояние на обект (процес) в целия обем диагностична информация, включително определяне на големината и характера на промените в интегралното състояние (клас от състояния) на обект. Целта на изобретението е визуално представяне за динамичен анализ на състоянието на многопараметричен обект или процес, обобщен върху целия набор от контролирани параметри с бързо определяне на относителната величина и естеството на промените в неговото състояние, както и намаляване на времето за анализ за информационна подкрепа на вземането на решения при диагностициране на състоянието на МПО. Целта се постига чрез прилагане на предложения метод за динамичен анализ на състоянията на MPO въз основа на информация от измерване, което позволява да се приложи принципът на отчитане на историята на работата на обект (процес) според последователността на неговите преходи от едно състояние в друго във времето. Методът позволява да се осигури визуално представяне за динамичен анализ на промените в състоянието на MPO от екрана на един многоцветен видеомонитор и бързо (в реално време) определяне на относителната величина на промяната и естеството на развитието на диагностицирания процес с оценка на последователността (предисторията) на неговата промяна. Всичко това заедно гарантира намаляване на времето, необходимо за анализиране на промените в състоянието на софтуера и техническите средства, използвани за показване на резултатите от обработката на динамични данни, за осигуряване на информационна подкрепа за вземане на решения от процесора-аналитик, който изготвя решения (APR ) за разпознаване на състоянието на софтуера и който е елемент от автоматизираната диагностична система. Нека MPO се характеризира с някакъв краен набор от параметриКоито се променят с времето. Когато се анализират динамични MPO, много важни характеристики са различни оценки на промените в класа на състоянието на MPO.
Нека въведем следната характеристика на промяната на n-тия параметър, която определя възможните оценки на състоянието на този параметър (клас от състояния A n) във формата:
A n =< A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n ∈ N, j = 1, 2, 3, (1)
където A 1 n е състоянието на n-тия параметър, което не се променя през определен определен интервал от време, което характеризира (с този параметър) стабилното (непроменливо) състояние K c n ∈ K на обекта на процеса; A 2 n (A 3 n) - състоянието на параметър, който намалява (увеличава) своята физическа (или относителна) стойност през определен определен интервал от време, което характеризира съответното състояние (клас на състояние) на обект или процес K p n ( K p n) обект или процес. Обобщавайки израз (1) върху целия набор от параметри n ∈ N, получаваме обобщени оценки на промените в пространството на състоянието на параметрите на MPO във формата
А=< A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2)
Състоянието на параметрите, оценени в съответствие с израз (2) според етапите на работа (движение, развитие) на MPO, определя съответно неговото обобщено (интегрално) състояние и преходите на обекта от един клас състояния в друг (динамика на състоянията). Обобщените набори (идентифицирани параметри на класове на състояния) A 1 , A 2 , A 3 и тяхното разпределение във времето по този начин определят съответните набори (класове) от MPO състояния K c, K p, K r. За сложен MPO с висока динамика на промените в неговите състояния, сложен (системен) анализ на промените дори в малък брой динамични параметри, когато се обработват в съответствие с изрази (1-2) и традиционно графично представяне, причинява определени трудности. Това се дължи на редица причини, сред които основните за традиционните методи на обработка са високата динамика на промените в параметрите и грешките при измерване, събиране, обработка и анализ на измервателна информация, причинени от активно или пасивно въздействие на външната среда. . Това е особено характерно за софтуер, отдалечен от центъра за обработка, като самолети и др., чието състояние се контролира от десетки стотици и хиляди параметри. Подобни трудности при визуалното представяне и динамичния анализ на голяма група параметри (показатели) възникват при анализиране на динамиката на състоянията на такъв клас обекти като финансови и икономически междуправителствени организации. Например, при бърза оценка на обменните курсове на всички борси, традиционно се използват различни индикатори за характеризиране на динамиката на цените на акциите и компаниите, регистрирани на тях, чийто брой по правило е много голям. Така Американската фондова борса оценява различни показатели за 800 регистрирани компании. В този случай един или друг показател на n-тата компания може да се разглежда като динамичен параметър, чието състояние може да бъде представено под формата на изрази (1), а състоянието на въпросния показател, обобщено за всички компании, т.е. за размяната като цяло под формата на израз (2). Високата динамика на цените на акциите и голям брой компании, от една страна, и необходимостта от бърза оценка на динамиката на промените (флуктуациите) на борсовите курсове, от друга, създават известни трудности при аналитичната обработка и анализ на първоначалните динамични данни, представени в традиционна таблична форма или под формата на множество графики. По този начин, с нарастващите изисквания за диагностициране на състоянието на MPO по отношение на ефективността, например при осигуряване на оперативна диагностика в реално време на силно динамични процеси в даден обект, извършването на обработка и представянето на нейните резултати за анализ с помощта на традиционни диагностични методи става проблематично. При тези условия извършването на визуално представяне и оперативен динамичен анализ на състоянията на MPO в целия набор от параметри причинява значителни затруднения поради липсата на подходящи методи за оперативна оценка и представяне на необходимите обобщени данни за осигуряване на информационна подкрепа за вземане на решения за диагностициране на MPO състояния. Нека въведем една обобщена характеристика
Където N е общият брой контролирани динамични параметри (оценени стандартни показатели за всички компании на борсата), N(t i) е броят на параметрите, чиято текуща стойност в t i -тия момент от време е приписана на един клас от множеството A на израз (2). Въз основа на прилагането на резултатите от оценката на толерантността на факта и посоката на промяна на n-тия параметър,
С по-нататъшно обобщение върху цялото множество N, както и с разлагане в съответствие с израз (2) и използване на въведената характеристика (3), е възможно да се извърши динамичен анализ на интегралното състояние на MPO с бързо определяне на относителната стойност и естеството на промените в неговото състояние под формата на така наречените цветни кодове матрици-диаграми за представяне на обобщени данни за информационна подкрепа за вземане на решения за диагностициране на състоянието на MPO. По този начин, чрез кодиране на всеки от избраните класове състояния на параметри (2) с определен цветен код на видимия спектър и представяне на относителната стойност на A j * под формата на информационно поле на съответния набор от параметри, получаваме цвят -кодови матрици - MPO диаграми на състоянието.
