авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

«Министерство образования и науки Российской Федерации Комитет по науке и высшей школе Правительства Санкт-Петербурга Комитет экономического развития, промышленной политики ...»

-- [ Страница 2 ] --

Так как конечный автомат - это высокоуровневая абстракция, используемая при проек тировании, его реализация на универсальном языке программирования содержит значитель ное количество кода, непосредственно не связанного с поведением автомата. Следовательно, задача выбора набора состояний реализованного автомата осложняется принятием решения о необходимом уровне абстракции. Следует сказать, что, как правило, получить такую инфор мацию из исходного кода невозможно, следовательно необходимо привнесение данной ин формации извне, например, инженером, исследующим программу.

Для решения данной задачи предлагается использовать механизм аннотаций в Java для помечания переменных состояния. Данная информация становится частью программного ко да, следовательно ее можно получить в ходе анализа абстрактного синтаксического дерева.

Следующим шагом является построения графа потока управления (содержащего также ранее добавленную информацию об анализируемых переменных состояния). Так как данный граф может быть достаточно сложен, в рамках данной работы мы ограничиваемся анализом одно го класса, примитивными типами в качестве переменных состояния, и не рассматриваем ис ключения как способ перехода между состояниями (кроме случаев перехода в состояние ошибки).

При анализе построенного графа потока управления применяются две основных техни ки минимизации количества состояний: отделение несвязанного с поведением автомата кода и переход к эквивалентному множеству состояний для выбранных переменных. Эти подходы по отдельности могут не давать достаточного улучшения, так как, в первом случае, несвя занного кода может быть мало, или, во втором случае, все переменные состояния могут быть, например, булевыми, или перечислениями.

Результат разработанной программы имеет вид описания автомата на языке GraphML.

Данный язык разметки выбран в силу универсальности XML, подмножеством которого он является, а также наличием поддержки этого формата некоторыми редакторами диаграмм.

Данное исследование показало, что статический анализ реализации программного про дукта в целях восстановления поведенческой модели может быть успешно применен. Инте грация необходимой для восстановления информации в собственно исходный код позволяет также говорить о возможности автоматической генерации расширенной документации, со держащей описание конечного автомата программы.





ЛИТЕРАТУРА:

1. Jonathan E. Cook. Wolf. Discovering Models of Software Processes from Event-Based Data [Элек тронный источник] : науч. статья / Jonathan E. Cook, Alexander L. – Электрон. дан. – Boulder, CO :

ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 1996. Режим доступа:

http://www.cs.colorado.edu/department/publications/reports/docs/CU-CS-819-96.pdf 2. Corbett, J.C.. Bandera: extracting finite-state models from Java source code [Электронный источник] :

науч.статья / Corbett, J.C., Dwyer, M.B., Hatcliff, J., Laubach, S., Pasareanu, C.S.. – Honolulu, Hawaii :

Режим доступа:

Dept. of Information and Computer Science, 2000.

http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber= УДК 004. А. В. Репнин (6 курс, каф. КСиПТ), В. И. Скорубский, к. т. н., доц. СПбГУ ИТМО СКАНЕР JTAG Рассматривается система сканирования печатных плат (PCB) с технологией гранич ного сканирования JTAG., применимая для программирования и тестирования проектов со зданных в Quartus II.

Система состоит из двух связанных разделов – портативного Сканера и внешнего мо нитора в РС, связанные по интерфесу rs232.

Сканер – портативный контроллер для исполнения операций Jtag-сканирования с ло кальным пультом в автономном режиме и с Монитором на ПК.

Монитор--система тестирования и диагностики в Borland C++ на ПК.В отличие от фирменных решений используется портативное управление сканированием, что позволяет увеличить скорость сканирования и при этом сохранить необходимый уровень тестирования и системную поддержку.

Сканер выполнен на основе микроконтроллера Aduc848 (фирма ADI), что обеспечи вает совместимость с доступным ПО, например, интерпретатором Jam-кода(Алтера) и следо вательно, возможна автономная загрузка и программирование ПЛИС. Для управления Ска нером и контроля результатов тестирования в автоматическом режиме и автономном ис пользовании необходимы локальные средства индикации (ЖКИ) и оперативного ручного управления с функциональной клавиатурой. Сканер работает с текущим Проектом, парамет ры которого загружены из ПК и включают такие признаки как номер проекта, количество ПЛИС в проекте, частные параметры каждой из ПЛИС(число pin, число cell, команды ТАР и др). Работа осуществляется посредством Jtag-операций с каждой ПЛИС или с двумя ПЛИС, режим задается с ПК. В автономном режиме тестируется каждая ПЛИС. Состояния реги стров сохраняются в массивах данных. Сканирование Jtag выполняется по временным диа граммам стандарта IEE1149 [1, 2]. Управление операциями Сканера реализовано с помощью клавиатуры на основе автоматной модели. Одной из задач интерпретации TAP-автомата яв ляется выбор кратчайшего пути на графе автомата для заданной пары состояний. Частный алгоритм решения этой задачи используется в Jam-Player51.[5 ]. КА определяет четверка (Q,,, ), где Q-множество состояний,,={ 0, 1 } входной алфавит, ТАР функция (таб лица) переходов, функция(таблица) выходов. Теоретико-множественное описание TAP автомата представляем N2= 16*16 таблицей кратчайших путей в координатах 16 состоя ний.Столбец j этой таблицы – множество условий, объединяющее все кратчайшие пути из i=1-N состояний Q к состоянию j є Q.Принята следующая нумерация состояний ТАР:





RESET 0 DRUPDATE IDLE 1 IRSELECT DRSELECT 2 IRCAPTURE DRCAPTURE 3 IRSHIFT DRSHIFT 4 IREXIT1 DREXIT1 5 IRPAUSE DRPAUSE 6 IREXIT2 DREXIT2 7 IRUPDATE В следующем массиве представлены строки таблицы переходов – в (i,j) координатах (i строкаб j-столбец) единица обозначает переход из i состояния в j в функции:

unsigned int code tap_go[16] = { 0x0003, 0x0006, 0x0108, 0x0030, 0x0030, 0x0140, 0x00c0, 0x0110, 0x0006, 0x0401, 0x1800, 0x1800, 0xa000, 0x6000, 0x8800, 0x };

В следующем массиве заданы строки таблицы минимальных путей:

unsigned int code tap_path[16] = { 0x0001, 0xFFFD, 0xFE01, 0xFFE7, 0xFFEF, 0xFF0F, 0xFFBF, 0xFF0F, 0xFEFD, 0x0001, 0xF3FF, 0xF7FF, 0x87FF, 0xDFFF, 0x87FF, 0x7FFD };

Шаг алгоритма выбора перехода из текущего состояния i в следующее j по минимальному пути в z:

TMS=Path[i,z];

(&(Path[i,j]&Go[i,j])&TMS) j J=0. Где i-строка битов j из таблиц tap_path[16] и tap_go[16], бит z в строке Path[i,z опреде ляет значение TMS и следующее состояние j выбирается при условии, что значение TMS совпадает с выбранным в &(Path[i,j]&Go[i,j]).Алгоритм используется для быстрого выбора пути в TAP и реализован в Сканере на языке C51.

ЛИТЕРАТУРА:

1. IEEE Std 1149.1- 2. AN 39: IEEE 1149.1 (JTAG) Boundary-Scan Testing in Altera Devices 3. Скорубский В. И., Овчаов Д. В., Макаров Д. А. Средства тестирования печатных плат с использо ванием технологии Jtag. Научно-технический вестник. вып 45 СПб:ИТМО 2007г СЕКЦИЯ «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ»

УДК 004.931;

004. Е. В. Сергеев (5 курс, каф. САиУ), Л. А. Станкевич, к. т. н., проф.

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ МЕТОДОМ КЛЮЧЕВЫХ ТОЧЕК В работе получены новые научные знания об использовании метода ключевых точек для распознавания лиц на изображениях.

На основе модернизированного метода ключевых точек было разработано программное обеспечение для распознавания визуальных образов. Эффективность программы исследова лась на задаче распознавания лиц. Процесс распознавания включает пять этапов:

1. Выборка экстремумов 2. Локализация ключевых точек 3. Вычисление магнитуд и ориентаций градиентов 4. Построение набора дескрипторов 5. Сравнение текущего набора дескрипторов с шаблоном Выборка экстремумов основывается на разнице значений пикселя, полученных при размытии исходного изображения фильтром Гаусса D( x, y, ) :

D( x, y, ) (G( x, y, k ) G( x, y, ))* I ( x, y) L( x, y, k ) L( x, y, ), где 1 2 2 (x y )/ G( x, y, ) e Для локализации ключевых точек используется пороговая функция. На рис. 1 пред ставлен результат выборки и локализации ключевых точек.

Исходное изображение Выделение ключевых точек Локализация ключевых точек Рис. Вычисление магнитуд m( x, y) и ориентаций ( x, y ) градиентов позволяет определить класс исследуемой точки как выпуклость или вогнутость и определить глубину иссле дуемой точки:

( L( x 1, y ) L( x 1, y)) 2 ( L( x, y 1) L( x, y 1)) m ( x, y ) ( x, y ) arctan(( L( x, y 1) L( x, y 1)) / ( L( x 1, y) L( x 1, y)) Этап локализации ключевых точек позволяет оставить лишь наиболее значимые клю чевые точки для дальнейшего анализа. Последним шагом работы метода является формиро вание дескрипторов ключевых точек, позволяющих производить точное сравнение с де скрипторами точек тестовых изображений. В данном примере, тестовым изображением слу жит фотография лица человека, который участвует в эксперименте. Сравнение дескрипторов происходит по алгоритму ближайшего соседа, позволяющему учесть зашумленность изоб ражения.

