Viena iš sėkmingos įmonės, orientuotos į žinioms imlių konkurencingų produktų gamybą, veiklos sąlygų yra savalaikis neigiamų impulsų gamybos procese nustatymas, galintis rimtai paveikti jos ekonominę padėtį ir finansinį stabilumą. Bet su esama ūkinio objekto būklės vertinimo sistema, tiek kaip visuma, tiek atskirų padalinių bei gamybos proceso etapų kontekste, tai padaryti gana sunku.
Šiuo atžvilgiu galima pasitelkti technologijas inovacijų valdymo priemonių ir metodų potencialui analizuoti ir įvertinti. Šios procedūros naudojamos organizacijos būklei diagnozuoti, o tai ypač svarbu inovatyvios plėtros strategijos kūrimo ir įgyvendinimo procese.
Bendrieji diagnostikos principai, formos ir metodai yra gerai žinomi literatūroje ir aktyviai naudojami įvairiose veiklos srityse, taip pat ir ekonominiuose tyrimuose. Šio prietaiso naudojimo svarba yra ta, kad diagnostikos metodai leidžia iš anksto, prieš pasireiškiant neigiamoms tendencijoms, nustatyti jas sukeliančias priežastis ir imtis atitinkamų priemonių joms pašalinti.
Inovacijų sferoje diagnozės objektas gali būti visų pirma konkretūs inovaciniai procesai atskiruose gyvavimo ciklo etapuose ir fazėse, kurie apima: individualias inovacijas; novatoriški projektai; inovacijų programos; inovacijų strategijos; inovaciniai procesai; novatoriška viso gamintojo veikla.
Pati diagnozė parodo konkrečius analizės ir vertinimo rezultatus išvados apie objekto būklę forma, leidžiančią spręsti, ar būklė normali, ar yra nukrypimų.
Diagnozuoto objekto būklės vertinimas dažniausiai grindžiamas tam tikru kriterijų rinkiniu, kuris adekvačiai atspindi objekto specifiką jo dinamikoje. Kaip tokia sistema gali būti naudojamas aukščiau aptartas kriterijais pagrįstų vertinimų rinkinys.
Apskritai diagnostika apima esamos objekto būsenos palyginimą su standartine verte. Inovacijų sferoje ši procedūra atsiranda tais atvejais, kai reikia gauti išvadą dėl sukurtos inovacijos techninių, ekonominių ir kitų parametrų atitikimo esamiems analogams. Akivaizdu, kad kuo aukštesnės vertinamos inovacijos kokybės charakteristikos, palyginti su anksčiau sukurtais analogais, tuo didesnis inovacijos panaudojimo pagrindinių gamybos ir eksploatacinių rodiklių nukrypimas nuo atitinkamų anksčiau sukurtų imčių rodiklių (produktyvumo, kuro ir energijos poreikio). , aplinkos sauga ir kt.), tuo efektyvesnis proceso tyrimas ir plėtra. Taigi diagnozės rezultatas, kuris bet kurioje kitoje srityje daugeliu atvejų būtų laikomas neigiamu, naujoviško objekto atžvilgiu gali būti laikomas teigiamu.
Kita diagnozės forma – nustatyti, ar tiriamas objektas priklauso konkrečiai klasei, grupei ar populiacijai (klasteriui). Tai leidžia racionalizuoti ir susisteminti pokyčius, atsirandančius dėl konkrečių tyrimų ir plėtros, visų pirma jų naujumo požiūriu. Pavyzdžiui, inovacinių procesų rezultatų skirstymas į iš esmės naujus, savo srityje neturinčius analogų, atitinkančius ar pranokstančius geriausius pasaulinius standartus, ir į tuos, kurie modifikuoja, tobulina anksčiau įgyvendintas technines idėjas esamos kartos viduje. technologija.
Galiausiai, kitas diagnostikos tipas leidžia įvertinti pasirinktą objektą kaip unikalų savybių derinį. Ši parinktis naudojama tais atvejais, kai dėl palyginimo bazės ar analogo trūkumo neįmanoma atlikti lyginamųjų vertinimų ir palyginimų: kai objekto charakteristikos, savybės ir parametrai yra unikalūs. Išskirtinis bruožas šiuo atveju yra tai, kad nereikia naudoti statistinės informacijos, kad būtų galima atlikti lyginamuosius diagnostinio objekto pasirinkimo įrodymus.
Šis diagnostikos tipas naujoviškų objektų savybių požiūriu atrodo pats įdomiausias, nes leidžia tiksliai juos ištirti esminio naujumo požiūriu ir gauti reikiamą informaciją apie objektų sėkmę. tiek organizacijos inovacinė strategija, tiek pagrindinė jos veikla kaip visuma.
Nagrinėjant objekto būseną kaip unikalų savybių derinį, pakanka patikrinti jų buvimą, pateikti išsamų aprašymą, nustatyti ryšius ir tarpusavio priklausomybes.
Diagnostikos užduotį formaliai galima suskirstyti į du komponentus (po užduotis):
Nustatyti, kuriai iš gyventojų grupių priklauso aptariamas objektas (grupavimo užduotis, kokybinis identifikavimas);
Skirtumo tarp nurodyto objekto ir kitų jau identifikuotos grupės objektų nustatymas.
Šią užduotį galima laikyti kiekybine identifikavimo problema, kai visa populiacijos objektų visuma skirstoma į dvi grupes: normalius objektus ir objektus su nukrypimais nuo pagrindinių parametrų.
Apibrėžę pagrindinius inovatyvios diagnostikos uždavinius, galime suformuluoti jos temą.
Diagnostika kaip žinių šaka apima diagnostinių procesų organizavimo teoriją ir metodus bei diagnostikos priemonių konstravimo principus. Inovatyvioje diagnostikoje tai pirmiausia reiškia objektų būklei įvertinti skirtų rodiklių sistemų kūrimą, kokybinių ir kiekybinių skalių kūrimą šių rodiklių reikšmėms matuoti. Jame numatyta klasifikuoti galimus inovacinių objektų pagrindinių parametrų nukrypimus, jų apraiškas, diagnostinės informacijos rinkimo ir apdorojimo tvarką.
Inovacijų diagnostikos uždaviniai gana glaudžiai susipynę su kitais uždaviniais – plėtros tendencijų nustatymu (inovatyvios plėtros prognozė) ir priežasties-pasekmės ryšių nustatymu (kilmės analizė).
Prognozės sudarymo užduotis leidžia išsiaiškinti diagnozės struktūrą ir turinį. Objekto vystymosi proceso studijavimas taip pat padeda geriau suprasti esamą jo būklę. Tuo pačiu metu diagnostika yra prognozės atskaitos taškas, nes be aiškaus ir patikimo esamos situacijos aprašymo neįmanoma įvertinti objekto plėtros galimybių.
Paprastai yra dvi pagrindinės diagnostikos sistemos:
bandymas, kuriame objekto būklė analizuojama naudojant specialiai organizuotus testinius poveikius;
funkcinis, kai objektui netaikomi bandomieji smūgiai, o gaunami tik su objekto veikimo režimu susiję smūgiai.
Pagrindinių uždavinių ir diagnozės tipų charakteristikos leidžia išskirti du būdus atlikti naujoviškus diagnostinius tyrimus, išskiriamus pagal šiuos kriterijus: išsivystymo naujumo lygis arba laukiamų rezultatų.
Pirmas požiūris dažniausiai naudojamas vertinant objektų, turinčių analogų tarptautiniu mastu, būklei, net jei jie yra iš esmės nauji nacionalinėje inovacijų sferoje. Pagal savo pobūdį tokie objektai keičiasi. Jų galimybes ir pranašumus galima įvertinti naudojant lyginamuosius vertinimus ir palyginimus.
Antras požiūris taikomas diagnozuotiems objektams, kurie neturi analogų ir viršija pasaulinį lygį. Tokiems objektams netaikomos anksčiau sukurtos vertinimo technologijos ir procedūros, todėl jų specifiškumui ir unikalumui charakterizuoti būtina sukurti iš esmės skirtingas vertinimo sistemas. Ryšys tarp pagrindinių diagnostinių kategorijų parodytas fig. 17.5.
Ryžiai. 17.5. Bendra inovacinių objektų diagnostinio tyrimo schema
Kitas svarbus veiksnys, turintis įtakos diagnostikos priemonių ir metodų pasirinkimui – laikas. Atsižvelgiant į tyrimo tikslus ir uždavinius, objekto būklė gali būti įvertinta tam tikru momentu. Ši parinktis vadinama statinės būklės diagnostika. Jei reikia įvertinti objekto būklę per tam tikrą laikotarpį, ypač kai diagnozuojamas objektas yra tikrasis inovacijų procesas arba jo etapai ir fazės, tai atliekama. proceso diagnostika.
Valstybinė diagnostika ir proceso diagnostika – tai tyrimų rūšys, išskiriamos pagal dinaminės diagnostikos užduočių turinį.
Kita savybė, leidžianti sugrupuoti diagnostinių tyrimų formas, yra organizacija pats diagnostinis procesas.
Tuo remiantis išskiriama analitinė diagnostika, ekspertinė diagnostika ir modeliu pagrįsta diagnostika.
Analitinė diagnostika apima diagnostinių tyrimų atlikimą taikant nekontaktinius metodus, naudojant statistinę informaciją, taikant išsamios ekonominės analizės metodus, balus ir kt.
Ekspertinė diagnostika remiasi informacija, gauta diagnostikos tikslais kontaktiniais metodais specialių ekspertinių ir oportunistinių novatoriškų tyrimų metu, taip pat naudojama daugybė skirtingų ekspertinio vertinimo technikų ir metodų, specialūs lyginamojo ekonominio efektyvumo koeficientai ir rodikliai ir kt.
Modelio diagnostika yra informacijos apie tiriamą objektą gavimo procesas naudojant modelių modeliavimą. Kaip minėta aukščiau, inovatyvioje diagnostikoje būtina labai tiksliai įvertinti realų poreikį pasirinkti tokią tyrimo formą, susiejant ją su diagnostikos objekto sudėtingumu ir mastu. Pagrindiniai diagnostikos tipai parodyti fig. 17.6.
