Інформаційна технологія оптимізації підсистем збору даних АСУТП в умовах комбінованої невизначеності - Автореферат

Останніми роками зріс інтерес до проблем побудови високоефективних та високонадійних підсистем збору даних у різних галузях людської діяльності, зокрема в АСУ ТП, що, в свою чергу, приводить до впровадження інформаційних технологій проектування підсистем збору даних (ПЗД). З одного боку, це повязано із значним прогресом в області обчислювальної техніки, розвитком інформаційних технологій, підвищенням ступеня автоматизації, а з іншого, необхідністю ефективного проектування таких підсистем, оскільки забезпечення якості збору, передачі та обробки інформації і задоволення постійно зростаючих вимог до надійного і безпечного функціонування АСУ впливає на результат функціонування системи в цілому. При проектуванні ПЗД постає необхідність оптимізації її структури, яка забезпечить необхідну якість функціонування АСУ ТП, причому важливим питанням є вибір критерію оптимізації, знаходження оптимального компромісу між швидкодією і вартістю системи, складністю і надійністю, оптимального розподілу функцій між програмними і апаратними засобами ПЗД з урахуванням особливостей контрольованого технологічного процесу. Дослідження в галузі інформаційних технологій проектування і оптимізації ПЗД проводяться науковцями різних провідних наукових та навчальних закладів. В роботах, опублікованих у співавторстві, здобувачу належать такі ідеї і розробки: метод оцінювання характеристик підсистем збору даних в умовах невизначеності [1], підхід до перетворення структурних схем підсистем збору даних в умовах невизначеності [2, 6, 9], інформаційна технологія оптимізації структур підсистем збору даних в умовах невизначеності [3, 5, 10], новий підхід до побудови моделей розвитку підсистем збору даних [4], метод моделювання систем в умовах невизначеності, який базується на формальній системі алгоритмічних моделей [7, 11, 14, розділ 6], підхід до формалізації операцій над алгоритмічною моделлю систем керування в умовах невизначеності [8, 12], програмне забезпечення для перетворення алгоритмічної моделі на операторну та оцінювання її складності [13].Такою виявилась алгоритмічна модель, яка може бути основою проектування ПЗД в умовах невизначеності, в тому числі визначення основних характеристик ПЗД: складності, надійності, швидкодії тощо. Експоненціальне зростання кількості варіантів структурної реалізації ПЗД із зростанням її складності свідчить про збільшення потреби у автоматизації процесів моделювання та оптимізації структури ПЗД у вигляді інформаційної технології, яка б поєднувала евристичні методи (бажано формалізовані у вигляді бази знань) і автоматизований оптимізаційний підхід на основі моделювання ПЗД. Метод базується на формальній системі алгоритмічних моделей і використовує операторне подання перетворень невизначених даних, що дозволяє здійснювати оптимізацію структур систем в умовах комбінованої стохастичної та нечіткої невизначеності. Алгоритмічну модель узагальнено на випадок невизначеності даних на основі методу узагальнюючих функцій, який дає можливість врахувати невизначеність як стохастичного, так і нечіткого типу, дозволяє оцінити на його основі характеристики ПЗД, здійснити синтез оптимальних структур ПЗД. З огляду на обмежену вірогідність результату роботи ПЗД в умовах невизначеності, можна говорити лише про еквівалентність їх алгоритмічних моделей із заданою вірогідністю або про ступінь еквівалентності алгоритмічних моделей.У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення актуальної наукової задачі, яка полягає у розвитку інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних (ПЗД) АСУТП з метою підвищення їх ефективності в умовах комбінованої невизначеності. Виходячи з аналізу методів, моделей та технологій структурного проектування підсистем збору даних, встановлено, що моделювання і проектування структури підсистеми збору даних доцільно здійснювати на основі алгоритмічної моделі. Застосування цього методу дозволяє здійснювати оптимізацію структур ПЗД в умовах комбінованої стохастичної та нечіткої невизначеності. В результаті проведених досліджень сформульовано поняття про комплекс моделей, які є основою інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних. Вперше запропоновано підхід до перетворення структурних схем підсистем збору даних, який ґрунтується на понятті про еквівалентні перетворення алгоритмічної моделі в умовах невизначеності, що дозволяє розширити множину варіантів структур схем підсистем збору даних.