Выводы. В результате была экспериментально доказана возможность использования метода ключевых точек для детектирования и слежения за человеческим лицом на изобра жении. Использование рассмотренного метода позволяет достичь инвариантности распозна вания по отношению к аффинным преобразованиям, изменениям масштаба и различиям в контрастности и освещенности исследуемого объекта.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Е. В. Сергеев. Выпускная работа бакалавра «Исследование возможности использования метода ключевых точек для детектирования и слежения за лицами на изображениях». СПбГПУ, 2010 г. – с.

2. D. G. Lowe, "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints," Computer Science Depart ment, University of British Columbia Vancouver B.C., УДК 004. Е. С. Дубовик (5 курс, каф. САиУ), Л. К. Птицына, д. т. н., проф.

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНТЕРФЕЙСНЫХ АГЕНТОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ Бизнес-компании, внедряющие системы управления взаимоотношениями с клиентами, среди возможных направлений развития IT-инфраструктур выделяют инновационный под ход, связанный с интеллектуализацией их функциональных спецификаций и ориентирован ный на гибкое технологическое сопровождение и легкость внедрения, возможности исполь зования языков партнеров, поддержку принятия управленческих решений, учет требований, пожеланий клиентов, интерфейсных предпочтений и приемлемые показатели оперативности в управлении информацией. В контексте разработки качественных интерфейсов первосте пенную важность приобретает анализ формальных подходов к достижению требуемых свойств.

Один из апробированных подходов к совершенствованию эргономических свойств касается интерфейсов WEB-приложений. Усовершенствование базируется на выявлении не достатков интерфейсов по результатам обработки значений ответов тестеров.

Другой известный подход ориентируется на проектирование и совершенствование интерактивных графических человеко-машинных интерфейсов. В рамках этого подхода предлагаются методы оптимизации интерфейсов, основанные на использовании метода гео метрической оптимизации расположения графических элементов, связанных с дочерними окнами.

В отличие от известных, предлагаемый в работе подход, базирующийся на технологи ях интеллектуальных агентов, кардинально изменяет функциональную спецификацию про граммных систем, реализующих пользовательские интерфейсы.

В первую очередь вводится подсистема планирования действий, позволяющая обеспе чить необходимую гибкость интерфейсов по отношению к изменениям в характере окружа ющей среды и виде профессиональной деятельности. В связи с этим появляется новый класс формализаций процессов генерации пользовательских интерфейсов.

В ходе исследований поставлена цель формирования системно-аналитического наполнения формализаций процессов проектирования интеллектуальных интерфейсных агентов (ИИА) на основе динамического выбора алгоритмов планирования их действий в среде CRM-систем. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Формирование системы показателей качества функционирования интеллекту альных интерфейсных агентов CRM-систем.

2. Определение концепции создания подсистемы планирования действий интел лектуальных интерфейсных агентов CRM-систем.

3. Формализация выбора алгоритмического обеспечения подсистемы планирова ния действий интеллектуальных интерфейсных агентов для клиентов CRM систем.

4. Формализация выбора алгоритмического обеспечения подсистемы планирова ния действий интеллектуальных интерфейсных агентов для партнеров по биз несу, работающих в среде CRM-систем.

При решении задач выделены наиболее предпочтительные алгоритмы планирования действий ИИА: NONLIN, TWEAK, SNLP, UA и рассмотрены этапы их разработки.

Предлагаемая концепция системного подхода к формированию функциональной спе цификации интеллектуальных интерфейсных агентов базируется на следующих принципах:

1. Поведение агента (агентов) является результатом выполнения планируемых действий в среде CRM-системы (систем).

2. Действия агента (агентов) планируются в пространстве состояний CRM системы (систем).

3. План действий определяется посредством реализации алгоритмов нелинейного планирования, в структуре которых предусматривается конструктор цели и вы бор подцели, использование стратегии консервации, применение стратегии оп тимизации.

4. Выбор алгоритма планирования действий агента (агентов) осуществляется по критерию -оптимальности.

5. Типовые ситуации функционирования интеллектуальных интерфейсных аген тов разделяются на три группы, характеризуемые следующими особенностями:

а) умеренное быстродействие и несущественные емкостные ограничения ис пользуемых ресурсов CRM-системы в штатном темпе выполнения профессио нальных задач;

б) высокая скорость выполнения функций из-за частых измене ний в среде CRM-системы и условий выполнения профессиональных задач;

в) согласованное распределенное выполнение функций в сетевой инфраструктуре CRM-системы (систем) в условиях временных ограничений на решение профес сиональных задач.

Сформировано базовое множество алгоритмов, которое содержит шесть элементов:

NONLIN ARB, SGL, CFT ;

TWEAK MTC, NC, NO ;

SNLP MTC, DBL, CFT ;

UA MTC, NC, ORD ;

ADC ARB, DBL, CFT ;

MSC MTC, SGL, CFT.

При моделировании интеллектуальных интерфейсных агентов для клиентов определен класс планирования – автономное планирование. Автономное планирование является более предпочтительным, т.к. характеризуется умеренным быстродействием и несущественными емкостными ограничениями используемых ресурсов CRM-системы в штатном темпе выполнения профессиональных задач, что удовлетворяет требованиям работы клиентов.

На основе сформированных критериев и показателей качества выбран оптимальный алгоритм планирования действий ИИА – TWEAK.

Для партнров обоснован выбор распределнного планирования. При исследовании характеристик алгоритмов планирования особое внимание уделено их быстродействию. Рас пределнное планирование является более предпочтительным, т.к. характеризуется согласо ванным распределенным выполнением функций в сетевой инфраструктуре CRM-системы в условиях временных ограничений на решение профессиональных задач, что удовлетворяет требованиям работы партнров.

Исследования показали, что оптимальным алгоритмом планирования ИИА для парт неров является синтезированный алгоритм, который получил название MSC. Данный алго ритм ранее не существовал, поэтому формальное описание данного алгоритма и исследова ние его свойств и характеристик представляет расширенный интерес для IT-приложений.

Данный алгоритм может позиционироваться как модификация алгоритма NONLIN.

Новизна разработанного подхода заключается в формализации процессов проектиро вания интеллектуальных интерфейсных агентов для CRM-систем.

В ходе исследования интеллектуальных интерфейсных агентов для CRM-систем по лучены обобщения, которые могут стать основой для дальнейших разработок программного обеспечения в указанном направлении. При анализе удалось достичь полной функциональ ности и избежать априорной неопределнности.

УДК 004. С. Н. Власов (асп. каф. САиУ), Л. К. Птицына, д. т. н., проф.

СИСТЕМНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ПРЕОДОЛЕНИЮ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ Одно из перспективных направлений повышения конкурентоспособности информа ционных технологий для распределенных систем ориентируется на преодоление априорной неопределенности относительно состава инфраструктуры с помощью интеллектуальных агентов (ИА).

В условиях насыщенной распределенности инфраструктур механизмы синхронизации (МС) являются обязательными составляющими интеллектуальных агентов, действия кото рых планируются в зависимости от состояний окружающей среды. Стохастически изменяю щимся составом востребованных сервисов со стороны клиентов и гибким маневрированием технических мощностей ресурсов операторов инфокоммуникационных услуг обуславливает ся априорная неопределенность относительно состава инфраструктуры, в которой приходит ся планировать действия ИА. Преодоление априорной неопределенности относительно со става инфраструктуры и определение состояния окружающей среды осуществляется посред ством анализа результатов взаимодействия определенных групп агентов с ресурсами, пози ционированными в базовом профиле е архитектуры. При этом отправляются примитивные запросы, положительные или отрицательные результаты выполнения которых позволяют определить состояние выделенных ресурсов. При взаимодействии ИА с ресурсами актуали зируется необходимость их динамического поведения в условиях неопределенности.

Динамические характеристики преодоления априорной неопределенности относи тельно инфраструктуры могут определяться формальными методами, предложенными и раз работанными авторами, в условиях полного описания параллельно выполняемых запланиро ванных действий ИА.

Вместе с тем, в описаниях параллельно выполняемых запланированных действий многих известных ИА встречаются неопределенности. Подобная ситуация наблюдается в тех случаях, когда при проектировании соответствующего программного обеспечения осуществ ляется реинжиниринг или выбирается некоторый прототип в качестве ядра ИА, развиваемого в дальнейшем в соответствии с требованиями обоснованного технического задания. Однако и такого рода неопределенность не может являться препятствием для выяснения качества функционирования ИА, поскольку при развитии любой инфраструктуры в контексте конку рентоспособности на первый план выдвигается е эффективность.

При анализе архитектур ИА выясняется, прежде всего, широкая распространенность априорной неопределенности относительно функциональной спецификации объединения параллельных действий.

В соответствии с вышеизложенным появляется объективная необходимость развития формальных методов определения динамических характеристик преодоления априорной не определенности относительно состава инфраструктуры при неизвестных механизмах син хронизации параллельных действий.

Применительно к инфраструктуре гетерогенных сетей ставится задача определения ди намических характеристик преодоления априорной неопределенности относительно дей ствующего состава их инфраструктуры при неизвестных описаниях функциональной специ фикации объединения распараллеленных запланированных действий интеллектуальных агентов, выполняющих типовые запросы к их ресурсам. В качестве ресурсов рассматривают ся информационные источники. При определении динамических характеристик анализиру ется прохождение следующих типовых запросов: последовательный опрос группы реплици рованных источников;

последовательный опрос группы нереплицированных источников;

па раллельный опрос группы нереплицированных источников;

параллельный опрос группы реплицированных источников. Введение последовательного порядка опроса информацион ных источников во множество различных приемов осуществляется для обеспечения сравни тельного контекста эффективности преодоления априорной неопределенности относительно состава инфраструктуры.

