вестник южно уральского-государственного_университета._серия_компьютерные_технологии,_управление,_радиоэлектроника_№2_2012

Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Уральский государственный

университет» (национальный исследовательский университет)

Редакционная коллегия серии:

д.т.н., профессор Шестаков А.Л. (отв. редактор); д.т.н., профессор Казаринов Л.С. (зам. отв. редактора); к.т.н., доцент Плотникова Н.В. (отв. секретарь); д.ф.-м.н., профессор, чл.-кор. РАН Ушаков В.Н.; д.т.н., профессор Войтович Н.И.; д.т.н., профессор Карманов Ю.Т.; д.т.н., профессор Логиновский О.В.; д.т.н., профессор Лысов А.Н.; д.ф.-м.н., профессор Танана В.П.; д.т.н., профессор Тележкин В.Ф.; д.ф.-м.н., профессор Ухоботов В.И.; к.т.н., доцент Кафтанников И.Л.

Серия основана в 2001 году.

Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-26455 выдано 13 декабря 2006 г. Федеральной службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного на-следия.

Журнал включен в Реферативный журнал и Базы данных ВИНИТИ. Сведения о журнале ежегодно публикуются в международной справочной системе по периодическим и продолжающимся изданиям «Ulrich’s Periodicals Directory».

Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Рос-сийской Федерации от 19 февраля 2010 г. № 6/6 жур-нал включен в «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук».

Подписной индекс 29008 в объединенном каталоге «Пресса России».

Периодичность выхода – 3 номера в год.

«КОМПЬЮТЕРНЫЕТЕХНОЛОГИИ, УПРАВЛЕНИЕРАДИОЭЛЕКТРОНИКА»

,

ÂÅÑÒÍÈÊÞÆÍÎ-ÓÐÀËÜÑÊÎÃÎÃÎÑÓÄÀÐÑÒÂÅÍÍÎÃÎ

ÓÍÈÂÅÐÑÈÒÅÒÀ

¹ 23 (282)

2012ISSN 199 - 6X1 97

СЕРИЯ

Выпуск 16

Решением ВАК России включен в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»

Содержание

Вестник ЮУрГУ, № 23, 2012 2

СОДЕРЖАНИЕ КОЗЛОВ А.С. Создание региональных систем межведомственного электронного взаимо-действия ........................................................................................................................................... 6ТВЕРСКОЙ М.М., РУМЯНЦЕВ Д.В. Постановка задачи оптимального управления тепло-вым режимом здания при комбинированной системе отопления ............................................. 16КАЗАРИНОВ Л.С., БАРБАСОВА Т.А. Система управления энергетическими потоками в теплоэнергетическом комплексе металлургического предприятия ....................................... 21ЛЮБИЦЫН В.Н. Необходимость разработки надежного программного обеспечения как вызов современности ..................................................................................................................... 26КОЗЛОВ А.С., ЗИНКЕВИЧ А.С. Математическая модель рейтинга официальных интернет-сайтов органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации в информационно-коммуникационной сети Интернет ............................................................................................... 30КОШИН А.А., ГУЗЕЕВ В.И., НУРКЕНОВ А.Х. Разработка алгоритма оценки надежности блока управления прибора активного контроля .......................................................................... 38ГЛУХОВ В.Н. Выбор оптимальных режимных параметров в областях взаимного поглоще-ния линий равного значения показателя качества изделий ........................................................ 43КОРЕННАЯ К.А., ЛОГИНОВСКИЙ О.В., МАКСИМОВ А.А. Информационная система крупного промышленного предприятия по производству ферросплавов ................................ 50НЕКРАСОВ С.Г. Мобильная система оценки состояния тихоходного оборудования про-катного производства ..................................................................................................................... 58ТВЕРСКОЙ М.М., ПЕТРОВА Л.Н., АЛАДИН А.С., СУЛАЦКАЯ Е.Ю., ЖАРИНОВА А.С. Компьютерная технология изготовления медицинских имплантатов методом послойного лазерного спекания ......................................................................................................................... 64ВСТАВСКАЯ Е.В., КАЗАРИНОВ Л.С. Метод адаптивного управления освещением рас-пределенных объектов ................................................................................................................... 70ДАРОВСКИХ С.Н., ТЕЛЕЖКИН В.Ф. Принципы построения и аппаратно-программные средства управления гомеостазом организма с помощью электромагнитных излучений микроволнового диапазона ............................................................................................................ 75ЛЮБИЦЫН В.Н. Повышение качества данных в контексте современных аналитических технологий ...................................................................................................................................... 83КОРЕННАЯ К.А., ЛОГИНОВСКИЙ О.В., МАКСИМОВ А.А. Новый подход к управлению промышленными предприятиями в условиях глобальной финансово-экономической неста-бильности ........................................................................................................................................ 87ГЛУХОВ В.Н. Алгоритм решения задачи оптимизации управления термообработкой ком-позиционных изделий методом перебора номинальных векторов в областях качества ............ 97ВСТАВСКАЯ Е.В. Иерархическая адресация объектов в интеллектуальных системах освещения ........................................................................................................................................... 104НЕКРАСОВ С.Г., ПОНОМАРЕВ А.С. Верификация математической модели виброакусти-ческого датчика .............................................................................................................................. 107КОРЕННАЯ К.А., ЛОГИНОВСКИЙ О.В., МАКСИМОВ А.А. Математическая модель оптимизации работы экспортно-ориентированного предприятия в условиях мировой финансово-экономической нестабильности ................................................................................ 112КАЗАРИНОВ Л.С., БАРБАСОВА Т.А., ЗАХАРОВА А.А. Автоматизированная информа-ционная система поддержки принятия решений по контролю и планированию потребления энергетических ресурсов ............................................................................................................... 118ЛОГИНОВСКИЙ О.В., ЛЮБИЦЫН В.Н. Информационно-аналитические центры как ин-струмент развития интеллектуального ресурса современного общества ................................. 123КОШИН А.А., ГУЗЕЕВ В.И., ШИПУЛИН Л.В. Модель стохастического съема припуска и формирования поверхности при плоском шлифовании периферией круга для автоматизи-рованного управления процессом ................................................................................................. 127ВОЙТОВИЧ Н.И., КЛЫГАЧ Д.С., ХАШИМОВ А.Б. Поле излучения двусторонней щелевой антенны ............................................................................................................................ 135


Серия «Образование, здравоохранение, физическая культура», выпуск 25 3

ПАНФЕРОВ С.В., ПАНФЕРОВ В.И. Об одном решении задачи синтеза автоматических регуляторов в адаптивной системе управления отоплением зданий ......................................... 142КОШИН А.А., ГЕРЕНШТЕЙН А.В. Эффективный алгоритм обработки данных автомати-зированных систем контроля крупногабаритных деталей ......................................................... 150ТЕЛЕЖКИН В.Ф., РЮМИН Р.Б. Оптимизация мультилатерационных систем вторичной радиолокации .................................................................................................................................. 155БУШУЕВ О.Ю., СЕМЕНОВ А.С. Критерий для количественной оценки изменения спектра выходного сигнала тензопреобразователя давления .................................................................. 160

Краткие сообщения

ПРОКОПОВ И.И. Неявный маскарадинг при доступе к конфиденциальной информациив компьютерной сети ..................................................................................................................... 164ПОВАЛЯЕВ С.В. Методы обработки сигналов при измерении уровня продукта в резер-вуаре частотным радиодальномером ........................................................................................... 166ЗАПЕВАЛОВ В.В. Метод измерения времени распространения импульсных радиосигна-лов при малых дальностях ............................................................................................................. 169ЗАЛЯЦКАЯ И.И. Оптимизация расположения элементов линейной антенной решетки фазовых радиопеленгаторов .......................................................................................................... 172ЖУКОВ А.Ю. Алгоритмы измерения уровня жидкости в закрытом резервуаре .................... 175ПАРАСИЧ В.А. Применение технологий XML в Delphi ........................................................... 178РУДНЕВ В.А. Применение микроконтроллеров для реализации нейронных сетей ............... 181КАФТАННИКОВ И.Л., ПИМЕНОВА Н.В. Проект OntoWiki ................................................... 184РЕЗНИЧЕНКО В.В. Особенности реализации удостоверяющего центра на базе программно-аппаратного комплекса «КриптоПро УЦ» ................................................................................... 187ПЕТРОВ И.С. Локализация и ослабление побочных электромагнитных излучений от средств вычислительной техники путем экранирования электромагнитных волн .................. 189АЛЁШИН Е.А. О расчете надежности восстанавливаемых систем с невосстанавливаемым резервом .......................................................................................................................................... 192ПЛОТНИКОВА Н.В. Экспертная система управления роботом ............................................... 195ЗЫРЯНОВ Г.В. Оценка точности микропроцессорной САР при ограничениях на скорость и ускорение задающего воздействия ............................................................................................ 198ВОЛОВИЧ А.Г., ВОЛОВИЧ Г.И., ЩЕРБАКОВ В.П. Анализатор частотных характеристик АЧХИ-102 ....................................................................................................................................... 202ХАТЕЕВА В.В. Управление источниками освещения по проводам питающей сети посред-ством алгоритмического пропуска полупериодов сетевого напряжения ................................. 206АБДУЛЛИН В.В. Применение сетей стандарта WirelessHART в системах автоматизиро-ванного энергоменеджемента ....................................................................................................... 210АРГУТИН А.В. Анализ быстродействия и вычислительной сложности алгоритмов 3D-реконструкции с точки зрения их применимости на процессорах с низким энерго-потреблением .................................................................................................................................. 213БАСАЛАЕВ А.А. Модель системы энергоэффективного теплоснабжения зданий ................ 216БУШУЕВ О.Ю. Применение метода Прони для анализа выходных сигналов преобразова-телей давления ................................................................................................................................ 219ВОЛОВИЧ Г.И., ЧУХЛОМИН И.Е. Принципы построения калибратора переменного напряжения повышенной точности с обратной связью .............................................................. 222ХАНКИН К.М. Оценка влияния аппаратных технологий энергосбережения персонального компьютера на производительность и энергопотребление ........................................................ 225МАКАРЕНКО К.В. Концептуальные положения геосетевого подхода к стратегическому управлению крупной корпорацией ............................................................................................... 228

Издательский центр ЮУрГУ, 2012



CONTENTS KOZLOV A.S. Creation of regional systems of interdepartmental electronic interaction ............... 6TVERSKOY M.M., RUMYANTSEV D.V. Statement of a problem of building thermal condition optimal control at dual heating system ............................................................................................. 16KAZARINOV L.S., BARBASOVA T.A. Energy flow control system in heat and power engi-neering sector of iron and steel enterprise ........................................................................................ 21LYUBITSYN V.N. The necessity of reliable software development as a challenge of modern age ..... 26KOZLOV A.S., ZINKEVICH A.S. Mathematic model of executive authorities of a constituet entity of the russian federation official websites rating in information and communication net-work .................................................................................................................................................. 30KOSHIN A.A., GUZEEV V.I., NURKENOV A.K. Design of reliability evaluation algorithm for inprocess gage control module ......................................................................................................... 38GLUKHOV V.N. Selection of the optimal operating parameters in areas of mutual absorption lines of equal value qualitative index of products ............................................................................ 43KORENNAYA K.A., LOGINOVSKIJ O.V., MAKSIMOV A.A. Information system of a large industrial ferrous alloys enterprise ................................................................................................... 50NEKRASOV S.G. Mobile system for a state estimation of the low-speed rolling equipment ........ 58TVERSKOY M.M., PETROVA L.N., ALADIN A.S., SULATSKAYA E.Yu., ZHARINOVA A.S. Computer technology of medical implants by layer laser sintering ................................................. 64VSTAVSKAYA E.V., KAZARINOV L.S. Distributed objects adaptive lighting control method .... 70DAROVSKIH S.N., TELETZKIN V.F. Design principles and hardware and software tools for organism homeostasis control by means of microwave electromagnetic radiation .......................... 75LYUBITSYN V.N. Improvement in data quality in the context of modern analytical technologies ... 83KORENNAYA K.A., LOGINOVSKIJ O.V., MAKSIMOV A.A. The new approach to manage-ment of industrial enterprises in the global financial and economic instability ............................... 87GLUKHOV V.N. Algorithm of the decision of problems of optimization of management of heat treatment of composite products by a method of search of nominal vectors in quality areas .......... 97VSTAVSKAYA E.V. Hierarchical object addressing in intellectual lighting systems ................... 104NEKRASOV S.G., PONOMAREV A.S. Verification of a vibroacustic gauge mathematical model ................................................................................................................................................ 107KORENNAYA K.A., LOGINOVSKIJ O.V., MAKSIMOV A.A. Mathematical model of export-oriented enterprise optimization in the global financial and economic instability ........................... 112KAZARINOV L.S., BARBASOVA T.A., ZAKHAROVA A.A. Automated information decision support system on control and planning energy resources usage ..................................................... 118LOGINOVSKIJ O.V., LYUBITSYN V.N. Information and analytical centers as the way of intel-lectual resources development in the modern society ...................................................................... 123KOSHIN A.A., GUZEEV V.I., SHIPULIN L.V. Stochastic model of removal allowances and formation surface in a plane grinding by periphery of the circle for automated process control ..... 127VOYTOVICH N.I., KLYGACH D.S., KHASHIMOV A.B. Radiation field of а bilateral slot an-tenna ................................................................................................................................................. 135PANFEROV S.V., PANFEROV V.I. About one automatic controller synthesis problem solution in automatic adaptive control heating systems ................................................................................. 142KOSHIN A.A., GERENSHTEYN A.V. Efficient data processing algorithm for automated large part control systems .......................................................................................................................... 150TELETZKIN V.F., RYUMIN R.B. Optimization of multilateration secondary radar systems ....... 155BUSHUEV O.Yu., SEMENOV A.S. A Criterion for the quantitative estimation of the signal spectrum change at a pressure piezoconverter ................................................................................. 160

Brief reports

PROKOPOV I.I. Implied masquerading at confidential information access in computer network .... 164POVALYAEV S.V. Signal processing methods at tank gaging by frequency distance measuring equipment ......................................................................................................................................... 166


Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника», выпуск 16 5

ZAPEVALOV V.V. Method for measuring propagation time of short range impulse signals ........ 169ZALYATSKAYA I.I. Location optimization of antenna array elements of phase direction finders ... 172ZHUKOV A.Yu. Algorithms for liquid level measurement in a closed tank .................................. 175PARASICH V.A. Application of XML technologies in Delphi ...................................................... 178RUDNEV V.A. Microcontrollers application for neural network implementation ......................... 181KAFTANNIKOV I.L., PIMENOVA N.V. OntoWiki project ......................................................... 184REZNICHENKO V.V. Peculiarities of certification authority implementation on the basis of hardware and software system “CryptoPro CA” .............................................................................. 187PETROV I.S. Localization and reduction of stray electromagnetic radiation from computer equipment by means of electromagnetic waves shielding ................................................................ 189ALESHIN E.A. Reliability calculation of restorable systems with nonrestorable reserve .............. 192PLOTNIKOVA N.V. Expert robot control system .......................................................................... 195ZYRYANOV G.V. Microprocessor automatic control system accuracy estimation at velocity constraint and master control acceleration ....................................................................................... 198VOLOVICH A.G., VOLOVICH G.I., TSHCHERBAKOV V.P. Frequency-response analyzer АЧХИ-102 ....................................................................................................................................... 202KHATEEVA V.V. Wire control of lighting sourses by algorithmic passing of voltage half-cycles ................................................................................................................................................ 206ABDULLIN V.V. WirelessHART networks application to the automated energy management systems ............................................................................................................................................. 210ARGUTIN A.V. The analysis of performance and computing complexity of 3D-reconstraction algorithms in terms of their applicability on low power consumption processors ........................... 213BASALAEV A.A. Model of energy efficient heating for buildings ................................................... 216BUSHUEV O.Yu. Use of Prony’s method when analyzing the signal of a pressure transducer ..... 219VOLOVICH G.I., CHUKHLOMIN I.E. Principles of the calibrator for alternating ac voltage high accuracy of feedback ................................................................................................................ 222KHANKIN K.M. Assessment of personal computer hardware power saving technologies impact on performance and power usage ..................................................................................................... 225MAKARENKO K.V. Conceptual provisions of the geonetwork approach to strategic manage-ment of large corporation ................................................................................................................. 228



Исторически первым концептуальным докумен-том, определившим временные ориентиры процесса перехода на оказание государственных и муници-пальных услуг в электронном виде в субъектах РФ, стало Распоряжение № 1993-р. В нем были установ-лены 5 этапов перехода на предоставление первооче-редных услуг (функций) в электронном виде:1

1-й этап – размещение информации об услуге (функции) в Сводном реестре государственных и муниципальных услуг (функций) и на Едином портале государственных и муниципальных услуг (функций);

2-й этап – размещение на Едином портале го-сударственных и муниципальных услуг (функций) форм заявлений и иных документов, необходимых для получения соответствующих услуг, и обеспе-чение доступа к ним для копирования и заполне-ния в электронном виде;

3-й этап – обеспечение возможности для зая-вителей в целях получения услуги представлять документы в электронном виде с использованием Единого портала государственных и муниципаль-ных услуг (функций);

4-й этап – обеспечение возможности для зая-вителей осуществлять с использованием Единого

Козлов Александр Сергеевич – канд. техн. наук, доцент, начальник Управления стратегического планирования и анализа развития информационного общества, Мини-стерство информационных технологий и связи Челябин-ской области; [email protected]

портала государственных и муниципальных услуг (функций) мониторинг хода предоставления услу-ги (исполнения функции);

5-й этап – обеспечение возможности получе-ния результатов предоставления услуги в элек-тронном виде на Едином портале государственных и муниципальных услуг (функций), если это не запрещено федеральным законом.2

В дальнейшем нормативная правовая основа процесса перехода на оказание государственных и муниципальных услуг в электронном виде полу-чила развитие в Федеральном законе от 27 июля 2010 г. № 210-ФЗ «Об организации предоставле-ния государственных и муниципальных услуг» [1] (далее – Федеральный закон 210-ФЗ), а также в тех подзаконных актах, которые были разработаны впоследствии во исполнение данного Федерально-го закона. Важную роль в указанном процессе также сыграли поручения Президента РФ по ито-гам заседания Комиссии при Президенте РФ по модернизации и техническому развитию экономи-ки России от 28 февраля 2011 г. (№ Пр-605 от 10.03.2011 г.), поручения по результатам заседания президиума Совета при Президенте РФ по разви-тию местного самоуправления от 27 января 2011 г.

Kozlov Alexander Sergeevich – Candidate of Science (En-gineering), Associate Professor, Head of Strategic Planning and Information Society Development Analysis Division, Ministry of Information Technology and Communication of Chelyabinsk region; [email protected]

УДК 658.1

СОЗДАНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ МЕЖВЕДОМСТВЕННОГО ЭЛЕКТРОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ А.С. Козлов

CREATION OF REGIONAL SYSTEMS OF INTERDEPARTMENTAL ELECTRONIC INTERACTION A.S. Kozlov

Описаны нормативное регулирование процесса создания межведомственного элек-тронного взаимодействия в субъектах Российской Федерации, проблемы его осуществ-ления. Показаны возможная сервис-ориентированная архитектура подобных регио-нальных информационных систем и подходы к их созданию.

Ключевые слова: межведомственное электронное взаимодействие, сервис-ориентиро-ванная архитектура, государственное управление.

The article deals with legal regulation of the process of creation of interdepartmentalelectronic interaction in constituent entities of the Russian Federation, problems of its imple-mentation. A possible service-oriented architecture of such regional information systems andapproaches to their creation are shown in the article.

Keywords: interdepartmental electronic interaction, service-oriented architecture, state ad-ministration.


Создание региональных систем межведомственного электронного взаимодействия


№ 4 (г. Оренбург) по вопросу «О мерах по повы-шению качества предоставления государственных и муниципальных услуг населению».

Организационную и методическую поддержку процесса на федеральном уровне обеспечила работа Правительственной комиссии по внедрению ин-формационных технологий в деятельность государ-ственных органов и органов местного самоуправле-ния и ее Подкомиссии по использованию информа-ционных технологий при предоставлении государ-ственных и муниципальных услуг, а также работа Совета по региональной информатизации.

Кроме того, в 2010 г. был утвержден Систем-ный проект формирования в Российской Федера-ции электронного правительства, разработанный Министерством массовых коммуникаций и связи Российской Федерации [2]. В частности, в нем бы-ли уточнены понятия информационного общества, электронного государства и электронного прави-тельства и определено, что важнейшим элементом электронного правительства является взаимодей-ствие на основе информационно-коммуникацион-ных технологий (ИКТ) органов исполнительной власти и органов местного самоуправления между собой и гражданским обществом при осуществле-нии полномочий по предоставлению услуг граж-данам и бизнес-сообществу. К сожалению, в сис-темном проекте построение электронного прави-тельства на региональном и муниципальном уров-не рассматривается только с точки зрения обяза-тельных требований к инфраструктуре, в той сте-пени, в которой она связана с реализацией полно-мочий федеральных органов власти.

И все же базовым документом, определяю-щим процесс перехода на оказание услуг в элек-тронном виде, является Федеральный закон 210-ФЗ. В частности:

• Статья 4 определяет, что «возможность по-лучения государственных и муниципальных услуг в электронной форме, если это не запрещено зако-ном, а также в иных формах, предусмотренных законодательством Российской Федерации, по вы-бору заявителя» – это основной принцип предос-тавления государственных и муниципальных услуг.

• Статья 2, п. 6 определяет, что «предоставле-ние государственных и муниципальных услуг в электронной форме – это предоставление государ-ственных и муниципальных услуг с использовани-ем информационно-телекоммуникационных тех-нологий, в том числе с использованием портала государственных и муниципальных услуг, много-функциональных центров, универсальной элек-тронной карты и других средств, включая осуще-ствление в рамках такого предоставления элек-тронного взаимодействия между государственны-ми органами, органами местного самоуправления, организациями и заявителями». Под заявителями понимаются физические или юридические лица (за исключением государственных органов, государ-ственных внебюджетных фондов и их территори-

альных подразделений, органов местного само-управления) либо их уполномоченные представи-тели, обратившиеся в орган, предоставляющий го-сударственные или муниципальные услуги, с за-просом о предоставлении данной услуги, выражен-ным в устной, письменной или электронной форме.

• Статья 5, п. 3 закрепляет право заявителя на получение государственных и муниципальных услуг в электронной форме, если это не запрещено законом.

• Статья 6, п. 2 обязывает органы, предостав-ляющие государственные услуги и муниципаль-ные услуги, обеспечивать возможность получения заявителем государственной или муниципальной услуги в электронной форме, если это не запреще-но законом.

• Статья 7 запрещает органам, предоставляю-щим государственные и муниципальные услуги, в п. 2 требовать от заявителя представления доку-ментов и информации, в том числе об оплате госу-дарственной пошлины, взимаемой за предоставле-ние государственных и муниципальных услуг, ко-торые находятся в распоряжении органов, предос-тавляющих государственные и муниципальные ус-луги, в п. 3 осуществление действий, в том числе согласований, необходимых для получения госу-дарственных и муниципальных услуг и связанных с обращением в иные государственные органы, орга-ны местного самоуправления, организации.

• Статья 10 определяет «требования к органи-зации предоставления государственных и муници-пальных услуг в электронной форме»:

1) предоставление в установленном порядке информации заявителям и обеспечение доступа заявителей к сведениям о государственных и му-ниципальных услугах;

2) подача заявителем запроса и иных докумен-тов, необходимых для предоставления государствен-ной или муниципальной услуги, и прием таких за-проса и документов с использованием единого пор-тала государственных и муниципальных услуг;

3) получение заявителем сведений о ходе вы-полнения запроса о предоставлении государствен-ной или муниципальной услуги;

4) взаимодействие органов, предоставляющих государственные услуги, органов, предоставляю-щих муниципальные услуги, иных государственных органов, органов местного самоуправления, органи-заций, участвующих в предоставлении предусмот-ренных государственных и муниципальных услуг;

5) получение заявителем результата предос-тавления государственной или муниципальной услуги, если иное не установлено Федеральным законом 210-Ф3;

6) иные действия, необходимые для предостав-ления государственной или муниципальной услуги.

Однако по состоянию на 1 июля 2011 г. (срок вступления в силу основных положений Феде-рального закона 210-Ф3 в первой редакции) суще-ствовал ряд нерешенных проблем:


А.С. Козлов


1. Необходимость привести в соответствие огромное количество нормативных правовых актов.

Федеральный закон 210-ФЗ после своего при-нятия привел к правовым коллизиям, он противо-речил большому количеству нормативных право-вых актов, в том числе и других федеральных за-конов, в которых, например, устанавливалось, что гражданин обязан лично подавать заявление или предоставлять документы.

2. Отставание по реализации Плана меро-приятий, необходимых для реализации Федераль-ного закона 210-Ф3.

Указанный план был сначала утвержден Рас-поряжением Правительства Российской Федера-ции от 2 сентября 2010 г. № 1433-р, затем практи-чески полная ревизия Плана состоялась в соответ-ствии с Распоряжением Правительства Российской Федерации от 1 марта 2011 г. № 321-р.

Фактически только незначительная часть нор-мативно-правовых актов, предусмотренных дан-ным Планом, разработана и утверждена в требуе-мые сроки. В то же время большинство подзакон-ных актов, которые указаны в Плане, были необ-ходимы субъектам Российской Федерации для организации работы, в том числе и по разработке технических систем.

В частности, статья 19 Федерального закона 210-Ф3 «Общие требования к использованию ин-формационно-телекоммуникационных технологий при предоставлении государственных и муници-пальных услуг» устанавливает, что:

«2. Правила и порядок информационно-техно-логического взаимодействия информационных сис-тем, используемых для предоставления государст-венных и муниципальных услуг в электронной форме, а также требования к инфраструктуре, обеспечивающей их взаимодействие, устанавли-ваются Правительством Российской Федерации.

3. Технические стандарты и требования, вклю-чая требования к технологической совместимости информационных систем, требования к стандартам и протоколам обмена данными в электронной фор-ме при информационно-технологическом взаимо-действии информационных систем, устанавлива-ются федеральным органом исполнительной вла-сти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики и норма-тивно-правовому регулированию в сфере инфор-мационных технологий. Указанным федеральным органом исполнительной власти в соответствии с п. 1 Положения о Министерстве связи и массо-вых коммуникаций Российской Федерации, ут-вержденного Постановлением Правительства РФ от 2 июня 2008 г. № 418 „О Министерстве связи и массовых коммуникаций Российской Федерации“, является Минкомсвязь России».

В то же время субъектам Российской Федера-ции необходимо:

• Внести изменения в нормативные правовые акты органов государственной власти субъектов

Российской Федерации в части обеспечения воз-можности предоставления государственных и му-ниципальных услуг в электронной форме и реали-зации статьи 7 Федерального закона 210-Ф3 (пункт 2 статьи 6, статья 7, статья 10 Федерально-го закона 210-Ф3).

• Определить перечень услуг, оказываемых в субъекте Российской Федерации государственны-ми и муниципальными учреждениями и другими организациями, в которых размещается государст-венное задание (заказ) субъекта Российской Феде-рации или муниципальное задание (заказ), подле-жащие включению в реестр государственных или муниципальных услуг и предоставляемых в элек-тронной форме (часть 3 статьи 1 Федерального закона 210-Ф3).

• Определить перечень услуг, которые являют-ся необходимыми и обязательными для предостав-ления государственных услуг органами исполни-тельной власти субъекта Российской Федерации и оказываются организациями, участвующими в пре-доставлении государственных услуг органов ис-полнительной власти субъекта Российской Федера-ции (часть 1 статьи 9 Федерального закона 210-Ф3).

• Утвердить порядок определения размера платы за оказание услуг, которые являются необ-ходимыми и обязательными для предоставления исполнительными органами государственной вла-сти субъектов Российской Федерации государст-венных услуг (часть 3 статьи 9 Федерального за-кона 210-Ф3).

• Утвердить порядок формирования и ведения реестра государственных услуг субъекта Россий-ской Федерации (часть 5 статьи 11 Федерального закона 210-Ф3).

• Утвердить порядок разработки и утвержде-ния административных регламентов исполнитель-ными органами государственной власти субъектов Российской Федерации (часть 14 статьи 13 Феде-рального закона 210-Ф3).

• Утвердить правила разработки, подключе-ния и функционирования региональных и муници-пальных электронных приложений и технических требований к ним (часть 14 статьи 23 Федерально-го закона 210-Ф3).

3. Отставание от графика разработки и принятия административных регламентов оказа-ния государственных и муниципальных услуг (до 1 июля 2011 г.).

Субъекты Российской Федерации не смогли в полном объеме организовать работу по приведе-нию административных регламентов оказания госу-дарственных и муниципальных услуг к требованиям, установленным Федеральным законом 210-ФЗ.

Для ИТ-специалистов особенно важно, что согласно статье 12 Федерального закона 210-ФЗ в структуре административных регламентов должны указываться состав, последовательность и сроки выполнения административных процедур, требо-




вания к порядку их выполнения, в том числе осо-бенности выполнения административных проце-дур в электронной форме.

Следует отметить, что для большинства госу-дарственных и муниципальных услуг органов ис-полнительной власти субъектов РФ на сегодняш-ний день отсутствуют утвержденные администра-тивные регламенты, соответствующие Федераль-ному закону 210-ФЗ.

Единый портал государственных и муници-пальных услуг содержит информацию уже о гото-вых услугах. На наш взгляд, было бы целесообраз-ным создание подсистемы данного портала или иного ресурса, поддерживаемого федеральными органами власти, для реализации публикации проек-тов административных регламентов государствен-ных услуг (включая все версии), публичного об-суждения, публикации сведений о ходе принятия данного регламента (результаты экспертиз, откло-нения предложений граждан, принятия предложе-ний граждан), протоколирования всех действий, хранения шаблонов «удачных» административных регламентов, введения базы знаний.

4. Сложности по внедрению системы межве-домственного электронного взаимодействия (СМЭВ).

Инфраструктура большинства субъектов Рос-сийской Федерации была не готова к присоедине-нию к СМЭВ (не было защищенных сетей переда-чи данных органов власти субъекта РФ, автомати-зированные системы для государственных услуг отсутствуют или находятся в состоянии сложно интегрируемом со СМЭВ).

Нужен нормативно закрепленный механизм реализации «личного кабинета» на Едином порта-ле. Часть федеральных органов исполнительной власти готова предоставлять органам исполни-тельной власти субъекта РФ сведения в электрон-ном виде, подписанные ЭЦП (файлы формата XML, Росреестр), но их восприятие без специаль-ного программного обеспечения (у Росреестра есть только для межевого плана) служащими орга-нов исполнительной власти затруднено (слож-ность разметки). На время пока в органах испол-нительной власти субъектов создаются, интегри-руются, внедряются системы, способные обраба-тывать данные сведения в электронном виде, крайне полезным было бы наличие безопасного бесплатного приложения для проверки ЭЦП, печа-ти, экспорта в другие форматы. Не решены вопро-сы по организации Единого пространства доверия.

5. Невозможность до конца 2011 г. внедрения универсальной электронной карты.

Отсутствовали необходимые технические требования, которые должны быть определены в подзаконных нормативно-правовых актах, без ко-торых запуск такого дорогостоящего проекта про-сто может привести к неэффективному расходова-нию значительных бюджетных средств.

Для субъектов Российской Федерации было необходимо:

• Определить уполномоченную организацию субъекта Российской Федерации (часть 3 статьи 24 Федерального закона 210-ФЗ).

• Определить региональные и муниципальные информационные системы, используемые в про-цессе предоставления государственных и муници-пальных услуг с использованием универсальных электронных карт (пункт 3 части 1 статьи 28 Фе-дерального закона 210-ФЗ).

• Определить перечень региональных и муни-ципальных электронных приложений, обеспечи-вающих авторизованный доступ к получению го-сударственных, муниципальных и иных услуг (часть 8 статьи 23 Федерального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок подачи гражданином за-явления о выдаче универсальной электронной кар-ты (часть 3 статьи 25 Федерального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок доставки универсальных электронных карт, выпускаемых и выдаваемых по заявлениям граждан (часть 7 статьи 25 Федераль-ного закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок проведения конкурса по отбору банков, обеспечивающих предоставление услуг в рамках электронного банковского приложе-ния (часть 8 статьи 26 Федерального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок доставки универсальных электронных карт, в том числе лично гражданину (часть 9 статьи 26 Федерального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок выдачи дубликата уни-версальной электронной карты и размера платы за выдачу такого дубликата (часть 3 статьи 27 Феде-рального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок подачи заявления на за-мену универсальных электронных карт, а также порядок замены универсальных электронных карт в случае подключения новых региональных и му-ниципальных электронных приложений (части 4 и 5 статьи 27 Федерального закона 210-ФЗ).

• Утвердить порядок погашения универсаль-ной электронной карты в случае, предусмотренном частью 6 статьи 29 Федерального закона 210-ФЗ.

6. Нерешенность вопросов по организации защиты персональных данных

При реализации положений Федерального за-кона 210-ФЗ не были учтены те накладные расхо-ды, которые должен понести субъект Российской Федерации для обеспечения мероприятий по за-щите конфиденциальной информации, которой будут обмениваться участники СМЭВ (в первую очередь необходимость защиты персональных данных). По нашим расчетам, осуществление всех необходимых мероприятий приводит к удорожа-нию проекта минимум на 50 %.

Таким образом, вполне объективно, что в ию-не 2011 г. вышел Федеральный закон 169-ФЗ, ко-торый внес изменения в более чем 40 федеральных законов и одновременно перенес сроки вступления в силу положений Федерального закона 210-ФЗ для федеральных органов исполнительной власти


А.С. Козлов


на 1 октября 2011 г., для органов государственной власти и местного самоуправления субъектов Рос-сийской Федерации на 1 июля 2012 г.

Принятие Федерального закона 210-ФЗ с уче-том изменений, которые внесены в него Феде-ральным законом 169-ФЗ, поставило перед регио-нальными и муниципальными органами власти сложные задачи, решение которых необходимо осуществить в максимально сжатые сроки:

1. Формирование и ведение региональных реестров государственных и муниципальных ус-луг, в том числе включающих Перечень услуг, необходимых и обязательных для оказания госу-дарственных и муниципальных услуг. Организо-вать связь регионального реестра государственных и муниципальных услуг со Сводным реестром го-сударственных и муниципальных услуг.

2. Разработка и утверждение административ-ных регламентов предоставления государственных и муниципальных услуг в виде нормативных пра-вовых актов, устанавливающих порядок и стан-дарт предоставления услуг. Приведение норма-тивной правовой базы субъекта РФ в соответствие с Федеральным законом 210-ФЗ. Вносятся коррек-тировки, направленные:

• во-первых, на уменьшение количества до-кументов, которые граждане должны предостав-лять для получения услуг;

• во-вторых, на организацию межведомствен-ного взаимодействия для предоставления сведе-ний, необходимых для оказания услуг.

3. Строительство многофункциональных цен-тров предоставления государственных и муници-пальных услуг по принципу «одного окна».

4. Прием в органах и подведомственных орга-низациях, оказывающих государственные и муни-ципальные услуги, заявлений на услуги и других документов в электронной форме, в том числе с Единого портала государственных и муниципаль-ных услуг, из многофункциональных центров пре-доставления услуг.

5. Передача на портал государственных и му-ниципальных услуг gosuslugi.ru сведений с ин-формацией о порядке предоставления услуг, о хо-де исполнения запроса на оказание услуги, о ре-зультате оказания услуги.

6. Организация межведомственного взаимо-действия между государственными органами, ор-ганами местного самоуправления, организациями и заявителями, в том числе в электронном виде с использованием Единой и региональных систем межведомственного взаимодействия, в первую очередь для получения той информации, которую органы будут не вправе требовать с заявителей. Сюда же относится подзадача определения Переч-ня региональных базовых информационных ресур-сов и требований к ним.

7. Обеспечение готовности субъекта РФ к вы-пуску и использованию универсальной электрон-ной карты.

8. И последняя задача, которая явно не запи-сана в положениях Федерального закона 210-ФЗ, но проистекает из самого его духа, – это задача повышения компьютерной грамотности населения.

Практика реализации проектов по переводу государственных и муниципальных услуг во мно-гих субъектах Российской Федерации показала, что организовать процесс возможно только при выполнении следующих архитектурных техниче-ских ограничений и условий:

• введение единого механизма аутентифика-ции и авторизации заявителей на портале предос-тавления государственных и муниципальных услуг;

• обеспечение интероперабельности, интеги-руемости информационных систем органов власти;

• организация межведомственного взаимодей-ствия на основе централизованного шлюза (броке-ра сообщений), когда все организации-участники подключены по защищенным каналам связи к ин-фраструктуре оператора системы межведомствен-ного взаимодействия. Практика организации меж-ведомственного взаимодействия по принципу «каждый договаривается с каждым» оказывается нежизнеспособной, поскольку приводит к квадра-тичному росту сложности, а значит, и стоимости такой интеграции;

• организация Единого пространства доверия, позволяющего удостоверяющим центрам различ-ных ведомств организовать работу по взаимному признанию выданных ими электронных цифровых подписей.

Таким образом, в архитектуре глобальной общегосударственной информационной системы реализации оказания государственных и муници-пальных услуг в электронном виде ключевую роль играют подсистемы Единого портала государст-венных и муниципальных услуг и Единой СМЭВ.

В региональной инфраструктуре электронно-го правительства (РИЭП) ядром является регио-нальная СМЭВ.

РИЭП состоит из следующих систем (рис. 1): • региональная СМЭВ (хранение информации,

необходимой для обеспечения взаимодействия; маршрутизация взаимодействия между порталом, системой (системами) исполнения регламентов и информационными ресурсами регионального и фе-дерального уровня; мониторинг процессов взаимо-действия);

• региональный реестр государственных и муниципальных услуг;

• региональный портал государственных и муниципальных услуг (получение полного переч-ня оказываемых услуг; получение информации об адресах и часах работы учреждений, списка тре-буемых документов для получения конкретной услуги, другой полезной информации; прием заяв-ления, формирование и направление запроса на получение услуги; автоматическое формирование перечня требуемых документов для получения выбранной услуги; доступ в личный кабинет, в




котором возможно не только сформировать запрос на получение услуги, но и узнать состояние запро-са на получение запрошенных услуг);

• система многофункциональных центров по оказанию государственных и муниципальных услуг;

• система удостоверяющих центров электрон-ных подписей, между которыми установлены до-верительные отношения;

• информационные системы организаций уча-стников СМЭВ (реализация процессов согласова-ния поступившего заявления в различных органах власти в соответствии с существующими регла-ментами; инициация обращений к органам власти за подтверждением представленной информации через СМЭВ; накопление и передача информации в систему мониторинга предоставления государст-венных услуг);

• система исполнения регламентов (СИР) (типовые настраиваемые элементы регламента,

оформленные в виде отдельных подпроцессов. СИР поддерживает как ручной, так и автоматиче-ский режим взаимодействия с внешними ресурса-ми. В автоматическом режиме взаимодействие с внешними ресурсами реализуется через вызов стандартизованных сервисов СМЭВ с последую-щим получением ответа);

• сервер форм регионального уровня (воз-можность для заявителей представлять документы в электронном виде с использованием региональ-ного портала государственных и муниципальных услуг в целях получения государственных и муни-ципальных услуг);

• вспомогательные сервисы (центр телефон-ного обслуживания, центр общего доступа через информационные киоски, региональный информа-ционно-платежный шлюз).

В дополнение к указанным системам феде-ральный сегмент инфраструктуры электронного

Рис. 1. Региональная инфраструктура электронного правительства


А.С. Козлов


правительства содержит еще сервис аутентифика-ции и сервис платежной системы для тех государ-ственных услуг, за которые согласно действую-щему законодательству взимается плата.

Пользователь (гражданин) инициирует про-цесс путем обращения за услугой через свой лич-ный кабинет на региональном или федеральном портале государственных (муниципальных) услуг. Вход в личный кабинет обеспечивается сервисом аутентификации федерального сегмента. После того как услуга была запрошена, необходимая ин-формация поступает через СМЭВ в информацион-ную ведомственную систему предоставления ус-луг (частный случай – СИР). Доступ к данной ин-формационной системе осуществляется ответст-венными служащими органов государственного и муниципального управления через АРМ (АРМ СИР). Все вновь поступившие задачи отображают-ся в виде некоторых заявок на обслуживание. По-сле исполнения данных заявок информация посту-пает через СМЭВ в информационную систему Портала, это дает возможность пользователю, инициировавшему процесс из своего личного ка-бинета, получить информацию по исполнению своей заявки. Если в процессе предоставления ус-луги возникла необходимость запросить данные у другого ведомства, то система может отправить в СМЭВ межведомственный запрос и через СМЭВ получить ответ на него.

Для возможности взаимодействия СМЭВ с информационной системой необходимо, чтобы все подключенные информационные системы удовле-творяли определенным требованиям, которые ут-верждены Приказом Министерства связи и массо-вых коммуникаций РФ № 190 от 27.12.2010 г. «Об утверждении технических требований к взаи-модействию информационных систем в единой системе межведомственного электронного взаи-модействия».

Согласно этим требованиям ядро информаци-онной системы должно прослушивать определен-ные порты, по которым СМЭВ может иницииро-вать информационный обмен с данной системой. С другой стороны, она должна включать необхо-димый набор сервисов, отвечающих за выгрузку данных в СМЭВ в необходимом формате. Предпо-лагается, что информационные системы удовле-творяют предъявляемым требованиям по инфор-мационной безопасности.

Таким образом, основные функции СМЭВ: • ведение реестра электронных сервисов; • ведение политик безопасности, применяемых

к зарегистрированным электронным сервисам; • маршрутизация сообщений к зарегистриро-

ванным электронным сервисам; • протоколирование обращений (входящих и

исходящий сообщений) к электронным сервисам; • гарантированная доставка сообщений, осу-

ществляемая за счет механизма повторных вызо-вов электронных сервисов при сбоях;

• обеспечение оповещения оператора СМЭВ о сбоях в функционировании электронных серви-сов;

• передача информации о событиях на СМЭВ по подписке заинтересованным пользователям (информационным системам);

• формирование динамически создаваемой статистики использования электронных сервисов.

Функционал, перечисленный к реализации в СМЭВ, типичен для «интеграционных платформ», которые используются для организации обмена данными – Enterprise Service Bus [3]. Также упот-ребляется понятие брокера сообщений [4].

Сегодня брокеры сообщений могут объеди-нять большое количество взаимодействующих систем. Результатом этого является то, что компа-ния «Gartner Group» называет «Корпоративной нервной системой», т. е. инфраструктура брокера сообщений, к которой легко могут быть подклю-чены, по сути дела, любые приложения и которая обеспечивает взаимодействие между ними в ре-жиме, близком к реальному времени (рис. 2).

Брокер сообщений интегрирует гетерогенные приложения и хранилища данных и предоставляет три типа служб:

• Пересылка сообщений и перемещение данных обеспечивает физический транспорт дос-тавки сообщений между приложениями. Это мо-жет быть сделано на основе таких интернет-прото-колов, как Hypertext Transfer Protocol (HTTP), и традиционных систем пересылки сообщений, на-пример, Microsoft Messaging Queuing и IBM MQ Series. Первые поколения этих технологий исполь-зовали собственные закрытые форматы для своих сообщений. В последнее время языком описания сообщений все больше становится XML.

• Интеллектуальная маршрутизация, кото-рая определяет для каждого сообщения то, к како-му приложению оно должно попасть. Маршрути-зация часто включает механизмы публикации и подписки, когда серверное приложение один раз «публикует» некоторое бизнес-событие для броке-ра сообщений, а определенное количество других бизнес-приложений, заинтересованных в данном событии, «подписываются» на него.

• Трансформирование обеспечивает мапиро-вание (определение соответствия) данных между потенциально различными семантиками одного приложения или разных приложений. Так, если одно приложение использует в формате своих данных буквы «М» и «Ж» для описания пола че-ловека, а другое приложение использует для тако-го кодирования «1» и «0», то уровень трансформа-ции брокера сообщений может мапировать ин-формацию между приложениями, не меняя логику каждого из них. В более сложных ситуациях, когда одно приложение может ожидать 5 атрибутов в записи о клиенте, а другое приложение обеспечи-вает эти же атрибуты в двух различных записях баз данных, уровень трансформации может обес-




печить мапирование между такими различными структурами данных.

Архитектура брокера сообщений может вклю-чать две дополнительные высокоуровневые службы:

• управление бизнес-процессами (оркестриро-вание бизнес-процессов) доводит уровень интел-лектуальной маршрутизации до возможностей автоматизации потоков работ (workflow), которые полностью обслуживают внутренние и внешние процессы;

• мониторинг процессов и событий превраща-ет брокер сообщений в центр информационных потоков внутри и вне предприятия, а также обес-печивает функции анализа бизнес-операций в масштабе, близком к реальному времени.

Помимо этого, брокеры сообщений, как прави-ло, поддерживают работу со специфическими адап-терами для различных типов приложений и данных:

• адаптеры к веб-службам; • адаптеры к мониторам транзакций; • адаптеры к различным реляционным СУБД; • API-адаптеры для популярных коробочных

приложений. В качестве универсального формата данных

при такой интеграции используется XML. Ведом-

ственные системы, как вновь разрабатываемые, так и унаследованные, должны быть реализованы в виде так называемых веб-служб или могут сде-лать свои интерфейсы доступными в виде веб-служб. Все описываемые стандарты являются от-крытыми.

Таким образом, ключевым принципом приме-нения XML для межведомственной интеграции информационных систем, в том числе систем до-кументооборота, является использование веб-служб и регистров на базе универсального стан-дарта UDDI. Причем UDDI может использоваться для создания общедоступного регистра не только государственных информационных систем, но и самих государственных органов и их услуг, даже если они предоставляются традиционным (неэлек-тронным) способом.

На рис. 3 приведена техническая модель инте-грации ведомственных информационных систем на основе веб-служб XML. При этом интеграцион-ный шлюз может обеспечивать не только маршру-тизацию сообщений (брокер сообщений), но и реализовывать функции коллективного UDDI-регистра доступных государственных информаци-онных систем, а также реализовывать функции

Рис. 2. Брокер сообщений


А.С. Козлов


«брокера веб-служб», то есть обеспечивать меха-низм взаимодействия между ведомственными ин-формационными системами как веб-службами.

Интеграция информационных систем на ос-нове веб-служб связана с использованием четырех ключевых стандартов:

• Extensible Markup Language (XML) – рас-ширяемый язык разметки информации. Описывает информацию, пересылаемую по Интернету. Запрос на получение каких-либо данных или выполнение определенных действий другим приложением тре-бует наличия способов передачи параметров и полу-чения обратно определенных результатов. При ис-пользовании веб-служб эта информация описывает-ся с помощью языка XML, являющегося междуна-родным общепринятым стандартом для описания произвольных данных, которыми в свою очередь могут обмениваться информационные системы.

• Simple Object Access Protocol (SOAP) – простой протокол доступа к объекту. Этот стан-дарт описывает протокол вызова веб-службы (уда-ленный процесс доступа к услугам/информации некоторой прикладной системы). То есть переда-ваемые параметры описываются с помощью языка WSDL, а сам процесс вызова описывается с помо-щью SOAP. Другими словами, этот протокол как бы описывает конверт с информацией для вызова веб-службы. И этот конверт может быть доставлен от одного приложения к другому с помощью таких транспортных протоколов, как Hypertext Transfer Protocol (HTTP), или протоколов электронной поч-ты, наподобие Simple Mail Transfer Protocol (SMTP). В типичной ситуации взаимодействия система одной организации может вызвать систе-му другой организации, используя протокол

SOAP. Запрос, который обычно содержит ту или иную форму бизнес-документа, посылается ини-циатором к запрашиваемой системе. Последняя принимает запрос, и входящий документ, содер-жащийся в запросе, обрабатывается. В результате запрошенная система генерирует ответ, который возвращается инициатору взаимодействия. Ини-циатор также информируется о статусе (успех или иное) запроса. Протокол SOAP основан на стан-дарте XML и состоит из трех частей: формат кон-верта, который описывает содержимое сообщения и то, как оно должно обрабатываться; набор пра-вил кодирования для определения типов данных конкретного приложения и соглашения по выпол-нению удаленных вызовов процедур.

• Web Services Description Language (WSDL) – язык описания веб-служб. Это основанный на стан-дарте XML язык, который определяет способ дос-тупа к веб-службам. Он описывает функциональ-ные возможности веб-служб и группирует опера-ции взаимодействия в определенные интерфейсы, задающие способы выполнения операций и те па-раметры, которые должны быть на входе и выходе.

• Universal Description, Discovery and Inte-gration (UDDI) – универсальный метод описания, обнаружения и интеграции. Технология UDDI пре-доставляет средства, с помощью которых можно сделать так, чтобы любые приложения или услуги, описанные в терминах веб-служб, были распознаны другими приложениями и / или организациями. То есть это стандарт создания регистра, используя ко-торый можно описать организации и предоставляе-мые ими услуги в виде, доступном для динамиче-ского обнаружения и взаимодействия. Основные объекты информационной модели UDDI – это орга-

Рис. 3. Техническая модель веб-служб XML как технологии интеграции




низации (businessEntity), услуги (businessService) и связующий шаблон (bindingTemplate), соответст-вующие, по аналогии с обычными телефонными справочниками, так называемым белым страницам (адресная и контактная информация), желтым страницам (предоставляемые услуги) и зеленым страницам. В традиционных телефонных справоч-никах наличие зеленых страниц, описывающих способы получения услуги, не являлось необходи-мым, поскольку предполагается, что телефонная связь является единственным способом доступа. Спецификацией UDDI предусматривается произ-вольное множество методов обращения к каждой веб-услуге, для описания которых и служит свя-зующий шаблон.

Приведенный выше анализ показывает, что на сегодняшний день основная сложность реализации проектов в области оказания электронных услуг на государственном и муниципальном уровнях, а также аналогичных межведомственных проектов в условиях, когда требуются существенные усилия по интеграции данных и приложений, заключается не в применении тех или иных конкретных техно-логий, а в организации процесса принятия соот-ветствующих стандартов и согласования архитек-тур информационных технологий различных орга-низаций и ведомств.

Для создания и запуска СМЭВ в субъекте Российской Федерации необходимо:

1. Утвердить План для перехода на межве-домственный порядок предоставления государст-венных услуг.

2. Принять на уровне субъекта нормативные правовые акты: Постановление об организации межведомственного информационного взаимодей-ствия в субъекте Российской Федерации, Положе-ние о региональной системе межведомственного взаимодействия, Правила и порядок обеспечения межведомственного электронного взаимодействия, Требования к взаимодействию информационных систем в РСМЭВ.

3. Определить оператора региональной сис-темы межведомственного электронного взаимо-действия.

4. Определить Перечень государственных и му-ниципальных услуг субъекта РФ и среди них те, ко-торые требуют межведомственного взаимодействия.

5. Выполнить организационные мероприятия по подключению к СМЭВ: назначить ответственных лиц и операторов системы исполнения регламентов в органах исполнительной власти, органах местного самоуправления и учреждениях субъекта РФ.

6. Подписать соглашения с Минкомсвязью Рос-сии о подключении к федеральному сегменту СМЭВ и о взаимном признании электронных подписей.

7. Создать региональную СМЭВ (брокер со-общений (веб-сервисов)), подключить ее к Единой СМЭВ Российской Федерации.

8. Развернуть собственный удостоверяющий центр или заключить соглашение с действующим центром, входящим в Единое пространство доверия.

9. Подписать соглашения между оператором СМЭВ и региональными организациями-участни-ками.

10. Спроектировать межведомственное взаи-модействие, разработав технологические карты межведомственного взаимодействия для каждой государственной и муниципальной услуги, согла-совать их с организациями-поставщиками инфор-мации.

11. Разработать информационные системы для органов и организаций – поставщиков инфор-мации по предоставлению информации, необхо-димой для оказания государственных и муници-пальных услуг (по технологии веб-сервисов). Под-ключить эти информационные системы к регио-нальной СМЭВ.

12. Разработать информационные системы для органов и организаций, предоставляющих го-сударственные услуги, по приему заявлений на предоставление услуги с Единого портала госу-дарственных и муниципальных услуг (gosuslugi.ru) и формированию необходимых для оказания услуг межведомственных запросов. Подключить эти информационные системы к региональной СМЭВ.

Информационно-телекоммуникационная ин-фраструктура для решения этой задачи должна обеспечить связность компьютерных рабочих мест (локальных вычислительных сетей) всех организа-ций, подключенных к СМЭВ на территории субъ-екта РФ. Для обеспечения безопасности информа-ционного обмена в рамках СМЭВ необходимо ис-пользовать сертифицированные программно-аппа-ратные средства, при помощи которых организу-ются шифрованные каналы связи (туннели) между рабочими местами пользователей, участвующими в СМЭВ, и центральными координаторами регио-нальной СМЭВ, непосредственно связанными с региональным порталом СМЭВ.

Литература

1. Об организации предоставления государ-ственных и муниципальных услуг: Федеральный закон от 27 июля 2010 года № 210-ФЗ (в ред. от 18 июля 2011 г.) // Рос. газ. – 2010. – 30 июля.

2. Системный проект формирования в Рос-сийской Федерации электронного правительства. – http://www.minsvyaz.ru

3. Гриднев, В. Теоретические размышления про ограничения конструкции СМЭВ для органи-зации межведомственного взаимодействия / В. Гриднев. – http://www.gosbook.ru/node/33153

4. Технологии интеграции государственных ин-формационных систем и организации межведомствен-ного взаимодействия. – http://emag.iis.ru/arc/infosoc/ emag.nsf/BPA/cd06e076eeaa46c4c3256ecc003212ca

Поступила в редакцию 2 февраля 2012 г.



Введение1 Тепловой режим здания зависит от множества

параметров, определяющих тепловую обстановку здания [1]. Для оценки этих параметров использу-ются различные показатели. Показателем, харак-теризующим взаимодействие между людьми и окружающей тепловой обстановкой (тепловым режимом здания), является уровень теплового комфорта, определяемый интенсивностью тепло-обмена между человеком и окружающей его сре-дой. Интенсивность отдачи тепла человеком зави-сит от тепловой обстановки в помещении, которая характеризуется температурой воздуха, радиаци-онными условиями, а также влажностью и под-вижностью внутреннего воздуха [1].

Американским обществом инженеров по ото-плению, охлаждению и кондиционированию воз-духа «ASHRAE» был предложен показатель теп-лового комфорта PMV (Predictive Mean Vote – про-гнозируемая средняя оценка). Согласно [2] про-

Тверской Михаил Михайлович – д-р техн. наук, про-фессор, заслуженный деятель науки и техники РФ, заве-дующий кафедрой автоматизации механосборочного производства, Южно-Уральский государственный уни-верситет; [email protected]

Румянцев Дмитрий Владимирович – аспирант ка-федры автоматизации механосборочного производст-ва, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

гнозируемая средняя оценка (PMV) – показатель, с помощью которого прогнозируется среднее зна-чение ощущения к температуре большой группы людей на основе баланса температуры тела чело-века. Баланс температуры достигается, когда вы-рабатываемое телом человека тепло равно потере телом тепла в окружающую среду. PMV введен международным стандартом ISO7730 [3].2

Однако выражение для расчета PMV является достаточно сложным и содержит параметры, на которые сложно и не предполагается воздейство-вать при управлении тепловым режимом здания. К таким параметрам, например, относятся скорость движения воздуха в помещении и его влажность.

Согласно ГОСТ 30494–96, регламентирую-щему параметры микроклимата в жилых и обще-ственных зданиях, комплексным показателем, ха-рактеризующим тепловую обстановку в помеще-нии, может являться результирующая температу-ра, определяемая по следующей зависимости:

Tverskoy Mikhail Mikhailovich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Honored Worker of Science and Technology of the Russian Federation, Head of Mechanical Assembly Production Automation Department, South Ural State University; [email protected]

Rumyantsev Dmitry Vladimirovich – post-graduate stu-dent of Mechanical Assembly Production Automation De-partment, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.513.5

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕПЛОВЫМ РЕЖИМОМ ЗДАНИЯ ПРИ КОМБИНИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ОТОПЛЕНИЯ М.М. Тверской, Д.В. Румянцев

STATEMENT OF A PROBLEM OF BUILDING THERMAL CONDITION OPTIMAL CONTROL AT DUAL HEATING SYSTEM M.M. Tverskoy, D.V. Rumyantsev

Рассмотрен принцип управления тепловым режимом здания при наличии в систе-ме отопления радиаторного и воздушного приборов отопления. Сформулирована задачаоптимального управления тепловым режимом здания в соответствии с предложеннымкритерием при наличии ограничений.

Ключевые слова: тепловой режим здания, комбинированное отопление, оптимальноеуправление.

The principle of thermal condition control of a building with air and radiator sourcesin the heating system is considered in the article. The problem of building thermal conditionoptimal control, in terms of given criteria and appropriate boundary conditions, is stated inthe article.

Keywords: building thermal condition, dual heating system, optimal control.


Постановка задачи оптимального управления тепловым режимом здания при комбинированной системе отопления


1 2SU r aT b T b T= + , (1)

где Ta – температура воздуха в помещении, °С; Tr – радиационная температура помещения, °С; b1, b2 – коэффициенты, принимающие значения по 0,5 при скорости движения воздуха в помещении ниже 0,2 м/с или 0,4 и 0,6 соответственно при ско-рости движения воздуха от 0,2 до 0,6 м/с.

Радиационная температура помещения может быть рассчитана как:

i ir

i

S TT

S=

, (2)

где Si – площадь внутренней поверхности ограж-дений и наружной поверхности отопительных приборов, м2; Ti – температура внутренней по-верхности ограждений и наружной поверхности отопительных приборов, °С.

Результирующая температура является более предпочтительным показателем, характеризующим тепловой комфорт в помещении, чем индекс PMV, поскольку при использовании комбинированного отопления (с радиационными и конвективными источниками тепла) такие параметры TSU, как тем-пература воздуха в помещении и радиационная температура, являются контролируемыми.

Комбинированные системы отопления В настоящее время довольно часто использу-

ются системы отопления, содержащие комбина-цию нескольких различных приборов отопления, например, воздушного и радиаторного с жидкост-ным теплоносителем. Также встречаются приборы отопления, состоящие из радиатора, создающего радиационную составляющую, и воздушного вен-тилятора, при включении которого обеспечивается повышение конвективной составляющей прибора [4]. Кроме того, в некоторых случаях в качестве воз-душного отопления можно использовать систему приточной вентиляции с нагревом воздуха от теп-лоносителя, при наличии возможности переклю-чения ее в режим рециркуляции воздуха.

Причины, по которым используются комби-нированные системы отопления, могут быть раз-личными [5, 6]. Воздушное отопление обладает меньшей инерционностью и позволяет нагреть воздух в помещении за относительно короткий промежуток времени. Температура внутренней поверхности стен помещения может быть ниже, чем при радиаторном отоплении, что снижает трансмиссионные потери тепла (через ограждаю-щие конструкции). Радиаторное отопление содер-жит радиационную составляющую, позволяющую предавать тепло за счет инфракрасного излучения. Поэтому при радиаторном отоплении температура воздуха помещения может иметь более низкое значение, чем при воздушном отоплении. Это снижает инфильтрационные тепловые потери, ко-торые имеют значительную величину при высоком воздухообмене, например, при включенной при-нудительной вентиляции. В соответствии с [7]

конвективные приборы воздушного отопления могут быть предпочтительнее в помещениях с от-сутствующей или отключенной принудительной вентиляцией, а также при низком уровне воздухо-обмена. Но поскольку воздушное отопление тре-бует дополнительных затрат электроэнергии, вы-званных наличием воздушного вентилятора, то эффективность его применения с учетом суммар-ной энергии будет зависеть от стоимости электро-энергии. В то же время согласно [7] применение отопления с радиационной составляющей, каким является радиаторное отопление, более выгодно с точки зрения потребления энергии при высоком воздухообмене.

Комбинация приборов отопления с различ-ными свойствами позволяет использовать их ин-дивидуальные преимущества в единой системе отопления и избавиться от основных недостатков.

В России комбинированное отопление наибо-лее часто применяется в выставочных залах, тор-говых центрах и других объектах с прерывистым графиком работы. Комбинированные системы отопления работают по следующему принципу. Радиаторное отопление рассчитывается как де-журное из условия обеспечения минимально до-пустимой температуры воздуха в помещении на уровне 12 °С [8]. В качестве основного отопления используется воздушное, что не всегда является выгодным с точки зрения потребления энергии.

Функционирование системы автоматического управления тепловым режимом здания при комбинированной системе отопления Рассмотрим принцип, по которому должна

работать система управления комбинированным отоплением с прерывистым графиком работы. При настройке такой системы управления отоплением пользователь, кроме уставок результирующей температуры в дежурном и рабочем режимах со-ответственно, задает время начала и окончания рабочего режима для помещения, а также стоимо-стные показатели тепловой и электрической энер-гии с учетом ночного и дневного тарифов.

Задача системы управления заключается в ав-томатическом поддержании заданной результи-рующей температуры в соответствующих режимах при минимальном потреблении суммарной приве-денной энергии. Поскольку здание и система ото-пления имеют значительную инерционность, то при переходе из дежурного режима в рабочий теп-ловая нагрузка системы отопления должна быть увеличена заблаговременно таким образом, чтобы в заданный момент времени начала рабочего ре-жима уровень результирующей температуры в помещении был не менее минимально допустимо-го уровня, необходимого для комфортного состоя-ния людей. Также с целью экономии энергии теп-ловая нагрузка системы отопления должна быть снижена за такой промежуток времени до оконча-ния рабочего режима, чтобы в заданный момент


М.М. Тверской, Д.В. Румянцев


окончания рабочего режима значение результи-рующий температуры в помещении соответство-вало минимально допустимому уровню. Моменты времени начала увеличения и снижения тепловой нагрузки система управления должна определять исходя из заданного графика работы, статических и динамических параметров воздушной и радиа-торной систем отопления и самого помещения, а также распределять нагрузку между источниками тепла таким образом, чтобы количество потреб-ляемой приведенной энергии за цикл работы (24 часа) было минимальным.

Подобные задачи рассмотрены в работах [9, 10], но представленный в них алгоритм ориенти-рован на систему с однотипными приборами ото-пления и требует переработки для использования в комбинированной системе.

Постановка задачи Целью оптимального управления тепловым

режимом здания при комбинированной системе отопления является минимизация общих затрат энергии на отопление при поддержании заданного уровня теплового комфорта.

В связи с наличием различных видов потреб-ляемой энергии в системе отопления (тепловой и электрической), а также различных тарифов на указанную энергию в зависимости от времени су-ток будем выражать суточные затраты на энергию в виде следующего стоимостного показателя:

( ) ( )Э ЭР ЭВ T ТР ТВ

1 1

n m

E i i i j j ji j

C c E E c E E= =

= + + + , (3)

где Эic , Т

jc – стоимостные коэффициенты для со-

ответствующего тарифа электрической и тепловой

энергии соответственно; ЭРiE , ЭВ

iE – количество

электрической энергии, потребленное по i-му та-рифу радиаторным и воздушным отоплением со-

ответственно; ТРjE , ТВ

jE – количество тепловой

энергии, потребленное по j-му тарифу радиатор-ным и воздушным отоплением соответственно; n, m – количество различных тарифов, действую-щих в течение цикла работы системы отопления по заданному графику (за 24 часа) для электриче-ской и тепловой энергии соответственно.

Количество потребленной электрической и тепловой энергии за время определенного тарифа можно рассчитать по следующим формулам:

0

ЭР ЭР( )i

i

t

it

E q t dt= ;

0

ЭВ ЭВ( )i

i

t

it

E q t dt= ; (4)

0

ТР ТР( )

j

tj

jt

E q t dt= ;

0

ТВ ТВ( )j

j

t

jt

E q t dt= , (5)

где ЭРq , ЭВq – электрическая мощность, потреб-

ляемая радиаторным и воздушным отоплением

соответственно; ТРq , ТВq – тепловая мощность,

потребляемая радиаторным и воздушным отопле-нием соответственно; 0it , it – пределы интегрирова-

ния, представляющие собой время начала и оконча-ния i-го тарифа для электрической энергии соответ-ственно; 0 jt , jt – пределы интегрирования, пред-

ставляющие собой время начала и окончания j-го тарифа для тепловой энергии соответственно.

Значения тепловых и электрических мощно-стей, используемых в (4) и (5), могут быть получе-ны из математической модели объекта управления.

Объектом управления в данном случае будет являться отапливаемое помещение. В результате исследования, проведенного кафедрой строитель-ной физики Чалмерского технологического уни-верситета (Швеция), была получена математиче-ская модель такого объекта [11]. Она включает в себя выражения, описывающие статические и ди-намические характеристики отдельных элементов и конструкций здания, но при этом имеет доста-точно сложную структуру и требует упрощения. Модель, разработанная в диссертационной работе [12], имеет более простую структуру и в то же время позволяет получить динамику изменения радиационной температуры и температуры внут-реннего воздуха помещения. Однако в [12] не учи-тывается инерционность приборов отопления, что может потребовать доработки данной модели.

Из [11] путем упрощения и преобразования была получена математическая модель, представ-ляющая собой систему уравнений в переменных состояниях:

,int В1,1 ,int 1,2 1,5

Р1,6 1,11 ,

Р2,1 ,int 2,2 2,3 2,7

3,2 3,3 3,4 ,

,4,3 4,4 , 4,10 ,

В

5

;

;

;

;

aa surf

conv a ven

surfa surf w rad

wsurf w surf ext

surf extw surf ex a ext

dTa T a T a Q

dta Q a T

dTa T a T a T a Q

dtdT

a T a T a Tdt

dTa T a T a T

dtdQ a

dt

= − + +

+ +

= − + +

= − +

= − +

= − В В,5 5,8

РР Р

6,7 6,9

РР Р

7,6 7,9

;

;

,

radrad

convconv

Q a u

dQa Q a u

dtdQ

a Q a udt

+ = − + = − +

(6)

где am,n – постоянный коэффициент, соответствую-щий номеру строки m и столбца n матрицы коэф-фициентов правой части системы уравнений (6); переменные состояния: ,intaT – температура внут-

реннего воздуха; surfT – температура внутренней

поверхности ограждения; wT – температура слоя

внутри ограждения; ,surf extT – температура наруж-


Постановка задачи оптимального управления тепловым режимом здания при комбинированной системе отопления


ной поверхности ограждения; ВQ – конвективные

теплопоступления от воздушного отопления; Рrad

Q –

радиационные теплопоступления от радиаторного

отопления; РconvQ – конвективные теплопоступле-

ния от радиаторного отопления; управляющие воз-действия: uР – сигнал управления приборами ра-диаторного отопления; uВ – сигнал управления приборами воздушного отопления; возмущающие воздействия: ,a extT – температура наружного воз-

духа; ,a venT – температура воздуха, поступающего

в помещение от приточной вентиляции. Согласно (1) и (2) уравнение выхода будет

иметь вид:

1 2i i

SU ai

S TT b b T

S= +

. (7)

Пусть температуры внутренних поверхностей ограждений одинаковы и равны surfT , температуры

наружной поверхности приборов радиаторного ото-

пления также примем одинаковыми и равными РT , суммарную площадь внутренних поверхностей ограждений и наружных поверхностей приборов

радиаторного отопления обозначим как surfS и РS

соответственно. Тогда (7) примет вид: Р Р

1 2Р

surf surfSU a

surf

S T S TT b b T

S S

+= +

+. (8)

Тепловую мощность радиаторного отопления можно рассчитать по следующей формуле:

( )ТР Р Р Р Р Рintrad conv a,q Q Q K S T T= + = − , (9)

где РK – коэффициент теплопередачи приборов радиаторного отопления.

Выразив из (9) РT и подставив в (8), после соответствующих преобразований получим урав-нение выхода в следующем виде:

Р Р1 ,int 2 5 6r a surf conv radT z T z T z Q z Q= + + + , (10)

где zn – постоянный коэффициент, с номером n, определяемый в процессе идентификации матема-тической модели объекта управления.

Коэффициенты из системы (6) и уравнения (10) могут быть получены в процессе параметри-ческой идентификации модели объекта и зависят от таких постоянных, как тепловая емкость возду-ха и материала ограждающих конструкций; тепло-вое сопротивление материала ограждающих кон-струкций; площадь внутренних поверхностей ог-раждения и наружных поверхностей приборов ра-диаторного отопления; плотность воздуха; коэф-фициенты передачи приборов воздушного и ра-диаторного отопления; постоянные времени при-боров воздушного и радиаторного отопления.

Ограничения, накладываемые переменные со-стояния, включают в себя ограничения на темпе-ратуру воздуха и радиационную температуру в

помещении. Пределы изменения этих переменных ограничены по ГОСТ 30494–96 [13]. Поскольку помещение эксплуатируется в двух режимах (ра-бочем и дежурном), то целесообразно сформиро-вать различные ограничения вектора переменных состояния для рабочего и дежурного режимов. Важно также учитывать ограничение тепловой мощности приборов отопления.

Введем ошибку поддержания результирую-щей температуры:

( ) ( )( ) S RSU SUe t T t T t= − , (11)

где ( )SSUT t и ( )R

SUT t – установленная и реальная

траектория изменения результирующей темпера-туры во времени соответственно.

Представив ошибку результирующей темпе-ратуры как ограничение, получим однокритери-альную задачу оптимального управления с крите-рием оптимальности:

( ) ( )0

minT

C EJ C t dt= →U, X , (12)

при ограничениях:

( )раб раб рабmaxmine e t e≤ ≤ ; ( )деж деж деж

min maxe e t e≤ ≤ ;

( )раб раб раб,max,min a aaT T t T≤ ≤ ; ( )деж деж деж

,min ,maxa a aT T t T≤ ≤ ;

( )раб раб раб,max,min r rrT T t T≤ ≤ ; ( )деж деж деж

,min ,maxr r rT T t T≤ ≤ ;

( )В ВmaxQ t Q≤ ; ( )Р Р

maxQ t Q≤ ,

где CE – суточные затраты на энергию, определяе-

мые по зависимости (3); рабe , рабmine , раб

maxe , дежe , дежmine , деж

maxe – ошибка, ее нижняя и верхняя грани-

цы соответственно, в рабочем и дежурном режи-

мах; рабaT , раб

,minaT , раб,maxaT , деж

aT , деж,minaT , деж

,maxaT –

температура воздуха, ее нижняя и верхняя грани-цы соответственно, в рабочем и дежурном режи-

мах; рабrT , раб

,minrT , раб,maxrT , деж

rT , деж,minrT , деж

,maxrT – ра-

диационная температура, ее нижняя и верхняя границы соответственно, в рабочем и дежурном

режимах; ВQ , ВmaxQ , РQ , Р

maxQ – тепловая мощ-

ность, ее верхняя граница соответственно, для приборов воздушного и радиаторного отопления.