Ryžiai. 17.6. Diagnostinių tyrimų tipai
Diagnostinių principų paplitimą inovacijų sferoje lemia ne tik objektyvaus organizacijos inovacijų strategijos potencialo ir faktinės sėkmės įvertinimo poreikiai, bet ir visos gamybos valdymo sistemos reikalavimai. Tai patvirtina viruso teorija vadyba, kuri kintamumą traktuoja kaip virusą, sukeliantį padidėjusį neapibrėžtumą dėl sistemos būklės ir plėtros tendencijų. Anot šios teorijos šalininkų, vadybos užduotis yra operatyviai atpažinti ir išskirti kintamumo virusą bei užtikrinti tokių valdymo sprendimų priėmimą, kurie sumažins objekto būklės neapibrėžtumą. Akivaizdu, kad šiuo požiūriu diagnostika, kaip kintamumo viruso atpažinimo metodas, ypač aktuali inovacijų sferai, kuriai būdingas bene didžiausias neapibrėžtumas tarp kitų veiklos rūšių.
Todėl, be paties tyrimo objekto diagnozavimo, labai svarbu pabrėžti keletą reikalavimų, kuriuos turi atitikti vadovai, dalyvaujantys kuriant ir įgyvendinant efektyvią inovacijų strategiją:
Atpažinti, apibrėžti, apibūdinti, diagnozuoti ir tobulinti sistemą, už kurią jie yra atsakingi;
Diagnozuokite sistemos kintamumo pobūdį ir nuspręskite, kurie variantai yra pripažinti ypatingais ir reikalaujantys specialių veiksmų, o kurie yra bendri ir reikalauja keisti sistemos dizainą ir veikimą. Vadovas turi mokėti atskirti „naudingą signalą“ nuo „triukšmo“;
Vadovauti įvairaus išsilavinimo žmonių grupėms (komandoms), identifikuojant problemas, renkant duomenis, juos analizuojant ir rengiant pasiūlymus dėl jų sprendimo, šalinimo ir vėlesnio patikrinimo;
Diagnozuoti žmonių elgesį ir atskirti tuos sunkumus, kuriuos sukelia žmonių gebėjimų skirtumai (15%) ir tuos, kuriuos sukelia sistema (85%) (Jurano taisyklė).
Šiuo atveju inovacinių sistemų diagnozę galima vertinti kaip objektų kintamumo diagnozę. Šiuo atveju pagrindinė informacija, reikalinga išvadai apie objektą gauti, bus apibendrinta į du pagrindinius blokus:
Sistemą stabilizuojančių veiksnių įtaka;
Dinaminės sistemos savybės ir jų pasireiškimo mastas.
Šios informacijos tyrimas leidžia gauti reikiamus efektyvius duomenis apie objekto būklę ir plėtros perspektyvas ateityje, kurie vėliau panaudojami pasirenkant ir plėtojant konkretaus tipo inovacijų strategiją.
Tiksli ir savalaikė inovacijų sferos būklės diagnozė yra viena iš esminių ilgalaikės ūkio subjekto plėtros efektyvumo sąlygų. Bet bet kuriuo atveju, nepaisant inovacinės veiklos ypatybių ir masto, diagnostinius tyrimus turi lydėti makrosferos būklės, organizacijos funkcionavimo, rinkos institucijų, bendrosios ir specializuotos gamybos plėtros perspektyvų prognozavimas ir analitinis vertinimas. poreikius ir kt.
Didžiausias efektas atliekant inovatyvių objektų diagnostinius tyrimus pasiekiamas, jei jie yra sudėtingi, progresyvūs, t. y. turi ne galutinius, o besivystančius tikslus, leidžiančius pakelti objekto būklę į aukštesnę kokybę.
(Medžiaga parengta pagal: Vadybos pagrindai. Redagavo A. I. Afonichkin. - Sankt Peterburgas: Petras, 2007)
Tiriamo objekto modeliavimo modelio tikslas – priimtinu tikslumu atkurti tuos jo funkcionavimo proceso aspektus, kurie domina tyrimo tikslų požiūriu. Norint nustatyti tokio atgaminimo esmę, pirmiausia reikia išsiaiškinti, kas yra objekto funkcionavimo procesas ir ką reiškia šio proceso tyrinėjimas.
Bet kurio objekto funkcionavimą lydi diskretiški arba nuolatiniai vieno, dviejų ar daugiau su juo susijusių rodiklių pokyčiai, kurie išlieka nepakitę (ar net įgyja griežtai apibrėžtas reikšmes) objekto „neaktyvumo“ laikotarpiais. Užfiksavus ir išanalizavus šių rodiklių reikšmes, galima nustatyti, ar objektas šiuo metu veikia, ar ne. Pavyzdžiui, gamybos vietos funkcionavimą liudija:
ü šioje svetainėje pagamintos gatavos produkcijos apimties padidėjimas;
ü suvartojamų žaliavų kiekio padidėjimas;
ü nebaigtų darbų lygio ir žaliavų atsargų pasikeitimas,
ü nenulinis elektros suvartojimo lygis pagal aikštelės įrangą ir kt.
Per tam tikrą laikotarpį, susijusį su objekto veikimo laikotarpiu, vienas ar kitas nagrinėjamas rodiklis gali įgyti pastovias reikšmes, atitinkančias objekto neveiklumo atvejį. Tačiau bent vienas iš kitų rodiklių nuolat keisis per tuos pačius laikotarpius arba įgis reikšmę, rodančią objekto funkcionavimą. Taigi, bet kurio objekto veikimas turėtų būti vertinamas pagal tam tikro su juo susijusių rodiklių rinkinio reikšmes. Tyrinėjo
Objekto veikimo proceso tyrimas susijęs su šių rodiklių verčių keitimo laikui bėgant procesu.
Tiriamo objekto funkcionavimą galima apibūdinti daugybe rodiklių. Konkrečių tyrimo tikslų (tikslų) požiūriu daugelis šių rodiklių nėra įdomūs ir gali būti neįtraukti. Kalbant apie likusius rodiklius, šie rodikliai yra tarsi pakeisti kai kuriais abstrakčiais dydžiais, kurie tam tikra prasme su jais atitinka. Priklausomai nuo daugelio veiksnių, vienas ar kitas iš šių rodiklių gali būti pateikiamas dydžių pavidalu, kurių pokyčiai laikui bėgant tik apytiksliai atitinka (deterministine arba tikimybine prasme) faktinius šių rodiklių pokyčius laikui bėgant. Individualūs rodikliai, kurie iš tikrųjų turi diskretišką ir tikimybinį pokyčio pobūdį, gali būti laikomi dydžiais, kurie laikui bėgant kinta nenutrūkstamai ir deterministiškai; rodiklių grupes galima pakeisti kai kuriomis apibendrintomis reikšmėmis ir pan. Gauti aukščiau paminėtų rodiklių „pakaitalai“ laikomi tam tikru būdu tarpusavyje susijusiais. Norint išryškinti ir patikslinti tokius ryšius, į nagrinėjamą dydžių kompleksą gali būti papildomai įtraukti dydžiai, kurie atlieka tarpinių vaidmenį ir tyrimo tikslų požiūriu nėra savarankiški. Dėl to tampa įmanoma sudaryti formalų (matematinį) nurodytų ryšių aprašymą, skirtingu tikslumu atspindintį faktinius ryšius tarp atitinkamų tiriamo objekto funkcionavimo rodiklių.
Perėjimas nuo pilno rodiklių rinkinio, apibūdinančio tiriamo objekto funkcionavimo procesą, prie riboto dydžių komplekso, kuris maždaug atlieka tą pačią funkciją, kurių ryšius galima apibūdinti matematiškai, yra pirmas ir labai svarbus žingsnis formalizavimo link. (įformintas šio proceso aprašymas). Pažymėto žingsnio specifika yra ta, kad jį atliekant tiriamas objektas vienu metu tarsi pakeičiamas formalizuotu jo reprezentavimu, kurio „veikimą“ išsamiai apibūdina minėtas dydžių kompleksas.
Taigi, to ar kito objekto tyrimas iš tikrųjų pakeičiamas kokios nors dinamiškos abstrakčios sistemos, kuri yra formalizuota šio objekto reprezentacija, tyrimu. Tokios sistemos funkcionavimui visiškai būdingas dydžių kompleksas, susidarantis tiriamo objekto funkcionavimo proceso formalizavimo stadijoje. Kiekvienas konkrečių momentinių šių dydžių verčių derinys atitinka labai specifinę momentinę sistemos būseną. Šiuo atžvilgiu svarstomi kiekiai gali būti vadinami sistemos būsenos charakteristikos . Dabar galime tai pasakyti sistemos veikimo procesas reprezentuoja jo būsenos pasikeitimo laike procesą, o to ar kito objekto tyrimas nusileidžia į sistemos būsenos dominančių charakteristikų pasikeitimo laike proceso tyrimą, veikiantį kaip formalizuotas to reprezentavimas. objektas.
Paskutinis tiriamo objekto funkcionavimo proceso formalizavimo etapas yra matematinis sistemos būklės charakteristikų ir išorinių poveikių charakteristikų santykių aprašymas. Taigi nurodytos sistemos konstravimas ir perėjimas nuo tiriamo objekto prie formalizuoto jo vaizdavimo atrodo visiškai baigtas.
Šiam žingsniui atlikti gali būti naudojamos pačios įvairiausios priemonės iš matematinės analizės arsenalo: diferencialinis ir integralinis skaičiavimas, tikimybių teorija, aibių teorija, loginė algebra ir kt.
Norimas matematinis sistemos būsenos charakteristikų santykių aprašymas gali įgauti, pavyzdžiui, matematinių ryšių aibės pavidalą, t.y. atspindi tai, kas paprastai vadinama matematiniu objekto modeliu. Šis matematinių ryšių rinkinys atsižvelgia į vidinę sistemos struktūrą ir visiškai lemia jos veikimo procesą laikui bėgant. Vadinasi, matematinis objekto modelis iš tikrųjų yra pati sistema, šiuo atveju pateikiama tam tikro matematinių ryšių rinkinio pavidalu (skirtingai nuo realaus objekto, kuris turi vieną griežtai apibrėžtą formą, abstrakti sistema gali būti konkrečiai pavaizduota įvairiomis formomis).
Kitas specifinis sistemos vaizdavimo tipas, kuris taip pat veikia kaip matematinis objekto modelis, yra, pavyzdžiui, grafinis šios sistemos struktūrinės schemos vaizdas kartu su matematiniu visų jos elementų veikimo procesų aprašymu. taip pat „išorinės aplinkos“ įtakos sistemai procesas. Atkreipkite dėmesį, kad iš antrosios sistemos vaizdavimo versijos matematinį objekto modelį galima gauti tiesiogiai aukščiau minėto matematinių ryšių rinkinio pavidalu ir atvirkščiai.