Наблюдаемият процес (обект) може да бъде: а) за сложни технически МПО - налягане, температура и др.; б) за финансови и икономически MPO - индекси на акции (облигации) или обменни курсове, брой акции от определен вид, номинална стойност на акцията и др. Оценяваните характеристики на процеса (обекта) могат да бъдат: а) за сложни технически МПО - амплитуда, честота, дисперсия и др.; б) за финансово-икономически МПО - цена на акциите (номинална, среднопретеглена) и др. Динамичните параметри, използвани за оценяваните характеристики, могат да бъдат: а) за сложни технически МПО - бързо изменящи се (параметри на вибрациите), бавно изменящи се параметри, параметри на траекторията; б) за финансово-икономически МПО - контролирани показатели за всяка листвана компания и др. Същността на метода е, че за да се осигури визуално представяне за оперативен динамичен анализ на промените в обобщеното състояние на MPO, резултатите от толерантната оценка на факта и посоката на промяна на динамичните параметри според контролираната характеристика на изследвания процес се преобразуват в съответни информационни сигнали, с обобщение върху целия набор от параметри в даден интервал от време, по време на динамичния анализ на който се определя относителната стойност и характер на промяната в интегралното състояние на многопараметричен обект . Операцията на преобразуване се извършва чрез генериране на съответния цветен сигнал от видимия спектър в зависимост от резултатите от оценката на толеранса на факта и посоката на промяна на динамичния параметър (спада - нараства) с обобщение върху целия набор от параметри при даден интервал от време, докато се показват информационни сигнали чрез матрична диаграма, чиито колони съответстват на относителната стойност на оценения клас на състоянието на параметрите на обекта, линиите съответстват на определени времеви интервали, а относителната стойност и характер на промяната в интегралното състояние на обекта се определят от посоките на промяна и относителните стойности на тази промяна във времето на цветните сигнали, обобщени за целия набор от параметри според контролираната характеристика на изследвания процес. В съответствие с използвания принцип на причинно-следствените зависимости, възникващи във времето в процесите на MPO, показани от параметрите, промяната в интегралното (обобщено върху целия набор от динамични параметри) състояние на MPO, идентифицирано от наблюдавания процес (процеси), ще бъдат представени във времева скала. Това дава възможност недвусмислено, по вида на цветно кодираната матрица-диаграма, която въз основа на яснотата на нейното представяне може да се класифицира като когнитивна (т.е. генерираща нови стойности в APR), в наблюдаваните моменти в време през целия набор, относителната величина и характер на развитието на процеса в MPO. Степента на дискретизация на наблюдаваната характеристика (параметър, фирмен показател) А и изборът на цветово решение определят APR в зависимост от спецификата на обекта и условията на решавания проблем за оперативна диагностика с използване на динамични информационни данни. По този начин, новостта на предложения метод в сравнение с известните устройства и методи за диагностика на състоянието на обект се състои във факта, че целият набор от динамични параметри, обработени съгласно метода на толерантност според контролираната характеристика на изследвания процес, е преобразувани в съответни информационни сигнали, когато се обобщават за целия набор от параметри, относителната величина и характер на промените в интегралното състояние на многопараметричен обект. В същото време на екрана на видеомонитора, във времева скала, относителната стойност и естеството на промяна на всеки от класовете компоненти на параметрите се променя (пада, нараства, не се променя), чиято съвкупност характеризира динамиката на ще се изведе интегралното състояние на обекта (процеса) последователно във времето. Същността на предложения метод е добре илюстрирана за финансови MGO, например, когато се изучават различни показатели за характеризиране на динамиката на цените на акциите на котирани компании. На фиг. Фигура 1 показва традиционно представяне на графики на промените в контролиран стандартен индикатор за редица (N=7) фирми, всяка от които с дадена дискретност отчита съответните стойности на индикатора, наборът от които характеризира динамиката на промените в цените на акциите на тази компания. На фиг. Фигура 2 показва визуално представяне на процеса на промяна на обобщен стандартен индикатор за всички N компании под формата на цветно кодирана матрица-диаграма на MPO състояния, където A j * е относителният брой компании, контролираният индикатор за всяка от които принадлежи към j-тия клас на състояние (в разглеждания случай j = 3) ; t i-5 е началото, а t i+8 е краят на стабилен (лавинообразен) процес на промени в цените на акциите.< A 1 , A 2 , A 3 >идентифицирани класове състояния на типичен индикатор (параметър), чиято динамична комбинация (интеграция) определя съответните класове състояние< K с, K р, K п >на изследваното MPO, където K c е стационарният клас на състоянието на MPO, K p (K p е класът на състоянието на MPO, причинен от промяна (растеж или спад) на компонентите на набора A j *. Използвайки предложеният метод ще ни позволи да получим нови нетрадиционни форми за представяне на динамиката на състоянията на MPO, като по този начин комбинираме представянето на частици от набора (класове параметрични състояния) A j * на едно информационно поле на общото. A * получаваме компактно представяне на динамиката на разпределението на състоянията на MPO (фиг. 3), което увеличава яснотата на динамичния анализ на прехода на MPO от един клас състояния осигурява яснотата на идентифицирането (разграждането) на така наречените странни (размити, неясни) класове K n на динамични състояния на MPO, характеризиращи се с несигурност, причинена както от едновременното увеличаване, така и от намаляването на компонентите на набора A * Анализ на разгледаните представяния на обобщени данни за MPO (фиг. 2, 3), разкриващи същността на предложения метод, позволява оперативен динамичен анализ на интегралното състояние на MPO, включително оценка на естеството на промяната в анализирания показател (процес), обобщен по всички параметри (компании) за обекта (борсата) като цяло. По този начин извършването на динамичен анализ на промените в състоянието на софтуера с помощта на предложения метод, един от примерите за изпълнение на който е показан на фиг. 3, позволява:
а) определя устойчивия лавинообразен характер на ръста на цените спрямо броя на акциите на компанията в интервала (t i-5 - t i-3), както и стабилния и постепенен характер на намаляването на ръста на цените в интервалът (t i+2 - t i+4);
б) определя стабилния лавинообразен характер на спада в цената на относителния брой акции на дружествата в интервала (t i - t i+4), както и стабилния и лавинообразен характер на спада на спад на цената в интервала (t i+5 - t i+8);
в) оценява разпределението на диаграмата на промените (растеж или спад) в обменния курс на цената в целия набор от наблюдавани параметри (показатели), както и връзките между тях по времевата ос, което ни позволява да оценим цялостната динамика на движението на паричното предлагане във времето;
г) оценка в относително изражение на максималния (минимален) размер на промяна (ръст или спад) в ценовия процент за общия брой компании, които са решили да променят тарифите. По този начин методът позволява визуално представяне за динамичен анализ на интегралното състояние на обект от екрана на видеомонитор, бързо (в реално време) откриване на промяна в класа на състоянията на MPO и оценка на относителната величина и характер на състоянието промяна в целия набор от контролирани параметри. Предимствата на метода включват:
способността да се идентифицират нови (системни) свойства и модели на изследваните процеси в MPO поради визуалното представяне на обобщените резултати от оценката на целия набор от параметри в динамиката на тяхната промяна; такова визуално динамично представяне позволява цялостно оценка на големината и характера на промените в интегралното състояние на МПО за голямо разнообразие от контролирани измервателни параметри, които могат да бъдат от различен тип;
висока ефективност на представяне на обща картина на развитието на процеса на промяна на състоянието на софтуера с възможност за оценка на естеството на неговото развитие, намаляване на времето, необходимо за анализ на динамична информация и техническите средства, използвани за показването й за предоставяне на информация подкрепа за вземане на решения от процесор-аналитик, който изготвя решения за диагностика на състоянието на софтуера и който е елемент от диагностиката на автоматизираната операционна система От използването на изобретението трябва да се очаква вторичен ефект, който се състои в намаляване на разходите за диагностични системи за различни технически обекти и системи от организационен и технологичен клас. Препоръчително е да се използва в системи за идентификация, разпознаване, контрол и диагностика на техническото и функционалното състояние на продуктите в авиационната и космическата индустрия, както и в енергетиката и финансово-икономическите дейности.
ИСК
Метод за динамичен анализ на състоянията на многопараметричен обект или процес, който се състои в бързо преобразуване на резултатите от толерантната оценка на параметрите в съответните информационни сигнали в даден интервал от време, характеризиращи се с това, че амплитуда, честота и др. може да бъде качеството на оценяваната характеристика на процеса и т.н. характеристиките използват динамични параметри, операцията по преобразуване се извършва чрез генериране на съответния цветен сигнал от видимия спектър в зависимост от резултатите от оценката на толеранса на факта и посоката на промяна на динамичния параметър (намалява, нараства, не се променя) с обобщение върху целия набор от параметри в даден интервал от време, информационните сигнали се показват с помощта на цветна кодова матрица-диаграма, чиито колони съответстват на относителната стойност на оценъчният клас на състоянието на параметрите на обекта и редовете към зададените времеви интервали определят относителната стойност и характер на изменението на интегралното състояние на обекта по посоките на изменение и относителната големина на това изменение във времето на цветни сигнали.Спаун– подготвени са всички условия за изпълнение.
Готовност– осигурени са всички ресурси, но процесът не се изпълнява поради външни за него обстоятелства.
Активно състояние– директно използване на процесора.
Очакване– даден процес може да бъде прекъснат по редица причини: опит за получаване на ресурс или изоставяне на ресурс, създаване, унищожаване или други действия във връзка с други процеси, възникване на прекъсване (аритметично препълване, достъп до защитена зона на RAM и т.н.), общата необходимост от синхронизация между паралелни процеси.
Край– нормално или аварийно изключване.
15. Планиране на процеса. Планировчик. Двустепенна система за управление на процесите. Видове планировчици.
В мултипрограмиращите операционни системи няколко потребителя могат да изискват ресурси наведнъж, тоест има много независими процеси, така че операционната система трябва да извършва планиране.
Планиране на процеса– управление на разпределението на ресурсите между различни процеси чрез прехвърляне на контрол върху тях по определена стратегия.