2. Основний зміст роботи

У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення актуальної наукової задачі, яка полягає у розвитку інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних (ПЗД) АСУТП з метою підвищення їх ефективності в умовах комбінованої невизначеності. В результаті проведеного теоретичного аналізу сучасних поглядів на дану проблему в літературних та інтернет-джерелах і виконаних досліджень сформульовані та обґрунтовані такі наукові висновки і практичні результати: 1. Виходячи з аналізу методів, моделей та технологій структурного проектування підсистем збору даних, встановлено, що моделювання і проектування структури підсистеми збору даних доцільно здійснювати на основі алгоритмічної моделі. Крім того, при проектуванні ПЗД необхідно враховувати невизначеність функціонування систем. Таким чином, розробка інформаційної технології та вдосконалення методів оптимізації структури ПЗД з метою підвищення їх ефективності на основі алгоритмічних моделей з врахуванням в них умов невизначеності є актуальною теоретичною і прикладною задачею.

2. Розроблено метод моделювання ПЗД в умовах невизначеності. Метод базується на формальній системі алгоритмічних моделей і використовує операторне подання перетворень невизначених даних. Застосування цього методу дозволяє здійснювати оптимізацію структур ПЗД в умовах комбінованої стохастичної та нечіткої невизначеності. В результаті проведених досліджень сформульовано поняття про комплекс моделей, які є основою інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних. Для спрощення операторної моделі багатовимірної системи введено поняття векторного оператора.

3. Вдосконалено метод оцінювання характеристик підсистем збору даних в умовах комбінованої невизначеності, який ґрунтується на алгоритмічній моделі. Цей метод дозволяє розширити область застосування та підвищити достовірність оцінок характеристик ПЗД, на основі яких визначається критерій оптимізації. Встановлено, що оцінка складності ПЗД в умовах невизначеності визначається сумарним порядком операторів моделі. Отримано оцінки складності базових програмних і апаратних структур. Встановлено звязок надійності, невизначеності результатів збору даних та швидкодії зі складністю ПЗД, що дозволяє спростити методику оцінювання цих характеристик.

4. Вперше запропоновано підхід до перетворення структурних схем підсистем збору даних, який ґрунтується на понятті про еквівалентні перетворення алгоритмічної моделі в умовах невизначеності, що дозволяє розширити множину варіантів структур схем підсистем збору даних. Розвинуте поняття про еквівалентність алгоритмічних моделей в умовах невизначеності, що розширює можливості здійснення еквівалентних перетворень в процесі оптимізації ПЗД. Доведено, що алгоритми, які не є еквівалентними у визначених умовах, можуть бути еквівалентними в умовах невизначеності, причому степінь еквівалентності може бути збільшена штучним введенням невизначеності.

5. Отримала подальшого розвитку інформаційна технологія оптимізації структур підсистем збору даних в умовах невизначеності, який полягає у використанні запропонованого методу моделювання, вдосконаленого методу оцінювання характеристик та запропонованого підходу до перетворення алгоритмічних моделей, що дозволяє підвищити ефективність підсистем збору даних. Сформульовано методику визначення ефективності ПЗД у вигляді інформаційно-вартісного показника як головного критерію оптимізації на основі узагальнення окремих характеристик ПЗД. Сформульовані також методики оптимізації структури ПЗД в умовах визначеності та в умовах комбінованої невизначеності.

6. Проведені теоретичні дослідження використані при створенні алгоритмів дослідження характеристик та оптимізації структур підсистем збору даних в умовах комбінованої стохастичної та нечіткої невизначеності. Розроблені алгоритми та методики реалізовані у вигляді програмного забезпечення «Checkout Subsystem Optimizer», яке розвиває можливості існуючих систем моделювання, аналізу і проектування АСУ. Дослідження ефективності розвинутої інформаційної технології показало, що в результаті її застосування узагальнений інформаційно-вартісний показник ефективності ПЗД збільшений на 15%.