Kalbant apie pačią sistemą – formalizuotą objekto atvaizdavimą – kaip tokią, ji gali būti laikoma matematiniu objekto modeliu „bendrai“ arba, kitaip tariant, kaip „abstrakčiu“ matematiniu objekto modeliu.
Akivaizdu, kad tiriamo objekto matematinis modelis pastarojo atžvilgiu turi turėti tam tikrą adekvatumo laipsnį. Kitaip tariant, funkcionuojant sistemai, veikiančiai kaip toks modelis, jos būsenos charakteristikos turi atkurti atitinkamų tiriamo objekto funkcionavimo rodiklių pokyčius laikui bėgant su tyrimo tikslų nustatytu tikslumu.
Tarkime, kad minėtas perėjimas nuo tiriamo objekto prie jo matematinio modelio buvo sėkmingai atliktas. Tolesnė iškeltų objekto tyrimo problemų sprendimo eiga priklauso nuo sukonstruoto matematinio modelio tikslinio tyrimo metodo pasirinkimo. Pirmiausia čia reikėtų pabandyti taikyti tam tikrus analizės metodus. Jei tokių metodų panaudojimas yra labai sunkus arba tiesiog neįmanomas, tai šiuos tyrimo uždavinius galima išspręsti tik atkuriant ir eksperimentiškai ištyrus susidariusios abstrakčios sistemos funkcionavimo procesą.
Sistemos funkcionavimas, t.y. jo būsenos charakteristikų verčių pokytis laike gali būti atkuriamas įvairiais būdais, priklausomai nuo tam naudojamų priemonių (prietaisų, prietaisų). Šiuo atveju sistemos būsenos charakteristikos yra tam tikru būdu parinktos reikšmės (rodikliai), kurios vienu ar kitu laipsniu apibūdina konkretaus įrenginio veikimą (pavyzdžiui, kompiuteriui toks indikatorius). gali būti sunaudotos atminties kiekis arba laikas, sugaištas atliekant konkrečią operaciją).
Taip pat atkreipkime dėmesį, kad būsenos charakteristikų reikšmių pokyčius kompiuteris atkuria tokiu greičiu, kuris paprastai skiriasi nuo atitinkamų rodiklių, apibūdinančių tiriamo objekto veikimą, kitimo greičio. Tuo pačiu išsaugomas būtinas ryšys tarp visų sistemos būsenos charakteristikų kitimo greičių, todėl pastaroji, imituodama tiriamo objekto funkcionavimą, tarsi funkcionuoja savo ypatingu laiku, srautu. iš kurių skiriasi nuo tikrosios. Toks dirbtinis laikas, turintis prasmę tik tam tikros sistemos atžvilgiu, modeliavimo modeliavimo literatūroje vadinamas Sistemos laikas , arba modelio laikas . Formalizuoto tiriamo objekto aprašymo požiūriu sistemos (modelio) laikas yra nepriklausomas
kintamasis, kurio funkcijos visų pirma yra visos sistemos būklės charakteristikos.
Nesunku pastebėti, kad prietaisas, naudojamas tam tikros abstrakčios sistemos veikimo procesui atkurti, šios sistemos atžvilgiu veikia visiškai kitaip nei tas ar kitas objekto modelis šio objekto atžvilgiu. Objekto modelis atkuria tik dalies visų galimų objekto funkcionavimo rodiklių verčių pokyčius laikui bėgant, o į šią dalį įtrauktų rodiklių sudėtis priklauso nuo objekto tyrimo tikslų. Kompiuteris atkuria visų be išimties sistemos būklės charakteristikų pokyčius laike, neatsižvelgiant į jo tyrimo tikslus. Be to, kompiuterio darbo režimas visiškai nustato sistemos būsenos charakteristikų pokyčių „greitį“ realiuoju laiku ir kartu sistemos laiko srautą.
Aptariamo įrenginio veikimo rodiklių, atitinkančių sistemos būsenos charakteristikas, požiūriu, šis įrenginys (tam tikru būdu pritaikytas) veikia kaip tam tikras imitatorius šios sistemos. Šiuo požiūriu tas pats prietaisas vienu metu veikia kaip tiriamo objekto modelis, kuris, atsižvelgiant į aukščiau nurodytą aplinkybę, gali būti vadinamas imitacija . Atkreipkite dėmesį, kad sistemos veikimo proceso modeliavimas naudojant treniruoklį arba, kitaip tariant, tiriamo objekto veikimo proceso atkūrimas naudojant jo modeliavimo modelį dabar natūraliai būtų vadinamas objekto modeliavimu. Tačiau šiame vadove terminas „modeliavimo modeliavimas“ vartojamas kalbant apie konkretaus objekto modeliavimo modelio konstravimo procesą.
Taigi, pakeliui kuriant tiriamo objekto simuliacinį modelį, vyksta nuoseklus perėjimas nuo objekto prie formalizuoto jo vaizdavimo – abstrakčios sistemos ir nuo šios sistemos prie norimo modeliavimo modelio (sistemos simuliatoriaus). Pakartokime, kad bendru atveju ne tiksliai, o apytiksliai abstrakčioji sistema atkuria tiriamo objekto funkcionavimą, o simuliatorius – sistemos funkcionavimą. Todėl modeliavimo modelio dominančių aspektų atkūrimo tiriamo (modeliuojamo) objekto funkcionavimo procese tikslumas priklauso ir nuo formalizuoto objekto atvaizdavimo, ir nuo įrenginio, naudojamo kaip sistemos treniruoklis, pasirinkimo.
Apibendrinant tai, kas išdėstyta pirmiau, galime pasakyti, kad bendruoju atveju tiriamo objekto veikimo atkūrimo esmė yra modeliuoti (vienaip ar kitaip) visų objekto būklės charakteristikų verčių pokyčius laikui bėgant. sistema, veikianti kaip formalizuotas nurodyto objekto atvaizdas (matematinis modelis). Šį apibendrintą apibrėžimą galima nurodyti vieno ar kito tipo įrenginio – sistemos simuliatoriaus – atžvilgiu.
Išradimas yra susijęs su struktūrinio modelio atpažinimo sritimi ir gali būti naudojamas automatizuotose sistemose, skirtose kelių parametrų objekto techninei ir funkcinei būsenai, remiantis matavimo informacija, internetu diagnozuoti, taip pat identifikavimo, atpažinimo, valdymo ir diagnostikos sistemose. aviacijos ir kosmoso pramonės, taip pat energetikos ir finansinės bei ekonominės veiklos produktų techninės ir funkcinės būklės. Techninį rezultatą sudaro vizualinis vaizdas, skirtas dinaminei apibendrintų duomenų apie kelių parametrų objekto būseną analizei. Techninis rezultatas pasiekiamas dėl to, kad dinaminių parametrų kitimo fakto ir krypties tolerancijos įvertinimo rezultatai pagal kontroliuojamą tiriamo proceso charakteristiką greitai paverčiami atitinkamais informaciniais signalais su apibendrinimu per visą aibę. parametrai tam tikru laiko intervalu, kurio dinaminės analizės metu nustatomas santykinis pokyčio dydis ir pobūdis daugiaparametrinio objekto integrali būsena. 3 ligoniai.
PATENTO IŠRADIMO APRAŠYMAS
Išradimas yra susijęs su struktūrinio modelio atpažinimo sritimi ir gali būti naudojamas automatizuotose sistemose daugiaparametrinio proceso ar objekto (MPO) techninių ir funkcinių būsenų diagnostikai internetu pagal matavimo informaciją, taip pat dinaminei pokyčių analizei. sudėtingų objektų ir procesų būsenos ekonomikos, finansų ir energetikos srityse. Yra žinomi techninio objekto būklių stebėjimo ir diagnostikos prietaisai ir metodai (TSRS, A.S. N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989), kuriuos diegiant, vykdant stebėjimą ir diagnostiką kiekvienam ciklui registruojami lėti parametrų pokyčiai, o gauti duomenys lyginami su etaloninėmis reikšmėmis ir remiantis palyginimu daroma išvada apie objekto būseną, taip pat automatiškai nuskaitomų skaitmeninių duomenų įvedimo būdas. į pustonių vaizdus (EVP/EP/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992) ir duomenų apdorojimo metodą (EVP/EP/, N-0493105, A1, G 06 F 15/20, 1992). Siūlomi prietaisai ir metodai neleidžia operatyviai diagnozuoti MPO būsenų naudojant daugybę matavimo parametrų. Technine esme artimiausias yra MPO techninės būklės stebėjimo ir vertinimo metodas, pagrįstas telemetrine informacija (patentas N 2099792, biuletenis N 35, 1997 M., klasė G 06 F 7/00, 15/00). Siūlomo metodo panaudojimas realiomis sąlygomis užtikrina lokalią dinaminę esamos diagnostikos objekto būklės analizę, operatyviai aptinkant trikdžių šaltinius ir jų atsiradimo vietas objektuose, remiantis telemetrine informacija. Tuo pačiu metu metodas neleidžia dinamiškai analizuoti apibendrintos objekto (proceso) būsenos visame diagnostinės informacijos apimtyje, įskaitant integralios būsenos (būsenų klasės) pokyčių dydžio ir pobūdžio nustatymą. objektas. Išradimo tikslas – vizualinis kelių parametrų objekto ar proceso būsenos dinaminės analizės atvaizdas, apibendrintas per visą valdomų parametrų rinkinį, greitai nustatant santykinį jo būsenos pokyčių dydį ir pobūdį, taip pat sumažinant. sprendimo priėmimo informacinei pagrįsti analizės laikas diagnozuojant MPO būklę. Tikslas pasiekiamas įgyvendinus siūlomą MPO būsenų dinaminės analizės metodą, pagrįstą matavimo informacija, leidžiantį įgyvendinti principą atsižvelgti į objekto (proceso) funkcionavimo istoriją pagal jo perėjimų seką. iš vienos būsenos į kitą laike. Metodas leidžia pateikti vizualinį vaizdą dinaminei MPO būsenos pokyčių analizei iš vieno daugiaspalvio vaizdo monitoriaus ekrano ir greitai (realiu laiku) nustatyti santykinį pokyčio dydį ir pobūdį. diagnozuoto proceso raida įvertinant jo kitimo eiliškumą (priešistorę). Visa tai kartu užtikrina sutrumpėjusį laiką, reikalingą programinės įrangos būsenos pokyčiams analizuoti ir techninėms priemonėms, naudojamoms dinaminių duomenų apdorojimo rezultatams atvaizduoti, kad būtų suteikta informacinė pagalba sprendimus rengiančiam procesoriui-analitikui priimti sprendimus (APR). ) programinės įrangos būsenai atpažinti ir kuri yra automatinės diagnostikos sistemos elementas. Tegul MPO charakterizuojamas tam tikru baigtiniu parametrų rinkiniuKurie keičiasi laikui bėgant. Analizuojant dinaminius MPO, labai svarbios charakteristikos yra įvairūs MPO būsenos klasės pokyčių įverčiai.