К динамическим характеристикам относятся среднее время устранения неопределенно сти относительно действующего состава инфраструктуры и риск, определяемый как вероят ность того, что время устранения неопределенности превысит установленное ограничение.

Неопределенность в описании функциональной спецификации механизмов синхрони зации распараллеленных запланированных действий интеллектуальных агентов преодолева ется посредством интеграции метода свободного объединения и метода свертки подпроцес сов и е применения к логическим моделям распределенных процессов выполнения типовых запросов.

Для заполнения параметрического пространства логических моделей распределнных процессов выполнения типовых запросов при неизвестных описаниях механизмов объедине ния параллельных действий интеллектуальных агентов выдвигается и активизируется гипо теза о свободном объединении соответствующих им подпроцессов. Основная суть этой ги потезы заключается в том, что объединение наблюдается в некоторый момент промежутка времени от окончания первого до окончания последнего по времени подпроцесса из числа тех, которые отображаются дугами, входящими в соответствующую узловую вершину с не известным описанием МС.

При активизации выдвинутой гипотезы узловые вершины с неизвестным описанием МС заменяются системой дуг, связывающих ветви графа, и определяются вероятности новых переходов между неузловыми вершинами, чем обеспечивается возможность моделирования прохождения от одной последовательности подпроцессов к другой.

Благодаря заполнению параметрического пространства моделей типовых запросов обеспечивается возможность последующего применения модифицированного метода сверт ки для определения динамических характеристик. Формализация этого определения разраба тывается посредством перехода от анализа базовых примитивов к исследованию позициони рованных моделей.

С учетом полученных результатов анализа моделей устранения неопределенности от носительно состава инфраструктуры при неизвестных МС параллельных действий формиру ется расширенный состав формализаций для определения динамических характеристик ИА, включающий ранее выведенные аналитические соотношения для выражения риска.

Разработанное математическое обеспечение позволяет:

– проанализировать поведение динамических характеристик устранения неопределен ности относительно состава инфраструктуры в зависимости от функциональных специфика ций механизмов синхронизации параллельных действий интеллектуальных агентов, разме ров е распределенности, характеристик информационных ресурсов;

– выяснить возможные границы изменения динамических характеристик устранения неопределенности относительно состава инфраструктуры при использовании интеллекту альных агентов-прототипов с неизвестными описаниями механизмов синхронизации их па раллельных действий;

– обосновать требования к архитектуре интеллектуальных агентов при установленных требованиях к риску неустранения априорной неопределенности относительно состава ин фраструктуры.

Новизна приведенных результатов заключается в расширении формализаций для опре деления динамических характеристик устранения неопределенности относительно состава инфраструктуры за счет учета механизмов синхронизации параллельных действий интеллек туальных агентов с неизвестными функциональными спецификациями.

УДК 004. А. Н. Колычев (6 курс, каф. САиУ), Л. А. Станкевич, к. т. н., проф.

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ ПО ЭМПИРИЧЕСКИМ ДАННЫМ В работе получены новые научные знания о методах восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Задача восстановления зависимостей формулируется следующим об N разом. Задана выборка D - множество N пар, состоящих из вектора значений xi, y i i M свободных переменных xi, и значения одной зависимой переменной ( xij )M 1 M j. Также задано множество G g | g : гладких параметрических функ yi..

ций g g (b,,,..., ). Первый аргумент функции g - вектор-строка параметров b, последую щие – переменные из множества действительных чисел, рассматриваемые как элементы век тора свободных переменных. Рассмотрим произвольную суперпозицию, состоящую из не более чем r функций g. Эта суперпозиция задает параметрическую регрессионную модель f f (w, x). Модель f зависит от вектора свободных переменных x и вектора параметров w. Вектор w состоит из присоединенных вектор-параметров функций g1,..., gr, т.е.

W w b1 b2... br, где - знак присоединения векторов. Обозначим через fi множество всех суперпозиций, индуктивно порожденных элементами множества G. Требуется найти модель f i, которая доставляет максимум функционала p(w | D,,, fi ). Этот функционал, определяемый далее, включает искомую модель fi (w, x) и ее дополнительные параметры и. Параметры и являются параметрами распределения параметров модели и назы ваются гиперпараметрами. Параметр отвечает за то, на сколько хорошо модель должна соответствовать зашумленным данным.

Для решения поставленной задачи используется метод генетического программирова ния. Генетическое программирование – это модифицированный генетической алгоритм с пе ременной длинной хромосом. Метод включает следующие шаги:

1. Выбор начального набора (популяции) конкурирующих моделей 2. Минимизация штрафных функций методом сопряженных градиентов 3. Вычисление гиперпараметров и 4. Построение производных моделей для каждой модели из популяции (кроссинговер) 5. Вероятностное изменение производных моделей (мутация) 6. Выбор M наилучших моделей из объединенного множества родительских и по рожденных моделей 7. Повторение шагов 2-7 необходимое количество раз, либо до достижения требуемой точности Выводы. Универсальные регрессионные модели при обработке результатов измерений часто имеют большое число параметров и получаются переобученными. Для достижения ре зультатов в построении несложных и достаточно точных моделей поставлена задача о выбо ре регрессионной модели, которая состоит из суперпозиции гладких функций. Данная про цедура выбора регрессионных моделей использует гиперпараметры, поставленные в соот ветствие элементам модели. Они указывают на важность элементов модели. На основе ин формации о важности элементов итеративно порождаются новые модели.

ЛИТЕРАТУРА:

3. M. Schmidt. Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data. – Science 324, 81 (2009).

4. В. В. Стрижков, Е. А. Крымова. Методы выбора регрессионных моделей. – М.: Вычислительный центр РАН, 2010. 60 с.

5. В. Н. Вапник. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. – М.: Наука, 1979. 447 с.

УДК 004.931;

004. О. В. Мангутов (6 курс, каф. САиУ), Л. А. Станкевич, к. т. н., проф.

НАВИГАЦИЯ АВТОНОМНОГО РОБОТА СО СТЕРЕОКАМЕРОЙ В работе получены новые научные знания об использовании стереокамеры на подвиж ном автономном роботе как средства получения информации об окружающем мире: оценки расстояния до объектов среды, их классификации и нанесения на навигационную карту ро бота.

На основе анализа математических моделей одиночной камеры и стереопары выделены основные факторы, вносящие искажение в получаемую от камеры информацию. Для нейтра лизации данных искажений определена процедура калибровки, позволяющая вычислить па раметры каждой камеры и стереопары для последующей математической коррекции картин ки. При помощи библиотеки OpenCV, облегчающей разработку ПО для работы с компью терным зрением, создана программа, выполняющая калибровку стереопары. Калибровка включает несколько этапов:

1. Получение около 20 изображений объекта калибровки (шахматной доски). Для улучшения результатов используется доска размерностью 12х 2. Вычисление характерных точек объекта: определяются координаты всех внутрен них угловых точек доски 3. Производится решение системы алгебраических уравнений для вычисления матриц параметров каждой камеры и стереопары 4. С учетом полученных параметров производится коррекция изображения от камер, после чего производится ректификация изображений (изображения соотносятся по линейно) Для ректифицированных изображений от стереокамеры эффективно применяется алго ритм блокового соответствия для поиска соответствующих точек на двух снимках. Алгоритм обладает малым временем работы и может быть применен в мобильном роботе. После опре деления соответствия вычисляется рассогласование между координатами точек, что дает информацию о глубине снимаемой сцены. По данным о рассогласовании производится ре конструкция окружения.

При последующей обработке данных об окружающей среде возможно ее нанесение на навигационную карту и продвижение робота по пространству. Полученные данные зашум лены. Для уменьшения влияния шума необходимо использовать вероятностные фильтры (фильтр Калмана и его вариации) для составления более точной карты.

Рис. 1 - Результат калибровки стереокамеры и ректификации изображений Рис. 2 – Пример реконструкции трехмерной среды Выводы. Стереокамера является бюджетным и доступным инструментом для измерения параметров окружающей среды в робототехнике. Для подготовки стереопары необходимо проведение калибровки. Это дает возможность вычисления параметров камер и ректифика ции изображений. Обладание ректифицированными изображениями позволяет применить быстрый алгоритм поиска соответствия для вычисления рассогласования и реконструкции трехмерной среды. Применения вероятностных фильтров снижает уровень шума и делает карту окружения точнее.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV. 2008. Published by O’Reilly Media, Inc., Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472.

2. Stefan Florczyk. Robot vision. ISBN 3-527-40544- 3. Sebastian Thrun. Robotic Mapping: A Survey. School of Computer Science Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA УДК 681. П. В. Холодных (асп. каф. САиУ), И. П. Симаков, к. т. н., доц.