Переключение между рабочим и дежурным режимами происходит за счет изменения уставок и допустимых границ ошибки, температуры воздуха и радиационной температуры в помещении.

Заключение Несмотря на то что системы комбинирован-

ного отопления находят свое применение в здани-ях различного назначения, на сегодняшний день существующие алгоритмы управления такими системами не используют весь потенциал для эко-номии затрат на энергию.

Принцип работы системы автоматического управления тепловым режимом здания при комби-


М.М. Тверской, Д.В. Румянцев


нированной системе отопления, рассмотренный в статье, позволяет более рационально использовать энергию при работе по заданному графику. При этом учитываются динамические и статические свойства как источников тепла, так и объекта управления, а также тарифы на электрическую и тепловую энергию, потребляемую системой ото-пления.

Решение поставленной задачи оптимального управления позволит наилучшим образом распре-делять тепловую нагрузку между приборами ото-пления, что снизит суммарные затраты энергии на систему отопления, сохраняя значение результи-рующей температуры, характеризующей уровень теплового комфорта в помещении, в заданных пределах.


1. Отопление и вентиляция: учеб. для вузов. В 2 ч. Ч. 1: Отопление / П.H. Каменев, A.H. Скана-ви, В.H. Богословский и др. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Стройиздат, 1975. – 483 с.

2. ГОСТ Р ИСО 7730–2009. Эргономика тер-мальной среды. Аналитическое определение и ин-терпертация комфортности теплового режима с использованием расчета показателей PMV и PPD и критериев локального теплового комфорта. – М.: Стандартинформ, 2011. – 48 с.

3. ISO 7730:2005(Е). Ergonomics of the thermal environment – Analytical determination and interpre-tation of thermal comfort using calculation of the PMV and PPD indices and local thermal comfort cri-teria. – Switzerland, 2005. – 60 с.

4. Табунщиков, Ю.А. Экспериментальное ис-следование оптимального управления расходом энергии / Ю.А. Табунщиков, М.М. Бродач // АВОК. – 2006. – № 1. – С. 32–36.

5. Бродач, М.М. Отопление соборов – прак-тика альтернативных решений / М.М. Бродач // «АВОК». – 2004. – № 2. – http://www.abok.ru/ for_spec/articles.php?nid=2342

6. Грудинин, В.С. Адаптивная компьютерная система управления микроклиматом / В.С. Груди-нин // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. – 2007. – № 9. – С. 137–142.

7. Малявина, Е.Г. Тепловая нагрузка на сис-темы лучистого отопления. Сравнительный ана-лиз / Е.Г. Малявина // АВОК. – 2009. – № 7. – С. 48–58.

8. СНиП 41-01–2003. Отопление, вентиляция и кондиционирование. – М.: Госстрой России: ГУ ЦПП, 2008. – 58 с.

9. Панферов, В.И. Об экономии энергии при оптимальном управлении режимом прерывистого отопления / В.И. Панферов, Е.Ю. Анисимова // Инженерные системы. – 2009. – № 5. – С. 32–35.

10. Панферов, В.И. Об оптимальном управле-нии отоплением зданий как процессом с распреде-ленными параметрами / В.И. Панферов, Е.Ю. Ани-симова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2009. – Вып. 9. – № 3 (136). – С. 24–28.

11. Angela, S.K. HAM-Tools International Building Physics Toolbox Block documentation Re-port: R-02:6 / S.K. Angela. – Sweden: Department of Building Physics Chalmers Institute of Technology, 2008. – 58 с.

12. Нагорная, А.Н. Математическое модели-рование и исследование нестационарного теплового режима зданий: дис. … канд. техн. наук / А. Н. На-горная. – Челябинск, 2008. – 150 с.

13. ГОСТ 30494–96. Здания жилые и общест-венные. Параметры микроклимата в помещениях. – М.: Госстрой России: ГУ ЦПП, 1999. – 7 с.




Введение1 Одной из базовых задач развития обществен-

ного производства в настоящее время является повышение эффективности использования энерге-тических ресурсов (ЭР), которое обеспечивает не только снижение себестоимости продукции и рост ее конкурентоспособности, но и служит также ос-новным фактором снижения экологической на-грузки на окружающую среду и, следовательно, обеспечения устойчивого развития.

На крупных промышленных предприятиях важную роль в повышении эффективности ис-пользования ЭР для обеспечения эффективного снабжения ресурсами технологических потребите-лей играют как управление режимами сложных сетей технологического пароснабжения, так и управление режимами потребления ЭР, в частно-сти топливных газов.

1. Энергетические комплексы металлургических предприятий Энергетические комплексы металлургических

предприятий включают подсистемы выработки,

Казаринов Лев Сергеевич – д-р техн. наук, профес-сор, декан приборостроительного факультета, Южно-Уральский государственный университет; kazarinov@ ait.susu.ac.ru

Барбасова Татьяна Александровна – канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управления, Южно-Ураль-ский государственный университет; tatyana_barbasova@ mail.ru

распределения, аккумулирования и потребления ЭР [1]. Режимы работы данных подсистем опреде-ляются режимами работы технологического обо-рудования основного металлургического произ-водства и характеризуются существенными коле-баниями в выработке и потреблении ЭР. Вместе с тем объемы потребления ЭР и утилизации вторич-ных энергоресурсов (ВЭР) напрямую определяют энергоемкость металлургического производства, а технические параметры ЭР – качество выпускае-мой продукции. Отсюда важной практической за-дачей является организация эффективного управ-ления энергетическими комплексами металлурги-ческих предприятий, учитывающего динамику процессов выработки, распределения, аккумули-рования и потребления ЭР, а также влияние от-клонений параметров ЭР на качество производи-мой продукции.2

Ведущую роль в повышении эффективности энергетических комплексов металлургического производства, в частности, распределенных сетей паро- и водоснабжения, играют автоматизирован-ные системы управления (АСУ). Базовым требо-

Kazarinov Lev Sergeevich – Doctor of Science (Enginee-ring), Professor, Dean of Instrument-Making Faculty, South Ural State University; [email protected]

Barbasova Tatiana Alexandrovna – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Automation and Con-trol Department, South Ural State University; tatyana_ [email protected]

УДК 621, 620.9

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ В ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова

ENERGY FLOW CONTROL SYSTEM IN HEAT AND POWER ENGINEERING SECTOR OF IRON AND STEEL ENTERPRISE L.S. Kazarinov, T.A. Barbasova

Рассмотрены вопросы повышения эффективности использования энергетическихресурсов для обеспечения эффективного снабжения энергетическими ресурсами техно-логических потребителей, а также вопросы управления режимами технологическогопароснабжения и потребления энергетических ресурсов.

Ключевые слова: энергетическая эффективность, теплоэнергетическая система.

Issues on the efficiency increase of energy resources use and effective power supply of theprocess load are considered in the article. Problems of steam supply and energy resources con-sumption mode control are discussed.

Keywords: energy efficiency, heat-and-power engineering system.


Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова


ванием к построению подобных систем является формирование текущей информации о технико-экономических параметрах технологических про-цессов. Перспективным подходом, позволяющим значительно повысить эффективность автоматизи-рованного управления технологическими процес-сами по сравнению с существующим уровнем, является введение упреждающего управления по критериям энергетической эффективности и реа-лизация на его основе соответствующих систем автоматизированного управления.

2. Оптимизация режимов энергетического комплекса металлургического предприятия Рассмотрим задачу оптимизации режимов

энергетического комплекса металлургического предприятия. Основными целями являются повы-шение эффективности использования топлива и утилизация ВЭР металлургического производства [2]. В качестве ВЭР могут выступать доменный газ, коксовый газ и другие виды ресурсов. Утилизация ВЭР на металлургических предприятиях дает зна-чительный энергосберегающий эффект, так как по-зволяет экономить использование природного газа.

На рис. 1 приведена структура потребления доменного газа и потребления пара энергетическо-го комплекса металлургического предприятия, состоящая из типовой структуры котельных, теп-лоэнергетических станций, основных технологи-ческих потребителей пара и источника доменного газа – доменного цеха.

Типовая структура теплоэнергетической стан-ции состоит из блока параллельно работающих энергетических котлов, вырабатывающих пар на общий паровой коллектор, к которому подключе-ны потребители пара – турбогенераторы. Типовая структура котельной состоит из блока параллельно работающих энергетических котлов, вырабаты-вающих пар на общий паровой коллектор для тех-нологических потребителей.

На источники пара подаются природный газ и ВЭР – доменный, коксовый газы. ЭС – электриче-ская сеть. Кроме того, на схеме на паровом коллек-торе представлена «свеча», через которую сбрасы-вается избыток выработанного пара. В «свече» на магистрали ВЭР происходит сжигание доменного газа.

В реальных условиях система пароснабже-ния промышленных предприятий характеризует-ся большими колебаниями производительности источников и большими колебаниями потребле-ния пара.

Тем самым работа потребителей пара создает существенное ограничение на пароснабжение по-требителей металлургического предприятия, так как резко переменные режимы пароснабжения приводят как к недогрузке энергетического обору-дования и недовыработке электрической энергии, так и к недорасходу пара. Потери обусловлены выбросами пара на свечу.

Также на металлургическом производстве большое внимание уделяется снижению объема

Рис. 1. Обобщенная структура энергетического комплекса промышленного предприятия:

ПН – паровая нагрузка (потребители пара); ИП – источники пара; ПА – паровой аккумулятор; ПК ТП – паровой коллектор; РОУ – редукционно-охладительное устройство; ПГ – природный газ; ЭС – электрическая сеть


Система управления энергетическими потоками в теплоэнергетическом комплексе металлургического предприятия


потребления топливных газов. Потребление топ-ливных газов на металлургических предприятиях составляет существенную долю себестоимости производимой продукции. Среди топливных газов особо следует выделить доменный газ, так как он представляет собой ВЭР металлургического про-изводства.

Полная утилизация доменного газа дает зна-чительный энергосберегающий эффект, так как позволяет экономить строго лимитированный по-купной ресурс – природный газ. Кроме указанно-го, утилизация доменного газа (устранение сжига-ния доменного газа в «свече») приведет к улучше-нию экологической составляющей производства и получению дополнительной прибыли от продажи квот на выбросы в соответствии с Киотским про-токолом.

Общая задача повышения энергетической эф-фективности рассматриваемой системы может быть выполнена на основе решения следующих частных задач:

– оптимизация энергетического баланса; – максимизация потребления доменного газа; – минимизация потребления природного газа; – оптимизация КПД отдельных энергетиче-

ских объектов; – оптимизация КПД электрических станций

предприятия. Рассмотрим задачу оптимизации энергетиче-

ского баланса. Она состоит из двух подзадач: а) оптимизации распределения нагрузок турбогене-раторов и б) оптимизации распределения нагрузок котлов.

3. Оптимизации распределения нагрузок турбогенераторов Сначала рассмотрим подзадачу оптимизации

распределения нагрузок турбогенераторов. Упрощенная модель турбогенератора может

быть получена из рассмотрения типовой энергети-ческой характеристики турбогенератора (рис. 2).

Рис. 2. Типовая энергетическая характеристика турбо-генератора: ЭW

– вырабатываемая электрическая

мощность; Т,iQ – тепловая мощность; ППD – по-требление перегретого пара

Электрическая мощность и потребление пере-гретого пара турбогенератором ограничены макси-

мальными значениями maxЭW , max

ППD соответственно. Аналитически энергетические характеристики

турбогенераторов могут быть описаны выраже-ниями:

ТГПП, 0, 1, Э, 2, Т,

ТГПП, 0, 1, Э, 2, Т,

max ТГ ТГ,maxЭ, Э, ПП, ПП,

поправки ;

поправки ;

, ; 1, 2,

i i i i i i

i i i i i i

i i i i

D a a W a Q

D b b W b Q

W W D D i

= + + + < >≥ + + + < >

≤ ≤ = …

(1)

где ,j ia , ,j ib – эмпирические коэффициенты зави-

симостей. Поправки определяются на отклонения ре-

жимных параметров турбогенераторов от номи-нальных значений. Типовыми режимными пара-метрами турбогенераторов являются: температура и давление перегретого пара, давление пара в теп-лофикационном отборе, температура и разрежение в конденсаторе и др. Поправки, как правило, яв-ляются линейными относительно отклонений па-раметров в номинальном режиме.

Суммарные характеристики блока турбогене-раторов:

Э,0 Э,1

Т,0 Т,1

ТГ ТГПП,0 ПП,

1

;

;

.

m

iim

ii

m

ii

W W

Q Q

D D

=

=

=

=

= =

(2)

В общем случае энергетические характери-стики турбогенераторов являются нелинейными. Решение задачи в данном случае необходимо про-водить на основе методов экспериментальной оп-тимизации, например, методом наискорейшего спуска. Относительно поправок на отклонения режимных параметров следует отметить, что в зависимости от знака коэффициентов влияния от-клонений параметров на снижение объема потреб-ления пара необходимо удерживать их значения на соответствующих границах допусков технологи-ческого регламента. Вследствие случайного харак-тера технологического процесса задачи стабилиза-ции режимных параметров вблизи указанных гра-ничных значений представляют собой самостоя-тельные задачи построения соответствующих сис-тем автоматического регулирования.

4. Оптимизация распределения нагрузок котлов Рассмотрим далее следующую подзадачу об-

щей задачи оптимизации энергетического баланса ТЭС: задачу оптимизации распределения нагрузок котлов.

На рис. 3 представлена типовая энергетиче-ская характеристика котла при сжигании смеси природного и доменного газа.


Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова


Рис. 3. Энергетическая характеристика котла при сжи-гании смеси природного и доменного газа: вхQ – ко-личество тепловой энергии, поступающей в котел с топливом; ДГβ – доля доменного газа в топливной

смеси с природным газом: ДГ ДГ ПГB Bβ = ; ППD – паровая нагрузка котла

Аналитическое выражение энергетической характеристики котла имеет вид

( )

( )

2вх, 0, 1, ПП, 2, ДГ, 3, ПП,

4, ДГ, ПП,

2maxДГ, 1, вх, ,

вх, ,ДГ, 2max

ДГ, 2, вх, ,

вх, ,

maxПП, ПП,

поправки ;

,

при 0,

,

при 0;

; 1, 2,

i i i i i i i i

i i i

i i i m i

i m ii

i i i m i

i m i

i i

Q a a D a a Da D

b Q Q

Q Q

b Q Q

Q Q

D D i

= + + β + +

+ β + < >

β + − − ≥ β ≤ β + −

− <

≤ = …

(3)

где maxДГ,iβ – максимальное значение параметра

ДГ,iβ ; ,m iQ – значение вх,iQ при максимальном

значении долевого потребления доменного газа

ДГ,iβ ; ,j ia , ,j ib – эмпирические коэффициенты.

Суммарные характеристики блока котлов:

ПП,0 ПП, вх,0 вх,1 1

ПГ,0 ПГ,1

; ;

.

n т

i ii im

ii

D D Q Q

В В

= =

=

= =

=

(4)

Принимая во внимание соотношение ПГ ДГ

вх, ПГ, н ДГ, нi i iQ B Q B Q= + =

( )ПГ ДГПГ, н ДГ, нi iB Q Q= + β , (5)

где ПГ,iB , ДГ,iB , ПГнQ , ДГ

нQ – расходы и калорийно-

сти газов соответственно, можно поставить задачу минимизации суммарного потребления природного газа ПГ,0В по величинам нагрузки котлов ПП,iD и

долевого потребления доменного газа ДГ,iβ при

ограничениях в виде уравнений связи (3), (4). На рис. 4 и 5 представлены диаграммы работы

котлов типа ТП-200 и «Ганомаг» центральной электростанции (ЦЭС) ОАО «ММК». Для котла № 7 (рис. 4) при снижении паропроизводительно-сти с 220 до 175 т/ч возможно увеличить потребле-ние доменного газа на 40 тыс. м3/ч. Для котла № 1 (рис. 5) зависимость потребления доменного газа от паропроизводительности выражена незначи-тельно. Компенсировать паропроизводительность, сниженную за счет регулирования режимов котла № 7, целесообразно котлами со слабо выраженными регулировочными характеристиками (котел № 1).

Представленные диаграммы, составленные для совместного сжигания природного и доменно-го газов, позволяют рассмотреть возможность уве-личения потребления доменного газа и уменьше-ния сжигания газов на «свече», с одной стороны, и уменьшении выбросов пара, с другой стороны.

На рис. 6 приведена обобщенная зависи-мость выработки пара от потребления доменно-го газа на станции и зависимость выработки па-

Рис. 4. Диаграмма работы котла № 7 ТП-200 ЦЭС ОАО «ММК» при совместном сжигании природного и доменного газов


Система управления энергетическими потоками в теплоэнергетическом комплексе металлургического предприятия


ра от потребления доменного газа блоком кот-лов № 7 и № 4.

В результате решения рассмотренной задачи потребление доменного газа блоком котлов № 7 и № 4 возможно увеличить на 65 тыс. м3/ч, что при-водит к уменьшению потребления природного газа на 14 тыс. м3/ч.

Заключение В результате внедрения системы управления

энергетическими потоками в теплоэнергетическом комплексе металлургического предприятиявоз-можно получить значительную экономию потреб-ления природного газа путем перераспределения

потребления доменного газа, выработки пара энер-гетическими агрегатами.


1. Никифоров, Г.В. Энергосбережение и уп-равление энергопотреблением в металлургическом производстве / Г.В. Никифоров, В.К. Олейников, Б.И. Заславец. – М.: Энергоатомиздат, 2003. – 480 с.

2. Автоматизированные системы управления в энергосбережении (опыт разработки): моногр. / Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, О.В. Колесникова и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2010. – 228 с.: ил.

Поступила в редакцию 29 мая 2012 г.

Рис. 5. Диаграмма работы котла № 1 «Ганомаг» ЦЭС ОАО «ММК» при совместном сжигании природного и доменного газов

Рис. 6. Диаграммы работы котлов ЦЭС



Введение1 В наше время стали создаваться сверхслож-

ные системы в информатике, энергетике, транс-порте и в других отраслях народного хозяйства. Причем это не просто системы, которые характе-ризуются большим числом входящих в их состав элементов, сложными структурами и алгоритмами функционирования. Это системы, пронизывающие всю инфраструктуру современного общества на государственном уровне, а это приводит не только к чисто структурному и функциональному их ус-ложнению, но и резкому повышению требований к надежности, живучести и безопасности функцио-нирования. Современный период развития техни-ки характеризуется уже не только лозунгами о важности проблемы надежности, но и бурным раз-витием методов обеспечения высокой надежности систем на всех этапах: при проектировании, про-изводстве, испытаниях и эксплуатации. При этом

Любицын Владимир Николаевич – канд. техн. наук, доцент кафедры информационно-аналитического обес-печения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный универси-тет; [email protected]

ключевым элементом подобных систем, во многом определяющим их надежность, является програм-мное обеспечение (ПО). Сегодня можно без преуве-личения утверждать, что мировая экономика стано-вится все более зависимой от надежности ПО.2

Действительно, проектирование и реализацию

сложных программно-технических систем, на соз-дание которых в течение многих лет затрачива-лись огромные людские и материальные ресурсы, уже невозможно осуществлять «на глазок». Требу-ется строгий математический расчет всех техниче-ских параметров, включая различные показатели надежности, нужны обоснованные технико-эконо-мические решения. При этом, учитывая огромную ответственность задач, решаемых программно-техническими сверхсистемами на уровне нацио-нальной экономики, национальной безопасности, а также порою непредвидимые экономические и

Lyubitsyn Vladimir Nickolaevich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Man-agement Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.92

НЕОБХОДИМОСТЬ РАЗРАБОТКИ НАДЕЖНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАК ВЫЗОВ СОВРЕМЕННОСТИ В.Н. Любицын

THE NECESSITY OF RELIABLE SOFTWARE DEVELOPMENT AS A CHALLENGE OF MODERN AGE V.N. Lyubitsyn

Проводится анализ современного состояния в проблематике повышения надежно-сти программного обеспечения на основе моделей оценки его надежности различноготипа, которые классифицированы по четырем признакам. Делаются выводы об отсут-ствии общего решения проблемы надежности программного обеспечения при наличиимножества частных решений, не учитывающих такие существенные факторы, как ин-тенсивность внесения и устранения ошибок в программе, время разработки, а такжео том, что лучший результат может дать модель надежности, не рассматривающая кон-кретный язык программирования или объем и сложность текста программ.

Ключевые слова: надежность программного обеспечения, прогнозирование надежностипрограммного обеспечения, классификация моделей надежности программного обеспечения.

The analysis of the current state of the problems of software reliability increase on the basis ofreliability assessment models of various types, which are classified in accordance with four charac-teristics, is carried out. Conclusions of the lack of general solution to the problem of software relia-bility in the presence of a number of particular solutions, in spite of such important factors as theintensity of errors control and introduction to the program, time of development, and of the factthat better results can be achieved by the use of reliability model, without considering the specificprogramming language or the volume and complexity of the program code, are made in the article.

Keywords: software reliability, software reliability prediction, classification of software reliabilitymodels.


Необходимость разработки надежного программного обеспечения как вызов современности


морально-политические последствия от возмож-ных ошибок и отказов в этих системах, необходи-мо не только обеспечить технические возможно-сти этих систем вообще, но и, что самое главное, сохранить и поддержать работоспособность по-добных систем в течение очень длительного вре-мени эксплуатации [1]. Можно привести примеры многих современных программно-технических систем, для которых решение проблемы надежно-сти в самом прямом смысле означает быть или не быть данной системе. К ним можно отнести раз-личные информационные системы, в том числе государственные, региональные, отраслевые и кор-поративные автоматизированные системы управле-ния; системы управления воздушным движением для гражданской авиации; автоматизированные системы управления технологическими процесса-ми; сеть центров управления и слежения за косми-ческими объектами; сети и системы передачи дан-ных и т. д.

Усложнение систем идет в различных направ-лениях. С одной стороны, в состав в их входит все большее число комплектующих элементов. С дру-гой стороны, усложняется структура систем, опре-деляющая соединение отдельных элементов и их взаимодействие в процессе функционирования и поддержания работоспособности. Понятно, что усложнение систем является прямым следствием постоянно возрастающей ответственности выпол-няемых ими функций, сложности и многообразия этих функций, что, в свою очередь, диктуется про-грессом науки и техники. Любая система, состоя-щая из большого числа комплектующих элементов и имеющая сложную структуру, сложный алго-ритм функционирования и, следовательно, слож-ный программный комплекс, требует разработки специальных методов обеспечения, повышения и поддержания надежности таких систем, включая разработку математических методов априорных расчетов и экспериментальной оценки.

Инженеры и математики приложили немало совместных усилий для разработки современной теории надежности. Были предприняты гигантские усилия для создания более надежных компонен-тов, более простых и надежных схем и конструк-ций, улучшения условий эксплуатации. Были раз-работаны соответствующие методы, позволяющие осуществлять анализ и синтез разрабатываемых программно-технических систем на этапе проек-тирования, проводить обоснованные оценки пока-зателей надежности этих средств во время испы-таний и эксплуатации. Однако проблема надежно-сти этих систем и, особенно, их ПО продолжает оставаться одной из основных. Дело, видимо, объ-ясняется не столько тем, что достигнутая надеж-ность современных технических систем слишком низка, сколько тем, что непрерывно усложняются решаемые задачи и одновременно повышаются требования к надежности их выполнения. В любом случае сегодня прогнозирование надежности ПО в

процессе его эксплуатации осуществляется на ос-нове математических моделей надежности про-грамм, реализуемых на основе довольно разных подходов.

Так, в работе [2] приведены вероятностные модели надежности. Так как теория надежности аппаратуры развита довольно хорошо, естественно попытаться применить ее и к надежности ПО. В этих моделях ищется число ошибок, оставшихся в программе (хотя, на наш взгляд, лучше искать вероятность возникновения ошибки за время t, так как и при небольшом количестве ошибок, но при заданном режиме работы ПО может выходить из строя очень часто, и, наоборот, при большом ко-личестве ошибок – редко «зависать»). Это полезно знать для завершения процесса тестирования и можно оценить стоимость сопровождения, которая пропорциональна количеству оставшихся в про-грамме ошибок. Эти модели позволяют находить в том числе и надежность программы, которая по-нимается как вероятность, что программа будет функционировать без ошибок в течение заданного интервала времени, а также среднее время между отказами программы.

В [3] дается классификация моделей надежно-сти ПО. Наиболее известных моделей надежности ПО в настоящее время существует около двух де-сятков (см. рисунок), поэтому в данной работе они сгруппированы по ряду классификационных при-знаков, в качестве которых выбраны следующие:

− временная структура процессов проявления ошибок в ПО (время появления ошибки, количест-во ошибок за заданный интервал времени);

− сложность программы (мера сложности ПО – длина, количество функций или модулей, данных и т. п.);

− разметка ошибок (искусственное внесение в ПО известных ошибок);

− структура пространства входных данных; − структура текста программы (распределение

ошибок по тексту программы). Как показано в [4], на практике простейшие,

элементарные ошибки программ и данных могут приводить к катастрофическим последствиям при функционировании ПО. В то же время крупные сис-темные дефекты могут только несколько ухудшать эксплуатационные характеристики ПО. Поэтому невозможно ранжировать типы первичных ошибок по степени влияния на надежность и следует оди-наково тщательно относиться к их обнаружению и устранению.

Статистика ошибок в комплексных програм-мах и их характеристики могут служить ориенти-ром для разработчиков при распределении усилий на отладку и предохранять их от излишнего опти-мизма при оценке достигнутого качества и надеж-ности ПО. Они помогают:

− оценивать реальное состояние проекта и планировать необходимые трудоемкость и дли-тельность до его завершения;


В.Н. Любицын


− выбирать методы и средства проектирова-ния, программирования и тестирования.

Регистрация, сбор и анализ характеристик ошибок в программах – сложный и трудоемкий процесс. Поэтому имеется относительно неболь-шое число работ, в которых опубликованы реаль-ные характеристики ошибок. Однако можно обос-нованно констатировать, что при автономной и в начале комплексной отладки доля системных ошибок невелика (~ 10 %), но она существенно возрастает (до 20–25 %) на завершающих этапах комплексной отладки. В процессе сопровождения системные ошибки являются преобладающими (до 80 % от всех ошибок). При этом ни одна из этих моделей надежности ПО не имеет явных пре-имуществ по точности аппроксимации распределе-ний и прогнозирования числа ошибок в программах по сравнению с простейшей экспоненциальной мо-делью. Более подробные сведения о некоторых мо-делях надежности ПО приведены в [3–6].

В работе [3] дается сравнение моделей. Моде-ли Джелинского – Моранды и Шика – Уолвертона целесообразны при моделировании надежности ПО небольшого объема, а модифицированная мо-дель Шика – Уолвертона – для ПО больших про-ектов. Если при моделировании необходимо полу-чить значения надежности (например, среднюю наработку до отказа), то лучше использовать гео-метрические модели. Некоторые модели не имеют решений (то есть расходятся при определенных входных условиях). Если имеются данные об ин-тервалах времени между ошибками, то лучше вос-пользоваться геометрической моделью, а если имеются данные о числе ошибок, приходящихся

на единицу времени, то лучше применять модель Шнейдевинда. Экспоненциальная и дискретная модели были проверены при тестировании реаль-ных программ и хорошо соответствуют действи-тельности [5]. При этом в [3] делается вывод, что на сегодняшний день невозможно выбрать наи-лучшую модель среди десятка предложенных.

Характерно, что большинство моделей на-дежности ПО сложны в применении, так как тре-буют знаний таких характеристик ПО, которые можно вычислить только после длительной его эксплуатации, но в этом случае характеристики надежности ПО уже известны и так! Кроме того, из-за значительных неопределенностей во всех указанных моделях в [2] рекомендуется использо-вать несколько моделей одновременно и объеди-нить их результаты.

В [4] говорится, что модели дают удовлетво-рительный результат при относительно высоких уровнях интенсивности проявления ошибок, то есть при невысокой надежности ПО. В этих усло-виях математические модели предназначены для приближенной оценки:

− потенциально возможной надежности функ-ционирования программ в процессе испытаний и эксплуатации;

− числа необнаруженных ошибок; − времени тестирования, требуемого для об-

наружения следующей ошибки; − времени, необходимого для обнаружения с

заданной вероятностью большинства имеющихся ошибок.

Модели, основанные на сложности исходных текстов программ, в данной статье не рассматри-

Математические модели надежности ПО


Необходимость разработки надежного программного обеспечения как вызов современности


ваются, поскольку, на наш взгляд, нет прямой свя-зи между количеством операторов, количеством циклов, ветвлений, переходов и количеством оши-бок в программе, так как основные ошибки закла-дываются на этапах определения требований к системе и проектирования, а вовсе не кодирова-ния. Это особенно ясно в последнее время, когда почти все среды разработки приближаются к язы-кам 4-го поколения, автоматически генерируют исходный текст и делают это, конечно, без оши-бок. При этом современные компиляторы четко отслеживают все ошибки программиста (такого рода, как неинициализированная переменная, не-доступный код и т. п.). А также весьма трудоемко считать количество входов и ветвей в программе. Бесполезно это и для тестирования программ, так как показано, что протестировать все ветви прак-тически невозможно.

Можно согласиться с мнением [4, 5] о том, что оценки, приведенные для нескольких конкрет-ных систем, позволят прогнозировать эти характе-ристики для других проектов, а гипотеза статисти-ческой независимости временных интервалов ме-жду ошибками достаточно хорошо подтверждает-ся экспериментальными данным (хотя, говоря строго, это верно только для хорошо отлаженной программы, а для «сырой» – одна обнаруженная ошибка может вскрыть целый пласт ошибок).

Наверное, можно описывать надежность ПО логарифмически-нормальным распределением, так как в этом случае интенсивность отказов λ(t) сна-чала возрастает, а затем убывает до нуля. То есть логарифмически-нормальное распределение вре-мени безотказной работы применимо к объектам, имеющим свойство «упрочняться» с течением вре-мени эксплуатации. Именно к таким объектам от-носится и ПО. При этом распределении логарифм времени безотказной работы (или времени восста-новления) подчиняется нормальному закону [6].

Наконец, следует заметить, что любая мате-матическая модель надежности ПО дает плохой результат при низкой интенсивности отказов, то есть обычно, когда программа отлажена и переда-ется в эксплуатацию. Попытки аналитически рас-

считать вероятности проявления ошибок оказались безуспешными вследствие низкой достоверности результатов. Это объясняется невозможностью определения средней интенсивности отказов эле-ментов ПО – операций или модулей. Они зависят от индивидуальных характеристик разработчика и сложности ПО.

Заключение На основе сделанного обзора можно конста-

тировать: отсутствует общее решение проблемы надежности ПО и есть много частных решений, не учитывающих такие существенные факторы, как интенсивность внесения и устранения ошибок в программе, время разработки ПО. При этом объем и сложность самого текста программ в настоящее время играют все меньшую роль при определе-нии надежности ПО. Ни одна из моделей не мо-жет считаться достаточной для оценки надежно-сти. Вероятно, что лучший результат может дать модель надежности ПО, не рассматривающая конкретный язык программирования или объем и сложность текста программ. Как бы там ни было, задача построения более совершенных моделей надежности ПО продолжает оставаться актуаль-ной.


1. Соммервилл, И. Инженерия программного обеспечения / И. Соммервилл. – М.: Вильямс, 2002. – 624 с.

2. Майерс, Г. Надежность программного обеспечения / Г. Майерс. – М.: Мир, 1980. – 360 с.

3. Полонников, Р.И. Методы оценки надежно-сти программного обеспечения / Р.И. Полонников, А.В. Никандров. – СПб: Политехника, 1992. – 80 с.

4. Липаев, В.В. Надежность программных средств / В.В. Липаев. – М.: СИНТЕГ, 1998. – 232 с.

5. Штрик, А.А. Структурное проектирование надежных программ встроенных ЭВМ / А.А. Штрик, Л.Г. Осовецкий, И.Г. Мессих. – Л.: Машинострое-ние, 1989. – 296 с.

6. Пальчун, Б.П. Оценка надежности про-граммного обеспечения / Б.П. Пальчун, Р.М. Юсу-пов. – СПб.: Наука, 1994. – 84 с.

Поступила в редакцию 13 апреля 2012 г.



Проблемы управления и использования ин-формационных технологий в органах государст-венной власти субъектов Российской Федерации [1, 2] в последние годы постоянно расширяются и дополняются. Возникают все новые задачи, кото-рые требуют незамедлительного решения в соот-ветствии с требованиями федерального центра.1

Актуальность данной работы определяется требованиями Федерального закона от 9 сентября 2009 года № 8-ФЗ «Об обеспечении доступа к ин-формации о деятельности государственных орга-нов и органов местного самоуправления». В соот-ветствии с Законом органы исполнительной вла-сти, а также органы местного самоуправления субъектов Российской Федерации обязаны разме-щать информацию о своей деятельности на офи-циальных сайтах в сети Интернет. Для обеспече-

Козлов Александр Сергеевич – канд. техн. наук, доцент, начальник Управления стратегического планирования и анализа развития информационного общества, Мини-стерство информационных технологий и связи Челябин-ской области; [email protected]

Зинкевич Алина Сергеевна – начальник аналитическо-го отдела Управления стратегического планирования и анализа развития информационного общества, Мини-стерство информационных технологий и связи Челябин-ской области; [email protected]

ния контроля за надлежащим исполнением поло-жений закона разработана математическая модель, которая может быть использована в практической деятельности органов исполнительной власти и местного самоуправления субъектов Российской Федерации. В частности, она стала основой мето-дических положений оценки официальных интер-нет-сайтов Правительства Челябинской области и органов исполнительной власти Челябинской об-ласти (далее – Оценка официальных интернет-сайтов), которые в соответствии с распоряжением Губернатора Челябинской области используются для ежеквартального мониторинга официальных сайтов в органах исполнительной власти Челябин-ской области и органах местного самоуправления Челябинской области.2

Kozlov Alexander Sergeevich – Candidate of Science (En-gineering), Associate Professor, Head of Strategic Planning and Information Society Development Analysis Division, Ministry of Information Technology and Communication of Chelyabinsk region; [email protected]

Zinkevich Alina Sergeevna – Head of Analytical Depart-ment of Strategic Planning and Information Society Development Analysis Division, Ministry of Information Technology and Communication of Chelyabinsk region; [email protected]

УДК 658.1

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РЕЙТИНГА ОФИЦИАЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-САЙТОВ ОРГАНОВ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ СУБЪЕКТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ ИНТЕРНЕТ А.С. Козлов, А.С. Зинкевич

MATHEMATIC MODEL OF EXECUTIVE AUTHORITIES OF A CONSTITUET ENTITY OF THE RUSSIAN FEDERATION OFFICIAL WEBSITES RATING IN INFORMATION AND COMMUNICATION NETWORK A.S. Kozlov, A.S. Zinkevich

Описаны методика оценки информационной открытости органов исполнительнойвласти субъекта Российской Федерации в сети Интернет с учетом действующих норма-тивно-правовых актов и математическая модель рейтингования их официальных ин-тернет-сайтов.

Ключевые слова: оценка информационной открытости, веб-сайт, государственноеуправление.

The article describes the methodology of evaluation of the information transparencyof executive authorities of constituent entities of the Russian Federation in the Internet witha view of the existing regulatory legal acts and mathematical model of official websites rating.

Keywords: evaluation of the information transparency, website, state administration.


Математическая модель рейтинга официальных интернет-сайтов органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации…


Основными целями Оценки официальных ин-тернет-сайтов являются:

• необходимость реализации прав граждан на получение информации о деятельности органов исполнительной власти и органов местного само-управления субъекта РФ (далее – ОИВ субъекта РФ);

• организация размещения на официальных интернет-сайтах ОИВ субъекта РФ актуальной информации о деятельности ОИВ субъекта РФ в соответствии с федеральными и региональными нормативным правовыми актами;

• проведение единой политики в субъекте РФ по предоставлению информации о деятельности ОИВ субъекта РФ;

• оценка уровня и качества исполнения феде-рального и регионального законодательства по предоставлению информации о деятельности ОИВ субъекта РФ;

• осуществление ежеквартального монито-ринга информации, размещаемой на официальных интернет-сайтах ОИВ субъекта РФ, с целью опре-деления доступности информации о деятельности ОИВ субъекта РФ, публикуемой на указанных сайтах;

• проведение оценки официальных интернет-сайтов, отображающих информацию о деятельно-сти ОИВ субъекта РФ;

• определение рейтинга официальных интер-нет-сайтов ОИВ субъекта РФ.

При Оценке официальных интернет-сайтов во внимание принимаются механизмы размещения информации, обеспечивающие удобный доступ к информации о деятельности ОИВ субъекта РФ с точки зрения интернет-пользователя. Также оцени-вается уровень внедрения иных информационных сервисов и открытость ОИВ субъекта РФ при пре-доставлении информации о своей деятельности.

В Оценку официальных интернет-сайтов входят: 1. Оценка степени доступности информации о

деятельности ОИВ субъекта РФ, размещаемой на официальном интернет-сайте.

2. Оценка информационного содержания офи-циального интернет-сайта.

3. Оценка оформления официального интер-нет-сайта.

4. Оценка технологических свойств офици-ального интернет-сайта.

5. Оценка средств защиты информации офи-циального интернет-сайта.

6. Оценка официальности интернет-сайта. 7. Оценка дополнительных сервисов офици-

ального интернет-сайта.

1. Оценка степени доступности информации о деятельности ОИВ субъекта РФ складывается из оценки:

• доступности официального интернет-сайта. Оценка осуществляется на основании поисковых запросов в поисковых системах Интернета сле-

дующего вида: «официальный сайт „ОИВ субъекта РФ“». Мониторинг производится по полному на-именованию и принятому сокращению наимено-вания ОИВ субъекта РФ, а для высшего исполни-тельного органа власти – по следующим наимено-ваниям: «Администрация» и «Правительство». Засчитывается попадание сайта в первые 20 ссы-лок на результаты поиска;

• доступности формата информации. Отража-ет факт размещения информации на официальном интернет-сайте, обеспечивающей возможность поис-ка и копирования фрагментов текста средствами веб-обозревателя, а также возможность скачива-ния фрагментов текста в текстовом или графиче-ском формате;

• поисковой доступности информации о дея-тельности ОИВ субъекта РФ, основанной на сле-дующем алгоритме поиска информации:

− наличие внутреннего поиска информации на официальном интернет-сайте по типовым названи-ям разделов или разделов, близких по тематике, с использованием встроенной системы навигации в виде меню, карты сайта, ссылок и баннеров, а так-же по ключевым словам с использованием интег-рированных поисковых систем официального ин-тернет-сайта;

− реализация механизмов поиска информации на официальном интернет-сайте с использованием внешних поисковых систем общего назначения.

2. Оценка информационного содержания офи-циального интернет-сайта отражает исполнение ОИВ субъекта РФ федерального и регионального законодательства по предоставлению информации о деятельности ОИВ субъекта РФ в части:

• наличия информации в соответствии со статьями 13–14 Федерального закона «Об обеспе-чении доступа к информации о деятельности госу-дарственных органов и органов местного само-управления», а также нормативными правовыми актами субъекта Российской Федерации;

• степени полноты информации, характери-зующей достаточность объема размещенной на официальном интернет-сайте информации для формирования целостного представления по соот-ветствующему вопросу;

• степени достоверности информации, содер-жащей сведения из нормативных правовых актов либо представляющей собой нормативные право-вые акты;

• актуальности информации, частота обнов-ления которой установлена нормативными право-выми актами.

3. Оценка оформления официального интер-нет-сайта (структуры сайта).

Основным требованием к размещению инфор-мации на официальном интернет-сайте является удобство доступа к информации о деятельности ОИВ субъекта РФ. Для этого оценивается функцио-нальная структура официального интернет-сайта.


А.С. Козлов, А.С. Зинкевич


4. Оценка технологических свойств офици-ального интернет-сайта включает оценку выпол-нения требований к технологическим, программ-ным и лингвистическим средствам обеспечения пользования официальным интернет-сайтом, в том числе:

• оценку технической доступности информа-ции, включающей время доступности информации с учетом перерывов в работе сайта, бесплатность программного обеспечения, отсутствие ограниче-ний на доступ к информации, связанных с требо-ваниями регистрации и/или использования защи-щенных каналов связи;

• оценку программной и технологической доступности информации на официальном интер-нет-сайте:

− HTML-доступность – отсутствие наруше-ний отображения, форматирования или иных де-фектов в разметке официальных интернет-сайтов при открытии распространенными браузерами сети Интернет актуальных версий;

− наличие встроенной системы контекстного поиска по сайту – проверяется наличие и работо-способность встроенной поисковой системы офи-циального интернет-сайта;

− индексирование сайта поисковыми систе-мами сети Интернет;

− дата и время размещения информации; − наличие независимой системы учета посе-

щений сайта и раскрытие информации данной сис-темы (для получения объективной и достоверной информации требуется использование внешних независимых систем учета);

− раскрытие информации независимой систе-мы учета посещений сайта;

− сохранение возможности навигации по сай-ту при отключении графических элементов оформления сайта;

− форматирование страницы не должно пре-пятствовать работе встроенной системы масшта-бирования браузера;

• оценку навигационной доступности инфор-мации на официальном интернет-сайте, включая:

− любой документ или информацию, которая должна быть доступна не более чем за 5 переходов по сайту с использованием меню навигации;

− вывод информации о размещении материала на сайте (карта сайта);

− заголовок страницы и информации.

5. Оценка средств защиты информации офи-циального интернет-сайта включает оценку ис-полнения Приказа Федеральной службы безопас-ности Российской Федерации и Федеральной службы по техническому и экспортному контролю от 31 августа 2010 года № 416/489 «Об утвержде-нии требований о защите информации, содержа-щейся в информационных системах общего поль-зования».

6. Оценка официальности интернет-сайта: • выполнение пункта 5 статьи 1 Федерального

закона от 9 февраля 2009 года № 8-ФЗ «Об обес-печении доступа к информации о деятельности государственных органов и органов местного са-моуправления» (наличие договоров и иных право-устанавливающих документов на регистрацию доменного имени);

• наличие локальных нормативных актов, подтверждающих статус официального сайта.

7. Оценка дополнительных сервисов офици-ального интернет-сайта, отражающих наглядность представления и отображения информации в рам-ках полномочий ОИВ субъекта РФ, таких как:

• наличие интернет-приемной; • размещение ссылок на основные и дополни-

тельные ресурсы; • наличие системы быстрого доступа к от-

дельным разделам сайта; • доступ в зоне РФ; • наличие Личного кабинета руководителя; • наличие возможности просмотра сайта на

иностранных языках; • наличие информации о государственных ус-

лугах и административных регламентах их утвер-ждения;

• наличие информации об антикоррупцион-ной деятельности, в том числе действующих ко-миссиях;

• наличие иных сервисов.

Рейтинг официальных интернет-сайтов опре-деляется по следующей формуле:

общ = ∑ , где Rобщ – значение итоговой рейтинговой оценки; Ri – значение рейтинговой оценки по i-й группе.

1. Рейтинговая оценка степени доступности информации о деятельности ОИВ субъекта РФ рассчитывается как: = ∑ О , где О1i − значение оценки степени доступности информации; i – индекс оценки степени доступно-сти информации.

При этом: О11 = {0; 1} – значение оценки доступности

официального интернет-сайта на основании поис-ковых запросов в поисковых системах Интернета.

О12 = {0; 1} – значение оценки возможность поиска и копирования фрагментов текста средст-вами веб-обозревателя, а также возможности ска-чивания фрагментов текста в текстовом или гра-фическом формате.

О = ∑ O – значение оценки поисковой доступности информации о деятельности ОИВ субъекта РФ, где j – индекс поисковой доступно-сти информации о деятельности ОИВ субъекта РФ:

• внутренний поиск информации на офици-альном интернет-сайте по типовым названиям раз-делов или разделов, близких по тематике, с ис-




пользованием встроенной системы навигации в виде меню, карты сайта, ссылок и баннеров;

• внутренний поиск информации на офици-альном интернет-сайте по ключевым словам с ис-пользованием интегрированных поисковых систем официального интернет-сайта;

• внешний поиск информации – поиск ин-формации с использованием внешних поисковых систем общего назначения для поиска информации на официальном интернет-сайте.

О = ∑ ,

где bn – отображает наличие (соответствие) пока-зателей (наличие меню, карты сайта, ссылок и баннеров), может принимать следующие значения: bn = {0; 1}.

О132; О133 = {0; 1}. 2. Рейтинговая оценка информационного со-

держания интернет-сайта рассчитывается как: = ∑ O , где О2i − значение оценки информационного со-держания; i – индекс оценки информационного содержания.

При этом: O = ∑ ∑ ,

где a – общее количество подразделов в j-м разде-ле сайта в соответствии с перечнем информации о деятельности ОИВ субъекта РФ, размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети об-щего пользования Интернет (далее – Перечень), утвержденным нормативными правовыми актами субъекта РФ (табл. 1); bn – отображает наличие (соответствие) подраздела n в j-м разделе сайта согласно Перечню, принимает следующие значе-ния: bn = {0; 1}.

Кроме того, при анализе информации, разме-щаемой на официальном интернет-сайте, по крите-рию «Полнота» вводится экспертная оценка ej, кото-рая может принимать значения в диапазоне от 0 до 1 в зависимости от степени полноты информации. O = ∑ ∑ ,

где e2j – экспертная оценка степени полноты ин-формации, размещенной в j-м разделе, может при-нимать следующие значения: {0; 0,1; 0,2; 0,3; …; 0,9; 1}; bn – отображает наличие (соответствие) подраздела n в j-м разделе сайта согласно Переч-ню, принимает следующие значения: bn = {0; 1}.

О23 – оценка, отображающая достоверность информации, может принимать следующие значе-ния: {0; 1; 2}.

О24 – оценка, отображающая актуальность информации, может принимать следующие значе-ния: {0; 1; 2; 3}.

3. Рейтинговая оценка оформления офици-ального интернет-сайта рассчитывается как: = ∑ О + , где i – индекс оценки оформления;

О3i – оценка, отображающая наличие следую-щих элементов оформления официального сайта:

• изображение герба субъекта РФ (в левом верхнем углу страницы);

• строка основного меню с раскрывающимися разделами (располагается вверху страницы, функ-ционал основного меню описан в разделе III на-стоящих Требований);

• название органа исполнительной власти (вверху страницы по центру, под строкой меню);

• навигационная панель (располагается в ле-вой части страницы, детальное описание навига-ционной панели приведено в разделе IV настоя-щих Требований);

• панель поиска информации по сайту (распо-лагается в правой части страницы под строкой основного меню);

• ссылки на сайт высшего должностного лица субъекта РФ и на сайт высшего органа исполни-тельной власти субъекта РФ (располагаются в ле-вой части страницы под навигационной панелью);

• логотип разработчика интернет-сайта, ста-тистика посещаемости сайта (располагаются внизу страницы справа или слева).

Принимает следующие значения: О3i = {0; 1}. e3 – экспертная оценка качества оформления,

может принимать следующие значения: e3= {0; 1; 2; 3}.

4. Рейтинговая оценка технологических свойств официального интернет-сайта рассчи-тывается как: = ∑ O , где i – индекс оценки технологических свойств сайта; O4i − оценка, отображающая доступность информации, может принимать следующие значе-ния: {0; 1; 2}.

O42 − оценка программной и технологической доступности информации: O = ∑ O , где j – индекс оценки программной и технологиче-ской доступности информации на сайте; O = {0; 1}.

O43 − оценка навигационной доступности ин-формации: O = ∑ O , где j – индекс оценки навигационной доступности информации; O = {0; 1}

5. Рейтинговая оценка средств защиты ин-формации официальных интернет-сайтов рас-считывается как: = ∑ O , где i – индекс оценки средств защиты информа-ции; O5i – оценка, отображающая выполнение тре-бований по безопасности официальных интернет-сайтов, может принимать следующие значения: {0; 1; 2}.

6. Рейтинговая оценка официальности интер-нет-сайтов рассчитывается как: = ∑ O , где O6i − оценка, отображающая достоверность указанной информации об официальном интернет-




Таблица 1Перечень информации о деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации,

размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети общего пользования Интернет

№ п/п

Категория информации Периодичность размещения, срок обновления информации

1 2 3 I. Общая информация об ОИВ субъекта РФ (далее именуется – ОИВ), в том числе: 1 Наименование ОИВ, почтовый адрес, адрес электронной почты,

телефоны справочных служб ОИВ Поддерживается в актуальном состоянии

2 Сведения о полномочиях ОИВ, задачах и функциях структурных подразделений указанных органов, а также перечень законов и иных нормативных правовых актов, определяющих эти полно-мочия, задачи и функции

В течение пяти рабочих дней со дня вступления в силу нор-мативного правового акта; перечень нормативных право-вых актов поддерживается в актуальном состоянии

3 Перечень областных унитарных предприятий, областных государ-ственных учреждений, автономных учреждений, подведомствен-ных ОИВ (далее – подведомственные организации), их функции, почтовые адреса, адреса электронной почты (при их наличии), телефоны справочных служб подведомственных организаций

В течение пяти рабочих дней со дня регистрации подведом-ственной организации

4 Сведения о создании координационных и совещательных орга-нов, коллегий, созданных при руководителе ОИВ

В течение пяти рабочих дней со дня создания органа

5 Сведения о руководителе ОИВ, заместителях руководителя ОИВ, руководителях структурных подразделений ОИВ, руководителях подведомственных организаций ОИВ (фотография, фамилия, имя, отчество, а также иные сведения, согласованные с вышеука-занными должностными лицами)

В течение трех рабочих дней со дня назначения

6 Перечни информационных систем, банков данных, реестров, ре-гистров, находящихся в ведении ОИВ подведомственных орга-низаций

Поддерживается в актуальном состоянии

7 Сведения о средствах массовой информации, учрежденных ОИВ В течение пяти рабочих дней со дня регистрации средства массовой информации

II. Информация о правовых актах, принятых ОИВ 8 Правовые акты, принятые ОИВ, имеющие общественную значи-

мость для социально-экономического развития субъекта РФ В течение пяти рабочих дней со дня вступления в силу пра-вовых актов

9 Судебный и административный порядок обжалования правовых актов и иных решений, действий (бездействия) ОИВ


III. Информация о порядке деятельности ОИВ, в том числе: 10 Регламент ОИВ В течение пяти рабочих дней

со дня утверждения норма-тивного правового акта

11 Административные регламенты исполнения государственных функций ОИВ

В течение пяти рабочих дней со дня утверждения регламента

12 Административные регламенты, стандарты предоставления го-сударственных услуг ОИВ

В течение пяти рабочих дней со дня утверждения регламента

13 Служебный распорядок ОИВ В течение пяти рабочих дней со дня вступления в силу нор-мативно-правового акта

IV. Информация об участии ОИВ в официальных мероприятиях, в том числе:14 О Мероприятиях, проводимых ОИВ В течение одного рабочего

дня, предшествующего началу мероприятия

15 Об официальных визитах и рабочих поездках руководителя ОИВ В течение одного рабочего дня, предшествующего визиту

16 Тексты официальных выступлений и заявлений руководителя ОИВ

В течение одного рабочего дня со дня официального заяв-ления или выступления




Продолжение табл. 1

1 2 3 17 Сведения об открытых конкурсах, аукционах, экспертизах и дру-

гих мероприятиях, проводимых ОИВ В соответствии с Федераль-ным законом от 21 июля 2005 года № 94-ФЗ «О разме-щении заказов на поставки то-варов, выполнение работ, ока-зание услуг для государствен-ных и муниципальных нужд»

V. Информация о социально-экономическом развитии субъекта РФ, в том числе: 18 Текст концепции (программы, стратегии) социально-экономичес-

кого развития субъекта РФ В течение пяти рабочих дней со дня утверждения

19 Текст прогноза социально-экономического развития субъекта РФ В течение пяти рабочих дней со дня утверждения

20 Основные показатели социально-экономического развития субъек-та РФ

В течение пяти рабочих дней со дня утверждения

21 Сведения о состоянии защиты населения субъекта РФ и террито-рии субъекта РФ от чрезвычайных ситуаций и принятых мерах по обеспечению безопасности, о прогнозируемых и возникших чрезвычайных ситуациях, о способах защиты населения от них

Поддерживаются в актуаль-ном состоянии

22 Сведения о результатах проведенных проверок в пределах ком-петенции ОИВ в соответствии с законодательством

Не позднее 5 рабочих дней со дня подписания актов прове-рок

VI. Информация в сфере бюджетной, финансовой, налоговой политики, в том числе: 23 Текст проекта закона субъекта РФ об областном бюджете на оче-

редной финансовый год после его внесения в высший законода-тельный орган субъекта РФ

В сроки, установленные бюд-жетным законодательством, Постановлением Правитель-ства Российской Федерации от 26 февраля 2010 г. № 96 «Об антикоррупционной экс-пертизе нормативных право-вых актов и проектов норма-тивных правовых актов»

24 Текст закона об областном бюджете на очередной финансовый год

В сроки, установленные бюд-жетным законодательством

25 Ежеквартальные сведения о ходе исполнения областного бюджета Ежеквартально 26 Текст закона об исполнении областного бюджета за соответст-

вующий финансовый год В сроки, установленные бюд-жетным законодательством

VII. Информация о кадровом обеспечении ОИВ, в том числе: 27 О порядке поступления на государственную гражданскую служ-

бу в ОИВ Поддерживается в актуальном состоянии

28 О квалификационных требованиях к кандидатам на замещение вакантных должностей государственной гражданской службы


29 О наличии вакантных должностей государственной гражданской службы

В сроки, установленные зако-нодательством о государст-венной гражданской службе

30 Об условиях и результатах проведения конкурсов на замещение вакантных должностей государственной гражданской службы

Условия и результаты прове-дения конкурса размещаются в сроки, установленные зако-нодательством о государст-венной гражданской службе

31 Номера телефонов, по которым можно получить информацию, касающуюся замещения должности государственной граждан-ской службы


VIII. Информация о работе ОИВ с обращениями граждан или организаций, в том числе: 32 Порядок приема и рассмотрения обращений граждан и организа-

ций к руководителю ОИВ В течение пяти рабочих дней со дня утверждения регла-мента




сайте (наличие договоров и иных правоустанавли-вающих документов на регистрацию доменного имени, наличие нормативных документов, под-тверждающих статус официального сайта), при-нимает значения в диапазоне {0; 5}.

7. Рейтинговая оценка дополнительных сер-висов официальных интернет-сайтов рассчиты-вается как: = ∑ О , где O7i − оценка, отображающая наличие допол-нительных сервисов официального интернет-сайта:

• наличие интернет-приемной; • размещение ссылок на основные и дополни-

тельные ресурсы; • наличие системы быстрого доступа к от-

дельным разделам сайта; • доступ в зоне РФ; • наличие Личного кабинета руководителя; • наличие возможности просмотра сайта на

иностранных языках;

• наличие информации о государственных ус-лугах и административных регламентах их утвер-ждения;

• наличие информации об антикоррупционной деятельности, в том числе действующих комиссиях;

• наличие иных сервисов. Может принимать следующие значения:

O7i = {1; 2}. Максимально возможная оценка рейтингов

составляется по оценке: • степени доступности информации о дея-

тельности ОИВ субъекта РФ – 5 баллов; • информационного содержания официально-

го интернет-сайта – 23 балла; • оформления официального интернет-сайта –

10 баллов; • технологических свойств официального ин-

тернет-сайта – 13 баллов; • средств защиты информации официального

интернет-сайта – 10 баллов; • официальности интернет-сайта – 10 баллов;

Окончание табл. 1

1 2 3 33 Наименование структурного подразделения ОИВ, в функции

которого входит организация приема граждан и обеспечение рас-смотрения обращений граждан и организаций, фамилия, имя, отчество руководителя указанного структурного подразделения


34 Номера телефонов, почтовый адрес, по которым граждане и ор-ганизации могут обращаться и получать информацию по вопро-сам приема граждан и организаций


35 Обзоры обращений граждан, в том числе представителей органи-заций, общественных объединений, государственных органов и органов местного самоуправления, а также обобщенная инфор-мация о результатах рассмотрения и принятых мерах

Ежеквартально

IX. Иная информация о деятельности ОИВ, подлежащая доведению государственным органом, органом местного самоуправления до сведения граждан и организаций в соответствии с федеральными законами, законами субъекта РФ

Таблица 2 Сводная таблица рейтинговой оценки официальных интернет-сайтов

№ п/п

Наименование

органа исполнительной

власти

субъекта РФ

Дом

енное им

я оф

ициального

интернет

-сайта

Оценка степени доступности информа-

ции о деятельности

органа исполнитель-

ной власти

субъекта РФ

Оценка информационного содерж

ания

оф


интернет-сайта

Оценка оф

ормления оф


интернет

-сайта

Оценка технологических свойств

оф



Оценка средств защиты

инф

ормации

оф



Оценка оф

ициальности интернет

-сайта

Оценка дополнительных сервисов

оф



Итоговая оценка

официального

интернет

-сайта

Место

в рейтинге




• дополнительных сервисов официального интернет-сайта – более 9 баллов.

Информация по рейтинговой оценке официаль-ных интернет-сайтов сводится в таблицу (табл. 2).


1. Рязанов, Н.М. Управление развитием ре-гиона / Н.М. Рязанов. – М.: Изд-во «Машино-

строение», 2006. – 564 с. – (Управление: теория и практика: в 5 т. / под общ. ред. проф. О.В. Логи-новского; т. 3).

2. Елагин, В.В. Управление социально-эконо-мическим развитием государства / В.В. Елагин. – М.: Изд-во «Машиностроение», 2006. – 544 с. – (Управление: теория и практика: в 5 т. / под общ. ред. проф. О.В. Логиновского; т. 4).




Современное машиностроение характеризует-ся высокими требованиями по точности изготав-ливаемых деталей. Эффективным методом обеспе-чения требуемой точности является применение шлифовальных станков с прибором активного кон-троля (ПАК) (рис. 1). Существующие модели ПАК работают по заданному ступенчатому циклу (как правило, двухступенчатому). Работа ПАК заклю-чается в следующем: производится непрерывное измерение обрабатываемой поверхности заготовки через многокомандное устройство контроля при-пуска и, по мере достижения требуемых размеров, по командам задающего устройства, автоматиче-ски изменяется программная скорость подачи че-рез электропривод и механизм привода подачи. Таким образом, ПАК производит ступенчатое пере-ключение программной скорости подачи при дос-тижении заданных диаметральных размеров [1].1

Современные станки с ЧПУ имеют более ши-рокие возможности работы с ПАК: отработка мно-гоступенчатых циклов, функциональных циклов, способность производить ощупывание детали и проектирование цикла по известной геометрии заготовки и т. д. С целью реализации этих возмож- Кошин Анатолий Александрович – д-р техн. наук, профессор кафедры технологии машиностроения, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Гузеев Виктор Иванович – д-р техн. наук, профессор, декан механико-технологического факультета, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Нуркенов Антон Халилевич – аспирант кафедры тех-нологии машиностроении, Южно-Уральский государст-венный университет; [email protected]

Рис. 1. Активный контроль при шлифовании

ностей разрабатываются новые интеллектуальные модели ПАК с новыми функциональными воз-можностями по управлению. На предприятии ЗАО «ЧелябНИИконтроль» был разработан опытный об-разец прибора активного контроля нового уровня.2

Для оценки точности и надежности опытного прибора активного контроля были произведены стендовые испытания. Для ускорения испытаний ПАК и снижения затрат на их проведение разрабо- Koshin Anatoly Alexandrovich – Doctor of Science (Engi-neering), Professor of Mechanical Engineering Technology Department, South Ural State University; [email protected]

Guzeev Viktor Ivanovich – Doctor of Science (Enginee-ring), Professor, Dean of Mechanics and Technology Faculty, South Ural State University; [email protected]

Nurkenov Anton Khalilevich – post-graduate student of Mechanical Engineering Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.9

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ БЛОКА УПРАВЛЕНИЯ ПРИБОРА АКТИВНОГО КОНТРОЛЯ А.А. Кошин, В.И. Гузеев, А.Х. Нуркенов

DESIGN OF RELIABILITY EVALUATION ALGORITHM FOR INPROCESS GAGE CONTROL MODULE A.A. Koshin, V.I. Guzeev, A.K. Nurkenov

Рассмотрена методика испытаний опытного образца прибора активного контроляс оценкой стандартных показателей надежности и предложена методика оценки надеж-ности на основе статистического регулирования технологического процесса.

Ключевые слова: шлифование, оценка надежности, статистическое регулирование,комплексные показатели.

This paper describes designed reliability evaluation algorithm for inprocess gage controlmodule on the basis of statistical control (control chart X/R) and determination of particularand integrated indicators of reliability.

Keywords: grinding, reliability evaluation, statistical control, integrated indicators.


Разработка алгоритма оценки надежности блока управления прибора активного контроля


тан специальный стенд (рис. 2). Стенд установлен на жесткую платформу 7, конусная оправка уста-навливается в подвижном и неподвижном центрах 1 и 2. Оправка вращается за счет передачи крутя-щего момента с помощью электродвигателя 6 с ременной передачей 8, управляемого электро-приводом, который обеспечивает регулирование скорости вращения оправки. Перемещение скобы относительно оправки осуществляется с помощью электродвигателя 3. Измерительная скоба испыта-тельного стенда прикреплена к опоре, установлен-ной на шариковых подшипниках на оси 4. При испытаниях скоба 5 и отсчетно-командное устрой-ство настраиваются на размер цилиндрической части оправки.

Процесс обработки на шлифовальном станке осуществляется по программе прибора активного контроля. Моделируется уровень осевой и ради-альной подачи. Наконечники измерительного уст-ройства вводятся в соприкосновение с поверхно-стью конусной оправки и контакты отсчетно-командного устройства системы активного кон-троля настраиваются на срабатывание окончатель-

ной команды. По мере продвижения суппорта происходит измерение непрерывно уменьшающе-гося с определенной скоростью диаметра оправки, при достижении измерительными наконечниками диаметра оправки срабатывает электроконтактный преобразователь и данные заносятся на персо-нальный компьютер.

Во время проведенных испытаний имитиро-валась работа по четырехступенчатому циклу шлифования. Задаются 4 подачи и диаметральные размеры, на которых производятся переключения подач. Результаты измерений с ПАК фиксируются в автоматическом режиме на персональном ком-пьютере, по которому формируется массив из че-тырех взаимосвязанных выборок (табл. 1).

Для расчета индивидуальных показателей на-дежности прибора активного контроля необходи-мо проверить гипотезы об однородности и случай-ности выборки (табл. 2) [2].

Определив расчетное и табличное значения критериев, получили p(tk) = 0,923 > 0,05, т. е. гипо-

теза однородности x принимается [4]. В результа-те сравнения критериев p qτ > τ получили, что

Рис. 2. Схема стенда с конической оправкой

Таблица 1

Пример массива из четырех взаимосвязанных выборок показаний ПАК

№ измерения Показания ПАК

Ступень 1 Ступень 2 Ступень 3 Ступень 4 1 23,20545926 20,47700412 20,06485975 20,06145243 2 21,58625926 21,35260412 20,14273975 20,03791243 3 22,52125926 22,07200412 20,12227975 20,03175243 4 22,10105926 21,09080412 20,08025975 20,06013243 5 21,67425926 21,42960412 20,23887975 20,11425243 6 21,57305926 21,41640412 20,19289975 20,08697243 7 23,20545926 20,47700412 20,06485975 20,06145243

… … … … … 200 19,74925926 19,32200412 20,16539975 19,99985243


А.А. Кошин, В.И. Гузеев, А.Х. Нуркенов


процесс образования выборки носит случайный характер.

Таким образом, по данным испытаний приме-нимы стандартные оценки надежности работы. По-лучили следующий комплекс показателей (табл. 3).

По результатам испытаний следует, что при-бор соответствует III классу надежности [4].

Стандартные показатели характеризуют ста-бильность работы прибора, в нашем случае нас интересует задача стабильного регулирования ТП. В результате применительно к оценке надежности со стороны управления технологическим процес-сом расчет стандартных показателей показывает свою неэффективность.

С целью проверки стабильности технологиче-ского процесса произведена проверка гипотезы по критерию Кохрана:

1 2

max 0,685...p

M M Mm

DG

D D D= ≈

+ + +,

где Dmax – наибольшее значение дисперсии в объ-еме выборок m; DM – мгновенная дисперсия в вы-борке; m – количество выборок, используемых при анализе.

По результатам расчета получили: 0,685 > 0,368,

т. е. гипотеза о стабильности технологического процесса не принимается.

В результате применение найденных показате-лей надежности к данному ТП вызывает сомнение.

Таким образом, целесообразна разработка ме-тодики оценки надежности управления ТП с при-менением прибора активного контроля. Базой для этой методики может служить аппарат статистиче-ского контроля технологических процессов, при-меняемый в управлении качеством [5].

По измерениям из сформированного массива строятся контрольные карты. Контрольная карта позволяет определить естественный допуск ТП, т. е. область внутри контрольных границ:

Кв,н x A S= ± ⋅ , где Кв,н – верхняя и нижняя контрольная граница;

x – среднее значение математических ожиданий по пробам; А – поправочный коэффициент для рас-чета контрольных границ в зависимости от уровня значимости α (5 %-ный уровень) и объема проб n; S – среднеквадратичное отклонение.

По данной методике были построены кон-трольные карты для четырех ступеней массива показаний ПАК (рис. 3).

Таблица 2 Критерии для проверки гипотез

№ Наименование

критерия Описание гипотезы Расчетная формула

Расчетное значение

Табличное значение

1 Критерий Крамера

Проверка однородности выборки на основе анализа изменения среднего ариф-метического значения

2

( 2)mk

m

y m Nt

N m my

−=

− −;

maxm

x xyD−=

0,089 0,05

2 Метод после-довательных разностей

Проверка случайности выборки на стенде 2

pCD

τ = ;

12

2 1

2( 1)

i n

ii

aC

n

= −

==−

29,1 0,703

Таблица 3

Индивидуальные показатели надежности ПАК

№ Индивидуальные показатели надежности Расчетная формула Расчетное значение

1 Вероятность безотказного функционирования ( ) 0ˆ 1n

Pn

τ = − 0,961

2 Вероятность потока отказов 0ˆ ( )nFn

τ = 0,0388

3 Плотность распределения отказов 0ˆ ( )n

fnT

τ = 0,000235

4 Интенсивность потока отказов 0ˆ ( )r

nn T

λ τ = 0,000245

5 Средняя наработка на отказ 0

HTTn

= 23,57

6 Параметр потока отказов 0ˆ ( )nT

ω τ = 0,0424


Разработка алгоритма оценки надежности блока управления прибора активного контроля


На первых трех ступенях (промежуточных стадиях обработки) расчет контрольных границ производился по пробам, а на финишной, 4-й, сту-пени важным является каждое измерение, поэтому карта построена по индивидуальным значениям (рис. 4).

Контрольные карты позволили установить влияние изменения радиальной и осевой подачи на естественный допуск (табл. 4).

Как видно из табл. 4, технологический допуск уменьшается от ступени к ступени, т. е. напрямую зависит от скорости подачи. Таким образом, зная,

Рис. 3. Контрольные карты средних значений

для 1-й, 2-й, 3-й ступеней цикла

Рис. 4. Контрольная карта индивидуальных значений

для 4-й ступени цикла


42

как точнчины подмацию п

Как средняя не зависипрослежипированисмещаетсВыявлензовать еподналад

Ри

Таки

зволяет ония процточноститакже даки, что янии ТП.

В иоценки н(рис. 6).

Данционнуювания с ууправленгическогпериода.

1. Пстроениикий, В.И1978. – 3

РасчетнступениКонтрограницыТехнол

ность регулирдачи, можно при проектироследует из рхарактеристиит от временивается налиия размеров ся в сторонунная зависимоее для расчедки операции

ис. 5. Смещениразмеро

им образом,оценить надецесса управлеи управленияает прямое укявляется важн итоге предланадежности

ный алгоритю базу для пручетом точнния и организго процесса –

ЛиПедь, Е.И. Акти: учеб. посоИ. Машинист352 с.

Показатели

ный размер в и цикла, мм льные ы огический до

рования ПАКиспользоватовании цикларис. 4, на перика рассеивани, а на четвеичие тренда, срабатываниу меньших рость тренда петного опреди.

ие центра групов срабатыва

предлагаемежность прибения. Она дая на разных казание от врной информа

агается следуприбора акт

тм позволит сроектированиости обработзационных ф– времени бе

итература тивный контобие / Е.И. Птов – М.: М

Т

и

конце

Кв Кн

опуск, мм

К зависит от вть данную ина. рвых трех стаания практичертой стадии т. е. центр г

ия систематичразмеров (риспозволяет испделения вре

ппирования ания

мая методикабора с точкиет информацстадиях цикремени поднаацией об упр

ующий алготивного конт

создать инфоия циклов шлтки, погрешнфакторов технесподналадоч

троль в машПедь, А.В. ВыМашиностро

Технологичес

1

21

22,046 19,772 2,274

вели-нфор-

адиях чески явно груп-чески с. 5). поль-емени

а по-и зре-цию о кла, а алад-авле-

оритм троля

орма-лифо-ности ноло-чного

шино-ысоц-оение,

Р

тероУл

тевуз47

тесрщиин

прстноВ.Пни

ский допуск на

2

21191

Рис. 6. Описатпро

2. Дубровсехнологическиовский; под рльяновск: УлГ

3. Гмурмаематическаязов / В.Е. Гм

79 с. 4. Точност

ельных. Номеедства испыий техническн-т информ. п

5. Смоленцроцессами: учтрукторско-тостроительныП. Мельников,икова. – М.: А

Пост

а ступенях цик

Ступени 2

20,5

1,494 9,521 ,973

А

Вестни

ельный алгороцесса шлифо

ский, П.В. Обих процессов: ред. А.И. КшнГТУ, 2000. – 1н, В.Е. Теория статистиГмурман. – М

ть и надеженклатура пытаний РТМ кий материапо машиностцев, В.П. Упрчеб. для вузовтехнологичесых производ, А.Г. СхиртлАкадемия, 201

тупила в ред

кла

цикла 3

20,1

20,16 20,033 0,127

А.А. Кошин, ВА.Х

ик ЮУрГУ, №

ритм оценки нования с ПАК

беспечение научеб. пособиенякина, Ю.П.124 с. ия вероятнока: учеб. поМ.: Высш. ш

жность систеоказателей.