Pateikiame tokią n-ojo parametro kitimo charakteristiką, kuri nustato galimus šio parametro būsenos įverčius (būsenų klasė A n) forma:
A n =< A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n ∈ N, j = 1, 2, 3, (1)
čia A 1 n – n-ojo parametro būsena, kuri nekinta per tam tikrą nurodytą laiko intervalą, kuri (šiuo parametru) apibūdina proceso objekto stabilią (nekeičiamą) būseną K c n ∈ K; A 2 n (A 3 n) - parametro būsena, sumažinanti (padidinanti) jo fizinę (arba santykinę) vertę per tam tikrą nurodytą laiko intervalą, kuri apibūdina atitinkamą objekto ar proceso būseną (būsenos klasę) K p n ( K p n) objektas arba procesas. Apibendrindami išraišką (1) per visą parametrų rinkinį n ∈ N, gauname apibendrintus MPO parametrų būsenos erdvės pokyčių įverčius formoje
A=< A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2)
Pagal (2) išraišką įvertintų parametrų būsena pagal MPO veikimo (judėjimo, vystymosi) etapus atitinkamai lemia jo apibendrintą (integralią) būseną ir objekto perėjimus iš vienos būsenų klasės į kitą. (būsenų dinamika). Taigi apibendrintos aibės (identifikuotų būsenų klasių parametrai) A 1 , A 2 , A 3 ir jų pasiskirstymas laike lemia atitinkamas MPO būsenų aibes (klases) K c, K p, K r. Sudėtingam MPO, turinčiam didelę jo būsenų pokyčių dinamiką, sudėtinga (sisteminė) net nedidelio skaičiaus dinaminių parametrų pokyčių analizė, apdorojama pagal išraiškas (1-2) ir tradicinį grafinį vaizdavimą, sukelia tam tikrų sunkumų. Taip yra dėl daugelio priežasčių, tarp kurių pagrindinės tradicinių apdorojimo metodų yra didelė parametrų pokyčių dinamika ir matavimo informacijos matavimo, rinkimo, apdorojimo ir analizės paklaidos, atsirandančios dėl aktyvios ar pasyvios išorinės aplinkos įtakos. . Tai ypač būdinga programinei įrangai, nutolusiai nuo apdorojimo centro, pavyzdžiui, lėktuvams ir pan., kurios būseną valdo dešimtys šimtų ir tūkstančių parametrų. Panašūs didelės grupės parametrų (rodiklių) vizualinio vaizdavimo ir dinaminės analizės sunkumai iškyla analizuojant tokios klasės objektų, kaip finansinės ir ekonominės tarpvyriausybinės organizacijos, būsenų dinamiką. Pavyzdžiui, greitai vertinant valiutų kursus visose biržose, akcijų ir jose registruotų įmonių kainų dinamikai apibūdinti tradiciškai naudojami įvairūs rodikliai, kurių skaičius, kaip taisyklė, yra labai didelis. Taigi Amerikos vertybinių popierių birža įvairius rodiklius vertina 800 listinguojamų įmonių. Šiuo atveju vienas ar kitas n-osios įmonės rodiklis gali būti laikomas dinaminiu parametru, kurio būsena gali būti pavaizduota išraiškų forma (1), o nagrinėjamo rodiklio būsena apibendrinta visoms įmonėms, t.y. mainams kaip visumai išraiškos forma (2). Viena vertus, didelė akcijų kainų dinamika ir didelis įmonių skaičius bei būtinybė greitai įvertinti vertybinių popierių kursų pokyčių (svyravimų) dinamiką, kita vertus, sukelia tam tikrų sunkumų analitiškai apdorojant ir analizuojant pradinius dinaminiai duomenys pateikiami tradicine lentelės forma arba kelių grafikų pavidalu. Taigi, didėjant MPO būklės diagnozavimo efektyvumo reikalavimams, pavyzdžiui, teikiant operatyvinę diagnostiką realiu laiku itin dinamiškiems objekte vykstantiems procesams, tradiciniais diagnostikos metodais atlikti jos rezultatų apdorojimą ir pateikimą analizei tampa problemiška. Esant tokioms sąlygoms, atliekant vizualinį viso parametrų rinkinio MPO būsenų atvaizdavimą ir operacinę dinaminę analizę, kyla didelių sunkumų, nes trūksta tinkamų metodų operatyviniam įvertinimui ir būtinų apibendrintų duomenų pateikimui, kad būtų galima teikti informaciją priimant sprendimus. diagnozuojant MPO būsenas. Pateikiame apibendrintą charakteristiką
Kur N yra bendras valdomų dinaminių parametrų skaičius (apskaičiuoti standartiniai rodikliai visoms biržoje esančioms įmonėms), N(t i) yra parametrų, kurių dabartinė reikšmė t i -tuoju laiko momentu priskiriama vienai klasei iš rinkinio A, skaičius. išraiškos (2). Remiantis n-ojo parametro kitimo fakto ir krypties tolerancijos vertinimo rezultatų taikymu,
Toliau apibendrinus visą aibę N, taip pat skaidant pagal (2) išraišką ir naudojant įvestą charakteristiką (3), galima atlikti dinaminę MPO integralios būsenos analizę, greitai nustatant santykinė jo būklės pokyčių reikšmė ir pobūdis vadinamųjų spalvų kodų matricų diagramų pavidalu, skirtų apibendrintų duomenų pateikimui, padedantiems priimti sprendimus dėl MPO būklės diagnozavimo. Taigi, kiekvieną iš pasirinktų parametrų būsenų klasių (2) užkodavus tam tikru matomo spektro spalvų kodu ir atitinkamo parametrų rinkinio informacinio lauko pavidalu pateikus santykinę A j * reikšmę, gauname spalvą. -kodų matricos - MPO būsenų diagramos.
Stebimas procesas (objektas) gali būti: a) sudėtingam techniniam MPO - slėgis, temperatūra ir kt.; b) finansiniams ir ekonominiams MPO - akcijų (obligacijų) indeksai arba valiutų kursai, tam tikros rūšies akcijų skaičius, akcijos nominali vertė ir kt. Vertinamos proceso (objekto) charakteristikos gali būti: a) sudėtingam techniniam MPO - amplitudė, dažnis, sklaida ir kt.; b) finansiniams ir ekonominiams MPO - akcijų kaina (nominali, svertinis vidurkis) ir kt. Vertinamoms charakteristikoms naudojami dinaminiai parametrai gali būti: a) sudėtingų techninių MPO - greitai kintantys (vibracijos parametrai), lėtai kintantys parametrai, trajektorijos parametrai; b) finansiniams ir ekonominiams MPO – kontroliuojami kiekvienos biržos bendrovės rodikliai ir kt. Metodo esmė ta, kad norint pateikti vizualinį vaizdą operacinei dinaminei MPO apibendrintos būsenos pokyčių analizei, dinaminių parametrų kitimo pagal valdomą charakteristiką tolerancijos įvertinimo rezultatai. tiriamo proceso paverčiami atitinkamais informaciniais signalais, apibendrinus visą parametrų rinkinį tam tikru laiko intervalu, kurių dinaminės analizės metu nustatoma santykinė daugiaparametrinio objekto integralios būsenos pokyčio reikšmė ir pobūdis. . Konvertavimo operacija atliekama generuojant atitinkamą matomo spektro spalvinį signalą, atsižvelgiant į fakto tolerancijos įvertinimo rezultatus ir dinaminio parametro kitimo kryptį (krenta - kyla), apibendrinus visą parametrų rinkinį duotą laiko intervalą, o informacinius signalus atvaizduojant per matricinę diagramą, kurios stulpeliai atitinka objekto parametrų būsenos įvertintos klasės santykinę reikšmę, linijos atitinka laiko nurodytus intervalus, o santykinę reikšmę ir pobūdį. Objekto integralios būsenos pokytį lemia kitimo kryptys ir santykinės šio spalvų signalų laiko pokyčio vertės, apibendrintos visame parametrų rinkinyje pagal kontroliuojamą tiriamo proceso charakteristiką. Pagal naudojamą priežasties ir pasekmės priklausomybių, atsirandančių laikui bėgant MPO procesuose pagal parametrus, principą, MPO integralios (apibendrintos per visą dinaminių parametrų rinkinį) būsenos pokytį, identifikuotą stebimu procesu. (procesai), bus pateikiami laiko skalėje. Tai leidžia vienareikšmiškai pagal spalvomis koduotos matricinės diagramos tipą, kuri, remiantis jos pateikimo aiškumu, gali būti klasifikuojama kaip pažintinė (t. y. generuojanti naujas reikšmes APR), stebimais momentais laikas per visą rinkinį, santykinis proceso raidos mastas ir pobūdis MPO. Stebimos charakteristikos (parametras, įmonės rodiklis) A diskretizacijos laipsnis ir spalvinio sprendimo pasirinkimas lemia APR priklausomai nuo objekto specifikos ir sprendžiamos problemos sąlygų operatyvinei diagnostikai naudojant dinaminius informacijos duomenis. Taigi siūlomo metodo naujumas, palyginti su žinomais objekto būsenos diagnozavimo prietaisais ir metodais, slypi tame, kad visas dinaminių parametrų rinkinys, apdorotas tolerancijos metodu pagal tiriamo proceso kontroliuojamą charakteristiką, yra apdorojamas tolerancijos metodu. paverčiami atitinkamais informaciniais signalais, apibendrinant per visą parametrų rinkinį, santykinis daugiaparametrinio objekto integralios būsenos pokyčių dydis ir pobūdis. Tuo pačiu metu vaizdo monitoriaus ekrane, laiko skalėje, santykinė reikšmė ir pokyčio pobūdis kiekvienos komponentinės parametrų pokyčių klasės (krenta, kyla, nesikeičia), kurių visuma apibūdina parametrų dinamiką. nuosekliai laike bus rodoma integrali objekto (proceso) būsena. Siūlomo metodo esmė puikiai iliustruojama finansinėms MGO, pavyzdžiui, tiriant įvairius rodiklius, apibūdinančius listinguojamų įmonių akcijų kainų dinamiką. Fig. 1 paveiksle parodytas tradicinis kontroliuojamo standartinio rodiklio pokyčių grafikų pateikimas skaičiui (N=7) įmonių, kurių kiekviena su tam tikru diskretiškumu pateikia atitinkamas rodiklio reikšmes, kurių aibė apibūdina šios bendrovės akcijų kainų pokyčių dinamiką. Fig. 2 paveiksle pavaizduotas vaizdinis visų N įmonių apibendrinto standartinio rodiklio keitimo procesas MPO būsenų spalvinės matricos diagramos pavidalu, kur A j * yra santykinis įmonių skaičius, kiekvienos kontroliuojamas indikatorius. iš kurių priklauso j-ajai būsenos klasei (nagrinėjamu atveju j = 3) ; t i-5 yra stabilaus (panašaus į laviną) akcijų kainų pokyčių proceso pradžia, o t i+8 pabaiga.