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ВЫРАБОТКИ РЕШЕНИЙ ПО РЕКОНФИГУРАЦИИ СТРУКТУР МНОГОАГРЕГАТНЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПРОИЗВОЛЬНЫХ КОМБИНАЦИЯХ ОТКАЗОВ Излагается новый метод и программные средства решения актуальной задачи управле ния структурно-сложными и пространственно распределенными автоматизированными тех ническими комплексами (АТК) с повышенным риском эксплуатации при экстраординарных разрушающих воздействиях внешней среды - пожарах, взрывах, затоплениях, разгерметиза циях систем со средами с высокой энергией и т.п. Такие воздействия вызывают множе ственные поломки (отказы) компонентов АТК в его различных частях, в том числе каскадное развитие отказов, что приводит к практически полной неопределенности о конечном состоя нии системы и непредсказуемости конечных последствий. К таким автоматизированным объектам относятся, в частности, АЭС, атомные корабли и суда, разветвленные электроэнер гетические системы, химические заводы, магистральные трубопроводные системы и другие.

Глобальная цель управления - обеспечение высоких уровней системной надежности, живу чести и безопасности. Одна из центральных задач управления заключается в выработке опе ративных решений по рекнофигурации структур АТК при заранее непредсказуемых комби нациях отказов компонентов, то-есть в получении ответа на вопрос «как собрать структуру из оставшихся в строю элементов» [1,2]. Применительно к энергетическим системам корабля такая задача рассматривалась в работах ученых Военно-морской Академии К.В. Недялковым и Б.В. Греком, Р.Д. Колесниковым и А.С. Смирновым, А.В. Ярошенко и его сотрудниками, а также в работах НПО «Аврора» (В.В. Астров и И.П. Симаков). В магистерских диссертациях и дипломных работах студентов кафедры «Системный анализ и управление» СПбГПУ эта задача ставится и решается в более общей и аналитически обеспеченной постановке (см.

например [3]).

Основные результаты выполненных работ поясним здесь с использованием рис. 1, на котором изображена укрупненная функциональная структура предлагаемой информационно управляющей системы (ИУС) выработки решений по рекофигурации струтуры АТК.

1. Разработаны методы конструирования структурных логико-математических моделей в форме систем временных логических уравнений (СЛУ) [3,4], в которых в рамках приня тых допущений корректно описываются все причинно-следственные связи между компо нентами АТК. Решения СЛУ позволяют выявить в критериальной форме все возможные варианты структур АТК, при которых объект выполняет свое назначение и/или выполне ны условия его безопасного функционирования при любой проявившей себя комбинации отказов компонентов как из-за их «естественной» ненадежности, так и при разрушающих аварийных воздействиях внешней среды (АВ). Такие модели, пользуясь принятой в тео рии информационных систем терминологией, можно назвать «базами знаний» (см. рис.

1).

2. Разработаны оригинальные методы, алгоритмы и программные средства формализован ного получения решений СЛУ в аналитическом (символьном) виде. Выделенный в функ циональной структуре соответствующий решающий блок может быть назван «машиной логического вывода».

3. Предложен также метод решения двуединой задачи – задачи диагностики, позволяющий по информации, поступающей от систем контроля технологических параметров, опреде лить все возможные варианты комбинаций вышедших из строя элементов и выбрать из них наиболее правдоподобные по некоторым информационным критериям.

4. Выработка решений по выбору конкретного варианта структуры из числа альтернатив ных при данной комбинации отказов осушествляется последовательно по упорядоченным критериям, в частности, по критерию минимизации времени или числа переключений в структуре АТК, что сокращает число альтернатив, а затем по критерию максимизации среднего времени наработки до отказа с получением, как правило, однозначного реше ния. Такие алгоритмы сформированы в структуре ИУС в виде блоков «корректировки це лей» и «управления процессом рассуждений».

Рис. 1 Рис. По существу реализована идея «самоалгоритмизации», то есть выработки решений не по «жестким» алгоритмам, заложенным в систему экспертами для ограниченного числа си туаций, как это имеет место на практике, а в зависимости от любой конкретной, но заранее неизвестной комбинации вышедших из строя компонентов АТК. Предложены также новые способы организации человеко-машинного интерфейса в перспективных информационно управляющих системах рассматриваемого класса как с использованием языка традиционных мнемосхем (рис. 2), так и представлением состояния АТК с использованием иерархии функ ций безопасности в графическом виде – «живой ВАБ» (вероятностный анализ безопасности).

ЛИТЕРАТУРА:

1. Войтецкий В.В., Симаков И.П. Развитие методологии, теории и принципов организации комплексных систем управления техническими средствами кораблей (судов) и управляющих систем типа АСУ ТП технических комплексов с повышенным риском эксплуатации. – Юбилейный научно технический сборник НПО «Аврора», 1995. – с.46-86.

2. Симаков И.П. Системы управления с базами знаний: математика, технологии создания и применения на атомных кораблях и АЭС. – – Юбилейный научно-технический сборник НПО «Аврора», 1995. – с.46-86.

3. Холодных П.В. Теория и математические методы системного анализа качества структурной организации многоагрегатных технических комплексов по критериям системной надежности и безопасности. Магистерская диссертация. – СПбГПУ, каф. «Системный анализ и управление», 2009 г.

4. Симаков И.П., Холодных П.В Математические модели, формализованные методв и программные средства объективной оценки надежности и безопасности структурно-сложных технических систем.

– В сборнике научных трудов «Вычислительные, измерительные и управляющие системы». – СПб.:

Изд-во СПбГПУ. 2009. – с. 130-139.

УДК 681. В. А. Колоколова (соиск. каф. САиУ), П. В. Холодных (асп. каф. САиУ), И. П. Симаков, к. т. н., доц.

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ТОПОЛОГИЧЕСКИХ СТРУКТУР РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ПО КРИТЕРИЯМ ЖИВУЧЕСТИ (НА ПРИМЕРЕ КОРАБЕЛЬНЫХ СИСТЕМ) Излагается новый метод и программные средства решения актуальной проектной зада чи, связанной с синтезом (выбором) рациональной функционально-топологической структу ры (ФТС) [1] автоматизированных технических комплексов (АТК) корабля по критериям живучести [2,3], проявляющейся при возможных аварийны воздействиях внешней среды (АВ) - пожарах, взрывах, затоплениях, разгерметизациях систем со средами с высокой энер гией и других разрушающих воздействиях. При проведении исследований принята гипотеза так называемой максимальной проектной аварии (МПА) – реализация АВ в любом одном из помещений (отсеков) корабля. В качестве критериев живучести приняты требования: сохра нения электрической энергии во всех помещениях корабля кроме, быть может, аварийного;

обеспечение централизованного управления из главного или резервного поста управления.

Эти требования должны выполняться не по вероятности, а детерминированно. Основные задачи

и работы состояли в следующем: (1) сравнение вариантов системы с различным раз мещением резервного поста управления;

(2) определение минимального числа стойких отно сительно АВ магистральных линий связи, достаточных для безусловного выполения приня тых критериев живучести.

Результаты исследований демонстрируются на примере двух вариантов ФТС гипотети ческого корабля (см. рис.1).

Рис.1 – Варианты функционально-топологических структур АТК В результате выполнения работы получены следующие результаты.

1. Отработаны методы построения логико-математических моделей анализа живучести распределенных АТК корабля и их управляющих систем при аварийных разрушающих воз действиях типа пожаров, затопленй и других на комплекс «АТК + УС с выходом из строя как оборудования и аппаратуры комплекса, так и силовых кабелей, кабелей распределения элек тропитания и сигнальных кабелей для передачи информации в системе с учетом принятых мер по их защищенности (стойкого исполнения и/или забортной прокладкой).

2. Отработана методика и математический аппарат обоснованного выбора минимально го числа участков магистральных кабелей, защищенность (стойкость, неуязвимость) которых должна быть обеспечена для безусловного удовлетворения нормативным требованиям к жи вучести АТК в целом при принятых гипотезах об АВ (см. рис. 3).

3. Проведенный анализ живучести системы электроснабжения при рассмотрении ос новной гипотезы о возможности возникновения МПА (объемного пожара) в любом одном из отсеков показал, что без принятия специальных структурных и конструктивных мер требуе мый уровень живучести не обеспечивается. Основной вклад в снижение живучести вносит недостаточный уровень защищенности магистральных кабелей, обладающих ограниченной стойкостью к воздействию поражающих факторов объемного пожара.

4. Решена задача сравнительной оценки двух вариантов ФТС, отличающихся местом размещения ЗПУ. Показано, что при безусловном выполнении требований к живучести один вариант требует почти в два раза больше ресурсов различного вида, в том числа заботных отверстий в прочном корпусе корабля, что существенно увеличивает риск его затопления.

Рис. 2 Рис. 5. Проведена адаптация разработанных на кафедре САиУ программных комплексов структурного анализа крупномасштабных систем (см. рис. 2) с учетом возможности повре ждения каналов передачи энергии, вещества и информации при аварийных разрушающих воздействиях внешней среды. Разработана программа фильтрации из всех возможных ком бинаций отказов элементов и линий связи с выявлением критических для принятой гипотезе о МПА.

ЛИТЕРАТУРА:

1. ГОСТ 19176-80. Системы управления техническими средствами корабля. Термины и определения.

2. Астров В.В., Симаков И.П. Методы анализа и синтеза структур судовых управляющих систем по критериям живучести при различной степени информированности о внешних аварийных воздействиях. - В сб.: Материалы VI Всесоюзной конференции «Проблемы комплексной автоматизации судовых технических средств». – Л.: НТО им. акад. А.Н. Крылова, 1989.

3. Симаков И.П., Холодных П.В Математические модели, формализованные методв и программные средства объективной оценки надежности и безопасности структурно-сложных технических систем.

– В сборнике научных трудов «Вычислительные, измерительные и управляющие системы». – СПб.:

Изд-во СПбГПУ. 2009. – с. 130-139.