М 2-034-03-78:ал. – М.: Натроению, 197равление сисв по направлеское обеспечеств» / В.П. ладзе; под ред10. – 332 с.

дакцию 5 апр

210

В.И. Гузеев,Х. Нуркенов

№ 23, 2012

адежности

адежности е / П.В. Дуб-. Егорова. –

стей и ма-особие для шк., 2003. –

ем измери-Методы и

: Руководя-ауч.-исслед.

79. – 46 с. стемами и ению «Кон-ение маши-Смоленцев, д. В.П. Мель-

реля 2012 г.

Таблица 4

4

20

20,086 19,92 0,166



Процессы термообработки композиционных изделий протекают в условиях действия большого числа случайных факторов, поэтому и показатель качества изделий носит случайный характер.1

Для процесса термообработки изделий при-суща противоречивость показателей качества, на-пример, стоимость и точность, прочность изделий и однородность прочности. Если в качестве пока-зателя эффективности принять производитель-ность, то можно упустить вопросы, связанные с качеством изделий, экономией цемента и энергии, сохранностью оборудования и т. п.

Таким образом, при исследовании сложных процессов мы имеем дело с несколькими частны-ми показателями, которые оценивают их работу, являются случайными функциями и могут быть противоречивы с точки зрения управления систе-мой.

При определении эффективности управления в пространстве параметров настройки возможны следующие частные случаи:

1. Значения управляющих параметров и пока-зателя качества изделий функционально связаны. В этом случае эффективность управления строится в соответствии с требованиями, предъявляемыми к выходной переменой – прочности изделий. Вы-

Глухов Владимир Николаевич – д-р техн. наук, про-фессор кафедры систем управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

ходная характеристика системы классифицируется по определенным классам, сортам и т. д. или по степени совмещенности линий равных значений целевой функции. Каждому сорту или классу мо-жет соответствовать определенная оценка по прочности изделий или отпускная цена. В этом случае, как правило, решается задача максимиза-ции нахождения параметров в заданном классе (например, максимизация вероятности получения изделий заданной прочности при минимальном расходе тепловой энергии на термообработку).2

2. Между управляющими параметрами и прочностью изделий имеет место вероятностная связь. При этом предполагается, что при каждом значении управляющего параметра U известно распределение показателя качества изделий kR и заданы интервалы значений этого показателя, со-ответствующие некоторым установленным клас-сам или, например, трем маркам изделий после их термообработки.

3. Как отмечалось выше, при исследовании данного сложного процесса приходится иметь де-ло с несколькими частными критериями качества. Известно, что задача управления процессом реша-ется намного проще, если рассматривается един-ственный обобщенный показатель эффективности,

Glukhov Vladimir Nikolaevich – Doctor of Science (Engi-neering), Professor of Control Systems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 697.3.52

ВЫБОР ОПТИМАЛЬНЫХ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ОБЛАСТЯХ ВЗАИМНОГО ПОГЛОЩЕНИЯ ЛИНИЙ РАВНОГО ЗНАЧЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ В.Н. Глухов

SELECTION OF THE OPTIMAL OPERATING PARAMETERS IN AREAS OF MUTUAL ABSORPTION LINES OF EQUAL VALUE QUALITATIVE INDEX OF PRODUCTS V.N. Glukhov

Рассматривается задача выбора оптимальных режимных параметров в областяхвзаимного поглощения линий равного значения показателя качества изделий. Решает-ся задача построения обобщенного показателя качества функционирования подсисте-мы термообработки композиционных изделий в условиях неопределенности.

Ключевые слова: управление, область качества, гиперповерхность, дискретная целеваяфункция.

The paper considers the problem of selection the optimal operating parameters in areasof mutual absorption lines of equal values qualitative index of products. The problem of de-veloping a generalized index of qualitative functioning of the subsystem of heat treatment ofcomposite products in conditions of indeterminacy is solved.

Keywords: control, area quality, hypersurface, discrete objective function.


В.Н. Глухов


который является количественной оценкой всех требований, предъявляемых к результату функ-ционирования процесса.

Обобщенный показатель учитывает многие требования, предъявляемые к результату функ-ционирования подсистемы термообработки в ус-ловиях неопределенности, а именно стоимостные показатели, качество и количество изделий и т. д. Можно поэтому считать, что обобщенный показа-тель имеет единственный экстремум в некоторой рабочей области пространства параметров на-стройки, т. е. эффективность управления унимо-дальна. Изделия равной прочности могут быть получены при различных значениях управляющих параметров, т. е. при различных режимах термооб-работки. Однако режимы оказываются неодно-значными с точки зрения энергозатрат при полу-чении одинаковой прочности изделий. Результаты исследований позволяют предложить ряд функ-циональных зависимостей, которые полезно ис-пользовать при построении эффективности управ-ления по экспериментальным данным. Точнее, речь идет о выборе структуры уравнения регрес-сии обобщенного показателя эффективности по параметрам технологического процесса. Процеду-ра выбора регрессии обобщенного показателя эф-фективности не может быть выполнена чисто формальным путем математическими методами, а опирается на имеющийся опыт термообработки изделий, знание технологических особенностей объекта управления и анализ его статистических свойств. Естественно, что данные о процессе термо-обработки композиционных изделий охватывают

почти квазиоптимальную область, в которой не проявляются полностью характерные свойства целевой функции – ее резкий спад, переход в об-ласть отрицательных значений и т. п. Применение же активных методов на реально действующем объекте обычно невыполнимо из-за необходимо-сти пробных воздействий большой величины, что может привести к браку изделий. Эти положения еще раз подтверждают целесообразность и полез-ность неформальных подходов при формировании целевой функции – эффективности управления.

На основании выполненных исследований и результатов решения конкретной задачи в данной работе определено, что эта функция является дис-кретной. Она предусматривает разбиение допуска (или в целом области качества D) на непересе-кающиеся подмножества значений параметров и ставит в соответствие каждому подмножеству (об-ласти взаимного поглощения линий равного зна-чения целевой функции) определенное значение показателя качества изделий, или эффективности управления. Это облегчает классификацию изде-лий по качеству при минимальных энергозатратах на термообработку. Метод разбиения на непересе-кающиеся подмножества представлен на рис. 1.

Опыт изучения технологических процессов термообработки композиционных изделий пока-зывает, что на практике чаще всего используются дискретные целевые функции. Однако устанавли-мая действующими на предприятиях нормами классификация выходного продукта носит слиш-ком общий характер. Часто заданы лишь предель-ные значения прочности изделий, определяющие

Рис. 1. Область взаимопоглощения изолиний критерия ( ),D f X U=

в j-х ситуациях «внешней среды»


Выбор оптимальных режимных параметров в областях взаимного поглощения линий равного значения показателя качества изделий


годность изделия, иногда ограничения носят одно-сторонний характер.

Детерминированная целевая функция обычно имеет место при низком уровне помех в подсисте-мах смесеприготовления и термообработки и при совпадении управляющих параметров и показате-ля качества изделий. В зависимости от полученной характеристики результата функционирования подсистемы термообработки композиционные из-делия разделены на K ( )1, ..., k s= сортов или

классов по прочности и каждому из них ставятся в соответствие определенные области взаимного поглощения, в которых управляющие параметры инвариантны к соотношению компонент векторов контролируемых возмущений. Тогда множество значений управляющих параметров в подсистеме термообработки можно разделить на подмножест-ва по числу областей взаимного поглощения (сор-тов изделий) и определить тем самым детермини-рованную дискретную целевую функцию.

Как показали исследования, результаты кото-рых представлены в данной работе, подсистема термообработки композиционных изделий в усло-виях неопределенности является стохастическим объектом управления, т. е. она характеризуется неоднозначностью отклика на одни и те же вход-ные и управляющие воздействия. Поэтому все по-казатели качества функционирования подсистемы термообработки являются случайными функциями ее параметров.

Вид полученных гиперповерхностей при раз-личных сочетаниях параметров подсистемы смесе-приготовления на основных уровнях говорит о том, что процесс термообработки можно вести на раз-личных режимах, выбор одного из них определяет-ся минимумом энергозатрат при получении макси-мальной прочности при равных условиях со сторо-ны параметров подсистемы сырьевого передела.

Построение многомерной дискретной целевой функции можно осуществить с помощью алго-

ритмов назначения допусков на параметры под-системы термообработки при фиксированных текущих параметрах подсистемы смесеприготов-ления. Как показано в данной работе, показатель

( )1 1 2 3, ..., ; , , nF F x x u u u= , оценивающий каче-

ство функционирования системы управления, име-ет s градаций сортов изделий, т. е.

( )

( )

1 1 2 3 1

1 1 1 2 3

0 , ..., ; , , I сорт;

..........

, ..., ; , , -й сорт.

n

s n s

F x x u u u F

F F x x u u u F s−

≤ ≤ −

≤ ≤ − (1)

Каждому сорту изделий будет соответство-вать область kD ( )1, ..., k s= допустимых вариа-

ций параметров. Аппроксимируя каждую из об-ластей kD ( )1, ..., k s= брусом, получим, исполь-

зуя его координаты, многомерную функцию цели. Выбор дополнительного критерия при аппрокси-мации области kD ( )1, ..., k s= брусом kB опре-

деляется исходя из вероятности получения изде-лий данного сорта.

Многомерную дискретную функцию цели можно записать в виде

( )

1 1 1 11 1 2 1 2

1 2 1 1

, если ; ;

, ........

, если ; ,

j j j i i i

s s s ss j j j i i i

b x x x u u u

X U

b x x x u u u

≤ ≤ ≤ ≤ϕ = ≤ ≤ ≤ ≤

(2)

где kb – оценка изделия k-го сорта (например,

прочности после термообработки). Взаимное положение областей kD различно

для частных критериев 4y и 28y , как это показано в результате проведенных исследований (см. рис. 1), и может определяться качественными характери-стиками сырья даже для каждой из областей в от-дельности. На рис. 2 представлены случаи построе-ния многомерной дискретной функции цели. В слу-чае а низший сорт включает в себя высший, и при настройке САУ можно определить вероятность по-

а) б)

Рис. 2. Виды многомерной дискретной функции качества: а – низший сорт включает в себя высший; б – с учетом ограничений по участкам

322u 222u 122u 112u212u312u

2U

1U

311u 2

11u 111u 1

21u 221u 3

21u

I

III

II

2U

1U

222u

122u

112u

I III

II IV


В.Н. Глухов


лучения изделий k-го сорта. В случае б различают четыре участка, которые определяют ограничения на параметры iu ( )1, ..., i n= при управлении или

настройке САУ на определенный режим работы. Участок I определяет ограничения на параметры, при которых выпускается продукт I сорта. Участки II–IV определяют ограничения на параметры iu

( )1, ..., i n= , при которых выпускается продукт II

сорта. Однако, исходя из условия, что коэффици-ент вариации прочности бетона допускается до 12 %, можно отдать предпочтение участку, в кото-ром обеспечивается минимум расхода тепла на термообработку. Например, при ограничениях на параметры iu согласно участкам II или III лучше показатели качества изделий II сорта из-за того, что параметры 1u и 2u находятся в допуске, соот-ветствующем I сорту. Возможно, предпочтитель-нее участок IV, например, из-за меньшего расхода цемента. Все эти факторы учитываются при фор-мировании оценки kb и способствуют принятию оптимального решения.

В большинстве практических случаев нахож-дение обобщенных показателей не может быть выполнено формальными математическими мето-дами и представляет собой творческую задачу вы-бора наилучшей характеристики результата функ-ционирования технологического процесса. Задача многокритериальной оптимизации на практике встречается весьма часто, поэтому ее решению в последнее время уделяется много внимания. На-пример, разработана теория антагонистических игр, в которой успешно работает доказанный фон-Нейманом принцип «минимакса». В случае неан-тагонистических игр применим принцип согласо-ванного оптимума В. Парето, который предпола-гает, что улучшение одного критерия не допуска-ется за счет ухудшения другого, т. е. использова-ние этого принципа является наилучшим с точки зрения всех критериев.

Исследования показали, что при стремлении в равной степени удовлетворить всем показателям существует оптимальная точка, определяемая ре-шением уравнения

D D 0F X = , (3)

где F – вектор, составленный из критериев iF

( )1, ..., i m= , а D DX – якобиан векторного пре-

образования. Построение и решение уравнения (3) часто за-

труднительно из-за неопределенности критериев и различного их физического содержания.

Решение многокритериальной задачи упро-щается, если каждый из частных показателей каче-ства функционирования системы может изменять-ся лишь в некотором диапазоне своих значений. В этом случае для построения обобщенной целе-вой функции могут быть использованы методы назначения допусков.

В данной работе рассматривается задача по-строения обобщенного показателя качества функ-ционирования подсистемы термообработки ком-позиционных изделий в условиях неопределенно-

сти, когда каждый частный показатель 4y и 28y в

пространстве управляющих параметров определя-ется дискретной целевой функцией. При этом воз-можны два случая. Первый, когда отсутствует гра-дация по сортам для каждого из частных показателей и области допустимых вариаций настроечных пара-метров по каждому из критериев iF равнозначны во

всех точках. Второй случай, когда качество изделий описывается совокупностью m частных показателей

1, ..., mF F и каждый из них разделяется на K

( )1, ..., k s= сортов, принадлежность к каждому из

сортов определяется заданными интервалами значе-

ний критериев 1, ..., mF F , т. е. 4y и 28y . Так, на-

пример, принадлежность изделий к k-му сорту оз-начает, что 1 2ik i ikF F F≤ ≤ , где 1, ..., i m= , а 1ikF ,

2ikF – нижняя и верхняя границы интервала проч-

ности, соответствующего k-му сорту частного пока-

зателя качества iF , т. е. 4y или 28y .

Рассмотрим оба случая: 1. Результат функционирования подсистемы

термообработки оценивается m критериями каче-

ства, т. е. прочностью изделий 4y и 28y или

прочностью изделий и однородностью прочности. По каждому из критериев в пространстве nR опре-делена односвязная область допустимых вариаций параметров iD ( )1, ..., i m= так, что для всех точек

множества iD соответствующие оценки качества

изделий не выходят за пределы ГОСТа. Задача сво-

дится к определению 1

m

ii

D D=

= . Считаем, что об-

ласть D существует, если система уравнений

( )1 1, ..., , ,... , ,

1, ..., , 1,2

i n m iF x x u u F

i mβ=

= β =, (4)

совместна и ее решение не вырождается в точку. Для управления процессом термообработки с

целью обеспечения заданных показателей качества 4y и 28y необходимо назначить допуски на на-

строечные параметры u так, чтобы выполнялись все критерии.

Решив задачу построения вложенного бруса, с помощью его вершин определим допуски на пара-метры iu , т. е. 1iu и 2iu , в пределах которых обес-

печиваются требуемые значения всех критериев качества. Иллюстрация рассмотренной задачи по-строения многокритериальной дискретной целевой функции представлена на рис. 2.

2. Результат функционирования подсистемы термообработки оценивается m критериями каче-ства. По каждому из критериев различаются k сор-




тов ( )1, ..., k s= , как это показано в результате

проведенных исследований на рис. 2. Задача сво-дится к определению в пространстве параметров областей kD ( )1, ..., k s= , соответствующих каж-

дому k-му сорту, т. е.

1

m

k kik

D D=

= . (5)

Для определения допусков на параметры iu

( )1, ..., i n= , в пределах которых подсистема тер-

мообработки работает с требуемым показателем

качества 4y и 28y , т. е.

( )1 2, ik i ikF F X U F≤ ≤ , (6)

проведем аппроксимацию области kD брусом 0B

или vB , или nB . После решения S задач дискрет-ная обобщенная функция цели запишется как вы-ражение (2).

Номинал, доставляющий максимум критерию оптимальности Q, будем называть оптимальным

номиналом и обозначать 0nu .

Основываясь на теоретических положениях В.В. Здора, рассмотрим подсистему термообработки, математическая модель которой имеет вид (7)

( ), , y f X U= Θ

, (7)

где y – показатель качества изделий; X

– k-вектор

контролируемых параметров; U

– l-вектор

управления. Векторы Θ

, X

и U

удовлетворяют

ограничениям ˆΘ ∈ Θ

; ˆX X∈

; ˆ U U∈

, где Θ , X ,

U – заданные ограниченные множества. Случай-

ные отклонения значений компонент Θ

, X

, U

приводят к неопределенности показателя качества изделий y. Учитывая это обстоятельство, на пока-затель качества y устанавливаем ограничения

[ ]1 2, y y , так как реализация всей партии изделий с

одним и тем же значением показателя качества их невозможна. Область допустимых значений пока-зателя качества, отображенная в пространстве

компонент Θ

, X

, U

, определяет множество их допустимых отклонений

( ){ }1 2, , , , n l kjD X U R y f X U y+ += Θ ∈ ≤ Θ ≤

. (8)

Математическое решение проблемы управле-ния качеством композиционных изделий состоит в том, чтобы определить область jD и выбрать

принадлежащие ей нΘ

, нX

, н U

, которые с уче-том возможных случайных отклонений обеспечи-вали бы для всей партии изделий лучшие в сред-нем значения показателя качества. Эту проблему можно записать как задачу стохастического про-граммирования.

На основе предпосылок работ В.В. Здора вы-делим два уровня параметрического управления: нижний, реализующий параметрическое управле-

ние с помощью компонент Θ

, X

, U

, и верхний, определяющий критерий управления в зависимо-сти от полноты информации об изменении показа-теля качества изделий у. Информация о показателе качества имеется следующая: заданы допустимые пределы изменения показателя качества 1y , 2y ;

построена функция качества ( ),h yϕ , характери-

зующая изменение качественных оценок изделий в зависимости от изменений значений у; определена плотность распределения показателя качества

( )p y . На основании этой информации и в зависи-мости от ее сочетания вырабатывается стратегия управления процессом термообработки и опреде-ляется оптимальное задание на управление.

При этом следует различать две ситуации:

1. Функция качества ( ),h yϕ определена на

верхнем уровне параметрического управления ка-чеством изделий. Тогда оптимальное задание на

управление 0y определяется также на верхнем

уровне, а выбор оптимального управления 0u с

учетом погрешности измерения X

и отработки

U

осуществляется из условия обеспечения мак-

симальной вероятности выполнения [ ]1 2, y y y∈ .

2. Функция качества определена на нижнем уровне, т. е. определена функция ( ), uϕ ν

. Тогда

выбор оптимального 0u осуществляется по крите-рию эффективности.

Рассмотрим выбор стратегии на верхнем уровне параметрического управления качеством композиционных изделий.

Заданы только допустимые пределы измене-ния показателя качества, т. е. функция качества определена в виде

( ) [ ][ ]

1 2

1 2

1, если ;,

0, если .

y y , yh y

y y , y ∈ϕ = ∉

(9)

Такое управление определим как безусловное, и одна из возможных рекомендаций для выбора оп-тимального задания заключается в определении

0 1 2

2

y yy += , (10)

где 0y – оптимальное задание на управление. Вы-

бор управления осуществляется по модели

( )0 , , y f X U= Θ

. (11)

Учитывая, что в результате проведенных экспери-ментов на объекте определена плотность распре-деления вероятности ( )p y и установлены ограни-

чения 1y , 2y , то по критерию параметрической

надежности

( ) ( )2

1

0 0 max , y

ly

p l p y l dy= Ψ (12)

при 1 2y l y≤ ≤ определим оптимальное задание


В.Н. Глухов


0 0py y l= + , (13)

где py – расчетное задание до проведения экспе-

риментов. Из (11) следует, что настраивая процесс тер-

мообработки на оптимальное задание 0y , мы

обеспечиваем получение максимального количе-ства изделий с однородным показателем качества

[ ]1 2, y y y∈ . Принимая во внимание, что функция

качества ( ),h yϕ в допуске [ ]1 2, y y построена, то

оптимальное задание определим из решения задачи

( ) ( )0, extr ,y

h y h yϕ = . (14)

Введение функции качества ( ),h yϕ дает воз-

можность из множества допустимых управлений, обеспечивающих [ ]1 2, y y y∈ , выбрать такое, при

котором достигается выпуск изделий с однородным показателем качества при минимуме энергозатрат на термообработку.

Используя функцию качества ( ),h yϕ , можно

корректировать ограничения [ ]1 2, y y из условия

( ) ( )0, ,h y h yβϕ = ρϕ , (15)

где 0 1< ρ < ; 1, 2β = .

Рассмотрим решение задачи автоматической классификации. Из-за чувствительности оптималь-ных процедур к вариации лежащих в их основе ограничений на практике часто более эффектив-ными оказываются эвристические методы решения проблем классификации и распознавания. Основ-ными преимуществами эвристических процедур являются их работоспособность в ситуациях с мак-симальной априорной неопределенностью, алго-ритмическая простота, наглядность интерпретации полученных результатов при максимально воз-можной их точности. Большинство имеющихся методов недостаточно полно удовлетворяют пере-численным требованиям.

В данной работе предлагается новый подход к решению задачи автоматической классификации и распознавания образов. Идея, лежащая в его основе, базируется на принципе взаимного поглощения номиналов, расположенных в гиперпараллелепипе-дах, аппроксимирующих гиперповерхности отклика с плоскостями параллельными координатным осям настроечных параметров [1–3]: группу составляют только те номиналы, которые попадают в область взаимного поглощения с учетом их допуска.

В зависимости от характера исследования формальные процедуры могут быть применены либо для группировки объектов, либо для выделе-ния классов идентичных условий (наблюдения по набору параметров объекта).

Рассматриваемые объекты имеют n векторов, координатами которых являются номинальные значения параметров состояния при n различных

условиях { }н н(1) н(2) н( ), , ..., Ni i i iX x x x= , 1, i n= . Мера

близости между этими векторами задана метрикой

( )н н, i jd x x , , 1, i j n= в N-мерном пространстве ко-

ординат. Квадратная матрица ( ){ }н н, i jD d x x= ,

, 1, i j n= , определяет совокупность всех возможных

парных связей на { }н нiX x= , 1, i n= . Необходимо

разбить нX на K классов sC , 1, s k= . В общем случае их число может быть неизвестным. Кроме того, не обязательным является условие непересе-

каемости классов, т. е. s tC C ≠ ∅ , , 1, s t k= .

Для каждого вектора с вершиной в нix прове-

дем радиусом iρ гиперсферу iζ , которую аппрок-

симируем описанным или вписанным брусом iB .

Векторы нtX , t i≠ , попавшие внутрь гиперпарал-

лелепипеда iB , будем считать поглощенными нix ,

а гиперпараллелепипед iB назовем областью по-глощения. Введем следующие понятия.

Определение 1. Областью взаимного погло-щения iD назовем пересечение гиперпараллеле-

пипедов iB при условии, что центры нix этих ги-

перпараллелепипедов являются номиналами пара-метров и принадлежат указанному пересечению,

т. е. нi i i i

q qD B x B= ⇔ .

Определение 2. Центры нix гиперпараллеле-

пипедов iB , образующих область взаимного по-

глощения iD , назовем классом С. Классификация заключается в поиске K об-

ластей взаимного поглощения sD , 1, s k= , и со-

ответствующих им классов sC , 1, s k= . В общем

случае s tC C ≠ ∅ , , 1, s t k= , s t≠ . Задание решающего правила в явном виде

требует определения аналитического выражения для радиуса гиперсферы iρ . Одним из способов

задания радиусов iρ гиперсфер поглощения явля-ется выбор постоянного радиуса для всех гипер-

сфер, т. е. iρ = ρ , 1, i n= . Это сводит задачу клас-сификации к известным методам, основанным на задании жесткого порога дискриминации, в соот-ветствии с которым не рассматриваются все меры близости, меньшие порога, как недопускающие объединение в классы. В этом случае принцип

взаимного поглощения теряет смысл, так как нix ,

поглотивший нjx , всегда оказывается поглощен-

ным объектом нjx . Именно различная степень по-

глощения объектами друг друга определяет гиб-кость процедуры классификации, т. е. появляется




возможность определять области качества управ-

ления в допуске нix±Δ на выходную координату.

Целесообразным представляется выбор выра-

жения iρ в виде ( )( )н н, i i i jd x xρ = ρ , , 1, i j n= ,

i j≠ . В частности, одним из способов задания этой функции является

( )н нmax , i i jjd x xρ = − δ , (16)

где нiUδ = ±Δ – некоторая постоянная величина,

выбираемая из эвристических соображений иссле-дователем, например, допуск на параметр. Выбор δ позволяет путем ее выравнивания добиваться тех или иных желаемых свойств разбиения на классы.

Радиус iρ в нашем случае выбирается равным малой полуоси эллипсоида качества при аппрок-симации его квадратом (в n-мерном пространстве – гиперпараллелепипедом).

В случае аппроксимации гиперсферы iζ гипер-параллелепипедом определяются центр гиперпарал-лелепипеда, длины малой и большой полуосей.

Предлагается способ, основанный на выборе

iρ как среднего значения элементов i-й строки матрицы близости D по номиналам параметров

( )н н

1,

1,

1

n

i i jj j i

d x xn = ≠

ρ =− . (17)

К интерпретации iρ , определяемой из (17), можно подойти с других позиций, представляя эту величину как центр тяжести единичных масс, уда-ленных от нулевой точки отсчета на величину,

равную степени близости ( )н н, i jd x x , и располо-

женных для нix на одной прямой. В общем случае,

когда массы точек равны ijm , уравнение для опре-

деления центра тяжести iρ имеет вид

( )н н

1,

1,

, n

ij i jj j i

i n

ijj j i

m d x x

m

= ≠

= ≠

ρ =

. (18)

Принимая в (18) 1ijm = , приходим к (17). Выбирая

( )н н, ij i jm d x x= , получаем

( )

( )

2 н н

1,

н н

1,

,

,

n

i jj j i

n

i jj j i

d x x

d x x

= ≠

= ≠

ρ =

. (19)

Величины ijm в (18) можно задавать из априор-

ных соображения либо использовать их как набор настроечных параметров алгоритма классификации.

Проиллюстрируем подход к классификации на основе принципа взаимного поглощения при-менительно к исследуемому объекту управления.

В двумерном пространстве (см. рис. 1) определены

номиналы настроечных параметров нiu в областях

нiD при фиксированных на основных уровнях

компонентах вектора параметров сырьевого пере-

дела нiX

, которые необходимо объединить в группы. С центрами в точках наибольшего удале-

ния номиналов нiu построены линии равного зна-

чения целевой функции и обобщенного критерия с радиусами, равными малым и большим полуосям эллипсоидов качества. Оценим радиусы по форму-ле (16), т. е. возьмем расстояние до ближайшего к нiu объекта н

ju , i j≠ , и это расстояние увеличим на

величину допуска нiu±Δ . Аппроксимируем гиперэл-

липсоиды вписанными прямоугольниками iB . Об-

ласти взаимного поглощения iD получены в соот-ветствии с определением 1. По определению 2 классы составляют номиналы настроечных пара-

метров н нi iu u± Δ . Номиналы н н

i iu u± Δ области 4D′′

поглотили номиналы нiu областей 1D , 2D и 3D

(они попали внутрь области взаимопоглощения

4D′′ ), но взаимное полное поглощение номиналов

произошло только с учетом допусков нiu±Δ .

Обычные алгоритмы классификации (типа процедур кластерного анализа), выделив класс 1C , не объединили бы в группу остальные объекты. Из вышесказанного видно, что принцип взаимного поглощения с учетом допусков дает возможность осуществлять классификацию на группах номина-лов параметров или объектов различной компакт-ности. Области взаимного поглощения могут быть пересекающимися.


1. Глухов, В.Н. Адаптивное управление про-цессом термообработки / В.Н. Глухов // Материа-лы координационного совещания по проблемам адаптации и XI семинара по адаптивным систе-мам. – Фрунзе: ИПУ АН СССР, 1982.

2. Глухов, В.Н. Алгоритм решения задачи оп-тимизации управления термообработкой много-компонентных изделий методом перебора номи-нальных векторов в областях взаимопоглощения целевых функций / В.Н. Глухов // Материалы научно-технического семинара «Автоматизация техно-логических процессов в промышленности строи-тельных материалов». – Челябинск: ВИАСМ, УДНТП, 1984.

3. Глухов, В.Н. Метод управления качеством композиционных изделий в условиях случайного изменения сырьевых и технологических парамет-ров / В.Н. Глухов // Технология производства и применения строительных материалов и изделий. – Челябинск: УралНИИстромпроект, 1984.




Практика создания и развития информацион-ных систем промышленных предприятий и корпо-раций сформировала1 у российских менеджеров более или менее определенное представление о том, что должна представлять собой современная автоматизированная система управления компани-ей. Фактически так и не удалось создать целостно-го теоретического обоснования того, как методо-логически грамотно развивать информационные системы крупных промышленных предприятий, хотя во многих научных трудах на эту тему рас-сматривалась подобная задача. Причины этого коренятся в том, что в зависимости от отраслей производства информационные системы промыш-ленных предприятий могут весьма значительно различаться. Это касается как разнообразия требо-ваний к задачам автоматизации, архитектуре ин-формационных систем, составу основных подсис-тем их программных платформ и функций, реали-зуемых этими подсистемами, так и того факта, что каждое промышленное предприятие использует

Коренная Кристина Александровна – соискатель, за-меститель генерального директора ОАО «Кузнецкие фер-росплавы» по экономике и финансам; [email protected]

Логиновский Олег Витальевич – д-р техн. наук, профес-сор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафед-рой информационно-аналитического обеспечения управле-ния в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Максимов Александр Александрович – д-р техн. на-ук, генеральный директор ОАО «Кузнецкие ферроспла-вы»; [email protected]

различные методы и математические модели управления бизнес-процессами и имеет зачастую собственный порядок информирования руково-дства о текущей работе предприятия. Логика же того, как должна создаваться и развиваться ин-формационная система промышленного предпри-ятия, состоит в следующем.2

Главная идея, на которой должна строиться автоматизированная информационная система управления корпорацией, заключается в том, что автоматизация деятельности всех подразделений компании должна быть максимально ориентиро-вана на получение руководством организации ка-чественной, непротиворечивой и своевременной информации для принятия управленческих реше-ний. При этом информационная система предпри-ятия должна давать возможность его руководству осуществлять эффективное управление операци-онной деятельностью компании.

В этой связи основные приоритеты информа-ционной системы предприятия должны быть свя-

Korennaya Kristina Alexandrovna – degree-seeking student, Deputy General Director for Economics and Finance of JSC “Kuznetskie Ferroalloys”; [email protected]

Loginovskij Oleg Vitalevich – Doctor of Science (Engineer-ing), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, Head of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; [email protected]

Maksimov Alexandr Alexandrovich – Doctor of Science (Engineering), General Director of JSC “Kuznetskie Ferroal-loys”; [email protected]

УДК 651.01(075.8)+658.1-50(075.8)

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА КРУПНОГО ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ПО ПРОИЗВОДСТВУ ФЕРРОСПЛАВОВ К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов

INFORMATION SYSTEM OF A LARGE INDUSTRIAL FERROUS ALLOYS ENTERPRISE K.A. Korennaya, O.V. Loginovskij, A.A. Maksimov

Приведено описание информационной системы крупного промышленного пред-приятия по производству ферросплавов, а также рассмотрен круг задач, которые по-зволяют решить проблему создания информационной системы.

Ключевые слова: информационная система, автоматизация, эффективная работапредприятия, информационно-аналитический центр.

Information system of a large industrial enterprise for the production of ferrous alloys is de-scribed in the article, the range of problems, which allows us to solve the creation of informationsystem, is considered.

Keywords: information system, automation, effective operation of the enterprise, Information andAnalytical Center.


Информационная система крупного промышленного предприятия по производству ферросплавов


заны ни с чем иным, как с использованием новей-ших информационных технологий и моделей в тех бизнес-процессах, которые реализуют процедуры подготовки и принятия оперативных и стратегиче-ских решений руководством корпорации.

На сегодняшний день возможности, предос-тавляемые промышленным предприятиям и орга-низациям для создания информационных систем, развития их информационно-вычислительной ин-фраструктуры, использования самых современных программных средств и математических моделей управления, по сути, ни чем не ограничены. Мож-но увеличивать до огромных величин быстродей-ствие компьютеров в корпоративной сети пред-приятия, наращивать до любых пределов возмож-ности хранилищ данных, использовать новейшие периферийные устройства и пр. Все это полностью подвластно желаниям пользователя и легко реали-зуемо при наличии соответствующей воли руково-дителя промышленного предприятия.

Гораздо сложнее для любого промышленно-го предприятия, особенно крупного, обеспечить взаимодействие, а точнее взаимосвязь информаци-онных подсистем наиболее значительных подраз-делений промышленного предприятия. Ведь до-вольно часто эти подсистемы создавались в раз-личные периоды времени, базировались на раз-личных программно-технических платформах и не были ориентированы на обеспечение единства используемых технико-экономических показате-лей. В результате подобной практики для очень многих промышленных предприятий, в том числе и металлургического профиля, руководители тех или иных подразделений предоставляют топ-менеджеру информацию о текущем состоянии дел, в сущности, не сводимую друг с другом. И это происходит не потому, что руководители струк-турных подразделений промышленного предпри-ятия хотят ввести руководство в заблуждение, а в силу другого: расчет результирующих технико-экономических показателей базируется, во-первых, на различной исходной первичной информации, а во-вторых, на желании показать руководству ре-зультаты работы своего подразделения в наиболее выгодном свете, то есть добиться максимально лучших результатов.

И первое и второе для руководства промыш-ленного предприятия не является приемлемым, так как любой топ-менеджер компании хотел бы, что-бы все руководители ее производственных и иных подразделений использовали в своих взаимоотно-шениях систему единых (общих для предприятия как целого) технико-экономических показателей, а также чтобы результаты работы всех цехов и дру-гих подразделений предприятия вели к улучше-нию деятельности предприятия в целом, а как из-вестно, глобальный оптимум работы системы не равен сумме локальных оптимумов ее подсистемы.

Следует отметить также и то, что успех и дол-госрочная устойчивость работы предприятий и

организаций в условиях постиндустриальной эко-номики и глобализации в значительной мере опре-деляются их способностью адекватно реагировать на изменения ситуаций. В связи с этим руководи-тели предприятий должны обладать не только всеми современными возможностями, предостав-ляемыми компьютерными сетями и коммуника-циями, но и разнообразными средствами получе-ния и аналитической обработки данных для фор-мирования и выбора управленческих альтернатив по всем направлениям деятельности компании.

Только эффективное использование организа-ционно-управленческого потенциала предприятия и развитых информационно-аналитических техно-логий и ресурсов способно мобилизовать имею-щийся потенциал компании на успешное решение постоянно возникающих проблем как внутри ком-пании, так и извне. Таким образом, аналитические функции информационных систем приобретают ключевое значение для эффективной работы пред-приятий. Поэтому во всем мире (и в России в ча-стности) бизнес-аналитика, теоретические основы которой были заложены в 70-е гг. прошлого столе-тия в трудах Стаффорда Бира, Норберта Винера, Клода Шенона и др., переживает сегодня второе рождение.

Уточним, однако, что у термина «бизнес-аналитика» до сих пор нет устоявшегося опреде-ления, так как слишком большой спектр техноло-гий он включает в себя. Можно считать наиболее удачным и емким определение авторитетной кон-салтинговой фирмы IDC: «бизнес-аналитика – это инструменты и приложения для поиска, анализа, моделирования и доставки информации, необхо-димой для принятия решений».

Создание корпоративных и внутрифирменных аналитических центров или служб, оснащенных мощными компьютерами и передовыми информа-ционно-аналитическими технологиями, в полной мере отвечает тезису Билла Гейтса из его книги «Бизнес со скоростью мысли»: «Успеха в бли-жайшем десятилетии добьются только те компа-нии, которые сумеют реорганизовать свою работу с помощью электронного инструментария… Са-мый надежный способ выделить свою компанию среди конкурентов – это хорошо организовать ра-боту с информацией».

Для того чтобы успешно конкурировать на мировых рынках, отечественные промышленные предприятия должны создать адекватные зарубеж-ным корпорациям информационно-аналитические центры (ИАЦ), базирующиеся на возможностях, предоставляемых глобальными сетями, а также раз-личного рода информационных источниках, харак-теризующих рынок промышленной продукции по самым разнообразным компонентам. Те компании, которые вовремя не почувствуют значимость та-кой работы, рискуют в любой момент и очень бы-стро отстать от своих конкурентов.

Проблемам создания в крупных промышлен-


К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов


ных предприятиях и корпорациях подобных цен-тров и служб, а также использования в их работе различных концепций и технологий посвящены многие научные работы, в том числе отечествен-ных авторов [1].

ИАЦ промышленных предприятий имеют в своем арсенале такие средства хранения и анали-тической обработки данных, как Data Mining, Knowledge Discovery Databases, «хранилища дан-ных», «витрины данных», OLAP-средства, анали-тическая платформа Deductor и др.

К числу задач информационно-аналитичес-кого обеспечения относятся: процесс анализа це-лей управления и формулирования задачи инфор-мационно-аналитической работы; процесс адап-тивного управления сбором информации в интере-сах решения управленческих задач в условиях ме-няющейся ситуации; процесс анализа и оценива-ния полученной информации в контексте целей управления, выявления сущности наблюдаемых процессов и явлений; процесс построения модели предметной области исследований, объекта иссле-дований и среды его функционирования, проверка адекватности модели и ее коррекция; процесс пла-нирования и моделирования возможного развития ситуации; процесс интерпретации результатов мо-делирования и формирования долгосрочных про-гнозов; процесс доведения результатов аналитиче-ской работы до субъекта управления (лица, при-нимающего решение).

В целях эффективной реализации перечислен-ных процессов в ИАЦ предприятия аккумулируют-ся следующие сведения по видам информации:

– текущая справочная информация по всем внутренним и внешним субъектам и объектам всех направлений деятельности (хронология, т. е. даты и сроки, экономика, финансы, экология, социаль-ная сфера, организации и персоналии, транспорт, связь, расписания, цены, тарифы и т. п.);

– фундаментальная справочная информация в сфере внутренних и внешних интересов (струк-турная, технологическая, организационная, гео-графическая, экономическая, историческая, куль-турологическая, политическая, правовая, о средст-вах массовой информации, о влиятельных персо-нах, о ключевых проблемах, о предпочтениях по-требителя, о конфликтных ситуациях и противоре-чиях и др.);

– информация о состоянии внешней среды предприятия, конкурентах, поставщиках сырья, потребителях продукции и т. п., обобщенная по сферам деятельности, территориям, кадровому составу, технологиям и т. д.

– информация о легальных, «серых» и крими-нальных схемах ведения бизнеса, управления финан-сами, процедурами растаможевания товаров и др.;

– сведения о контроле хода и результатах вы-полнения программ, планов, решений, распоряже-ний и т. п.;

– информация о выявленных опасностях, уг-

розах, негативных процессах, тенденциях и про-блемных ситуациях;

– картографическая информация (по слоям) об управлении основными факторами производст-ва (земля, капитал, трудовые, сырьевые и инфор-мационные ресурсы и пр.).

Основным результатом деятельности ИАЦ промышленного предприятия является подготовка принятия управленческих решений, в том числе выработка обоснованных алгоритмов преодоления имеющихся проблем. Довольно часто интеллекту-альная продукция ИАЦ представляется в виде докладов первому руководителю предприятия по решению той или иной конкретной задачи.

Опыт работы ИАЦ в нашей стране за много-летний период (в том числе по оборонно-промыш-ленному комплексу, научно-академическим струк-турам и т. д.) свидетельствует, что с помощью ин-формационно-аналитических технологий во мно-гих случаях было найдено удачное решение про-блем управления в различных сферах промышлен-ности. Зарубежный опыт имеет еще более внуши-тельные и многочисленные результаты решения аналогичных и иных задач.

Таким образом, новые приоритеты в развитии информационных систем промышленных пред-приятий и корпораций, связанные с повышением роли информационно-аналитического обеспечения подготовки принятия управленческих решений руководством компании за счет создания корпора-тивного ИАЦ, а также решения проблемы взаимо-увязки информационных подсистем, программных платформ и показателей работы структурных под-разделений, не только дополняют концепцию соз-дания информационной системы промышленного предприятия, но и предают ей, в сущности, новые приоритеты.

Информационно-аналитические системы (ИАС) промышленных предприятий должны иметь в сво-ем составе как транзакционные системы, накапли-вающие данные о всех происходящих на предпри-ятии процессах, так и аналитические системы, осуществляющие последующий анализ накоплен-ных информационных ресурсов. При этом предва-рительно данные из транзакционных систем долж-ны пройти специальную процедуру обработки, которая может выполняться как системой (непо-средственно аналитической), так и другим прило-жением.

Поскольку современное промышленное пред-приятие обладает и пытается управлять конгломе-ратом информационных систем различного назна-чения, то интегрировать в единой ИАС задачи, ре-шаемые ими, пытались многие разработчики. Одна-ко даже такие гиганты IT-индустрии, как SAP и Оracle, не смогли реализовать эту задачу в рамках единой ERP-системы. Поэтому даже крупнейшие корпорации до сегодняшнего дня вынуждены под-держивать на своих предприятиях несколько ин-формационных систем различного назначения.




Интеграция информационных систем подра-зумевает обеспечение взаимодействия между множеством программ, выполняющихся под уп-равлением различных платформ, зачастую распре-деленных по различным городам и даже странам присутствия компании. Это, разумеется, вызывает немалые трудности, обусловленные двумя видами проблем:

1) организационными, связанными с проекти-рованием механизма взаимодействия объектов интегрируемых систем. Например, при интеграции систем ERP и HRM (система управления челове-ческими ресурсами, Human Resource Management), которые обладают аналогичной, но различной по степени детализации функциональностью учета данных о сотрудниках предприятия, необходимо однозначно сопоставить объекты и состояния этих объектов в обеих системах, понять, по каким со-бытиям объекта в одной системе будет происхо-дить изменение состояния этого же объекта в дру-гой системе, и т. д. Решение такого рода вопросов требует понимания бизнес-модели предприятия и информационных потребностей руководства [2];

2) техническими, связанными с выбором тех-нологической платформы интеграции разнород-ных приложений.

Первая проблема является наиболее сложной по двум причинам [2]. Во-первых, наблюдается все возрастающая сложность корпоративных ин-формационных систем и технических решений по их интеграции. Во-вторых, несмотря на быструю смену технологий, опережающую изменения в мо-делях ведения бизнеса, увеличивается разрыв меж-ду потребностями предприятия с точки зрения вы-полнения своих основных функций и возможностя-ми (как технологическими, так и финансовыми) информационно-аналитических отделов или цен-тров, курирующих возможности ИАС компании.

Анализ, проектирование и модернизация со-временных информационных систем управления предприятием представляются исключительно сложными задачами. При большом количестве прикладных систем, функциональность и принци-пы взаимодействия которых должным образом не документированы, ИАС управления предприятием становится практически неуправляемой. Согласно исследованию агентства CNews Analytics (CNA) [3], в российской практике существуют примеры, ко-гда некоторые компании меняли корпоративные информационные системы по причине отсутствия возможности понять функциональность внедрен-ного ИТ-решения и, соответственно, модернизи-ровать его. В свою очередь, директор по ИТ Нало-говой службы США в 2001–2003 гг., Джон Рис, полагает, на примере возглавляемого им ведомст-ва, что программа модернизации ИАС управления, состоящая из большого количества прикладных программ, «настолько комплексна и сложна, что в целом находится за гранью понимания даже наи-более опытных профессионалов».

Сложности интеграции ИАС заключаются в следующем:

1. В большинстве случаев объединяемые при-ложения представляют собой унаследованные ин-формационные системы, внести изменения в кото-рые не представляется возможным. Часто это при-водит к тому, что на плечи создателей интеграци-онного решения ложится дополнительная задача по устранению недостатков в объединяемых при-ложениях и существующих между ними различий. Иногда часть интеграционного решения проще реализовать в конечных точках приложений, одна-ко эта возможность может оказаться недоступной по причинам политического или технического ха-рактера.

2. В результате объединения большинства бизнес-функций компании деятельность послед-ней становится зависимой от надлежащего функ-ционирования полученной ИАС управления предприятием. Сбой в ее работе может принести компании значительные убытки, связанные с по-терей заказов, ошибочным направлением плате-жей и т. п.

3. В настоящее время существуют различные интеграционные решения, такие как Microsoft BizTalk Server, IBM WebSphere MQ и др., однако эта область разработки программного обеспечения пока еще не может похвастаться наличием боль-шого числа общепринятых стандартов. Сущест-венный толчок по направлению к стандартизации интеграционных решений дало появление таких технологий, как XML, XSL и Web-службы. К со-жалению, слишком активное продвижение на ры-нок последних привело к появлению множества «расширений» и «интерпретаций», также претен-дующих на звание стандартов.

4. Поддержка работоспособности сущест-вующей ИАС управления предприятием ничуть не проще, а то и сложнее ее разработки. Развертыва-ние, мониторинг и устранение неполадок в инте-грационном решении требуют наличия у обслужи-вающего персонала специальных навыков [3].

Для упрощения задач, связанных с поддерж-кой ИАС управления предприятием, руководители отделов информатизации предприятия при выборе или разработке приложений должны стремиться минимизировать количество различных приклад-ных платформ.

Таким образом, развитие информационной системы предприятия сопровождается:

– наличием неоднородной программной среды, поскольку информационной основой ИАС являют-ся созданные различными программными средст-вами электронные базы с оперативной, архивной, справочной, статистической и иной информацией;

– физической распределенностью данных, что требует средств асинхронной асимметричной реп-ликации данных из различных узлов, где выполня-ется операционная обработка данных, отдельный узел для анализа данных;




– построением и ведением многоуровневых справочников метаданных как основополагающего условия не только эффективной работы пользова-телей ИАС, но и его сопровождения и развития администратором баз данных и разработчиками;

– необходимостью эффективного хранения и обработки очень больших баз данных (тысячи ги-габайт), что требует специальных СУБД и аппа-ратных средств;

– повышенными требованиями по защите данных от несанкционированного доступа в связи с концентрацией в ИАС большого количества кри-тически значимой информации;

– использованием развитых средств интеллек-туального анализа данных, сопряженного с поис-ком функциональных и логических закономерно-стей в накопленной информации, построением моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие рассмат-риваемых процессов.

Очертим вкратце круг задач, которые позво-ляет решить создание ИАС крупного промышлен-ного предприятия:

– в единое информационное пространство объединяются территориально удаленные друг от друга объекты и подразделения компании;

– обеспечивается высокоскоростной обмен ин-формацией между подразделениями предприятия;

– для всех подразделений предприятий обес-печивается доступ к единой информационной базе корпорации;

– технологические и бизнес-процессы компа-нии, оперативный контроль и управление произ-водством, транспортировка и сбыт, взаиморасчеты с потребителями и поставщиками, управление персоналом и т. п. переходят на режим автомати-зированного управления;

– задачи расчета плановой и фактической се-бестоимости продукции и др. решаются с исполь-зованием мощных средств обработки и анализа получаемой информации;

– для всех компонентов ИАС промышленного предприятия обеспечивается необходимый уро-вень безопасности и защиты информационных ресурсов;

– для ИАС промышленного предприятия в целом обеспечиваются: развитая функциональ-ность, модульная архитектура, высокая произво-дительность, адаптационность к изменению внеш-них условий, централизация администрирования и разграничения полномочий пользователей, вне-дрение современных программных средств и пр.

В ИАС промышленного предприятия объеди-няется вся информация о планировании, оператив-ном управлении производством и хозяйственном учете, а также о функционировании технологиче-ских процессов, регулируемых по средствам АСУТП, АСУПП, САПР.

Все информационные потоки в ИАС, включая информационные потоки, отражающие движение

сырья, материалов и готовой продукции, а также любые управленческие воздействия руководите-лей различных уровней предприятия, обслужива-ют реализацию таких основных функций управле-ния компанией, как планирование и бюджетирова-ние, управление сбытом, управление закупками, управление производством, управление капиталь-ным строительством, бухгалтерский учет, управ-ление финансами и экономический анализ хозяй-ственной деятельности, маркетинг, бизнес-анали-тика, служебное администрирование и т. д.

Комплексная автоматизированная информа-ционная система предприятия обязательно пред-полагает наличие внутри предприятия единой корпоративной сети передачи данных (КСПД), связывающей все структурные подразделения. В состав коммуникационных средств ИАС для большинства крупных и средних промышленных предприятий следует включать следующие техно-логии:

– Intranet (закрытая информационно-телеком-муникационная среда предприятия, которая может быть создана на Web-технологиях, например, кор-поративный портал предприятия или единая кор-поративная сеть порталов подразделений предпри-ятия с ядром ИАЦ);

– Internet (доступ к информационным ресур-сам отдельных рабочих станции, которые физиче-ски не связаны с корпоративной информационно- телекоммуникационной средой предприятия);

– ISDN и IP-телефония (цифровая корпора-тивная видео- и аудиосвязь предприятия. Однако может быть и открытый видео- и аудиозал, кото-рый физически не связан с внутренней корпора-тивной сетью предприятия).

Современные ИАС, как правило, должны включать все перечисленные логические модули в состав своих функциональных задач.

В результате интеграции всех подразделений предприятия в единой информационной системе каждый ее пользователь получает преимущества, которые обусловлены не только его собственными действиями, но и работой его коллег. Таким обра-зом, достигается синергетический эффект, кото-рый проявляется в том, что каждый получает от системы существенно больше информации, чем вкладывает сам. Следовательно, отдача от системы существенно повышается для каждого пользователя.

Поскольку информационная система совре-менной корпорации состоит из информационных подсистем различного назначения: бухгалтерских, финансово-аналитических, производственных, складских и т. д., то именно в области интеграции корпоративных приложений, взаимодействия раз-нородных информационных систем (Enterprise Application Integration, EAI) лежит основная масса IT-проблем современных корпораций. Следует также учитывать необходимость интеграции с ин-формационными системами поставщиков, клиен-тов, партнеров, у которых свои, не менее сложные




и специфичные информационные системы, с кото-рыми информационным системам предприятия необходимо взаимодействовать.

Идея создать среду и механизм эффективного взаимодействия существующего многообразия ин-формационных систем и лежит в основе сервисно-ориентированной архитектуры (Service-Oriented Architecture, или SOA).

Для разработки этой архитектуры произво-дится декомпозиция функциональных блоков биз-нес-процессов на следующие уровни: цепочки бизнес-процессов; бизнес-процессы; функции биз-нес-процессов. В этом случае бизнес-функция яв-ляется минимальной сущностью, имеющей цен-ность для бизнеса, неким квантом. Этот квант мо-жет быть представлен некоторой информационной моделью, которая может быть реализована с ис-пользованием информационных технологий. Такая реализация называется сервисом. Сервисом счита-ется информационный ресурс, реализующий биз-нес-функцию, обладающий следующими свойст-вами:

– является повторно используемым; – определяется одним или несколькими явны-

ми технологически независимыми интерфейсами; – вызывается посредством коммуникацион-

ных протоколов, обеспечивающих возможность взаимодействия ресурсов между собой.

Таким образом, с функциональной точки зре-ния бизнес-приложение распадается в конечном итоге на совокупность взаимодействующих между собой сервисов.

SOA не является технологией или набором тех-нологий, это концепция, абстрактное представление реализации информационных систем с помощью сервисов, основанная на применении объектного подхода к построению информационных систем: декомпозиция (приложений на отдельные функции) и инкапсуляция (сервисы как «черные ящики») без относительно конкретных технологий [2].

Таким образом, сервисно-ориентированная архитектура представляет собой архитектуру приложений, в рамках которой все функции при-ложения являются независимыми сервисами с чет-ко определенными интерфейсами, которые можно вызывать в нужном порядке с целью формирова-ния бизнес-процессов.

Рассмотрим динамику создания и развития информационно-аналитической системы промыш-ленного предприятия на примере ОАО «Кузнецкие ферросплавы».

Развитие информационной системы ОАО «Кузнецкие ферросплавы» за период с конца 1990-х гг. до настоящего времени преодолело не-сколько этапов. На первом этапе компьютеры спо-собствовали электронной подготовке различного рода документаций и автоматизации некоторых расчетных процедур в отдельных отделах пред-приятия, затем появились автоматизированные рабочие места (АРМы) отдельных руководителей

и ведущих специалистов некоторых структурных подразделений. Далее возникли локальные сети в большинстве организационных структур предпри-ятия, а также системы автоматизированного управ-ления производственными подразделениями, тех-нологическими процессами и др. В 2004–2006 гг. в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» сложилась еди-ная информационная система управления на базе ERP-системы собственной разработки. С 2006 г. по настоящее время в группе компаний во главе с ОАО «Кузнецкие ферросплавы» была создана со-временная корпоративная ИАС. Развитие инфор-мационной системы промышленного предприятия является очень сложной задачей. Подход к ус-пешному ее решению в значительной степени связан с возможностью представления ИАС ком-пании в виде своеобразной матричной структуры, вертикали которой отражают основные факторы производства, а горизонтали – автоматизацию функциональных задач управления указанными факторами.

Именно подобная структурная схема ИАС сформирована к настоящему времени в ОАО «Кузнецкие ферросплавы». В укрупненном виде эта структурная схема приведена на рисунке.

Кратко охарактеризуем сущность, содержание и преимущества указанной системы. В ОАО «Куз-нецкие ферросплавы» в разное время были созда-ны различные информационные системы, автома-тизирующие деятельность тех или иных производ-ственных подразделений и технологических про-цессов. Автоматизировались отдельные задачи планирования производственных и экономических показателей, учета и контроля материально-технического обеспечения, учета и контроля сырь-евых ресурсов, изготовления, складирования и отгрузки готовой продукции, операций бухгалтер-ского учета и т. д. К этому следует также добавить контроль выполнения планов производства, снаб-жения и сбыта, управление логистическими цепоч-ками, контроль качества выпускаемой продукции.

Развивались и автоматизированные системы управления технологическими процессами. К на-стоящему времени в ОАО «Кузнецкие ферроспла-вы» функционируют информационные системы автоматического управления электрическим ре-жимом рудно-термических печей и отчистки отхо-дящих газов и др. Развитие потребностей руково-дства предприятия в адекватной и непротиворечи-вой информации о работе всех производственных и иных подразделений компании, необходимость во взаимоувязке действующих информационных систем, а также новые возможности IT-технологий способствовали тому, что топ-менеджмент пред-приятия поставил задачу интеграции сложившего-ся конгломерата локальных информационных сис-тем и отдельных управленческих и аналитических задач в единую ИАС ОАО «Кузнецкие ферроспла-вы». С этой целью рассматривались варианты при-обретения зарубежных разработок либо создания




Инф

ормац

ионн

о-анал

итич

еская си

стем

а уп

равл

ения

ОАО

«Кузнец

кие фер

роспла

вы




собственной ERP-системы. Решение было принято в пользу разработки собственной современной ERP-подобной информационной системы пред-приятия, отвечающей всем требованиям к разви-той корпоративной ИАС.

В течение двух лет было создано ядро, интер-фейсная оболочка и другие компоненты системы. Затем было осуществлено внедрение разработан-ного прикладного функционала. Далее информа-ционная система ОАО «Кузнецкие ферросплавы» стала включать в себя все новые и новые задачи и наращивать аналитические функции. В настоящее время она отвечает всем основным требованиям, предъявляемым к ИАС современной промышлен-ной корпорации.

Объекты данных обладают всеми свойствами объектно-ориентированного программирования – абстракцией, инкапсуляцией, наследованием, по-лиморфизмом. Совокупность данных, которые являются системными объектами, образуют кол-лекцию метаданных. К ним относятся объекты описания классов системы, атрибуты классов, описания системы прав доступа к данным и т. п.

ИАС допускает изменение метаданных в ра-бочей базе, при этом не требуется каким либо образом ограничивать работу пользователей с системой, тем более с ней работают одновремен-но несколько сотен человек. Далеко не все ин-формационные системы обладают такими воз-можностями.

Интерфейс системы дружественен. А функ-ционал выдержан в едином стиле, что позволяет пользователю быстро освоить всю систему.

В число прикладных функционалов системы входят: приход сырья и отгрузка готовой продук-ции, движение товарно-материальных ценностей, расчеты с поставщиками, расчеты с покупателя-ми, планирование бюджета, планирование ремон-тов и др.

Особую роль в ИАС играют модули, способ-ствующие выработке наиболее эффективных управленческих решений. К ним относятся про-граммные модули, реализующие следующие ма-тематические модели:

– модель оптимального управления поставка-ми сырья (относится к классу комбинаторных за-дач и позволяет оптимизировать расписание по-ставок сырья);

– модель оптимизации производственного плана производства ферросилиция (оптимизирует график производства ферросилиция, который удовлетворяет все запросы потребителей продук-ции при имеющихся мощностных и технологиче-ских ограничениях);

– модель оптимизации заработной платы ра-бочих (основана на использовании критерия эф-фективности труда и мотивации работников пред-приятия);

– модель расчета рейтинговой оценки руково-дящих кадров (позволяет осуществлять рейтинго-вую оценку руководящего персонала и давать обоснованные рекомендации по его продвижению на вышестоящие должности).

Однако наиболее важной и, по сути, цен-тральной управленческой моделью ИАС ОАО «Кузнецкие ферросплавы» является экономико-математическая модель оптимизации работы экс-портно-ориентированного промышленного пред-приятия по производству ферросплавов.

Таким образом, благодаря внедрению ИАС в ОАО «Кузнецкие ферросплавы» удалось:

1) повысить качество подготовки и эффектив-ность всех принимаемых управленческих решений;

2) обеспечить интеграцию бизнес-процессов в рамках единой системы управления;

3) улучшить возможности оперативного ана-лиза и контроля хозяйственной деятельности, ба-зирующихся на единых первичных документах;

4) обеспечить рост рентабельности производ-ства и таким образом вывести предприятие на но-вый уровень конкурентоспособности и прибыль-ности;

5) обеспечить полноту, достоверность, про-зрачность и своевременность бухгалтерского, на-логового и управленческого учета;

6) ввести автоматизированный мониторинг за целевым использованием запланированных расхо-дов;

7) повысить инвестиционную привлекатель-ность компании;

8) сократить до минимума количество ис-пользуемых устаревших прикладных систем и за-дач и т. п.


1. Логиновский, О.В. Корпоративное управле-ние / О.В. Логиновский, А.А. Максимов. – М.: Изд-во «Машиностроение», 2007. – 624 с.

2. Логиновский, О.В. Динамика глобального мира. – М.: Изд-во «Машиностроение-1», 2011. – 1152 с.

3. Коренная, К.А. Мировой финансовый эко-номический кризис и интересы отечественного бизнеса / К.А. Коренная, А.А. Максимов // Разви-тие информационного общества и информацион-ное обеспечение административной реформы в субъектах Российской Федерации: науч. тр. – Че-лябинск: Изд-во ЮУрГУ: ЦНТИ, 2009.

Поступила в редакцию 25 января 2012 г.



Введение1 В настоящее время накоплен значительный

опыт применения методов вибрационного анализа для успешной диагностики самых различных ме-ханизмов, создана аппаратная база – от простей-ших виброметров до сложных виброанализаторов и стационарных систем контроля вибрации. Одна-ко, как показывает современная мировая практика, для внедрения эффективной стратегии эксплуата-ции и технического обслуживания оборудования на основании сведений о его состоянии необходим комплексный подход к проблемам оценки состоя-ния оборудования: входной контроль ответствен-ных комплектующих и узлов, непрерывный мони-торинг роторного оборудования, приемосдаточные испытания и др.

Некрасов Сергей Геннадьевич – д-р техн. наук, про-фессор кафедры информационно-измерительной техни-ки, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Основной составляющей повышения досто-верности диагностики является использование экспертных систем, основная задача которых –2 максимально возможное упрощение процесса ди-агностики и процедуры отчетности. Экспертные системы после процедуры адаптации под конкрет-ное оборудование и обеспечения периодичности обследований могут успешно применяться на предприятиях с организованной службой диагно-стики. Такие системы обычно реализуют с исполь-зованием микропроцессоров, осуществляющих аналого-цифровое преобразование (АЦП) акусти-ческих сигналов, и выполняют как стационарны-ми, так и автономными. Последние существенно расширяют сферу применения периодического мониторинга [1, 2], так как появляется возмож-

Nekrasov Sergey Gennagevich – Doctor of Science (En-gineering), Professor of Information and Measurement Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.31

МОБИЛЬНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ТИХОХОДНОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА С.Г. Некрасов

MOBILE SYSTEM FOR A STATE ESTIMATION OF THE LOW-SPEED ROLLING EQUIPMENT S.G. Nekrasov

Рассмотрена мобильная система оценки состояния оборудования, адаптированнаяк условиям работы прокатного производства, диагностика которого традиционно являет-ся одной из наиболее сложных. Особенностью рассматриваемой системы является мно-гоканальная обработка информации, при этом высокочастотный канал реализует из-вестный метод «огибающей» и выполнен резонансным. Предлагается конвертироватьвысокочастотный сигнал и подавать параллельно аналого-цифровому преобразовате-лю на наушники оператора, устранив тем самым производственные шумы, проблемыоцифровки сигнала и включив самый мощный на сегодняшний день компьютер – мозгчеловека. Одновременное восприятие оператором аналогового акустического сигнала играфического спектра позволяет повысить надежность и достоверность полученнойинформации.

Ключевые слова: оценка, диагностика, подшипник, резонансные методы, спектр, оги-бающая сигнала, оборудование.

Mobile system of a state estimation of equipment, adapted for the operation of platerolling, diagnostics of which is traditionally one of most challenging, is observed. Distinctivefeature of the system is multichannel data processing, thus the high-frequency channel realizesa well-known signal envelope method and is executed by the resonant. It is offered to convert ahigh-frequency signal and to submit it in parallel DAC on ear-phones of the operator, preventingindustrial noise and digital encoder problem, having turned on the most powerful the computerwhich is a brain of the person. Simultaneous registration by the operator of an analogueaudible signal and graphical representation of its spectrum gives the possibility toincrease reliability and validity of information.

Keywords: estimation, diagnostics, bearing, resonance methods, spectrum, signal envelope,equipment.


Мобильная система оценки состояния тихоходного оборудования прокатного производства


ность виброакустического сканирования про-странства цеха, решения нетипичных задач, свя-занных с утечками газа, жидкости, оценки элек-трической прочности трансформаторов и др.

Особенности диагностики тихоходного оборудования Диагностика оборудования прокатных произ-

водств (приводов, редукторов, шестеренных кле-тей, рабочих валков, рольгангов, манипуляторов, кантователей, подъемно-качающихся столов, нож-ниц, пил, моталок и т. д.) – сложная техническая задача. Ее успешное решение невозможно без ис-пользования современных средств измерения, адаптированных к условиям работы оборудования на металлургических производствах (частые непе-риодические удары, изменяющиеся частоты вра-щения, реверсивное движение и т. д.), причем од-ним из основных требований является обеспечение процесса диагностики при малых и сверхмалых частотах вращения.

Для решения этой задачи надо учесть, что независимо от частоты вращения в подшипнике неизменными являются частоты собственных колебаний его элементов, на которых и возбуж-даются колебания при движении тел качения по дефектам. Однако интенсивность колебаний бу-дет пропорциональна скорости вращения под-шипника, поэтому «видимыми» с ростом скоро-сти будут все более и более высокие гармониче-ские составляющие. Это, по сути, равносильно расширению частотного диапазона объекта. При малых же частотах вращения «видимый» частот-ный диапазон и интенсивность колебаний очень малы, что предъявляет повышенные требования к порогу чувствительности и снижает диагностиче-ские возможности оборудования. При обеспече-нии необходимых значений чувствительности достаточна регистрация лишь импульсов собст-венных колебаний подшипника и для этого обычно требуется регистрирующее оборудование с полосой частот 5–5000 Гц.

Кроме того, для достоверного диагностирова-ния любого стационарного дефекта необходимо зарегистрировать несколько импульсов одной природы. Это предполагает проведение непрерыв-ной регистрации вибросигналов в течение доста-точно длительного времени, за которое дефект должен несколько раз проявить себя. Полагают, что для среднестатистического подшипника такая регистрация составляет примерно 10 оборотов контролируемого вала, поэтому для диагностики тихоходных подшипников это требование очень жестко определяет некоторые параметры приборов регистрации вибрации. Например, для подшипни-ков с относительно высокой частотой вращения 50 Гц (3000 об/мин) регистрация процессов в те-чение 10 оборотов занимает 0,2 с. При частоте же вращения вала в 1 Гц (60 об/мин) это время соста-вит уже 10 с.

Отсюда следуют противоположные требова-ния к анализаторам вибросигналов. Первое требу-ет регистрации на максимально высокой частоте, так как частота свободных колебаний конструкции после единичных импульсных воздействий от де-фектов может быть достаточно велика. Однако при фиксированной по частоте длине выборки сигнала это приводит к сокращению длительности регистрации, причем чем выше частота регистрации сигнала, тем короче получаемая выборка при обыч-но ограниченных возможностях АЦП мобильной системы. Остановимся на этом подробнее.

Если принять частоту дискретизации 44 100 Гц и полагать, что размер быстрого преобразования Фурье сигнала (БПФ), определяемый только сте-пеням двойки, равен 4096, тогда продолжитель-ность сигнала из 4096 точек при данной частоте дискретизации составляет 0,0929 с. Сигнал можно разложить на постоянную составляющую (0 Гц) и частоты, кратные частоте первой гармоники раз-ложения. Период первой гармоники равен 4096 точкам, что по времени составляет примерно 0,0929 с. Значит, частота первой гармоники будет 10,77 Гц, частота второй – 21,53 Гц и т. д. Частота последней гармоники с номером 2048 будет равна половине частоты дискретизации – 22 050 Гц. Час-тотное разрешение равно 10,77 Гц. Очевидно, что при фиксированной частоте дискретизации час-тотное разрешение пропорционально размеру БПФ. Чтобы получить более подходящее разреше-ние, например 4 Гц, нужно увеличить размер БПФ примерно в 2,5–3 раза. Так как размер БПФ может быть равен степеням двойки, то можно принять размер БПФ равным 16 384 и получить разреше-ние 2,7 Гц. Продолжительность регистрируемого сигнала уже составит 0,37 с. Если принять, что частота вращения вала составляет 1 Гц, то размер выборки сигнала за 10 оборотов вала должен быть увеличен в 27 раз, т. е. более половины миллиона выборок. Но это не предел, так как для надежного выявления периодических составляющих спектра зачастую приходится регистрировать до 100 обо-ротов вала. Это действительно доступно только специализированному устройству и в этом режиме уже возможной становится надежная диагностика дефектов сепаратора подшипника.

Выбор методов и устройство их реализации Существующие методы оценки состояния

оборудования обладают определенными достоин-ствами и недостатками, поэтому в литературе про-сматривается тенденция на использование их в совокупности, принимая диагностическое реше-ние, основываясь на личных суждениях и опыте или используя алгоритмы, например, нечеткой логики. Рассмотрим кратко эти методы. Простей-шая методика периодического контроля состояния подшипников качения основана на методе «удар-ных импульсов», разработанном шведскими спе-циалистами еще в 1968 году [3]. Сущность метода


С.Г. Некрасов


заключается в проведении анализа формы сигнала высокочастотной вибрации, возбуждаемой вслед-ствие дефекта ударным импульсом, и вычисления некоего параметра дефекта (пик-фактор, к-фактор, крест-фактор и т. п.), отличающихся разным спо-собом определения пиковых и среднеквадратич-ных значений сигнала. Важным недостатком ме-тода является сложность его применения для кон-троля состояния низкооборотных подшипников, когда в масляной пленке даже бездефектных под-шипников из-за малой скорости происходит ис-чезновение эффекта «клина» [4], появляются час-тые разрывы и, как следствие, возникают ложные ударные импульсы.

Более высокими возможностями обладает ме-тод контроля состояния подшипников качения по спектру огибающей высокочастотной случайной вибрации, возбуждаемой силами трения в масля-ной пленке подшипника и ударными импульсами при ее разрывах. Спектр огибающей дает инфор-мацию о периодических изменениях мощности высокочастотной вибрации в той полосе частот, которая предварительно выделяется из сигнала вибрации полосовым фильтром. В настоящее вре-мя существует два разных по своей физической основе метода вибрационной диагностики, полу-чивших одинаковое название (метод огибающей) из-за одинаковой последовательности операций преобразования, применяемых к периодическим и случайным компонентам сигнала. Но если пер-вый метод, применяемый для разделения близких по частоте гармонических составляющих, ис-пользуется реже, то второй метод, применяемый для исследования колебаний мощности случай-ных составляющих, стал одним из основных в вибрационной диагностике вращающегося обо-рудования.

Дело в том, что первый использует полосу частот, в которой под действием сил трения или ударных импульсов возникает сильная резонанс-ная вибрация с собственными частотами колеба-ний тела качения или наружного (неподвижного) кольца подшипника. Второй подход заключается в использовании более высокочастотной нерезо-нансной вибрации, возбуждаемой этими же сила-ми [3, 5]. Оба подхода дают близкие результаты, но лишь в том случае, когда в полосу частот соот-ветствующего фильтра не попадают гармониче-ские составляющие вибрации, превышающие по мощности случайную вибрацию, наличие которых приводит к тому, что спектр огибающей начинает давать искаженную информацию о состоянии подшипника.

Метод огибающей позволяет решать множе-ство задач диагностики подшипников качения и других узлов роторных машин [6], включая то, что спектральный анализ огибающей позволяет обна-руживать в подшипнике качения зарождающиеся дефекты не только поверхностей качения, но и скольжения, в частности сепаратора. Появляется

возможность диагностировать низкооборотные подшипники, в которых даже при нормальной ра-боте возникают ударные импульсы, причем диаг-ностика в этом случае возможна также потому, что в дефектных подшипниках периодически изменя-ется частота возникновения ударных импульсов и, следовательно, мощность высокочастотной вибра-ции. Кроме того, дефекты, которые приводят к разрыву масляной пленки и появлению ударных импульсов, могут обнаруживаться еще до того, как величина дефекта будет достаточна для разрыва масляной пленки и возникновения ударных им-пульсов.

Естественно, что метод огибающей имеет и свои недостатки. Первый заключается в том, что на начальном этапе развития дефектов смазки раз-рывы масляной пленки могут быть нерегулярны-ми, а спектральный анализ огибающей нечувстви-телен к непериодическим изменениям мощности высокочастотной вибрации. Вторым недостатком может считаться необходимость длительного на-копления сигнала в течение 50–100 оборотов под-шипника против 2–3 оборотов при использовании метода ударных импульсов, причем частота вра-щения за это время не должна меняться более чем на 1–2 %. Третий недостаток имеется у всех высо-кочастотных методов – разная чувствительность метода к дефектам неподвижного кольца подшип-ника, тел качения, сепаратора и подвижного коль-ца, так как на пути распространения высокочас-тотной вибрации в зависимости от вида дефекта либо нет ни одной переходной поверхности со слоем смазки, либо такая поверхность есть и, сле-довательно, она интенсивно поглощает звук.