< A 1 , A 2 , A 3 >identifikuotos tipinio rodiklio (parametro) būsenų klasės, kurių dinaminis derinys (integracija) lemia atitinkamas būsenos klases< K с, K р, K п >tiriamo MPO, kur K c – stacionari MPO būsenos klasė, K p (K p – MPO būsenos klasė, kurią sukelia aibės A j * komponentų pasikeitimas (augimas arba kritimas). Siūlomas metodas leis gauti naujas netradicines MPO būsenų dinamikos vaizdavimo formas. Taigi, derinant aibės (parametrų būsenų klasių) A j * dalelių vaizdavimą viename bendrojo informaciniame lauke. A * gauname kompaktišką MPO būsenų pasiskirstymo dinamiką (3 pav.) Šiuo atveju MPO perėjimo iš vienos būsenos į kitą dinaminės analizės aiškumas užtikrina MPO dinaminių būsenų vadinamųjų nelyginių (neaiškių, neaiškių) klasių K n identifikavimo (dekompozicijos), kurioms būdingas neapibrėžtumas, kurį sukelia vienu metu didėjantis ir mažėjantis aibės A komponentų skaičius, aiškumą * Analizė nagrinėjamų apibendrintų duomenų apie MPO atvaizdų (2, 3 pav.), atskleidžiantys siūlomo metodo esmę, leidžia atlikti operatyvinę dinaminę MPO integralios būsenos analizę, įskaitant analizuojamo rodiklio pokyčio pobūdį. (procesas) apibendrinta pagal visus parametrus (įmones) visam objektui (mainai). Taigi, atliekant dinaminę programinės įrangos būsenos pokyčių analizę siūlomu metodu, kurio vienas iš įgyvendinimo pavyzdžių parodytas fig. 3, leidžia:
a) nustatyti tvarų lavina tipo kainų augimo pobūdį, palyginti su įmonės akcijų skaičiumi intervale (t i-5 - t i-3), taip pat stabilų ir laipsnišką kainų augimo mažėjimo pobūdį. intervalas (t i+2 - t i+4);
b) nustatyti stabilų santykinio įmonių akcijų skaičiaus kainų kritimo intervale (t i - t i+4) pobūdį, taip pat stabilų ir lavininį kritimo pobūdį. kainų mažėjimas intervale (t i+5 - t i+8);
c) įvertinti kainų kurso pokyčių (augimo ar kritimo) diagramos pasiskirstymą per visą stebimų parametrų (rodiklių) rinkinį, taip pat jų tarpusavio ryšius pagal laiko ašį, leidžiantį įvertinti bendrą pinigų pasiūlos judėjimo dinamika laikui bėgant;
d) santykinai įvertinti didžiausią (minimalų) kainų normos pokyčio (augimo ar kritimo) dydį bendram įmonių, nusprendusių keisti tarifus, skaičiui. Taigi metodas leidžia vizualiai atvaizduoti objekto integralios būsenos dinaminę analizę iš vaizdo monitoriaus ekrano, greitai (realiu laiku) aptikti MPO būsenų klasės pokytį ir įvertinti santykinį būsenos dydį ir pobūdį. keistis visame valdomų parametrų rinkinyje. Metodo pranašumai apima:
galimybė identifikuoti naujas (sistemines) tiriamų procesų savybes ir modelius MPO dėl apibendrintų viso parametrų rinkinio vertinimo rezultatų pateikimo jų kitimo dinamikoje toks vizualinis dinaminis vaizdavimas leidžia visapusiškai MPO integralios būsenos pokyčių dydžio ir pobūdžio įvertinimas, kai yra daug įvairių kontroliuojamų matavimo parametrų, kurie gali būti įvairių tipų;
didelis efektyvumas pateikiant bendrą programinės įrangos būsenos keitimo proceso raidos vaizdą su galimybe įvertinti jos kūrimo pobūdį, sutrumpinant laiką, reikalingą analizuoti dinaminę informaciją ir technines priemones, naudojamas jai pateikti informacijai pateikti. procesoriaus-analitiko, kuris rengia sprendimus dėl programinės įrangos būklės diagnostikos ir kuris yra automatizuotos operacinės sistemos diagnostikos elementas, sprendimų priėmimo palaikymas. Naudojant išradimą, reikėtų tikėtis antrinio efekto, kurį sudaro įvairių techninių objektų ir organizacinės bei technologinės klasės sistemų diagnostinių sistemų sąnaudų sumažinimas. Patartina jį naudoti gaminių techninės ir funkcinės būklės identifikavimo, atpažinimo, kontrolės ir diagnostikos sistemose aviacijos ir kosmoso pramonėje, taip pat energetikos sektoriuje bei finansinėje ir ekonominėje veikloje.
REIKALAVIMAS
Daugiaparamečio objekto ar proceso būsenų dinaminės analizės metodas, kurį sudaro greitas parametrų tolerancijos įvertinimo rezultatų konvertavimas į atitinkamus informacinius signalus tam tikru laiko intervalu, pasižyminčiu tuo, kad amplitudė, dažnis ir kt. gali būti vertinamos proceso charakteristikos kokybė ir pan. charakteristikos naudoja dinaminius parametrus, konvertavimo operacija atliekama generuojant atitinkamą matomo spektro spalvinį signalą, priklausomai nuo fakto tolerancijos įvertinimo rezultatų ir krypties. dinaminio parametro keitimas (krenta, kyla, nesikeičia) apibendrinant visą parametrų rinkinį tam tikru laiko intervalu, informaciniai signalai rodomi naudojant spalvų kodo matricos diagramą, kurios stulpeliai atitinka santykinę parametro reikšmę. įvertintos objekto parametrų būsenos klasės, o eilutės iki duotų laiko intervalų, nustato objekto integralios būsenos pokyčio santykinę reikšmę ir pobūdį kitimo kryptimis bei santykinį šio laiko pokyčio dydį. spalvų signalai.Nerštas– parengtos visos sąlygos įvykdymui.
Pasirengimas– suteikiami visi ištekliai, tačiau procesas nevykdomas dėl išorinių aplinkybių.
Aktyvi būsena– tiesioginis procesoriaus naudojimas.
Lūkesčiai– procesas gali būti nutrauktas dėl daugelio priežasčių: bandymo gauti išteklius arba jo atsisakyti, kūrimo, naikinimo ar kitų veiksmų, susijusių su kitais procesais, pertraukimo atsiradimo (aritmetinio perpildymo, patekimo į saugomą teritoriją). RAM ir kt.), bendras poreikis sinchronizuoti lygiagrečius procesus.
Pabaiga– normalus arba avarinis išjungimas.
15. Procesų planavimas. Tvarkaraštis. Dviejų lygių procesų valdymo sistema. Planuotojų tipai.
Daugiaprograminėse operacinėse sistemose keli vartotojai vienu metu gali reikalauti išteklių, tai yra, yra daug nepriklausomų procesų, todėl operacinė sistema turi atlikti planavimą.
Proceso planavimas– valdyti išteklių paskirstymą tarp įvairių procesų, perduodant kontrolę jiems pagal konkrečią strategiją.
Proceso išsiuntimas– proceso parinkimas ir valdymo perdavimas jam.
Proceso vadovas– OS dalis, atsakinga už siuntimo procesus.
Proceso planuoklis– funkcinių modulių rinkinys, kuris atlieka procesui valdyti būtinas operacijas. Jis yra atsakingas už eilės procesų sudarymą ir tos eilės struktūros valdymą.
Dviejų lygių procesų valdymo sistema(naudojama daugumoje OS):
- Ilgalaikis planavimas- Auksciausias lygis. Veiksmai, kurie sistemoje yra reti, bet reikalauja didelių sistemos išlaidų, yra perkeliami į šį lygį. procesas laikomas programos naudojimo virtualioje mašinoje būsenų rinkiniu.
Šio lygio generavimo būsena yra reikalingos virtualios mašinos sukūrimas planuotojo. Šio lygio ypatumas yra tas, kad reikalavimų generuoti darbą šaltinis yra išorinis procesorius. Generuojant atliekami šie veiksmai: rezervuojami visi reikalingi ištekliai, rezervuojama atmintis, sukuriama duomenų struktūra.
Parengties būsena – suteikiami visi virtualios mašinos ištekliai, išskyrus virtualų procesorių.
Baigta būsena – išleisti visi ištekliai, kurie buvo panaudoti kuriant virtualią mašiną. - Trumpalaikis planavimas- Žemesnio lygio. Šiame lygyje virtualaus procesoriaus veikla yra imituojama procesoriuje.
Aktyvi būsena yra virtualaus procesoriaus darbo vykdymas. Taikymas apatiniame lygyje... viršutiniame lygyje. Bet koks darbas pasiekia procesorių per sistemos planavimo ir dispečerines programas.
Planavimo tipai:
- Vieningas planuoklis- integruotas į OS branduolį, naudojamas visoms užduotims atlikti.
- Padalintas planuoklis– planavimo modulis dedamas kiekvienos vartotojo programos adreso dalyje. Tada procesas vykdo skambučio rutiną, kad pats atsidurtų eilėje vykdymui. Tai leidžia kiekvienai programai turėti savo planavimo strategiją.