4. Колоколова В.А. Разработка методики оптимизации функционально-топологических структур управляющих систем многоагрегатными распределенными техническими комплексами при безусловном выполнении требований к их живучести (применительно к автоматизированным функциональным комплексам средств корабля). – Дипломная работа. - СПбГПУ, каф. «Системный анализ и управление», 2010 г.

УДК 004. А. Б. Абиш, Г. А. Рябов (6 курс, каф. САиУ), И. П. Симаков, к. т. н., доц.

СООТНОШЕНИЕ ПОНЯТИЙ РОБАСТНОСТЬ, ГРУБОСТЬ И ХРУПКОСТЬ В СОВРЕМЕННОЙ ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ В докладе уточняются широко используемые в современной теории автоматического управления следующие важнейшие понятия и термины с учетом их взаимосвязи: понятие «робастность», введенное в 1980 г. американским ученым М.Г. Сафоновым [1], и понятие «грубость» динамических систем, введенное в 1937 г. советскими учеными А.А. Андроно вым и Л.С. Понтрягиным [2,3]. Кроме того, зарубежными авторами в последнее десятиление введено еще одно новое понятие «fragility» (буквальный перевод - «хрупкость») [4,5,6], по явившееся при обнаружении неработоспособности (потери устойчивости при малых вариа циях параметров) систем с оптимальными регуляторами, синтезированными методами H теории оптимизации. Отметим, что англоязычный термин «робастность» («robust» — до словно «крепкий», но не «грубый» !!!), введенный в русскоязычную литературу Я. 3. Цып киным и Б.Т. Поляком в 1990 г. [7], используется в настоящее время в столь широком смыс ле (в отличие от его первоначального смысла и понимания в [1]), что охватывает не только вопросы устойчивости и качества, так называемых, параметрически неопределенных (в част ном случае интервальных) линейных стационарных систем, но и вопросы потери устойчиво сти при бесконечно малых вариациях параметров. Заметим также, что в книге [3;

с. 33 - 35] отмечается слкдующее: «... чтобы стационарные состояния могли длительное время суще ствовать в реальной системе, они должны быть устойчивыми не только по отношению к ма лым изменениям координат и скоростей (то есть к начальным условиям), но и по отношению к малым изменениям самого вида дифференциальных уравнений, описывающих систему. К малым изменениям, которые не только не изменяют порядка (числа) дифференциальных уравнений, но и повышают число степеней свободы. Это всегда имеет место из-за наличия «паразитных» параметров. При этом коэффициенты при появившихся вновь более высоких производных достаточно малы. Но мы не можем быть «наивными». А это значит, что мы должны проверить, не нарушают ли устоичивости данного состояния всевозможные малые паразитные параметры, повышающие порядок дифференциальных уравнений, описывающих систему.... Но окончательный ответ на вопрос об устойчивости того или иного состояния в реальной системе может дать только опыт». Для потенциально опасных объектов необходи мы, конечно, широкоплановые вычислительные эксперименты. Важность исследования проблемы грубости в смысле А.А. Андронова и Л.С. Понтрягина обострилась в связи с тем, что многочисленные методы аналитического конструирования регуляторов (так называемого АКОР) приводят к тому, динамическая система теряет устойчивость при не малых, а при бесконечно малых отклонениях вариациях параметров (коэффициентов) от расчетных значе ний как правило в одну сторону. Причина заключается в «вырождении» системы, или в «мнимом» (кажущимся на бумаге) понижении степени характеристического полинова. А при включении в замкнутый контур инерционного звена даже с бесконечно малой постоянной времени система с оптимальным регулятором всегда неустойчива, то есть неработоспособна.

У такой системы всегда коэффициент при старшей степени характеристического полинома будет отрицательным (хотя и бесконечно малым). Доказательства этому имеются в литера туре, а также подтверждены в магистерских диссертациях и дипломных работах, выполнен ных на кафедре СА и У [8-11]. Показано, что линейные динамические системы с регулято рами, синтезированными различными методами – методом аналитического конструирования А.М. Летова, методом Ларина-Сунцева, методом факторизации, методами, разработанными с использованием классического вариационного исчисления, методами Ш. Чанга, Катковника В.Я. и Полуэктова Р.А. и др. приводят к негубым системам. В отчете по НИР [12], также как и в работах [4-6], численными расчетами покаказано, что конкретные системы с синтезиро ванными методами H -теории оптимизации регуляторами также могут терять устойчи вость при очень малых изменениях параметров.

В докладе приводятся результаты исследование грубости и интервальной устойчивости конкретных систем с некоторым развитием методов их теоретического анализа.

Выводы.

1. Теория синтеза оптимальных регуляторов нуждается в развитии, так как существую щие методы приводят к негрубым в смысле Андронова – Понтрягина системам. Тер мин «хрупкость» полность эквивалентен термину «негрубость» и не должен вносить путаницу в отечественную литературу.

2. Англоязычный термин «робастность» изжить теперь, по-видимому, не удастся, так как в РАН имеются подразделения робастных систем. Рациональее всего использо вать этот термин только для параметрически неопределенных систем, наприер интер вальных.

3. Грубость следует считать необходимым условием робастности.

ЛИТЕРАТУРА:

1. M.G. Safonov. Stability and robustness of multivariable feedback systems. - Cambridge, MA: MIT Press, 1980.

2. А.А. Андронов, Л.С. Понтрягин. Грубые системы. - ДАН СССР, 1937, т. 14, № 5.

3. А.А. Андронов, АА Витт, С.Э. Хайкин. Теория колебаний. – М., 1959.

4. L.H. Keel, S.R. Bhattacharyya. Robust, fragile or optimal? – IEEE – Trans. Autom. Control, 1997, 42.(Proceedings of the American Control Conferense. Meixco, June 1997).

5. D. Afolabi. Optimal Controllers are Fragile. – IET Control Theory Appl. Vol. 1, No. 5, September 2007.

6. D. Afolabi. Catastrophes in Control Systems. – Darsaki Publications, Inc, Indiana, USA.

7. Я.З. Цыпкин, Б.Т. Поляк. Частотные критерии робастной устойчивости и апериодичности линей ных систем. – Автоматика и телемеханика, №9, 1990.

8. Ю.В. Козлов. Исследование проблемы грубости динамических систем в теории аналитического конструирования оптимальных регуляторов. Магистерская диссертация. - СПбГПУ, каф. СА и У, 2004.

9. Грала Пинто Лие Пабло. Исследование и разработка эффективных методов анализа устойчивости параметрически неопределенных стационарных линейных систем и обеспечение их робастности Ма гистерская диссертация. - СПбГПУ, каф. СА и У, 2008.

10. Р.Г. Коркикян. Исследование и разработка методов синтеза статистически оптимальных линей ных регулируемых систем с безусловным обеспечением их грубости. Магистерская диссертация. СПбГПУ, каф. СА и У, 2008.

11. К. Е. Цветков. Новый метод построения областей устойчивости и заданного качества функциони рования линейных стационарных систем в пространстве параметров и его приложение к решению проблемы робастности. Дипломная работа. - СПбГПУ, каф. СА и У, 2009.

12. А.Б. Абиш, Г.А. Рябов, Р.Г. Коркикян. Отчет по НИР «Вычислительные эксперименты по выяв лению фактов негрубости (хрупкости) систем с регуляторами, синтезированными методами H теории оптимизации. - СПбГПУ, каф. СА и У, 2010.

УДК 536.212. М. М. Заславский (3 курс, каф. САиУ), С. В. Хлопин, к. т. н., доц.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ ДЛЯ СТЫКА ЭЛЕМЕНТОВ ТЕПЛОЗАЩИТЫ КОСМИЧЕСКОГО КОРАБЛЯ В РЕЖИМЕ ОРБИТАЛЬНОГО ПОЛЕТА В работе проведено моделирование процессов теплопроводности для стыка четырех элементов теплозащиты космического корабля многоразового использования.

Рис. 1. Схема используемой модели (размеры приведены в миллиметрах).

В данной работе решалась следующая начально-краевая трехмерная задача теплопро водности(1).

, (1),.

Коэффициент теплопроводности K в данной задаче имеет сложную структуру - зави сит от координат - у всех материалов K имеет различное значение и также зависит от темпе ратуры. Ниже представлена зависимость коэффициента теплопроводности для огнеупорного фетра от температуры:

Таблица 1. Зависимость теплопроводности огнеупорного фетра от температуры.

Температура, K 1 2 2 50 00 70 Теплопроводность, 0 0 0 Вт/(м К).14.2.25. Поэтому в модели используется его аппроксимация кусочно-линейными и кусочно непрерывными операторами.

Решение было проведено с помощью численного моделирования. Была использована следующая разностная схема для численного решения задачи теплопроводности:

(2) Для расчетов использовалась самостоятельно написанная автором программа на языке С. Обработка и компоновка результатов моделирования в фильм производилась в среде Matlab.

Следует также упомянуть об используемых граничных условиях. Находясь на около земной орбите, космический корабль в течение каждого витка вокруг Земли испытывает две фазы колебания температуры - нагрев на солнечной стороне, охлаждение в тени. В фазе нагрева космический корабль испытывает постоянное воздействие солнечной радиации, определяемое солнечной постоянной -, а также испытывает потерю теплоты в результате чернотельного излучения по закону Стефана-Больцмана(3).