Еще один недостаток заключается в том, что, как показывают эксперименты, при наличии не-скольких сильных дефектов по мере их дальней-шего развития чувствительность метода падает. Для компенсации этого недостатка, параллельно спектру огибающей высокочастотной вибрации, проводят наблюдение за наличием сильных дефек-тов по спектру низкочастотной и среднечастотной вибрации подшипникового узла, измеряемой в направлении действия статической нагрузки на подшипник. Таким образом, можно заключить, что только разумное сочетание методов может решить поставленную задачу диагностики.

В предлагаемой системе базовым является метод огибающей высокочастотной вибрации, ко-торый позволяет проводить раннюю диагностику зарождающихся дефектов и реализован нами ана-логовыми средствами в виде отдельного высоко-частотного канала.

В низкочастотном канале проводится анализ по спектру низкочастотной и среднечастотной вибрации подшипникового узла, а также исполь-зуется метод «ударных импульсов», который, не-смотря на свою избыточность, хорошо дополняет спектральные методы. Этот канал работает пооче-редно с высокочастотным каналом.




Высокочастотный канал Высокочастотный канал реализует метод оги-

бающей высокочастотной случайной вибрации и выделяет с помощью резонансного высокочастот-ного датчика узкополосную составляющую вход-ного сигнала. Фильтрация входного сигнала реа-лизуется как в механической, так и в электриче-ской части устройства – резонансными адаптерами контактного или бесконтактного (воздушного) типа (рис. 1, 2), пьезоактивным резонансным дат-чиком/датчиками и активными электрическими фильтрами, что в сумме существенно уменьшает величину алиасинговой помехи.

Одновременно решается задача повышения чувствительности устройства, так как резонансный съем сигнала с поверхности объекта на высоких частотах при прочих равных условиях улучшает чувствительность всего акустического тракта.

Электрическая часть устройства диагностики включает предварительный усилитель ультразву-ковой частоты, на входе и выходе которого стоят фильтры верхних частот, модуль преобразования ультразвукового сигнала в низкочастотный с вклю-ченным в него полосовым фильтром. Далее низко-частотный сигнал поступает на усилитель звуко-вой частоты и затем на две системы обработки информации – программный спектроанализатор, реализующий анализ огибающей сигнала в полу-ченном диапазоне частот, и наушники оператора. Если первая система является традиционной, то вторая требует пояснения.

Дело в том, что человеческое ухо является не-превзойденной системой диагностики, которой доступны такие категории, как, например, красота, прозрачность и драматизм симфонической музыки. Вопросами восприятия звука занимается психо-

Рис. 1. Двухканальное устройство диагностики

Рис. 2. Блок-схема адаптера контактного и бесконтактного типа

Объект исследования

Воздушный резонансный

зонд

Механическое контакт-сопротивление

Контактный резонансный зонд-

адаптер

Согласующая воздушная камера

Пьезоактивный резонансный

датчик


С.Г. Некрасов


акустика, которая показывает, что строение уха человека определяет его как типичный спектро-анализатор. Это связано со строением улитки, по-падая на которую сложное звуковое колебание возбуждает на разных частях улитки резонансы, раскладываясь, тем самым, на простые колебания. К различным частям улитки подходят различные нервы, доставляющие в мозг амплитуды и момен-ты колебаний каждого участка улитки, передавая, тем самым, информацию о частотном спектре сиг-нала.

Частотный диапазон колебаний, которые вос-принимаются как звуковые, простирается прибли-зительно от 20 Гц до 20 кГц, причем особенно ин-тересен район средних частот (1–3 кГц), в котором человек способен улавливать звуковое давление в 20 мкПа. Отсюда и следует желаемый низкочас-тотный диапазон преобразования выделенной по-лосы высокочастотного сигнала.

Очевидно, что выполненное в устройстве час-тотное преобразование позволяет снизить требо-вания к АЦП как в части частоты дискретизации, так и в части воспроизведения динамического диапазона обрабатываемого сигнала при той же разрядности АЦП.

На рис. 3 представлен фрагмент интерфейса программного обеспечения системы, который ка-сается настройки программных фильтров. При компьютерной обработке низкочастотного и сред-нечастотного сигнала проводится измерение мак-симальных амплитуд, динамического диапазона, используется БПФ, дробно-октавный анализ и др.

Заключение В статье рассмотрена мобильная система

оценки состояния оборудования, адаптированная к условиям работы низкооборотных агрегатов про-катного производства. Особенностью системы является многоканальная обработка информации, при этом высокочастотный канал реализует из-вестный метод «огибающей» и выполнен резо-нансным. Предлагается преобразовать аналоговый высокочастотный сигнал и подавать его, парал-лельно АЦП, на наушники оператора. Это, с одной стороны, уменьшает погрешности цифровой обра-ботки сигнала, включая погрешности, связанные с наложением спектров, джиттер и др. С другой сто-роны, одновременная регистрация оператором аналогового акустического сигнала и графическо-го изображения его спектра позволяет повысить надежность и достоверность мобильной диагно-стики, связанной с субъективными возможностями оператора. Данный подход сочетается со стан-дартными методами диагностики, а предлагаемое устройство может быть выполнено на базе малога-баритного компьютера и использоваться как авто-номная система оценки состояния оборудования, в том числе тихоходного, а также как сканер инду-стриальных дефектов при наличии набора резо-нансных акустических преобразователей рупорно-го типа.


1. Новые подходы к вибродиагностике обо-рудования прокатных клетей / В.В. Веренев,

Рис. 3. Фрагмент интерфейса программного обеспечения




В.И. Большаков, Д.П. Кукуй и др. // Сб. науч. тр. Нац. гор. ун-та. – Днепропетровск: Нац. гор. ун-т, 2004. – Т. 5, № 19. – С. 110–115.

2. Сушко, А.Е. Вибродиагностика в системах технического обслуживания по фактическому состоянию оборудования металлургических про-изводств / А.Е. Сушко, М.А. Демин // Вибрация машин: измерение, снижение, защита. – 2005. – № 1. – С. 6–9.

3. Барков, А.В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: учеб. пособие / А.В. Барков, Н.А. Баркова, А.Ю. Азовцев. – СПб.: Издат. центр СПбТМТУ, 2000. – 158 с.

4. Nekrasov, S.G. The profiling effect on the cha-racteristics of gas flow in fine vibrating clearances / S.G. Nekrasov, N.A. Pashnina // Journal of Friction and Wear. – 2010. – Vol. 31, No 3. – P. 171–179.

5. Петрухин, В.В. Основы вибродиагностики и средства измерения вибрации / В.В. Петрухин, С.В. Петрухин. – М.: Инфра-Инженерия, 2010. – 176 с.

6. ГОСТ Р 53565–2009. Мониторинг состоя-ния оборудования опасных производств. Вибрация центробежных насосных и компрессорных агре-гатов. – М.: Стандартинформ, 2010. – 5 с.




Введение1 Имплантология как отрасль медицины в со-

временных условиях развивается ускоренными темпами благодаря ее возможностям полного вос-становления нарушенных либо утраченных функ-ций органов и систем организма. Это достигается за счет применения имплантатов – медико-технических изделий из небиологического мате-риала, контактирующих с биологической средой в

Тверской Михаил Михайлович – д-р техн. наук, про-фессор, заслуженный деятель науки и техники РФ, заве-дующий кафедрой автоматизации механосборочного производства, Южно-Уральский государственный уни-верситет; [email protected]

Петрова Лина Николаевна – старший преподаватель кафедры автоматизации механосборочного производст-ва, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Аладин Александр Сергеевич – канд. мед. наук, заве-дующий IV онкологическим отделением (опухоли голо-вы и шеи), Челябинский областной клинический онко-логический диспансер; [email protected]

Сулацкая Елена Юрьевна – инженер кафедры автома-тизации механосборочного производства, Южно-Ураль-ский государственный университет; [email protected]

Жаринова Анна Сергеевна – аспирантка кафедры авто-матизации механосборочного производства, Южно-Ураль-ский государственный университет; [email protected]

течение продолжительного времени. Наиболее широко используются костные имплантаты для замены утраченных или исправления поврежден-ных костных структур организма [1].2

Выпускаемые в настоящее время и исполь-зуемые в медицине имплантационные системы яв-ляются унифицированными [2], т. е. выпускаются имплантаты разных размеров, но одинаковой фор-мы. Это накладывает серьезные ограничения на

Tverskoy Mikhail Mikhailovich – Doctor of Science (En-gineering), Professor, Honored Worker of Science and Technology of the Russian Federation, Head of Mechanical Assembly Production Automation Department, South Ural State University; [email protected]

Petrova Lina Nikolaevna – senior lecturer of Mechanical Assembly Production Automation Department, South Ural State University; [email protected]

Aladin Alexander Sergeevich – Candidate of Science (Medicine), Head of Oncology Department IV (head and neck tumors), Chelyabinsk Regional Clinic Oncologic Dis-pensary; [email protected]

Sulatskaya Elena Yurievna – engineer of Mechanical As-sembly Production Automation Department, South Ural State University; [email protected]

Zharinova Anna Sergeevna – post-graduate student of Mechanical Assembly Production Automation Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.94+617-089.844

КОМПЬЮТЕРНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ИЗГОТОВЛЕНИЯ МЕДИЦИНСКИХ ИМПЛАНТАТОВ МЕТОДОМ ПОСЛОЙНОГО ЛАЗЕРНОГО СПЕКАНИЯ М.М. Тверской, Л.Н. Петрова, А.С. Аладин, Е.Ю. Сулацкая, А.С. Жаринова

COMPUTER TECHNOLOGY OF MEDICAL IMPLANTS BY LAYER LASER SINTERING M.M. Tverskoy, L.N. Petrova, A.S. Aladin, E.Yu. Sulatskaya, A.S. Zharinova

Описывается технология автоматизированного проектирования сложнопрофиль-ных имплантатов с использованием индивидуальных топографо-анатомических дан-ных пациента и дальнейшее изготовление имплантатов из титаносодержащих порошковметодом селективного лазерного спекания при компьютерном управлении процессом.

Ключевые слова: имплантат, компьютерная томография, виртуальная модель, прото-типирование, SLS-технология, селективное лазерное спекание, реконструктивно-восстано-вительная хирургия.

The technology of computer-aided manufacturing of figurine-shaped implants using in-dividual topographic anatomic data of the patient and the further production of powders oftitanium implants by selective laser sintering process under computer control are described inthe article.

Keywords: implants, computed tomography, virtual model, prototyping, SLS-technique, selec-tive laser sintering, reconstructive and plastic surgery.


Компьютеимпланта

Серия «К

примененипример, в чменяются трованных пво время оции (нахожприводит кглавное – пряжений,

Выходние индиимплантатоиспользовапрототипир

1. ИспизготоВ наст

тов испольры (полиэт

До неменяли небальтом. Нриалов прони не имсредственнНаиболее материалычивают лукусственноществ в тех

В насттребованныся «чистыйхимическиповерхносткой, которрозийную ности и выего сплавыимплантолсвойств посред органвоздействи

Сущесимплантатлитье и мет

Совреплантатов числовым обеспечиваклонение р70 мкм прции труда,нение ширриалов и кизготовленвозникают

• сложких издели

ерная техноатов метод

Компьютерн

ие имплантацчелюстно-лицтитановые импластин, котоперации, чтождения пацик деформацик возникновеснижающих дом из положвидуализировов, спроектиранием совремрования [3] и

пользуемые овления имптоящее времьзуются две гтилен, полипредавнего времржавеющую Но сегодня орактически омеют должноном контактеприемлемым

ы – титан, золчшее и болеой конструкхнологии изгтоящее времяым материалй» титан и еги инертнымить быстро поая и обеспечустойчивостьысокой устойы практическлогии, так од влиянием низма и самиия на живые тствует несколов: фрезеровтоды порошкеменная технс помощью программн

ает высокую размеров – 15ри литье), вы, большую прокого спекткомпактностьния имплантат следующие жность получий;

ология изготдом послойно

ные технол

ции в сложныцевой и нейрмплантаты ворые подгоняо увеличиваеента под общии крепежныению зон копрочность имжения может ванных сложрованных и иенных технол3D-стереолит

материалы иплантатов мя для получгруппы матерропилен и др.мени в имплсталь и сплт использоваотказались ввой устойчивое с биологичеми являютсялото, цирконие быстрое пркции, имеютготовления. я самым поплом для имплго сплавы. Ои материаламокрывается очивает им высь. Благодаря йчивости к коки не имеют как не изагрессивныхи не оказываеткани. лько способование, обрабоковой металлнология профрезеровани

ным управлточность из

5–20 мкм в сысокий уровепроизводителтра обрабатыь оборудованатов способомпроблемы: чения тонкост

товления мого лазерно

логии, управ

ых случаях. Нрохирургии пр виде перфоряются по меет время опещим наркозоых отверстийонцентрации мплантата. стать примежнопрофильнизготовленнылогий: быстртографии [4, 5

и технологи

ения импланриалов: полим) и металлы.антологии прлав хрома с ания этих мавиду того, чости при непескими средамя биоинертний. Они обесриживление т ряд преим

улярным и влантатов являни не являютми, поэтому оксидной плсокую антикбольшой проррозии титанконкурентов

зменяют сво биологическет токсическо

ов изготовленотка давленилургии. оизводства иия на станкахлением (ЧПготовления (сравнении с 5ень автоматильность, примываемых мания. Однако пм фрезерован

тенных неже

медицинскихго спекания

вление, рад

На-ри-ри-сту ера-ом), й, а на-

ене-ных ых с ого 5].

и

нта-ме-

ри-ко-ате-что по-ми. ные пе-ис-му-

вос-яет-тся их ен-ор-оч-н и в в оих ких ого

ния ем,

им-х с ПУ) (от-50–иза-ме-ате-при ния

ест-

турыем д

осно(seleспекми твой етсяспеккотоматепесо

собовклю

ние

ка (пропково

толщ

ние ниро

Р

непопроцизгощая делиприя

скогскогдиспленимето

я

диоэлектро

• невозможны имплантатадля остеоинтеЛазерное сповано на актиective laser siкания [3], когтемпературамобработке. Пиз порошко

кания при порый являетсериалов испоок и порошкиЛазерное спой многокрючающий нес

• нанесение его роликом;• программн

(сканированиплавлением лой смеси по з

• чистка пол• сдвиг столщины одного

• повторениеследующего ование и т. д.

Рис. 1. Принци

Гибкость теосредственноцессом. В ототовления детмеханическ

ия, изготовлеятную порист 2. Технологметодом посВ 2010–201го государствго окружногопансера былаия титановыхода селективн

оника», вып

ность получеа, что являетсеграции с живпекание поривно разрабатntering) – селгда смесь мами плавлениПо SLS-техноовых материапомощи энерся источникоользуются пои некоторых мпекание порратно повтосколько стадипорошковог

; но-управляемие) порошковлегкоплавкойаданному конлученного слолика с образцслоя; е всего процпорошковог

ипиальная схе

ехнологии дому компьюттличие от трталей не треая обработкаенные методотую структур

гия изготовлслойного ла1 гг. сотруднвенного униво клиническа разработанах имплантатного лазерно

пуск 16

ения пористося важным трвой тканью [ошковых матываемом мелективного латериалов с рия подвергаюологии изделалов за счетргии лазерноом тепла. В олиамид, полметаллов. рошков предоряющийся ий (рис. 1): го слоя и вы

мая лазерная вого слоя сй компонентынтуру; оя; цом вниз на

цесса, то естго слоя, лазер

ема технологи

остигается бтерному упррадиционныхебуется их па. Металличеом SLS, имеюру.

ления импланзерного спекниками Южнверситета и кого онколога технологиятов с исполього спекания

65

ой струк-ребовани-6]. атериалов етоде SLS лазерного различны-ют тепло-лие созда-т эффекта ого луча, качестве листирол,

дставляет процесс,

ыравнива-

обработ-с полным ы порош-

величину

ь нанесе-рное ска-

ии SLS

благодаря равлению х методов последую-еские из-ют благо-

нтатов кания но-Ураль-Челябин-гического я изготов-ьзованием я, которая


66

в дальнено-лицевхирургиивы и шеи

На рления им

• созти пациефии (КТ

• изгвой кости

• прплантатавидуальн

• изгной геомго лазерн

Оснкости павыполневанием тграфии тела челвыявлениколичестэтим мелабленияназваниешкалы (Hounsfieления реструктур+3071, т.

йшем можетвой и реконси злокачествеи. рис. 2 приведмплантата носздание виртуента по данн); готовление пи – необязатеоектированиа с параметраной анатомииготовление тметрической ного спеканиновой для поациента являюнные в лечебтомографа. Восуществляеловека рентгия участковтвенной оцетодом струкя рентгеновсе шкалы Ха(денситометрld units), сооентгеновскограми организ. е. 4096 чисе

т быть испольтруктивно-военных новоо

дены основныса пациента: уальной модным компью

пластиковогоельный этап; ие виртуальнами, соответси пациента; титанового иформы спосо

ия. строения 3Dются снимки бном учреждВ ходе компется послойнгеновскими в различной нки плотносктур использского излучеаунсфилда. Дрических пответствующиго излучения зма, составлел ослаблени

ьзована в челосстановителобразований г

ые этапы изго

ели лицевойютерной томо

о прототипа л

ной модели ствующими и

имплантата собом селекти

D-модели лицтканей пацидении с испопьютерной тное сканировлучами с цплотности.

сти исследуезуется шкалаения, получиДиапазон едоказателей, их степени осанатомичес

ляет от –102ия. Средний п

Рис. 2. Схем

люст-льной голо-

отов-

й кос-огра-

лице-

им-инди-

слож-ивно-

цевой иента, льзо-томо-вание целью Для

емых а ос-вшая иниц англ. слаб-кими

24 до пока-

затплсотелплли

ВHВH

мосерзулныинспро(виодпозаднослнонапл

тернаны

ма изготовлен

М.М. Тве

тель в шкалелотности водответствуют льные – мягклотным вещеицу).

еществоHU ещество М

HU

В связи сонитор спосорого цвета, льтатов томоый перерасчетнтересуемогопектр изображоком интерваизуализируюднако невозмо плотности)данным уровое окно», «мучае теряетсость которых ако хорошо лотности).

На рис. 3 рной томограа снимках косый, мягкие тк

ия имплантат

ерской, Л.Н. Е.Ю. Су

Вестни

е Хаунсфилды, отрицателвоздуху и жким тканям, ствам, напри

Воздух −1000

Мягкие ткани +40

с тем, что обобен отобрадля визуальографии осут серого град интервала жения можноале денситомеются структуожно различ, так и в бовнем его ценмягкотканноеся информацвыходит за различимы

представленафии (КТ-снсти выглядяткани имеют р

та

Петрова, А.улацкая, А.С


да (0 HU) соольные величижировой тканкостной ткаимер металла

Жир −120 Кости

+400 и выш

бычный комажать до 25ьного отобрауществляется диента в завишкалы. Че

о применятьетрических пуры всех пчить структуролее узком интра и ширине окно» и т. ция о структупределы диаструктуры, б

ны результатимки) головыт белыми, воразличные отт

.С. Аладин,С. Жаринова

№ 23, 2012

ответствует ины шкалы ни, положи-ани и более ам (см. таб-

Вода 0

ше

мпьютерный 6 оттенков ажения ре-программ-

исимости от ерно-белый ь как в ши-показателей плотностей, ры, близкие интервале с ны («легоч-д.; в этом урах, плот-апазона, од-близкие по

ты компью-ы человека; оздух – чер-тенки серо-


Компьютеимпланта

Серия «К

го. Количепри проведСовременнснимки с шния качествлять скани

Для пдели лицевдом КТ-сн

ерная техноатов метод


ество снимкодении томогрные томограшагом менее твенной 3D-мирование с нполучения вивой кости панимке (рис. 4,

ология изготдом послойно

ные технол

ов определяерафии шагомафы позвол1 мм, поэтом

модели желатнаименьшим ширтуальной тациента необх, а) выделить

а)

Рис. 4

товления мого лазерно


тся выбраннм сканированляют получму для постртельно осущешагом. трехмерной мходимо на каь костные тка

Рис. 3. КТ-с

4. Выделение

медицинскихго спекания


ным ния. ать рое-ест-

мо-аж-ани

пацитомеленн

снимданнния ных верх

снимки черепа

костных ткан

я


иента, подобретрических пных областейПосле этогомкам, «склеиной при томо(рис. 5, а). Салгоритмов

хностей черн

а пациента

ней на КТ-сним


рав интервалпоказателей (й формируют о контуры, отивают» междографии толщС использовапроизводитсового вариан

б)

мках

пуск 16

л отображени(рис. 4, б). Дконтуры. тносящиеся ду собой с учщины слоя скнием интерпся формировнта модели (р

67

ия денси-Для выде-

к разным четом за-канирова-поляцион-вание по-рис. 5, б).


68

ПолученОднако отак как вразличнынированишумами

Дордующие

• ло• уд• улу• нах

сплошно• опПос

щенная»ента причто позвственно п

Наиимплантаснимковили болепроектирможно оциента сстановлекой споснован настных ткпользоваинформавых кост

Еслипри воссвания суслучае панализа ных тканлицевой

нная модель она еще не мв ней, скорееые артефактыия и выделенот металличеаботка виртупроцедуры: кализацию иаление артефучшение качхождение и ости STL-модптимизацию пле выполнен

» виртуальнаяиобретает видоляет перейтпроектированиболее простоата решает, которые быезни. Если трование импосуществлятьсимметричныение орбиты соб проектира зеркально-каней пациенание при проации, напримтей. и симметричстановлении ущественно упридется созгеометрии иней. На полукости выде

а)

Рис. 5. Сб – соз

сохраняетсяможет считате всего, будуы, вызванныения костныхеских пломб уальной моде

интересующейфактов; чества поверхзаливку по

дели; полигональноние всех этихя модель лицд, представлети к следующнию импланто задача полуся с испоыли сделанытакие снимкиплантата утрь на основе иых аналогов левого глазарования имплотображеннонта и сводитоектированиимер, о типово

чного аналогноса), то прусложняетсяздавать имплимеющихся уученной вирляются пове

Создание вирздание поверх

я в STL-форться законченут присутствое дефектамих тканей, а ти брекет-сисели включает

й области;

хностей; оверхностной

ой сетки. х процедур «цевой кости пенный на рисщему этапу –тата. учения 3D-мользованием ы еще до три отсутствуюраченных ткимеющихся у

(например, а по правому)лантата будеой геометриит к минимумуи дополнителм строении л

га нет (наприоцесс проект, так как в лантат исходу пациента ртуальной моерхности, с к

ртуальной мохностей чернов

мате. нной, овать и ска-также стем. т сле-

й не-

«очи-паци-. 5, в,

– соб-

одели КТ-

авмы ют, то каней у па-вос-

). Та-ет ос-и ко-у ис-льной лице-

имер, тиро-этом дя из кост-одели кото-

рыве такнада

Элге

Ри

исэстлуВ топрплвмкр

поле

бодлциустги

б)

одели лицевовой модели; в

М.М. Тве

ыми будет соформируютк называемаяая геометрияальнейшего п

лементы опореометрии

ис. 6. Формир

Проектироспользованиететических кученной от паходе проеклщина, обеспри минимальнланировании мещается с морепежные отв

Подготовлользуется приктивного лазВ сложных

оваться изготля проведенияии. Прототип тановке бысти FDM (Fuse

й кости: а – «в – «очищенная

ерской, Л.Н. Е.Ю. Су

Вестни

прикасаться тся базовые эя опорная гея передаетсяпроектирован

рной

ование элеме

ование имплам фотографиканонов и драциента или октирования печивающая ной массе издоперации моделью лицевверстия (рис. ленная 3D-ми его изготовзерного спеках клиническитовление проя физическогизготавливаетрого прототиed Deposition

«склеивание»я» виртуальна

Петрова, А.улацкая, А.С


имплантат. Нэлементы имометрия (рися в CAD-сиия.

ентов опорной

антата осущеий пациента другой инфороперирующеимплантату достаточнуюделия. При вимодель имплвой кости и н7). модель имплвлении на усания DM-125их случаях моототипа лицго планировается из ABS-пипирования п

n Modeling). Т

в)

контуров; ая модель

.С. Аладин,С. Жаринова

№ 23, 2012

На их осно-мплантата – с. 6). Опор-истему для

й геометрии

ествляется с до болезни, рмации, по-его хирурга. придается

ю прочность иртуальном лантата со-намечаются

лантата ис-тановке се-

5. ожет потре-евой кости ания опера-пластика на по техноло-Технология


Компьютерная технология изготовления медицинских имплантатов методом послойного лазерного спекания


заключается в послойной укладке разогретой по-лимерной нити в соответствии с геометрией моде-ли изделия, разработанной в CAD-системе. При физическом планировании операции осуществляет-ся совмещение прототипа лицевой кости и изготов-ленного имплантата (рис. 8).

Заключение Внедрение описанной выше технологии полу-

чения титановых имплантатов методом селектив-ного лазерного спекания в сочетании с современ-ными подходами к проектированию позволит ре-шить проблемы замещения утраченных костно-хрящевых тканей пациента, которые ввиду слож-ности геометрии имплантата ранее не могли быть изготовлены.


1. Реконструктивные операции при опухолях головы и шеи / под ред. проф. Е.Г. Матякина. – М.: Изд-во «Вердана», 2009. – 224 с.

2. www.conmet.ru 3. Зленко, М. Технология быстрого прото-

типирования – послойный синтез физической копии на основе 3D-CAD-модели / М. Зленко // CAD/CAM/CAE Observer. – 2003. – № 2 (11). – С. 2–9.

4. www.laser.ru/science/scien21_01.html 5. Компьютерное биомоделирование и лазер-

ная стереолитография / А.В. Евсеев, С.В. Камаев, Е.В. Коцюба и др. // Современные лазерно-информационные и лазерные технологии: сб. тр. ИПЛИТ РАН. – М.: Интерконтакт Наука, 2005. – С. 119–130.

6. Закономерности взаимодействия пористых имплантатов из никелида титана с биологиче-скими тканями / А.Н. Вусик, В.Н. Ходоренко, Г.Ц. Дамбаев, И.В. Суходоло // Биосовместимые материалы и имплантаты с памятью формы. – Northampton; Томск: STT, 2001. – С. 171–175.


3 модельимплантата

D-

Модель лицевойкости

Крепежныеотверстия

Рис. 7. Виртуальная модель лицевой кости пациента

с имплантатом Рис. 8. Прототип лицевой кости пациента

с имплантатом



Введение1 Перспективным направлением развития в об-

ласти электроэнергетики, в частности, систем ос-вещения в настоящее время является их интеллек-туализация на основе введения активно-адаптивного управления [1]. Данное направление работ признано перспективным в соответствии с постановлением Правительства РФ от 24.12.2008 № 988 (в редакции Постановления Правительства Российской Федерации от 06.02.2012 № 96).

Примерами проводимых работ в данном на-правлении в РФ являются проект «Умный город – Белгород», инициаторами которого выступают ОАО «Холдинг МРСК» и ОАО «МРСК Центр»; лаборатория «Электроэнергетические системы будущего» (Smart Grid) под руководством З. Сты-чинского в Национальном исследовательском Ир-кутском государственном техническом универси-тете (НИ ИрГТУ). За рубежом примерами реали-зации концепции «интеллектуальных» городов являются 9 пилотных проектов, развернутых в городах Боулдер (США, штат Колорадо), Амстер-дам (Нидерланды), Майами (США) и др.

Проблемным вопросом управления адаптив-ными сетями освещения является решение задачи оптимального управления по критерию минимума потребляемых энергоресурсов с учетом отказов элементов систем. Вставская Елена Владимировна – канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управления, Южно-Ураль-ский государственный университет; elena_vstavskaya@ mail.ru Казаринов Лев Сергеевич – д-р техн. наук, профес-сор, декан приборостроительного факультета, Южно-Уральский государственный университет; kazarinov@ ait.susu.ac.ru

В соответствии с вышесказанным в данной статье предлагается метод адаптивного управле-ния освещением распределенных объектов по кри-терию минимума энергетических затрат при огра-ниченности бюджетных средств, выделяемых на освещение.2

1. Постановка задачи адаптивного управления в системах освещения Целью управления мощностью источников

света в системах освещения является обеспечение требуемого уровня освещенности в различных локальных зонах при ограниченных бюджетных средствах, выделяемых на цели освещения.

На рис. 1 представлена структура распреде-ленного объекта освещения в виде сложного ком-плекса зон освещения с перекрестными связями.

При рассмотрении освещенности в локальных зонах Ej будем учитывать взаимное влияние близ-ко расположенных источников света, определяе-мое передаточной характеристикой A объекта ос-вещения:

E = a0 + A · Ф, (1)

где Ф – вектор светового потока; E – вектор осве-щенности; A – передаточная матрица многосвяз-ного объекта освещения; a0 – вектор фоновой со-ставляющей освещения. Vstavskaya Elena Vladimirovna – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Automation and Control Department, South Ural State University; elena_ [email protected]

Kazarinov Lev Sergeevich – Doctor of Science (Enginee-ring), Professor, Dean of Instrument-Making Faculty, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.5+628.9-52

МЕТОД АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОСВЕЩЕНИЕМ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ Е.В. Вставская, Л.С. Казаринов

DISTRIBUTED OBJECTS ADAPTIVE LIGHTING CONTROL METHOD E.V. Vstavskaya, L.S. Kazarinov

Рассмотрен метод адаптивного управления распределенными объектами осве-щения. Изложена методика освещения локальных зон в соответствии с уровнем ихприоритета, учитывающая взаимное влияние источников света в системе.

Ключевые слова: распределенные объекты, системы освещения, адаптивное управление.

Distributed objects adaptive lighting control method is considered in the article. A tech-nique for lighting of local zones according to its priorities and considering mutual influence ofdifferent light sources is offered.

Keywords: distributed objects, lighting systems, adaptive control.


Метод адаптивного управления освещением распределенных объектов


Выражение (1) представляет собой линейную модель объекта освещения. В скалярном виде вы-ражение (1) имеет вид

( )01

Фn

j j ji ii

E a a=

= + ⋅ . (2)

Световой поток Фi, в свою очередь, являет-ся функцией, нелинейно зависящей от потреб-

ляемой мощности источника Pi, которая опреде-ляется как энергетическая характеристика источ-ника света:

Фi = fi (Pi). (3)

Общий вид функции, описывающей зависи-мость светового потока от потребляемой мощно-сти источника света, представлен на рис. 2.

Рис. 1. Многосвязная структура распределенного объекта освещения: Ej – освещенность j-й локальной зоны освещения, люкс; Фi – световой поток i-го источника света, Лм; Pi – мощность i-го источника света, Вт

Рис. 2. Зависимость светового потока от мощности источника света


Е.В. Вставская, Л.С. Казаринов


Постановка задачи управления следующая. Технические условия на локальные зоны ос-

вещения можно представить в следующем виде:

min Т(μ ) μj j j j j jE E E E= + ⋅ Δ ≥ , (4)

где Ej min – минимально допустимый уровень ос-вещенности j-й локальной зоны; ΔEj – превышение уровня освещенности Ej над минимально допусти-мым значением; EjТ – требуемый уровень осве-щенности j-й локальной зоны; { }μ 0,1j ∈ – пере-

ключательная функция, отражающая факт увели-чения освещенности j-й локальной зоны с мини-мального до требуемого уровня:

min

min

при μ 1;(μ )

при μ 0.

j j jj j

j j

E EE

E

+ Δ == =. (5)

Освещенность j-й локальной зоны зависит от мощностей источников питания в системе освеще-ния и определяется соотношением

( )01

( )n

j j ji i ii

E a a f P=

= + ⋅ . (6)

Расходы на освещение определяются как

о Э1

n

ii

С с P=

= . (7)

Решение задачи управления производится в два этапа.

На первом этапе решается оптимизационная задача нахождения максимального числа высоко-приоритетных локальных зон освещения, которые получают требуемый уровень освещения при за-данном ограничении располагаемых бюджетных средств. Данная задача решается по критерию

m

{ } 1

max α μi

j jP j= , (8)

где αj – вес j-й локальной зоны освещения, при ограничениях:

( )

( )

Э Б1

min T

01

max

;

(μ ) μ ;

( ) ;

0 ,

n

ii

j j j j j

n

j j ji i ii

i i

с P С

E E E

E a a f P

P P

=

=

≤

= + ⋅ Δ = + ⋅ ≤ ≤

(9)

где СБ – объем бюджетных средств, выделяемый на освещение; TjEΔ – требуемое превышение ос-

вещенности над E j min. Значение ΔEjT определяется как

T T minj j jE E EΔ = − . (10)

При дефиците бюджетных средств, в резуль-тате решения задачи (8), выделяется группа ло-кальных зон освещения, для которых в результате решения предыдущей задачи необходимо снизить уровень освещенности ниже требуемого.

На втором этапе решается задача максималь-ного повышения уровня освещенности тех зон,

которые на основе решения задачи (8) попали в группу низкоприоритетных с дефицитом освеще-ния. Данная задача решается по критерию:

Н{ }max α

ij jP j J

E∈

Δ , (11)

где индекс Нj J∈ принадлежит группе низкопри-

оритетных локальных зон, для которых переклю-чательная функция µj = 0. Задача (11) решается при ограничениях

( )

( )

Э Б1

0 min Н1

0 П1

max

;

( ) : ;

( ) : ;

0 ;

0 ,

n

ii

n

j j ji i i jin

jT j ji i ii

i i

j jT

с P С

E a a f P E j J

E a a f P j J

P PE E

=

=

=

≤

Δ = + ⋅ − ∈ = + ⋅ ∈

≤ ≤ < Δ ≤ Δ

(12)

где индекс Пj J∈ принадлежит группе приори-

тетных локальных зон, для которых переключа-тельная функция µj = 1.

Определим относительные потери освещенно-сти j-й локальной зоны в соответствии с формулой

T

T

j jEj

j

E Eg

EΔ − Δ

=Δ

. (13)

В целом по объекту освещения определим взвешенные относительные потери освещенности:

T0

T1 1

α αm m

j jE j Ej j

jj j

E Eg g

E= =

Δ − Δ= =

Δ . (14)

Рис. 3. Зависимость относительных потерь освещен-ности от объема выделяемых бюджетных средств

На рис. 3 представлена зависимость взвешен-

ных относительных потерь освещенности от объе-ма выделяемых бюджетных средств СБ. Жирной линией отмечена область Парето [2] (область не-улучшаемых решений). Область Парето можно условно разделить на участки:

I – участок неоптимальных решений, в кото-ром объем выделяемых бюджетных средств пре-вышает требуемый объем средств для освещения локальных зон.


Метод адаптивного управления освещением распределенных объектов


II – точка оптимального решения, в которой для полного освещения локальных зон выделяется ми-нимально необходимый объем бюджетных средств.

III – участок гибких адаптивных решений, в котором выделяемый объем бюджетных средств меньше минимально необходимого.

Таким образом, приведенная область Парето является областью минимальных потерь освещен-ности, обеспечиваемых гибкими адаптивными ре-шениями. Остальные решения будут давать худ-шие результаты по освещенности.

2. Идентификация объекта освещения Для решения рассматриваемой задачи необ-

ходимо произвести идентификацию зависимости E(Ф) для объекта освещения.

Идентификацию зависимости E(Ф) будем про-водить на основе статистических данных:

{ } { },is jsP E , (15)

где s – индекс статистических данных; Pis – мощ-ность, потребляемая i-м источником света в s-м наблюдении; Ejs – освещенность j-й локальной зоны объекта в s-м наблюдении.

Зная функции зависимости светового потока от мощности источника (3), перейдем от величин Pi к световым потокам источников света Фi:

Фif

i iP → . (16)

Используя соотношение (16), для идентифи-кации системы освещения статистические данные определяем в виде совокупности

{ } { }Ф ,is jsE , (17)

описывающей влияние световых потоков источни-ков света на освещенность в локальных зонах.

Учитывая (2), составим выражение средне-квадратической ошибки решения задачи иденти-фикации для каждой j-й локальной зоны

2

0

1Ф min,

1, , ,S

n

j js ij isS s I i

Q E aN

j m∈ =

= − →

=

(18)

где IS – множество значений индексов статисти-ческих данных; NS – число статистических дан-ных.

Определение минимума среднеквадратиче-ской ошибки (18) осуществляется стандартным методом наименьших квадратов.

3. Адаптивное управление в динамических системах освещения В реальной системе распределение бюджет-

ных средств, выделяемых на освещение, зависит не только от мощности, потребляемой источниками света, работающими в составе системы, но и време-нем их работы. В зависимости от времени года из-меняется длина светового дня D(t) (рис. 4) [3].

Время работы источников света определяется как

( ) 24 ( )L t D t= − . (19)

В дискретной форме время работы в k-й день года можно определить как

24k kL D= − . (20)

Общее количество часов работы источников света можно определить как

365 365

ОБЩ00

( ) 365 kk

L L t dt L=

= = ⋅ . (21)

Распределение выделяемых бюджетных средств пропорционально времени работы источников света и определяется как

БОБЩ

.kk

LС C

L= ⋅ (22)

Это позволяет осуществить планирование бюджетных средств согласно календарному гра-фику работы источников света.

На рис. 5 (сплошная линия) представлено планирование расхода бюджетных средств с на-чала года. В случае если в результате решения оптимизационной задачи (8), (11) формируется экономия бюджетных средств, график планиро-вания расходов снижается (пунктирная линия на рис. 5).

Рис. 4. Зависимость продолжительности дня от времени года


Е.В. Вставская, Л.С. Казаринов


4. Диагностика распределенного объекта освещения В процессе эксплуатации систем освещения

возможно возникновение нештатных ситуаций, приводящих к выходу из строя отдельных источ-ников света.

При этом при формировании адаптивного управления дополнительным ограничением в (9), (12) будет мощность вышедших из строя источни-ков света равная нулю:

0iP = , Аi I∈ , (23)

где IA – множество аварийных источников света. Для формирования множества аварийных ис-

точников света необходимо произвести диагно-стику системы освещения [4]. Метод гибкого адаптивного управления распределенными объек-тами освещения предусматривает индивидуальное управление мощностью источников света. При этом, контролируя потребляемую мощность рас-пределенного объекта освещения, можно судить о его состоянии.

Выводы Предложенный метод позволяет оптимально

распределять освещенность локальных зон систе-

мы в соответствии с уровнем их приоритета при ограниченных бюджетных средствах, выделяемых на освещение.


1. Кобец, Б.Б. Инновационное развитие элек-троэнергетики на базе концепции Smart Grid / Б.Б. Кобец, И.О. Волкова. – М.: ИАЦ «Энергия», 2010. – 208 с.

2. Казаринов, Л.С. Введение в методологию системных исследований и управления: моногр. / Л.С. Казаринов. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2008. – 344 с.

3. Автоматизированные системы управле-ния энергоэффективным освещением: моногр. / Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, Т.А. Барбасова и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Из-дат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2011. – 208 с.

4. Вставская, Е.В. Построение систем управ-ления сложными комплексами наружного освеще-ния / Е.В. Вставская, Т.А. Барбасова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2011. – Вып. 14. – № 23 (240). – С. 98–102.


Рис. 5. Планирование расхода бюджетных средств с начала года



Введение1 Одной из социально значимых тенденций со-

временности является всеобщее снижение жизне-способности человеческого организма, обуслов-ленное растущим, несмотря на принимаемые ме-ры, уровнем негативного воздействия человека на природную среду. При этом на передний план вы-ходят такие компоненты окружающей среды, ко-торые еще полвека тому назад рассматривались как наиболее благоприятные для организмов, в том числе и для человека. К таким компонентам окружающей среды относится электромагнитный фон радиочастотного диапазона.

В настоящее время природный электромаг-нитный фон, обусловленный космическими и гео-физическими факторами, в значительной степени подвергнут искажениям из-за воздействия на него электромагнитных излучений (ЭМИ) антропоген-ного происхождения. Эти излучения определяют новые негативные свойства среды обитания для организмов на долгую перспективу.

Даровских Станислав Никифорович ‒ канд. техн. наук, доцент кафедры радиотехнических систем, Южно-Уральский государственный университет; darovskih.s@ gmail.com Тележкин Владимир Федорович ‒ д-р техн. наук, про-фессор, заведующий кафедрой радиотехнических сис-тем, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

На всех этапах эволюции организмов природ-ный электромагнитный фон выполнял определен-ную, до сих пор слабо изученную по своим меха-низмам информационно-управляющую роль в поддержании способности биологических систем противостоять изменениям внешней и внутренней среды, сохранять относительное динамическое постоянство своей структуры и свойств.2

Электромагнитное загрязнение окружающей среды, называемое электромагнитным смогом, в настоящее время практически исключает управ-ляющую роль природного электромагнитного фак-тора в поддержании гомеостаза в организмах, соз-дает условия для возникновения в них сложно предсказуемых негативных последствий в медико-биологическом отношении. Это подтверждается многочисленными исследованиями, проведенны-ми в стране и за рубежом [1].

В то же время нельзя не признать уже суще-ствующую медицинскую практику использования ЭМИ искусственного происхождения в лечебных це-

Darovskih Stanislav Nikiforovich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Radio Engineering Systems Department, South Ural State University; [email protected]

Teletzkin Vladimir Fedorovich – Doctor of Science (En-gineering), Professor, Head of Radio Engineering Systems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 615.47

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ И АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ ГОМЕОСТАЗОМ ОРГАНИЗМА С ПОМОЩЬЮ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ МИКРОВОЛНОВОГО ДИАПАЗОНА С.Н. Даровских, В.Ф. Тележкин

DESIGN PRINCIPLES AND HARDWARE AND SOFTWARE TOOLS FOR ORGANISM HOMEOSTASIS CONTROL BY MEANS OF MICROWAVE ELECTROMAGNETIC RADIATION S.N. Darovskih, V.F. Teletzkin

Обоснована новая биофизическая концепция разрешения проблемы электромагнит-ного загрязнения окружающей среды. Сформулированы принципы построения управле-ния гомеостазом организма с помощью электромагнитных излучений микроволновогодиапазона. Приведено описание аппаратно-программных средств их реализации.

Ключевые слова: управление, гомеостаз, космос, организмы, электромагнитные излучения.

New biophysical concept of solving electromagnetic environment pollution problem isproved in the article. Principles for organism homeostasis control by means of microwave elec-tromagnetic radiation are given. Hardware and software implementation tools are presented.

Keywords: control, homeostasis, space, organisms, electromagnetic radiation.


С.Н. Даровских, В.Ф. Тележкин


лях. Различными научными школами (акад. Н.Д. Де-вяткова, проф. А.А. Яшина, проф. С.П. Ситько и др.) получены многочисленные результаты, дока-зывающие на основании выдвигаемых гипотез существование такой возможности.

Но парадоксальность такой возможности со-стоит в том, что лечебный эффект достигается ис-пользованием ЭМИ с частотно-временной струк-турой, идентичной спектру излучений источников электромагнитного загрязнения окружающей сре-ды. При этом выбор «лечебных излучений» проис-ходит без учета управляющей роли для организмов природного электромагнитного фактора экзогенно-го происхождения и современного состояния элек-тромагнитного загрязнения окружающей среды.

Такая противоречивость и изолированность от внешних условий при оценке роли для организмов ЭМИ указывает на наличие проблем концептуаль-ного характера, лежащих в основе понимания ме-ханизмов позитивного и негативного их воздейст-вия на объекты живой природы. Разрешение этих проблем обусловливает актуальность разработки новых принципов построения и аппаратно-программных средств управления гомеостазом организма в лечебных целях с помощью ЭМИ мик-роволнового диапазона.

Концептуальные основы противодействия

электромагнитному загрязнению окружающей среды и принципы построения управления го-меостазом организма с помощью ЭМИ микро-волнового диапазона

В основе новой биофизической концепции противодействия электромагнитному загрязне-нию окружающей среды и формулировки на ее основе принципов построения управления гомео-стазом организма с помощью ЭМИ микроволново-го диапазона лежит анализ исходных положений и нерешенных проблем, связанных с исследованием взаимодействий организмов с ЭМИ миллиметро-вого диапазона при их использовании в лечебных целях.

Идея о возможности специфического воздей-ствия ЭМИ микроволнового диапазона (милли-метрового диапазона длин волн) на биологические структуры и организмы была высказана советски-ми учеными: акад. Н.Д. Девятковым, проф. М.Б. Го-лант и др. – в 1964–65 гг. [2]. Основное ее содер-жание состояло в следующем. Миллиметровое излучение внеземного происхождения сильно по-глощается атмосферой Земли. Поэтому организмы не могли иметь естественных механизмов приспо-собления к колебаниям заметной интенсивности в этом диапазоне, обусловленном внешними причи-нами, однако могли приспособиться к собствен-ным аналогичным колебаниям. Другими словами, высокая чувствительность организмов к ЭМИ миллиметрового диапазона длин волн – это свой-ство только эндогенного происхождения. К сожа-лению, эту идею, которая стимулировала проведе-

ние многочисленных исследований по установле-нию закономерностей взаимодействия низкоин-тенсивных ЭМИ с организмами и дала определен-ный толчок развитию физиотерапевтических уст-ройств нового поколения, следует признать только частично отражающей многообразие взаимодейст-вия ЭМИ с организмами. Она не позволила обос-новать наиболее рациональную частотно-времен-ную структуру сигнала для лечебных целей, уста-новить роль других диапазонов длин волн и их взаимосвязь для решения задач коррекции нару-шений гомеостаза организма, выяснить взаимоот-ношения ЭМИ низкой интенсивности природного и антропогенного происхождения и т. д. Теорети-ческая сторона проведенных исследований по-строена главным образом на совокупности выдви-гаемых гипотез по итогам проведенных экспери-ментов. Исследователи, придерживающиеся вы-шеназванной идеи, продолжают поиск «оптималь-ных» несущих частот в миллиметровом диапазоне длин волн и наиболее целесообразных для них частотно-временных структур. Однако следует при-знать, что в рамках указанной выше идеи этот по-иск априорно обречен на неудачу.

В этой связи актуальной является новая кон-цептуальная основа использования ЭМИ в лечеб-ных целях, которая учитывает современные реа-лии электромагнитного загрязнения окружающей среды.

Ее основная идея, изложенная совместно с практическими приложениями в работах С.Н. Да-ровских [3–7], связана с эволюционно сформиро-ванными механизмами высокой чувствительности организмов к ЭМИ, обусловленными природными факторами как экзогенного, так и эндогенного происхождения. При этом основным и безуслов-ным источником информации экзогенного проис-хождения для организмов является космический микроволновый фон, состоящий (по степени при-оритета) не только из микроволнового излучения Солнца и микроволнового излучения нашей Га-лактики, но и реликтового излучения центра Все-ленной1, обнаруженного в 1965 г. американскими учеными А. Пензиасом и Р. Вильсоном. В этой связи для обеспечения в организмах управляющей роли природного электромагнитного фактора в профилактических и лечебных целях принципи-ально важным является выполнение требования, согласно которому превышение интенсивности антропогенного микроволнового фона над при-родным должно быть минимальным. Так как в большинстве случаев это требование априорно

1 Реликтовое излучение характеризуется высокой

степенью изотропии, имеет спектр от 0,5 мм до 50 см, характерный для абсолютно черного тела при темпера-туре Т = 2,7 К. Однако наибольшая проникающая спо-собность излучения и его интенсивность, позволившая зарегистрировать его на поверхности Земли, характерна для длины волны 7,35 см и близких к ней.


Принципы построения и аппаратно-программные средства управления гомеостазом организма с помощью электромагнитных излучений микроволнового диапазона


невыполнимо, то вынужденной является процеду-ра искусственного усиления природного электро-магнитного фона или его моделированного анало-га до уровня антропогенного. Последнее обстоя-тельство, которое необходимо для восстановления в организмах управляющей роли природного элек-тромагнитного фактора и свойства «природности», используемого ЭМИ, отражает основную идею концепции противодействия электромагнитному загрязнению окружающей среды.

Таким образом, в основе новой биофизиче-ской концепции разрешения проблемы электро-магнитного загрязнения окружающей среды лежит утверждение о возможности и целесообразности использования для восстановления нарушенных по разным причинам гомеостатических процессов в организмах искусственного электромагнитного фона, сравнимого по интенсивности с антропо-генным и представляющего собой аналог космиче-ского микроволнового фона.

Возможны два способа реализации указанной концепции. Первый способ связан с моделирова-нием природного электромагнитного фона (кос-мического микроволнового излучения). Другой – может быть реализован при использовании специ-альных обнаружителей космического микроволно-вого фона с помощью радиотелескопов космиче-ского базирования, с последующей его ретрансля-цией (после предварительного усиления) в направ-лении Земли. В основе этих способов лежит при-менение аппаратных и аппаратно-программных средств, в которых основными принципами по-строения управления гомеостазом организма в лечебных целях являются:

– использование одноканальных или многока-нальных широкополосных передающих устройств, работающих в диапазонах микроволнового излуче-ния природных источников ближнего и дальнего космоса;

– плотность излучаемого передающим уст-ройством потока энергии в единицу времени должна быть сравнима с интенсивностью элек-тромагнитного фона антропогенного происхож-дения;

– для частотной и амплитудной модуляции высокочастотных излучений необходимо исполь-зование реальных параметров низкочастотных флуктуаций космического микроволнового фона или их аналогов, которые формируются аппарат-ными или программными средствами.

Теоретическое обоснование соотношения

информационных и энергетических воздейст-вий на объекты живой природы

Одной из нерешенных задач, сдерживающих широкое применение медицинской техники в ле-чебных целях, является задача теоретического обоснования соотношения механизмов энергети-ческого и информационного воздействий на объ-екты живой природы.

Для решения указанной задачи наиболее эф-фективен термодинамический подход. Использо-вание второго начала термодинамики для откры-тых систем ΔU = ΔF + T · ΔS позволяет установить, что в основе механизма информационных воздей-ствий на объекты живой природы лежит измене-ние только свободной части ΔF внутренней энер-гии ΔU биологического объекта без изменения связанной ее составляющей T · ΔS = ΔЕсвяз, опреде-ляющей при заданной термодинамической темпе-ратуре Т биологического объекта изменение его энтропии ΔS.

По отношению к характеру изменения внут-ренней энергии возможны несколько видов ин-формационных воздействий.

Первый из них направлен на стимулирование процессов, приводящих к увеличению потенциала свободной части внутренней энергии F на величи-ну ΔF > 0, с последующим ее использованием ор-ганизмом для коррекции нарушений его регуля-торных функций. Одним из таких процессов мо-жет быть процесс усиления с помощью ЭМИ низ-кой интенсивности эффективности синтеза адено-зинтрифосфата в условиях гипоксии клеточных структур. Такое информационное воздействие свободно от каких-либо ограничений на его при-менение. При этом его эффективность тем выше, чем раньше оно может быть применено к биологи-ческому объекту без каких-либо ограничений, свя-занных с периодом протекания у него того или иного заболевания.

Этот вид воздействия следует рассматривать более предпочтительным другому виду, направлен-ному на мобилизацию защитных функций организ-ма. При таком виде воздействия происходит «включение» механизмов регуляции, действие ко-торых основано на использовании (уменьшении) имеющегося в организме потенциала свободной энергии F. Изменение свободной энергии в этом случае отрицательно (ΔF < 0). Эффективность тако-го вида информационного воздействия зависит от имеющегося в организме запаса свободной энергии. И поэтому применение такого вида информацион-ного воздействия для коррекции регуляторных функций в организме не всегда может привести к положительному результату. К указанному виду воздействий следует отнести непродолжительные процедуры с использованием ЭМИ антропогенного происхождения, которые по сути своей являются потенциально вредными для организма. Положи-тельный эффект такого воздействия достигается в результате перестройки функциональных систем организма в «направлении», при котором ослабля-ется его негативное воздействие на организм. Происхождение указанного эффекта напрямую связано с известным термодинамическим принци-пом подвижного равновесия в природе, получив-шим название «принцип Ле Шателье – Брауна» [3].

Возможна и комбинация рассмотренных ви-дов информационного воздействия на объекты


78

живой првоздейстодни из бодной чстимулирных с исвободнотаком виявляетсяменения

Энеринформаного тепуменьшена ее ротемперат∆где М –

μ – мол

янном обпературыэнергетивенно.

рироды. В еетвие на оргакоторых напчасти внутрерование его использованиой энергии ниде информаця сохранение свободной эргетические ационных, наплового эффение энтропиост ΔS, обустуры масса вещеслярная тепло

бъеме; T1 и ы биологичесического на

е основе лежианизм физичправлены наенней энергизащитных ф

ием имеющеа организменционного возположительнергии ΔF. воздействия

аправлены, зекта, непосри S биологичсловленный

μ

μ ∙ lnства; μ – егооемкость вещ

T2 – термодиского объектнего воздей

ит одновремеческих фактоа увеличение ии, а другие функций, свегося потенцнном уровне.здействия важьного баланс

я, в отличиза счет выраредственно нческого объекувеличением

,

о молярная мщества при п

инамические та «до» и «пойствия соотв

Рис. 1. Струк

енное оров, сво-– на язан-циала . При жным а из-

ие от ажен-не на кта, а м его

масса; осто-

тем-осле» ветст-

со(поумлозацвнгинеротоле

нос п

шемиствстртострко

турная схема

Цель такогздать необхоосле прекращменьшения эногических обции. Это пронутренней энеческой систеее воздействиошо исследолько в состоявания челове

Аппаратн

овления нарпомощью ЭМ

Аппаратныенного гомеоикроволновогвом, структурирует возмоте 4,1…4,3 Груктурой, оосмического

аппарата ММ

С.Н. Дар

Вестни

го воздействиодимые услощения энергентропии путебъектах мехаоисходит благергии ΔF, такеме с помощия. Энергетиваны и их янии ремиссиека.

но-программрушенного МИ микровоые средства остаза органго диапазонаурная схема (ожность формГГц (рис. 2)тражающей микроволно

РТ

ровских, В.Ф


ия состоит в овия для посетического воем «включенанизмов самгодаря свобокже сообщенщью энергетиические воздеприменениеии того или и

мные средстгомеостаза олнового диавосстановл

изма с помоа представле(рис. 1) котомирования Э) с частотнореальные ф

ового фона (

Ф. Тележкин

№ 23, 2012

том, чтобы следующего оздействия) ния» в био-осинхрони-одной части нной биоло-ического на ействия хо-е возможно иного забо-

тва восста-организма апазона ения нару-ощью ЭМИ ны устрой-рого иллю-

ЭМИ на час--временной флуктуации (рис. 3, 4).


Принципыорганизма

Серия «К

Это устромикроволн(ММРТ)» (

ы построениа с помощью


ойство полуновой магн(рис. 5).

ия и аппаратю электрома

ные технол

учило названиторезонанс

Р

Рис. 4

тно-програмагнитных из


ание «Аппарсной терап

Рис

Рис. 3. Фрагме

4. Спектр фра

Рис.

ммные средсзлучений ми


рат пии «Му

ний

с. 2. Спектр ЭМ

ент управляющ

агмента управл

5. Аппарат ММ

ства управликроволново


Модификацультимедийнрегуляторны

МИ

щего сигнала

ляющего сигн

МРТ

ления гомеосого диапазон


цией Аппараная система ых функций

нала

стазом на

пуск 16

ата ММРТ коррекции в организме

79

является наруше-е челове-


80

ка»1. Данпрограммнальной

1 Для

предусмотолько ЭМражениямнастояще

нная системамно-аппаратнЭВМ.

я усиления ттрено воздейсМИ, но и звукми. Последниее время в стад

а (рис. 6) прный комплек

ерапевтическоствие на оргаковыми сигнале виды воздейии разработки

Рис. 6

Р

редставляет скс на базе пе

ого эффекта ванизм человеклами, и видеойствий находяи.

6. Структурна

Рис. 7. Внешни

собой ерсо-

в ней ка не оизоб-ятся в

вирапочикодлциже

ая схема мульт

ий вид модуль

Аппаратнаиде стандартназмещена в сиодключена к ивает преоброторые формиля частотной ии сверхвысое воспроизвед

тимедийной с

ьной конструк

С.Н. Дар

Вестни

ая часть устного 5-дюймоистемном блоего блоку элразование упируются прог(ЧМ) и амплокочастотногодение их в зв

системы

кции

ровских, В.Ф


тройства реаового модуляоке компьютелектропитаниправляющихграммными слитудной (АМо (СВЧ) сигнвуковом диа

Ф. Тележкин

№ 23, 2012

ализована в я (рис. 7, 8), ера (рис. 9), ия и обеспе-х сигналов, средствами, М) модуля-нала, а так-пазоне час-


Принципыорганизма

Серия «К

тот после утоты (НЧ)лов осущестеля с ав(АРУ), дет(ФНЧ), фАМ, преобнала ЧМ и

Синхрем управлядятся простопределяеткость – его

Важномы состоисовместимоборудован

Для эзакономернстазом оргго диапазодельные экжающие мго факторататам провды, подтвеванной конделированнна для ослпогенного При этом гвые в экспфективногтотно-врегомеостазнарушений

Оценктанных прмационнойдетей и взркрупном ппри остромхроническоухости, реный артриостеоартро

Рис. 8. Внезуемыми встереонауш

ы построениа с помощью


усиления в с). Преобразовствляется (смвтоматическотектора АМ сформирователбразователя модулятора

ронно с ЭМИ яющего сигнатые геометричтся частотой уамплитудой (ое преимущеит в конструкмости с такинием, как быэкспериментаностей мехаганизма с помона были покспериментымногообразие а на объекты веденных эксерждающие пнцепции и вного космичабления негафактора на

главный их иперименте дго применениеменной струза организма,й. ка эффективнрограммно-апй физиотерарослых, прожпромышленном обструктивом пиелонефевматическихит, болезнь Роз) и др. была

шний вид модв процессе лешники

ия и аппаратю электрома

ные технол

стереоусилитевание управлм. рис. 6) с поой регулирос фильтром нля управляюуровня упраАМ. и звуковым вала на экран ческие фигуруправляющег(см. рис. 9). ество разрабктивной и фим высокотеытовой компьюальной прованизмов упрамощью ЭМИ оставлены и ы на животнывоздействияживой прироспериментов правомерностысокую эффеского микроативного возда объекты житог состоит вдоказана возмия ЭМИ с пуктурой для в начиная с ос

ности примеппаратных сапии в компживающих в ом центре Ювном бронхифрите, нейросх заболеваниРейтера, реака проведена н

дульной констечения аксесс

тно-програмагнитных из


еле низкой чляющих сигомощью усилвкой усиленнизкой частоющего сигнаавляющего с

воспроизведемонитора выры, цвет которго сигнала, а

ботанной сисфункциональнехнологическютер. ерки основнавления гоммикроволнопроведены мых [8–10], отя антропогенноды. По резусделаны выть сформулирфективность моволнового фдействия антрживой природв том, что впзможность эприродной чвосстановленстрой фазы

енения разрасредств инфплексе леченг. ЧелябинскЮжного Ураите, пневмонсенсорной туиях (ревматоиктивный артрна клиническ

трукции с испсуарами: анте

ммные средсзлучений ми


час-гна-ли-ния оты ала сиг-

ни-ыво-рых яр-

сте-ной ким

ных мео-во-мо-тра-но-уль-ыво-ро-мо-фо-ро-ды. пер-эф-час-ния его

бо-ор-ния ке – ала, ии, уго-ид-рит, ких

базаакадской

след

аппамикрс плооблашир

средразвпрояполоусколем)орга

постпии пробпробэкзотораразрстанпомосмотопрезичеявилважни супраногоразрзначкомпспексиствперв од

оль-енна,

ства управликроволново


ах Челябинскдемии и Уралй академии доОсновными

дований являю– физиотерааратных средроволнового фотностью токадает высокоокого спектр– эффективн

дств микровоития патолоявляется в сожительной оренной (на ч) нормализаанизма.

ЗаключениеКритическаятроения разрмиллиметровблемы, требублемы могут генного приа (космическработке принцновления нарощью ЭМИ тренный в стеделению осоеских воздейл многообразно в отношенсоответствуюавления гомео природногоработке устрочения позволплексы профктра заболеватему практичрвые поставиин ряд с лучш

Рис. 9. О

ления гомеосого диапазон


кой государстльской госудополнительноитогами проются [11–14]апия, основандств моделирфона в диапазока, не превышой эффективра заболеваниность примолновой тераогического пнижении актдинамике дчетверть по ации гомеос

е я оценка коработанных увого диапазоующие своебыть успеш

иродного элекого микровципов управлушенного гомикроволноатье термодиобенностей рйствий на орзие их проявнии информающих им осеостазом оргао электромагойств физиолил создать филактики ианий человекческого здравить физическшими фарма

Оборудование

стазом на

пуск 16

твенной медидарственной ого образоваоведенного ц : нная на исполрования космоне частот 4,1шающей 100 вностью при ий детей и взрменения аппапии на всепроцесса дотивности восдругих показсравнению с

статических

онцептуальныустройств фиона позволилаего разрешеншно решены пектромагнитнволнового фления процесомеостаза оргового диапазинамический различных врганизм человления. Это ационных возсновных меанизма. Учетгнитного факотерапевтичесвысокоэфф

и лечения шка [3]. Их вневоохранения ие методы кацевтическим

е системы

81

ицинской медицин-ния. цикла ис-

льзовании мического 1…4,3 ГГц мкВт/см2, лечении

рослых; паратных ех этапах остоверно спаления, зателей и с контро-функций

ых основ изиотера-а выявить ния. Эти при учете ного фак-она) при ссом вос-ганизма с она. Рас-подход к

видов фи-овека вы-особенно здействий еханизмов т экзоген-ктора при ского на-ективные широкого едрение в позволит

коррекции ми средст-


С.Н. Даровских, В.Ф. Тележкин


вами, отказаться от значительной части сущест-вующих малоэффективных (в пределе потенци-ально опасных) приборов физиотерапии и лекар-ственных препаратов.


1. Пряхин, Е.А. Влияние неионизирующих электромагнитных излучений на животных и че-ловека: моногр. / Е.А. Пряхин, А.В. Аклеев. – Челя-бинск: Полиграф-Мастер, 2006. – 220 с.

2. Девятков, Н.Д. Миллиметровые волны и их роль в процессах жизнедеятельности / Н.Д. Де-вятков, М.Б. Голант, О.В. Бецкий. – М.: Радио и связь, 1991. – 186 с.

3. Даровских, С.Н. Основы построения уст-ройств информационной электромагнитной те-рапии / С.Н. Даровских. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ. – 2011. – 138 с.

4. Информационно-волновая концепция про-тиводействия электромагнитному загрязнению окружающей среды и другим негативным факто-рам антропогенного происхождения / С.Н. Даров-ских, А.А. Разживин, Ю.И. Кудряшова, М.Е. Куз-нецов // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2008. – № 11. – С. 20–28.

5. Даровских, С.Н. Управляющая роль в живой природе реликтового излучения центра Вселенной / С.Н. Даровских, А.Г. Рассохин, М.Е. Кузнецов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. – 2005. – № 6. – С. 40–45.

6. Некоторые аспекты информационного под-хода в физиотерапии / С.Н. Даровских, А.Н. Узуно-ва, В.М. Бойцов, А.А. Разживин // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. – 2002. – № 12. – С. 27–32.

7. Даровских, С.Н. Информационно-волновые методы коррекции нарушений регуляторных функций в живых организмах / С.Н. Даровских, А.А. Разживин // Зарубежная радиоэлектроника. – 1996. – № 12. – С. 33–40.

8. Опыт применения микроволновой магни-торезонансной терапии в эксперименте при удли-

нении голени у собак / Г.В. Дьячкова, С.Н. Даров-ских, С.А. Ерофеев, В.М. Бойцов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. – 2005. – № 1–2. – С. 100–103.

9. Исследование модифицирующего действия на биологические объекты электромагнитных излучений низкой интенсивности в комплексе воз-действия их с ионизирующими потоками энергии / С.Н. Даровских, Е.И. Толстых, В.Б. Шаров и др. // Биомедицинская радиоэлектроника. – 1999. – № 8. – С. 31–35.

10. Опыт применения микроволновой магни-торезонансной терапии в эксперименте при удли-нении голени у собак / С.Н. Даровских, С.А. Еро-феев, Н.К. Чикорина, В.М. Бойцов // Гений орто-педии: науч.-практ. журн. – 2006. – № 1. – С. 48–51.

11. Узунова, А.Н. Использование физиотера-певтического аппарата микроволновой магнито-резонансной терапии для коррекции метаболиче-ских нарушений при пневмонии у детей / А.Н. Узу-нова, Н.В. Горлова, С.Н. Даровских // Вестник ЮУрГУ. Серия «Образование, здравоохранение, физическая культура». – 2006. – Вып. 7. – № 3 (58), т. 1. – С. 252–255.

12. Узунова, А.Н. Влияние микроволновой маг-ниторезонансной терапии на некоторые факто-ры местной иммунной защиты респираторного тракта у часто болеющих детей / А.Н. Узунова, Е.В. Курилова, С.Н. Даровских // Вопросы курор-тологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. – 2004. – № 6. – С. 27–29.

13. Микроволновая терапия в комплексе лече-ния хронического вторичного пиелонефрита у де-тей / А.Н. Узунова, Е.В. Курилова, С.Н. Даровских, Н.А. Козловская // Вопросы курортологии и фи-зиотерапии. – 1997. – № 3. – С. 27–28.

14. Эффективность микроволновой магни-торезонансной терапии при обструктивном бронхите у детей / А.Н. Узунова, М.Л. Зайцева, С.Н. Даровских и др. // Педиатрия. – 1995. – № 5. – С. 44–45.




Введение1 Обеспечение требуемого качества данных,

используемых в информационно-аналитической системе (ИАС) любого вида и назначения, почти всегда является одной из ключевых проблем соз-дания подобной системы. В подтверждение этого тезиса проведем несложную аналогию, сравнив функцию качества информации с функцией фар автомобиля при движении ночью. Фары освещают дорогу впереди, обеспечивая контроль за обста-новкой и подготовку реакции водителя, и если они светят слабо (информация неполная) или вбок (информация недостоверная), то неприятностей не избежать. В этой связи недостаточное внимание или уровень профессионализма при решении ука-занной проблемы может свести на нет все пре-

Любицын Владимир Николаевич – кандидат техниче-ских наук, доцент кафедры информационно-аналитичес-кого обеспечения управления в социальных и экономи-ческих системах, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

имущества самых передовых и мощных методов и средств анализа, все усилия аналитиков и экспер-тов при подготовке управленческих решений из-за искажения истинной картины исследуемых биз-нес-процессов, выявления ложных закономерно-стей, тенденций и связей между объектами бизне-са. Следствием этого станет выработка неверных управленческих решений, которые могут не толь-ко нанести ущерб, но и поставить под вопрос осу-ществление определенного вида деятельности и даже само существование организации, попавшей в такую ситуацию.2

Следует отметить, что термин «качество дан-

ных» – «information quality», появившийся, кстати сказать, задолго до IT-технологий, в настоящее

Lyubitsyn Vladimir Nickolaevich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.4

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ДАННЫХ В КОНТЕКСТЕ СОВРЕМЕННЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ В.Н. Любицын

IMPROVEMENT IN DATA QUALITY IN THE CONTEXT OF MODERN ANALYTICAL TECHNOLOGIES V.N. Lyubitsyn

Производится идентификация понятия «качество данных» применительно кинформационно-аналитическим системам. Осуществляется деление методов повыше-ния качества данных на группы и виды. Делается акцент на оценке качества данныхкак ключевом звене IT-технологий, связанных с управлением качеством данных. С це-лью формирования эффективной методики оценки данных предлагается классифика-ция этапов процесса оценки качества данных и проводится их краткий сравнительныйанализ, а также систематизация проблем качества данных на основе трех уровней суказанием для каждого из них специфики, включая соответствующие факторы, прояв-ления и места борьбы с выявленными проблемами.

Ключевые слова: информационно-аналитическая система, хранилище данных, качестводанных, ETL-процесс, очистка данных, предобработка данных, обогащение данных, методи-ка оценки качества данных.

Identification of the term “data quality” with respect to the information-analytical sys-tems is made in the article. Division of methods for enhancing the quality of the data intogroups and species is carried out. Assessment of data quality as a key element of IT-relatedtechnology connected with management of data quality is emphasized. To form an effectivemethodology for assessing the data classification of stages of the process for assessing dataquality is given, and brief comparative analysis is provided, data quality problems based onthree levels, indicating the specificity of each of them, including the relevant factors, manife-stations and control sites with identified problems, are systematized.

Keywords: information-analytical system, data warehouse, data quality, ETL-process, datacleaning, data preprocessing, data enrichment, data quality assessment tool.




время может трактоваться довольно широко и по-разному в зависимости, в частности, от того, в ка-кой области указанных технологий он употребля-ется. Применительно к ИАС, когда вопрос касает-ся исходных данных, их качество следует пони-мать как совокупность свойств и характеристик этих данных, определяющих степень пригодности для последующего анализа [1].

Все многочисленные методы повышения ка-чества данных целесообразно разделять на три группы, получившие в ряде источников [1–4] сле-дующие названия:

– очистка данных – процесс выявления и ис-правления ошибок в исходной информации, т. е. оценка достоверности данных, выявление оши-бочных подозрительных данных: аномалий, дуб-ликатов, противоречий и т. п.;

– предобработка данных – процесс подготов-ки данных к решению конкретной аналитической задачи и приведение их в соответствие с требова-ниями, определяемыми спецификой этой задачи и способами ее решения, т. е. понижение размерно-сти исходной информации, устранение незнача-щих признаков и т. п.;

– обогащение данных – процесс насыщения данных новой информацией, позволяющей сделать их более ценной для определенной аналитической задачи, т. е. привлечение информации из дополни-тельных источников, заполнение пропусков в ин-формации, выявление связей между объектами и т. п.

При этом если методы очистки и предобра-ботки данных можно целиком отнести к одному из этапов так называемого ETL-процесса (extraction, transformation, loading – извлечение, преобразова-ние, загрузка), то с методами обогащения данных такой однозначности нет. Действительно, напри-мер, выявление связей между объектами связано с обработкой данных уже загруженных в хранилище данных (ХД) и предусматривает получение полез-ной информации, которая отсутствует в явном ви-де, но может быть получена с помощью манипу-ляций с имеющимися данными. Затем эта инфор-мация встраивается в виде новых полей или даже таблиц в ХД и может использоваться для даль-нейшего анализа.