16. Klasikinės eilės procesų vykdymui disciplinos.
FIFO (pirmas įėjimas – pirmas išėjimas)– laukimo laiko dispersijos mažinimas.
LIFO (Last In – First Out)– lengva įdiegti, yra kamino atminties kūrimo pagrindas.
LIFO ir FIFO bendra yra tai, kad užklausų laukimo laikas eilėje yra vienodas, neatsižvelgiant į procesoriaus charakteristikas. Visi procesai eilėje lauks vienodai.
17. Ciklinio proceso planavimo algoritmas.
Algoritmas pagrįstas FIFO disciplina.
Procesai parenkami iš eilės ir vykdomi eilės tvarka, pradedant nuo pirmojo. prioritetą lemia tiesinė proceso padėtis eilėje. Trūkumas: vienas procesas gali užimti centrinį procesorių ilgą laiką. Norint pašalinti šį trūkumą, kiekvienam procesui priskiriamas laiko intervalas, kvantas. Pasibaigus kvantui, procesas nutraukiamas ir įtraukiamas į eilės pabaigą. Šis metodas naudojamas daugelyje operacinių sistemų. Diskriminacija tarp ilgų ir trumpų užklausų atsiranda automatiškai. Trumpi prašymai aptarnaujami greičiau.
18. Procesų prioritetinio planavimo algoritmas. Statinis ir dinaminis prioritetų planavimas.
Prioritetas– skaičius, apibūdinantis proceso privilegijų laipsnį naudojant išteklius (sveikasis skaičius, trupmena, didesnis už nulį, mažesnis už nulį).
Kiekvienam procesui priskiriamas prioritetas, kuris lemia jo padėtį kitų procesų atžvilgiu. Žemiausio prioriteto procesas vadinamas viengungis, nes vykdo tuščias komandas. OS projektavimo etape prioritetai skirstomi į grupes. Grupių skaičius parenkamas taip, kad apdorojimo metu procesai atskirose grupėse nesibaigtų. Prioritetų ribos ir skaičius gali skirtis.
Statinis prioritetų planavimas– procesus kūrimo metu galima suskirstyti į grupes keliais būdais: pagal išteklių užklausas, pagal programos, kuriai priklauso šis procesas, prioritetą, pagal šios programos laiko sąmatą, pagal proceso tipą, nepriklausomai nuo išteklių. naudojamas.
Dinaminis prioritetų planavimas– prioritetas matuojamas kaip reikalingos paslaugos ir faktiškai gautos paslaugos skirtumo funkcija, tai yra, procesas juda prioritetinėmis grupėmis priklausomai nuo sunaudoto laiko ar išteklių.
19. Adaptyvaus-refleksinio proceso planavimo algoritmas.
Algoritmas valdo faktinį atminties naudojimą. Planavimo pradžioje kiekvienam procesui nustatomi atminties ir virtualaus procesoriaus laiko naudojimo limitai. Tada OS prisitaiko prie kiekvieno proceso darbo srities viso jo vykdymo metu. Atminties apribojimai nustatomi įvertinus esamą atminties tūrį ir įvertinus šio tūrio pokyčių vektorių, gautą analizuojant proceso veikimą per ankstesnį laiko pjūvį. Jei yra pakankamai atminties, tada yra skiriamas laiko intervalas, kurio reikšmė yra atvirkščiai proporcinga maksimaliam procesui reikalingos atminties kiekiui. Šio požiūrio idėja yra orientuoti sistemą į procesus su minimalia darbo zona.
20. Prevenciniai procesų planavimo algoritmai.
Algoritmas naudoja strategiją, pagal kurią dabartinį procesą gali užbėgti kitas procesas. Pavyzdžiui, apdorojus pertraukimą, vykdymui priskiriamas aukštesnio prioriteto procesas. šiuo atveju iškeldinimo procesą turi iš naujo apdoroti planuotojas. Strategija su prevencija gali būti kaitaliojama su strategija be išankstinės prevencijos. Pavyzdžiui, kiekvienam procesui įvedamos dvi vėliavėlės: procesas gali būti užgrobtas arba ne, o procesas gali užgrobti kitą arba ne.
21. Kelių eilių procesų priežiūros disciplinos. Paprastos ir prioritetinės disciplinos.
Organizuojamos N eilės. Visos užklausos eina į eilės pabaigą. Pirmasis procesas iš eilės (i) atvyksta aptarnauti tik tada, kai visos eilės nuo (i) iki (i – 1) yra tuščios, jei laiko pjūvio nepakanka, tada nepakankamai aptarnaujamas procesas patenka į eilės pabaigą su numeriu (; i+1). Jei procesas peržengia eilę N, galimi du variantai: arba jis aptarnaujamas iki galo, arba pagal ciklinį algoritmą.
Prioritetinė kelių eilių aptarnavimo disciplina.
Įeinantys procesai suskirstomi į eilę pagal esamus prioritetus.
Šiuos prioritetus lemia proceso parametrai. Daugelyje operacinių sistemų planavimo algoritmai kuriami naudojant kvantavimą ir prioritetus. Pavyzdžiui, planavimas gali būti pagrįstas kvantavimu pagal dydį arba proceso pasirinkimo iš eilės tvarką lemia procesų prioritetai.
Plačiąja prasme informacija yra vieno objekto atspindys kito. Todėl informacijos egzistavimui būtinas objektas, kurio būsena atsispindėtų, atspindintis objektas ir sąlygos, užtikrinančios refleksijos proceso praėjimą. Jei atspindinčiam objektui suteikiama galimybė tikslingai paveikti atspindėto objekto būseną, tada vyksta kontrolė.
Bendriausia forma sistema, kurioje įgyvendinama kontrolė (valdymo sistema), apima (1.1 pav.): išorinę aplinką, valdymo objektus, valdymo objektus ir informaciją! sąlyga.
Valdymo procesas vyksta taip: aplinka, darydama įtaką valdymo objektams, keičia jų būseną. Dėl to valdymo objektai gauna informaciją apie valdymo objekto būseną, ją analizuoja ir sukuria valdymo veiksmą, kuris perkelia valdymo objektus į naują būseną. Kadangi valdymo veiksmas susideda iš valdymo objektų, atspindinčių valdymo objektų būseną, jis taip pat yra susietas su informacija. Toliau skirsime būsenos informaciją ir valdymo informaciją.
Valdymo procesas yra nenutrūkstamas ir cikliškas. Vienas uždaras ciklas apima šiuos etapus: būsenos informacijos rinkimas iš valdymo objektų; būsenos informacijos transformavimas į valdymo informaciją (sprendimų formavimas) ir valdymo informacijos perdavimo procesas. Vykdant pavedimus objektai keičia savo būseną, o tai sukelia naują valdymo proceso ciklą.
Taigi valdymo procesas yra informacijos rinkimo, transformavimo ir perdavimo procesas, dėl kurio pasikeičia valdymo objektų būsenos. Pagal šią svarbiausią valdymo įgyvendinimo sąlygą
yra užtikrinti keitimąsi informacija tarp valdymo sistemos objektų, kurie, kaip taisyklė, yra dideliais atstumais vienas nuo kito.
Informacijos kiekis ir valdymo objekto neapibrėžtis
Informacijos kiekis, esantis informacijoje, kad koks nors valdymo objektas yra būsenoje
kur yra tikimybė, kad objektas bus būsenoje.
Ši formulė turi aiškią fizinę prasmę: kuo mažesnė apriorinė (prieš gaunant informaciją) būsenos tikimybė, t.y. kuo ji netikėtesnė, tuo daugiau informacijos yra apie tai, kad ji įvyko.
Matematinis informacijos kiekio vienoje būsenoje lūkestis vadinamas entropija:
Entropija yra valdymo objekto neapibrėžtumo matas. Idealiu atveju, kai, pirma, informacija iš valdymo objektų turi pilną informaciją apie jos būseną ir, antra, informacija neprarandama perdavimo proceso metu, gavęs informaciją valdymo objektas a posteriori nustato tam tikrą valdymo objekto būseną. tikimybė Nuo tada Vadinasi, t.y., pašalinamas valdymo objekto neapibrėžtumas.
Realiomis sąlygomis informacija iš valdymo objektų gali nevisiškai apibūdinti savo būseną, o dalis informacijos gali būti prarasta perdavimo proceso metu, t.y., informacijos perdavimas praktiniais atvejais visiškai nepanaikina valdymo objekto neapibrėžtumo.
Kiekybiškai valdymo objekto liekamasis neapibrėžties matas, gavus iš jo informaciją, pasižymi sąlygine entropija, kurią lemia tikimybė, kad valdymo objektas gaus informaciją apie valdymo objekto buvimą būsenoje, kol jis yra būsenoje.
Sąlyginė entropija, apskaičiuota visų galimų valdymo objekto būsenų vidurkiu (vadinkime tai likutine entropija)
Taigi liekamoji entropija apibūdina informacijos praradimą kaupiant informaciją apie valdymo objektą ir ją perduodant.
Informacijos perdavimo proceso valdymo sistemos reikalavimai
Informacija iš valdymo objektų į valdymo objektus ateina ne nuolat, o tam tikrais, paprastai atsitiktiniais, laiko momentais užbaigtų masyvų – pranešimų pavidalu. Todėl valdymo objektų neapibrėžtumas laikui bėgant kinta. Teisingos valdymo informacijos generavimas valdymo objektuose, užtikrinantis sėkmingą valdymo sistemos funkcionavimą, galimas tik iki tam tikro neapibrėžtumo lygio. Viršijus šį lygį, valdymo procesas gali nepavykti, nes valdymo informacija nustoja atitikti valdymo objekto būseną.
Panagrinėkime diagramą (1.2 pav.), iliustruojančią valdymo objekto entropijos kitimą laike, t.y., jo būsenos neapibrėžtį valdymo sistemos valdymo objektui. Diagramoje: - maksimali entropija, atitinkanti atvejį, kai visų galimų valdymo objekto būsenų tikimybės yra lygios (maksimali neapibrėžtis); - didžiausia leistina entropijos vertė, atitinkanti didžiausią leistiną neapibrėžtį, kuriai esant dar įmanoma sukurti pagrįstą valdymo informaciją; - informacijos apie objektų būklę atnaujinimo momentai; - likutinė entropija informacijos apie objektų būseną atnaujinimo proceso pabaigoje - laikotarpis, per kurį nėra kontrolės (kontrolės gedimo intervalas)
Diagramoje parodyta, kad valdymo proceso egzistavimo sąlyga yra nelygybės įvykdymas. Reikšmė nustatoma pagal ryšį kur yra funkcija, apibūdinanti entropijos kitimo procesą intervalais tarp informacijos atnaujinimo momentų.