(3) При прохождении в тени Земли, космический корабль только теряет теплоту по зако ну Стефана-Больцмана. Исходя из этого используемые в данной задаче граничные условия третьего рода для внешней грани образца:

, (4) Для внутренней грани образца использовалось граничное условие первого рода, тем пература принималась постоянной и равной 300K. Для остальных граней образца использо вались граничные условия второго рода. На левой и правой гранях:

(5) На верхней и нижней гранях:

(6) В результате были получены данные о распределении полей температур в сечениях теплозащиты за время орбитального полета. Характерные поля для стадии нагрева 2.а и для стадии охлаждения 2.б. Следует уточнить, что на рисунках внешняя грань образца располо жена снизу.

а. б.

Рис. 2. Распределение температурного поля в элементах теплозащиты На основании полученных данных можно сделать вывод о том, что используемая конфигурация теплозащиты позволяет свести к минимуму перепады температуры для внут ренних контуров космического корабля и экипажа.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Козлов В.Н., Хлопин С.В. Обобщенные модели и разностные схемы теплопроводности. Изда тельство Политехнического университета г. Санкт-Петербург. 2009г. - 157 с.

2. Самарский А.А., Вабищевич П.Н. Вычислительная теплопередача. Издательство «Едиториал УРСС» г.Москва. 2005г. -784с.

3. http://www.buran.ru/ УДК 536. И. В. Левоева (3 курс, каф. САиУ), С. В. Хлопин, доц.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ В МНОГОСЛОЙНОМ МАТЕРИАЛЕ С ГРАНИЧНЫМИ УСЛОВИЯМИ, УЧИТЫВАЮЩИМИ КОНВЕКТИВНЫЙ ТЕПЛООБМЕН Работа посвящена исследованию процессов теплопроводности в многослойном мате риале с условием конвективного теплообмена на границе.

Модель, рассматриваемая в данной работе, представлена на рис. 1. Многослойный объект состоит из четырех материалов: нижний слой – минеральная вата, следующий слой – бетон, наверху в центре – железо, наверху по бокам – дерево. На нижней границе идт по стоянный нагрев – 1100 К, на верхней границе постоянная температура в 300 К.

Для исследования процессов теплопро водности в твердом теле воспользуемся дву мерным дифференциальным уравнением тепло проводности (1).

В представленной работе внос тепла в модель производится за счет конвективного теплообмена. Запишем дифференциальное уравнение для конвективного теплообмена (2):

рис.1 Модель многослойного материала Для приведенной модели начальные и краевые условия будут иметь вид:

x (3).

В представленной модели проводится учет нелинейного характера изменения коэф фициента теплопроводности от температуры. Для коэффициентов теплопроводности каждо го из материалов был построен кусочно-постоянный или кусочно-линейный операторы.

Для решения задачи моделирования теплопроводности в многослойном материале с учетом конвективного теплообмена на границе были построены соответствующие разност ные схемы (3).

( На основе приведенных данных планируется провести вычислительный эксперимент для моделирования процесса теплопроводности в многослойном материале с граничными условиями, учитывающими конвективный теплообмен (рис. 3).

ЛИТЕРАТУРА:

1. А. А. Самарский. Вычислительная теплопередача – М. Изд-во: Едиториал УССР, 2003 г. – 784 с.

УДК 519.633.6;

621.039.517. П. С. Клещв (3 курс, каф. САиУ), С. В. Хлопин, к. т. н., доц.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ В ТОПЛИВНЫХ ЭЛЕМЕНТАХ ЯДЕРНЫХ РЕАКТОРОВ В работе проведено моделирование процессов теплопроводности, проходящих в ак тивной зоне ядерного реактора (процесс нагрева воды).

а.) б.) Рис. 1. Схема ядерного реактора (а) и модель рассматриваемой области (б).

В рассматриваемой модели проводится анализ процессов теплопроводности в много слойном образце с нелинейным характером зависимости коэффициента теплопроводности от температуры и конвективным теплообменом на границе образца. Для моделирования про цессов теплопроводности в твердом теле будем использовать трехмерное уравнение тепло проводности (1) [1].

, (1) Для моделирования конвективного теплообмена воспользуемся трехмерным уравне нием конвективного теплообмена (2) [2].

+ + ) (2) Для математического моделирования проведем аппроксимацию дифференциального уравнения конечно-разностным.

В результате разностная схема примет следующий вид:

x=1,2,…, y=1,2,…, z=1,2,…, x=0,1,…,N-1.

В рассматриваемой задаче коэффициенты теплопроводности материалов зависят от температуры. Значения коэффициентов теплопроводности для урана и циркония (оболочка тепловыделяющего элемента) представлены в табл. Таблица 1. Теплопроводность Материал Температура.

Уран Цирконий K 500 5.87 700 4.81 1000 3.86 1500 3.29 27. 1900 3.81 33. В рассматриваемой модели коэффициенты теплопроводности будем ап проксимировать кусочно-линейными операторами. На рис. 2 представлены графики кусочно линейных операторов для урана и циркония.

Уран Цирконий Рис. 2. Зависимость теплопроводности от температуры В результате математического моделирования были получены данные распределении тепла в рассматриваемой модели. На рис. 3 показано полученное распределение тепла.

Начальное состояние всей модели Начальное состояние части модели с кон векцией Рис. 3. Полученное распределение тепла ЛИТЕРАТУРА:

1. Козлов В.Н., Хлопин С.В. Обобщенные модели и разностные схемы теплопроводности. Изда тельство Политехнического университета г. Санкт-Петербург. 2009г. - 157 с.

2. Самарский А.А., Вабищевич П.Н. Вычислительная теплопередача. Издательство «Едиториал УРСС» г.Москва. 2005г. -444с.

УДК 536.248. Н. В. Луць (3 курс, каф. САиУ), С. В. Хлопин, доц.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ НЕСТАЦИОНАРНОЙ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ С УЧЕТОМ КОНВЕКТИВНОГО ТЕПЛООБМЕНА В работе рассматривается процесс нестационарной теплопроводности многослойного образца с учетом конвективного теплообмена.

Образец, для данной работы состоит из 4-х материалов: 1-минеральная вата, 2-бетон, 3 дерево и a,b,c-железо и представлен на рис.1.

Рис. 1. Модель многослойной стены.

При описании нестационарных процессов теплопроводности будем учитывать как теп лопроводность в твердом теле, так и теплоперенос вследствие движения среды. Для тепло проводности в твердых телах будем использовать дифференциальное уравнение теплопро водности (1) [1]:

(1) с граничными U ( x, t ) g ( x t ) и начальными U ( x,0) u0 ( x) условиями.

Для учета конвективного переноса тепла воспользуемся дифференциальным уравнени ем для конвективного теплообмена:

(2) В модели коэффициент теплопроводности имеет нелинейный характер зависимости. В ходе работы было выяснено, что температура выравнивается во всех точках пространства быстрее в том теле, которое характеризуется большей скоростью изменения температуры, которая зависит от природы вещества. Например, жидкости и газы обладают большой тепло вой инерционностью и, следовательно, скорость изменения температуры мала. Металлы об ладают малой тепловой инерционностью, так как нагрев происходить быстрее.

ЛИТЕРАТУРА:

1. А. А. Самарский. Вычислительная теплопередача – М. Изд-во: Едиториал УССР, 2003 г. – 784 с.

УДК 519.254, 004. В. М. Миронов (адъюнкт, Академия ФСО), О. В. Тараканов, к.т.н., зав. каф., Академия ФСО ОЦЕНИВАНИЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ИНФОРМАЦИОННО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ КАК СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС В работе получена методика проверки пригодности параметрических моделей оцени вания функционирования корпоративной информационно-вычислительной сети.

Для выработки эффективных управляющих воздействий на всех этапах управления корпоративной информационно-вычислительной сетью (КИВС), управляющему органу необходимо иметь исчерпывающую информацию о ее состоянии.

КИВС характеризуется как сложный объект управления (ОУ). Для эффективного управления им необходимо иметь наиболее полную информацию о его функционировании, представленную широким набором разнородных параметров. Однако, количество контроли руемых параметров в сложном ОУ обычно намного превышает физические возможности ли ца, принимающего решение (ЛПР) по их учету и осмыслению. Поэтому для оценивания функционирования используют различные механизмы объединения параметров. С их помо щью осуществляется агрегирование информации о результатах деятельности отдельных эле ментов объекта. Зависимости агрегированных показателей функционирования от параметров описываются параметрическими моделями.

С точки зрения классической теории принятия решений, для принятия качественного решения по оценке функционирования ОУ ЛПР должно иметь возможность наиболее полно го анализа ситуации. Параметрическая модель не может дать абсолютно точный результат, так как создается с помощью ряда допущений и упрощений. Поэтому имеет смысл использо вать для оценивания несколько моделей и за результат брать усредненное значение. Для до стижения максимальной точности оценивания необходимо использовать как можно больше параметрических моделей.

На основании того, что результаты отдельных моделей являются отображением состо яния одного и того же ОУ, можно сделать вывод, что оценка функционирования КИВС на основе базы всей совокупности моделей является случайной величиной, а процесс оценива ния является статистическим. Следовательно, необходимо определить закон распределения случайной величины и правило формирования среднего значения [1].

При расчете результата модели исходными данными является множество случайных величин (параметров), мощность кото m рого превышает 5 единиц. Следова тельно, вероятность того, что закон 1k распределения результата оценивания k m mi n ni имеет нормальную форму, составляет ki ki 95 %. Поэтому уместно говорить, что среднее значение оценки функциони рования КИВС находится как среднее арифметическое значение частных оценок всей совокупности моделей [2] (рис.1).

n Достоверность отображения кон Рис. 1. Определение средней точки результата тролируемой ситуации определяется оценивания. точностью частных результатов оце нивания. Качество частных оценок можно определить, используя степень рассеяния значений оценок около истинной величины [1]. Мерой рассеяния является дисперсия оценки:

n ss i Ds, n где s - частная оценка функционирования, s - среднее значение частных оценок функ ционирования КИВС.