Процес на диспечиране– избор на процес и предаване на управлението върху него.
Мениджър на процеси– част от ОС, отговаряща за диспечирането на процесите.
Планировчик на процеси– набор от функционални модули, които извършват операции, необходими за управление на процеса. Той отговаря за процесите на опашка за изпълнение и управление на структурата на тази опашка.
Двустепенна система за управление на процесите(използван в повечето ОС):
- Дългосрочно планиране- Най-високо ниво. Действия, които са редки в системата, но изискват големи системни разходи, се извеждат на това ниво. процес се разглежда като набор от състояния за използване на програма на виртуална машина.
Състоянието на генериране за това ниво е създаването на необходимата виртуална машина от планировчика. Особеността на това ниво е, че източникът на изисквания за генериране на работа е външен за процесора. По време на генерирането се извършват следните действия: резервират се всички необходими ресурси, резервира се памет и се създава структура от данни.
Състояние на готовност – всички ресурси на виртуалната машина са осигурени, с изключение на виртуалния процесор.
Завършено състояние – всички ресурси, използвани за изграждане на виртуалната машина, са освободени. - Краткосрочно планиране- По-ниско ниво. На това ниво дейността на виртуален процесор се симулира върху процесора.
Активното състояние е изпълнението на работата на виртуалния процесор. Приложение на долно ниво... на горно ниво. Всяко задание има достъп до процесора чрез системния планировчик и диспечерските програми.
Видове планиране:
- Унифициран планировчик- вграден в ядрото на ОС, използва се за всички задачи.
- Разделен планировчик– модулът за планиране се поставя в адресната част на всяка потребителска програма. След това процесът изпълнява рутинно извикване, за да се постави на опашка за изпълнение. Това позволява на всяка програма да има собствена стратегия за планиране.
16. Класически дисциплини на опашките за изпълнение на процеси.
FIFO (първи влязъл – първи излязъл)– минимизиране на разликата във времето за изчакване.
LIFO (последен вход – първи изход)– лесен за изпълнение, е основата за изграждане на стекова памет.
Общото между LIFO и FIFO е, че времето за изчакване на заявките в опашката е еднакво, независимо от характеристиките на процесора. Всички процеси ще чакат еднакво в опашката.
17. Алгоритъм за планиране на цикличен процес.
Алгоритъмът се основава на дисциплината FIFO.
Процесите се избират от опашката и се изпълняват по ред, започвайки с първия. приоритетът се определя от линейната позиция на процеса в опашката. Недостатък: един процес може да заеме процесора за дълго време. За да се елиминира този недостатък, на всеки процес се разпределя времеви интервал, квант. Когато квантът изтече, процесът се прекъсва и се поставя в края на опашката. Този метод се използва в много операционни системи. Разграничаването между дълги и кратки заявки става автоматично. Кратките заявки се обслужват по-бързо.
18. Алгоритъм за приоритетно планиране на процесите. Статично и динамично приоритетно планиране.
Приоритет– число, характеризиращо степента на привилегия на процеса при използване на ресурси (цяло число, дробно, по-голямо от нула, по-малко от нула).
На всеки процес се присвоява приоритет, който определя позицията му спрямо останалите процеси. Извиква се процесът с най-нисък приоритет единичен, тъй като изпълнява празни инструкции. Приоритетите са разделени на групи на етапа на проектиране на ОС. Броят на групите е избран по такъв начин, че по време на обработка процесите в отделните групи да не приключват. Границите и броят на приоритетите може да варира.
Статично приоритетно планиране– процесите по време на създаване могат да бъдат разделени на групи по няколко начина: въз основа на заявки за ресурси, според приоритета на програмата, към която принадлежи този процес, според оценката на времето на тази програма, по тип процес, независимо от ресурсите използвани.
Динамично приоритетно планиране– приоритетът се измерва като функция на разликата между необходимата услуга и действително получената услуга, т.е. процесът преминава през приоритетни групи в зависимост от изразходваното време или ресурси.
19. Алгоритъм за адаптивно-рефлективно планиране на процеса.
Алгоритъмът поема контрол върху действителното използване на паметта. В началото на планирането се задават ограничения за всеки процес относно използването на паметта и времето на виртуалния процесор. След това операционната система се адаптира към работното пространство на всеки процес по време на неговото изпълнение. Ограниченията на паметта се определят от оценка на текущия обем на паметта и оценка на вектора на промените в този обем, получени чрез анализиране на работата на процеса през предишния времеви отрязък. Ако има достатъчно памет, тогава се разпределя времеви интервал, чиято стойност е обратно пропорционална на максималното количество памет, изисквано от процеса. Идеята на подхода е да ориентира системата към процеси с минимална работна площ.
20. Алгоритми за планиране на превантивни процеси.
Алгоритъмът използва стратегия, при която текущият процес може да бъде изместен от друг процес. Например, след обработка на прекъсване, процес с по-висок приоритет се задава за изпълнение. в този случай изхвърленият процес трябва да бъде обработен повторно от програмата за планиране. Стратегия с преференция може да се редува със стратегия без преференция. Например, въвеждат се два флага за всеки процес: един процес може да бъде отвлечен или не, и един процес може да отвлече друг или не.
21. Дисциплини за поддържане на процеси с множество опашки. Прости и приоритетни дисциплини.