Taigi valdymo proceso egzistavimo sąlyga savavališkam momentui bus
Iš minėtos nelygybės išplaukia du pagrindiniai keitimosi informacija kontrolės sistemoje reikalavimai:
perdavimo patikimumo ir tikslumo reikalavimai, kurie lemia liekamąją neapibrėžtį gavus informaciją;
leistino pranešimų delsimo reikalavimus, apibrėžiant priimtinus informacijos apie valdymo objektų būklę atnaujinimo intervalus
Paprastai tariant, tarp šių reikalavimų yra ryšys. Iš tiesų diagrama rodo, kad didėjant
N ost, ty sumažėjus tikslumui ir patikimumui, valdymo procesas gali būti išsaugotas, jei sutrumpėja informacijos pateikimo laikas.
Informacijos perdavimo procesui užtikrinti sukuriama informacijos perdavimo sistema arba ryšių sistema, kurioje turi būti įvykdyti visi perdavimo procesui keliami reikalavimai.
Valdymo sistemoje perduodama informacija yra nevienalytė savo turiniu ir gali būti suskirstyta į kategorijas, kurių kiekvienai būdingi tam tikri perdavimo procesui keliami reikalavimai. Kategorijos gali skirtis pagal informacijos svarbą ir skubumą. Pirmuoju atveju jos vadinamos svarbos kategorijomis. Šių kategorijų informacijos perdavimo procesui taikomi skirtingi pristatymo patikimumo reikalavimai. Antruoju atveju yra skubos kategorijos, kurių reikalavimai skiriasi leistinu vėlavimu.
Nustatyti konkrečius kiekybinius reikalavimus įvairių kategorijų informacijai perduoti, griežtai formuluojant problemą, yra itin sunku, o tai paaiškinama būtinybe sukonstruoti apibendrintą kontrolės sistemos efektyvumo kriterijų, atsižvelgiant į nuostolių įtaką ir įvairių kategorijų pranešimų iškraipymai perdavimo proceso metu. Praktikoje kiekvienu konkrečiu atveju reikalavimai keliami remiantis šaltinių ir informacijos vartotojų (vartotojų) sąveikos, kurios metu vyksta mainai, pobūdžio analize. Reikėtų atsižvelgti į tai, kad pervertinus sistemai keliamus reikalavimus atsiranda didelių papildomų išlaidų.
Apsvarstykite pagrindines prielaidas, kuriomis galima naudotis nustatant reikalavimus įvairių kategorijų pranešimų siuntimo procesui.
Įspėjamieji pranešimai ir telemetrijos informacija.Šios kategorijos gali būti derinamos dėl bendro valdymo sistemos objektų sąveikos algoritmo, kuris yra toks.
Valdymo objektų informaciniai jutikliai, stebintys tam tikrus sistemos parametrus, praneša valdymo objektui apie galimą jo būsenos pasikeitimą (įspėjimo sistemose apie galimą „katastrofą“). Remdamasis šia informacija, valdymo objektas priima sprendimą ir apie tai praneša vykdomiesiems objektams. Paprastai tarp jutiklio suveikimo momento ir galimo sistemos būsenos pasikeitimo yra tam tikras laiko intervalas, tada pranešimo informacijos delsa perdavimo metu neturėtų viršyti
kur atitinkamai reikia laiko sprendimui priimti ir komandai įvykdyti.
Šiuo metu perspėjimo sistemoms, kuriose perduodamos informacijos apimtis siekia kelias dešimtis bitų, laikas Tdop pasirenkamas nuo 0,1 iki 10 s.
Pranešimo pranešimo klaidos veda prie jos nesuvokimo ir dėl to galimos „katastrofos“. Remiantis tuo, leistina klaidos tikimybė perdavimo procese turėtų būti parinkta taip, kad neturėtų didelės įtakos bendrai „katastrofos“ tikimybei. Dėl tų pačių priežasčių gali būti nustatyti pranešimo pranešimų pristatymo patikimumo reikalavimai.
„Nelaimė“ dažniausiai reiškia įvykį, kuris praktiškai nepriimtinas, todėl pristatymo patikimumas ir patikimumas turi užtikrinti praktinį klaidingo perspėjimo informacijos priėmimo ar praradimo negalėjimą. Praktinio neįmanomumo sąvoka apibrėžiama atsižvelgiant į naudojimo sritį. Taigi, jei nurodome, kad sistema turi užtikrinti klaidos tikimybę, tai norint patikrinti šio reikalavimo įvykdymą, reikia vykdyti siuntimus 1 pranešimo/s dažniu kelias dešimtis tūkstančių metų. Tokio eksperimento praktiškai neįmanoma įgyvendinti.
Jei nustatome tikimybės vertę, tai bandymai turėtų būti atliekami maždaug vienerius metus, o tai yra realus laikotarpis. Remiantis šia leistina klaidos ir pranešimo praradimo tikimybės verte, įspėjimai daugeliu atvejų parenkami per
Reikalavimai dėl leistino telemetrinės informacijos vėlavimo nustatomi taip pat, kaip ir įspėjimo sistemose. Vertė šiuo atveju nustatoma pagal išmatuoto proceso dažnių spektrą. Priimtinos klaidų ir pranešimų praradimo tikimybės vertės gali skirtis. Paprastai perdavimo patikimumo reikalavimai yra griežtesni. Tai paaiškinama tuo, kad išnykus kuriam nors iš matuojamo proceso pavyzdžių, pasekmes galima išlyginti dėl informacijos iš kaimyninių mėginių. Įvykus klaidai, galimi staigūs skaitymo smaigaliai ir reikšmingi valdymo elemento veiksmų pokyčiai.
Patirtis eksploatuojant daugybę telemetrijos sistemų automatizuotose procesų valdymo sistemose rodo, kad praradimo ir paklaidos tikimybių ribinės vertės turi būti atitinkamai lygios ir 10-5. Kai kuriose sistemose, pavyzdžiui, radarų sistemose, šie reikalavimai turi būti griežtesni, o tai paaiškinama kontroliuojamų procesų intensyvumu ir tokių sistemų sprendžiamų užduočių svarba.
Dialogas ir informacinė informacija. Dialogo informacija perduodama tarp dviejų objektų (operatorius – operatorius, operatorius – kompiuteris) ir apima užklausas bei atsakymus nuo kelių dešimčių iki kelių šimtų bitų.
Yra žinoma, kad žodinis telefono dialogas praranda sklandumą, jei signalo delsa viršija 0,3 s. Jei dialogas organizuojamas keičiantis tekstais, tai sklandumas prarandamas dėl poreikio ne tik mąstyti, bet ir ruošti užklausas bei atsakymus. Remiantis tuo, dialogo sklandumas šiuo atveju negali būti laikomas informacijos delsimo reikalavimų nustatymo kriterijumi.
Su dialogo režimais siejama atsako laiko sąvoka – intervalas nuo užklausos pateikimo iki atsakymo gavimo momento. Faktas yra tas, kad šis mainų režimas organizuojamas operatoriui sprendžiant problemas, kurioms reikia pakartotinės prieigos prie nuotolinio objekto (operatoriaus ar kompiuterio). Patartina atskirti sprendžiamas problemas priklausomai nuo cirkuliacijos intensyvumo. Jei sprendimų priėmimo procesas susideda iš nenutrūkstamų „prašymo – atsako – koregavimo“ ciklų, atsako laikas turi būti parinktas taip, kad nesutrikdytų operatoriaus protinės veiklos. Šiuo atveju viršutinė grįžtamojo ryšio efektyvumo riba yra 2 s laikas (20]).
Tuo atveju, kai užduotis suskirstyta į keletą santykinai nepriklausomų etapų, o dialogas organizuojamas ciklais „duomenų paruošimas etapui - prašymas priimti sprendimą etapui - duomenų paruošimas etapui - etapo rezultatų įvedimas “, operatorius gali nutraukti samprotavimo eigą ir laukti rezultatų kitam etapui. Tokiu atveju atsako laikas ribojamas problemos sprendimui skirto laiko ir gali būti pasirinktas gana plačiose ribose. Pageidautina, kad jis sutaptų su kito etapo rengimo laiku.
Renkantis priimtinas pranešimo praradimo tikimybės reikšmes, reikia vadovautis tuo, kad dialogo metu informacijos perdavimą kontroliuoja operatorius. Atsakymo uždelsimas, viršijantis tam tikras ribas, gali būti suvokiamas kaip informacijos praradimas, leidžiantis operatoriui atnaujinti ciklą. Remiantis tuo, dialogo sistemos nekelia griežtų reikalavimų pranešimų pateikimo patikimumui. Taigi informacijos praradimo tikimybė yra lygi vidutiniam vieno iš 1000 ciklų pasikartojimui, o tai sudaro kelias dešimtis valandų nepertraukiamo operatoriaus darbo interaktyviu režimu.
Informacijos klaidos kelia žymiai didesnį pavojų dialogo sistemoms. Taip yra dėl jų bendros įtakos sprendimų rezultatams. Esant tokiai pačiai 10-3 tikimybei ir vidutiniškai 20 ciklų, reikalingų vienai problemai išspręsti, klaidingi rezultatai bus gauti 4% uždavinių. Esant 10–5 klaidos tikimybei, 0,004% atvejų reikėtų tikėtis neteisingų rezultatų, o tai priimtina daugeliui praktinių bendrosios paskirties sistemų.
Pagalbos informacijos gali būti prašoma sprendžiant problemą viename iš ciklų, o ne ją sprendžiant. Be to, jos apimtis ir reikalavimai perdavimo sistemai yra panašūs į interaktyvios informacijos apimtį ir reikalavimus.
Ypatingu atveju užklausa pateikti informacinę informaciją yra savarankiška operacija ir paprastai siejama su didelių informacijos kiekių (iki šimtų tūkstančių bitų), įskaitant informacijos ar skaitinių reikšmių rinkinį, perdavimu.
Nuorodinės informacijos paprastai prašoma palyginti ilgalaikiam naudojimui ir jai suprasti reikia šiek tiek laiko. Pavyzdžiui, norint daugiau ar mažiau išsamiai peržiūrėti skaičių lentelę arba informacijos rinkinį, kurio tūris yra 104 bitai, reikia maždaug 10 minučių. Akivaizdu, kad šios informacijos uždelsimas maždaug 3 minutes neturės didelės įtakos operatoriaus darbo efektyvumui.