С целью исключить из рассмотрения аномальные частные оценки, обусловленные различными причинами применяются различные критерии исключения грубых погрешно стей [3], приведенные в табл. 1:

Таблица 1.

Количество частных оценок Используемый критерий исключения критерий Романовского 4n критерий Шарлье 5n критерий Диксона 4n правило «трех сигм»

50n Точность оценки функционирования КИВС можно достичь путем увеличения числа оцениваемых параметров и емкости применяемой шкалы оценок. Неограниченное увеличе ние каждой из составляющих приводит к росту времени, необходимого на проведение оце нивания [1]. Компенсировать этот рост возможно за счет использования ранжирования моде лей по точности и применения методов распределенной обработки данных при получении частных оценок.

Полученная методика позволяет повысить точность оценки функционирования КИВС за счет усреднения данных от нескольких моделей, исключая аномальные и неправдоподоб ные результаты.

ЛИТЕРАТУРА:

1. М. В. Бочков, Е. И. Новиков, О. В. Тараканов. Проектирование автоматизированных систем обра ботки информации и управления : курс лекций под ред. М. В. Бочкова. – Орел : Академия ФСО Рос сии, 2007. – 406 с.

2. П. В. Новицкий, И. Л. Зограф, B. C. Лабунец. Динамика погрешностей средств измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1990.

3. Ж. Ф. Кудряшова, С. Г. Рабинович. Методы обработки результатов наблюдений при косвенных измерениях. - Л.: Энергия, 1975. С. 3-58.

УДК 004. Ю. А. Голуб (асп., САиУ), В. Н. Волкова, д. э. н., проф.

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ДИНАМИЧЕСКОГО ВЫБОРА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЕ ВУЗА Основной особенностью автоматизации информационного обеспечения процессов принятия решений в вузе является необходимость интеграции между собой большого коли чества независимых друг от друга и территориально распределенных информационных си стем различных подразделений и комплексов вуза и других организаций, разработанных для решения их внутренних задач с использованием различных трудно интегрируемых друг с другом технических средств. Таким образом, задача информационного обеспечения подоб ных процессов принятия решения представляет собой задачу формирования алгоритмов вы зова информационных массивов, хранящихся и актуализируемых в рамках различных рас пределенных и независимых информационных систем.

Информационные системы, предназначенные для решения подобных задач информа ционного обеспечения, обладают следующими основными особенностями:

подобная информационная система не содержит непосредственных данных, предостав ляемых лицу, принимающему решение – эти сведения принадлежат, хранятся и актуализи руются независимыми внешними источниками, которые распределены территориально и об ладают средствами, позволяющими отвечать на запросы информационной системы в заранее согласованных форматах;

непосредственным информационным обеспечением подобной информационной систе мы являются алгоритмы вызова тех или иных информационных массивов в ходе обеспечения конкретного процесса принятия решений, которые в рамках настоящей статьи предлагается называть информационными процессами.

В начале процесса принятия решения, в подобной информационной системе осуществ ляется инициализация того или иного информационного процесса. В ходе реализации вы званного информационного процесса осуществляются запросы к внешним, независимым по отношению к рассматриваемой информационной системе источникам, предоставляющим строго ограниченный набор данных, необходимый лицу, принимающему решение, в рамках данного процесса. После того, как информационный процесс завершен, и необходимая ин формация предоставлена лицу, принимающему решение, последовательность информацион ных массивов, существовавшая в ходе исполнения информационного процесса, прекращает свое существование, как последовательность, преобразуясь обратно в совокупность незави симых друг от друга информационных массивов, принадлежащих независимым внешним ис точникам.

Таким образом, подобная информационная система может в определенном смысле рас сматриваться, как мета-система, не содержащая непосредственных данных, предоставляемых под запросу, а содержащая формализованные алгоритмы вызова этих данных из внешних ис точников, в которых они накапливаются и актуализируются в независимом порядке, уста новленном владельцем данного источника.

Упрощенно процесс принятия управленческого решения можно представить в виде графа. Например: в вузе стоит задача выбора научного сотрудника, который будет подавать документы на какой-либо конкурс, согласно конкурсной документации по каждому направ лению может быть подано не более одной заявки от одного вуза. Для того, чтобы принять решение, кто же именно будет делать заявку необходимо отработать следующий алгоритм Сбор сведений о представи Передача заявки руководству университета в теле ППС Обработка существующей информации Заявка ППС Составление сравнительных характеристик по формальным критериям, установленными учредителями конкурса специальный отдел Принятие решения.

Рис. 1. Принцип принятия решения Такую модель можно автоматизировать, составив набор независимых массивов и под программ, объединяющих их. Таким образом вся накопленная информация не будет хранит ся в одном центре. А будет собираться только на то время, пока она будет необходима.

СЕКЦИЯ «СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ И ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИМИ КОМПЛЕКСАМИ»

УДК 622.647. Ю. Н. Кожубаев (асп., каф. САУ), И. М. Семенов, к. т. н., проф.

РАЦИОНАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НАГРУЗКИ В МНОГОПРИВОДНЫХ ЛЕНТОЧНЫХ КОНВЕЙЕРАХ Нагрузки на современных высокопроизводительных ленточных конвейерах настолько велики, что создать необходимое тяговое усилие с помощью одного приводного барабана при допустимых натяжениях ленты не всегда удается. Поэтому в большинстве случаев лен точные конвейеры имеют по два и более приводных барабана. Для условий горных предпри ятий наиболее приемлемым является многоприводной ленточный конвейер с раздельными приводными механизмами на каждый баран [1, 2], что позволяет наиболее эффективно ис пользовать тяговые способности в различных режимах работы конвейера.

В связи с этим возникает задача обеспечения устойчивой работы конвейера за счет ра ционального распределения нагрузки на приводах. Как правило, аварийный режим работы конвейера проявляется в потере устойчивости ленты на приводном барабане, т. е. в про скальзывании ленты относительно приводного барабана. Данный аварийный режим работы конвейера общепринято называть пробуксовкой.

Для обеспечения необходимого сцепления ленты с каждым из приводных барабанов с максимально возможным полным использованием его тяговой способности необходимо учи тывать факторы, влияющие на реализацию тягового усилия на каждом из приводных бараба нов.

Максимальное тяговое усилие, которое может передавать приводной барабан при от сутствии пробуксовки определяется по формуле:

Wmax S нб S сб S сб (e f 1) где S нб, Sсб - натяжения в точке набегания ленты на приводной барабан и в точке сбе гания ленты с приводного барабана, - угол обхвата лентой барабана, f - коэффициент трения между лентой и барабаном, e - тяговый фактор приводного барабана f Из данного выражения следует, что максимальное тяговое усилие может быть передано приводным барабаном ленте за счет увеличения натяжения в точке сбегания ленты с привод ного барабана - Sсб, применения футерованных тяговых барабанов с высоким коэффициен том сцепления - f, увеличения угла обхвата приводного барабана лентой -.

Условие отсутствия пробуксовки ленты при натяжении набегающей ветви у приводно го барабана S нб и сбегающей ветви Sсб, при угле обхвата барабана лентой и коэффициен те трения f между лентой и барабаном имеет вид:

S нб ef.

S сб При установке на конвейере приводов с двумя и более тяговыми барабанами возможен режим, когда только один из барабанов ведет ленту без пробуксовки, а на втором наблюдает ся существенная разница между линейной скоростью обода барабана и скоростью ленты. Та кой режим является недопустимым. Наличие пробуксовки только на одном барабане указы вает на то, что суммарное тяговое усилие распределяется между барабанами нерационально, в результате чего на одном из приводных барабанов запас по тяговому фактору исчерпан.

Подобный режим можно исключить, установив такое распределение нагрузок на при водах, при котором запас по тяговому фактору исчерпался бы на всех приводных барабанах одновременно.

Для обеспечения безпробуксовочного режима работы предлагается [3] введение коэф фициента запаса по тяговому фактору K Т 1. Получим выражение:

S нб e f.

S сб K T При исследовании двухприводного ленточного конвейера на разработанной математи ческой модели была получена зависимость запаса тяговой способности приводных бараба нов от распределения нагрузки на приводах.

Рис. 1.

Из рисунка видно, что увеличение момента на втором приводе - M 2 приводит к увели чению значения натяжения в точке сбегания ленты с первого приводного барабана S сб 1, а значит и к увеличению запаса по тяговой способности на первом приводном барабане. Также было установлено, что при рациональном выборе соотношений моментов первого и второго приводных барабанов можно добиться одинакового запаса тяговому фактору.

Система управления конвейером должна строиться таким образом, чтобы привод пер вого барабана был ведущим и, работая в режиме стабилизации скорости, задавал скорость движения конвейерной ленты, а привод второго барабана был ведомым и работал в режиме регулирования момента. Управляющим сигналом для второго привода будет значение мо мента первого привода.

Вс выше написанное о двухбарабанном приводе можно распространить на многопри водные ленточные конвейера. Если число приводных барабанов более двух, то следует рас сматривать последовательно каждую пару, причем один и тот же приводной барабан в одной паре будет первым, а в соседней этот же барабан будет вторым.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Галкин В.И., Дмитриев В.Г., Дъяченко В.П., Запенин И.В., Шешко Е.Е. Современная теория лен точных конвейеров горных предприятий. – М.: Изд. МГГУ, 2005, 543с.