Организирани са N-опашки. Всички заявки отиват в края на опашката. Първият процес от опашка (i) пристига за обслужване само когато всички опашки от (i) до (i – 1) са празни, ако времевият отрязък не е достатъчен, тогава недостатъчно обслужваният процес пристига в края на опашката с номер (; i+1). Ако даден процес надхвърли опашка N, тогава са възможни два варианта: или да се обслужва докрай, или според цикличен алгоритъм.
Приоритетна дисциплина при обслужване на множество опашки.
Входящите процеси се поставят на опашка според съществуващите им приоритети.
Тези приоритети се определят от параметрите на процеса. В много операционни системи алгоритмите за планиране са изградени, като се използват както квантуване, така и приоритети. Например, планирането може да се основава на квантуване по величина или редът, в който даден процес е избран от опашка, се определя от приоритетите на процесите.
В широк смисъл информацията е отражението на един обект от друг. Следователно, за съществуването на информация е необходимо да има обект, чието състояние се отразява, отразяващ обект и условия, които осигуряват протичането на процеса на отразяване. Ако на отразяващия обект се даде възможност целенасочено да влияе върху състоянието на отразения обект, тогава се осъществява контрол.
В най-общ вид системата, в която се осъществява управлението (система за управление) включва (фиг. 1.1): външната среда, обекти на управление, обекти на управление и информация! състояние.
Процесът на управление е следният: околната среда, влияейки върху обектите на управление, променя тяхното състояние. В резултат на това контролните обекти получават информация за състоянието на контролния обект, анализират го и разработват контролно действие, което прехвърля контролните обекти в ново състояние. Тъй като контролното действие се състои от контролни обекти, отразяващи състоянието на контролните обекти, то също е свързано с информация. По-долу ще правим разлика между информация за състоянието и контролна информация.
Процесът на управление е непрекъснат и цикличен. Един затворен цикъл включва следните етапи: събиране на информация за състоянието от обектите на управление; трансформиране на държавна информация в контролна информация (формиране на решения) и процес на прехвърляне на контролна информация. В резултат на изпълнение на поръчки обектите променят състоянието си, което предизвиква нов цикъл на контролния процес.
По този начин процесът на управление е процес на събиране, преобразуване и предаване на информация, което води до промяна на състоянието на обектите на управление. В съответствие с това най-важно условие за осъществяване на управлението
е да се осигури обмен на информация между обекти на системата за управление, които като правило са разположени на значително разстояние един от друг.
Количество информация и несигурност на обекта на управление
Количеството информация, съдържаща се в информацията, че някакъв контролен обект е в състояние
където е вероятността обектът да е в състояние.
Тази формула има ясен физически смисъл: колкото по-ниска е априорната (преди получаване на информация) вероятност за състояние, т.е. колкото по-неочаквано е то, толкова повече информация се съдържа в информацията, че то се е случило.
Математическото очакване на количеството информация за състояние се нарича ентропия:
Ентропията е мярка за несигурността на контролния обект. В идеалния случай, когато, първо, информацията от обектите на управление съдържа пълна информация за неговото състояние и, второ, информацията не се губи по време на процеса на предаване, при получаване на информация, обектът на управление определя определено състояние на обекта на управление с aposteriori вероятност Оттогава Следователно, т.е. несигурността на контролния обект е елиминирана.
В реални условия информацията от контролните обекти може да не описва напълно състоянието си и част от информацията може да бъде загубена по време на процеса на предаване, т.е. по този начин прехвърлянето на информация в практически случаи не елиминира напълно несигурността на контролния обект.
Количествено, остатъчната мярка за несигурност на обекта на управление след получаване на информация от него се характеризира с условна ентропия, която се определя от вероятността обектът на управление да получи информация за това, че обектът на управление е в състояние, докато е в състояние
Условна ентропия, осреднена за всички възможни състояния на контролния обект (нека го наречем остатъчна ентропия)
По този начин остатъчната ентропия характеризира загубата на информация в процеса на събиране на информация за обекта на управление и нейното предаване.
Изисквания към системата за управление на процеса на пренос на информация
Информацията от управляващи обекти към управляващи обекти не пристига непрекъснато, а в някои, обикновено произволни, моменти във времето под формата на пълни масиви - съобщения. Следователно несигурността на контролните обекти се променя с времето. Генерирането на правилна управляваща информация в обектите на управление, която осигурява успешното функциониране на системата за управление, е възможно само до определено ниво на несигурност. Ако това ниво бъде превишено, контролният процес може да се провали, тъй като контролната информация престава да съответства на състоянието на контролния обект.
Нека разгледаме диаграма (фиг. 1.2), илюстрираща промяната във времето на ентропията на обект на управление, т.е. несигурността на неговото състояние за обекта на управление на системата за управление. На диаграмата: - максимална ентропия, съответстваща на случая, когато вероятностите на всички възможни състояния на обекта на управление са равни (максимална несигурност); - максимално допустимата стойност на ентропията, съответстваща на максимално допустимата несигурност, при която все още е възможно да се разработи разумна контролна информация; - моменти на актуализиране на информация за състоянието на обектите; - остатъчна ентропия в края на процеса на актуализиране на информация за състоянието на обектите - периодът от време, през който няма контрол (интервал на отказ на контрол)
Диаграмата показва, че условието за съществуване на процеса на управление е изпълнението на неравенството Стойността се определя от връзката където е функция, характеризираща процеса на изменение на ентропията в интервалите между моментите на обновяване на информацията.