В этой связи представляется обоснованным разделять обогащение данных на два вида – внеш-нее и внутреннее. Внешнее обогащение данных, как правило, связано с решением стратегических бизнес-задач, требующих повышенного уровня ана-литической работы. Именно в этом случае крайне необходимо в распоряжение аналитиков организа-ции привлекать дополнительную информацию из внешних источников с тем, чтобы обогатить внут-ренние данные до уровня информативности и зна-чимости, который позволит с высоким качеством решать задачи стратегического анализа. К внеш-ним источникам данных следует отнести: другие организации, работающие в этой же сфере дея-тельности, причем как партнеры, так и конкурен-

ты; органы государственной власти и местного самоуправления, включая налоговые и статистиче-ские службы; финансово-кредитные учреждения, банки, страховые компании; службы социальной сферы, включая органы труда и занятости, систему здравоохранения, пенсионный фонд.

Внутреннее обогащение данных не требует привлечения внешней информации, поскольку по-вышение информативности и значимости данных достигается за счет изменения их организации. Примером могут служить вычисленные и загру-женные в ХД рейтинги сотрудников организации или оценки популярности товаров и т. д.

Важно понимать, что применение любого ме-тода и, тем более, комплекса методов повышения качества данных, к какой бы группе или виду они не относились, требует предварительной оценки качества данных с целью выявления наиболее ха-рактерных проблем и уровня их сложности, а так-же выработки соответствующей стратегии по их решению. Здесь вполне уместен известный лозунг: «Предотвратить легче, чем исправить!» Ведь все-гда проще и дешевле изначально застраховаться от проблем, чем потом лихорадочно исправлять си-туацию, теряя время, конкурентные преимущест-ва, клиентов и, в конечном счете, доходы. Не слу-чайно, что в IT-технологиях появилась новая дис-циплина – управление качеством данных на пред-приятии (Enterprise Data Quality Management, EDQM). Более того, EDQM стало частью общего процесса управления качеством на предприятиях [5].

Ключевым звеном EDQM является именно оценка качества данных, которая реализуется на основе единовременной оценки, мониторинга или визуальной оценки. В любом случае разработка методики оценки качества данных требует ответа на вопрос: где именно ее следует проводить? При этом следует рассматривать следующие варианты: непосредственно в источниках данных, в ETL-про-цессе и в аналитической системе.

Первый из этих вариантов, т. е. оценка каче-ства данных непосредственно в источниках дан-ных, позволяет эффективно выполнить поиск ор-фографических ошибок, пропущенных, аномаль-ных, логически неверных и фиктивных значений, противоречий и дубликатов на уровне записей и таблиц. Преимущества данного варианта в том, что результаты оценки качества данных, опреде-ленные методы очистки данных могут быть задей-ствованы уже в ETL-процессе и в ХД поступят очищенные данные. Но надо помнить, что в ходе ETL-процесса качество данных может вновь ухудшится, поскольку происходит интегрирование данных из нескольких источников и могут поя-виться новые дубликаты и противоречия, несоот-ветствия форматов и т. д. Следовательно, записи, уникальные и непротиворечивые для одного ис-точника, могут потерять уникальность и непроти-воречивость после объединения или слияния ис-точников.


Повышение качества данных в контексте современных аналитических технологий


Второй вариант, т. е. оценка качества данных в ETL-процессе, в соответствии с выявленными проблемами и результатами оценки качества дан-ных позволяет оперативно задействовать методы их очистки, загружая в ХД уже достоверную ин-формацию. Хотя при этом возникает другая про-блема, обусловленная тем, что использование дан-ного подхода может заметно увеличить так назы-ваемое загрузочное окно, в течение которого су-щественно возрастает нагрузка на информацион-ную систему организации.

В третьем случае, т. е. оценки качества дан-ных в аналитической системе, а именно в процессе предобработки данных перед применением к ним различных методов Data Mining, эта оценка произ-водится аналитиком визуально с использованием таблиц, графиков и диаграмм, а также на основе статистических оценок и характеристик. Действи-тельно, например, с помощью гистограмм легко можно выявить аномальные значения, а оценка дисперсии позволяет оценить степень неравно-мерности ряда значений.

Безусловно, наиболее эффективным решени-ем является использование всех трех вариантов, однако факторы времени и трудозатрат далеко не всегда позволяют «не мудрствуя лукаво» выбирать именно это. В любом случае не стоит забывать, что цель оценки качества данных – это лишь вы-явление в них каких-либо проблем (как правило, многочисленных), а локализация источников этих проблем и, тем более, борьба с ними должна осу-ществляться на других этапах повышения качества данных.

Другим важным аспектом формирования ме-тодики оценки качества данных следует считать необходимость классификации проблем, связан-ных с качеством данных, по отношению к одному из трех уровней: концептуальному, аналитическо-му или техническому. При этом наиболее критич-ными надо считать проблемы, отнесенные к кон-цептуальному уровню. Ведь наличие подобных проблем свидетельствует о том, что стратегия сбо-ра данных имеет серьезные пороки, а собранные и консолидированные данные в недостаточной мере отражают исследуемые бизнес-процессы. Если обнаружено, например, что данных недостаточно для всестороннего описания предметной области, то для решения проблемы необходимо использо-вать методы обогащения данных. Много реже ока-зывается, что объем данных избыточен, т. е. часть их иррелевантна по отношению к исследуемой предметной области, и нужно принимать меры по сокращению размерности исходного множества данных, уменьшая количество признаков и/или число их значений.

Такие факторы, как шумы данных, аномаль-ные значения, противоречивые и дублирующие записи и пропуски, обусловливают проблемы ка-чества данных, которые относят к аналитическому уровню. Однако следует учитывать, что для него

весьма характерна субъективность оценки качест-ва данных. Так, шум обычно проявляется в виде быстрых изменений значений ряда данных (ска-жем, объемов ежедневных продаж товара опреде-ленного вида), мешающих выявить общие законо-мерности и тенденции. Но то, что даже для одного и того же аналитика в одной ситуации будет про-сто шумом, в другом случае может считаться цен-ной информацией.

С аномалиями тоже не все так просто, по-скольку бывает довольно трудно определенно ут-верждать, являются ли они лишь ошибками опера-торов или отражают реальные события, исключе-ние которых ведет к потере важной информации. Наконец, идентификацию дублирующих записей нужно проводит весьма тщательно, ведь вполне вероятно, что два клиента с одинаковыми наимено-ваниями и с разными адресами – это, на самом деле, совсем разные фирмы, в чем можно убедиться, до-полнительно сравнив их банковские реквизиты.

К техническому уровню принято относить проблемы, связанные с нарушениями в структуре данных, их целостностью и полнотой, некоррект-ностью форматов и кодировкой и т. п., что мешает интегрированию данных, их загрузке в ХД и в аналитические системы. Подобные проблемы дос-таточно просто выявляются по формальным при-знакам и ликвидируются.

Рассмотренная классификация проблем каче-ства данных важна и для того, чтобы определиться с местом борьбы с ними. Проблемы технического уровня решаются только в ходе ETL-процесса, местом борьбы с проблемами аналитического уровня могут быть источники данных, ETL-про-цессы и аналитические системы, а проблемы кон-цептуального уровня потребуют доработки страте-гии сбора данных и/или аналитических процессов. В любом случае требуется внимание к проблемам каждого уровня, ведь, например, если остались проблемы концептуального уровня, то анализ на-копленных данных оказывается совершенно бес-смысленным, даже если они абсолютно коррект-ны. Наличие в данных технических проблем, ка-кую бы ценную информацию эти данные не со-держали, просто не позволит предоставить ее ана-литику, поскольку такие данные невозможно за-грузить ХД. Напротив, данные, некорректные с точки зрения анализа, дойдут до аналитика, но вряд ли обрадуют его, поскольку не могут обеспе-чить значимые и достоверные результаты при ис-пользовании даже самых развитых аналитических технологий.

Что же касается конкретных технологий оценки качества данных, то вполне естественное стремление разработчиков ИАС минимизировать трудозатраты при повышении качества данных делает актуальным широкое использование так называемого профайлинга данных, в процессе ко-торого анализируется следующая информация: тип, длина, шаблон и диапазон допустимых значе-




ний каждого атрибута (поля). Однако если объем исходных данных не слишком большой или среди них можно заранее определить наиболее значимую информацию, то для оценки качества данных не следует пренебрегать визуальными методами, ис-пользуя для этого как встроенные средства визуа-лизации, так и дополнительные программные ин-струменты. Конечно, «камнем преткновения» ста-новятся трудно формализуемые ошибки, выявляе-мые с помощью более изощренных методов. Эти методы обычно требуют четких знаний о том, ка-кими должны быть качественные данные, что да-леко не всегда можно определить заранее. Именно в подобных случаях, когда нет каких-либо типо-вых решений, требуется не только профессиона-лизм, но и творческий подход, поиск неординар-ных ходов по решению весьма нетривиальной за-дачи повышения качества данных. Наконец, нико-гда не стоит забывать и о таких простых, но доста-точно эффективных способах борьбы за качество данных, как наличие четких, однозначно пони-маемых технологических инструкций по вводу данных, поощрение сотрудников, допустивших наименьшее число ошибок, а также дублирование каналов ввода данных.

Заключение Повышение качества данных – одна из наибо-

лее важных и в то же время довольно сложных

(в связи с трудностями формализации) задач ИАС, поскольку набор факторов, влияющих на качество данных, весьма разнообразен и может в процессе эксплуатации ИАС постоянно изменяться. Поэто-му формированию и систематической модифика-ции методики оценки качества используемых для анализа данных необходимо уделять большое внимание, поскольку именно она является основой для выбора места и технологии доведения качест-ва данных до требуемого в конкретной ситуации уровня.


1. Ханк, Д.Э. Бизнес-прогнозирование: пер. с англ. / Д.Э. Ханк, Д.У. Уичерн, А.Д. Райтс. – 7-е изд. – М.: Издат. дом «Вильямс», 2003. – 651 с.

2. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А.А. Барсегян и др. – 2-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 384 с.

3. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин. – СПб.: Питер, 2009. – 624 с.

4. Прикладная информатика: учеб. пособие / под ред. В.Н. Волковой и В.Н. Юрьева. – М.: Фи-нансы и статистика: Инфра-М, 2008. – 768 с.

5. Ревякин, С.А. О важности качественной ин-формации для принятия управленческих решений. – http://www.global-katalog.ru/cncat_jump.php?13146




1Мировые финансово-экономические кризи-сы, увеличивающие неопределенность в управле-нии экономикой и всеми другими сферами дея-тельности, а также усложнение социально-полити-ческого и хозяйственно-экономического взаимо-действия в мире [1, 2] привели к тому, что указан-ные факторы стали играть все более важные роли в развитии общества.

Управление промышленными предприятиями, особенно теми, которые продают свою продукцию за рубежом, в условиях глобализации мирового рынка, усложнения хозяйственных связей, а также международной политической и экономической нестабильности становится все более сложной за-дачей, от правильного или неверного решения ко-торой зависят не только доходы владельцев ком-пании, но и перспективы ее дальнейшего развития.

На систему управления предприятием, ис-пользование тех или иных управленческих подхо-

Коренная Кристина Александровна – соискатель, Южно-Уральский государственный университет; заместитель генерального директора ОАО «Кузнецкие ферросплавы» по экономике и финансам, [email protected] Логиновский Олег Витальевич – д-р техн. наук, профес-сор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафед-рой информационно-аналитического обеспечения управле-ния в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Максимов Александр Александрович – д-р техн. наук, генеральный директор ОАО «Кузнецкие ферросплавы», [email protected]

дов и приоритетов все большее влияние оказыва-ют процессы, происходящие в мировой экономике. К ним относятся прежде всего различного рода финансовые, экономические и политические кри-зисы.

Не учитывать их характер, значение и влия-ние на положение дел на мировом и отечествен-ном рынках не может себе позволить ни одна ком-пания на планете. 2

Наступило время, когда большинству отече-ственных компаний необходимо избавиться от иллюзий того, что можно оставаться на плаву, не развивая и не модернизируя производство, отка-заться от существующих ныне необъективных от-четов и приукрашенных рейтингов; и трезво оце-нить возможности конкурентоспособности своего бизнеса в жесткой борьбе корпораций за выжива-ние. Для владельцев и руководителей отечествен-ного бизнеса погоня за прибылью и личным благо-

Korennaya Kristina Alexandrovna – degree-seeking student, South Ural State University; Deputy General Director for Economics and Finance of JSC “Kuznetskie Ferroalloys”; [email protected] Loginovskij Oleg Vitalevich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, Head of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; [email protected] Maksimov Alexandr Alexandrovich – Doctor of Science (Engineering), General Director of JSC “Kuznetskie Ferroal-loys”; [email protected]

УДК 651.01(075.8)+658.1-50(075.8)

НОВЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ПРОМЫШЛЕННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНОЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов

THE NEW APPROACH TO MANAGEMENT OF INDUSTRIAL ENTERPRISES IN THE GLOBAL FINANCIAL AND ECONOMIC INSTABILITY K.A. Korennaya, O.V. Loginovskij, A.A. Maksimov

В статье представлен новый подход к управлению промышленными предпри-ятиями в условиях глобальной финансово-экономической нестабильности, а такжеприведены основные идеологии построения систем управления для промышленныхкорпораций.

Ключевые слова: подход к управлению, топ-менеджер, глобализация, принятие управ-ленческих решений.

A new approach to the management of industrial enterprises in conditions of global fi-nancial-economic instability is presented. The basic ideology of control systems building forindustrial corporations is prorosed.

Keywords: approach to management, top manager, globalization, management decision.




состоянием должна уступить место главным стра-тегическим приоритетам промышленных компа-ний, связанных с технологическими, экономиче-скими и информационно-управленческими со-ставляющими, в основе которых должно нахо-диться эффективное управление важнейшими фак-торами производства.

Тем не менее российские промышленные предприятия в своих управленческих приоритетах исходят из различных идеологий.

На рис. 1 отображены три основные идеоло-гии управления промышленным предприятием, под которые в принципе могут быть дифференци-рованы все системы управления российских про-изводственных корпораций.

Первая из этих идеологий может быть названа классикой управления. Сюда относятся все клас-сические подходы и школы управления западного менеджмента: системный, процессный и ситуаци-онный подходы; классическая и поведенческая школы, школы научного управления, человече-ских отношений, количественного анализа и др., а также различного рода сочетания перечисленных подходов и школ. К классике управления следует отнести разнообразные теории лидерства и прак-тически все разработки западных ученых по про-блемам управления предприятиями и организа-циями, включая концепции «бережливого произ-водства», McKinsey, Кайдзен, теорию ограничений и т. п.

Все зарубежные промышленные предприятия и корпорации в создании и развитии своих собст-венных систем управления основываются именно на указанной группе идеологий. Многие россий-ские производственные компании и даже круп-нейшие холдинги (РУСАЛ, ЕвразХолдинг и др.) построили свои системы управления в полном со-ответствии с классическими рекомендациями за-падного менеджмента.

Вторая из указанных идеологий построения системы управления промышленным предприяти-ем может быть названа рудиментарной. Уже само название этой идеологии определяет ее сущность, а именно использование сохранившихся со времен командно-административной экономики устарев-ших, отживших подходов и принципов управления и организации производственной деятельности промышленных предприятий.

Разумеется, что современные условия ведения бизнеса, выхода многих российских компаний на зарубежные рынки, привязки курса рубля к миро-вым резервным валютам, а главное необходимости обеспечить конкурентоспособность производимой продукции делают указанную идеологию построе-ния системы управления для компаний, ее исполь-зующих, совершенно неэффективной и абсолютно бесперспективной. Таким образом, промышлен-ные предприятия, продолжающие двигаться в фарватере «совдеповских» подходов к управле-нию производством, обречены на банкротство или

поглощение. Мир и Россия, в том числе со времен распада СССР, кардинально изменились и будут меняться и далее с все нарастающей интенсивно-стью.

Многие собственники и руководители про-мышленных предприятий, которые поняли, что не только рудиментарные системы управления про-изводственными корпорациями, но и классические системы, реализующие в управлении компаниями сугубо западные подходы, в условиях практики отечественного бизнеса не могут обеспечить про-мышленным предприятиям высокоэффективное руководство. В этой связи некоторые владельцы промышленных корпораций попытались увязать сложившиеся в их компаниях системы управления с изменившимися условиями ведения бизнеса.

Одной из немногих попыток создать новую, отвечающую требованиям времени систему управления предприятием, которая бы позволяла не только обеспечивать эффективность произ-водств, но и давала возможности для их развития, как в близком, так и в отдаленном будущем, стала разработка нового подхода к управлению про-мышленным предприятием в ОАО «Кузнецкие ферросплавы».

Концепция данного подхода констатировала, во-первых, что ни одна из западных теорий ме-неджмента не позволяет в условиях становления российской рыночной экономики успешно управ-лять предприятиями. Это, в частности, связано с тем, что западные подходы и школы управления формировались не одновременно, а имеют более чем столетнюю историю. Появление каждой новой школы или управленческого подхода становилось значительным событием не только для теории, но и для практики управления.

Характерно, что идеи новых школ и подходов, в сущности, отвергали достижения предшествую-щих и претендовали как бы на своеобразную управленческую панацею. Но уже следующая управленческая концепция снова опровергала гос-подствующую. Нельзя не признать при этом, что теоретики западного менеджмента, создавая новые концепции, достаточно емко и разносторонне ос-вещали недостатки предшествующих. Например, критикуя школу человеческих отношений, предста-вители поведенческой (бихевиористской) школы совершенно справедливо указывали, что хорошие отношения между работниками всех управленче-ских звеньев в коллективе никак не могут служить гарантией успешной работы предприятия в целом. Значительно позже, разрабатывая идеи ситуацион-ного управления, его авторы абсолютно правильно отметили недостатки господствующего раннее сис-темного подхода к управлению. В частности, ос-новной результат системного подхода, состоящий в системном понимании структуризации всех управ-ленческих уровней на предприятии, тем не менее, не позволяет определить или предложить конкрет-ные наиболее эффективные механизмы управления


Новый подход к управлению промышленными предприятиями в условиях глобальной финансово-экономической нестабильности


Рис.

1. О

снов

ные ид

еоло

гии по

стро

ения

сис

тем

упр

авле

ния в пр

омышле

нных пр

едпр

иятиях

и корп

орац

иях Ро

ссий

ской

Фед

ерац

ии




ими. В свою очередь, критика ситуационного под-хода утверждает, что последний ориентирован уже по самому своему названию лишь на оперативное принятие решений в той или иной сложившейся ситуации и не может сформировать обоснованных прогнозов и стратегий развития компании, пусть даже на краткосрочную перспективу.

Во-вторых, концепция нового подхода к управлению промышленным предприятием, изло-женная в данной статье, объединила миссию, цели и задачи управления компанией с такими воздей-ствующими на нее процессами внешней среды, как глобализация, формирование новой геоэконо-мической конфигурации планеты, усиление и ук-рупнение транснациональных корпоративных структур, всеобщая модернизация на основе но-вейших промышленных технологий, междуна-родное хозяйственное и правовое регулирование, создание всемирных коммуникационных и ин-формационных сетей и систем и т. п.

Сегодня многие российские промышленные предприятия и производственные корпорации не просто работают на зарубежных рынках, значи-тельное количество таких предприятий открыло свои представительства практически во всех ре-гионах и государствах, которые являются потре-бителями их продукции. Миссии этих предпри-ятий, цели и направления производственной дея-тельности стали фактически неотделимы от по-требностей мировой экономической конъюнкту-ры. Более того, многие российские промышленные предприятия подавляющую часть производимой ими продукции продают именно за рубежом. К примеру, ОАО «Кузнецкие ферросплавы», выпус-кающие 600 тыс. т. ферросилиция в год (что, ко-нечно, меньше, чем суммарная производитель-ность ферросплавных предприятий Китая – круп-нейшего в мире производителя ферросилиция, выпускающего и потребляющего в основном внутри страны 450 тыс. т. ферросилиция в месяц), занимают порядка 40 % рынка ферросилиция США, 60 % рынка Японии и около 50 % рынка Европы. Поэтому для промышленных предпри-ятий, ориентированных для производства и про-дажи продукции на зарубежных рынках, факторы внешнеэкономического и политического характера (или в терминологии ситуационного подхода – внешние ситуационные переменные) приобретают для управления компанией не менее важное значе-ние, чем российские внутриэкономические и поли-тические факторы, а также факторы, прямым не-посредственным образом воздействующие на предприятие.

Чтобы гибко и эффективно работать в таких условиях, отечественным промышленным пред-приятиям необходим новый подход к управлению, который дал бы возможность развивать предпри-ятия не только в периоды стабильного развития мировой экономики, но и в периоды финансово-экономической нестабильности или мировых кри-

зисов, вызванных различными причинами. Имен-но такой подход и был разработан авторами.

Его сущность состоит в том, что промышлен-ное предприятие должно развиваться в любые пе-риоды, переживаемые отечественным бизнесом и мировой экономикой в целом, с той лишь разни-цей, что в периоды стабильности или нестабиль-ности технологии управления компаниями долж-ны кардинальным образом отличаться между со-бой.

На рис. 2 представлена укрупненная схема управления промышленным предприятием, кото-рую целесообразно использовать в период ста-бильного развития отечественного бизнеса и ми-ровой экономики в целом.

Как видно из рис. 2, в периоды стабильности промышленное предприятие может выстраивать свою миссию, цели и концепцию развития, вклю-чая стратегии по различным направлениям дея-тельности, не только на краткосрочную, но и уда-ленные перспективы, причем собственники пред-приятия, сформировав совместно с его руково-дством указанные стратегии, могут позволить себе доверить в значительной части их реализацию и непосредственное управление предприятием вы-сококвалифицированному топ-менеджеру, осуще-ствляя лишь ежемесячный или подекадный кон-троль за работой компании.

Делегирование целого ряда полномочий по принятию управленческих решений от владельцев к топ-менеджеру предприятия вполне оправданно тем, что опытный и профессионально компетент-ный управляющий в периоды стабильного посту-пательного развития мировой экономики может без дополнительных консультаций с владельцами корпорации, с помощью имеющихся в его распо-ряжении аналитических служб сформировать про-гноз динамики производства и продаж на опреде-ленную перспективу и достаточно корректно рас-считать возникающие при этом риски.

Однако в периоды нестабильности глобально-го рынка, мировых финансово-экономических кризисов применять подобную схему управления промышленным предприятием зачастую затрудни-тельно. Это связано с тем, что многие факторы косвенного воздействия на предприятия в услови-ях стабильного развития экономики, в периоды финансово-экономических кризисов и возникно-вения глобальной экономической нестабильности в мире начинают оказывать не косвенное, а прямое непосредственное воздействие на работу промыш-ленных предприятий, в особенности на их экс-портно-ориентированную часть.

Для экспортно-ориентированных ферросплав-ных производств, к примеру, подобная ситуация усугубляется тем, что данный тип производства является непрерывным. Печи по производству ферросилиция нельзя остановить полностью, они должны работать независимо от того, будет ли их продукция востребована покупателями или нет.




Рис.

2. У

крупненн

ая схема упра

вления

про

мышле

нным

пре

дпри

ятие

м, котор

ую цел

есоо

бразно

исп

ользов

ать

в пери

од стаби

льно

го разви

тия отечественно

го бизнеса

и мир

овой

эконо

мики в це

лом




В результате возникает ситуация, когда производ-ства не могут быть остановлены и компания про-должает нести затраты на сырье и материалы, зара-ботную плату работникам, электроэнергию, транс-портное и техническое обслуживание производств и т. д. Все указанные расходы, таким образом, ло-жатся на собственников компании, и пока кризис не закончится и мировые рынки снова не начнут приобретать продукцию предприятия, владельцы корпорации вынуждены брать на себя основное бремя по принятию управленческих решений, при-чем не только стратегического, но и оперативного характера.

Для понимания всей сложности управления крупным экспортно-ориентированным промыш-ленным предприятием в условиях мировых фи-нансово-экономических кризисов очень важно то, что для таких предприятий в указанные периоды невозможно найти эффективных вариантов пове-дения. Любой из выбранных вариантов для пред-приятия будет заведомо убыточным. Вопрос вы-бора наиболее приемлемого для компании вариан-та поведения связан с оценкой больших или меньших потерь, которые будет нести предпри-ятие в случае выбора того или иного варианта своего поведения в условиях неопределенности. С наступлением мирового финансово-экономи-ческого кризиса международные рынки начинают вести себя настолько непредсказуемо, что состав-ление прогнозов их динамики становится крайне затруднительным делом. Очень трудно предви-деть, какие из ежедневно меняющихся факторов внешнего воздействия могут оказать на предпри-ятие наибольшее влияние. В этих условиях даже выдающиеся топ-менеджеры не должны без согла-сования с владельцами компании принимать ре-шения о том, как предприятию следует действо-вать даже в самой краткосрочной перспективе. А от выбора того или иного варианта поведения предприятия зависят напрямую размеры потерь, которые оно будет нести. В столь сложных управ-ленческих ситуациях не исключены и ошибки в выборе вариантов поведения компании. В подоб-ных случаях владельцы совместно с топ-менеджерами обязаны откорректировать выбран-ную линию поведения и вернуться к наиболее приемлемому варианту.

Таким образом, управление деятельностью промышленного предприятия в периоды глобаль-ной нестабильности должно обладать гораздо большей степенью гибкости, чем в периоды ус-тойчивого роста мировой экономики. Обеспечение подобной гибкости накладывает на руководителей промышленных предприятий не только повышен-ную ответственность, но и обязанности по предос-тавлению собственникам компании всех возмож-

ных вариантов ее поведения в быстро меняющихся обстоятельствах, а также по подготовке предложе-ний по выбору наиболее приемлемых вариантов на основе комплексного анализа прогнозных, техни-ко-экономических показателей работы предпри-ятия и уровня финансово-экономических потерь.

Наглядной иллюстрацией указанного является рис. 3, отражающий масштаб пропорций в объемах принимаемых управленческих решений со сторо-ны собственников компании и наемных топ-менеджеров для непосредственного управления предприятием.

Как видно, в периоды стабильного развития владельцы компании могут основную нагрузку по принятию управленческих решений делегировать топ-менеджеру, контролируя их эффективность по необходимости.

В периоды мировой финансово-экономи-ческой нестабильности и значительного падения спроса на продукцию руководство промышленно-го предприятия должно работать с гораздо боль-шей нагрузкой.

Во-первых, оно должно обеспечить повсе-дневную деятельность всех подразделений и служб промышленного предприятия, непрерыв-ную работу производственных агрегатов, мате-риально-техническое снабжение производств, выплату заработной платы всем работникам компании, а также арендные платежи, расчеты предприятия за электроэнергию, налоговые вы-платы, оплату железнодорожных и автотранс-портных перевозок, ремонтных работ и т. д. Во-вторых, руководство промышленного предпри-ятия должно предоставлять в оперативном ре-жиме его владельцам достаточно полный и каче-ственный объем информации об изменениях си-туаций на внешних рынках, внутризаводской динамики, прогнозах их изменения вместе с рас-считанными возможными вариантами поведе-ния компании и предложениями по выбору наи-более приемлемых из них.

Следует отметить, что не только ведущие ме-неджеры предприятия работают с большей нагруз-кой и повышенной ответственностью в периоды кризиса. Собственники компании в режиме прак-тически каждодневного диалога с первыми руко-водителями предприятия также вынуждены осу-ществлять принятие управленческих решений из состава подготовленных и экономически обосно-ванных вариантов.

В этой связи собственники предприятия осу-ществляют полный контроль за всеми основными управленческими решениями по работе компании, движением финансовых потоков и даже за опера-тивным управлением наиболее важными бизнес-процессами.




Таким образом, в периоды финансово-эконо-мических кризисов идеология управления произ-водственной корпорацией, базирующаяся на личностно-концептуальном и проблемно-ориенти-рованном подходах, должна смениться другой – раз-работанной авторами, новой идеологией управления компанией – прогнозно-адаптивным подходом к управлению промышленным предприятием, кото-рый позволяет предприятию продолжать работать в условиях глобальной финансово-экономической нестабильности.

Основным управленческим инструментарием прогнозно-адаптивного подхода к управлению промышленным предприятием является обеспече-ние гибкости управления компанией посредством системы экономических рычагов, которые должны воздействовать на все бизнес-процессы упреж-дающим образом, то есть не давая негативным тенденциям развиться до прогнозных состояний.

Использование экономических рычагов, опе-режающих возникновение негативных ситуаций или адаптационное управление предприятием на основе формируемых информационно-аналити-ческим центром корпорации экономических про-гнозов, в сущности, и является главной идеей про-гнозно-адаптивного подхода к управлению пред-приятием в условиях глобальной экономической нестабильности.

Если в периоды стабильного роста показателей мировой экономики (включая страны, являющиеся основными покупателями продукции отечествен-ных компаний) основной целью производственных корпораций является промышленный рост, обеспе-чивающий наращивание прибыли и высокую до-ходность компании, то в условиях глобального снижения покупательной способности мирового рынка цель промышленного предприятия карди-нально меняется: необходимо обеспечить выжи-ваемость компании, сохранение ее производствен-ного и ресурсного потенциалов за счет минимиза-ции совокупных потерь предприятия, продолжаю-щего функционировать в кризисные периоды.

Использование двух указанных подходов (или идеологий) к управлению промышленным пред-приятием дает возможность последнему в периоды экономического роста крупнейших мировых дер-жав, являющихся основными потребителями его продукции, работать с максимальной производи-тельностью и наивысшей прибыльностью. Именно зарабатывание денег в условиях высоких и даже очень высоких цен на продукцию предприятия (например, ферросилиций, выпускаемый отечест-венными заводами) дает возможность собственни-кам промышленных компаний обеспечить высо-кую доходность принадлежащих им производств, а также хорошие заработки для всех трудящихся на предприятии. Все усилия руководства компа-нии и трудового коллектива в целом должны быть направлены на увеличение производства и про-даж. В эти периоды топ-менеджеры предприятий должны отложить на будущее все идеи о реконст-рукции и модернизации производств. Работа кол-лектива предприятия должна идти под лозунгом «Максимум прибыли и продаж». Сформирован-ный в периоды высокой покупательной способно-сти мирового рынка значительный финансовый задел, полученный владельцами корпорации, по-зволяет не только обеспечить работу предприятия в кризисные периоды (когда предприятие работает зачастую на пополнение склада готовой продук-ции), но и заняться реконструкцией, модернизаци-ей и расширением производства. Осуществление всех подобных работ в кризисные периоды обхо-дится предприятиям значительно дешевле, чем в периоды высокого экономического роста мировой экономики. Поэтому развитие и модернизацию предприятий наиболее выгодно производить именно в эти периоды, когда цены на строитель-ные материалы, техническое оборудование и все другие услуги фирм, занимающихся реконструк-цией имеющихся и созданием новых производст-венных объектов, печей и цехов, наиболее низкие.

В периоды мировых финансово-экономи-ческих кризисов собственники корпораций могут

Рис. 3. Объем принятия управленческих решений собственниками и топ-менеджерами промыш-ленных предприятий в периоды: а) стабильного развития экономики; б) мировых финансово-экономических кризисов




Рис.

4. У

крупненн

ая схема упра

вления

про

мышле

нным

пре

дпри

ятие

м в

перио

ды нестаби

льно

сти глоб

альн

ого ры

нка

и мир

овых фин

ансо

во-эконо

мич

еских кризис

ов




Рис. 5. Блок-схема алгоритма подготовки и принятия управленческих решений при использовании прогнозно-адаптивного подхода управления предприятием




с гораздо меньшими затратами позволить себе предпринять усилия по приобретению новых про-мышленных объектов, предприятий, производящих сырье, а также объектов и сооружений транспорт-ной инфраструктуры, обеспечивающей перевозки для корпорации. Именно подобным образом дейст-вовали китайские промышленные корпорации в период недавнего и до сих пор еще не окончивше-гося мирового финансово-экономического кризиса.

На рис. 4 представлена укрупненная схема управления промышленным предприятием в пе-риоды нестабильности глобального рынка или мировых финансово-экономических кризисов.

Блок-схема алгоритма выработки управлен-ческих решений при использовании прогнозно-

адаптивного подхода к управлению промышлен-ным предприятием приведена на рис. 5.


1. Логиновский, О.В. Динамика глобального ми-ра / О.В. Логиновский. – М.: Изд-во «Машинострое-ние-1», 2011. – 1152 с.

2. Коренная, К.А. Мировой финансовый экономический кризис и интересы отечествен-ного бизнеса / К.А. Коренная, А.А. Максимов // Научные труды «Развитие информационного общества и информационное обеспечение адми-нистративной реформы в субъектах Россий-ской Федерации». – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ: ЦНТИ, 2009.




1Решение задачи оптимизации управления термообработкой изделий в пространстве пара-метров подсистем сырьевого передела и термооб-работки с целевой функцией – прочностью изде-лий – следует искать в области определения iD .

Предлагается алгоритм решения задачи оптимиза-ции методом перебора номинальных векторов па-раметров управления нU при фиксированных те-

кущих компонентах векторов подсистемы сырье-вого передела нХ , принадлежащих соответствую-

щей области нечувствительности iD в пределах

градации марочной прочности изделий. Этот алго-ритм для большого класса задач оптимизации имеет приемлемую трудоемкость и всегда приводит к це-ли. Он представляется в модифицированном виде на основе методики, изложенной в работе [1].

Задача оптимизации представлена в следую-щем виде: найти максимум целевой функции, или эффективности управления,

1 2( , ) [ ( , ), ( , ),..., ( , )] mF x u F y x u y x u y x u , (1)

при ограничениях

1 2( , ) , ( 1, ) j j jy y x u y j m , (2)

Глухов Владимир Николаевич – д-р техн. наук, профес-сор кафедры систем управления, Южно-Уральский госу-дарственный университет; [email protected]

1 2 1 2, , x x x u u u (3)

где 1 2( , ,..., )х x x – вектор параметров подсисте-

мы сырьевого передела; 1 2 3( , , )u u u u – вектор

параметров подсистемы термообработки; ( , )jy х u –

j-й выходной параметр, характеризующий качест-во изделий (прочность, однородность прочности, морозостойкость, влагопоглощение, долговеч-ность изделий); 1 jy и 2 jy задают допуски на вы-

ходные параметры; m – число выходных парамет-

ров; 1х и 2x , 1u и 2u – векторы ограничений на

значения параметров подсистемы сырьевого пере-дела и термообработки, накладываемые из техно-логических соображений.2

Ограничения (2) и (3) в пространстве пара-метров дают область, определяющую допустимые вариации параметров, которая является областью

определения целевой функции ( , ).F х u Ограниче-

ния (3) образуют в пространстве параметров u n -мерный гиперпараллелепипед 0B , в котором

Glukhov Vladimir Nikolaevich – Doctor of Science (Engi-neering), Professor of Control Systems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 697.3.52

АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕРМООБРАБОТКОЙ КОМПОЗИЦИОННЫХ ИЗДЕЛИЙ МЕТОДОМ ПЕРЕБОРА НОМИНАЛЬНЫХ ВЕКТОРОВ В ОБЛАСТЯХ КАЧЕСТВАВ.Н. Глухов

ALGORITHM OF THE DECISION OF PROBLEMS OF OPTIMIZATION OF MANAGEMENT OF HEAT TREATMENT OF COMPOSITE PRODUCTS BY A METHOD OF SEARCH OF NOMINAL VECTORS IN QUALITY AREAS V.N. Gluhov

Излагается новый метод принятия решений в диалоговых системах управлениямногостадийными технологическими процессами производства композиционных изде-лий в условиях неопределенности, основанный на аппроксимации гиперпараллелепи-педами областей взаимопоглощения линий равного значения целевой функции в плос-кости режимных параметров.

Ключевые слова: управление, гиперпараллелепипед, метод.

A new method of decision-making in dialog systems under uncertainty is presented. Themethod is adopted for multistage composite material process control and based on the approx-imation by hyperparallelepipeds of mutual absorption areas of objective function contourlines. The objective function depends on the process parameters.

Keywords: management, giperparallelepiped, method.


98

содержит

области к

В эформули

(F x

где нxчений пала, опреддля текуподсисте

При

значение

Рис. 1. Офункц

изо

тся область D

качества нiD

этих опредеируется следу

* *, ) maxн нx u F

1 2( , ,...,н н нnx x x

араметров поделяемый поущей технолоемы термообр

и этом (нхе параметра;

Область взаимции при парам

Рис. 3. Облаолиний целев

сырьев

нiD . На рис. 1

.

елениях задаующим образ

( , )н нF x u ,

) – вектор н

одсистемы сыо методу [2] иогической сиработки.

) н нx x , гд

нx – помех

мопоглощенияметрах сырьев

асть взаимоповой функции пвого предела

1–6 представ

ача оптимиззом: найти

номинальных

ырьевого пери фиксированитуации на в

де нx – расче

ха, накладыва

я изолиний цевого предела

оглощения при параметраx11–x15

лены

зации

(4)

х зна-

реде-нный входе

етное

аемая

пр

са

нирован

па

то

прна

ву

iDде

елевой x1–x5

Рис.фу

ах

ри функциони

; 1 2( , н ннu u u

ий параметроость нагрева, ния, длительнПоиск оп

араметров нас

ре нх , при

редлагается пальных векто

ующей област

i в пределах

ляемой нерав

. 2. Область вункции при па

Рис. 4. Оизолиний це

сыр

Вестни

ировании тех

2 3, )н нu – вект

ов подсистемыуровень темпность изотермптимального

стройки *нu п

котором вы

проводить меоров нu , при

ти допустимомарочной пр

венствами (2

заимопоглощараметрах сыр

Область взаимелевой функцирьевого преде

В


хнологическо

ор номиналь

ы термообрапературы термической выдноминально

при фиксиров

ыполняется у

етодом переинадлежащих

ой вариации рочности изд

) и (3). Идея

щения изолинирьевого преде

мопоглощенияии при парамеела x16–x20

В.Н. Глухов

№ 23, 2012

ого процес-

ьных значе-

аботки (ско-рмостатиро-держки). ого вектора

ванном век-

условие (4),

бора номи-х соответст-

параметров делий, опре-

алгоритма

ий целевой ела x6–x10

я етрах


Алгоритм решения задачи оптимизации управления термообработкой композиционных изделий…


перебора векторов * нн iu D при фиксированных

текущих векторах нх заключается в следующем. В

множестве значений вектора u , определяемом брусом, выделяется подмножество значений

0нu B по следующему принципу: в это множест-

во входят только такие векторы, значение каждой компоненты которых есть номинальное значение режимного параметра (скорость нагрева, уровень температуры термостатирования, длительность изотермической выдержки), определяемое путем построения области взаимного поглощения линий равного значения прочности в пределах одной марки изделий или узкого интервала ее варьиро-

вания. Обозначим подмножество нiD (рис. 7).

Тогда

1 2 1 2/ , / , 1, н н н н нi i i i i i i i iD x x x x u u u u i n , (5)

где нiх – номинальное значение i-й компоненты

вектора параметров подсистемы сырьевого преде-

ла с учетом нiх в текущей технологической си-

туации; нiu – номинальное значение i-й компонен-

ты вектора режимных параметров подсистемы термообработки.

Задание подмножества нiD номинальных зна-

чений параметров ( 1, )нiu i n существенно сужает

область поиска решения инвариантного к соотно-

шению векторов нiх на входе подсистемы термо-

обработки. Общее число всевозможных комбина-ций номинальных значений параметров, образую-щих номинальные векторы нu и принадлежащих

области нiD взаимного поглощения линий равного

значения целевой функции (5), равно:

1

n

ii

N N , (6)

где iN – число номинальных значений i-го пара-

метра, которое он может принять в интервале

1 2,i ix x . Так как N резко возрастает с ростом чис-

ла параметров n и ( 1, )iN i п , то перебор боль-

шого количества точек 0 ннu D и вычисление в

каждой из них выражений (1) и (2) представляет очень трудоемкую с вычислительной точки зрения задачу. Поэтому предлагается перебирать не все точки нu , а только те из них, которые принадле-

жат области взаимного поглощения нiD линий

равного значения целевой функции (в которых удовлетворяются неравенства (2)), и небольшое количество точек, непосредственно примыкающих к границе этой области. Вычисление критериев

качества (2) в остальных точках подмножества 0нD

заменяется операциями логического сравнения, позволяющими судить, принадлежит ли данная

точка области нiD . Это достигается с помощью

логической матрицы, которая соответствует мат-рице номинальных значений параметров, обра-

зующих подмножество 0нD . Она имеет такую же

размерность, и каждый элемент ее может прини-мать значение либо равное 1, если соответствую-

щий вектор нн iu D , либо 0, если н

н iu D .

В иллюстрации перебора номинальных векто-

ров нu (рис. 7), принадлежащих области нiD , кре-

стиками и черными точками обозначены места, в которых производится проверка принадлежности

Рис. 5. Область оптимальных номиналов управлений по критерию для соотношений параметров сырьевого

передела на основных уровнях в ситуациях 1 22С С

Рис. 6. Область оптимальных номиналов управлений по критерию для соотношений параметров сырьевого

передела на основных уровнях в ситуациях 23 43С С


В.Н. Глухов


вектора нu области нiD . Черные точки принадле-

жат области нiD . Для этих точек соответствующие

элементы первой строки логической матрицы рав-ны 1, а остальные элементы – 0. В точках, обозна-ченных кружками без крестиков, критерии качест-ва не вычислялись. Более подробно работа с мат-рицей номинальных значений параметров и с со-ответствующей ей логической матрицей состоит в следующем. Перебор номинальных векторов нu

начинается из исходной точки 0 0( ) н н нu D u u ,

поэтому первоначально логическая матрица имеет вид: элементы в каждой строке матрицы с номе-рами, которые соответствуют номинальным зна-

чениям параметров исходного вектор 0нu в матри-

це номинальных значений, равны 1, а остальные элементы – 0.

Рис. 7. Подмножество номиналов режимных параметров

На первом этапе изменяется первый элемент

вектора нu сначала в сторону увеличения, затем –

уменьшения. Перед этим просматривается первая строка логической матрицы. Просмотр начинается с элемента, соответствующего вектору нu , при

котором произошло обращение к первому этапу, в сторону увеличения номера элементов строки, что соответствует увеличению первого элемента век-торов нu . Значение его определяется соответст-

вующим элементом первой строки матрицы номи-нальных значений параметров. При просмотре определяется номер первого элемента строки мат-рицы, равного единице, что указывает на то, что соответствующий номинальный вектор нu может

принадлежать области нiD . Если принадлежит, то

соответствующему элементу первой строки логи-ческой матрицы присваивается значение, равное 1,

и проверяется, принадлежит ли области нiD сле-

дующий вектор нu , соответствующий увеличен-

ному на единицу номеру первой строки логиче-ской матрицы, и т. д., пока не будет сделан пере-бор всех элементов строки с номерами, большими исходного, или пока не встретится номер, для ко-

торого нн iu D . В этом случае соответствующему

элементу первой строки матрицы присваивается значение, равное нулю, и просматриваются остав-шиеся элементы. Иначе говоря, продолжают про-цедуру, описанную в начале этого этапа. Если все последующие элементы строки окажутся равными нулю, то начинается просмотр в сторону умень-шения номеров от исходного (проверка на принад-

лежность области нiD векторов нu , соответст-

вующих нулевым элементам первой строки логи-ческой матрицы, не производилась), что будет со-ответствовать уменьшению первого элемента век-тора нu .

Просмотр элементов строки и проверка при-

надлежности области нiD векторов нu произво-

дится по алгоритму, аналогичному вышеописан-ному. Просмотр в сторону уменьшения номеров начинается и тогда, когда при первом просмотре в сторону увеличения все элементы первой строки логической матрицы оказываются равными нулю. Этап I заканчивается, когда будут построены все элементы строки 1 логической матрицы. При этом

в ней нули, соответствовавшие векторам нн iu D ,

заменяются на единицы, а единицы, соответство-

вавшие нн iu D , на нули.

Элементу 1 вектора 01нu присваивается ис-

ходное значение 01нu . На этапе II изменяется эле-

мент 2 вектора нu вначале в сторону увеличения,

затем – уменьшения. При этом перед каждым ша-гом проверяется строка 1 логической матрицы. Если не все элементы ее равны нулю, то соверша-ем очередной шаг этапа II – увеличиваем (умень-шаем) элемент 2 вектора нu и смотрим, равен ли

единице элемент строки 1 логической матрицы,

соответствующий номеру исходного элемента 01нu .

Если равен, то проверяем принадлежность вектора

нu области нiD . Если он ей принадлежит, то соот-

ветствующим элементам строки 1 и 2 матрицы присваивается значение 1, иначе – 0. После этого, а также в случае, когда элемент строки 1 матрицы, соответствующий номеру исходного параметра

1ноu , равен нулю, переходим к этапу I, варьируя

элемент 1 вектора параметров соответственно описанному алгоритму. Этап I заканчивается об-ращением к очередному шагу этапа II – увеличе-




нию (уменьшению) параметра 2нu . При этом если

окажется, что все элементы строки 1 логической матрицы равны нулю (на предыдущем шаге по

параметру 2 ни при каком значении параметра 1нu

не происходит попадание в область нiD ), то пере-

ходим либо к шагам уменьшения параметра векто-ра нu (при этом восстанавливается исходный пе-

ред обращением к шагам увеличения этапа II вид строки 1 логической матрицы), либо к этапу III.

Перед этим элементам 1нu и 2

нu вектора нu при-

сваивается их исходное значение 01нu и 0

2нu .

Третий, четвертый, n -й этапы выполняются по алгоритму, аналогичному второму. Перед каж-дым шагом просматриваем строку логической матрицы, соответствующую предыдущему этапу, и если не все ее элементы равны нулю, то после очередного шага обращаемся к этапу I. Если же все элементы этой строки окажутся теперь равны-ми нулю, то переходим либо к шагам уменьшения, либо к следующему этапу. Элементам вектора нu ,

соответствующим номерам предыдущих этапов, присваиваются исходные значения.

Укрупненная структурная схема алгоритма пе-

ребора номинальных векторов нн iu D представле-

на на рис. 8 на основе аналогичного алгоритма [1]. Блоки с ромбами внутри обозначают логические элементы. Пронумерованные стрелки показывают возможные направления. Направление, по которому пойдет процесс, определяется номером этапа пере-бора (номер строки логической матрицы), номером шага этапа и значением соответствующего элемента матрицы. Содержимое каждого блока расшифровы-вается следующим образом.

0 – блок ввода исходной информации; n – число параметров, образующих вектор нu ; ( )N п –

вектор, каждый i-й элемент которого равен числу номинальных значений i -го параметра в подмно-

жестве 0нD ;

1,max ( )

i n

nm N i – параметр в подмно-

жестве 0нD , определяющий размерность матрицы

номинальных значений; ( , )uN п пm – матрица но-

минальных значений параметров, определяющих

подмножество 0нD . В каждую i-ю строку матрицы

заносятся в возрастающем порядке номинальные значения параметра ( 1, )iu i n , число которых

определяется элементом ( )N i вектора ( )N n ;

( )oN n – вектор, каждый i-й элемент которого ра-

вен номеру элемента i-й строки матрицы номи-нальных значений параметров, соответствующего исходному номинальному значению.

1 – блок формирования исходной дополнитель-ной информации, необходимой для организации пе-

ребора векторов нн iu D . К этой информации, в ча-

стности, относятся: логическая матрица, соответст-вующая матрице номинальных значений параметров; исходный номинальный вектор параметров; логиче-ский вектор, элементы которого позволяют судить, все ли элементы соответствующей строки логиче-ской матрицы равны нулю; логический вектор, эле-менты которого управляют направлением перебора номинальных значений параметров.

2 – блок просмотра элементов p -й строки ло-

гической матрицы в сторону увеличения их номе-ров от исходного. В этом блоке принимаются ре-шения: проверять вектор нu , соответствующий

элементу p -й строки матрицы, на принадлежность

области нiD (стрелка 1), продолжить просмотр или

перейти к блоку 15 для последующего просмотра p -й строки в сторону уменьшения номеров

(стрелка 2). 3 – блок формирования вектора нu , проверки

этого вектора на принадлежность области нiD и

принятия решения: перейти к блоку 4 (стрелка 1),

если нн iu D (при этом соответствующему эле-

менту p -й строки логической матрицы присваи-

вается значение 1), или перейти к блоку 7 (стрелка

2), если нн iu D (соответствующему элементу

p -й строки присваивается значение 0).

4 – блок проверки: к какому этапу принадле-жал совершенный шаг процесса перебора: если первому, то перейти к блоку 5 (стрелка 1), иначе – к блоку 6 (стрелка 2).

5 – блок принятия решения: номинальное зна-чение p -го параметра: 1) увеличить (стрелка 1);

2) уменьшить (стрелка 2); 3) перейти к процессу просмотра p -й строки матрицы в сторону умень-

шения номера ее элементов от исходного (стрелка 3); 4) перейти к следующему ( 1)p -му этапу пе-

ребора векторов нн iu D (стрелка 4).

6 – блок подготовки для перехода к этапу I перебора векторов.

7 – блок принятия решения: 1) перейти к про-смотру строки матрицы предыдущего (р – 1)-го этапа (стрелка 1); 2) перейти к продолжению про-смотра p -й строки логической матрицы в сторону

увеличения номера элементов (стрелка 2) или в сторону уменьшения (стрелка 3).

8 – блок подготовки для перехода к просмот-ру ( 1)p -й строки матрицы, соответствующей

предыдущему ( 1)p -му этапу перебора вектора

нн iu D .


В.Н. Глухов


Рис.

8. Б

лок-схем

а ал

гори

тма пере

бора

ном

инал

ьных ве

ктор

ов в

обл

астях качества




9, 15 – блоки запоминания строк логической матрицы соответственно в сторону уменьшения ее элементов и увеличения от исходного с целью по-следующего восстановления.

10 – блок принятия решения: 1) строка логи-ческой матрицы, соответствующая p -му этапу

перебора, полностью состоит из нулей. Перебор закончен, если 1 p n (стрелка 1); перейти к

( 1)p -му этапу перебора векторов нн iu D в сто-

рону уменьшения номинальных значений пара-метра 1pu (стрелка 2), если до этого производил-

ся процесс изменения этого параметра в сторону увеличения; перейти к ( 2)p -му этапу перебора

(стрелка 3), если до этого производился процесс изменения ( 1)p -го параметра в сторону умень-

шения; 2) p -я строка логической матрицы не пол-

ностью состоит из нулей. Перейти к очередному шагу ( 1)p -го этапа (стрелка 4).

11 – блок подготовки данных для перехода к

( 1)p -му этапу перебора векторов нн iu D .

12 – блок принятия решения: перейти к нача-лу процесса уменьшения ( 1)p -го параметра со-

ответствующего этапа (стрелка 1), если p -я стро-

ка матрицы полностью состоит из нулей, в про-тивном случае перейти к очередному шагу этого этапа (стрелка 2).

13 – блок принятия решения: 1) перейти к на-чалу просмотра ( 1)p -й строки логической мат-

рицы (стрелка 1); 2) перейти к очередному шагу ( 1)p -го этапа (стрелка 2); 3) перейти к просмот-

ру p -й строки матрицы p -го этапа, если на пре-

дыдущем шаге ( 1)p -го этапа соответствующий

вектор нн iu D (стрелка 3); 4) перейти к началу

процесса уменьшения ( 1)p -го параметра, если

на предыдущем шаге ( 1)p -го этапа были пере-

браны все номинальные значения этого параметра в сторону увеличения (стрелка 4); 5) перейти к началу ( 2)p -го этапа перебора векторов, если

перебраны все номинальные значения ( 1)p -го

параметра как в сторону увеличения, так и в сто-рону уменьшения (стрелка 5).

14 – блок восстановления p -й строки логиче-

ской матрицы. 15 – блок просмотра элементов p -й строки

матрицы в сторону уменьшения номеров от ис-ходного. Принимаются решения: проверять вектор

нu , соответствующий данному элементу p -й

строки, на принадлежность области нiD (стрел-

ка 1), продолжить просмотр или перейти к блоку 9 для перехода к ( 1)p -му этапу (стрелка 2).

Литература 1. Антушев, Г.С. Алгоритм решения задач

оптимизации методом перебора номинальных векторов / Г.С. Антушев // Управление качеством и надежностью сложных систем. – Владивосток: АН СССР. ДВНЦ «Ин-т автоматики и процессов упр.», 1978.

2. Глухов, В.Н. Метод управления качест-вом композиционных изделий в условиях случайно-го изменения сырьевых и технологических пара-метров / В.Н. Глухов // Технология производства и применения строительных материалов и изделий. – Челябинск: УралНИИстром-проект, 1984.




1Введение В процессе эксплуатации систем освещения

возможно возникновение нештатных ситуаций, приводящих к выходу из строя отдельных источ-ников света. Управление режимами работы систем освещения предусматривает индивидуальное ре-гулирование мощности источников света [1]. При этом, контролируя потребляемую мощность ин-теллектуальной системы освещения, можно судить о ее состоянии.

Для управления мощностью отдельных ис-точников света в интеллектуальных системах ос-вещения каждому источнику света присваивается индивидуальный адрес [2]. Однако зачастую воз-никает необходимость изменять мощность не од-ного, а группы источников света, для которых часть адреса является общей. С этой целью преду-сматривается адрес для широковещательного управления, который не присваивается ни одному источнику света в системе. Таким образом, диапа-зон индивидуальных адресов источников света N-разрядного адресного поля определяется как

2 1NDA . (1) Для диагностики неисправного источника

света в адресном пространстве (1) требуется пере-бор всех DA комбинаций, что в масштабных сис-темах освещения непросто.

1. Проектирование иерархической адреса-ции интеллектуальных систем освещения

Для упрощения процесса диагностики интел-лектуальных систем освещения проектируется

Вставская Елена Владимировна – канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет; elena_ vstavskaya @mail.ru

иерархическая адресация: требуется разбить N-разрядное адресное поле на l групп по h разрядов:

N l h , (2)

где l, h – целые числа. При этом в каждой группе предусматривается

широковещательный адрес для обращения ко всем источникам света указанной группы [3].

Введение широковещательных адресов внут-ри групп сокращает доступный объем адресного пространства:

И 2 1hDA l . (3)

При этом величина, на которую сокращается адресное пространство при введении иерархиче-ской адресации, определяется как2

2 1 2 1N hИDA DA DA l . (4)

Диагностика системы освещения производит-ся путем перебора команд изменения мощности отдельных источников света внутри каждой груп-пы и выявления неисправного элемента системы на основе контроля потребляемой мощности и сравнения ее значения с прогнозируемым. Прогно-зируемое значение мощности вычисляется как сумма мощностей всех источников света системы [4]. Иерархическая адресация позволяет сократить количество переборов и, соответственно, время проведения диагностики системы освещения, по-скольку имеет возможность обращения ко всем источникам света отдельно взятой группы. Коли-

Vstavskaya Elena Vladimirovna – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Automation and Con-trol Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.896

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ АДРЕСАЦИЯ ОБЪЕКТОВ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ ОСВЕЩЕНИЯ Е.В. Вставская

HIERARCHICAL OBJECT ADDRESSING IN INTELLECTUAL LIGHTING SYSTEMS E.V. Vstavskaya

Рассмотрена иерархическая адресация объектов в интеллектуальных системах ос-вещения, позволяющая осуществлять индивидуальное, групповое и широковещатель-ное управление, а также упрощающая диагностику систем освещения.

Ключевые слова: адресация, системы освещения, диагностика.

A hierarchical object addressing in lighting systems is discussed. It allows to perform in-dividual, group and broadcasting addressing and to simplify the lighting system diagnostics.

Keywords: addressing, lighting systems, diagnostics.


Иерархическая адресация объектов в интеллектуальных системах освещения


чество переборов при проведении диагностики в этом случае определится как

2hDD l . (5)

2. Выбор разрядности иерархических групп На рис. 1 представлены зависимости объема

неиспользуемого адресного пространства и време-ни диагностики от разрядности h иерархических групп для 12-разрядного адресного поля.

Для выбора разрядности h иерархических групп составляется функция

DD DAH v DD v DA , (6)

где vDA и vDD – соответствующие весовые коэффи-циенты.

Весовой коэффициент vDA выбирается из ус-

ловий достаточности адресного пространства для адресации всех источников света, входящих в ин-теллектуальную систему освещения, поэтому его значение может быть на несколько порядков меньше, чем значение vDD, оказывающее значи-тельное влияние на время проведения диагностики в системе освещения.

Минимум функции (6) обеспечит оптималь-ное значение разрядности иерархических групп. На рис. 2 представлена зависимость функции H от разрядности иерархических групп.

3. Пример иерархической адресации На рис. 3 представлен пример иерархической

адресации.

Рис. 1. Зависимость объема неиспользуемого адресного пространства ∆DA

и времени диагностики DD от разрядности h иерархических групп

Рис. 2. Зависимость H(h)

Рис. 3. Пример иерархической адресации


Е.В. Вставская


Групповой адрес формируется последними четырьмя нулями в каждой тетраде битов. Так, команда, содержащая адрес 0000 0000 0000, адре-суется всем приемным устройствам. Команда, со-держащая адрес 0001 0000 0000, адресуется всем устройствам группы 0001 (1). Команда, содержа-щая адрес 0001 0010 0000, адресуется всем уст-ройствам группы 0001 (1) подгруппы 0010 (2). Ко-манда, содержащая адрес 0001 0010 0011, адресу-ется индивидуально устройству 0011 (3) подгруп-пы 0010 (2) группы 0001 (1).

Выводы Иерархическая адресация позволяет осущест-

влять индивидуальное, групповое и широковеща-тельное управление объектами интеллектуальных систем освещения, а также уменьшить время диаг-ностики состояния систем.


1. Автоматизированные системы управле-ния энергоэффективным освещением: моногр. /

Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, Т.А. Барбасова и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Из-дат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2011. – 208 с.

2. Вставская, Е.В. Способ передачи инфор-мации по питающей сети и его применение в построении систем автоматизированного управления наружным освещением / Е.В. Встав-ская, Е.В. Костарев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радио-электроника». – 2010. – Вып. 13. – № 2 (219). – С. 81–85.

3. Вставская, Е.В. Построение систем управ-ления сложными комплексами наружного освеще-ния / Е.В. Вставская, Т.А. Барбасова // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2011. – Вып. 14. – № 23 (240). – С. 98–102.

4. Казаринов, Л.С. Введение в методологию системных исследований и управления: моногр. / Л.С. Казаринов. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2008. – 344 с.




1Введение Резонансные методы измерений находят ши-

рокое применение в измерительной технике. К числу их достоинств относят высокую чувстви-тельность и помехоустойчивость из-за высоких избирательных свойств резонансных контуров, при этом существует возможность частотного съема сигнала, что обеспечивает получение не менее 6 дит информации. Большой интерес может представлять также применение резонансных ме-тодов при анализе состава и расхода жидких сред. Одним из основных вопросов здесь является обес-печение высокой разрешающей способности дат-чика, работающего в жидкой среде, что невозмож-но без разработки его математической модели.

В работе [1] уже рассматривалась модель та-кого датчика с изгибными колебаниями активной поверхности. Реализация такой модели датчика в одной из конечно-элементных систем для расчета, например, собственных форм и частот колебаний не представляет труда, однако требуется теорети-

Некрасов Сергей Геннадьевич – д-р техн. наук, профес-сор кафедры информационно-измерительной техники, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Пономарев Андрей Сергеевич – ассистент кафедры ин-формационно-измерительной техники, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

ческое исследование поведения датчика в иссле-дуемой жидкой среде и, следовательно, необходи-мо совместное решение уравнений теории упруго-сти и гидромеханики. Это требует разработки спе-циальных математических моделей, так как реше-ние подобных задач в известных вычислительных системах зачастую содержит непреодолимые трудности, связанные, например, с изменением области определения задачи гидромеханики до 90–99 % за период колебаний, что приводит к потере сходимости численной схемы.

Математическая модель виброакустического датчика Простейшая модель датчика состоит из пла-

стины 1, пьезоактивного элемента 2 и концевой массы 3, как показано на рис. 1.2

Разобьем упругодеформированную систему на рис. 1 на элементарные подсистемы: пластина – стержень – цилиндр – инерционная масса и запи-шем уравнения движения каждой из них. Уравне-

Nekrasov Sergey Gennadevich – Doctor of Science (Engineering), Professor of Information and Measurement Technology Department, South Ural State University; [email protected] Ponomarev Andrey Sergeevich – Assistant of Information and Measurement Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 532.5+536.24+531.7

ВЕРИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВИБРОАКУСТИЧЕСКОГО ДАТЧИКА С.Г. Некрасов, А.С. Пономарев

VERIFICATION OF A VIBROACUSTIC GAUGE MATHEMATICAL MODEL S.G. Nekrasov, А.S. Ponomarev

Приведена математическая модель виброакустического датчика, разработанная наоснове структурной теории распределенных систем. В вычислительной среде Matlabвыполнена имитационная модель датчика. Приведены результаты численного экспе-римента, которые верифицированы в вычислительной среде системы SolidWorks, и,кроме того, корректность численных расчетов подтверждена данными натурного экс-перимента.

Ключевые слова: резонансные методы, структурная теория, волновые процессы, числен-ная модель, натурный эксперимент.

The article covers the vibroacustic gauge mathematical model developed on the basis ofstructural theory of the distributed systems. The simulation model of the sensor was created atMatlab environment. The article shows the results of numerical experiment that have been ve-rified at Solid Works environment. Moreover, the correctness of numerical computations hasalso been confirmed by the results of a full-scale experiment.

Keywords: resonance frequency methods, structural theory, wave processes, numerical model,full-scale experiment.


С.Г. Некрасов, А.С. Пономарев


ние малых поперечных колебаний [2] круглой изо-тропной пластины 1 запишем в виде:

Drrw + h(2w/ t2) = (r, , t), (1) где r = [(2/ r2) + (1/r)(/ r) + (1/r2)(2/2)] – оператор Лапласа; (r, , t) – функция возмуще-ний; D = Eh3/[12(1–2)] – цилиндрическая жест-кость; – плотность материала; E – модуль Юнга; – коэффициент Пуассона; h – толщина; r – ради-ус; – окружная координата.

В качестве краевых условий используются условия свободного края, которые определяют равенство нулю изгибающих моментов и перере-зывающих сил на граничном контуре пластины:

Mr = –D{(2w/ r2) + [(1/r)(w/ r) + + (1/r2)(2w/2)]} = 0, при r = R1, (2) Qr = –D{(/ r)(rw) – (1/r) (/)

[(1–)(/ r) (1/r)(w/)]} = 0, при r = R1. (3) Начальные условия имеют вид: w(r, , t = 0) = w1(r,); w(r, , t = 0)/ t = w2(r, ). Функция (r, , t) включает возмущения, на-

ложенные на пластину со стороны внешней среды, в том числе через краевые и начальные условия. В соответствии с работой [3] имеем:

(r, , t) = P(r, , t) – G1(r – r0) – F1(r) + + h[w1(r, ) (t) + w

2(r, )(t)]. (4) В этом выражении P(r, , t) – распределенная

по площади нагрузка со стороны жидкости, за-ключенной или в тонком прилегающем слое, или в неограниченном пространстве; G1 – интенсивность реакции связи со стороны цилиндрического пьезо-элемента, равномерно распределенная по окруж-ности радиуса r0; F1 – сосредоточенная реакция связи со стороны пьезоактивного стержня; R1 – внешний радиус пластины; , r, t – дельта-функция и ее производная по координате r и вре-мени t.

Уравнение продольных колебаний пьезоэле-мента 2 в виде цилиндра или стержня приближен-

но описывается волновым уравнением (модель тонкого стержня):

2ui /t2 = ci2kf

22ui /x2, (5) где i = 1 относится к стержню, i = 2 – к цилиндру; ci

2= EUi /i – скорость распространения звука в пье-

зоактивном материале; i – плотность, kf – коэф-фициент поправки на конечное значение толщины столбика и цилиндра.

Условия на краях пьезоэлемента 2: EU

1r0u1/x = G1 + G0 (x = 0), EU

1r0u1/x = –G2–G0 (x = l), (6) EU

2Su2/x = F1 + F0 (x = 0), EU

2Su2/x = –F2–F0 (x = l). (7) Уравнение движения концевой массы 3 имеет

вид: d2v/dt2 = 2r0G2 + F2. (8) Уравнения пьезоэффекта запишем в форме с

константой Г [4]: u2/x = (G0 + Г12P)/sP, P = (U + Г12u2/x), (9)

где sP = sU + Г12 – упругость пьзоэлемента 2 при постоянной поляризации P; sU – упругость пьзо-элемента при постоянном электрическом поле (U – напряженность поля); EU

i – модуль упругости первого рода при постоянном электрическом поле; F0 и G0 – эквивалентные пьезоактивные сила и интенсивность силы, приложенные к концам стержня и цилиндра и определяемые через урав-нения пьезоэффекта (9).

Условия сопряжения по перемещениям: u1(0) = w(0), u2(0) = w(r0), u1(l) = u2(l) = v. Часто в измерительной практике приходится

создавать излучатели или приемники со сфериче-ской излучающей (принимающей) поверхностью, что обеспечивает высокую пространственную из-бирательность измерительного сигнала и получе-ние более детальной информации. Математическая модель такого датчика аналогична вышеизложен-ной модели (1)–(9), однако уравнение поперечных колебаний пластины надо заменить на уравнения колебаний пологой сферической оболочки, кото-рые в обозначениях работы [2] имеют следующий вид: Drrw + R–1r + h(2w/t2) = (r, , t), (10) A11rr–R–1rw = 0, (11) где R – радиус сферы и – угловая координата сферической оболочки. Очевидно, что при радиусе R уравнения (10) и (11) переходят в уравне-ние (1). Метод решения основан на использовании функций Грина пластины и сферической оболоч-ки, а собственно модель датчика формируется на основе структурной теории распределенных сис-тем [3], аналогично работе [1].

Используемые модели содержат ряд ограни-чений, связанных с приближениями теории пла-стин и оболочек, неточностью описания колеба-ний стержня и пьезоцилиндра 2 волновым урав-нением, отсутствием учета влияния смежных форм колебаний другого типа, которые приводят

1

2 3

Рис. 1. Модель виброакустического датчика:

а) клеевая, б) сборная

1 2 3

а)

б)


Верификация математической модели виброакустического датчика


к появлению комбинационных частот, и т. д. Возникает также вопрос о методической погреш-ности вычисления собственных частот и форм колебаний, который можно снять верификацией разработанной модели на основе численного и натурного эксперимента. В качестве численного верификатора выбрана вычислительная среда SolidWorks со встроенным конечно-элементным приложением CosmosWorks, имеющая сертифи-кат качества американского и европейского об-разца. Предлагаемая модель датчика реализована c использованием вычислительных возможностей пакета Matlab.

На рис. 2 представлена амплитудно-частотная характеристика датчика, полученная на основе расчетных амплитуд колебаний на краю пластины по разработанной нами модели. Зави-симости получены при следующих параметрах датчика: радиус пластины – 30 мм; толщина – 3 мм; модуль упругости пластины и стержня – 2,1·1011 Н/м2, модуль упругости пьезокерамиче-ского материала цилиндра – 2,21·1011 Н/м2, длина стержня – 30 мм, длина пьезоэлемента – 15 мм, масса концевого элемента – 300 г, плот-

ность материала пластины и стержня – 7,8·103кг/м3, плотность пьезокерамики – 2,3·103кг/м3, коэффициент Пуассона материалов – 0,29. На рис. 2 можно увидеть, что значение второй резонансной частоты составляет f02 = 7460 Гц. Сравнивая рис. 2 и 3, видим, что амплитуда колебаний датчика в окрестности третьей резо-нансной частоты примерно в 2,5 раза меньше, чем в окрестности второй. Этот же факт отражен и на рис. 5, где диаметр диаграммы кругового кинетического импеданса [4] для 3 резонансной частоты существенно больше диаметра в окрест-ности второй частоты. Фазочастотная характери-стика представлена на рис. 4 и необходима для построения диаграмм кинетического импеданса. Диаграмма кругового кинетического импеданса в околорезонансной области показана на рис. 5, вторая и третья формы колебаний представлены на рис. 6.

Частотные характеристики и околорезонанс-ные диаграммы кинетического импеданса содер-жат в себе необходимые идентификационные при-знаки, на основе которых решается задача опреде-ления состава жидких сред. Например, анализируя

Рис. 2. Частотная характеристика амплитуды колебаний на краю пластины в окрестности второй резонансной частоты (f02 = 7460 Гц)

Рис. 3. Частотная характеристика амплитуды колебаний на краю пластины в окрестности третьей резонансной частоты (f03 = 31900 Гц)


С.Г. Некрасов, А.С. Пономарев


диаграмму кинетического импеданса, можно вы-делить следующие параметры: резонансная часто-та; квадрантные частоты; диаметр круговой диа-граммы кинетического импеданса. Здесь резо-нансная частота связана с параметрами пластины и жидкости по формуле

01

2

Efr

, (12)

где r – радиус пластины; E – модуль Юнга; ρ – плотность пластины, которые функционально связаны с параметрами элементов датчика и при-соединенной массы жидкой среды, и установление этой связи является одной из решаемых задач.

Рис. 4. Фазочастотная характеристика в окрестности

третьей резонансной частоты колебаний f03

Рис. 5. Диаграммы кругового кинетического импеданса

в окрестности частот f02 = 7,46 кГц и f03 = 31,9 кГц

Рис. 6. Вторая и третья формы колебаний


Верификация математической модели виброакустического датчика


Альтернативные статистические методы не дают требуемой точности идентификации жидких сред и, особенно, при сложном, динамически изменяе-мом составе.

Сравнение результатов расчета на основе со-поставления величин собственных частот и форм колебаний, полученных с помощью разработан-ной и конечно-элементной модели CosmosWorks, дает погрешность вычислений на уровне 5,3 %. Данная погрешность является следствием опи-санных выше допущений теоретической модели. Был изготовлен также натурный макет датчика (рис. 7, а). Исследование этого макета было про-ведено с использованием фигур Хладни, которые на частоте резонанса позволяют увидеть реаль-ную форму колебаний с помощью сыпучей сре-ды, нанесенной на поверхность пластины. Форма колебаний соответствует теоретической, при этом третья резонансная частота составила 30,366 кГц, что также достаточно близко лежит к расчетной частоте и совпадает с частотой численного вери-фикатора 30,190 кГц с относительной погрешно-стью 0,6 %.