2. Шахмейстер Л.Г., Дмитриев В.Г. Теория и расчет ленточных конвейеров – 2-е изд., перераб. и доп.

– М.: Машиностроение, 1987. 336 с.

3. Васильев К.А. Транспортные машины: Учеб. Пособие / К.А.Васильев, А.К.Николаев. Санкт Петербургский горный институт (технический университет). СПб, 2003. 121 с.

УДК 62.52:621.9. Г. В. Нацин, асп. каф. ЭТВТиА, СПбИМаш, В. М. Шестаков, д.т.н., проф. СПбИМаш ИССЛЕДОВАНИЕ ЭМС ДВУХРОТОРНОЙ ВИБРОУСТАНОВКИ С УЧЕТОМ ПЕРЕ МЕЩЕНИЯ ГРУЗА НА ПЛАТФОРМЕ В случае вибрационного грохочения, а также и при транспортировании груза, при раз работке новых, эффективных систем управления вибрационными установками необходимо рассматривать параметры движения груза на платформе. Для этого был проведен синтез и компьютерное исследование двухроторной вибрационной установки с учетом перемещения груза по платформе.

На рис.1 представлена кинематическая схема двухроторной вибрационной установки с грузом, движущимся по наклонной платформе. На рисунке введены следующие обозначе ния: Г – груз;

П – платформа;

mГ – масса груза;

VГ – линейная скорость перемещения груза;

aГ – линейное ускорение груза;

SГ – перемещение груза;

п– угол наклона платформы;

FT – сила тяжести груза;

FБ1 – боковое усилие от силы FT;

Fy=F1y+F2y – вынуждающая сила деба лансов по оси y;

FБ2 – боковое усилие от силы FВ;

FВ – возмущающая сила, действующая на груз со стороны платформы;

FН – сила нормального давления груза;

FТР – сила трения;

– коэффициент трения (принимается равным 0,1);

g = 9,8 м/с2.

Рис.1. Расчтная кинематическая схема двухроторной вибрационной установки с учетом перемещения груза по платформе.

Из данной схемы можно вывести уравнения ускорения, скорости и пути груза:

На основании этих уравнений можно создать структуру модели, представленную на рис.2.

Рис.2. Динамическая структурная схема для учета перемещения груза по платформе.

Если данную динамическую схему включить в состав имитационной модели двухро торной вибрационной установки, выполненной в системе Matlab Simulink [1], появляется возможность проводить исследования при различных параметрах.

На рис.3. представлены графики ускорения, скорости и пройденного пути грузом при угле наклона платформы 10 градусов и нагрузке 3 и 5 кг, а на рис.4 – при нагрузке 5 кг и угле наклона платформы 7 и 15 градусов.

После моделирования при различных углах наклона платформы и различных массах груза можно сделать вывод, что ускорение имеет гармонический характер, а его среднее зна чение увеличивается с увеличением угла наклона платформы, что приводит к пропорцио нальному увеличению скорости и пройденного пути. При увеличении массы груза на плат форме наблюдается уменьшение амплитуды ускорений, однако грузом достигаются те же скорости, и проходится тот же путь, что и при меньшей массе. Объясняется это тем, что из меняется лишь амплитуда ускорений, а не среднее значение.

Рис.3. Графики ускорения, скорости и пройденного пути грузом при угле наклона платформы 10 градусов и нагрузке 3 кг (слева) и 5 кг (справа).

Рис.4. Графики ускорения, скорости и пройденного пути грузом при нагрузке 5 кг и угле наклона платформы 7 градусов (слева) и 15 градусов (справа).

ЛИТЕРАТУРА:

1. Шестаков В.М., Епишкин А.Е. Динамика автоматизированных электромеханических систем вибрационных установок / Под общ. ред. проф. В.М. Шестакова. Спб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005.

94 с.

УДК 62.52:621.9. В. К. Мартынчук (6 курс, каф. САУ), А. Н. Кривцов, к. т. н., проф.

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ ЗАПАСА ЭНЕРГИИ В СИСТЕМЕ БЕСПЕРЕБОЙНОГО ПИТАНИЯ В работе получены новые научные знания о разработке систем диагностирования акку муляторных накопителей энергии в системах гарантированного электроснабжения.

Последние годы многие потребители предъявляют более жесткие требования к каче ству электроснабжения. Причем устройства с компьютерным управлением в режиме реаль ного времени помимо высоких требований к качеству сетей переменного тока предъявляют повышенные требования к бесперебойности электроснабжения.

Рис. 1. Схема электроснабжения объекта по принципу on-line или double-conversion Типовым решением, позволяющим повысить надежность электроснабжения, является использование системы UPS (uninterrupted power supply), схема которой по системе on-line показана на Рис.1. Одним из основных элементов систем UPS является аккумуляторный накопитель энергии (АБ), чаще всего на базе кислотно-свинцовых аккумуляторов. При управлении системой важнейшей задачей является оценка энергии, накопленной в АБ. На данный момент известны следующие методы оценки остаточной энергии:

Расчт времени при постоянной интенсивности разряда;

Использование разрядных кривых при постоянном токе разряда;

Интегрирование энергии, отданной АБ;

Формула Пейкерта и формула Либенова;

Прямое измерение химических параметров электролита и электродов. Метод труд ноосуществим.

При разработке модели, диагностирующей состояние свинцово-кислотных аккумулято ров необходимо учесть:

1. старение и постепенное снижение мкости аккумулятора при длительном сроке эксплуатации за счт возрастания необратимой сульфатации;

2. изменение объма и плотности электролита за счт высыхания при эксплуатации и доливки воды и кислоты при регламентных работах;

3. изменение температуры электролита у аккумуляторов, вызываемое колебаниями температуры окружающей среды и нагрузки;

4. неравномерность распределения температуры у отдельных, последовательно соеди ннных в батарею аккумуляторов;

5. величину и длительность разрядного тока;

6. неравномерность отдачи мкости каждым из последовательно соединнных акку муляторов.

Именно неучет перечисленных факторов приводят, по нашему мнению, к расхождению расчетных результатов по упомянутым методикам и истинных значений. Обобщая известные методы определения состояния АБ, нами был разработан алгоритм диагностирования АБ и составлена соответствующая модель АБ, показанная на Рис.2. Для вычисления диагностиру емых параметров должны измеряться:

i АБ - ток аккумуляторной батареи;

U АБ - напряжение на зажимах батареи;

t Э - температура электролита.

Рис. 2. Модель АБ, позволяющая определить U, R, Q t и K Модель АБ позволяет осуществлять непрерывное определение следующих параметров:

E АБР - расчтная ЭДС аккумуляторной батареи в режиме холостого хода с учтом начальной ЭДС E Н, ЭДС поляризации E П и накопленной зарядной ЭДС k1Q(t ) ;

С Н ( Э ) - реальная зарядная номинальная мкость АБ с учтом реальной эксплуата ционной температуры электролита у аккумуляторов;

Q(t ) - текущий заряд, накопленный в АБ;

R АБ (t ) - текущее внутреннее сопротивление аккумуляторной батареи;

К РАЗР - степень (коэффициент) разрядки АБ;

U АБР (t ) - расчтное значение напряжения АБ.

Возможная накопленная ошибка при интегрировании требует периодической проверки текущих значений параметров. Мы предлагаем осуществлять проверку достоверности рас четных параметров экспериментально. Для этого в системе рис. 1 предусмотрен ключ К, обеспечивающий отключение системы и измерение параметров АБ в режиме холостого хода на интервал измерения t 0.01c. Питание инвертора осуществляется от конденсатора C.

Второе измерение напряжения АБ U t осуществляется при замыкании ключа К и нагрузке реальным током I. Это позволяет оценить внутреннее сопротивление АБ по формуле E xx U t R I.

По реальному значению R можно откорректировать значения остальных диагности руемых параметров, в том числе и остаточной емкости Q(t ).

УДК 625.855. А. С. Бриккель (6 курс, каф. САУ), П. Н. Савин, М. В. Онуфриенко (5 курс, каф. САУ), Н. А. Смирнова, к. т. н.

ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ НАСОСНЫМИ СТАНЦИЯМИ ГАЭС В работе получены новые научные знания о методах уменьшения времени пуска насос ной станции ГАЭС при большом удалении от мощной линии электропередач (ЛЭП).

Гидроаккумулирующая электростанция (ГАЭС) — гидроэлектростанция, используемая для выравнивания суточной неоднородности графика электрической нагрузки.

Работа ГАЭС подчинена суточному графику потребления электроэнергии. В часы, ко гда в энергосистеме возникает избыток мощности в системе (преимущественно ночью), гид роагрегаты ГАЭС работают в качестве насосов и, используя дешевую избыточную электро энергию, перекачивают воду из нижнего бассейна в верхний аккумулирующий бассейн на высоту в несколько десятков или сотен метров. При образовании в энергосистеме дефицита генерирующей мощности (в утренние и вечерние часы) блоки ГАЭС действуют как генера торы и превращают кинетическую энергию воды в электрическую энергию, которая посту пает в объединенную систему.

В Японии мощность ГАЭС в балансе энергосистемы достигает 49%, в Испании — 57%, в Швейцарии — 44%. Опыт функционирования зарубежных энергосистем с преобладанием атомных и теплоэлектростанций свидетельствует, что в целях оптимальной и надежной ра боты АЭС и ТЭС доля всех высокоманевренных установок должна быть не менее 25% от суммарной установленной мощности энергообъединения, в том числе доля ГАЭС — не ме нее 1012%.

В России данный показатель катастрофически мал — около 0,57% (1,2 ГВт).



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.