По този начин условието за наличие на процес на управление за произволен момент ще бъде
От горното неравенство следват две основни изисквания за обмен на информация в системата за управление:
изисквания за надеждност и вярност на предаване, които определят остатъчната несигурност след получаване на информация;
изисквания за допустимо забавяне на съобщенията, определяне на приемливи интервали за актуализиране на информацията за състоянието на обектите за управление
Най-общо казано, има връзка между тези изисквания. Наистина диаграмата показва, че с увеличаване
N ost, т.е., с намаляване на прецизността и надеждността, процесът на управление може да бъде запазен, ако се намали времето за доставка на информация.
За осигуряване на процеса на трансфер на информация се създава система за трансфер на информация или комуникационна система, в която трябва да бъдат изпълнени всички изисквания за процеса на трансфер.
Информацията, предавана в системата за управление, е разнородна по съдържание и може да бъде разделена на категории, всяка от които се характеризира с определено ниво на изисквания към процеса на предаване. Категориите могат да се различават по важност на информацията и спешност. В първия случай те се наричат категории по важност. Процесът на предаване на информация от тези категории е предмет на различни изисквания за надеждност на доставката. Във втория случай има категории спешност, изискванията за които се различават в допустимото забавяне.
Задаването на конкретни количествени изисквания за предаване на различни категории информация със строга формулировка на проблема е изключително трудно, което се обяснява с необходимостта от изграждане на обобщен критерий за ефективността на системата за управление, като се вземе предвид влиянието на загубите и изкривявания на съобщения от различни категории по време на процеса на предаване. На практика във всеки конкретен случай изискванията се определят въз основа на анализ на характера на взаимодействието между източници и потребители на информация (потребители), по време на които се осъществява обменът. Трябва да се има предвид, че надценяването на изискванията към системата води до значителни допълнителни разходи.
Нека разгледаме основните предпоставки, които могат да се използват при задаване на изисквания към процеса на предаване на съобщения от различни категории.
Предупредителни съобщения и телеметрична информация.Тези категории могат да бъдат комбинирани поради общия алгоритъм за взаимодействие на обектите на системата за управление, който е както следва.
Информационните сензори на обектите за управление, наблюдаващи определени параметри на системата, уведомяват обекта за управление за възможна промяна в състоянието му (в системите за предупреждение за възможна „катастрофа“). Въз основа на тази информация контролният обект взема решение и уведомява изпълнителните обекти. По правило има определен интервал от време между момента на задействане на датчика и момента на евентуална промяна в състоянието на системата, след което забавянето на уведомителната информация по време на предаване не трябва да надвишава
където е съответно времето, необходимо за вземане на решение и изпълнение на команда.
Понастоящем за системи за предупреждение, в които обемът на предаваната информация достига няколко десетки бита, времето Tdop се избира от 0,1 до 10 s.
Грешките в уведомителното съобщение водят до неговото невъзприемане и съответно до възможна „катастрофа“. Въз основа на това, допустимата вероятност за грешка по време на процеса на предаване трябва да бъде избрана по такъв начин, че да не оказва значително влияние върху общата вероятност от настъпване на „катастрофа“. По същите причини могат да бъдат зададени изисквания за надеждност на доставката на уведомителни съобщения.
„Бедствие“ обикновено означава събитие, което е практически неприемливо, следователно надеждността и надеждността на доставката трябва да гарантират практическата невъзможност за погрешно приемане или загуба на предупредителна информация. Концепцията за практическа невъзможност се определя в зависимост от областта на употреба. По този начин, ако уточним, че системата трябва да гарантира вероятността от грешка, тогава, за да се провери изпълнението на това изискване, е необходимо да се извършват предавания с честота от 1 съобщение/s в продължение на няколко десетки хиляди години. Такъв експеримент е практически невъзможен за изпълнение.
Ако зададем стойността на вероятността, тогава тестовете трябва да се извършват за приблизително една година, което е реалистичен период. Въз основа на тази стойност на допустимата вероятност за грешка и загуба на съобщение в повечето случаи се избират предупреждения
Изискванията за допустимото забавяне на телеметричната информация се задават по същия начин, както при системите за предупреждение. Стойността в този случай се определя от честотния спектър на измервания процес. Приемливите стойности за вероятностите за грешка и загуба на съобщение може да варират. Обикновено изискванията за надеждност на предаването са по-строги. Това се обяснява с факта, че ако някоя от пробите на измервания процес изчезне, последствията могат да бъдат изгладени поради информацията от съседни проби. При възникване на грешка е възможен рязък скок в показанията и значителни промени в действията на контролния елемент.
Опитът в експлоатацията на редица телеметрични системи в автоматизирани системи за управление на процесите показва, че граничните стойности на вероятностите за загуба и грешка трябва да бъдат избрани равни и съответно 10-5. В някои системи, като радарните системи, тези изисквания трябва да бъдат по-строги, което се обяснява с интензивността на контролираните процеси и важността на задачите, решавани от такива системи.
Диалог и справочна информация.Информацията за диалог се предава между два обекта (оператор - оператор, оператор - компютър) и включва заявки и отговори, вариращи от няколко десетки до няколко стотин бита.
Известно е, че устният телефонен диалог губи плавност, ако забавянето на сигнала надвишава 0,3 s. Ако диалогът е организиран чрез размяна на текстове, тогава плавността се губи поради необходимостта не само да се мисли за това, но и да се подготвят искания и отговори. Въз основа на това плавността на диалога в този случай не може да се счита за критерий за определяне на изисквания за забавяне на информацията.