Priimtinos klaidos ir informacijos praradimo tikimybių pasirinkimas turėtų būti pagrįstas informacinės informacijos turinio analize. Jei perduodamos skaičių lentelės, geriau prarasti reikšmes, o ne sukurti jas klaidingai.
Dauguma plačiai naudojamų sistemų gana sėkmingai veikia, kai vieno iš šių įvykių tikimybė yra 10–6. Pakanka pastebėti, kad visos šios knygos turinį galima perteikti ne daugiau kaip dešimt klaidų ar praleidimų. Viso prašomo masyvo išnykimo požiūriu, pristatymo patikimumui nekeliami dideli reikalavimai dėl operatoriaus vykdomos kontrolės, kaip dialogo sistemose.
Perduodant semantinę pamatinę informaciją, jos patikimumo ir patikimumo reikalavimai keliami identiški. Norint išlaikyti teksto skaitomumą, paprastai pakanka pateikti praradimo ir užsakymo klaidų tikimybių reikšmes, tačiau skaičių buvimas tekste žymiai sugriežtina reikalavimus, kaip ir perduodant lenteles.
Bendrosios ataskaitos ir įsakymai. Bendromis ataskaitomis ir įsakymais turime omenyje semantinę informaciją, kuri perduodama tarp žmonių valdymo sistemoje sprendžiant užduotis, kurios neautomatizuojamos. Tokios užduotys siejamos su valdymo ciklais, kai valdymo objekto problemos sprendimas arba komandos (instrukcijos) vykdymas reikalauja daug laiko (valandų, dienų). Todėl leistinas tokio tipo pranešimų delsimas gali svyruoti nuo dešimčių minučių iki kelių valandų bitų kiekiui.
Priimtinos pranešimų praradimo ir klaidos tikimybės reikšmės paprastai yra vienodos ir parenkamos atsižvelgiant į vieno valdymo objekto vaidmenį. Natūralu, kad užsakymams, skirtiems daugeliui objektų, šios vertės turėtų būti didesnės.
Šiuo metu yra sukaupta nemažai patirties tokio pobūdžio informacijos perdavimo sistemoms, užtikrinančioms gana priimtiną valdymo sistemų veikimo kokybę su praradimo ar klaidos tikimybe.
Fig. 1.3 pateikiami apytiksliai įvairios informacijos turinčios leistino vėlavimo priklausomybės grafikai
informacija apie šių pranešimų kiekį bitais. Atitinkamos pranešimų grupės sudaro skubos kategorijas.
Be pagrindinių patikimumo, tikslumo ir informacijos delsos reikalavimų, perdavimo sistemoms gali būti keliami ir kai kurie papildomi reikalavimai. Svarbiausi iš jų yra šie:
dvipusio mainų tarp automatizuotų valdymo sistemų objektų užtikrinimas;
galimybė perduoti informaciją tarp bet kurios poros objektų, iš vieno objekto į visus arba tam tikrą objektų rinkinį, taip pat tarp objektų, keičiančių savo vietą;
apsauga nuo neteisėto informacijos perdavimo ir jos gavimo;
teikiant naudą svarbesnei ir laiko atžvilgiu jautresnei informacijai.
Visi aukščiau išvardinti reikalavimai turi būti įvykdyti su minimaliomis perdavimo sistemos sukūrimo ir eksploatavimo išlaidomis.
Valdymo sistemų struktūros
Informacijos perdavimo sistemų konstravimo principams didelę įtaką turi valdymo sistemos struktūra, kuri lemia daugelio valdymo objektų ir valdymo objektų santykį valdymo procese.
Centralizuota valdymo sistema (1.4 pav., a) apima visų valdymo procesų įgyvendinimą viename centre.
valdymo organas, apdorojantis iš visų valdymo objektų gaunamą informaciją apie jų būklę. Kuriant kiekvieno valdymo elemento valdymo informaciją centralizuotoje struktūroje, atsižvelgiama į visų objektų būsenos informaciją.
Pagal šį principą visų pirma kuriamos įmonės valdymo sistemos.
Decentralizuotos struktūros valdymo sistemose (1.4,6 pav.) kiekvienas valdymo objektas turi savo valdymo organą, su kuriuo keičiasi informacija. Jei yra vienas valdymo tikslas, tai valdymo organai, priimdami sprendimus, taip pat gali naudoti informaciją apie valdymo objektų būklę visumoje. Pavyzdžiui, procesų valdymo sistemos yra sukurtos decentralizuotu principu.
Valdymo sistemos su kombinuota struktūra (1.4 pav., c) sujungia centralizuotų ir decentralizuotų struktūrų požymius. Tokių valdymo sistemų pavyzdys yra pramonės asociacijų valdymo sistemos.
Hierarchinės struktūros sistemose (1.4 pav., d) valdymo įgyvendinimo funkcijos yra paskirstytos kelioms pavaldžioms įstaigoms, tuo pat metu laikantis centralizacijos principo. Šiuo atveju fiksuoto lygio valdymo elementas yra aukštesnio lygio elemento valdymo elementas ir, savo ruožtu, sukuria valdymo informaciją žemesnio lygio elementams.
Informacija apie valstybę keičiamasi „iš apačios į viršų“, o valdymo informacija – „iš viršaus į apačią“. Neatmetama galimybė perduoti informaciją apie būseną tarp to paties lygio elementų.
Ypatingas dviejų lygių hierarchinės sistemos atvejis yra centralizuota struktūra su autonominiu valdymu (1.4 pav., e). Tipiški šių sistemų pavyzdžiai yra pramonės valdymo sistemos.
Valdymo sistemos interesais sukurta informacijos perdavimo sistema kuriama arba atsižvelgiant į valdymo struktūrą, arba nepriklausomai nuo jos. Reikia atsižvelgti į tai, kad pirmuoju atveju informacijos perdavimo sistema atskleidžia valdymo sistemos struktūrą.
Informacijos formos automatizuotose valdymo sistemose, duomenų samprata ir duomenų perdavimo tinklai
Automatizuota valdymo sistema – tai sistema, kurioje valdymo užduotis sprendžia žmonės, naudodami techninių priemonių rinkinį. Šiuo atveju informacijos mainai vyksta tiesiogiai tarp žmonių, automatikos įrankių ir žmonių, taip pat automatizavimo įrankių. Informacija perduodama žinučių forma: tarp žmonių -
telefono ir telegrafo, tarp techninių įrenginių, taip pat tarp techninių prietaisų ir asmens – duomenų pranešimų forma. Paprastai duomenų pranešimas yra formalizuota informacija, užkoduota pagal tam tikras taisykles, siekiant užtikrinti galimybę jį apdoroti techninėmis priemonėmis.
Duomenys nėra tiesiogiai skirti asmeniui, kaip informacijos gavėjui. Žmogus gali suprasti duomenis tik tada, kai jie yra tinkamai apdorojami ir pateikiami tokia forma, kuri tinka galutiniam naudojimui. Svarbus duomenų bruožas yra tai, kad duomenų pranešimai neturi vidinio pertekliaus, skirtingai nei, pavyzdžiui, telefono ir telegrafo pranešimai.
Fig. 1.5 paveiksle parodytas žmonių ir automatikos įrenginių sąveikos principas valdymo procese, pagrįstas įvairių komunikacijos tipų naudojimu.
Bendraujant telefonu tarp žmonių keičiamasi informacija, šis procesas artimas asmeniniam bendravimui. Telegrafo komunikacija taip pat užtikrina informacijos mainus tarp žmonių, tačiau tokiu atveju informacija iš anksto suformatuojama dokumentų (telegramų) pavidalu.
Perduodami duomenis operatoriai informaciją gauna ne tiesiogiai, o per abonentinius taškus, kur ji paverčiama duomenimis ir konvertuojama atgal.
Toliau į valdymo sistemas diegiant automatizavimo priemones, padidės duomenų vaidmuo bendrame perduodamos informacijos apimtyje. Technines priemones, kurios yra duomenų pranešimų šaltiniai ir vartotojai, galima suskirstyti į šias grupes:
1. Automatiniai registravimo jutikliai, kurie matuoja tam tikrą fizinį dydį ir paverčia matavimo rezultatus į duomenų pranešimą. Tai taip pat apima įrenginius, kurie teikia atvirkštinį duomenų pranešimų konvertavimą į tam tikrą fizinį dydį.
2. Vartotojo taškai (kartais vadinami terminalais), skirti žmogaus sugeneruotai informacijai paversti duomenimis.
Šiuo metu yra daug įvairių tipų abonentų taškų, kurie skiriasi sudėtingumu ir galimybėmis. Paprasčiausi abonentiniai taškai susideda iš telegrafo aparato ir elektrinės rašomosios mašinėlės arba specialaus prietaiso informacijai nuskaityti iš tarpinės laikmenos (perforuotos juostos, perforuotos kortelės, magnetinės juostos), į kurią pirmiausia ją įveda žmogus. Sudėtingesnės abonentinės stotys leidžia įvesti ir išvesti informaciją naudojant katodinių spindulių vamzdį, o tai palengvina operatoriaus darbą ruošiant duomenis perdavimui.
Galiausiai, yra abonentų taškai, teikiantys tam tikras pranešimų apdorojimo funkcijas (vadinamieji „išmanieji terminalai“).
3. Elektroniniai kompiuteriai ir duomenų bankai. Šie elementai priima informaciją, ją apdoroja (sprendžia problemas), saugo ir išduoda perduoti bet kuriam abonentiniam taškui to punkto operatoriaus prašymu.
Automatizuotoje valdymo sistemoje visos išvardintos techninės automatikos priemonės yra atskirtos erdvėje dideliais atstumais ir paprastai būtina užtikrinti duomenų perdavimą tarp bet kurių dviejų techninių priemonių. Šios funkcijos įgyvendinimas priskirtas ryšių sistemai, kurioje sukuriamas specialus posistemis – duomenų perdavimo tinklas (DT). Tokio tinklo abonentai gali būti tiek patys techninės priemonės, tiek operatoriai, kurie įveda ir išveda informaciją.
Paprastai PD yra sukonstruoti ir funkcionuoja panašiai kaip telefono tinklai, tačiau jiems būdinga nemažai ypatybių, kurias daugiausia lemia aukštas informacijos perdavimą užtikrinančių procesų automatizavimo lygis.