Заключение Разработана распределенная модель виброа-

кустического датчика, которая показала хорошее совпадение с данными натурного и численного эксперимента. Дальнейшая работа должна привес-ти к появлению методики и программного обеспе-чения для идентификации жидких сред на основе околорезонансных измерений, а также устройств для измерения парциальных значений плотности, вязкости и расхода.


1. Некрасов, С.Г. Модель резонансного виброа-кустического датчика / С.Г. Некрасов // Изв. Челяб. науч. центра. – 2007. – № 3(37). – С. 45–52.

2. Амбарцумян, С.А. Общая теория анизо-тропных оболочек / С.А. Амбарцумян. – М.: Изд-во «Наука», 1974. – 103 с.

3. Бутковский, А.Г. Структурная теория распределенных систем / А.Г. Бутковский. – М.: Изд-во «Наука», 1977. – 224 с.

4. Ультразвуковые преобразователи / под ред. Е. Кикучи. – М.: Мир, 1972. – 425 с.


а) б)

Рис. 7. Натурная (a) и численная (б) модель виброакустичсекого датчика, полученная в среде Cosmos Works



1Управление промышленными предприятия-ми в условиях глобальной финансово-экономи-ческой нестабильности накладывает на владельцев и руководителей промышленных предприятий, особенно тех, которые продают значительную часть своей продукции за рубеж, требования обес-печить гораздо большую гибкость в подготовке и принятии управленческих решений.

Как известно, основным назначением ферро-сплавов в сталеплавильном производстве являются раскисление и легирование стали, а также легиро-вание и модифицирование чугуна и сплавов; про-изводство химических соединений как исходных материалов для защитных покрытий на металли-ческих конструкциях и даже обогащение полезных ископаемых.

Коренная Кристина Александровна – соискатель, Южно-Уральский государственный университет, заместитель генерального директора ОАО «Кузнецкие ферросплавы» по экономике и финансам; [email protected] Логиновский Олег Витальевич – д-р техн. наук, профес-сор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафед-рой информационно-аналитического обеспечения управле-ния в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Максимов Александр Александрович – д-р техн. наук, генеральный директор ОАО «Кузнецкие ферросплавы»; [email protected]

Само производство ферросилиция осуществ-ляется электротермическим способом на основе рудовосстановительных процессов. Производство ферросилиция в рудно-термических печах ведется непрерывным способом, при котором шихта за-гружается в печи по мере ее проплавления. Произ-водимый ферросилиций по маркам и химическому составу должен соответствовать требованиям дей-ствующих ГОСТов.2

Полноценная работа ферросплавных печей обеспечивается только при тщательной подготов-ке шихтовых материалов. Фракционный состав компонентов шихты должен способствовать хо-рошей газопроницаемости колошника печи при высокой однородности шихтовой смеси и опти-мальной ее проводимости, обеспечивающей глу-

Korennaya Kristina Alexandrovna – degree-seeking student, South Ural State University; Deputy General Director for Economics and Finance of JSC “Kuznetskie Ferroalloys”; [email protected] Loginovskij Oleg Vitalevich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, Head of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; [email protected] Maksimov Alexandr Alexandrovich – Doctor of Science (Engineering), General Director of JSC “Kuznetskie Ferroal-loys”; [email protected]

УДК 651.01(075.8)+658.1-50(075.8)

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ РАБОТЫ ЭКСПОРТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ МИРОВОЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов

MATHEMATICAL MODEL OF EXPORT-ORIENTED ENTERPRISE OPTIMIZATION IN THE GLOBAL FINANCIAL AND ECONOMIC INSTABILITY K.A. Korennaya, O.V. Loginovskij, A.A. Maksimov

Предложена математическая модель управления промышленным предприятием,позволяющая оптимизировать его деятельность на примере крупной экспортно-ориентированной промышленной компании по производству ферросплавов, как в ус-ловиях стабильного развития мировой экономики, так и при развитии финансово-экономических кризисов.

Ключевые слова: промышленное предприятие, математическая модель, металлургия,производство, финансовый кризис.

In this paper a mathematical management model for an industrial enterprise is pro-posed. This model enables to optimize the enterprise operation on the example of large-scaleexport-oriented ferro-alloy manufacturing enterprise, both in a steady economy growth and inemerging financial and economic crisis.

Keywords: manufacturing enterprise, mathematical model, metallurgy, manufacturing, finan-cial crisis.


Математическая модель оптимизации работы экспортно-ориентированного предприятия в условиях мировой финансово-экономической нестабильности


бокую посадку электродов при заданном элек-трическом режиме.

Выплавка ферросилиция как непрерывный процесс сопровождается периодически дозирован-ной загрузкой шихтовых материалов и выпуском сплава и шлака.

Функционирование и работа печей определя-ется:

– качественной подготовкой шихтовых мате-риалов;

– правильным дозированием шихты; – выбранным режимом подачи электроэнер-

гии; – обеспечением равномерного схода шихты; – выбором длины рабочих концов электродов

при выплавке соответствующих марок ферросили-ция;

– своевременным выпуском сплава. Подготовленные к выплавке ферросилиция

шихтовые материалы подаются на дозирование. Соотношение масс компонентов шихты устанав-ливает старший мастер исходя из:

– расчета шихты, выполняемого на основании материальных балансов плавки и утвержденного главным инженером;

– учета присутствующей влажности восстано-вителя;

– оперативных данных о технологическом хо-де печи.

Уровень колошника, обеспечивающий нор-мальную работу печи, зависит от ее геометриче-ских и электрических параметров, от марки вы-плавляемого на ней сплава и устанавливается опытным путем для каждой печи.

Исходные данные по расчету шихты для вы-плавки ферросилиция приведены в таблице.

Интенсивность загрузки шихты в печь кон-тролируют по расходу (съему) электроэнергии на одну колошу. Расход (съем) электроэнергии на одну колошу должен составлять:

при выплавке сплава ФС75 1500–1560 кВтч; при выплавке сплава ФС65 1400–1460 кВтч; при выплавке сплава ФС45 1370–1400 кВтч. Очень важно понимать, что руководство про-

мышленного предприятия по производству ферро-сплавов должно прежде всего организовать имен-но производство ферросилиция в объемах и но-менклатуре, обеспечивающих выполнение дого-ворных обязательств в соответствии с установлен-ными владельцами компании критериями. Все прочие направления деятельности предприятия, как и вся его работа в целом, должны быть подчи-нены реализации указанной цели.

Постановка и экономико-математическая

Исходные данные по расчету шихты для выплавки ферросилиция

№ п/п

Наименование показателей

Ед. изм. Марка сплава ФС75 ФС65 ФС45

1 Содержание (базовое) в сплаве: – кремния (БSi) % 75,5 65,0 45,0

– железа (БFе) % 23,0 33,0 52,5 – примесей (БПр) % 2,0 2,0 2,5

2 Содержание железа в стружке сталь

%

95,0

95,0

95,0

3 Содержания кремнезема (SiO2) – в кварците % 97,0 97,0 97,0

– в золе коксового орешка % 50,0 50,0 50,0 – в золе угля каменного % 54,0 54,0 54,0 – в золе щепы древесной % 35,5 35,5 35,5

4 Содержание золы (Ас): – в коксовом орешке % 13,0 13,0 13,0

– в угле каменном % 6,5 6,5 6,5 – в щепе древесной % 1,8 1,8 1,8

5 Содержание летучих (Vг): – в коксовом орешке % 1,2 1,2 1,2

– в угле каменном % 26,0 26,0 26,0 – в щепе древесной % 87,5 87,5 87,5

6 Содержание твердого углерода (Ств):

– в коксовом орешке % 86,0 86,0 86,0 – в угле каменном % 69,0 69,0 69,0 – в щепе древесной % 12,0 12,0 12,0

7 Избыток углерода (Kс) % 7,0 7,0 7,0 8 Извлечение кремния (VSi) % 85,0 92,0 95,0




модель оптимизации работы экспортно-ориентированного предприятия по производству ферросплавов в условиях глобальной нестабиль-ности выполнена на основе концептуальных по-ложений прогнозно-адаптивного подхода к управ-лению компаниями [1].

Допустим, что предприятие по производству ферросилиция имеет n рудно-термических печей, каждую из которых обслуживает k производствен-ных бригад. Печи могут выплавлять ферросилиций различных марок (f). К примеру, ОАО «Кузнецкие ферросплавы» производит ферросилиций марок ФС75, ФС65, ФС45. В соответствии с договорны-ми обязательствами предприятие обязано выпус-тить определенное количество ферросилиция по конкретным маркам, классам крупности и срокам поставки. Стоимость сырья, материалов, электро-энергии является величиной переменной и зави-сит от внешних условий, но на определенных промежутках времени она имеет фиксированное значение.

В условиях стабильного развития мировой экономики [2], когда продукция промышленных предприятий по производству ферросплавов вос-требована на зарубежных рынках и имеет высокую продажную цену, собственники экспортно-ориентированных промышленных предприятий вполне могут поставить перед указанными пред-приятиями задачу – максимизировать прибыль от продажи выпускаемой готовой продукции.

Вполне естественно, что в периоды повышен-ного спроса на продукцию ферросплавных произ-водств международными рынками и высоких цен на эту продукцию у предприятий-производителей есть самые серьезные стимулы, чтобы не только реализовать выпуск готовой продукции в соответ-ствии с имеющимися договорными обязательства-ми, но и выпустить дополнительно такое количе-ство сверхплановой продукции, которое предпри-ятие может себе позволить в рамках имеющихся у него возможностей (мощностей агрегатов, разме-ров запасов сырья и материалов, пропускной спо-собности узлов дробления и линий обработки го-товой продукции в целом).

В условиях мировых финансово-экономических кризисов или нестабильности мирового рынка, связанной с иными причинами, владельцы ферро-сплавных предприятий уже не могут требовать от их руководства получения значительных прибы-лей от продажи готовой продукции на зарубежных рынках. Более того, ферросплавные предприятия для обеспечения непрерывной работы своих про-изводств должны нести дополнительные расходы, связанные с тем, что предприятия, продолжающие работать даже в условиях отсутствия спроса на готовую продукцию, несут издержки на сырье и материалы, электроэнергию, заработную плату и др. Собственники компании вынуждены предпри-ятию эти расходы восполнять. Поэтому в условиях нестабильности мирового рынка предприятие

стремится минимизировать свои издержки, значи-тельную часть которых могут восполнить только собственники компании [2].

Таким образом, в условиях стабильного раз-вития мировой экономики целевая функция 1Ф

работы промышленного предприятия по произ-водству ферросплавов должна иметь следующий вид:

1 П maxT , (1)

где ПT – прибыль предприятия от реализации го-

товой продукции всех марок ферросилиция в пе-риод времени Т.

Прибыль от реализации готовой продукции всех марок ферросилиция в период Т рассчитыва-ется по формуле (2):

( )Т T T T ET MTf f f fn fnm

f f n n mI С I S S

T OTfkn

k nZ S

, (2)

где TfC – стоимость единицы выпущенной продук-

ции f-й марки ферросилиция в период Т, тыс. руб.; TfI – объем выпуска ферросилиция f-й марки за

период времени Т, т; ETfnS – стоимость расходов на

электроэнергию E на единицу выпущенной про-дукции для выпуска f-й марки ферросилиция в n-й печи за период времени T, тыс. руб.;

MTfnmS – стоимость расходов на материалы М по m-

му материалу на единицу выпущенной продукции для производства f-й марки ферросилиция в n-й

печи за период времени Т, тыс. руб.; TfknZ – сум-

марная заработная плата рабочих, осуществляв-ших производство ферросилиция, на единицу вы-пущенной продукции f-й марки k-й бригады на n-й руднотермической печи предприятия за период времени Т, тыс. руб.; ОTS – общие издержки, ко-торые промышленное предприятие несет в течение всего периода T.

Предприятие несет указанные издержки SОТ даже в том случае, если не будет производить ни-какой готовой продукции. В состав указанных из-держек входят: амортизация оборудования; раз-личного рода арендные платежи; заработная плата среднего и высшего управленческих звеньев пред-приятия; отчисления по налогам; оплата банков-ского кредита; выплаты за загрязнение окружаю-щей среды; расходы, связанные с функционирова-нием систем экологической защиты производств; коммерческие расходы и др.

В периоды повышенного спроса на ферро-сплавную продукцию предприятие стремится вы-пускать дополнительные объемы ферросилиция различных марок в зависимости от потребностей рынка и уровня их цен. Объемы дополнительного




производства ферросилиция (сверх договорных обязательств) являются, в сущности, оперативной информацией, принимаемой собственниками и руководителями компании на основе оперативного анализа ситуаций на внешнем рынке и возможно-сти максимальной загрузки производственного комплекса промышленного предприятия в целом.

В этой связи выражение (2) можно расписать несколько иначе:

Т T T T T Tf dog f dop f f dog f dop

f fI I С I I

, ET MT T OTfn fnm fkn

n m kS S Z S

(3)

где Tf dogI – объем выпуска f-й марки ферросили-

ция, который предприятие должно произвести в соответствии со всеми своими договорными обя-

зательствами за период времени Т, т; Tf dopI – до-

полнительный объем выпуска f-й марки ферроси-лиция за период времени Т, т.

Поскольку издержки ОTS являются, как пра-

вило, неизменными в период времени Т, то ОTS

может рассматриваться как константа ОTS = const, поэтому в целевой функции данное слагаемое можно не учитывать.

Использование целевой функции (1) должно учитывать следующие ограничения:

1. Технологические ограничения: – каждая n-я печь должна 15 дней в квартал

непрерывно выплавлять ферросилиций марки ФС45. Все остальное время указанного периода может выплавляться ферросилиций любой марки (ФС75, ФС65, ФС45);

– для производства ферросилиция марок ФС65 и ФС45 могут использоваться любые (как открытые, так и закрытые) печи. Ферросилиций марки ФС75 может производиться только в закры-тых печах.

2. Объем выпуска готовой продукции каж-дой марки ферросилиция f не должен быть меньше суммарного объема каждого вида ферросилиция, который предприятие обязано поставить покупа-телям готовой продукции по имеющимся догово-рам в течение указанного периода.

3. Сверхплановый (за пределами договорных обязательств) выпуск ферросилиция по конкрет-ным маркам должен осуществляться пропорцио-нально спросу на соответствующие виды ферроси-лиция на мировом рынке.

4. Общий объем выплавляемой ежедневно продукции не должен превышать суточной пропу-скной способности линий переработки.

5. Объемы выпуска готовой продукции, ко-торые предприятие не сможет реализовать по до-говорам с покупателями, не должны превышать возможности по их складированию и хранению.

6. Общий объем произведенного ферроси-лиция по предприятию в целом за период времени Т не может превышать суммарной потенциальной мощности всех производственных агрегатов пред-приятия.

Tf fn

f f nI O t , (4)

где fnO – среднесуточная производительность n-й

печи по выплавке ферросилиция марки f; t – коли-чество суток в периоде T.

В условиях мирового финансово-экономи-ческого кризиса или иных причин нестабильности международных рынков, обусловливающих паде-ние спроса, снижение цен на готовую продукцию и т. п., целевую функцию работы промышленного предприятия по производству ферросплавов мож-но представить как функцию минимизации потерь, которые предприятие вынуждено нести по причи-не неликвидности значительной части произве-денной продукции (т. е. резкого снижения продаж, но сохранения практически всех остальных статей расходов продолжающего непрерывно работать предприятия):

2 min ( , , , )ET MT T TdF S S Z P , (5)

где ETS – затраты предприятия на электроэнергию

на период времени T, тыс. руб.; MTS – затраты предприятия на сырье и материалы за период вре-

мени T, тыс. руб.; TZ – заработная плата рабочих предприятия за период времени T, тыс. руб.;

TdP – дополнительные нерегламентированные по-

тери промышленного предприятия за период вре-мени T, вызванные внешними воздействиями кри-зисного характера, тыс. руб.

В результате целевая функция 2 будет

иметь вид:

2 ( ( )) min.T ET MT T Tf fn fnm fkn d

f n m kI S S Z P (6)

Таким образом, целевая функция 2 позво-

ляет промышленному предприятию минимизиро-вать его суммарные расходы на электроэнергию, сырье и материалы, заработную плату рабочих, а также дополнительные нерегламентированные потери, связанные с кризисными проявлениями.

Оценка деятельности предприятия за период больший T осуществляется по формуле:

2 ( ) minO ET MT T Td

TS S Z P . (7)

Значение общих потерь промышленного предприятия может быть уменьшено и за счет со-кращения объемов выпуска готовой продукции. Однако поскольку ферросплавные производства являются непрерывными и производственные аг-регаты нельзя останавливать полностью, то пред-приятие, даже в самых невыгодных для себя усло-виях, вынуждено производить ферросилиций хотя




бы в минимально возможном количестве на каж-дой рудно-термической печи.

Как уже отмечалось ранее, в условиях нарас-тающей неопределенности мирового рынка спрос и цены на продукцию предприятия резко снижа-ются, прибыль от продаж падает до нулевых или отрицательных значений. Каждое управленческое решение при этом становится очень важным для предприятия, производящего ферросилиций.

Сложность управления предприятием увели-чивается как самой неопределенностью воздейст-вий внешних факторов, так и трудностями состав-ления даже краткосрочных прогнозов динамики складывающихся ситуаций. Необходимо учиты-вать, что соотношение между параметрами рудо-восстановительных процессов находится в основ-ном в нелинейной зависимости от объемов выпус-ка ферросилиция и характеристик производствен-ных агрегатов. Иллюстрацией к сказанному могут служить рис. 1 и 2.

Таким образом, чтобы обеспечить работу предприятия в условиях неопределенности, его руководство должно предоставлять собственникам компании совокупность экономически обоснован-ных вариантов бизнес-прогнозов, которые дадут возможность предприятию адаптироваться к скла-дывающимся внешним ситуациям. Владельцы корпорации должны, тщательно проанализировав предложенные варианты, выбрать наиболее при-емлемые из них, формилуруя таким образом ли-нию поведения компании.

Указанная линия поведения позволяет про-мышленному предприятию существенно умень-шить затраты на электроэнергию, сырье и мате-риалы, необходимые для производства готовой продукции, а также на заработную плату рабочих,

Рис. 1. Зависимость удельных расходов электроэнергии от состава и объемов

используемого восстановителя

Рис. 2. Динамика стоимости навески шихты за период 2002–2011 гг.

обеспечивая при этом выполнение договорных обязательств в полном объеме, безостановочную работу всех непрерывных производств и сокраще-ние дополнительных нерегламентированных по-терь кризисного характера.

Цена правильности формирования прогнозов развития внешних ситуаций и мирового рынка в целом, а также подготовки принятия решений по выбору, связанному с этими прогнозами вариантов поведения компании, является очень высокой для корпораций.

Укажем, например, как изменялись базовые цены на коксующийся уголь, являющийся основ-ным сырьем для металлургических производств на мировом рынке, за период 2004–2010 гг. (рис. 3).

Анализ базовых цен на коксующийся уголь достаточно убедительно показывает, что динамика цен на коксующийся уголь за указанный период (2004–2010 гг.) была крайне нестабильной. В част-ности, в 2009/2010 финансовом году базовая стои-мость высококачественного коксующегося угля с австралийского месторождения Peak Downs соста-вила $130 за тонну, а углей более низкого качества с месторождения Gregory – $115–125 за тонну.

По разным маркам углей уровень мировых цен в 2009/2010 финансовом году снизился в сред-нем на 57–60 % по сравнению с 2008/2009 финан-совым годом, что можно назвать своеобразной компенсацией за стремительный – до 206 % – рост предшествующих котировок финансового года с апреля 2007 по март 2008 г. Составление прогно-зов динамики мировых цен как на сырье и мате-риалы, так и на готовую продукцию, таким обра-зом, является весьма непростой задачей. При ее решении необходимо учитывать в числе прочего и месторасположение региона, для которого форми-руется прогноз. К примеру, для коксующихся уг-лей региональным фактором пренебречь невоз-можно. Сложный баланс спроса и предложения коксующихся углей весьма различен по регионам мира. Напомним, что из-за отсутствия единых и стабильных качественных характеристик цены на коксующийся уголь не определяются на бирже.

Рис. 3. Базовые цены на коксующийся уголь, $/т




Основные цены на коксующийся уголь до сих пор устанавливаются договорами между его произво-дителями и потребителями.

Продолжает дорожать на мировом рынке и кокс. А поскольку цены на это сырье для рос-сийских производителей традиционно устанав-ливаются с обязательным пересмотром каждый месяц, квартал, полугодие, т. е. согласно дос-тигнутым соглашениям по контрактам, то про-блема приобретения коксового сырья для произ-водства ферросплавов еще более увеличивает сложность управления ресурсным обеспечением ферросплавных (а также и всех металлургиче-ских) предприятий.

В результате цены на продукцию предпри-ятий ферросплавной отрасли также были подвер-жены значительным колебаниям. На рис. 4 пред-ставлена динамика отпускных цен на одну из ос-новных марок ферросилиция с 2004 г.

Программа, реализующая данную модель в

рамках информационно-аналитической систе-мыОАО «Кузнецкие ферросплавы», написана на языке С++ и позволяет руководителям промыш-ленного предприятия в зависимости от меняю-щихся внешних условий (колебаний спроса, уров-ня цен на готовую продукцию, удельной стоимо-сти сырья, материалов, электроэнергии и т. д.) в оперативном режиме формировать варианты про-изводственных заданий.


1. Коренная, К.А. Информационно-ресурсное обеспечение управления промышленными предпри-ятиями на основе прогнозно-адаптивного подхода / К.А. Коренная, О.В. Логиновский, А.А. Максимов // Информационные ресурсы России. – 2012. – № 2. – С. 16–20.

2. Логиновский, О.В. Корпоративное управле-ние / О.В. Логиновский, А.А. Максимов. – М.: Изд-во «Машиностроение», 2007. – 624 с.


Рис. 4. Динамика отпускных цен на одну из основных марок ферросилиция – ФС45 – с 2004 г.



1 Введение В настоящее время повышение эффективно-

сти использования энергии является основным направлением хозяйственной политики на про-мышленных предприятиях РФ. Однако, несмотря на это, системный эффект энергосбережения на многих предприятиях еще не достигнут. Дело в том, что решение данной проблемы не может быть получено на основе выполнения отдельных, не связанных между собой энергосберегающих меро-приятий.

С системной точки зрения решение задач управления производственными процессами должно осуществляться оптимально по критериям технико-экономической и производственной эф-фективности.

Как показывает опыт промышленно развитых стран и крупных металлургических предприятий

Казаринов Лев Сергеевич – д-р техн. наук, профессор, декан приборостроительного факультета, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Барбасова Татьяна Александровна – канд. техн. наук, доцент кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Захарова Александра Александровна – магистрант кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Российской Федерации, системный эффект может быть получен лишь на основе введения целостной системы энергетического менеджмента, охваты-вающей все подразделения предприятия.2

1. Факторный анализ Потребление энергоресурсов на промышлен-

ных предприятиях зависит от множества производ-ственных и технологических факторов, но многие из этих факторов не учитываются при анализе, пла-нировании и управлении потреблением энергетиче-ских ресурсов для всех переделов производства.

Основным условием повышения эффективно-сти потребления ресурсов производством является глубокий и всесторонний анализ закономерностей его формирования. По своей природе эти законо-мерности вероятностные, статистические. Исполь-зование статистических моделей для описания

Kazarinov Lev Sergeevich – Doctor of Science (Engineer-ing), Professor, Dean of Instrument-Making Faculty, South Ural State University; [email protected] Barbasova Tatiana Alexandrovna – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Automation and Con-trol Department, South Ural State University; [email protected] Zakharova Alexandra Alexandrovna – master’s degree student of Automation and Control Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 1 621, 620.9

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО КОНТРОЛЮ И ПЛАНИРОВАНИЮ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова, А.А. Захарова

AUTOMATED INFORMATION DECISION SUPPORT SYSTEM ON CONTROL AND PLANNING ENERGY RESOURCES USAGE L.S. Kazarinov, T.A. Barbasova, A.A. Zakharova

Приведены возможные пути повышения энергетической эффективности предпри-ятий региона на основе введения автоматизированной информационной системы под-держки принятия решений по контролю и планированию потребления энергетическихресурсов, охватывающей все подразделения предприятий области и все виды хозяйст-венной деятельности.

Ключевые слова: энергетическая эффективность, теплоэнергетическая система.

The article covers the possible ways to increase energy efficiency in the region by imple-menting an automated decision support system to control and plan energy resources usage.The system covers all enterprise departments and all types of business activities.

Keywords: energy efficiency, heat-and-power engineering system.


Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений по контролю и планированию потребления энергетических ресурсов


закономерностей потребления энергетических ре-сурсов производства обусловлено тем, что для не-го характерен устойчивый состав производимой продукции, однотипность технологических про-цессов и принципов организации производства.

Но производство в плане эффективности по-требления топлива представляет собой сложную систему взаимосвязанных объектов производства при большом разнообразии режимов работы, оп-ределяемых производственными и технологиче-скими условиями, влияющими на расход газа. По-этому установление количественной меры влияния факторов потребления энергетических ресурсов позволяет более глубоко изучить характер потреб-ления топлива отдельными цехами и подразделе-ниями, выявить параметры, наилучшим образом описывающие этот расход, оценить точность уче-та, правильно планировать и разрабатывать меро-приятия по экономии ресурсов.

Таким образом, установление закономерно-стей потребления топлива для энергоемких опера-ций и агрегатов от важнейших производственных факторов является первоочередной задачей при анализе, нормировании и планировании потребле-ния энергетических ресурсов. С этой целью ос-новное внимание должно быть уделено разработке статистических моделей потребления топлива на основании метода многофакторного регрессионно-го анализа данных как наиболее эффективного способа в определении норм расхода электриче-ской энергии топливных газов, определяемых по зависимостям, связывающим расход с факторами производства. На его основе возможно провести полный статистический анализ эмпирического уравнения регрессии, изучить опосредованные связи показателей и факторов, когда имеется большая цепь причин и следствий между ними, но невозможно осуществить «прямой» расчет.

Параметры, характеризующие объект иссле-дования, как правило, имеют разный физический смысл, и матрица данных существенно изменяет-ся, если изменяются шкалы, в которых измеряются те или иные параметры. Матрицу данных еще до проведения анализа целесообразно привести к стандартному виду, то есть стандартизовать вари-ант (среднее значение стандартизованного вариан-та равно нулю, дисперсия – единице).

По экспериментальным зависимостям, полу-ченным в работах [1, 2], был выбран линейный характер многофакторной зависимости Vвых дг = = f(чуг, т; летучие, %; сера, %). В результате рас-четов параметров линейной регрессии получена следующая модель выхода доменного газа для доменного цеха:

Vвых дг = 1,368·Чугун +623 800·Летучие + + 338 700·Сера – 890 700.

Анализ причинных связей и установление ко-личественной оценки влияния рассмотренных тех-нологических факторов в условиях доменного производства позволяет более глубоко проанали-

зировать характер выхода доменного газа, выявить параметры, в наибольшей мере определяющие его уровень, оценить необходимую точность их учета, правильно планировать и разрабатывать меро-приятия по экономии топлива и распределению вторичных энергетических ресурсов (коксового и доменного газа).

2. Программное обеспечение АИС-ЭНЭФ Успех введения системы энергетического ме-

неджмента предприятия существенно зависит от уровня автоматизации задач энергетического ме-неджмента. Разработанная АИС-ЭНЭФ предна-значена для поддержки принятия решений по кон-тролю и планированию потребления энергетиче-ских ресурсов – электроэнергии, природного газа. Структурная схема автоматизированной системы энергетического менеджмента приведена на рис. 1.

Рис. 1. Структурная схема автоматизированной сис-темы энергетического менеджмента предприятия

На основе данных АСУ «Энергоучет» и тех-

нических отчетов, представляемых подразделе-ниями, формируется информационная база данных технических отчетов об эффективности использо-вания энергетических ресурсов за отчетный пери-од (сутки, месяц, год). С использованием инфор-мации в представленных техотчетах осуществля-ется текущий контроль эффективности использо-вания энергетических ресурсов подразделениями. При этом также используются данные расчетно-нормативной базы. Текущая информация, содер-жащаяся в техотчетах, подвергается факторному анализу, при этом выявляются факторы, сущест-венно влияющие на эффективность энергопотреб-ления. Выявленные факторы и зависимости ис-


Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова, А.А. Захарова


пользуются для построения текущих энергетиче-ских характеристик потребителей энергоресурсов.

На основе полученных характеристик произ-водится корректировка расчетно-нормативной ба-зы энергопотребления. С использованием скоррек-тированной расчетно-нормативной базы на после-дующий период подразделениями рассчитываются нормы и плановые задания по энергопотреблению. На всех этапах контроля и формирования плано-вых заданий осуществляется энергетическая экс-пертиза, целью которой является определение «уз-ких» мест потребления энергетических ресурсов и выявление резервов снижения объемов потребле-ния энергии. Для развязки указанных «узких» мест эксперты с использованием результатов факторно-го анализа определяют требуемые корректирую-щие мероприятия. Выполнение предписанных ме-роприятий служит целям сокращения энергетиче-ских затрат подразделениями.

АИС-ЭНЭФ обеспечивает выполнение сле-дующих функций [3]:

– прогнозирование потребления энергетиче-ских ресурсов при заданных плановых значениях выпуска продукции и установленных значениях базовых технологических факторов;

– определение текущих показателей энерго-емкости подразделений;

– определение величин перерасхода потреб-ления энергии и причин, их обусловливающих;

– оценка резервов снижения потребления энергетических ресурсов.

В программе представлены следующие оп-ции:

– анализ потребления энергетических ресурсов; – ведение информационной базы отчетов и их

просмотр;

– информация по энергоэффективным меро-приятиям, предписанным для снижения энергоемко-сти производства по отдельным подразделениям.

Просмотр отчета При нажатии на кнопку «Просмотр отчета»

появляется таблица (рис. 2), содержащая в себе следующие столбцы:

– год; – цех – название цеха; – объем производства (плановый и фактиче-

ский); – расход топлива: план – плановый расход топлива, рассчи-

тываемый на основе факторного анализа по плано-вому объему производства и заданных значениях базовых технологических факторов;

план/факт – плановый расход топлива, рассчитываемый на основе факторного анализа по фактическому объему производства;

факт – фактическое потребление топлива соответствующим цехом.

– удельный расход топлива (плановый и фак-тический);

– перерасход топлива; – удельный перерасход топлива, %. Расчет величины потребления топливных га-

зов (или электроэнергии) осуществляется отдельно по каждому цеху на основе многофакторного рег-рессионного анализа (рис. 3).

В верхней части окна расположен выпадаю-щий список с названием цеха, для которого необ-ходимо осуществить расчет. Ниже расположен еще один выпадающий список, в котором выбира-ется вид потребляемого ресурса. Это дает возмож-ность на основе многофакторного регрессионного анализа рассчитать не только потребление топлива

Рис. 2. Просмотр отчетов


Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений по контролю и планированию потребления энергетических ресурсов


в целом, но и отдельных его составляющих, таких как природный, доменный, коксовый газ. Далее располагается таблица, в которой выводится спи-сок факторов для конкретного цеха и конкретного потребляемого ресурса; значения коэффициентов регрессии и значения факторов. При этом значе-ния факторов могут быть отредактированы. Для этого необходимо из главного меню выбрать ко-манду «Режим → Редактирование». Кроме того, в окне присутствует кнопка «Факторная модель», при нажатии которой появляется окно, представ-ленное на рис. 4.

Окно (рис. 4) предназначено для вывода фак-торной модели цеха, выбранного в окне «Фактор-ный анализ» (рис. 3). Здесь присутствуют две таб-

лицы. Верхняя таблица предназначена для вывода по каждому фактору для данного цеха значений среднего и стандартного отклонений. Нижняя – для вывода матрицы парных коэффициентов кор-реляции энергетических и технологических пара-метров. Также в этом окне имеется выпадающий список «Тип факторной модели», позволяющий для данного цеха просмотреть не только фактор-ную модель потребления топлива в целом, но и факторные модели потребления отдельных со-ставляющих топлива, таких как природный, кок-совый и доменный газ.

В отличие от простого коммерческого учета на вводах предприятия предлагаемая система основана на построении энергетических харак-

Рис. 3. Факторный анализ

Рис. 4. Факторная модель


Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова, А.А. Захарова


теристик конкретных цехов и производственных участков. Это позволяет осуществлять точный про-гноз потребления энергетических ресурсов, выяв-лять места возникновения перерасхода ресурсов, выяснять причины возникновения перерасхода энергетических ресурсов, оценивать резервы сни-жения энергоемкости производства на основе пред-писываемых энергосберегающих мероприятий.

Выводы Предложен подход к оптимальному решению

задач управления производственными процессами по критериям технико-экономической и производ-ственной эффективности с целью достижения сис-темного эффекта сбережения на промышленных предприятиях [4–6]. Рассмотрена разработанная программа для ЭВМ АИС-ЭНЭФ, предназначен-ная для поддержки принятия решений по контро-лю и планированию потребления энергетических ресурсов – электроэнергии, природного газа.


1. Копцев, Л.А. Моделирование потребления топлива в ОАО «ММК» / Л.А. Копцев, И.А. Япрын-цева // Промышленная энергетика. – 2004. – № 5. – С. 2–6.

2. Япрынцева, И.А. Подготовка к управлению потреблением топлива в ОАО «ММК» на основе математических статистических зависимостей /

И.А. Япрынцева // Изв. Челяб. науч. центра. – 2004. – 4(26). – http://www/sci.urc.ac.ru/news/ 2004_4(26)/. – C. 96–100.

3. Автоматизированные системы управления в энергосбережении (опыт разработки): моногр. / Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, О.В. Колесникова и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2010. – 228 с.

4. Автоматизированные системы управления энергоэффективным освещением: моногр. / Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, Е.В. Вставская и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2011. – 208 с.

5. Казаринов, Л.С. Концепция повышения энергетической эффективности комплексов на-ружного освещения / Л.С. Казаринов, Е.В. Встав-ская, Т.А. Барбасова // Фундаментальные исследо-вания. – 2011. – № 12. – С. 553–558.

6. Казаринов, Л.С. Разработка проектов энергоэффективных систем уличного освещения на основе инновационного технико-экономи-ческого механизма возвратно-целевого усиления бюджетного финансирования / Л.С. Казаринов, Т.А. Барбасова // Вестник Южно-Уральского го-сударственного университета. Серия «Компью-терные технологии, управление, радиоэлектрони-ка». – 2011. – Вып. 14. – № 23 (240). – С. 92–98.




1 Введение Успех и долгосрочная устойчивость органи-

заций – как государственных, так и коммерче-ских – в условиях постиндустриальной экономики и глобализации в значительной мере определяется их способностью адекватно реагировать на изме-нение ситуации, проводя постоянный анализ ин-формации о собственном состоянии и окружаю-щем мире. Более того, становится очевидным, что сегодня ни высокий экономический, ни человече-ский, ни технический, ни военный, ни культурный, ни другие потенциалы не гарантируют безуслов-

Логиновский Олег Витальевич – д-р техн. наук, про-фессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой информационно-аналитического обеспечения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Любицын Владимир Николаевич – канд. техн. наук, доцент кафедры информационно-аналитического обес-печения управления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный универси-тет; [email protected]

ную жизнеспособность и стабильное развитие го-сударства. Только эффективное использование организационного потенциала и развитых инфор-мационно-аналитических технологий и ресурсов, способных интегрировать все другие ресурсы го-сударства, позволяет успешно решать стоящие перед ним проблемы.2

Характерной особенностью современного об-щества является создание и развитие аналитиче-ских центров самого различного назначения прак-тически во всех сферах человеческой деятельности во всем мире. Активно развивается бизнес-

Loginovskij Oleg Vitalevich – Doctor of Science (Engi-neering), Professor, Honored Scientist of the Russian Feder-ation, Head of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; [email protected] Lyubitsyn Vladimir Nickolaevich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Information and Ana-lytical Support in Social and Economic Systems Manage-ment Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.738.52

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ЦЕНТРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО РЕСУРСА СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА О.В. Логиновский, В.Н. Любицын

INFORMATION AND ANALYTICAL CENTERS AS THE WAY OF INTELLECTUAL RESOURCES DEVELOPMENT IN THE MODERN SOCIETY O.V. Loginovskij, V.N. Lyubitsyn

Проводится идентификация аналитического центра применительно к бизнес-аналитике, органам государственной власти и местного самоуправления и неправи-тельственным организациям. Особый акцент делается на актуальность создания ана-литических центров при крупных вузах России, обладающих солидным научно-экспертным потенциалом. Представлены сведения о функциональном назначении Ин-формационно-аналитического центра Южно-Уральского государственного университе-та и идеологии его портала в сети Интернет.

Ключевые слова: бизнес-аналитика, ситуационный центр, неправительственный анали-тический центр, информационно-аналитический центр Южно-Уральского государственногоуниверситета.

For business intelligence purposes, an analytical center, public authorities, local govern-ments and nongovernmental organizations have been identified. Particular emphasis is put onthe importance of analytical centers’ creation at large Russian universities with a solid scien-tific and expert potential. The article provides information about the functional purpose andideology of Information and Analytical Center of South Ural State University and the ideologyof the Center’s Internet portal.

Keywords: business intelligence, situation room, non-governmental analytical center, informa-tion and analytical center of South Ural State University.


О.В. Логиновский, В.Н. Любицын


аналитика, теоретические основы которой были заложены в 70-е годы прошлого столетия, в част-ности, в широко известной монографии англий-ского ученого С. Бира «Мозг фирмы» [1]. Вместе с тем у термина «бизнес-аналитика» до настоящего времени нет единого определения, поскольку слишком большой спектр технологий он включает в себя. Можно считать наиболее удачным и емким определение авторитетной консалтинговой фирмы IDC: «бизнес-аналитика – это инструменты и при-ложения для поиска, анализа, моделирования и доставки информации, необходимой для принятия решений».

Создание внутри или вне государственных и коммерческих организаций аналитических цен-тров или служб, оснащенных мощными компью-терами и передовыми информационно-аналитическими технологиями, в полной мере от-вечает тезису Билла Гейтса из его книги «Бизнес со скоростью мысли» [2]: «Успеха в ближайшем десятилетии добьются только те компании, кото-рые сумеют реорганизовать свою работу с помо-щью электронного инструментария… Самый на-дежный способ выделить свою компанию среди конкурентов – это хорошо организовать работу с информацией».

Проблемам создания в различных организа-циях подобных центров и служб и используемым в них концепциям и технологиям посвящено множе-ство работ как отечественных, так и (в значитель-но большей степени) зарубежных специалистов. Достаточно упомянуть одну из последних [3], ко-торая была издана в 2009 году под названием «Бизнес-аналитика: от данных к знаниям» (авторы – Н.Б. Паклин, В.И. Орешков). Указанная моно-графия дает довольно полное представление о наиболее популярной части технологий анализа данных, в том числе о концепции «хранилище данных», OLAP-средствах, технологиях Know-ledge Discovery Databases и Data Mining. Кроме того, она включает (во второй своей части) кон-кретные примеры использования отечественной аналитической платформы Deductor в различных областях бизнеса.

Перечисленные концепции и технологии, а также ряд других, например, концепция «Витрины данных», применяются не только в уже ставших традиционными аналитических службах коммер-ческих структур, но и в так называемых ситуаци-онных центрах органов власти при реализации задач как оперативного, так и стратегического ха-рактера. Сведения о ситуационных центрах, вклю-чая их классификацию и описание функционала одного из них, приведены в четвертом томе «Управление социально-экономическим развитием государства», входящем в пятитомное издание под общим названием «Управление: теория и практи-ка» (авторы О.В. Логиновский, А.А. Максимов, В.В. Елагин) [4]. Данной тематике в последнее время также посвящается значительное число пуб-

ликаций в основном теоретической направленно-сти, поскольку сведения о функциональных воз-можностях, составе информационных ресурсов и имитационных моделях многих ситуационных центров, в первую очередь руководства госу-дарств, являются закрытыми.

Однако в современном, все более усложняю-щемся мире весьма динамично растет потребность в аналитических центрах особого типа, способных осуществлять оперативное и стратегическое ис-следование острых политических, экономических и социальных проблем, а также общественных потребностей и запросов [5–8]. На основе изуче-ния мирового опыта в разрешении обозначенных проблем, генерации новых идей и подходов такие аналитические центры производят интеллектуаль-ный продукт, который оказывает влияние на фор-мирование общественного мнения, включая бизнес и государственных деятелей, принимающих зна-чимые для общества управленческие решения. Подобные аналитические центры могут быть встроены или подчинены властным структурам федерального, регионального или муниципального уровня. Наряду с этим сегодня существует насущ-ная потребность в неправительственных аналити-ческих центрах. Эти центры, имеющие кредит гражданского доверия, могут служить своеобраз-ным «интеллектуальным мостом» над пропастью между властью и обществом. Аналитические цен-тры – не только посредники между интеллекту-альной средой и госаппаратом, но и инструмент гражданского контроля, инициатор публичного обсуждения острейших внутренних и внешних проблем, стоящих перед страной. Неправительст-венные аналитические центры выступают генера-торами новых идей для власти, предлагая анали-тическую продукцию, инновационные решения, механизмы их реализации, при этом используя для их разработок внебюджетные средства, т. е. госу-дарство имеет возможность привлечь дополни-тельный интеллектуальный ресурс без затрат. При участии представителей подобных аналитических центров разрабатываются важнейшие стратегиче-ские документы. Представители аналитических центров участвуют в группах по разработке важ-ных государственных решений и документов или входят в общественные экспертные советы при органах власти. Логично, что роль неправительст-венных аналитических центров возрастает именно сейчас, в период глубинных внутренних транс-формаций, когда власть, испытывающая дефицит новых идей и решений, объективно нуждается в интеллектуальной подпитке.

Использование всесторонне накопленного опыта аналитических центров чрезвычайно акту-ально для нашей страны при разработке стратегий управления, концепций и программ, социально-экономической политики, организации политиче-ского и экономического консалтинга. Ведь для успешного функционирования любой управленче-


Информационно-аналитические центры как инструмент развития интеллектуального ресурса современного общества


ской структуры ее руководству необходимо долго-срочное планирование своей деятельности и опре-деление своей стратегии. Работа экспертов в об-ласти стратегического консалтинга позволяет уви-деть новые направления развития, определить принципиальные цели и необходимые для их вы-полнения ресурсы.

В этой связи представляется актуальным соз-дание аналитических центров при некоторых наи-более крупных российских университетах, вклю-чая Уральский регион, обладающих солидным экспертно-научным потенциалом. Деятельность этого центра (или центров) в нашем промышленно развитом регионе в значительной степени должна быть связана с созданием инновационной эконо-мики на основе экспертизы проектов, концепций и программ данной тематики и подготовке соответ-ствующих рекомендаций и предложений в адрес руководства университетов, государственных и муниципальных органов власти, организаций лю-бой формы собственности. Центр, привлекая к экспертно-аналитической деятельности наиболее компетентных сотрудников университета по про-филю рассматриваемых проблем, должен форми-ровать объективное мнение, включающее систем-ное рассмотрение всего комплекса вопросов по анализируемой тематике и выбор обоснованных альтернатив по их решению. При необходимости под руководством или при участии центра может быть подготовлено и проведено совещание, семи-нар и т. п. по всестороннему рассмотрению кон-кретных проблем и предлагаемых методов и форм их решения. Подобные мероприятия должны про-водиться с использованием современных инфор-мационно-аналитических технологий и (в обосно-ванных случаях) при участии наиболее авторитет-ных по данной и смежной с ней проблематике рос-сийских и зарубежных специалистов.

Именно поэтому обоснованно и своевременно создание Информационно-аналитического центра Южно-Уральского государственного университета (далее – Центр), целью деятельности которого яв-ляется поддержка развития инновационной эконо-мики Уральского и других регионов Российской Федерации на основе осуществления аналитиче-ской, консалтинговой и обучающей деятельности.

В соответствии с установленной целью Центр должен осуществлять решение целого комплекса задач:

по проведению экспертиз концепций, про-грамм и проектов инновационной тематики с под-готовкой соответствующих рекомендаций, пред-ложений и заключений в адрес руководства уни-верситета, органов государственной власти и ме-стного самоуправления, организаций любой фор-мы собственности;

по повышению компетенции сотрудни-ков органов государственной власти и местного самоуправления, организаций любой формы соб-

ственности в сфере управленческой деятельности и использования информационных технологий;

по подготовке предложений в части фор-мирования и реализации мер по развитию инфор-мационного общества в Челябинской области и интеграции его в мировое информационное про-странство.

Для реализации указанных задач основными функциями Центра являются:

проведение социально-экономических на-блюдений и социологических обследований в раз-личных сферах жизнедеятельности Челябинской области и других регионов России;

оказание консалтинговых услуг организа-циям и предприятиям Уральского и других регио-нов Российской Федерации в сфере совершенство-вания управления и развития информационных технологий и систем;

проведение аналитических работ по зака-зам крупных информационно- аналитических цен-тров Российской Федерации;

проведение краткосрочных обучающих курсов для руководителей среднего и низшего управленческих звеньев и специалистов организа-ций по тематике, связанной с совершенствованием их профильной управленческой деятельности, а также использование информационных техноло-гий в аналитической обработке данных и произ-водственной сфере;

консультирование топ-менеджеров про-мышленных предприятий и организаций по вопро-сам концептуального характера их организацион-но-управленческой, производственно-экономи-ческой, общественно-партийной, научной и иной деятельности;

участие в работах по формированию и развитию информационного общества в Челябин-ской области и других регионах Российской Феде-рации;

осуществление экспертных работ по зака-зу промышленных предприятий и организаций, органов государственной власти и местного само-управления, высших и средних учебных заведений и т. д. по вопросам развития информационных технологий, совершенствования систем управле-ния и технической политики в рамках компетен-ции профильных кафедр университета;

подготовка и проведение научных конфе-ренций, совещаний и семинаров по вопросам управленческого, информационно-компьютерного и промышленно-технологического характера.

Основным информационным каналом взаи-модействия Центра со всеми заинтересованными организациями и физическими лицами должен стать создаваемый в настоящее время портал Цен-тра. Идеология портала такова, что он будет отра-жать возможности и результаты деятельности Центра по каждой из перечисленных функций, а также условия, на которых им оказываются услуги


О.В. Логиновский, В.Н. Любицын


этим организациям и физическим лицам. При этом приоритетное направление аналитических работ Центра будет связано с базовыми отраслями Уральского региона, в первую очередь с металлур-гией и машиностроением. Портал будет содержать достаточно обширный перечень полезных ссылок на web-ресурсы других отечественных и зарубеж-ных аналитических центров, организаций-производителей средств аналитической обработки данных и организаций, создающих информацион-но-аналитические системы на основе этих средств, с тем, чтобы он мог считаться единой точкой вхо-да в web-пространство с целью поиска соответст-вующей информации. На портале также будет представлен перечень мероприятий, планируемых для проведения Центром, который будет форми-роваться с учетом результатов взаимодействия в интерактивном режиме Центра и потенциальных потребителей его услуг.

Заключение Увеличение числа аналитических центров и

усиление их роли в современных процессах глоба-лизации обусловлены нынешней информационной эпохой и формированием информационного обще-ства. Основной результат деятельности аналитиче-ского центра – создание алгоритма практического решения конкретной проблемы. Интеллектуальный продукт аналитического центра – это идеи и реше-ния, представленные в виде нового варианта поли-тического курса, оценки, теории, предложения, предупреждения, долгосрочного плана или прогно-за, описания методики, статистических выкладок, анализа и т. д. В любом случае востребованность

подобных центров становится показателем того, насколько власть и общественность тойили иной страны соответствуют смысловому содержанию информационного общества, под которым, согласно классическим формулировкам, понимают меру обобщенных знаний данного общества.


1. Бир, С. Мозг фирмы / С. Бир. – М.: Едито-риал УРСС, 2005. – 413 с.

2. Гейтс, Б. Бизнес со скоростью мысли / Б. Гейтс. – М.: Эксмо, 2007. – 477 с.

3. Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб.: Питер, 2009. – 701 с.

4. Логиновский, О.В. Управление социально-экономическим развитием государства / О.В. Ло-гиновский, В.В. Елагин. – М.: Машиностроение-1, 2006. – 544 с. – (Управление: теория и практика: в 5 т. / под ред. О.В. Логиновского; т. 4).

5. Филиппов, В.А. Аналитические центры – стратегический интеллектуальный ресурс / В.А. Филиппов. – М.: ЛЕНАНД, 2007. – 104 с.

6. Абрамов, В. Интеллектуальные ресурсы. Как ими управлять? / В. Абрамов. – http://www.otiss.boom.ru/txts/05_01/SK05_01_35.htm

7. Афанасьев, Г. Межрегиональные мозговые тресты как инструмент стратегического плани-рования / Г. Афанасьев. – http://stra.teg.ru/library/ institutes/thinktanks/soob09-2002/pract8

8. Сунгуров, А. Фабрики мысли: первое при-ближение к анализу зарубежного опыта / А. Сун-гуров. – http://www.strategy-spb.ru/portal/files/ ThinkTanks-200




1 Введение Шлифование – это процесс множественного

скоростного микрорезания, при котором обрабо-танная поверхность формируется наложением микроследов (рисок) от резания абразивными зер-нами друг на друга [1]. Параметром, по которому может осуществляться эффективное автоматизи-рованное управление процессом, является интен-сивность съема припуска. Интенсивность съема припуска – это величина, показывающая объем срезанного металла в единицу времени. Объем срезанного металла в единицу времени можно оп-ределить, зная объемы металла, снимаемого каж-дым зерном. Последующее суммирование объемов

Кошин Анатолий Александрович – д-р техн. наук, профессор кафедры технологии машиностроения, Юж-но-Уральский государственный университет; [email protected] Гузеев Виктор Иванович – д-р техн. наук, профессор, декан механико-технологического факультета, Южно-Уральский государственный университет; gvi@susu. ac.ru Шипулин Леонид Викторович – аспирант кафедры технологии машиностроения, Южно-Уральский госу-дарственный университет; [email protected]

металла от микрорезов по временным интервалам позволяет определить, например, срезаемый объем металла в 1 секунду.2

Таким образом, стоит задача разработки мо-дели стохастического съема припуска и формиро-вания поверхности при плоском шлифовании пе-риферией круга. Для этого форму зерна аппрокси-мируем некоторой фигурой, которая движется по круговой траектории (зерно расположено на круге значительно большего диаметра, чем размер само-го зерна), врезается в деталь и срезает материал, оставляя микроцарапину в виде сектора тора. Го-товая поверхность детали образуется в результате наложения множества таких микроцарапин друг

Koshin Anatoly Alexandrovich – Doctor of Science (Engineering), Professor of Mechanical Engineering Technology Department, South Ural State University; [email protected] Guzeev Viktor Ivanovich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Dean of Mechanics and Technology Faculty, South Ural State University; [email protected] Shipulin Leonid Viktorovich – post-graduate student of Mechanical Engineering Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.93

МОДЕЛЬ СТОХАСТИЧЕСКОГО СЪЕМА ПРИПУСКА И ФОРМИРОВАНИЯ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ПЛОСКОМ ШЛИФОВАНИИ ПЕРИФЕРИЕЙ КРУГА ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ А.А. Кошин, В.И. Гузеев, Л.В. Шипулин

STOCHASTIC MODEL OF REMOVAL ALLOWANCES AND FORMATION SURFACE IN A PLANE GRINDING BY PERIPHERYOF THE CIRCLE FOR AUTOMATED PROCESS CONTROL A.A. Koshin, V.I. Guzeev, L.V. Shipulin

Рассмотрен процесс формирования шлифованной поверхности при плоском шли-фовании периферией круга. Автоматизированное управление процессом возможно че-рез модель стохастического съема припуска. Приведены основные этапы разработкимодели: моделирование формы абразивного зерна; моделирование формы микроцара-пины (риски), полученной при резании зерном; продольное наложение рисок; попереч-ное наложение рисок; стохастическое наложение рисок.

Ключевые слова: шлифование, моделирование, управление процессами.

Process of polished surface formation at the flat grinding by the circle periphery is con-sidered. Automated process control is possible through a stochastic model of the removal al-lowance. The main development stages of model are given: modeling of a form of abrasivegrain; modeling of a form of the scratch got at cutting by grain; longitudinal imposing ofscratches; cross-section imposing of scratches and stochastic imposing of scratches.

Keywords: grinding, modeling, process management.


128

на другама припу

1. М2. М

(риски). 3. П4. П5. С 1. МСущ

мации фвращении др. Мруемой фется приОднако сложнее,задачи, вшлифовасколькихвыбираем

В содят 40–4зерен иГОСТ Р5абразивнние N(b,

(N b

2. М(рисПри

осуществорганов с

– вкруга, со

– позаготовк

Приталь и срв виде се

Длинталью, пр

а. Разработка уска проводиМоделированиМоделирован

Продольное наПоперечное натохастическо

Моделированиществуют разормы абразиия, усеченнаяМаксимальноефигуры к реаи использоваматематиче

, чем описанв которой панной поверх десятков тм аппроксимостав каждог45 % зерен оимеют соотв52381-2005 [2ных зерен имμ, σ) [3]:

1,μ,σ)

σ 2πb

Рис. 1. Моде

Моделировански) и плоском шлвляются слестанка: вращательноеостоящего из оступательноой со скорости таких движрезает матеректора тора, кну дуги, по коринято называ

модели стохилась в несколие формы абрние формы

аложение рисаложение рисое наложение

ие формы абзличные подхивного зерна:я пирамида, е приближенальному профании парабоское описанние шара, попредполагаетрхности от тысяч абразимацию шаромго шлифовалосновной фраветствующие 2]. Поэтому дмеет нормал

2

2( μ)

2σeπ

b .

ель абразивно

ние формы м

лифовании педующие дв

е движение зерен со скорое движение тью Vd. жениях зернориал, оставлякак показано оторой зерно ать длиной ду

хастическоголько этапов: разивного зермикроцарап

сок. сок. е рисок.

разивного зеходы к аппро шар, парабоусеченный кние аппроксфилю обеспечолоида вращние параболоэтому для нся формироввоздействияивных зерен. льного круга акции, а 55–отклонения

диаметр b (рильное распред

ого зерна

микроцарапи

периферией квижения раб

шлифовальростью Vk; рабочего сто

о врезается вяя микроцарана рис. 2. контактируетуги контакта (

о съе- рна. пины

ерна окси-олоид конус сими-чива-ения. лоида ашей вание я не-н, мы

вхо-–60 % я по ис. 1) деле-

(1)

ины

круга бочих

ьного

ола с

в де-апину

т с де-(Lk).

рапрсоимбунонимумм

гдвр

слнеотпопонифиинкаЧе

(yту

z

z

обвал

крмебонеперезомто

А.А.

Рис. 2при плоско

Посколькуаз выше скоррохождения звершит столм можно пренудет равна длой на плоскоии длина дугуле (2) и можм и более.

2kL Dе D – диаметрезания.

Расчет фоедующим обекоторым интт степени тооперек. Такиочти плоскихии решается иля впадины.нтервалы y1, yждого интеререз

20 ) (y y z

у точек проф2

0 (z R Для наше

iz , 0 0y

бразом, формла профиля:

2kDz

k = 1, 2, 3,

3. ПродолКак было

руга в десяткещение столаочий ход столесколько обоериодичностьльефа обрабм, каждое зерые располаг

. Кошин, В.И

Вестни

2. Схема обраом шлифовани

у скорость вррости движензерном черезль незначителнебречь. Очелине дуги ксть детали. Пги контакта ржет принима

t ,

тр шлифоваль

ормы единичбразом (рис. тервалом (0,0очности расчим образом,х задач. Затемзадача – нах. Для этого пy2, y3, …, yi чрвала находи

уравнение2 2

0 )z R мо

филя, принад2

0( )y y .

ей задачи:

, 0 2 2

D bz

мула расчета

2 2

b Dt

…, i.

льное наложесказано выш

ки раз выше,а. Поэтому, кла с детальюротов, в резь наложения рботанной поверно оставляегаются друг з

И. Гузеев, Л.В


азования рискии периферие

ращения кругния детали, тз дугу контальное перемеевидно, что донтакта, спрПри плоскомрассчитываетать значения

ьного круга;

чной риски п3). По длин

01–0,1 мм в зачета) делают получаем м в каждом тхождение глупрофиль разбчерез 0,01–0,ится глубинае о

ожно опреде

длежащих о

( 1ky y k

t , 2

DR

высоты кажд

22

2 kD b y

,

ение рисок ше, скорость, чем продолкак правило, ю круг успевазультате чегорисок и, следверхности. Тет несколькоза другом на

В. Шипулин

№ 23, 2012

ки ей круга

га в десятки то за время акта деталь ещение, что длина риски роецирован-м шлифова-тся по фор-от 1 до 10

(2)

t – глубина

происходит не риски с ависимости тся сечения множество таком сече-убины про-бивается на ,1 мм и для а профиля. окружности

елить высо-

кружности:

1, 2, 3, ..., )i ,

2

b . Таким

дого интер-

(3)

ь вращения льное пере-за один ра-ает сделать о возникает довательно, Таким обра-о рисок, ко-а некотором


Модель стпри плоск

Серия «К

расстояниистояния, а раметров пвается едиром распол

Профи

стью Vд влвращается одно зерноконтакт с одного обонятие «перэто величипредыдущезовавшихсным зерномрисок – естния детали

TL

Для рорганов песчитанная деляя схем

тохастическом шлифова


и. Для опредтакже влиян

процесса на нничное сеченложено едини

Рис. 4. Ра

иль детали дллево, шлифовсо скоростьюо. За рабочийдеталью с порота шлифориодичность ина, равная рей и началомя от микрорм (рис. 5). Петь величина и за время одн

д

к60

D VV

.

различных скериодичностьпо (4), суще

му снятия все

ского съема ании перифе

ные технол

еления величния различныналожение риние детали и ичное зерно (

асчетная схем

линой ld движвальный крую Vк. На кругй ход стола зепериодом, раовального крурасположенирасстоянию мм последующезания единиериодичностьпоступательнного оборота

коростей двиь расположенественно разлего припуска

Рис. 3.

припуска и ферией круга


чины этого рых входных исок рассматркруга, на ко

(рис. 4).

а

жется со скоруг диаметромге расположеерно вступаеавным времеуга. Введем пия рисок» – Lмежду начал

щей рисок, обичным абразь расположенного перемеща круга:

ижения рабочния рисок, рличается, опа. Нами выде

Расчетная схе

Рис. 5. Период

формировандля автома


рас-па-ри-ото-

ро-м D ено ет в ени по-

LT – лом бра-ив-ния ще-

(4)

чих рас-пре-еле-

но чраспзерн

перенимане рност(рис

передлинногокругдующсхемкогд(рис

мещэтомпереотсу

мещрискрисориал

ложестолваль

переформобор

ема определен

дичность расп

ния поверхноатизированн


четыре возмположения рна:

1. 0 < LT < lm

емещается наальной толщежет материатью о детал. 6, а). 2. lmin < LT <емещается нана риски, но о среза. В этога срезает слощая риска пма съема прида каждый з. 6, б). 3. LT = lрис. Д

щается на расм случае рискекрытия рисутствуют (рис

4. LT > lрис. Зщается на раски. В такомок и остаютсла (рис. 6, г).Для каждогоения рисок рла, т. е. не двьного круга с

1. 0 < LT < lемещениях нмирование проте круга т

ния профиля

положения ри

ости ного управл


можных вариисок от еди

min. Деталь заа расстояние,щины среза. Вал детали, а ть, вызывая

< lрис. Деталь а расстояние,больше, чем

ом случае зерой металла, пперекрывает ипуска похозуб фрезы сн

Деталь за одисстояние, раки выстраивасок и необрс. 6, в). За один оборсстояние, ко случае отсся участки не

о варианта прассмотрим ва, а множесединичным

lmin. Резание не совершаеоверхности птолщина сре

риски

исок

ления процес

пуск 16

ианта периоиничного абр

а полный обо, которое меВ таком случтрется заднейупругие деф

за один обор которое менм толщина мно на каждомпричем каждпредыдущу

ожа на фрезенимает слой

ин оборот крвное длине аются друг заработанный

рот круга детоторое большсутствует пееобработанно

периодичностполный рабство оборотовабразивным зпри таких неется, но расподробнее: незаемого зерн

ссом

129

одичности разивного

рот круга ньше ми-чае зерно й поверх-формации

рот круга ньше, чем минималь-м обороте дая после-ую. Такая ерование, й металла

руга пере-риски. В а другом, материал

таль пере-ше длины рекрытие ого мате-

ти распо-очий ход в шлифо-зерном. ебольших ссмотрим на первом ном слоя


130

меньше резание припуск среза мерезание копленнывысит знзерно српервой срезание бротов кру

2. lm

ков можмальное схеме съt) – при пуска (ри

Рис. 6. Напериоди

минимальноне происходувеличиваетеньше минине происходый на предыдначение минежет слой масхеме периодбудет произвуга (рис. 7, а

min < LT < lрис.жет принимат

(до 5 % от t)ъема припускприближениис. 7, б).

а)

б)

аложение рисчности

Ри

ой толщиныдит. На второтся в два разамальной толит. Но в какдущих оборонимальной татериала. Такдичности расводиться чере). Высота остать различные) – при прибла и максималии к третьей

) 0 < LT < lmin

lmin < LT < lрис

в) LT = lрис

г) LT = lрис сок при различ

ис. 8. Вершины

ы среза, поэом обороте ка, и если толщлщины срезакой-то моменотах припусктолщины среким образомсположения рез несколько

авленных грее значения: млижении к пельное (до 95 схеме съема

с

чных величин

ы выступов по

этому круга щина а, то нт на-к пре-еза и м, при рисок о обо-

ебеш-мини-ервой % от при-

др

прнеме

поскириприд

ри

нах Рис. столпери

осле обработк

А.А.

3. LT = lрисругом (рис. 7,

4. LT > lрисрипуск, междеобработанноеняется (рис.

Прилегаюсечения пВведем по

оверхности пли проходящаяиала (рис. 8)рилегающей кдеальной обра

Рассмотриисок от перв

7. Формироваа с заготовкойиодичности на

ки и прилегаю

. Кошин, В.И

Вестни

. Риски распо, в). с. Единичноеду рисками ого материала

7, г).

ющая плоскопосле резанияонятие прилеглоскости – этоя через верху). Обозначимк выступам паботанной повим один перивого и второ

а) 0 < LT <

б) lmin < LT <

в) LT = lри

г) LT > lриание поверхной при различналожения рисо

ющая к ним ли



олагаются то

е зерно снимрасполагаюта. Размер дет

ость (линия)я единичныгающей к обо плоскость, гушки несрезам высоту раплоскости отверхностью каиод, т. е. геного оборота

lmin

< lрис

ис

ис

ости за рабочных значенияхок

иния

В. Шипулин

№ 23, 2012

очно друг за

мает не весь тся участки тали не из-

) к рельефу м зерном бработанной геометриче-анного мате-сположения тносительно ак hпп. ерирование круга. Рас-

ий ход х



Серия «К

стояние мпериодичн(4). Верхулагается рориской, потак, чтобыверхушку, идеальной

Рис. 9. Схем

Необхк выступамка, коордирии круговготовки. И

20( )x x

динату лю

0z z R

ппz h , 0x

пп 2

Dh

ваний полурасположеплоскости поверхност

ппh

Парамровностей туации (конен), являсок, котор

к( ,TL f VРассм

ложения ристи. Как бразличныхрисок LT, дго припуск

1. 0 которая гоки, высотанулю ппh стью снят идеальной



между центраности наложеушка необрабовно посередоэтому введы вертикальна горизонталобработанно

ма расчета вы

ходимо опредм плоскости,инаты точки, вого движениИз формулы

2 20( )z z R

бой точки, п2 2

0( )R x x

0 2TL

, 0z

2

02

D учим формуления прилегаюотносительнти:

2

2TD D L

метром, предпри конкре

огда диаметр яется периодрая в свою о

д, , )V D .

отрим влиянисок LT на выбыло показах варианта педля каждого ика различна.

minTL l . Кр

раздо выше са прилегающ

0 , т. е. пр

и шлифоваплоскостью


ные технол

ами рисок рения рисок, рботанного мадине между пем систему ная ось 0z прльная ось 0xой поверхнос

ысоты оставши

делить высот, или, как слерасположенния зерна черы определени2 можно оп

принадлежащ

. Для нашей

2

D,

2

DR .

2

2TL

. Пос

лу для опредющей к вершно идеальной

2T .

допределяющетной технолкруга не мо

дичность расочередь явля

ние периодиысоту прилегано ранее, суериодичностииз которых сх

руг вращается

скорости двищей плоскострипуск на об

анная поверхю. Такая ситу



равно величиассчитанной атериала расппервой и вторкоординат xроходила чер

x находилась сти (рис. 9).

ихся выступо

ту прилегающедует из рисуной на траекез материал ия окружнос

ределить ко

ей окружнос

й задачи: x

Таким образо

сле преобра

деления высошинам выступй обработанн

щим высоту логической ожет быть измсположения ряется функци

ичности распгающей плосуществуют ти расположенхема съема в

я со скорость

ижения заготти стремитсябработку полн

хность являетуация идеаль



ине по по-рой x0z рез на

ов

щей ун-кто-за-сти

ор-

сти:

0 ,

ом,

азо-

оты пов ной

(5)

не-си-ме-ри-ией

по-ко-три ния все-

ью,

тов-я к но-

тся ьна,

но вприсрезаосущзначплос

ся нкотонии ближмитс

чинашаю

пп mh

ходнкажд(D) –

рискна 11,63 ных терннымроватам кимириск

рискна 15,23 ных казалбешк

рискна 110 мных казалбешк

ложедичншли(рисвысобольсимаход стро0,5 мны высо



в реальностисутствует миния (tmin), мществляться. чение высотскости равно

2. min Tl L

неровности, ворым варьиру

LT к lmin высжается к tmin,ся к t. 3. рисTL l .

а hпп принимющие величи

max t .

Рассмотрим ные данные, дого случая:– 250 мм, глу1. Vк = 80 мки (lрис) при т0 мм, а перимм. Тогда пверхушек hп

ный эксперимми в разработания шлифовмоделировани скоростямками, остаютс

2. Vк = 50 мки (lрис) при т0 мм, а перимм. Тогда пверхушек hпло (рис. 10,ков hпп = 0,023. Vк = 35 м/ки (lрис) при т0 мм, а перимм. Тогда поверхушек hпло (рис. 10, ков hпп = 0,09Построим грения примыкности наложефовального . 11). Как быота расположьше величиныальная величпри плоско

оительных номм. Поэтому0,5 мм по кота располож



и невозможнинимально неньше которПоэтому миты расположtmin. пп minh

рисl . В данн

высота прилеуется от tmin сота прилегаю а при прибл

В данном сл

мает значенияину припус

примеры длякоторые буд

: диаметр шубина резаниям/с, Vд = 10 мтаких режимодичность напо зависимостпп = 0,003 мммент с этимитанной трехмванной поверния (рис. 10,ми на дне кася гребешки м/с, Vд = 20 мтаких режимодичность напо зависимостпп = 0,027 ммб), что выс

25 мм. /с, Vд = 26,5 таких режимодичность нао зависимостпп = 0,098 ммв), что выс

97 мм. рафик зависикающей плосения рисок дкруга: 200,ыло сказано жения плоскы снимаемогчина припусом шлифоваормативах реу графики завкоординате hжения плоско


пуск 16

на, посколькнеобходимая рой резание инимально вожения прил

mint .

ном случае о

егающей плодо t. При пющей плосколижении к lр

лучае расчет

я, равные илка на обра

я каждого слдут постоянншлифовальноя (t) – 0,1 ммм/мин. Длинах резания баложения ристи 1 высота м. Проведен и же исходнымерной моделрхности. По , а) при резаанала, образвысотой 0,00м/мин. Длинах резания баложения ристи 1 высота м. Моделировсота остающи

м/мин. Длинах резания баложения ристи 1 высота м. Моделировсота остающи

имости высотскости (hпп) одля каждого , 250, 300, ранее, макс

кости не можго припуска ска на один ании в общеежимов резанвисимостей оhпп. Минималости принима

ссом

131

ку всегда толщина не будет озможное легающей

образуют-

оскости к риближе-ости при-рис – стре-

ная вели-

ли превы-аботку t.

лучая. Ис-ными для ого круга . на каждой будет рав-сок (LT) – несрезан-компью-ыми дан-ли форми-результа-нии с та-зованного 02 мм. на каждой будет рав-сок (LT) – несрезан-вание по-ихся гре-

на каждой будет рав-сок (LT) – несрезан-вание по-ихся гре-

ты распо-от перио-диаметра 400 мм

симальная жет быть (t). Мак-рабочий

емашино-ния равна ограниче-льная же ается tmin,


132

значениевального

Выхход (tобр)

сделаем ч

где lд – периодичдем на за

р.х.t

Времпорционграфика ние lд таПостроивходныхlд = 5 мрис. 12 –рых будрасположhпп при мхода стовремя рплоскостчиваетсяность събы высостремилавенно по

Перскоростисти кругрезания ния стол

е которой заво круга. ход на время) для определ

через скорост

длина деталичности наложависимость tр

д

к60 T

D lV L

мя одного рально длинезависимости

акое, чтобы зм график завх технологичемм (рис. 12– это технолодет обеспечижения прилегминимальномола. Если взярабочего ходти увеличивая и шероховъема металла.ота прилегаюась к нулю, товысится. иодичность и перемещенга. В общемамаксимальноа 32 м/мин.

висит от зер

я обработки ления самого

ть движения

и. Подставимжения рисок р.х(LT):

.

рабочего ходе детали lд. и tр.х (LT) удозначение LT висимости (6еских параме2). Пересеченогические ситиваться минигающей к верм значении вять LT такое, да, то высоается, соотвеватость, сниж. Если же взяющей к высто время на о

наложения рия детали длашиностроитое значение

Рис. 1

нистости шл

за один рабо быстрого с

детали: дV

м Vд в уравн(4) и оттуда

а (6) прямо Для постро

обно взять знбыло от 0 до

6) для следуюетров: D = 250ния графикотуации, при кимальная выршинам выствремени рабочтобы сокра

ота прилегаюетственно, увжается интенять LT такое,ступам плоскбработку сущ

рисок зависиля каждой сктельных режскорости дв

10. Схема расч

лифо-

бочий съема

д

р.х

lt

,

нение вый-

(6)

про-оения наче-о 0,5. ющих 0 мм, ов на кото-ысота тупов очего атить ющей вели-нсив-, что-кости щест-

ит от коро-жимах виже-

Рикаюри

Рикаюри

а)

б)

в)

чета высоты о

А.А.