С диалоговите режими е свързано понятието време за отговор - интервалът от момента на изпращане на заявката до момента на получаване на отговора. Факт е, че този режим на обмен се организира в процеса на решаване на проблеми от оператора, които изискват многократен достъп до отдалечен обект (оператор или компютър). Препоръчително е да се разграничат решаваните проблеми в зависимост от интензивността на циркулацията. Ако процесът на вземане на решение се състои от непрекъснати цикли на „заявка - отговор - коригиране“, тогава времето за реакция трябва да бъде избрано по такъв начин, че да не нарушава умствената дейност на оператора. В този случай горната граница на ефективността на обратната връзка е време от 2 s (20).
В случай, че задачата е разделена на няколко относително независими етапа и диалогът е организиран от циклите „подготвяне на данни за етап - искане на решение за етап - подготовка на данни за етап - въвеждане на резултатите от етап ”, операторът може да прекъсне хода на разсъжденията и да изчака резултатите за следващия етап. В този случай времето за реакция е ограничено от времето, определено за решаване на проблема, и може да бъде избрано в доста широки граници. Желателно е то да съвпадне с времето на подготовка на следващия етап.
Когато избирате приемливи стойности за вероятността от загуба на съобщение, трябва да изхождате от факта, че по време на диалога предаването на информация е под контрола на оператора. Забавяне на отговора над определени граници може да се възприеме като загуба на информация, което позволява на оператора да възобнови цикъла. Въз основа на това диалоговите системи не налагат строги изисквания за надеждността на доставката на съобщения. По този начин вероятността от загуба на информация е равна на средното повторение на един от 1000 цикъла, което се равнява на няколко десетки часа непрекъсната работа на оператора в интерактивен режим.
Грешките в информацията представляват значително по-голяма опасност за системите за диалог. Това се дължи на тяхното кумулативно влияние върху резултатите от решението. При същата вероятност от 10-3 и средно 20 цикъла, необходими за решаването на един проблем, грешни резултати ще бъдат получени в 4% от проблемите. С вероятност за грешка от 10-5, неправилни резултати трябва да се очакват в 0,004% от случаите, което е приемливо за повечето практични системи с общо предназначение.
Помощна информация може да бъде поискана по време на процеса на решаване на проблем в един от циклите, вместо да го реши. Нещо повече, неговият обем и изисквания към преносната система са подобни на обема и изискванията, дадени за интерактивна информация.
В специален случай искането за справочна информация е независима операция и е свързано с прехвърлянето, като правило, на значителни количества информация (до стотици хиляди битове), включително набор от информация или числови стойности.
Справочната информация обикновено се иска за относително дългосрочна употреба и изисква известно време за разбиране. Например, за повече или по-малко детайлен преглед на таблица с числа или набор от информация с обем от 104 бита е необходимо време от около 10 минути. Очевидно забавянето на тази информация за време от около 3 минути няма да окаже значително влияние върху ефективността на работа на оператора.
Изборът на приемливи вероятности за грешки и знаци за загуба на информация трябва да се основава на анализ на съдържанието на референтната информация. Ако се предават таблици с числа, за предпочитане е да се загубят стойностите, вместо да се създават погрешно.
Повечето широко разпространени системи работят доста успешно, когато вероятността за едно от тези събития е от порядъка на 10-6. Достатъчно е да се отбележи, че съдържанието на цялата тази книга може да бъде предадено с не повече от десет грешки или пропуска. От гледна точка на изчезването на целия заявен масив не се поставят високи изисквания към надеждността на доставката поради наличието на контрол от страна на оператора, както при диалоговите системи.
При предаване на семантична справочна информация изискванията за нейната надеждност и надеждност са идентични. За да се поддържа четливостта на текста, обикновено е достатъчно да се осигурят стойности за вероятностите за загуба и грешки в поръчката, но наличието на числа в текста значително затяга изискванията, както в случая с предаване на таблици.
Общи отчети и заповеди.Под общи отчети и заповеди разбираме семантична информация, която се предава между хората при решаване на задачи в системата за управление, които не подлежат на автоматизация. Такива задачи са свързани с цикли на управление, при които решаването на проблем в обект на управление или изпълнението на команда (инструкция) изисква значително време (часове, дни). Следователно допустимото забавяне на съобщения от този тип може да варира от десетки минути до няколко часа за обема на битовете.
Приемливите стойности за вероятностите за загуба на съобщение и грешка обикновено са еднакви и се избират в зависимост от ролята на един контролен обект. Естествено, за поръчки, предназначени за редица обекти, тези стойности трябва да бъдат по-високи.
В момента има доста голям опит в работата на системи за предаване на този вид информация, осигурявайки доста приемливо качество на работа на системи за управление с вероятност за загуба или грешка.
На фиг. 1.3 показва приблизителни графики на зависимостта на допустимото забавяне на информация, съдържаща различни
информация за обема на тези съобщения в битове. Съответните групи съобщения образуват категории за спешност.
В допълнение към основните изисквания за надеждност, вярност и забавяне на информацията, някои допълнителни изисквания могат да бъдат наложени на преносните системи. Най-важните от тях са следните:
осигуряване на двупосочен обмен между обекти на автоматизирани системи за управление;
способността за прехвърляне на информация между всяка двойка обекти, от един обект към всички или даден набор от обекти, както и между обекти, променящи своето местоположение;
сигурност срещу неразрешено предаване на информация и нейното получаване;
предоставяне на ползи за по-важна и чувствителна към времето информация.
Всички горепосочени изисквания трябва да бъдат изпълнени с минимални разходи за създаване и експлоатация на преносната система.