7. Отримані у дисертаційній роботі результати впроваджено на виробничому підприємстві ТОВ «Вінтар» у процесі вдосконалення системи керування технологічним процесом варки рибних консервів, що дозволило зекономити витрати теплової енергії на 10% та зменшити втрати від браку на 15%, та на підприємстві ВКП «Віконт» ТОВ у процесі оптимального проектування структур підсистем збору даних, використано при виконанні науково-дослідних робіт та у навчальному процесі кафедри компютерних систем управління Вінницького національного технічного університету при викладанні дисципліни «Компютерне моделювання процесів і систем», а також у навчальному посібнику.

1. Никитенко О.Д. Визначення вимог до структури підсистеми керування вимірювально-обчислювальної системи / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Вісник Хмельницького національного університету. - 2005. - № 4. Ч1., Т1 (68). - С. 115-118.

2. Никитенко О.Д. Еквівалентність невизначених алгоритмів / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко, О.В. Глонь // Наукові праці ВНТУ. Електронні дані. - Вінниця, 2009.

3. Никитенко О.Д. Застосування алгоритмічної моделі до оптимізації інформаційно-обчислювальних систем в умовах невизначеності / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Вісник Вінницького політехнічного інституту. -2005. - № 6. - С. 9-13.

4. Никитенко О.Д. Обєктно-орієнтований аналіз розвитку складних систем управління / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2007. - № 3. - С. 74 -77.

5. Никитенко О.Д. Оптимізація структури системи на основі алгоритмічної моделі / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Вісник Хмельницького національного університету. - 2007. - № 3, Т.1. - С. 97-100.

6. Никитенко О.Д. Формалізація перетворень алгоритмічних моделей систем керування в умовах невизначеності / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - 2006. - № 5. - С. 54-57.

7. Никитенко О.Д. Формалізація синтезу алгоритмічних моделей систем керування в умовах невизначеності / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Системні технології. - 2006. - № 6 (47). - С. 121-130.

8. Никитенко О.Д. Формальна система представлення невизначених алгоритмічних моделей / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Інформаційні технології та комп‘ютерна інженерія. - 2005. - № 4, Ч1, Т1(68). - С.115-118.

9. Никитенко О.Д. Еквівалентність алгоритмічних моделей в умовах невизначеності / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // „ІНТЕРНЕТ - ОСВІТА - НАУКА - 2008”: шоста міжнар. конф., 7-11 жовт. 2008 р.: матер. конф. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця. - 2008. - Том 2. - С. 510-513.

10. Никитенко О.Д. Штучна невизначеність як фактор підвищення ефективності систем / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Автоматизация: проблемы, идеи, решения»: междунар. науч.-техн. конф., 8-12 сент. 2008 г.: матер. конф. - Севастополь: Изд-во СЕВНТУ. - 2008. - С. 164-167.

11. Nikitenko O. Algorithmic models of systems in conditions of uncertainty / V. Dubovoy, O. Nikitenko // „ІНТЕРНЕТ - ОСВІТА - НАУКА - 2004”: четверта міжнар. конф., 5-9 жовт. 2004 р.: матер. конф. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця. - 2004. - Том 2. - С. 538-541.

12. Никитенко О.Д. Алгоритмічна модель системи, керованої знаннями / В. М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Автоматика-2006: ХІІІ міжнар. конф. з автоматичного управління, 25-26 верес. 2006 р: матер. конф. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця. - 2007. - С. 382-385.

13. Никитенко О.Д. Компютерна програма для оптимізації алгоритмів прийняття рішень в умовах невизначеності в системах керування «EDITORMODEL» / В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 17351 від 24.07.2006

14. Никитенко О.Д. Спеціальні розділи математики. Навчальний посібник/ В.М. Дубовой, О.Д. Никитенко. - Вінниця: ВНТУ, 2007. - 165 с.

Размещено на .ru