ис. 11. Зависиющей плоскосок

ис. 12. Зависиющей плоскосок для разли

оставшихся вы

. Кошин, В.И

Вестни

имость высотсти (hпп) от пе

имость высотсти (hпп) от пеичных скорост

ыступов



ты расположеериодичности

ты расположеериодичноститей вращения

В. Шипулин

№ 23, 2012

ения примы-и наложения

ения примы-и наложения я круга



Серия «К

4. ПопПредп

что наложвсего съемнии недости 4 схемыдящимся внии от перным в сосеприпуска рисок от осуществля

При нпроизводяки по форзначения гтали. Еслпрофиля дданном учриски. Есдетали (т. профиля дверка на нтываемой предикатоведены программериски и выное зерноной, плоск



перечное налположим, чтожение рисок ма припуска отаточно. Тогы) должны срв этом же сечрвого зерна, еднем сечениосуществляеслучайно раяется стохастнахождении пятся вычислермуле (3), поглубины рисли координадетали, то знчастке принли же глубе. зерно не детали остаеналичие метаточке осу

м сравнениярезультаты е с предикысоты профи снимает мкой поверхн


ные технол

ложение рисо соотношенине происхо

одного зерна гда несрезаннрезаться либочении на неколибо зерном

ии. При такоется поперечасположеннытическое резапрофиля конения глубин осле расчетаски и высотата глубиныачение высонимается раина риски взадело метается прежнеалла под зеруществляется величин. Н

расчетов катом сравниля. На рис.еталл с ещеости. По алг

а) одна р

в) три рис

Рис. 13.



сок ие Vк и Vд такодит, тогда дв каждом сеные выступыо зерном, наотором расстм, расположой схеме снятчное наложеных зерен, т. ание. нкретной рисучастков ри

а сравниваюты профиля ды риски ниоты профиляавным глубивыше профиалл), то высоей. Такая пррном в рассчя логическНа рис. 13 пр

в моделнения глуби. 13, а абразие необработагоритму рас

риска

ски

д

Поперечное н



кое, для ече-ы (3 хо-тоя-жен-тия ние е.

ски ис-тся де-иже на ине иля ота ро-чи-ким ри-ли-ины ив-ан-че-

та присксектгичнразмпопавторетсяствуНа рслойрис.межнаблверхрисо

модепродрисотатопослоснокругразмзерезако

д) пять рисок

наложение шл



профиля риски, и формиртора тора. Нное действимера. На рисадает в перерой рискамия новая поверует, остаетсярис. 13, г ой металла, ф 13, д зерн

жду рискамилюдаем форхности в резок. 5. СтохастиРазработан ель формиродольного и пок. По алгорим расчетов вле обработкиовные особенга: зерна имемеров, а коон назначаютону распределМодель фор

б) две

г) четыр

ифовальных



ски находятсруется новаяНа рис. 13, бе для второс. 13, в третемычку мета. Там, где мерхность, а тая исходная опять срезаеформируетсяно опять поп, срезая ее. рмирование зультате поп

ическое налоалгоритм, в ования профиоперечного нитму написанв которой яви. При моделнности строеют нормальнординаты ратся в програмления величирмирования ш

риски

ре риски

рисок


пуск 16

ся глубины я поверхностб происходиого зерна, мтье абразивналла между еталл есть, фам, где металповерхностьется необрабя целая рискпадает в пеТаким обробрабатываеперечного на

ожение рисоккотором со

иля единичноналожения мна программавляется рельелировании сооения шлифоное распредеасположения мме по равноин. шлифованной

ссом

133

участков ть в виде ит анало-меньшего ное зерно первой и формиру-лл отсут-ь детали. ботанный ка. А на еремычку азов, мы емой по-аложения

к овмещены ой риски, множества а, резуль-еф детали облюдены овального еление их центров

омерному

й поверх-


134

ности поверхностных зерекруга, рапредставционной

1. Глго шлиф

Рис. 1

озволяет расти детали отен, с различноазличными сквлены резульй модели стох

ЛиГлейзер, Л.А. ования / Л.А

14. Поверхнос

ссмотреть фт любого колой зернистоскоростями ретаты моделихастического

итература О сущностиА. Глейзер //

сть, образован

ормированиеличества абртью и структезания. На риирования в имсъема припу

процесса кру Вопросы то

нная стохасти

е по-азив-турой ис. 14 мита-уска.

ругло-очно-

ст19

ныныСт

мате25

чным наложе

А.А.

ти в технолог959. – С. 5–24

2. ГОСТ Рые. Зернистоых порошков.тандартинф

3. Дьяконоатериалов в пехн. наук / А55 с.

Пост

нием 150 000

. Кошин, В.И

Вестни

гии машинос4. Р52381–2005ость и зернов Контроль зеорм, 2006. – ов, А.А. Оценпроцессах шлА.А. Дьяконов


шлифовальны



строения. – М

5. Материалвой состав шернового сос11 с. нка обрабатлифования: дв. – Челябин

дакцию 6 апр

ых рисок друг

В. Шипулин

№ 23, 2012

М.: Машгиз,

лы абразив-шлифоваль-тава. – М.:

тываемости дис. … канд. нск, 2002. –

реля 2012 г.

г на друга



Введение Щелевая антенна была предложена в 1938 г.

Аланом Блюмлейном с целью применения в теле-визионном вещании в диапазоне ультракоротких волн с горизонтальной поляризацией и круговой диаграммой направленности (ДН) в горизонталь-ной плоскости [1]. Антенна представляла собой продольную щель в трубе. Простота конструкции, отсутствие выступающей части над поверхностью, в которой прорезана щель, привлекли к ней вни-мание специалистов, проектирующих радиосисте-мы для подводных лодок. Щелевые антенны не нарушают аэродинамику объектов, на которых они установлены, что определило их широкое приме-нение на самолетах, ракетах и других подвижных объектах. Такие антенны со щелями, прорезанны-ми в стенках волноводов прямоугольного, кругло-го или иной формы поперечного сечения, широко используются в качестве бортовых и наземных антенн радиолокационных и радионавигационных систем. 1

В теории антенн используют понятие идеаль-

Войтович Николай Иванович – д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Клыгач Денис Сергеевич – аспирант кафедры конструирования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Хашимов Амур Бариевич – канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры конструирования и производства радиоаппаратуры, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

ной щелевой антенны, под которой понимается щель в идеально проводящей, бесконечно тонкой плоскости. В ряде работ рассмотрены характери-стики односторонней и двусторонней щелевой антенны на бесконечно протяженной идеально проводящей ленте. Конструкции используемых на практике щелевых антенн очень разнообразны.

2Как правило, в этих антеннах используются щели с односторонним излучением в открытое пространство. Теория антенн с односторонним излучением хорошо разработана и изложена в большом количестве журнальных статей, учебни-ках и монографиях. Однако в этих работах не рас-смотрены особенности поведения фазовых ДН щелевых антенн. Необходимо подчеркнуть, что учет фазовых ДН имеет важное значение при ана-лизе характеристик направленности антенных ре-шеток, в которых двусторонняя щелевая антенна выступает как излучающий элемент. В качестве примера можно привести результаты исследования оригинальной щелевой турникетной антенны [2], преимущества которой в сравнении с аналогичны-

Voytovich Nikolay Ivanovich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Head of Radio Equipment Design and Production Department, South Ural State University; [email protected] Klygach Denis Sergeevich – post-graduate student of Radio Equipment Design and Production Department, South Ural State University; [email protected] Khashimov Amur Barievich – Candidate of Science (Physics and Mathematics), Associate Professor of Radio Equipment Design and Production Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.396.6(07)

ПОЛЕ ИЗЛУЧЕНИЯ ДВУСТОРОННЕЙ ЩЕЛЕВОЙ АНТЕННЫ Н.И. Войтович, Д.С. Клыгач, А.Б. Хашимов

RADIATION FIELD OF A BILATERAL SLOT ANTENNA N.I. Voytovich, D.S. Klygach, A.B. Khashimov

Предложен метод расчета поля излучения двусторонней щелевой антенны. Длястрогой электродинамической формулировки задачи используется лемма Лоренца ивспомогательная функция Грина. Показано, что поле излучения в дальней зоне опреде-ляется с помощью поля рассеяния плоской волны на пластине, которая служит длявыполнения щелевой антенны.

Ключевые слова: щелевая антенна, поле излучения, функция Грина.

The article proposes the calculation method for the radiation field of bilateral slot anten-na. The Lorentz lemma and the auxiliary Green function are used for a rigorous electrody-namics problem definition. It is shown that the radiation field in a far-field region is deter-mined by the scattered field of a plane wave on a plate that is used for slot antenna design.

Keywords: slot antenna, radiation field, Green function.


Н.И. Войтович, Д.С. Клыгач, А.Б. Хашимов


ми антеннами делают ее привлекательной для ис-пользования в системах с круговой зоной обслу-живания при горизонтальной поляризации поля излучения. В данной статье в строгой электроди-намической постановке получены соотношения и приведены примеры расчета комплексных ДН двусторонней щелевой антенны, выполненной на поверхности ограниченных размеров.

Физическая модель двусторонней щелевой антенны Предположим, что имеется плоская бесконеч-

но тонкая идеально проводящая пластина, огра-ниченная некоторым контуром, в общем случае произвольной формы, в которой прорезана щель (см. рисунок).

Точку O в центре щели примем за начало

сферической системы координат , ,r с еди-

ничными ортами , ,r i i i и декартовой системы

координат , ,x y z с единичными ортами

, ,x y zi i i . Ось z направим параллельно про-

дольной кромке щели. На поверхности щели щS

будем различать верхнюю сторону 0 0x и нижнюю сторону 0 0x . Будем полагать, что в щели известно распределение напряженности электрического поля 0 0y EE i . При решении

электродинамической задачи будем полагать, что в щели заданное распределение напряженности электрического поля может быть представлено

сторонним магнитным источником стmj , который

образован двумя поверхностными магнитными

токами: магнитным током 1msj , распределенным на

верхней стороне 0 0x , и магнитным током 2msj

– на нижней стороне пластины 0 0x :

1 0 0

2 0 0

;

.

msx z

msx z

EE

j i E i

j i E i (1)

Таким образом, электрические поля на верх-ней и нижней сторонах пластины синфазны между

собой, а соответствующие им поверхностные маг-нитные токи противофазны. В соответствии с гра-ничными условиями тангенциальная составляю-щая напряженности электрического поля на обеих сторонах поверхности пластины с заметаллизиро-ванной щелью равна нулю.

Определим ДН рассматриваемой двусторон-ней щелевой антенны.

Формулировка метода решения задачи Для решения поставленной задачи воспользу-

емся интегральной формулировкой леммы Лорен-ца, которая представляет собой вспомогательное математическое соотношение, связывающее ком-плексные амплитуды двух электромагнитных по-лей.

В качестве первого поля рассмотрим искомое поле двусторонней щелевой антенны. Поскольку источники поля и идеально проводящая пластина расположены на конечном расстоянии от начала координат, то зависимость поля от расстояния при r имеет структуру уходящей сферической волны [3]:

1

2

;

, ,

exp, 1 ;

, ,

exp, 1 ,

m

m

WE W H

ikrE F O

kr rE W H

ikrE F O

kr r

E H r

(2)

где ,H H – компоненты вектора напряженности

магнитного поля H ; 120W Ом – волновое сопротивление свободного пространства; r – ра-

диус-вектор текущей точки наблюдения: 0rr r ;

0r – единичный орт радиуса-вектора точки на-

блюдения; 2k – волновое число; – длина

волны; 1 ,F , 2 ,F – комплексные ДН, оп-

ределяемые из решения задачи; – наибольшее

Геометрия двусторонней щелевой антенны

x

y

z

0d 0 0x

0 0x

1стmsj

2стmsj

L

x

z

O y

l


Поле излучения двусторонней щелевой антенны


расстояние от начала координат, расположенного в области источников, до точки источника; O – символ Ландау.

Предположим, что в каждой точке некоторой области V , ограниченной поверхностью заметал-

лизированной пластины плS с щелевой антенной

и поверхностью сферы RS , так что пл RS S S ,

определены электромагнитные поля 1 1,E H и

2 2,E H , создаваемые независимыми друг от друга

распределениями объемных магнитных сторонних

токов 1ст 2ст,m mj j (электрические источники отсут-

ствуют). В соответствии с леммой Лоренца векторы

1 1,E H и 2 2,E H связаны между собой следую-

щим интегральным соотношением:

1 2 2 1

1ст 2 2ст 1 ,

Sm m

V

ds

dv

E H E H n

j H j H

(3)

где n – единичный вектор внешней нормали к

поверхности S . Поля 1 1,E H и 2 2,E H в (3) удов-

летворяют системе уравнений Максвелла и гра-ничным условиям на поверхности S , однако, как следует из вывода леммы Лоренца, не обязательно должны удовлетворять условию излучения на бес-конечности. Соотношение (4) будет справедливым

и в том случае, если каждое из решений – 1 1,E H

или 2 2,E H – содержит одну плоскую волну или

бесконечную совокупность плоских волн. Это за-мечание справедливо, потому что плоские волны, как известно, удовлетворяют системе однородных уравнений Максвелла, но не удовлетворяют усло-вию излучения на бесконечности [3].

Далее будем полагать, что 1 1,E H является

искомым полем, создаваемым рассматриваемой щелевой антенной с известным распределением

магнитных токов 1cтmj . Индекс 1 у векторов иско-

мого поля опустим. Это поле удовлетворяет гра-

ничным условиям на поверхности пластины плS и

условию излучения на бесконечности. Будем счи-

тать, что поле 2 2,E H создано элементарным маг-

нитным диполем 2cтmj с единичным моментом,

расположенным в точке 1r :

2cт 3 1 ,m j a r r

(4)

где a – единичный вектор, задающий ориентацию

вспомогательного источника; 3 1 r r – трех-

мерная -функция.

Вспомогательное поле, обусловленное дейст-

вием магнитного диполя 2cтmj , обозначим вектора-

ми ( ) ( ),m mE H . Подставляя (4) в (3), с учетом вве-

денных обозначений получим:

( )1 cт

( ) ( ) .

m m

Vm m

S

dv

ds

a H r j H

E H E H n (5)

Как следует из (5), для того чтобы получить

значение проекции искомого поля 1H r в неко-

торой точке 1r на направление вектора a , надо в

подынтегральных выражениях взять функцию

Грина ( ) ( ),m mE H , порождаемую источником (4),

расположенным именно в этой точке 1r и ориен-

тированным в направлении вектора a . Функция Грина рассматриваемой задачи Нас интересует ДН в дальней зоне, то есть по-

ведение вектора 1H r при 1r , поэтому целе-

сообразно использовать функцию Грина, создан-ную бесконечно удаленным источником. Будем использовать в качестве функции Грина

( ) ( ),m mE H электромагнитное поле рассеяния на

пластине плоской волны expp mp i H H k r

expmp mpH H i i i k r ; p p pW E r H ,

где k – волновой вектор, характеризующий на-

правление ,p p p r прихода плоской волны,

( sin cos sin sinp x p p y p pk k k r i i

cos )z p i (волна движется в направлении векто-

ра pr ). Плоская волна ,p pE H является решени-

ем однородной системы уравнений Максвелла (без -функции в правой части уравнений), поэтому во всех точках ограниченной части пространства сла-гаемое в левой части уравнения (5) оказывается равным нулю:

( ) ( )cт .mm m m

V Sdv ds j H E H E H n (6)

Использование стороннего источника в виде плоской волны приводит к нарушению условия излучения. Однако, если функции

expp mp i E E k r , expp mp i H H k r вы-

честь из функций ( ) ( ),m mE H , то поле рассеяния ( ) ( ),m m

s p s p E E E H Η H уже будет удовле-




творять условию излучения, так как это поле явля-ется решением соответствующей корректной крае-

вой задачи. Функцию Грина ( ) ( ),m mE H , получае-

мую в результате решения задачи дифракции пло-ской волны на рассматриваемой пластине, пред-ставим в виде:

( )

( )

exp ;

exp .

mmp s

mmp s

i

i

E E k r E

H H k r H (7)

Тогда выражение (6) для функции Грина (7) принимает следующий вид:

( )ст ( exp )

– ( exp )

m mmp s

V S

mp s

dv i

i ds

j H E H k r H

E k r E H n

exp expmp mpS

i i ds E H k r E k r H n

) .s sS

ds E H E H n (8)

Поведение функции Грина в дальней зоне Преобразуем слагаемые в подынтегральном

выражении во втором интеграле в правой части (8), содержащие векторные произведения векторов

,E H искомого поля и векторов ,s sE H поля рас-

сеяния:

–

.

s s

s s

s s

s s

s s

W

W

W

E H E H

Н Н r Н Н r

H H r r H H

H H r r H H

H H r H H r

(9)

Так как векторы sH и Н в дальней зоне рас-

положены перпендикулярно к направлению рас-пространения r , то оба скалярных произведения и вместе с ними слагаемое в подынтегральном вы-ражении поверхностного интеграла, содержащее поле рассеяния, обращаются в ноль. Следователь-но, в дальнейшем при асимптотическом вычисле-нии поверхностного интеграла (8) слагаемые с

,s sE H можно не учитывать. Тогда при вычисле-

нии поверхностного интеграла в функции Грина

( ) ( ),m mE H необходимо учитывать лишь слагае-

мые, включающие плоскую волну ,mp mpE H .

пл

cт

exp exp .R

m m mm

V S

mp mpS

dv ds

i i ds

j H E H E H n

E H k r E k r H n

(10)

Значение поверхностного интеграла

на внешней поверхности RS области V

Вычислим поверхностный интеграл в (10) по

поверхности RS , учитывая асимптотическое пове-

дение искомого поля при большом значении kr :

exp exp

exp,

R

R

mp mpS

m mp mp mS

i i ds

i krds

kr

E H k r E k r H n

k rE H E H n

(11)

где 1 2, , ;m m mE F E F E i i

1 2, ,m m mH F H F H i i .

Подынтегральное выражение представляет собой произведение регулярной функции

, m mp mp mf kr E H E H n и экс-

поненты, показатель которой есть произведение мнимой единицы, большого параметра kr и

действительной функции 0 0, pg r r r .

Раскрывая скалярное произведение векторов, по-лучим:

, sin cos sin cos

sin sin sin sin cos cos 1.p p

p p p

g

(12)

Функция ,g имеет две стационарные

точки: первая ,p p , то есть при pr r ;

вторая ,p p , то есть при p r r .

Воспользуемся известными соотношениями для асимптотических вычислений кратных интегралов [4], определяемых вкладом n-й стационарной точ-

ки стnx (n – номер стационарной точки):

2

ст

1 22

ст ст

1

2( ) exp

exp det ;4

1, ; 1, ; sign ,

nn n

n ст

p q

n

pp

I f i g

gix x

p n q n d

x x

(13)

где pd – собственные значения матрицы Гессе

2

ст 1 ;1pст q n n

gx x

.

Таким образом, первая производная показате-ля экспоненты обращается в ноль в следующих двух случаях: pr r и p r r Вычислим значе-

ние множителя m mp mp m E H E H в по-




дынтегральном выражении в этих двух стацио-нарных точках:

)

–

m mp mp m

m mp p mp m

m mp mp m

mp m p p mp m

m mp mp m p

W

W

W

E H E H

H r H r H H

H H r r H Η

H H r r H H

H H r H H r

( ) .p mp m r r H H (14)

В дальней зоне ,mp p m H r H r , поэтому

при pr r 0, 0.mp m p H r H r Следовательно,

( )m mp mp m p mp mW E H E H r r H H . (15)

В первой стационарной точке pr r , тогда

значение подынтегральной функции

, 2m mp mp m mp mf kr W k E H E H n H H .

Во второй стационарной точке p r r , тогда

, 0f . Следовательно, из двух стационарных

точек только первая дает вклад в интеграл порядка

1 kr , вклад второй точки имеет значение не выше

21 kr и в дальнейшем учитываться не будет.

Вычислим детерминант матрицы Гессе в первой стационарной точке:

2 2 2

, ,

2 2 2

, ,

22

, ,

, ,

1 0sin .

0 sin

p p p p

p p p p

pp

g g

g g

(16)

Собственные значения матрицы Гессе в пер-вой стационарной точке равны:

21 2 1 21; sin ; sign sign 2.p

Следовательно, асимптотическое значение инте-грала по внешней поверхности области V равно:

1

22

2

( ) 2

exp 22sin

sin

14 .

mp m

pp

mp m

I W

ir

kr

i Wk

r H H

r

H H

(17)

Значение поверхностного интеграла

на внутренней поверхности плS области V

Рассмотрим поверхностный интеграл по

внутренней поверхности плS области V , в качест-

ве которой в нашей задаче выступает поверхность

пластины плS с заметаллизированной щелью:

пл

пл пл

.

m m

S

m m

S S

ds

ds ds

E H E H n

n E H n E H

(18)

По предположению пластина обладает иде-альной проводимостью, следовательно,

пл

0S

n E , тогда первый интеграл в правой

части соотношения (18) равен нулю. В общем слу-чае в лемме Лоренца искомое и вспомогательное поле вводятся как поля, возникающие при распо-ложении произвольных объектов в поле заданных источников. Будем полагать, что вспомогательное

поле ,m mE H формируется в результате ди-

фракции на той же пластине, на которой располо-жена щель с заданным распределением напряжен-ности электрического поля. Подчиним тангенци-

альную компоненту вектора mE вспомогательно-го поля тем же граничным условиям, которым удовлетворяет тангенциальная компонента иско-

мого поля: пл

0m

S n E . Тогда и второй инте-

грал в правой части соотношения (18) будет равен нулю. Таким образом, поверхностный интеграл по внутренней поверхности области V равен нулю. Проводя вычисления поверхностного интеграла аналогично тому, как это выполнено в предыду-щем пункте, получим:

22

2

exp

exp 222 sin

sin

14 .

m mmp mp

S

mmp p

p

mmp

i krd

kri

W rkr

i Wk

k r

E H E H s

r H H r

H H

(19)

Значение объемного интеграла Обратимся теперь к вычислению объемного

интеграла в выражении (10). По исходным пред-положениям в области V действует сторонний

источник mcmj , включающий в себя поверхностные

токи 1msj и 2

msj

(см. рисунок), так что

cт 1 2( 0) ( 0).ms ms msx x j j j

При этом поверхностные токи 1msj и 2

msj

представляются как предельные значения объем-

ной плотности тока cтmj при стремлении координат




источника к поверхности пластины. Поскольку

1 2ms ms j j , то объемный интеграл равен:

щ

cт

1 щ0 0, , 0 0, , .

mm

Vm mm

S

dv

y z y z dS

j H

j H H (20)

Подставляя в этот интеграл асимптотические значения интегралов по внешней и внутренней поверхности области V , получим:

щ

2

1 щ

12

0 0, , 0 0, ,

mp m

m mm

S

i Wk

y z y z dS

H H

j H H (21)

или, с учетом представления полей в виде (11),

щ

2

1 2

1 щ

( , ) ( , )2

0 0, , 0 0, , .

mp m mp m

m mm

S

kH H F H H F iW

y z y z dS

j H H

(22)

Из соотношения (22) видно, что для выделе-

ния ДН 1 ,F необходимо в качестве вспомога-

тельного поля выбрать плоскую волну

,mp mpE H i i , при этом 1;mpE

0; 0; 1mp mp mpE H H , в качестве функции

Грина выбрать функцию , mm E H – поле ди-

фракции выбранной плоской волны на идеально проводящей пластине. Тогда в левой части соот-ношения (21) останется только слагаемое, содер-жащее функцию 1 ,F :

щ

2

1

1 щ

( , )2

0 0, , 0 0, , .m mms

S

kF iW

y z y z dS

j H H

(23)

Для определения ДН 2 ,F необходимо

выбрать плоскую волну ,mp mpE H i i , при

этом 1; 0; 1; 0mp mp mp mpE E H H , а в ка-

честве функции Грина выбрать функцию ,m m

E H – поле дифракции выбранной пло-

ской волны на идеально проводящей пластине:

щ

2

2

1 щ

( , )2

0 0, , 0 0, , .m mms

S

kF iW

y z y z dS

j H H

(24)

Таким образом, получены явные выражения (23) и (24) для поля излучения, то есть для функ-

ций 1( , )F и 2 ( , )F через возбуждающие токи

1msj и поле, создаваемое плоской волной при ди-

фракции на пластине. Согласно этим формулам,

если известно поле ,m z yH или ,m z yH ,

создаваемое в месте расположения источников

1mj

при дифракции плоской волны, падающей на

пластину с некоторого направления, то в этом направлении амплитуда сферической волны, соз-даваемой источниками в присутствии пластины, находится как интегральная сумма всех полей на одной и другой стороне щелевой антенны с весо-выми коэффициентами, равными плотности маг-

нитного тока 1msj .

Узкая щель Рассмотрим частный случай, когда щель явля-

ется бесконечно узкой:

1 ( ) ( 0)ms mz I z y j i , (25)

тогда выражение (24) принимает следующий вид:

22

22

( , ) ( ) 0 0, 0,4

0 0, 0, ,

lmm

zl

m

kF i I z x y zW

x y z dl

i H

H

(26)

где l – длина щелевой антенны. Рассмотрим поведение решения задачи ди-

фракции при увеличении продольного размера L пластины (см. рисунок). Пусть плоская волна па-дает нормально к поверхности пластины

2p , определим поле дифракции только в

плоскости 0z . С увеличением продольного размера пластины вклад ее торцевых участков и прилегающих к ним областей в формирование поля рассеяния в плоскости 0z будет быстро убывать. Тогда правомерным становится пре-дельный переход к двумерной плоской задаче для нахождения поля дифракции. Если при увеличе-нии продольного размера радиус удаленной сфе-ры R l , то электромагнитное поле имеет вид

расходящейся сферической волны. Следователь-но, все условия корректного предельного перехо-да будут обеспечены.

В предельном случае для поля дифракции выполняются следующие условия (напряжен-ность магнитного поля неизменна вдоль щелевой антенны):

0 0, 0,0 0 0, 0,0 ;

0 0, 0,0 0 0, 0,0 ,

m mz

m mz

x y H x y

x y H x y

H i

H i (27)

где mH – поле дифракции плоской волны на ленте.




Тогда

2

2 ( , )4

0 0, 0, 0 0 0, 0, 0 ,m m

k AF iW

H x H x

(28)

где 2

2

( ) .l

lA I z dz

Таким образом, в рассматриваемом частном случае значение ДН двусторонней щелевой антен-ны в заданном направлении пропорционально раз-ности значений напряженности магнитного поля в двух точках, расположенных друг напротив друга на противоположных сторонах щели при падении плоской волны с этого направления.

Выводы 1. С применением леммы Лоренца получены

соотношения для вычисления комплексной ДН двусторонней щелевой антенны на идеально проводя-щей пластине. В качестве функции Грина применено строгое решение задачи ди-фракции плоской волны на идеально проводя-щей пластине. Полученные соотношения приме-нимы для случая произвольной формы контура пластины, произвольной поляризации поля и

любых размеров щели с известным распределе-нием поля на щели. Эти соотношения соответст-вуют принципу взаимности.

2. В частном случае, когда бесконечно узкая щель расположена на идеально проводящей бес-конечно тонкой ленте, значение ДН в заданном направлении в плоскости, ортогональной оси ще-ли, пропорционально разности значений напря-женности магнитного поля в двух точках, распо-ложенных друг напротив друга на противополож-ных сторонах щели, при падении плоской волны на ленту с этого направления.

Литература 1. Британский патент № 515684. HF electric-

al conductors / Alan Blumlein, – Опубл. – 1938. – 5 с. 2. Пат. 2401492 Российская Федерация,

МПК7 H 01 Q 13/ 00. Широкополосная турникет-ная антенна / Н.И. Войтович, Д.С. Клыгач, Н.Н. Репин. – № 2009133771/07; заявл. 08.09.2009; опубл. 08.09.2009, Бюл. № 28. – 18 с.

3. Ильинский, А.С. Математические модели электродинамики / А.С. Ильинский, В.В. Кравцов, А.Г. Свешников. – М.: Высш. шк., 1991. – 224 с.

4. Фелсен, Л. Излучение и рассеяние волн: в 2 ч. / Л. Фелсен, Н. Маркувиц. – М.: Мир, 1978. – Ч. 1. – 547 с.

Поступила в редакцию 21 марта 2012 г.



1Введение. Энергосбережение в жилищно-коммунальной сфере – это одна из первоочеред-ных проблем настоящего времени, требующих незамедлительного решения. Даже относительно небольшой успех в решении этой задачи в силу масштабности энергозатрат приводит к ощутимым эффектам в абсолютном выражении. При этом следует заметить, что наибольшая экономия теп-ловой энергии в системах отопления зданий дос-тигается за счет их автоматизации. Объясняется это тем, что автоматическое управление позволяет экономить теплоту за счет учета (как правило, опосредованного) тех факторов, учет которых проектно-расчетными методами либо невозможен, либо достаточно проблематичен:

Панферов Сергей Владимирович – канд. техн. наук, доцент кафедры теплогазоснабжения и вентиляции, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Панферов Владимир Иванович – д-р техн. наук, про-фессор, заведующий кафедрой теплогазоснабжения и вентиляции, Южно-Уральский государственный уни-верситет; [email protected]

1) влияния солнечной радиации; 2) тепловыделений от оборудования и людей; 3) избыточной мощности системы отопления

при данной температуре наружного воздуха; 4) оперативного учета колебаний температу-

ры наружного воздуха, скорости и направления ветра и других возмущений со стороны наружной среды;

5) хаотичности режима работы систем вен-тиляции и т. п.2

Таким образом, разработка высококачественных систем автоматизации отопительных установок яв-ляется актуальной задачей настоящего времени.

Общая структура адаптивной системы управления. Одним из наиболее эффективных

Panferov Sergei Vladimirovich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Heat and Gas Supply and Ventilation Department, South Ural State University; [email protected] Panferov Vladimir Ivanovich – Doctor of Science (Engi-neering), Professor, Head of Heat and Gas Supply and Ven-tilation Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.311.22.011

ОБ ОДНОМ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ СИНТЕЗА АВТОМАТИЧЕСКИХ РЕГУЛЯТОРОВ В АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ОТОПЛЕНИЕМ ЗДАНИЙ С.В. Панферов, В.И. Панферов

ABOUT ONE AUTOMATIC CONTROLLER SYNTHESIS PROBLEM SOLUTION IN AUTOMATIC ADAPTIVE CONTROL HEATING SYSTEMS S.V. Panferov, V.I. Panferov

Рассматривается проблема выбора и настройки автоматических регуляторов от-дельных контуров адаптивной системы управления температурным режимом отапли-ваемых зданий. Динамические свойства регулируемых каналов представлены типовы-ми передаточными функциями. Исследованы устойчивость и качество переходныхпроцессов в системах, сконструированных методом эталонной передаточной функции.Рассматриваются вариации как параметров настройки регуляторов, так и параметровобъектов управления.

Ключевые слова: устойчивость, качество переходных процессов, система автоматиче-ского регулирования, эталонная передаточная функция, адаптивное управление, темпера-турный режим.

The article covers the selection and adjustment of automatic controllers of individual cir-cuits at adaptive thermal management systems of the heated buildings. The dynamic proper-ties of the controlled channels are presented by typical transfer functions. Sustainability andquality of transient processes in the systems, which were designed using the reference transferfunction method, have been analyzed. The paper covers the settings of automatic controllersand the parameters of subjects to management.

Keywords: sustainability, quality of transient processes, automatic control system, referencetransfer function, adaptive control, temperature control.


Об одном решении задачи синтеза автоматических регуляторов в адаптивной системе управления отоплением зданий


способов решения данной проблемы является по-строение адаптивных систем управления тепло-вым режимом отапливаемых зданий, программное обеспечение которых учитывает как реальные теп-лозащитные свойства зданий, так и действитель-ные теплотехнические характеристики их отопи-тельных установок.

При этом следует иметь в виду, что наиболее разумным принципом управления тепловым ре-жимом зданий является комбинированный прин-цип, когда в структуру системы управления вво-дится канал компенсации основного возмущения – температуры наружного воздуха и одновременно при этом в системе используется сигнал обратной связи о температуре воздуха внутри так называе-мых представительных помещений (в представи-тельных точках) здания [1].

Известно, что эффективность применения принципа компенсации во многом зависит от точ-ности модели, отражающей влияние возмущения на выходную величину объекта управления, т. е. от характеристик канала «температура наружного воз-духа – регулируемая температура». Также хорошо известно, что эти характеристики заметно меняют-ся, например, из-за старения здания и его системы отопления, при накоплении влаги в ограждающих конструкциях и т. п. Поэтому вполне понятно, что для построения высококачественной системы управления необходимо своевременно отслеживать изменение этих характеристик, т. е. решать задачу идентификации модели канала. Вместе с тем заме-тим, что за счет обратной связи в рассматриваемой системе управления будут отрабатываться такие возмущения теплового режима, как теплопоступле-ния от людей, от работающего оборудования, за счет солнечной радиации, увеличение потерь теп-лоты из-за ветра, а также все погрешности реализа-ции канала компенсации основного возмущения – температуры наружного воздуха, однако известно, что быстродействие контура обратной связи замет-но ниже, чем канала компенсации [2].

Подчеркнем также, что в настоящее время на практике обычно применяются системы управле-ния, осуществляющие только компенсацию основ-ного возмущения – температуры наружного воз-духа, это так называемые погодные регуляторы температуры (погодные компенсаторы). Обратная связь по температуре внутреннего воздуха, как правило, не реализуется, во многом это обуслов-ливается некоторыми проблемами, связанными с измерением данной величины. Вопросы, связан-ные с адаптацией модели канала компенсации к изменяющимся характеристикам зданий и их сис-тем отопления, достаточно детально разработаны и апробированы в [3].

Задача выбора и настройки регуляторов. Следует отметить, что для качественной реализа-ции указанных разработок необходимо оптимизи-ровать еще и переходные процессы в отдельных контурах автоматического регулирования, в част-ности, нужно как можно лучше решить проблему

динамической инвариантности (квазиинвариант-ности) системы относительно основного возмуще-ния [4]. В связи с этим задача качественного по-строения автоматизированной системы управле-ния (АСУ) тепловым режимом зданий предполага-ет также решение вопросов выбора и настройки автоматических регуляторов, задействованных в различных контурах системы. Несмотря на солид-ный «возраст» этой проблемы, в ее решении еще имеются достаточно «темные» моменты и тре-бующие дальнейшего развития вопросы. Эта про-блема имеет как общетехнический характер, так и специальный для автоматизации теплоснабжаю-щих систем (см., напр.: [5]). Для подтверждения актуальности и значимости этой проблемы и для настоящего времени укажем, что вопросы выбора и настройки автоматических регуляторов рассмат-ривались и рассматриваются в следующем доста-точно представительном (и, конечно же, непол-ном) списке работ [6–35]. Предлагаются и анали-зируются различные способы структурно-параметрического синтеза систем автоматического регулирования (САР), значительная часть работ посвящена настройке ПИД-регуляторов, их моди-фикациям [36, 37] и вопросам их реализации [38, 39]. Так, по данным работы [36], в 2000 г. только на одном семинаре IFAC (International Federation of Automatic Control) «…было представлено около 90 докладов, посвященных ПИД-регуляторам». Об-суждается и обоснованность применения ПИД-регуляторов, в частности, утверждается, что П-, ПИ- и ПИД-алгоритмы «…были получены чисто эвристическим путем» [40, с. 82] и что «...достаточно убедительное формальное доказа-тельство целесообразности их применения... до сих пор получить не удалось» [40, с. 24]. Актуаль-ной считается проблема адаптации настроек авто-матических регуляторов технологических процес-сов [41], что совсем не значимо для САР с объек-тами типа сервомеханизмов.

Утверждается, что «…правильно спроектиро-ванная, реализованная и налаженная САР на базе ПИД-регулирования может успешно решать 99 % существующих на предприятиях проблем непре-рывного управления технологическими объекта-ми» [42, 43], что «…около 90–95 % регуляторов, находящихся в настоящее время в эксплуатации, используют ПИД-алгоритм» [36], что «…ПИД-регуляторы… являются, по существу, единствен-ными регуляторами, используемыми на практике в системах автоматического управления технологи-ческими процессами» [25]. При этом отмечается, что «…вопреки распространенному представле-нию, ПИД-регуляторы являются далеко не про-стыми в настройке» [25].

При этом при решении задачи синтеза САР промышленные объекты управления, в том числе и объекты теплоснабжения, обычно представляют с помощью следующих типовых передаточных функций:


С.В. Панферов, В.И. Панферов


об обоб об

обоб2

2 1

1exp( ), exp( ),

1

exp( ),1

обkp p

T p T pk

pa p a p

где об об об, ,k T – соответственно коэффициент пе-редачи, постоянная времени и время запаздывания объекта; 1 2,a a – коэффициенты дифференциаль-

ного уравнения объекта; p – комплексная пере-

менная. Заметим, что если по «физике» технологиче-

ского процесса его передаточная функция имеет несколько иной вид, то используют различные способы приведения математического описания к указанным передаточным функциям, так, напри-мер, по данным проф. А.М. Шубладзе, передаточ-

ная функция ( )( 1)n

kW pTp

при n превра-

щается в звено exp( )( 1)

k pTp

. В работе [44]

утверждается, что данный эффект имеет место уже при 8 10n , а в работе [45] рекомендуется такую замену производить в том случае, если объект управления описывается последовательным со-единением двух инерционных звеньев 1-го поряд-ка с существенно различными постоянными вре-мени. На наш взгляд, все это является проявлени-ем того, что называется термином «емкостное за-паздывание». К сожалению, параметры указанных передаточных функций в большинстве случаев до сих пор определяют по экспериментальным кри-вым разгона графоаналитическими методами, имеющими достаточно низкую точность оценки [14, 40, 45, 46]. При этом хорошо разработанные и эффективные методы современной теории иден-тификации [47] в инженерной практике почти не используются.

В учебной литературе по-прежнему базовое место занимает графо-аналитический метод расче-та настроек ПИД-регуляторов промышленных объектов, детально разработанный в свое время В.Я. Ротачем [40]. Качество переходных процессов здесь оценивается линейным интегральным крите-рием, который вообще-то пригоден только для монотонных и знакопостоянных процессов. Это главный недостаток метода, который пытаются компенсировать введением ограничений на запас устойчивости САР. Утверждается, что это гаран-тирует достаточно интенсивное затухание пере-ходного процесса, что «…ограничение на запас устойчивости делает процессы регулирования сла-боколебательными, площадь под их графиками может быть достаточно точно оценена линейным интегральным критерием» [41]. Тем не менее это все-таки не исключает его колебательный харак-тер, поэтому линейный интегральный критерий по-прежнему будет оценивать его качество доста-точно приближенно. На наш взгляд, распростра-

ненность метода обусловливается тем, что задача нахождения минимума линейного интегрального критерия по параметрам настройки регулятора из ПИД-семейства до конца решается аналитически и получаемые ответы хорошо известны. Если же использовать модульный или квадратичный инте-гральные критерии качества переходных процес-сов, то введение указанного ограничения на запас устойчивости в подавляющем большинстве случа-ев будет достаточно излишним. Исключения, по-видимому, составляют случаи, когда требуется предельно высокая точность идентификации ма-тематической модели объекта управления (напри-мер, случаи применения регуляторов Ресвика и Смита). Получение ограниченных значений таких критериев уже само по себе является свидетельст-вом устойчивости САР, а их минимизация только увеличивает его запас. Однако, несмотря на это, существует мнение, что ограничение на запас ус-тойчивости все-таки «…должно быть выведено из подынтегральной функции и задано явно» [48].

Вместе с тем отметим, что в этой методике рекомендации по выбору типа регулятора, как правило, не однозначны, отчетливых разъяснений, почему в данном случае (на данном объекте управления) следует применять именно этот регу-лятор, обычно нет. Понятно, что все это значи-тельно усложняет задачу синтеза системы.

Известны также решения задачи синтеза САР, представленные в формульном виде для настроек регуляторов (см.: [49]), обеспечивающих три типа переходных процессов на типовых объектах управления. Однако и здесь нет однозначности и отчетливости рекомендаций, не ясно, как были получены указанные формулы для настроек, оста-ется только предполагать, что это было сделано путем обобщения результатов моделирования и натурных экспериментов.

В работе [50, с. 164] утверждается, что «…процесс синтеза… регулятора не следует фор-мализовать до конца», так как существуют «…дополнительные, часто почти не поддающиеся формализации требования», необходимо обеспе-чить определенную грубость, робастность сконст-руированных систем. Вместе с тем, безусловно, необходимо стремиться к увеличению степени формализации процедуры синтеза САР настолько, насколько это возможно.

Отметим также и то, что процедура настройки регуляторов остается еще секретом некоторых фирм, работающих в данной области [42], по-скольку (процитируем еще раз) «…ПИД-регуляторы являются далеко не простыми в на-стройке» [25]. Об актуальности и значимости этой проблемы свидетельствуют, например, и данные компании Honeywell, которая провела обследова-ние 100 000 контуров регулирования на 350 пред-приятиях, принадлежащих различным отраслям промышленности, согласно этим данным 49–63 % САР работают с плохими настройками [51].




В литературе, в том числе и по теплоснабже-нию, рассматриваются вопросы применения фаз-зи-регуляторов в системах автоматизации техно-логических процессов [52 и др.]. Привлекатель-ность этой идеи основана на том, что объекты, трудно поддающиеся математическому описанию, довольно часто успешно управляются человеком-оператором, который, вообще говоря, формулиру-ет (и, конечно, реализует) свои действия достаточ-но не четко. Обсуждая перспективность примене-ния таких регуляторов, ограничимся цитировани-ем только того, что высказал на этот счет проф. В.Я. Ротач: «…фаззи-регуляторы… являются обычными четкими регуляторами. Поскольку квантование только ухудшает качество управле-ния, то… следует считать снятым вопрос о пре-имуществах таких регуляторов перед традицион-ными четкими непрерывными регуляторами» [52]; фаззи-регуляторы являются «…обычными неиз-вестно зачем усложненными детерминированными регуляторами» [25].

Солидное количество недостатков отмечается и у регуляторов, построенных с помощью нейрон-ной сети [37], поэтому не следует ожидать их ши-рокого применения для управления технологиче-скими процессами в ближайшем будущем.

В настоящее время интенсивно разрабатыва-ются процедуры синтеза регуляторов методами H -теории [53, 54].

Известен также метод обратной задачи дина-мики для синтеза систем управления [55].

Таким образом, все вышеизложенное свиде-тельствует о заметной незавершенности, о том, что необходимо найти ясные и недвусмысленные от-веты на еще многие вопросы, казалось бы, уже решенной проблемы выбора и настройки автома-тических регуляторов.

Причем в случае успешного решения постав-ленных задач размер выигрыша в части энергосбе-режения будет достаточно весомым, так как в на-стоящее время индивидуальные тепловые пункты (ИТП) зданий, как правило, не автоматизированы, некая автоматика имеется только на центральных тепловых пунктах (ЦТП) и на источниках теплоты (ТЭЦ, котельные), ориентирована она на управле-ние группой зданий и поэтому в принципе не мо-жет достаточно удовлетворительно решить по-ставленные задачи. Только АСУ, учитывающая конкретные характеристики конкретных зданий и их систем отопления и непрерывно отслеживаю-щая их изменение, а также содержащая в своем составе оптимально сконструированные локаль-ные контуры автоматического регулирования отдельных переменных процесса теплоснабже-ния, способна определить именно то количество теплоты, которое фактически необходимо для поддержания требуемого температурного режима в здании.

Предлагаемые решения. В работе [56], как нам представляется, удалось получить некоторое формальное обоснование целесообразности при-

менения ПИД-регуляторов, здесь задача решалась методом выбора передаточной функции замкнутой

системы в виде зс об1

( ) exp( )1

W p pp

, где –

некоторая постоянная времени, а параметр об приравнивался ко времени запаздывания объекта управления. В результате применения данного подхода получили, что для объектов первого типа передаточная функция квазиоптимального регуля-

тора будет равна об

об

( )рT

W p

, т. е. близким к

идеальному является П-регулятор с коэффициен-

том передачи об

обр

Tk

. Для объекта второго

типа квазиоптимальным будет ПИ-регулятор, его передаточная функция будет иметь вид

об

об об об

1( ) [1 ]

( )рT

W pk T p

. Передаточная функ-

ция регулятора для объекта третьего типа будет

такой 1 2

об об 1 1

1( ) [1 ]

( )рa aW p p

k a p a

, т. е. це-

лесообразно применение ПИД-регулятора. При выборе эталонной передаточной функции

замкнутой системы руководствовались следую-щими соображениями. Очевидно, что идеальной передаточной функцией замкнутой системы по задающему воздействию является передаточная функция вида зс ( ) 1W p [57]. В этом случае САР абсолютно точно отрабатывает задание, а также полностью исключает влияние возмущений на процесс управления [57]. Однако, как это доста-точно хорошо известно научной общественности, добиться такой передаточной функции совершен-но невозможно. Поэтому есть смысл попытаться за счет выбора регулятора получить такую переда-точную функцию замкнутой системы, которая в определенной мере будет близка к идеальной. Не-трудно видеть, что при малом значении параметра следующие передаточные функции близки к 1:

1

1p , pe , причем при 0 предел этих пе-

редаточных функций будет точно равен 1. Кроме

того, 1

1pe

p

, т. е. данные передаточные

функции приближенно равноценны. Отметим так-же, что, по данным работы [58], система с переда-

точной функцией 1

1p является оптимальной по

робастности и точности. В этой работе приводятся следующие значимые для рассматриваемой про-блемы данные: «…чем ближе к отрицательной вещественной полуоси располагаются корни ха-рактеристического уравнения системы… тем большую робастность имеет система»; «…если все полюсы системы находятся на отрицательной ве-




щественной полуоси, то она…обладает… наибо-лее высоким потенциалом по робастности», «…из множества чисто инерционных систем наиболее структурно-робастным является простейшее инер-ционное звено первого порядка». Впрочем, анало-гичные сведения имеются и в других источниках.

Кроме того, дополнительным обоснованием для выбора данной передаточной функции в каче-стве эталона являются следующие соображения.

Известно [55], что достаточно рациональным (вполне предпочтительным) является следующий критерий качества переходных процессов в САР:

2 2 2

0

[ ( ) ]dI dtdt

, (1)

где З( ) ( ) ( )t x t x t – ошибка регулирования (рас-

согласование); З ( )x t и ( )x t – соответственно за-данное и действительное значение регулируемой

величины; t – время; 2 – некоторый весовой коэффициент.

Известно также [55], что оптимальным по ми-нимуму этого критерия переходным процессом является экспоненциальный процесс, т. е. процесс вида

( ) (0)exp( / )t t , (2)

где (0) – значение ошибки регулирования при

0t . Если при этом считать, что такой переходный

процесс должен иметь место при отработке САР

единичного ступенчатого задания З ( ) 1( )x t t , то в

этом случае (0) 1 и выходной сигнал САР будет иметь вид

( ) 1 exp( / ).x t t (3) В связи с этим Лапласово изображение вы-

ходной величины запишется так: 1

{ ( )} ( )( 1)

L x t X pp p

, (4)

далее, учитывая, что

З З 1{ ( )} ( )L x t X p

p , (5)

найдем передаточную функцию образцовой (эта-лонной) САР

З

( ) 1( )

1( )

X pW ppX p

, (6)

что соответствует вышеотмеченному. Для выбора величины имеются следующие

рекомендации [55]: так как длительность переход-ного процесса в САР с передаточной функцией (6) составляет примерно (3 4) , поэтому если зада-

но время регулирования Рt , то, допуская извест-

ный запас, следует вычислять по соотношению

(5 6)Рt

. (7)

Понятно, что параметр в этом случае игра-ет роль постоянной времени эталонной переда-точной функции САР. Поэтому формулу (7) мож-но использовать для формализованной процедуры определения параметра , естественно, что при этом следует задавать реально достижимую дли-тельность переходного процесса. Если канал регу-лирования достаточно инерционный, то, как это следует из вышеприведенных формул для настро-ек регуляторов, малые значения параметра при-ведут к весьма большим, реально недостижимым значениям управляющего воздействия.

Если известна передаточная функция замкну-той САР по заданию зс ( )W p , то передаточная

функция регулятора ( )рW p находится по формуле:

зс

об зс

( )( )

( )[1 ( )]рW p

W pW p W p

, (8)

где ( )обW p – передаточная функция объекта. Если динамические свойства объектов управ-

ления описывать вышеприведенными передаточ-ными функциями и при этом зс ( )W p выбрать в ви-

де 1

1p , то в соответствии с формулой (8) будут

получаться физически нереализуемые структуры регуляторов из-за наличия в числителе ( )рW p со-

множителя вида обexp( )p . Поэтому, учитывая все вышеизложенное, при решении задачи полагали,

что зс об1

( ) exp( )1

W p pp

. Очевидно, что та-

ких же соображений придерживается и автор рабо-ты [59], поскольку им в желаемой передаточной функции замкнутой системы полностью сохраняет-ся запаздывание объекта управления.

Детальное обоснование указанного вида эта-лонной передаточной функции замкнутой системы приведено в работе [56]. Таким образом, было ус-тановлено, что для каждого конкретного объекта управления, принадлежащего множеству типовых динамических объектов, целесообразно примене-ние конкретного регулятора из ПИД-семейства с конкретными настройками. В результате задача структурно-параметрического синтеза автоматиче-ских регуляторов локальных контуров становится однозначно решаемой как по структуре регулято-ров, так и по их настройкам.

Исследование устойчивости и качества систем. Для полноты исследования предлагаемого способа решения задачи синтеза рассматривался вопрос о качестве переходных процессов в сконст-руированных указанным образом системах и о грубости этих структур и настроек. В работах [60, 61] указанное исследование проведено для объекта

об обоб

1( ) exp( )W p p

T p с регулятором




об

об

( )рT

W p

. Аналогичные исследования для

объекта обоб об

об

( ) exp( )1

kW p p

T p

с регулято-

ром об

об об об

1( ) [1 ]

( )рT

W pk T p

и для объекта

обоб об2

2 1

( ) exp( )1

kW p p

a p a p

с регулятором

1 2

об об 1 1

1( ) [1 ]

( )рa aW p p

k a p a

проведены со-

ответственно в работах [62, 63]. Для исследования устойчивости и анализа ка-

чества переходных процессов в каждом случае разработаны по две компьютерные программы: одна – для анализа переходных процессов при возмущении по заданию, а другая – при возмуще-нии со стороны регулирующего органа. В каждой из разработанных программ предусмотрен ввод параметров объекта, а также и параметров на-стройки регулятора. Каждая из программ осущест-вляет не только построение графика переходного процесса, но и определяет перерегулирование и время регулирования Рt , а также вычисляет зна-чения критериев

10

( )Кt

I t dt , (9)

22

0

( )Кt

I t dt , (10)

где Кt – конечное время оценки качества переход-

ного процесса. При этом время регулирования Рt определялось как время, по истечении которого отклонение регулируемой величины от задания не будет превышать 5 %. Интегрирование дифферен-циальных уравнений объектов управления осуще-ствлялось методом Рунге-Кутта с погрешностью, пропорциональной пятой степени шага по време-ни. Для компьютерного использования алгоритм регулирования представляли в дискретной форме, при вычислении интеграла применяли метод тра-пеций. С целью сокращения объема необходимых вычислений использовали рекуррентные формы дискретного представления алгоритмов ПИД-регулирования, приведенные в работе [64]. В про-граммах предусматривается ввод нижнего и верх-него пределов изменения регулирующего воздей-ствия. Варьировались как параметры объекта управления, так и параметры настройки регулято-ров. Границы области устойчивости, где это пред-ставлялось возможным, отыскивались аналитиче-ским методом, в других случаях устойчивость САР оценивалась численным методом по кривым переходных процессов.

Во всех случаях установлено, что рассматри-ваемый метод синтеза промышленных САР, по-зволяющий однозначно выбирать как структуру,

так и параметры настройки регулятора, обеспечи-вает приемлемое качество переходных процессов и достаточный запас устойчивости системы при довольно заметных по размерам вариациях пара-метров объекта управления и погрешностях зада-ния настроек регулятора.

Заключение. Предложенный метод струк-турно-параметрического синтеза автоматических регуляторов по эталонной передаточной функции замкнутой системы дает однозначные ответы на следующие вопросы: какой регулятор следует ис-пользовать для данного объекта управления и ка-ковы должны быть его настройки. Показано, что сконструированные таким образом САР обладают должными запасами устойчивости и приемлемым качеством переходных процессов. Поэтому дан-ный метод синтеза можно достаточно уверенно рекомендовать для практического использования.


1. Зингер, Н.М. Повышение эффективности работы тепловых пунктов / Н.М. Зингер, В.Г. Бестолченко, А.А.Жидков. – М.: Стройиздат, 1990. – 188 с.

2. Автоматика и автоматизация систем те-плогазоснабжения и вентиляции: учеб. для вузов / А.А. Калмаков, Ю.Я. Кувшинов, С.С. Романова, С.А. Щелкунов. – М.: Стройиздат, 1986. – 479 с.

3. Панферов, С.В. Структурно-параметри-ческий синтез адаптивной системы управления температурным режимом отапливаемых зданий: автореф. дис. … канд. техн. наук / С.В. Панферов. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2011. – 20 с.

4. Неймарк, Ю.И. Синтез и функциональные возможности простейшего квазиинвариантного управления / Ю.И. Неймарк // Вестник Нижего-родского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия «Математическое моделирование и опти-мальное управление». – 2007. – № 6. – С. 140–146.

5. Самарин, О.Д. О совершенствовании рас-чета процессов автоматического регулирования инженерных систем обеспечения микроклимата / О.Д. Самарин, К.М. Мжачих // Инженерные сис-темы. – 2008. – № 2 (34). – С. 22–25.

6. Блох, З.Ш. Динамика линейных систем ав-томатического регулирования машин / З.Ш. Блох. – М.: Технтеориздат, 1952. – 491 с.

7. Клюев, А.С. Условия оптимальной на-стройки регуляторов систем автоматического регулирования температуры и давления перегре-того пара котлоагрегата / А.С. Клюев // Тепло-энергетика. – 1969. – № 7. – С. 57–60.

8. Чертков, Н.К. Аналитические формулы оптимальной настройки авторегуляторов / Н.К. Чертков, С.В. Корябина // Теплоэнергетика. – 1969. – № 9. – С. 28–30.

9. Давыдов, Н.И. Определение параметров настройки ПИД-регулятора по переходной харак-теристике объекта регулирования / Н.И. Давыдов, О.М. Идзон, О.В. Симонова // Теплоэнергетика. – 1995. – № 10. – С. 17–22.




10. О приближенном соответствии между квазиоптимальными и типовыми законами управ-ления / С.М. Кулаков, В.В. Штефан, С.П. Огнев, И.А. Штефан // Изв. вузов. Сер. «Черная метал-лургия». – 1999. – № 4. – С. 33–40.

11. Сметана, А.З. Методика определения па-раметров настройки регуляторов теплоэнерге-тических процессов / А.З. Сметана // Изв. АН. Сер. «Энергетика». – 2001. – № 2. – С. 80–87.

12. Гончаров, В.И. Синтез робастных регуля-торов низкого порядка / В.И. Гончаров, А.В. Лие-пиньш, В.А. Рудницкий // Изв. АН. «Теория и сис-темы управления». – 2001. – № 4. – С. 36–43.

13. Александрова, Н.Д. О настройках им-пульсных релейных регуляторов на малоинерцион-ных объектах / Н.Д. Александрова, Н.И. Давыдов // Теплоэнергетика. – 2002. – № 5. – С. 54–57.

14. Сметана, А.З. Методика расчета пара-метров настройки систем автоматического ре-гулирования теплоэнергетических процессов / А.З. Сметана // Теплоэнергетика. – 2002. – № 10. – С. 40–45.

15. Тверской, М.Ю. Исследование итерацион-ного алгоритма расчета параметров настройки двухконтурных систем регулирования / М.Ю. Тверской, С.А. Таламанов // Теплоэнергети-ка. – 2002. – № 10. – С. 65–72.

16. Ротач, В.Я. Анализ алгоритмов регулиро-вания в каскадных системах / В.Я. Ротач // Тепло-энергетика. – 2002. – № 10. – С. 26–30.

17. Панько, М.А. Выбор показателя запаса устойчивости при расчете настроек ПИ- и ПИД-регуляторов / М.А. Панько, Х.Ш. Буй // Теплоэнер-гетика. – 2003. – № 10. – С. 27–32.

18. Мозжечков, В.А. Синтез линейных регу-ляторов с простой структурой / В.А. Мозжечков // Автоматика и телемеханика. – 2003. – № 1. – С. 27–41.

19. Круглов, С.П. Взаимосвязь двух подходов к аналитическому конструированию оптимальных регуляторов / С.П. Круглов // Автоматика и теле-механика. – 2003. – № 4. – С. 56–69.

20. Гриценко, А.В. Улучшение качества алго-ритма управления «Предиктор Смита» посредст-вом автоматического вычисления времени запаз-дывания / А.В. Гриценко // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2004. – № 12. – С. 32–37.

21. Смирнов, Н.И. Оптимизация настроечных параметров автоматических систем регулирова-ния с дифференциатором / Н.И. Смирнов, В.Р. Сабанин, А.И. Репин // Теплоэнергетика. – 2004. – № 10. – С. 10–16.

22. Панько, М.А. Расчет настроек ПИД-регуляторов при цифровой реализации алгоритма регулирования / М.А. Панько // Теплоэнергетика. – 2004. – № 10. – С. 28–32.

23. Сметана, А.З. Автоматическая и авто-матизированная настройка регуляторов тепло-энергетических процессов / А.З. Сметана // Тепло-энергетика. – 2004. – № 11. – С. 47–52.

24. Оптимальные автоматически настраи-вающиеся регуляторы (регуляторы ОАНР) / А.М. Шубладзе, Е.С. Сысоев, С.В. Гуляев, А.А. Шуб-ладзе. – http://www.greenco.orc.ru/St_01/stat_01.htm.

25. Ротач, В.Я. К расчету оптимальных па-раметров ПИД-регуляторов по экспертным кри-териям / В.Я. Ротач // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2005. – № 11. – С. 5–9.

26. Ротач, В.Я. К расчету оптимальных па-раметров реальных ПИД-регуляторов по эксперт-ным критериям / В.Я. Ротач // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2006. – № 12. – С. 22–29.

27. Зверьков, В.П. Итерационные алгоритмы динамической настройки регуляторов при наличии случайных возмущений / В.П. Зверьков, В.Ф. Кузи-щин // Теплоэнергетика. – 2006. – № 10. – С. 24–28.

28. Ротач, В.Я. Расчет параметров систем автоматического управления при высокой точно-сти их функционирования / В.Я. Ротач // Тепло-энергетика. – 2006. – № 10. – С. 17–19.

29. Лозгачев, Г.И. Построение модальных ро-бастных регуляторов по передаточной функции замкнутой системы / Г.И. Лозгачев, Л.А. Тютюн-никова // Изв. РАН. Сер. «Теория и системы управ-ления». – 2006. – № 4. – С. 5–8.

30. Смирнов, Н.И. О корректности настрой-ки ПИД-регулятора при аппроксимации переход-ной характеристики объекта регулирования апе-риодическим звеном с транспортным запаздыва-нием / Н.И. Смирнов, В.Р. Сабанин, А.И. Репин // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2007. – № 1. – С. 35–39.

31. Чертков, Н.К. Пакет компьютерных про-грамм для настройки систем автоматического регулирования / Н.К. Чертков, В.Н. Чертков // Те-плоэнергетика. – 2007. – № 9. – С. 56–60.

32. Смирнов, Н.И. Чувствительность и роба-стная настройка ПИД-регуляторов с реальным дифференцированием / Н.И. Смирнов, В.Р. Саба-нин, А.И. Репин // Теплоэнергетика. – 2007. – № 10. – С. 15–23.

33. Повышение помехоустойчивости и эф-фективности алгоритма регулирования темпера-туры горячего водоснабжения на центральных тепловых пунктах / О.С. Колосов, В.Б. Гармаш, Р.В. Деев, Р.Б. Морозов // Мехатроника, автома-тизация, управление. – 2008. – № 10. – С. 18–23.

34. Сметана, А.З. Модифицированная мето-дика автоматической и автоматизированной на-стройки регуляторов теплоэнергетических про-цессов / А.З. Сметана // Теплоэнергетика. – 2009. – № 4. – С. 44–46.

35. Дылевский, А.В. Синтез конечномерных регуляторов для бесконечномерных объектов: ав-тореф. дис. … д-ра техн. наук / А.В. Дылевский. – Воронеж: Изд-во ВГУ, 2009. – 32 с.

36. Денисенко, В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации. Ч. 1 / В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. – 2006. – № 4. – С. 66–74.




37. Денисенко, В. ПИД-регуляторы: принципы построения и модификации. Ч. 2 / В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. – 2007. – № 1. – С. 78–88.

38. Денисенко, В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации. Часть 1 / В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. – 2007. – № 4. – С. 86–97.

39. Денисенко, В. ПИД-регуляторы: вопросы реализации. Часть 2 / В. Денисенко // Современные технологии автоматизации. – 2008. – № 1. – С. 86–99.

40. Ротач, В.Я. Теория автоматического управления: учеб. для вузов / В.Я. Ротач. – М.: Изд-во МЭИ, 2004. – 400 с.

41. Ротач, В.Я. Адаптация в системах управ-ления технологическими процессами / В.Я. Ротач // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2005. – № 1. – С. 4–10.

42. Варламов, И.Г. «Гаечный ключ» для на-ладчика САР / И.Г. Варламов, Л.П. Сережин, Б.В. Филимонов // Промышленные АСУ и контрол-леры. – 2004. – № 9. – С. 17–22.

43. Варламов, И.Г. «Не мешайте регуляторам работать!» / И.Г. Варламов, М.М. Кузнецов // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2005. – № 6. – С. 20–23.

44. Ерофеев, А.А. Теория автоматического управления: учебник для вузов / А.А. Ерофеев. – СПб.: Политехника, 2002. – 302 с.

45. Кулаков, Г.Т. Инженерные экспресс-методы расчета промышленных систем регули-рования: справ. пособие / Г.Т. Кулаков. – Минск: Высш. шк., 1984. – 192 с.

46. Автоматизация настройки систем управ-ления / В.Я. Ротач, В.Ф. Кузищин, А.С. Клюев и др. – М.: Энергоатомиздат, 1984. – 272 с.

47. Методы классической и современной тео-рии автоматического управления: учеб. В 5 т. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления / под ред. К.А. Пупкова и Н.Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. – 640 с.

48. Ротач, В.Я. Расширение границ действия теории автоматического управления теплоэнер-гетическими процессами / В.Я. Ротач // Тепло-энергетика. – 2009. – № 10. – С. 25–31.

49. Проектирование систем контроля и ав-томатического регулирования металлургических процессов: учеб. пособие / Г.М. Глинков, В.А. Ма-ковский, С.Л. Лотман, М.Р. Шапировский. – М.: Металлургия, 1986. – 352 с.

50. Абдуллаев, Н.Д. Теория и методы проек-тирования оптимальных регуляторов / Н.Д. Аб-дуллаев, Ю.П. Петров. – Л.: Энергоатомиздат, 1985. – 240 с.

51. Проблемы создания и эксплуатации эф-фективных систем регулирования / Ш.Е. Штейн-берг, Л.П. Сережин, И.Е. Залуцкий, И.Г. Варламов // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2004. – № 7. – С. 1–7.

52. Ротач, В.Я. Возможен ли синтез нечет-ких регуляторов с помощью теории нечетких множеств? / В.Я. Ротач // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2004. – № 1. – С. 33–34.

53. Поляк, Б.Т. Робастная устойчивость и управление / Б.Т. Поляк, П.С. Щербаков. – М.: Наука, 2002. – 303 с.

54. Поляк, Б.Т. Развитие теории автомати-ческого управления / Б.Т. Поляк // Проблемы управления. – 2009. – № 3.1. – С. 13–18.

55. Ким, Д.П. Теория автоматического управ-ления. В 2 т. Т.1. Линейные системы / Д.П. Ким. – М.: Физматлит, 2003. – 288 с.

56. Панферов, С.В. К обоснованию метода структурно-параметрического синтез автома-тических регуляторов / С.В. Панферов, А.И. Теле-гин, В.И. Панферов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радио-электроника». – 2009. – Вып. 9. – № 3 (136). – С. 29–36.

57. Фрер, Ф. Введение в электронную технику регулирования: пер. с нем. / Ф. Фрер, Ф. Орттен-бургер. – М.: Энергия, 1973. – 190 с.

58. Мань, Н.В. Оптимальный синтез робаст-ной каскадной автоматической системы управле-ния / Н.В. Мань // Теплоэнергетика. – 2000. – № 9. – С. 22–28.

59. Лозгачев, Г.И. Построение модальных ре-гуляторов для одноконтурных и многосвязных систем / Г.И. Лозгачев // Автоматика и телеме-ханика. – 2000. – № 12. – С. 15–21.

60. Панферов, С.В. Оценка качества регули-рования уровня жидкости в системах тепло-снабжения / С.В. Панферов, А.И. Телегин // Вест-ник ЮУрГУ. Серия «Энергетика». – 2009. – Вып. 11. – № 15 (148). – С. 39–44.

61. Панферов, С.В. Анализ качества выбора и настройки автоматического регулятора уровня жидкости / С.В. Панферов, А.И. Телегин // Вест-ник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитек-тура». – 2009. – Вып. 8. – № 16 (149). – С. 49–53.

62. Панферов, С.В. К задаче конструирования автоматического регулятора для статического объекта первого порядка с запаздыванием регуля-торов / С.В. Панферов, В.И. Панферов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2011. – Вып. 14. – № 23 (240). – С. 79–86.

63. Панферов, С.В. К задаче конструирования автоматического регулятора для объекта второ-го порядка с запаздыванием / С.В. Панферов, В.И. Панферов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Строительство и архитектура». – 2011. – Вып. 12. – № 16 (233). – С. 46–52.

64. Плютто, В.П. Практикум по теории ав-томатического управления химико-технологи-ческими процессами. Цифровые системы / В.П. Плютто, В.А. Путинцев, В.М. Глумов. – М.: Химия, 1989. – 279 с.



150

1ВвеВ с

контроляприменентельная систему точки, в наконечн

Рис

Вид

обработкэтой пов Кошин Апрофессорно-Уральсinbox.ru Геренштенаук, доцУральскиsusu.ac.ru

УДК 621

ЭФФЕАВТОКРУПА.А. Ко

EFFICLARGA.A. K

едение овременной я крупногабание находятрука» (рис. из 5 датчикоторой позник.

с. 1. Схема рукдля коорд

д поверхностки массива кверхности. Д Анатолий Алр кафедры техский государс

ейн Аркадийцент кафедры й государстве

1.9

ЕКТИВНОМАТИЗИНОГАБАошин, А.В

CIENT DAGE PARTKoshin, A.V

координатноаритных детат устройства1) [2]. Это иков определиционируетс

кояти прибораинатных изме

ти определяекоординат иДля получени

лександрович хнологии машственный унив

й Васильевичприкладной мнный универс

ЫЙ АЛГИРОВАНАРИТНЫВ. Геренш

ATA PROT CONTRV. Gerensh

Рассмокрупногабамерительна

Ключевля, координа

This arsystems. Th

Keywor“measuring

ой методикеалей все бола типа «Измустройство чляет коордися измерител

а с датчикамиерений

ется в резульзмеренных тия уравнения

– д-р техн. шиностроения, верситет; akos

ч – канд. физматематики, Юситет; prima@p

ГОРИТМ ННЫХ СИЫХ ДЕТАштейн

OCESSINROL SYST

hteyn

отрен алгориаритных детаая рука».

вые слова: алгатные измерен

rticle describehe algorithm us

rds: data procarm”.

е для льшее мери-через инаты ьный

ьтате точек я по-

наук, Юж-

shin@

з.-мат. Южно-

prima.

верситокоэкоссокои р

отмопопоноотогрлимено

Ko(EnTeakoGe(PhMama

ОБРАБИСТЕМ КАЛЕЙ

NG ALGOTEMS

итм обработкалей методом

горитм обрабония, «измерит

es the data proses coordinate

cessing algorit

рхности обыия с использов (МНК). В дорректен, поэстремумом побенностямибственных зой полученнырассматриваю

1. ПостанПусть им

тдельных точой детали. Говерхность втолучены с поой машины стличается от рехов изготоить вид контретоды оценкиости и точнос

Иначе пос

oshin Anatolyngineering), Pchnology [email protected] Arhysics and Matathematics [email protected]

ОТКИ ДАКОНТРО

ORITHM

ки данных авкоординатны

отки данных, тельная рука».

ocessing algorite measuring by

thm, automated

Вестни

ычно использованием методанном случаэтому он сопо части пери метода соначений и сых результатоются в данно

овка задачимеется массичек, принадлГеометрическторого порядомощью коос некоторой своего протоовления) [5]ролируемой пи коэффициенсти полученнстановку зада

y AlexandroviProfessor of partment, Soutu

rkadiy Vasilevithematics), Asspartment, Southac.ru

АННЫХ ОЛЯ

FOR AUT

втоматизировых измерений

автоматизиро

thm for automy “measuring a

d control syste


зуется линейода наименьшае этот методопрягается семенных, чтообственных во статистичеов [3]. Эти ой работе.2

ив значений лежащих кокий прототипдка. Пусть кординатной ипогрешностьотипа из-за н]. Необходимповерхности, нтов уравненых результатачи можно зап

ich – Doctor

Mechanical th Ural State

ich – Candidatsistant Professoh Ural State Un

TOMATE

ванных системй устройством

ованные систе

mated large pararm” device.

ems, coordinat

№ 23, 2012

ная регрес-ших квадра-д не вполне с условным о связано с векторов и еской оцен-собенности

координат онтролируе-п детали – координаты измеритель-ью (деталь неизбежных мо опреде-разработав ния поверх-тов. писать так:

r of Science Engineering

e University;

te of Science or of Applied niversity; pri-

ED

м контролям типа «Из-

емы контро-

rt processing

te measuring,


Эффективный алгоритм обработки данных автоматизированных систем контроля крупногабаритных деталей


Пусть (x, y, z) = ( , , ), = 1, – коорди-наты некоторых точек поверхности, описываемой уравнением: + + + 2 + 2 + 2 +2 + 2 + 2 + = 0. (1) = + δ, = + δ, = + δ,= 1, , где δ – случайная величина, распределeнная нор-мально, δ = 0, δ = .

Пусть K – матрица размера × 9: = = … … … … … … … … … . = 1 + ε. Необходимо решить задачу: ( α − ) ( − ) → min,

минимизация происходит по параметрам и . и – оценки коэффициентов уравнения по-верхности второго порядка.