Структури на системи за управление
Принципите на изграждане на системи за предаване на информация са значително повлияни от структурата на системата за управление, която определя връзката в процеса на управление на много обекти на управление и обекти на управление.
Централизираната система за управление (фиг. 1.4, а) включва изпълнението на всички процеси на управление в един централен
управляващ орган, който обработва информацията, идваща от всички обекти на управление за тяхното състояние. При разработването на управляваща информация за всеки от управляващите елементи в централизираната структура се взема предвид информацията за състоянието на всички обекти.
Съгласно този принцип се изграждат по-специално системите за управление на предприятието.
В системите за управление с децентрализирана структура (фиг. 1.4,6) всеки обект на управление има свой орган за управление, с който обменя информация. Ако има една цел на управление, тогава органите на управление в процеса на вземане на решения могат да използват и информация за състоянието на обектите на управление в съвкупност. Например системите за управление на процесите са изградени на децентрализиран принцип.
Системите за управление с комбинирана структура (фиг. 1.4, в) съчетават характеристиките на централизирани и децентрализирани структури. Пример за такива системи за управление са системите за управление на индустриалните асоциации.
В системите с йерархична структура (фиг. 1.4, d) функциите за осъществяване на управление се разпределят между няколко подчинени органа, като едновременно се спазва принципът на централизация. В този случай контролен елемент с фиксирано ниво е контролен елемент за елемент на по-високо ниво и на свой ред произвежда контролна информация за елементи на по-ниско ниво.
Информацията за състоянието се обменя „отдолу нагоре“, а контролната информация се обменя „отгоре надолу“. Не е изключена възможността за прехвърляне на информация за състоянието между елементи от едно и също ниво.
Специален случай на йерархична система с две нива е централизирана структура с автономно управление (фиг. 1.4, д). Типични примери за тези системи са системите за управление на индустрията.
Системата за предаване на информация, създадена в интерес на системата за управление, се изгражда или като се вземе предвид структурата на управление, или независимо от нея. Трябва да се има предвид, че в първия случай системата за предаване на информация разкрива структурата на системата за управление.
Форми на информация в автоматизирани системи за управление, концепция за данни и мрежи за предаване на данни
Автоматизираната система за управление е система, в която задачите за управление се решават от хора с помощта на набор от технически средства. В този случай обменът на информация се осъществява директно между хора, инструменти за автоматизация и хора, както и инструменти за автоматизация. Информацията се предава под формата на съобщения: между хората -
телефон и телеграф, между технически средства, както и между технически средства и човек - под формата на информационни съобщения. По правило съобщението за данни е формализирана информация, кодирана съгласно определени правила, за да се осигури възможността за нейната обработка с технически средства.
Данните не са предназначени директно за лицето като получател на информацията. Човешкото разбиране на данните може да възникне само след като те са били правилно обработени и представени във форма, подходяща за крайната им употреба. Важна характеристика на данните е, че съобщенията с данни нямат вътрешно резервиране, за разлика например от телефонните и телеграфните съобщения.
На фиг. Фигура 1.5 показва принципа на взаимодействие между хората и устройствата за автоматизация в процеса на управление въз основа на използването на различни видове комуникация.
По време на телефонната комуникация между хората се обменя информация и този процес е близък до личната комуникация. Телеграфната комуникация също осигурява обмен на информация между хората, но в този случай информацията е предварително форматирана под формата на документи (телеграми).
При предаване на данни операторите не получават информация директно, а чрез абонатни точки, където тя се преобразува в данни и се преобразува обратно.
С по-нататъшното въвеждане на средства за автоматизация в системите за управление ролята на данните в общия обем на предаваната информация ще се увеличи. Техническите средства, които са източници и потребители на информационни съобщения, могат да бъдат разделени на следните групи:
1. Сензори за автоматично записване, които измерват някаква физическа величина и преобразуват резултатите от измерването в съобщение с данни. Това също включва устройства, които осигуряват обратно преобразуване на съобщения с данни в някаква физическа величина.
2. Потребителски точки (понякога наричани терминали), които са проектирани да преобразуват генерирана от човека информация в данни.
В момента има голям брой различни видове абонатни точки, които се различават по сложност и възможности. Най-простите абонатни точки се състоят от телеграфна машина и електрическа пишеща машина или специално устройство за четене на информация от междинен носител (перфолента, перфокарта, магнитна лента), върху който тя първо се въвежда от човек-оператор. По-сложните абонатни станции позволяват въвеждане и извеждане на информация с помощта на електронно-лъчева тръба, което улеснява работата на оператора при подготовката на данни за предаване.
И накрая, има абонатни точки, които предоставят някои функции за обработка на съобщения (така наречените „интелигентни терминали“).
3. Електронни компютри и банки данни. Тези елементи получават информация, обработват я (решават проблеми), съхраняват я и я издават за предаване към произволна абонатна точка по искане на оператора на тази точка.
В автоматизираната система за управление всички изброени технически средства за автоматизация са разделени в пространството на значителни разстояния и като правило е необходимо да се осигури пренос на данни между две технически средства. Изпълнението на тази функция се възлага на комуникационната система, в която е създадена специална подсистема - мрежата за предаване на данни (DT). Абонати на такава мрежа могат да бъдат както самите технически средства, така и оператори, които въвеждат и извеждат информация.
Обикновено PD са изградени и функционират подобно на телефонните мрежи, но се характеризират с редица характеристики, които се определят главно от високото ниво на автоматизация на процесите, осигуряващи преноса на информация.