Задача определения вида контролируемой по-верхности на основе массива координат точек включает в себя следующие основные этапы:

1. Разработка методов оценки коэффициентов уравнения поверхности второго порядка и стати-стической оценки полученных результатов.

2. Создание алгоритма распознавания вида поверхности второго порядка.

3. Программная реализация алгоритма. 2. Условная оптимизация Если все коэффициенты уравнения (1) умно-

жить на одно и то же число, то вновь полученное уравнение будет описывать ту же самую поверх-ность. Поэтому надо выделить какое-то одно уравнение. Так как в общем уравнении поверхно-сти второго порядка: + + + 2 + 2 + 2 + +2 + 2 + 2 + = 0 и по крайней мере один из коэффициентов A, B, C, D, E, F отличен от нуля, то в правую часть уравне-ния регрессии будут перенесены переменные , и . А наше ограничение будет состоять в том, что: + + + + + = 1.

Воспользуемся тем, что расстояние ищется для поверхности второго порядка, для которой известно общее уравнение. Для нахождения расстояния от точки до поверхности будем решать следующую задачу условной оптимизации (рис. 2): ( − ) ( − ) → min,+ 2 + = 0, (2)

где – координаты точки поверхности; – координаты заданной точки; А, B и C – матрица, вектор-столбец и скаляр,

задающие уравнение поверхности. Введeм обозначения: ξ = − , (3) = + 2 + . (4)

Рис. 2. Тестовая точка, не лежащая

на распознанной поверхности В силу (3) и (4) система (2) примет вид: ξ ξ → min,ξ ξ + 2ξ + 2ξ + = 0. (5)

Теперь искомое расстояние от точки до по-верхности – это длина вектора ξ.

Для решения задачи (5) составим функцию Лагранжа: = ξ ξ − (ξ ξ + 2ξ + 2ξ + ) → min.

Будем искать седловую точку функции Ла-гранжа [1], для этого найдeм еe производную по вектору X и приравняем еe к нулю: 2ξ − λ(2 ξ + 2 + 2 ) = 0.

Сократив на 2 и обозначив = + , (6) окончательно получим: ( − λ )ξ = λ , где E – единичная матрица размера 3 на 3.

Если матрица − λ не вырождена, то ξ = λ( − λ ) , (7) λ найдeм из условия системы (5), подставив ξ в это условие: ( − λ ) ( − λ ) + 2λ ( − λ ) + +λ + 2λ ( − λ ) + = 0 (8)

Упростим это уравнение, заметив, что: λ = λ + − = −( − λ ) + . Сделаем соответствующую замену в первом

слагаемом в (6), учитывая (8), получим: −λ ( − λ ) + λ ( − λ ) + +2λ ( − λ ) + = 0, λ ( − λ ) + λ ( − λ ) + = 0. (9) После нахождения обратной матрицы ( − λ ) и выполнения операций сложения и

умножения над матрицами в (9) получим алгеб-раическое уравнение относительно λ шестой сте-пени. Мы определим коэффициенты этого уравне-ния, подставляя конкретные значения λ в (9), это упростит работу с матрицами, а затем аппрокси-мируя результаты многочленом шестой степени. Решив полученное уравнение, подставим его ве-щественные корни в (7), если они не обращают в 0 матрицу − λ , получим кандидатов на решение системы (5).

Вычислим λ, являющиеся решением уравне-ния | − λ | = 0. Каждое λ подставим в (7), если система (7) совместна для некоторого λ, решим еe


А.А. Кошин, А.А. Геренштейн


и получим дополнительного кандидата на решение системы (5).

Из векторов-кандидатов выберем вектор с наименьшей длиной – это и есть искомое расстоя-ние от точки до поверхности второго порядка.

3. Оценка коэффициентов уравнения Для оценки коэффициентов уравнения по-

верхности второго порядка используем линейную регрессию. В качестве переменных регрессии используем сгенерированные координаты тесто-вых точек и необходимые их произведения. Ещe раз отметим, что использование линейной регрес-сии в данном случае правомерно, так как регрес-сия называется линейной [4, 7], если она линейна относительно параметров регрессии, а не пере-менных. N наблюдений за переменными , i = 1, …, n образуют матрицу X размерности N n (столбцы – переменные, строки – наблюдения). В качестве параметров регрессии выступают коэф-фициенты общего уравнения поверхности – они образуют вектор α. Уравнение регрессии по на-блюдениям записывается следующим образом: = 1 + ε, где 1 – вектор-столбец размерности N, состоящий из единиц; ε – вектор-столбец размерности N слу-чайных ошибок.

Оценка параметров регрессии производится из условия минимизации остаточной дисперсии: = 1 α α = α → min, где = − 1 – матрица центрированных зна-

чений наблюдений; = – ковариационная

матрица переменных регрессии. 4. Способ измерения Рассматривается метод координатных изме-

рений, реализованный устройством типа «Измери-тельная рука». Рассмотрим случай с пятью датчи-ками (возможно большее количество датчиков, и тогда координаты измеряемой точки могут быть получены более точно).

Перед началом работы измерительный нако-нечник устанавливается в начало координат при-бора. Снимаются координаты датчиков – кон-трольные данные. Затем снимаются координаты датчиков при прикосновении измерительного на-конечника к точкам контролируемой детали.

Пусть имеются контрольные данные для из-мерений: ( , , ), = 1,5 – координаты датчи-ков при нахождении острия в начале координат. Для определения положения острия достаточно 4 датчиков. Будем выбирать 4 датчика из 5, без по-вторений. Способов сделать это = 5. Для каж-дой четвeрки будем решать систему уравнений: λ + λ + λ + λ = 0;λ + λ + λ + λ = 0;λ + λ + λ + λ = 0;λ + λ + λ + λ = 1,

где ( , , ) – контрольные координаты датчи-ка ; – номер четвeрки; – номер вектора в четвeрке.

Таким образом, для каждой четвeрки (если система имеет решение – иначе не используем со-ответствующую четвeрку) получим коэффициен-ты, по этим коэффициентам для последующих координат датчиков из соответствующих четвeрок будем получать координаты измеряемой точки: = λ + + + ;= + + + ;= + + + ,

где ( , , ) – координаты измеряемой точки для i-го набора датчиков; ( , , ) – координаты датчика во время очередного измерения; – номер четвeрки; – номер вектора в четвeрке.

Поскольку имеется наборов координат из-меренной точки, где – число используемых четвeрок, будем уточнять значение измеряемой координаты, находя среднее значение по полу-ченным.

Для реализации последнего рассмотренного метода координатных измерений была написана программа, которая согласно полученным выклад-кам вычисляет коэффициенты λ , а по ним восста-навливает координаты точек контролируемой по-верхности по известным координатам датчиков.

5. Анализ результатов Для проверки целесообразности использова-

ния данного алгоритма распознавания поверхно-стей второго порядка был проведeн ряд численных экспериментов.

Так как программа работает со сгенерирован-ными тестовыми данными, а не с реально изме-ренными координатами некоторой контролируе-мой поверхности, то важным является вопрос, ка-кого рода ошибку накладывать на генерируемые координаты. Для сравнения на тестовые данные накладывали случайные погрешности, распределeнные по нормальному закону и равно-мерно. При этом после ряда экспериментов были оценены среднее значение отклонений для различ-ных погрешностей, среднеквадратическое откло-нение, а также характер распределения отклоне-ний тестовых точек от найденной поверхности (табл. 1).

Из таблицы видно, что наложение равномер-ной случайной погрешности даeт более точные результаты на выходе. Значимость нормальности уменьшается с повышением точности данных. Скорее всего, это объясняется тем, что отклонения от поверхности близки между собой, малы и обра-зуют своего рода сгусток, поэтому нормальность не выявляется. К тому же следует помнить, что крите-рий Пирсона, как и критерий Колмогорова [6], пра-вомерно использовать для числа опытов, стремя-щегося к бесконечности, и полученные значения значимости нормальности по этим критериям для


Эффективный алгоритм обработки данных автоматизированных систем контроля крупногабаритных деталей


конечного числа точек не могут дать адекватного ответа на вопрос, распределены ли отклонения тестовых данных от поверхности нормально. Но это не означает некорректности данных оценок. Сравнивая данные оценки для нескольких методов распознавания, можно будет сравнивать и эти ме-тоды: эти оценки нужны для единообразия.

Тестовые данные в работе могут генериро-ваться двумя разными способами: по спирали и случайно. Для этих случаев также были оценены среднее значение отклонений тестовых точек от поверхности, среднеквадратические отклонения этих величин и проверена гипотеза о том, что эти отклонения распределены по нормальному закону (табл. 2).

Для меньшего числа вычислений генерация точек по спирали даeт лучшие результаты распо-знавания, чем случайная генерация точек. Но с ростом числа наблюдений результаты выравнива-

ются, чего следовало ожидать. При этом значи-мость нормальности у распределения отклонений при случайной генерации точек выше, чем значи-мость нормальности распределения отклонений при генерации точек по спирали. Так как на прак-тике необходимо увеличить точность измерений при наименьшем числе замеров, то целесообразно производить замеры точек по спирали.

6. Пример Заданное уравнение поверхности

2 2 – 2 0x y x .

Определение вида поверхности. Составляем характеристический определитель

и приравниваем его нулю. 1– 0 0

0 1– 0 0.

0 0 0 –

kk

k

Таблица 1

Распределе-ние погреш-

ности

Количество точек

Погреш-ность

Среднее отклонение

от поверхностиСКО

Значимость нормальности по Пирсону

Значимость нормальности по Колмогорову

Равномер-ное

100 0,1 0,05104 0,03286 0,07 0,39

0,01 0,00515 0,00349 0,03 0,27 0,001 0,00049 0,00032 0,18 0,29

200 0,1 0,04646 0,02941 0,15 0,24

0,01 0,00485 0,00319 0,02 0,19 0,001 0,00046 0,00029 0 0,01

Нормальное

100 0,1 0,06332 0,04207 0,34 0,48

0,01 0,00551 0,00304 0,04 0,10 0,001 0,00064 0,00044 0,03 0,18

200 0,1 0,06626 0,05052 0,0007 0,05

0,01 0,00653 0,00526 0,006 0,02 0,001 0,00065 0,00041 0,001 0,008

Таблица 2

Способ гене-рации точек

Количество точек

Нормаль-ная по-

грешность

Среднее от-клонение от поверхности

СКО Значимость нормальности по Пирсону

Значимость нормальности по Колмогорову

Случайно

100 0,1 0,07344 0,05096 0,60 0,50

0,01 0,00669 0,00490 0,16 0,15 0,001 0,00077 0,00051 0,07 0,35

200 0,1 0,07037 0,04877 0,03 0,014

0,01 0,00660 0,00506 0,0005 0,0007 0,001 0,00068 0,00046 0,1 0,2

По спирали

100 0,1 0,06332 0,04207 0,34 0,48

0,01 0,00551 0,00304 0,04 0,10 0,001 0,00064 0,00044 0,03 0,18

200 0,1 0,06626 0,05052 0,0007 0,05

0,01 0,00653 0,00526 0,006 0,02 0,001 0,00065 0,00041 0,001 0,008


А.А. Кошин, А.А. Геренштейн


Раскрывая характеристический определитель, получим характеристическое уравнение:

23– 2 – 0k k k .

Инварианты: 2 1 0. Семиинварианты: –1 –1 0. Корни уравнения: 1 1 0. Круговой цилиндр. Радиус 1. Главные направления: e1 = ( 1, 0, 0 ), e2 = ( 0, 1, 0 ), e3 = ( 0, 0, 1 ). Ось симметрии e3 проходит через точку (1, 0, 0). Полученное уравнение поверхности

0,997136 x² + y² + 0,00246279 xy – –0,0000107 xz – 0,000551462 yz –

– 1,99803 x – 0,00155618 y + + 0,00054715 z + 0,00102194 = 0.

Определение вида поверхности. Составляем характеристический определитель

и приравниваем его нулю.

0,997 – 1 0,001 0

0,001 1– 0 0

0 0 0 –

kk

k

Раскрывая характеристический определитель, получим характеристическое уравнение:

–k + 1,99713 k² – 0,997132 k = 0. Инварианты: 1,99713 0,997132 0. Семиинварианты: –0,995994 –0,997013

8,52636e–07. Корни уравнения: 1,00046 0,996679 0. Однополостный гиперболоид. Центр: (1,00334; 0,0793403; 289,404). Полуоси: a = 0,960104; b = 0,961922;

c = –997,31. Главные направления: e1 = (0,3477; 0,9376; –0,0003), e2 = (0,9376; –0,3477; 0,0001), e3 = (0; 0,0003, 1). Измеренные координаты точек подставим в

заданное и в полученное уравнения поверхностей. Случайные величины – отклонения от нуля левых частей этих уравнений. Для заданной и получен-ной поверхностей числовые характеристики рас-пределений этих случайных величин таковы:

Выборочное среднее 0,0000622 –0,000018 Выборочная дисперсия 0,0000359 0,0000326 Среднеквадратическое отклонение

0,0059909

0,005712

Несмещенная дисперсия

0,0000363

0,000033

Несмещенное СКО 0,0060211 0,0057407 Асимметрия 0,0950496 0,0862137 Эксцесс –1,1001362 –1,1104791Значимость нормально-сти по Пирсону

0,1785014

0,1443826

Значимость нормально-сти по Колмогорову

0,4304202

0,4875912

Уровень значимости совпадения

0,993765

Уровень значимости подобия

0,999633

Из статистического сравнения заданного и

полученного уравнений следует, что в полученном уравнении коэффициент при x² незначимо отлича-ется от 1, коэффициент при x незначимо отличает-ся от –2, а все прочие коэффициенты и свободный член незначимо отличаются от нуля.


1. Алексеев, В.М. Оптимальное управление / В.М Алексеев, В.М. Тихомиров, С.В. Фомин. – М.: Наука, 1979. – 432 с.

2. Базров, Б.М. Основы технологии машино-строения / Б.М. Базров. – М.: Машиностроение, 2005. – 736 с.

3. Галеев, Э.М. Оптимизация: теории, приме-ры, задачи / Э.М. Галеев, В.М. Тихомиров. – М.: Эдиториал УРСС, 2000. – 320 с.

4. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и ма-тематическая статистика / В.Е. Гмурман. – М.: Высш. образование, 2009. – 479 с.

5. Гузеев, В.И. Автоматизированные методы и средства измерений, испытаний и контроля в машиностроении / В.И. Гузеев, В.И. Сурков, А.Г. Схиртладзе. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2009. – 346 с.

6. Суслов, В.И. Эконометрия / В.И. Суслов, Н.М. Ибрагимов, Л.П. Талышева. – Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005. – 741 с.

7. Тутубалин, В.Н. Теория вероятностей / В.Н. Тутубалин. – М.: МГУ, 1972. – 230 с.




1Введение В последние годы стремительно растет интен-

сивность грузовых и пассажирских авиаперевозок, возрастает загруженность авиатрасс, плотность воздушного движения. В связи с этим традицион-ные средства вторичной радиолокации, такие как моноимпульсный вторичный радиолокатор (МВРЛ), все менее соответствуют современным требованиям по точности и быстроте определения местоположения летательного аппарата (ЛА) для более эффективного эшелонирования.

Кроме того, затраты на обслуживание МВРЛ очень высоки, не говоря уже о высокой цене само-го вторичного радиолокатора.

В этих условиях стремительно развиваются системы вторичной радиолокации нового поколе-ния, в том числе многопозиционные. К этому классу систем относится мультилатерационная система (MLAT).

Система MLAT представляет собой многопо-зиционную разностно-дальномерную РЛС. В со-став системы входит ряд приемных станций, рас-пределенных в обслуживаемой зоне обзора: любой сигнал, передаваемый бортовым ответчиком, при-нимается четырьмя или более станциями. Станции оборудованы логикой обнаружения прибытия сиг-нала и встроенным синхронизатором, к которому Тележкин Владимир Федорович ‒ д-р техн. наук, про-фессор, заведующий кафедрой радиотехнических сис-тем, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Рюмин Роман Борисович ‒ аспирант кафедры радио-технических систем, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

привязано время обнаружения. Измеренное время прибытия сигнала посылается на центральный блок обработки наряду с другими данными, харак-теризующими сигнал. Оценка координат ответчи-ка по четырем измерениям, позволяющим полу-чить три измерения разности времени прибытия (TDOA), позволяет локализовать ответчик, даже если время излучения сигнала ответчиком неиз-вестно. Погрешность расположения ответчика оп-ределяется погрешностью определения TDOA и геометрическим фактором снижения точности (GDOP), обусловленным относительной позицией ответчика и приемных станций.2

Также в состав системы входит контрольный ответчик, являющийся важным элементом систе-мы синхронизации времени.

Таким образом, основными вопросами, стоя-щими перед разработчиками системы MLAT, яв-ляются:

– выбор конфигурации системы (расположе-ние приемных станций и их количество), обеспе-чивающей приемлемую величину GDOP в задан-ной зоне действия системы;

– выбор технических средств, обеспечиваю-щих требуемую точность измерения TDOA;

– выбор алгоритма вычисления местоположе-ния. Teletzkin Vladimir Fedorovich – Doctor of Science (Engineering), Professor, Head of Radio Engineering Systems Department, South Ural State University; [email protected] Ryumin Roman Borisovich – post-graduate student of Radio Engineering Systems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.396.9(075.8)

ОПТИМИЗАЦИЯ МУЛЬТИЛАТЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ ВТОРИЧНОЙ РАДИОЛОКАЦИИ В.Ф. Тележкин, Р.Б. Рюмин

OPTIMIZATION OF MULTILATERATION SECONDARY RADAR SYSTEMS V.F. Teletzkin, R.B. Ryumin

Рассматривается проблема оптимизации для мультилатерационных систем вто-ричной радиолокации, определяются и анализируются основные оптимизируемые па-раметры. Приводятся результаты анализа алгоритмов мультилатерационной обработ-ки, формулируются задачи дальнейшей работы.

Ключевые слова: радиолокация, мультилатерация, оптимизация, алгоритмы.

The article covers the optimization problem for multilateration secondary radar systems,the basic optimized parameters are determined and analyzed. The results of multilaterationprocessing algorithms are provided; the further problems are enunciated.

Keywords: radiolocation, multilateration, optimization, algorithms.


В.Ф. Тележкин, Р.Б. Рюмин


1. Постановка задачи Система MLAT имеет ряд важных преиму-

ществ по сравнению с МВРЛ: более высокая точ-ность позиционирования, низкая стоимость изде-лия, низкая стоимость обслуживания, а самое главное – возможность адаптации системы к лю-бым местностям, в частности, где невозможно или затруднено использование МВРЛ.

В ходе работы с использованием программно-го пакета MATLAB была создана математическая модель системы мультилатерации, с помощью ко-торой можно исследовать различные алгоритмы позиционирования, в частности, приведенные в работах [1–6], а также всевозможные конфигура-ции системы.

Моделирование показало, что не существует алгоритма, который был бы лучше всех остальных на любых дальностях и высотах. Каждый алгоритм имеет сложную функцию зависимости точности от дальности и высоты, поэтому выбор алгоритма является одним из основополагающих вопросов при проектировании и оптимизации системы.

Число станций варьируется от 4 до 20 в зави-симости от дальности, требуемой точности, чувст-вительности приемников.

Расположение станций зависит от рельефа местности, ориентации системы относительно воздушных трасс, а также от функций системы (обзор трассовой зоны, зоны подлета, зоны захода на посадку, обзор ВПП).

Особое значение имеет центральная станция, на которой происходит обработка радиолокацион-ной информации (РЛИ). Необходимо оптимизиро-вать расстояния между центральной станцией и остальными с целью минимизации затрат на аппа-ратуру передачи данных (АПД).

Большое влияние на точность позициониро-вания оказывает точность привязки времени сис-темы к шкале времени UTC. Данная точность обеспечивается системой синхронизации времени, в состав которой входят ГЛОНАСС-приемники на каждой станции, а также контрольный ответчик. Моделирование показало, что координаты кон-трольного ответчика существенно влияют на по-грешность синхронизации.

Таким образом, задача оптимизации мульти-латерационной системы является задачей много-критериальной оптимизации и формулируется следующим образом: необходимо формализовать и составить весовую функцию с такими парамет-рами, как количество приемных станций n; коор-динаты приемных станций , , , 1, ...,i i ix y z i n ;

координаты центральной станции 0 0 0, ,x y z ; ко-

ординаты контрольного ответчика; характер зави-симости абсолютной погрешности от дальности и высоты ,R h (зависит от выбранного алгорит-

ма). Решением данной задачи является алгоритм оптимизации, позволяющий рассчитать параметры

системы при известном рельефе и требуемой дальности действия.

В данной работе приведен анализ различных конфигураций системы при фиксированных про-чих параметрах.

2. Выбор алгоритма для моделирования Для моделирования выбран классический ал-

горитм гиперболической радиолокации с первым приближением, подробно описанный в работе [4].

2.1. Расчетные формулы Вычисление оценки координат производится

по формуле:

11 10

ˆ T T T T HDR R c F H N HF F H N Htc

, (2.1)

где 0R – начальное приближение координат; F и H

– конфигурационные матрицы вида:

1 1 0 ... 0 0

0 1 1 ... 0 0

... ... ... ... ... ...

0 0 0 ... 1 1

H

,

0 1

1

0

...

T

Tn

n

R xD

F

R xD

, (2.2)

где ; ;n i i ix x y z – координаты станций; N – ко-

вариационная матрица ошибок измерения: TN HN H , (2.3)

здесь N – ковариационная матрица ошибок из-

мерения ТОА, принимаем N = I; t – вектор вре-

мен прихода сигнала на каждую станцию; D – век-тор расстояний от приемной станции до ЛА, рас-считанный на основе априорной оценки коорди-нат; с – скорость света.

0R может быть определено аналитически (ал-

горитм, предложенный в работе [5]). Входными данными для алгоритма являются:

конфигурация системы, ковариационная матрица ошибок измерения ТОА, разновременности при-хода сигнала на каждую станцию, априорная оценка координат.

2.2. Порядок вычислений: 1. Определение первого приближения 0R

2. Вычисление расстояний от приемных стан-ций до ЛА:

2 2 2i i i iD X x Y y Z z , (2.4)


Оптимизация мультилатерационных систем вторичной радиолокации


3. Расчет матрицы F по формуле (2.2). 4. Вычисление матрицы N по формуле (2.3). 5. Вычисление оценки местоположения по

формуле (2.1). 3. Выбор конфигураций для моделирования Для имитационного моделирования выбраны

следующие конфигурации системы (все они при-меняются на практике в различных странах мира).

Координаты станций (м): 3.1

3.2

xi yi zi 1 0 0 15 2 0 20000 15 3 20000 –20000 15 4 0 –20000 15 5 –20000 –20000 15

3.3

xi yi zi 1 0 0 15 2 20000 20000 15 3 20000 –20000 15 4 –20000 –20000 15 5 –20000 20000 15

3.4

xi yi zi 1 –20000 0 15 2 20000 20000 15 3 20000 –20000 15 4 –20000 –20000 15 5 –20000 20000 15

4. Имитационное моделирование Моделирование производится в среде

MATLAB. Параметры моделирования: высота по-лета ЛА – 6000 м, алгоритм с первым приближе-нием, конфигурации системы описаны в п. 3, ра-диус зоны обзора – 200 км. Результатом моделиро-вания являются зоны равной точности (изолинии, ограничивающие зоны с одинаковой абсолютной погрешностью местоположения, выраженной в метрах) (рис. 1–8).

5. Анализ результатов моделирования В результате моделирования получены ре-

зультаты, определяемые особенностями конфигу-рации системы.

В целом моделирование позволяет сделать вывод о том, что система мультилатерации имеет весьма гибкую структуру и может быть сконфигу-рирована в соответствии с конкретными требова-ниями (рельеф, характер решаемой задачи, распо-ложение воздушных трасс). Например, видно, что наиболее равномерные зоны равной точности об-разует конфигурация, описанная в п. 3.3. Это по-зволяет говорить о том, что такая конфигурация системы является универсальной и применимой для большинства практических задач.

xi yi zi 1 –20000 –20000 15 2 –10000 –10000 15 3 0 0 15 4 10000 10000 15 5 20000 20000 15

Рис. 1. Абсолютная погрешность определения плоскостных координат (конфигурация 3.1)

Рис. 2. Абсолютная погрешность определения

высоты (конфигурация 3.1)


В.Ф. Тележкин, Р.Б. Рюмин



Рис. 4. Абсолютная погрешность определения высоты (конфигурация 3.2)






Оптимизация мультилатерационных систем вторичной радиолокации


Конфигурация 3.4, представляющая собой систему со смещенным центром, наиболее эффек-тивна в том случае, если необходимо повысить точность определения местоположения в опреде-ленной зоне. Дальнейшее повышение точности достижимо при введении избыточности в систему (добавление новых станций).

Конфигурация 3.1 не позволяет достичь высо-кой точности определения координат, поэтому неприменима для зон предпосадочного маневри-рования и тем более аэродромных зон.

Следующим этапом работы является исследо-вание статистических параметров алгоритмов, по-лучение законов распределения ошибок, а также синтез оптимального алгоритма мультилатераци-онной обработки.


1. Li Wan Chun. A robust TDOA-based location method and its performance analysis / Li Wan Chun, Wei Ping, Xiao Xianci // Science in China Press. – 2009.

2. So, Hing Cheung. Constrained Location Algo-rithm Using TDOA Measurements / Hing Cheung So, Shun Ping Hui // IEICE Trans. Fundamentals. – 2003. – Vol. E86-A, No.12. – December.

3. Real-Time Passive Source Localization: A Practical Linear-Correction Least-Squares Approach / Y. Huang, J. Benesty, G. Elko, R. Mersereau // IEEE Transactions on Speech and Audio Processing. – 2001. – Vol. 9, No 8. – November.

4. Torrieri, Don J. Statistical Theory of Passive Location Systems / Don J. Torrieri // IEEE Transac-tions on Aerospace and Electronic Systems. – 1984. – Vol. AES-20, No 2. – March.

5. Bucher, R. A Synthesizable VHDL Model of the Exact Solution for Three-dimensional Hyperbolic Po-sitioning System / R. Bucher, D. Misra. – VLSI De-sign. – 2002. – Vol. 15 (2).

6. Chan, Y.T. A simple and efficient estimator for hyperbolic location / Y.T. Chan, K.C. Ho // IEEE Trans. Signal Process. – 1994. – Vol. 42, № 8.




1Введение При исследовании возможности диагностики

технического состояния преобразователя давления по спектру его выходного сигнала возникает зада-ча выбора критерия для обнаружения тех или иных отклонений от нормального состояния. Час-тотный спектр является индивидуальной характе-ристикой преобразователя давления, следователь-но, можно ожидать, что какие-либо нарушения в конструкции сенсора приведут к изменениям спектра, которые можно зафиксировать с помо-щью спектрального анализа выходного сигнала преобразователя.

Предварительное моделирование дефектов конструкции сенсора методом конечных элемен-тов [1] подтвердило изменение спектра при воз-никновении дефектов. На практике, ввиду наличия шума и принципиальных ограничений используе-мых методов спектрального анализа, определение изменения спектра представляет собой сложную

Бушуев Олег Юрьевич – аспирант, младший научный сотрудник кафедры информационно-измерительной техники, Южно-Уральский государственный универси-тет; [email protected] Семенов Александр Сергеевич – канд. техн. наук, ве-дущий инженер кафедры информационно-измерительной техники, Южно-Уральский государст-венный университет; [email protected]

задачу. В связи с этим требуется разработка неко-торого количественного критерия, позволяющего определить, произошло ли изменение спектра сиг-нала ввиду возможных неисправностей или нару-шений в работе сенсора. В случае отклонения спектра от исходного требуется определить зону этих отклонений.2

В данной работе исследуется один из возмож-ных критериев – так называемый «критерий зон-ной корреляции», предложенный в работе [2]. Данный критерий основан на простых математи-ческих соображениях теории линейных систем, в соответствии с которыми коэффициент корреля-ции R определяет количественную оценку линей-ной зависимости между двумя процессами. При этом его можно использовать для поиска частот-ных зон в спектре выходного сигнала преобразо-вателя, которые несут информацию о произошед-ших в системе изменениях.

Bushuev Oleg Yurievich – post-graduate student, Junior Research Fellow of Information and Measurement Technol-ogy Department, South Ural State University; [email protected] Semenov Alexander Sergeevich – Candidate of Science (Engineering), Lead Engineer of Information and Measure-ment Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.586'33, 681.5.015.87

КРИТЕРИЙ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ИЗМЕНЕНИЯ СПЕКТРА ВЫХОДНОГО СИГНАЛА ТЕНЗОПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ДАВЛЕНИЯ О.Ю. Бушуев, А.С. Семенов

A CRITERION FOR THE QUANTITATIVE ESTIMATION OF THE SIGNAL SPECTRUM CHANGE AT A PRESSURE PIEZOCONVERTER O.Y. Bushuev, A.S. Semenov

Рассматривается критерий количественной оценки изменения спектра, основан-ный на коэффициенте корреляции между двумя числовыми последовательностями. Спомощью модели выходного сигнала тензопреобразователя давления показана приме-нимость данного критерия для обнаружения изменения спектра его выходного сигналаи локализации этих изменений.

Ключевые слова: спектр сигнала, количественная оценка изменения спектра, сигналтензопреобразователя давления.

A criterion for the quantitative estimation of the signal spectrum change is analyzed. Themodel of pressure piezoconverter output signal shows the applicability of this criterion todetect the output signal spectrum change and to localize such changes.

Keywords: signal spectrum, quantitative estimation of signal spectrum change, pressure pie-zoconverter signal.


Критерий для количественной оценки изменения спектра выходного сигнала тензопреобразователя давления


Подобный критерий используется, например, в [3] для количественной оценки изменчивости спектра сейсмических сигналов. Под количествен-ной оценкой изменения спектра в данном исследо-вании подразумевается получение численного вы-ражения изменения спектра сигнала в каждом ис-следуемом диапазоне частот.

1. Построение критерия При построении критерия были использованы

требования, естественно вытекающие из задач, для решения которых данный критерий предназначен:

– генерация численной оценки схожести эта-лонного и исследуемого спектра в диапазоне час-тот;

– возможность локализации изменений спек-тра;

– возможность выделения зон с достоверной работой критерия;

– высокая чувствительность критерия к от-клонениям формы спектра от эталонной, вызван-ным дефектами конструкции.

Корреляция является численным выражением «сходства» процессов, поэтому в качестве основы критерия были выбраны именно корреляционные отношения между эталонным и исследуемым сиг-налом. Критерий работает следующим образом: выбирается «ширина зоны» – параметр, отвечаю-щий за частотный диапазон, в рамках которого будет определен коэффициент корреляции (КК), затем для каждого номера отсчета исследуемых спектров рассчитывается коэффициент корреля-ции на отрезке, равном ширине зоны и начинаю-щемся в данном отсчете. Так получают зависи-мость коэффициента корреляции на отрезке от номера начала отрезка. Эта зависимость характе-ризует взаимосвязь спектров и позволяет выделить те диапазоны частот, в которых изменения между спектрами наиболее сильны.

С практической точки зрения важными явля-ются те зоны, на которых коэффициент корреля-ции Rn между различными реализациями спектра сигнала при нормальном состоянии преобразова-теля является максимальным, что означает нали-чие в этих зонах полезной информации неслучай-ного характера. Эти зоны должны определяться при гарантированно исправном преобразователе.

При условии, если в этих же зонах коэффициент корреляции Rnch между спектрами сигнала в нор-мальном и измененном состоянии уменьшится, это различие может служить критерием наличия изме-нения в этом частотном диапазоне. В качестве ко-личественного критерия может быть выбрана раз-ность коэффициентов корреляции Rn и Rnch в об-ласти значений Rn, близких к единице:

dR = Rn – Rnch. Для исключения влияния случайных искаже-

ний спектра коэффициенты корреляции между спектрами различных реализаций выходного сиг-нала усреднялись. Таким образом, при наличии N реализаций выходного сигнала при нормальном состоянии сенсора и L реализаций выходного сиг-нала при измененном состоянии число усредняе-мых коэффициентов корреляции для получения среднего значения Rn составит N(N – 1)/2, а для получения среднего Rnch необходимо вычислить и усреднить N L коэффициентов корреляции. В этом случае для получения оценки достаточно воспользоваться критерием dR, в котором вместо Rn и Rnch используются их усредненные значения.

2. Исследование критерия при помощи модели выходного сигнала Для исследования данного критерия была

разработана модель выходного сигнала тензопре-образователя давления, которая представляет со-бой сумму затухающих синусоид, частоты и ам-плитуды которых подбираются так, чтобы макси-мально соответствовать экспериментальным дан-ным. На рис. 1 показан спектр одной из смодели-рованных реализаций, состоящий из девяти зату-хающих синусоид и нормально распределенного случайного шума. Модель позволяет регулировать уровень соотношения сигнал/шум.

Сначала исследовалось, позволяет ли крите-рий определить изменение значения одной из час-тот при разном отношении сигнал/шум. Под от-ношением сигнал/шум понимается отношение энергии полезного сигнала к энергии шума.

В модели, содержащей 9 затухающих синусо-ид при уровне сигнал/шум SNR = 1 (рис. 1), изме-нили значения двух частот: f1=13 853 Гц и f2=27 600 Гц на f1'=15553 Гц и f2'=28500 Гц соот-ветственно. Было получено по 10 реализаций каж-

Рис. 1. Спектр реального (слева) и смоделированного (справа) сигнала

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

0.2

0.4

0.6

0.8

1

f, kHz0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

f, kHz


О.Ю. Бушуев, А.С. Семенов


дого состояния, затем между всеми реализациями был рассчитан зонный коэффициент корреляции, ширина зоны – 1000 Гц. Получилось 45 коэффици-ентов корреляции Rn между спектрами, соответст-вующими нормальному состоянию, и 100 коэффи-циентов корреляции Rnch между спектрами, соот-ветствующими нормальному и измененному со-стоянию. Затем эти значения коэффициентов кор-реляции усреднили и вычислили значение крите-рия dR = <Rn> – <Rnch>. Как показано на рис. 2, критерий позволяет определить изменение спектра сигнала в области частот 13,8 кГц и 27,6 кГц. При увеличении отношения сигнал/шум получаем схо-жие результаты.

Далее исследовалось, позволяет ли критерий определить изменение амплитуды на определен-ной частоте в спектре сигнала. Для этого в той же модели, содержащей 9 затухающих синусоид при уровне сигнал/шум SNR = 1 (рис. 1), изменили в два раза амплитуду на частоте f1 = 13 853 Гц и значение частоты f2 = 27 600 Гц на f2' = 28 500 Гц.

Было получено по 10 реализаций каждого состоя-ния, затем между всеми реализациями был рассчи-тан зонный коэффициент корреляции, ширина зо-ны – 1000 Гц, после чего эти значения коэффици-ентов корреляции усреднили и вычислили значе-ние критерия dR. Результат представлен на рис. 3.

На рис. 3 показано, что при изменении ампли-туды одной частоты и значения другой критерий также позволяет четко определить, что спектр сиг-нала изменился в области частот 13,8 кГц и 27,6 кГц.

На указанных графиках изображено, что из-менения спектра произошли в области частот 12,6–15 кГц и 27,4–28,8 кГц. Для сужения области, в которой произошли изменения, применяется следующая методика. Используя полученные дан-ные, можно объединить множества частот, в кото-рых коэффициент корреляции максимален, и вы-честь те области, в которых он минимален. На-глядно это можно сделать следующим образом: сдвинуть критерий на величину ширины зоны.

Рис. 2. График критерия dR для смоделированного сигнала

при изменении значений двух частот из девяти

Рис. 3. График критерия <dR> для смоделированного сигнала при изменении амплитуды одной частоты и значения другой

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

0.2

0.4

0.6

0.8

1

X: 27.6Y: 0.4193

X: 13.8Y: 1

f, kHz

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 500

0.2

0.4

0.6

0.8

1

f0, kHz


Критерий для количественной оценки изменения спектра выходного сигнала тензопреобразователя давления


Области, оказавшиеся между сдвинутым и не-сдвинутым графиком критерия, будут считаться теми, в которых изменился спектр сигнала. Значе-ние максимума в этой области будет являться ко-личественной мерой данного изменения.

Таким образом, данная методика позволяет четко определить, что изменения спектра про-изошли именно на частотах 13,6–13,8 кГц и 28,4–28,6 кГц. В дальнейшем исследовании критерия необходимо рассмотреть возможность его оптими-зации с точки зрения минимизации вероятности пропуска изменения спектра при заданной вероят-ности правильной диагностики исправного со-стояния. Кроме того, необходимо исследовать влияние ширины зоны корреляции на качество работы критерия, что позволит обеспечить наи-лучшее применение критерия для решения прак-тических задач.

Литература 1. Бушуев, О.Ю. Исследование динамической

характеристики тензопреобразователя давления с целью диагностики его состояния / О.Ю. Бушу-ев, А.С. Семенов, А.О. Чернявский // Датчики и системы. – 2011. – № 4. – С. 21–24.

2. Бушуев, О.Ю. Критерий для количествен-ной оценки постоянства спектра выходного сиг-нала тензопреобразователя давления // Наука. Технологии. Инновации: материалы Всерос. науч. конф. молодых ученых (Новосибирск, 1–4 дек.). – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011. – С. 86–90.

3. Использование критериев идентифика-ции взрывов и землетрясений для уточнения оцен-ки сейсмической опасности региона / В.Э. Асминг, Е.О. Кременецкая, Ю.А. Виноградов, З.А. Евтюги-на // Вестник МГТУ. – 2010. – Т. 13, № 4/2. – С. 998–1007.




1При доступе к конфиденциальным данным через компьютерную сеть по клиент-серверной схеме используются авторизованные рабочие станции. Можно рассматривать такую локальную сеть как открытую распределенную среду, в кото-рой пользователи со своих рабочих станций долж-ны иметь возможность доступа к услугам на сер-верах в сети [1]. К серверам должны получать дос-туп только зарегистрированные пользователи и сервер должен иметь возможность аутентифици-ровать запросы к сервисам. Пользователи (опера-торы) используют на рабочем месте электронные ключи для шифрования данных. В совокупности это дает надежный авторизованный доступ к дан-ным, не предполагающий утечку информации к другим лицам. Но в ряде случаев возможен неяв-ный доступ в отсутствие владельца ключа.

Способы и причины неявного доступа к данным Под неявным доступом понимается доступ к

данным неавторизованным оператором (т. е. не имеющим на это право).

Способы неявного доступа: 1. Доступ к данным неавторизованным опе-

ратором с авторизованной рабочей станции с ис-пользованием ключей шифрования, хранящихся на съемном носителе этой рабочей станции.

Прокопов Игорь Игоревич – доцент кафедры цифро-вых радиотехнических систем, Южно-Уральский госу-дарственный университет; [email protected]

2. Доступ к данным неавторизованным опе-ратором с неавторизованной рабочей станции с использованием копий ключей шифрования, хра-нящихся на съемном носителе этой рабочей стан-ции. При этом способе требуется подделка аппа-ратных характеристик другой рабочей станции для целей ее авторизации на сервере в качестве ле-гальной. При этом требуются ключи шифрования (копии) с оригинальной рабочей станции, не имеющие привязки к оборудованию и носителю, либо оригинальный носитель. Рабочая станция расположена в локальной сети сервера.2

3. Вход на авторизованную рабочую стан-цию с другой ЭВМ посредством программ уда-ленного доступа (администрирования), в том числе из сети Интернет. Ключи шифрования должны быть в наличии на оригинальном носите-ле (в случае аппаратной привязки) и подключены к ЭВМ. Доступ осуществляется с легальной ра-бочей станции и с оригинальными ключами. Дос-туп возможен и в рабочее время при отсутствии оператора.

Рассмотрим причины и условия, приводящие к неявному доступу.

1. Наличие подключенных оригинальных носителей ключей включенной рабочей станции при отсутствии авторизованного оператора на ра-

Prokopov Igor Igorevich – associate professor of the De-partment of Digital Electronic Systems, South Ural State University; [email protected]

КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ УДК 681.586'33, 681.5.015.87

НЕЯВНЫЙ МАСКАРАДИНГ ПРИ ДОСТУПЕ К КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ В КОМПЬЮТЕРНОЙ СЕТИ И.И. Прокопов

IMPLIED MASQUERADING AT CONFIDENTIAL INFORMATION ACCESS IN COMPUTER NETWORK I.I. Prokopov

Рассмотрены способы и причины неявного доступа к данным в отсутствие вла-дельца ключа. Представлена модель неявного доступа в виде матрицы доступа. Пред-ложены способы противодействия подмене (маскарадингу) оператора.

Ключевые слова: неявный доступ, конфиденциальные данные, маскарадинг.

Methods and reasons for implied data access at the absence of the key carrier are consi-dered in the article. Implied access model in the form of an authorization matrix is given. Me-thods for countering substitution of an operator (that is masquerading) are suggested.

Keywords: implied access, confidential information, masquerading.


Неявный маскарадинг при доступе к конфиденциальной информации в компьютерной сети


бочем месте. В этом случае возможен доступ как удаленным способом, так и с консоли.

2. Наличие питания 220 В на рабочей станции в нерабочее время. В связи с наличием в современ-ных аппаратных платформах средств удаленного администрирования посредством программного обеспечения BIOS компьютер может быть включен удаленно через сеть. В ряде случаев компьютеры не выключаются вообще для целей их администрирова-ния (архивирование данных, резервное копирование, установка обновлений и ПО и т. п.). Если в помеще-ние нет физического доступа, компьютер может быть использован для доступа через удаленный ра-бочий стол или терминальную программу.

Разделим условно все общеупотребимые виды ключей на две категории:

А. С привязкой к носителю. Простое копиро-вание файлов с такого носителя либо невозможно (смарт карты), либо бессмысленно, так как при смене носителя требуется перегенерация ключей при наличии оригинального носителя.

Б. «Плавающие» ключи. Требуется всего лишь наличие соответствующих файлов по пути, указанному в драйверах доступа. Наиболее удоб-ный для злоумышленника тип, так как копирова-ние возможно по сети.

В некоторых организациях, имеющих клиент-ские части от 5–10 банков, образуется смесь всех возможных типов ключей, каждый из которых имеет свой носитель, включая ключи категории Б.

Основное условие, определяющее возмож-ность реализации всех способов доступа, – это наличие носителей закрытых ключей шифрования в соответствующих портах ЭВМ при отсутствии оператора, а также наличие у неавторизованного оператора кода для идентификации владельца клю-ча (PIN-код). Этот код можно получить с помощью аппаратных или программных кейлогеров [2].

Модель неявного доступа Модель неявного доступа представлена в виде

матрицы доступа (см. таблицу). Операторы и ра-

бочие станции разделены на два типа – авторизо-ванные и неавторизованные. Символ «Х» означает возможность доступа к данным, «0» – отсутствие доступа к данным (с консоли), «1» – доступ к дан-ным при особых условиях (например, физическое отсутствие авторизованного оператора). Параметр «время» имеет значения «рабочее» и «нерабочее».

Способы противодействия подмене (маскарадингу) оператора 1. Применение «тонких» клиентов-терми-

налов для доступа к данным с целью исключения программных кейлогеров и удаленного админист-рирования, предполагая при этом надежность ад-министратора сервера баз данных и сервера аутен-тификации [1].

2. Запрет администрирования рабочей стан-ции через сеть (только локальное администриро-вание), в особенности через сеть Интернет.

3. Изоляция авторизованной рабочей стан-ции от других узлов локальной сети программно-аппаратными средствами [3].

4. Контроль наличия съемных носителей (и параллельно аппаратных кейлогеров) при покида-нии рабочего места, выключении ЭВМ. Возможно использование радиометок (RFID) для носителей ключей (при привязке ключей к носителю).


1. Столлингс, В. Криптография и защита сетей: принципы и практика: пер. с англ. / В. Столлингс. – 2-е изд. – М.: Издат. дом «Виль-ямс», 2001. – 672 с.

2. Хорев, А.А. Техническая защита инфор-мации: учеб. пособие для студентов вузов. В 3 т. Т. 1: Технические каналы утечки информации / А.А. Хорев. – М.: НПЦ «Аналитика», 2008. – 436 с.

3. Брэгг, Р. Безопасность сетей. Полное ру-ководство: пер. с англ. / Р. Брэгг, М. Родс-Оусли, К. Страссберг. – М.: Изд-во «ЭКОМ», 2006. – 912 с.


Модель неявного доступа

Время Тип оператора

Тип рабочей станции

раб. нераб. авт. неавт. авт. неавт.

Время раб. – – Х 0 Х 1 нераб. – – 0 Х 0 Х

Тип оператора авт. Х 0 – – Х 0 неавт. 0 Х – – 1 Х

Тип рабочей станции авт. Х 0 Х 1 – – неавт. 1 Х 0 Х – –



1Разнообразие практических задач, для реше-ния которых могут использоваться радиолокаци-онные измерители уровня жидкости, а также ши-рокий разброс предъявляемых к ним требований приводят к необходимости применения различных методов обработки сигналов.

Наиболее изученным и широко распростра-ненным методом обработки сигналов является счетный метод измерения разностной частоты. В этом методе измерение частоты производится пу-тем подсчета числа нулей сигнала разностной час-тоты за время, равное периоду модуляции [1]. По-лученное значение разностной частоты использу-ется для вычисления расстояния.

Структурная схема радиодальномера, реали-зующего счетный метод измерения разностной частоты, приведена на рис. 1. Непрерывный высо-кочастотный сигнал модулируется по частоте и излучается в направлении объекта, расстояние до которого необходимо измерить. Спустя время рас-пространения электромагнитной волны до объекта и обратно отраженный сигнал и часть мощности излучаемого сигнала поступают в смеситель. На выходе смесителя формируется сигнал разностной частоты, который подается на усилитель-ограничитель. Ограничитель, стоящий на выходе

Поваляев Сергей Валентинович – сотрудник сектора «СВЧ-устройства», Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

усилителя, преобразует сигнал разностной частоты в меандр. Далее меандр дифференцируется. Полу-ченные короткие импульсы подаются на счетчик, который вырабатывает напряжение, пропорцио-нальное количеству импульсов за период модуля-ции [1]. Это напряжение пропорционально изме-ряемой дальности.

Характерной особенностью счетного метода является ограниченный объем выборки, по кото-рой производится оценка частоты. На малых даль-ностях в течение одного периода модуляции мо-жет сформироваться всего 4–6 периодов сигнала разностной частоты. Это затрудняет получение высокой точности измерения.2

Счетному методу измерения разностной час-тоты присуща ошибка дискретности. Уменьшить величину этой ошибки можно только при увели-чении девиации частоты. Однако такой подход имеет физическое ограничение и не позволяет дос-тичь высокой точности измерения расстояния. В связи с этим во многих случаях используются раз-личные методы снижения ошибки дискретности.

Одним из эффективных методов снижения ошибки дискретности является метод «сшивания» фазы сигнала разностной частоты. Сущность этого метода обработки сигналов заключается в сле-

Povalyaev Sergey Valentinovich – officer of the division Ultra-high frequency devices, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.396

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ПРИ ИЗМЕРЕНИИ УРОВНЯ ПРОДУКТА В РЕЗЕРВУАРЕ ЧАСТОТНЫМ РАДИОДАЛЬНОМЕРОМ С.В. Поваляев

SIGNAL PROCESSING METHODS AT TANK GAGING BY FREQUENCY DISTANCE MEASURING EQUIPMENT S.V. Povalyaev

Приведен обзор методов обработки сигналов. Показано, что высокую точность из-мерения расстояния можно обеспечить, используя при обработке нули сигнала разно-стной частоты. Указаны методы, которые могут использоваться для создания прибо-ров, обеспечивающих погрешность измерения расстояния в несколько миллиметров именее.

Ключевые слова: обработка сигналов, точность измерения, сигнал разностной часто-ты.

The survey of signal processing methods is given in the article. It is shown that high ac-curacy of distance measuring is obtained by the use of signal zeros of difference frequency atprocessing. Methods, which can be used to design devices providing errors in distance mea-surement of a few millimeters and less, are given.

Keywords: signal processing, measurement accuracy, difference frequency signal.


Методы обработки сигналов при измерении уровня продукта в резервуаре частотным радиодальномером


дующем. Периодичность закона модуляции зонди-рующего сигнала приводит к тому, что в сигнале разностной частоты возникают скачки фазы на границах полупериодов модуляции [2]. Величина скачка фазы зависит от измеряемого расстояния и может изменяться в пределах от 0° до 180°.

Исследования показывают, что отсутствие скачков фазы сигнала разностной частоты на гра-ницах полупериодов модуляции соответствует наличию экстремумов сигнала разностной частоты в этих точках. Выполнение этого условия можно добиться, если управлять моментом окончания полупериода модуляции таким образом, чтобы он совпадал с одним из экстремумов [3]. Поскольку экстремумов на полупериоде модуляции может быть много, то необходимо наложить ограничение на минимальную величину девиации частоты. Для ограничения девиации частоты можно контролиро-вать граничные частоты минимально допустимой девиации частоты с помощью эталонных частот.

Прерывать полупериод модуляции необходи-

мо в момент появления экстремума сигнала разно-стной частоты после достижения частотой зонди-рующего сигнала одной из граничных частот [3]. В результате выполнения данной процедуры из сиг-нала разностной частоты исчезнут скачки фазы и он примет вид непрерывного гармонического ко-лебания. Следовательно, появляется возможность увеличения интервала анализа сигнала при изме-рении разностной частоты до величины, обеспечи-вающей приемлемое значение ошибки измерения.

Структурная схема радиодальномера, реали-зующего метод «сшивания» фазы сигнала разно-стной частоты, представлена на рис. 2. Непрерыв-ный высокочастотный сигнал модулируется по частоте и излучается в направлении исследуемого объекта. Часть излучаемого сигнала выделяется в направленном ответвителе и поступает на форми-рователь частотных меток, на выходе которого формируются импульсные сигналы в момент сов-падения частоты зондирующего сигнала с одной из эталонных частот.

Рис. 1. Структурная схема радиодальномера со счетчиком числа нулей сигнала разностной частоты

Рис. 2. Структурная схема радиодальномера со «сшиванием» фазы сигнала разностной частоты


С.В. Поваляев


Спустя время распространения электромаг-нитной волны до объекта и обратно отраженный сигнал и часть мощности излучаемого сигнала поступают в смеситель. На выходе смесителя формируется сигнал разностной частоты, который поступает на схему предварительной аналоговой обработки. Эта схема формирует импульсные сиг-налы в моменты пересечения сигналом разностной частоты нулевого уровня, а также в моменты дос-тижения им экстремумов. Выходные сигналы схе-мы предварительной аналоговой обработки и формирователя частотных меток подаются на со-ответствующие входы вычислительного устройст-ва. Сигналы, соответствующие нулям сигнала раз-ностной частоты, используются вычислительным устройством для измерения разностной частоты и вычисления расстояния. Вычислительное устрой-ство формирует также управляющий сигнал, кото-рый поступает на вход модулятора для управления моментом окончания текущего полупериода моду-ляции.

Перспективным методом обработки сигналов, обеспечивающим высокую точность измерения, является метод весового усреднения разностной частоты. Общая идея метода заключается в накоп-лении весовых коэффициентов, приписываемых нулям сигнала разностной частоты [2, 4]. Причем разным нулям при обработке приписывается раз-ный вес. Нулям, расположенным в непосредствен-ной близости от границ полупериода модуляции, приписываются близкие к нулю весовые коэффи-циенты. По мере удаления нулей от границ полу-периода модуляции происходит нарастание значе-ний весовых коэффициентов. Плавное удаление нулей от границ полупериода модуляции приводит к плавному изменению результата измерения.

Метод весового усреднения разностной час-тоты обеспечивает высокую точность измерения расстояния и хорошо приспособлен для реализа-ции с помощью цифровых устройств обработки сигналов. Однако необходимо отметить, что для точного определения положения нулей сигнала разностной частоты необходимо, чтобы в этом сигнале отсутствовали скачки фазы [2]. Это при-водит к необходимости использовать метод весо-вого усреднения разностной частоты совместно с рассмотренным выше методом «сшивания» фазы

сигнала разностной частоты. В связи с этим струк-турная схема радиодальномера с весовым усред-нением разностной частоты практически не отли-чается от схемы, приведенной на рис. 2. Единст-венное отличие заключается в алгоритме работы вычислительного устройства.

Проведенный обзор методов обработки сиг-налов показывает, что высокую точность измере-ния расстояния можно обеспечить, используя при обработке нули сигнала разностной частоты. Классический счетный метод в настоящее время еще не исчерпал всех своих возможностей и может с успехом применяться при создании измеритель-ных приборов малой точности с погрешностью измерения расстояния в несколько сантиметров. Метод «сшивания» фазы сигнала разностной час-тоты и метод весового усреднения разностной час-тоты являются перспективными для достижения высокой точности измерения и могут использо-ваться для создания приборов, обеспечивающих погрешность измерения расстояния в несколько миллиметров и менее.

Литература 1. Комаров, И.В. Основы теории радиоло-

кационных систем с непрерывным излучением частотно-модулированных колебаний / И.В. Ко-маров, С.М. Смольский. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 392 с.

2. Прецизионные промышленные системы ЧМ-радиолокации ближнего действия. Методиче-ская погрешность измерения и ее минимизация / Б.А. Атаянц, В.В. Езерский, С.М. Смольский, Б.И. Шахтарин // Успехи современной радиоэлек-троники. – 2008. – № 2. – С. 3–23.

3. Пат. 2159923 Российская Федерация, МПК G 01 F 23/284. Радиолокационный уровнемер / Б.А. Атаянц, В.В. Езерский А.И. Смутов. – № 99104759/28; заявл. 04.03.1999; опубл. 27.11.2000, Бюл. № 33. – 4 с.

4. Езерский, В.В. Методическая погреш-ность датчика расстояния на базе частотно-модулированного дальномера с весовым сглажи-ванием погрешности дискретности / В.В. Езер-ский // Измерительная техника. – 2004. – № 9. – С. 22–25.




1В основе импульсной радиолокации лежит принцип измерения временной задержки между излученным и принятым импульсом. Расстояние до наблюдаемого объекта определяется как поло-вина произведения скорости распространения им-пульсов на временную задержку:

2

v tR ,

где R – расстояние до объекта; v – скорость распространения радиосигнала; t – время задержки принятого импульса от-

носительно переданного. Точность измерения расстояния до объекта

определяется двумя параметрами: – длительностью импульса, которой также

определяется разрешение радара; – точностью измерения времени задержки

импульса. Импульсная радиолокация малых дальностей

используется в измерителях уровня жидкости ра-дарного типа, радарных дальномерах. В данных приборах точность измерения расстояния состав-ляет 0,01 м, а диапазон работы – несколько десят-ков метров. Если принять во внимание пределы измерения и точность измерения этих приборов, то нетрудно определить, что время задержки будет составлять всего несколько наносекунд (при рас-пространении сигнала в среде с εr ≈ 1 задержка

Запевалов Виталий Валерьевич – старший преподава-тель кафедры цифровых радиотехнических систем, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

принятого импульса составляет 6 нс на метр), а точность измерения временной задержки должна быть 0,06 нс. Тривиальными методами задержку импульса с такой точностью измерить невозможно.2

Для измерения задержки в радарных дально-мерах используется принцип трансформирования масштаба времени, аналогичный методам, приме-няемым в стробоскопических осциллографах. Суть метода состоит в излучении пачки коротких ра-диоимпульсов и последующей выборке на частоте, отличной от частоты повторения импульсов. Рас-смотрим принцип действия стробоскопического эффекта на примере гармонического сигнала с периодом повторения 1T . Если брать выборки это-

го сигнала с периодом 2T , немного большим 1T ,

тогда мы получим расширенный во времени сиг-нал, при этом коэффициент расширения импульса будет определяться соотношением 1T и 2T :

1

2 1

TKT T

.

Длительность радиоимпульсов в различных типах радиолокационных дальномеров лежит в пределах 1–5 нс. Длительность импульса опреде-ляет разрешающую способность прибора.

Структурная схема стробоскопического высо-кочастотного преобразователя изображена на рис. 1.

Zapevalov Vitaly Valerievich – senior lecturer of the De-partment of Digital Electronic Systems, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.396

МЕТОД ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕНИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИМПУЛЬСНЫХ РАДИОСИГНАЛОВ ПРИ МАЛЫХ ДАЛЬНОСТЯХ В.В. Запевалов

METHOD FOR MEASURING PROPAGATION TIME OF SHORT RANGE IMPULSE SIGNALS V.V. Zapevalov

Рассмотрен принцип трансформирования масштаба времени для измерения за-держки в радарных дальномерах, аналогичный методам, применяемым в стробоскопи-ческих осциллографах. Приведена структурная схема стробоскопического радиочас-тотного преобразователя и выделены его основные особенности.

Ключевые слова: радарный дальномер, измерение времени.

Transformation principle of a time scale for time delay measurement in radar distanceranger which is analogue to the methods used in stroboscopic oscilloscopes, is considered inthe article. Structural diagram of a stroboscopic radio frequent modulator is given and its ba-sic features are identified.

Keywords: radar distance ranger, time measurement.


В.В. Запевалов


На структурной схеме представлены два фор-мирователя пачек импульсов, которые генерируют пачки с периодом повторения импульсов T1 и T2. Этими импульсами возбуждаются генераторы СВЧ, на выходе которых формируются пачки ра-диоимпульсов. Несущая частота радарных даль-номеров составляет от 5 до 30 ГГц. Выход первого генератора подается через ответвитель на антенну. Принятый с антенны сигнал подается на смеси-тель, в качестве гетеродина используется сигнал со второго генератора СВЧ. Результатом преобразо-вания сигналов в смесителе является последова-тельность импульсов, энергия которых пропор-

циональна амплитуде принятого сигнала в момен-ты выборки. Импульсы с выхода смесителя пода-ются на фильтр низких частот, в результате рабо-ты которого формируется огибающая отраженного сигнала, расширенная во времени в K раз. Рис. 2 поясняет принцип трансформации времени.

Коэффициент расширения импульсов в им-пульсных радарных дальномерах составляет 50 000–300 000, и определение временных пара-метров преобразованного сигнала уже не состав-ляет трудностей.

Можно выделить следующие особенности стробоскопического преобразователя:

Рис. 1. Структурная схема стробоскопического радиочастотного

преобразователя

Рис. 2. Принцип трансформации времени при стробоскопическом преобразовании


Метод измерения времени распространения импульсных радиосигналов при малых дальностях


1. Данный метод обработки сигналов позво-ляет проводить измерения времени задержки им-пульсных сигналов при малых дальностях.

2. Стробоскопический метод легко реализу-ется схемотехнически и успешно применяется в серийных приборах.

3. Этот метод имеет малую энергетиче-скую эффективность (эффективным является только один из K импульсов), поэтому приме-ним только при малых расстояниях до наблю-даемого объекта.


1. Бармин, А. Радарные системы контроля уровня / А. Бармин // Современные технологии ав-томатизации. – 2002. – № 4. – С. 60–64.

2. Радиотехнические системы: учеб. для ву-зов / Ю.П. Гришин, В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др. – М.: Высш. шк., 1990. – 496 с.

3. Либерман, В.В. Измерение уровня с помо-щью радарных уровнемеров / В.В. Либерман // Автоматизация в промышленности. – 2009. – № 6. – С. 34–38.

4. Devine, P. Radar level measurement the us-er’s guide / P. Devine. – Berges Hill: VEGA Controls, 2000. – 144 p.

5. United State Patent US6,087,978. Level mea-suring device operating with microwave. Endress + Hauser GmbH + Co., 21 Apr 1999.

6. United State Patent US5,614,911. Radar-based method of level measurment. Endress + Hauser GmbH + Co., 30 Mar 1995.




1Введение В пеленгаторах широко используются корреля-

ционные методы оценки пеленга источника радиоиз-лучения, которые основаны на сравнении вектора сигналов от элементов антенной системы с вектором, рассчитанным или измеренным для данной системы при заданных пеленгах источника радиоизлучения. Скалярное произведение этих векторов называют коэффициентом корреляции или сверткой. Устрой-ства, реализующие данный метод, называются кор-реляционно-интерферометрическими пеленгаторами (КИ-пеленгатор). Подробно данный алгоритм вы-числения пеленга рассмотрен в [1].

Основой для вычисления пеленга в данном пеленгаторе являются измеренные пеленгацион-ные характеристики.

База данных опорных характеристик зависит от значений углов прихода, изменяющихся в секторе пеленгования. Опорные пеленгационные характери-стики являются прогнозом реальных характеристик в предположении, что Θ ≡ Θист. Они формируются до начала работы пеленгатора либо эксперименталь-но на стенде для данного пеленгатора, либо в обоб-щенном виде на математической модели.

Корреляционный интеграл вычисляется сле-дующим образом:

Заляцкая Инна Ивановна – преподаватель кафедры цифровых радиотехнических систем, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

21 1 1

1 222 1

2, , , ,

–1

, , ;

I k I kN N

I k

21 1

11,

2

1

, , cos 2 sin –

– 2 sin ;

ij

j ii N

ijij

dI k

dk

22 1

11,

2

1

, , sin 2 sin –

– 2 sin ;

ij

j ii N

ijij

dI k

dk

, – , – , – ,ij A A A Ai i j j ,

где Θ – угол прихода электромагнитной волны от ис-точника излучения (ИИ);2Θ (k) – массив углов, для которых вычисляются опорные характеристики; Φ (λ) – функция фазовой неидентичности каналов приемника, обусловленная отличием фазовых ха- Zalyatskaya Inna Ivanovna – lecturer of the Department of Digital Electronic Systems, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.396.6

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПОЛОЖЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ ЛИНЕЙНОЙ АНТЕННОЙ РЕШЕТКИ ФАЗОВЫХ РАДИОПEЛЕНГАТОРОВ И.И. Заляцкая

LOCATION OPTIMIZATION OF ANTENNA ARRAY ELEMENTS OF PHASE DIRECTION FINDERS I.I. Zalyatskaya

Представлены результаты исследования ошибок пеленгования корреляционно-интерферометрическими пеленгаторами путем моделирования на ЭВМ. Приведено ис-следование зависимости погрешности пеленгования от конфигурации антенной решет-ки и от величины фазовой неидентичности ее элементов.

Ключевые слова: радиопеленгатор, антенная решетка, погрешность пеленгования.

The results of bearing errors study of correlation interferometric direction finders bymeans of computer simulation are given in the article. The study of dependence of bearing er-rors on antenna array configuration as well as phase nonidentity value of its elements isshown.

Keywords: direction finder, antenna array, bearing error.


Оптимизация расположения элементов линейной антенной решетки фазовых радиопеленгаторов


рактеристик каналов измерительного приемника пеленгатора; (λ) = (λ) − (λ) – расстояние между элементами антенной решетки; N – количест-во элементов антенной решетки (АР), без учета опорного элемента.

Значение пеленга на ИИ определяется как максимальное значение (Θ ( ),Θ, λ).

Погрешность пеленгования состоит из систе-матической и случайной составляющих, которые зависят от Φ (λ).

В настоящей статье представлены результаты исследования ошибок пеленгования КИ-пелен-гатора путем моделирования на ЭВМ.

Исследование погрешности пеленгования Таким образом, основной задачей моделиро-

вания является исследование зависимости по-грешности пеленгования:

от конфигурации АР: числа элементов N и длины базы антенной решетки d. Интерес пред-ставляет рассмотрение линейных АР с ненаправ-ленными антенными элементами;

от величины фазовой неидентичности элементов антенной решетки ∆ψ , точнее от σ = (М[(∆ψ ) ]) / .

Зависимость ошибки определения пеленга от базы АР Для определения зависимости ошибки пеленго-

вания от длины базы зафиксируем количество эле-ментов антенной решетки – N = 7. На рис. 1 пред-ставлены зависимости ошибки пеленгования от от-ношения /λ при величине фазовой неидентичности σ = 25°.

Систематическая составляющая погрешности пеленгования мала (составляет менее 0,5°) и мо-жет быть опущена в дальнейших рассуждениях (рис. 1а). Таким образом, основной вклад в по-

грешность определения пеленга будет вносить случайная составляющая.

С увеличением длины базы АР погрешность пеленгования падает. При фиксированной величи-не базы антенной решетки погрешность пеленго-вания с ростом длины волны будет увеличиваться.

Можем принять, что погрешность пеленгова-ния зависит не от конкретных значений длин волн и длин баз антенных решеток, а лишь от их соот-ношения, так как кривые в равных точках d/λ от-личаются не более чем на 0,5° (рис. 1б).

Влияние числа элементов на ошибку определения пеленга В качестве примера приведен случай, когда

параметры антенной решетки имеют следующие значения: длина базы АРd = 30 см; СКО фазовой неидентичности каналов приемника σ = 15°.

Погрешность пеленгования обеспечивает точ-ность 3°, в случае, если АР состоит из 6 и более элементов, при этом ошибка почти не изменяется с дальнейшим увеличением числа элементов (рис. 2). Отсюда можно сделать вывод: оптималь-ное количество элементов АР равно 6.

Зависимость погрешности пеленгования от фазовой неидентичности каналов В качестве обобщения приведем семейство

зависимостей ошибки пеленгования от отношения d/λ при различных значениях СКО фазовых не-идентичностей. Выберем АР из 7 элементов, без учета опорного элемента. Зависимости приведены на рис. 3.

Таким образом, во всем рассматриваемом частотном диапазоне величина погрешности пе-ленгования не превышает 3°, если фазовая не-идентичность каналов приемника составляет ме-нее чем 15°. При отношении /λ больше 3 значе-ние погрешности – менее 2° даже при значениях СКО 25°.

а) б)

Рис. 1. Зависимость систематической (а) и случайной (б) ошибок определения пеленга от отношения / , для различных баз АР

0 3 6 9 12 15 18 21 24 25

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

d/

sist

,

L=20 cmL=30 cmL=40 cmL=50 cm

0 3 6 9 12 15 18 21 24 250

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

d/

sl,

L=20 cmL=30 cmL=40 cmL=50 cm


И.И. Заляцкая


При увеличении СКО неидентичности кана-лов на 5° ошибка пеленгования растет не более чем на 0,5°, при отношении /λ больше 3. При меньших значениях погрешность пеленгования тем больше, чем больше длина волны.

Заключение В результате данного исследования можно

сделать следующие выводы: 1. Оптимальное количество элементов ан-

тенной решетки равно 6, меньшее количество по-влечет увеличение погрешности более чем на 3°,

большее количество не приведет к существенным улучшениям.

2. Погрешность пеленгования составляет менее 3° при значениях СКО неидентичности не более 15°.

Литература 1. Рембовский, А.М. Радиомониторинг: за-

дачи, методы, средства / А.М. Рембовский, А.В. Ашихмин, В.А. Козьмин. – М.: Горячая линия –Телеком, 2006. – 492 с.


а) б)

Рис. 2. Зависимость систематической (а) и случайной (б) ошибок от отношения / , для различного числа элементов АР

Рис. 3. Зависимость ошибки пеленгования от отношения / при разной величине фазовой неидентичности каналов приемника-пеленгатора

2 4 6 8 10 12 140

2

4

6

8

10

12

14

16

18

d/

sluc

hain

aya,

N=4N=5N=6N=7

2 4 6 8 10 12 140

5

10

15

20

25

30

d/

sist

emat

iche

ckay

a,

N=4N=5N=6N=7

1 2 3 4 6 9.1 10 12 150

1

2

3

4

5

6

7

d/

sl,

= 10 = 15 = 20 = 25



1Принцип действия радиолокационного уров-немера основан на явлении отражения электро-магнитных волн от границы раздела двух сред с различными скоростями распространения элек-тромагнитных волн. Для реализации радиолокаци-онного метода измерения уровня необходимо вы-полнение условия 1 1 2 2 . Поскольку магнит-

ная проницаемость большинства измеряемых сред примерно равна 1, то можно принять 1 2 , т. е.

для измерения уровня необходимо различие ди-электрических проницаемостей сред, образующих границу раздела.

В общем случае радиолокационный уровне-мер представляет собой радиолокационную стан-цию (рис. 1), состоящую из излучателя и приемни-ка радиосигнала 1 и схемы измерения временного интервала 2.

Измерение уровня осуществляется посредст-вом измерения интервала времени между посыл-кой зондирующего радиосигнала и приходом на приемник отраженного от поверхности радиосиг-нала. По принципу действия радиолокационные уровнемеры делят на две группы – импульсные и частотные [1].

Импульсный метод определения расстояния до поверхности уровня основан на излучении радио-сигнала в виде последовательности радиоимпульсов длительностью и с периодом излучения иT .

Жуков Алексей Юрьевич – сотрудник сектора «СВЧ-устройства», Южно-Уральский государственный уни-верситет; [email protected]

Рис. 1. Принцип работы радиолокационного уровнемера

2Структурная схема импульсного радиолока-

ционного уровнемера приведена на рис. 2. Син-хрогенератор вырабатывает периодическую по-следовательность импульсов с периодом иT , кото-

рые воздействуют одновременно на формирова-тель-измеритель, импульсный модулятор, устрой-ство защиты и антенный переключатель. Им-пульсный модулятор вырабатывает модулирую-щие видеоимпульсы длительностью иt , воздейст-

вующие на генератор СВЧ. Последний вырабаты-вает радиоимпульсы приблизительно такой же длительности. Zhukov Alexei Yurievich – officer of the division of Ultra-high frequency devices, South Ural State Universi-ty; [email protected]

УДК 621.396.6

АЛГОРИТМЫ ИЗМЕРЕНИЯ УРОВНЯ ЖИДКОСТИ В ЗАКРЫТОМ РЕЗЕРВУАРЕ А.Ю. Жуков

ALGORITHMS FOR LIQUID LEVEL MEASUREMENT IN A CLOSED TANK А.Yu. Zhukov

Рассмотрен принцип работы радиолокационного уровнемера. Описаны два методаопределения расстояния – импульсный и частотный. Приведены структурные схемыдальномеров, функционирующих на основе указанных методов.

Ключевые слова: радиолокационный уровнемер, импульсный и частотный методы из-мерения расстояния.

Operating principle of a radar liquid level gage is considered in the article. Two methodsof distance measurement which are impulse and frequency ones are described. Structural dia-grams of distance measuring equipment operating on the basis of the given methods are intro-duced.

Keywords: radar level gage, impulse and frequency methods of distance measurement.


А.Ю. Жуков


Генератор СВЧ формирует периодическую последовательность радиоимпульсов, излучаемую антенной в виде зондирующего сигнала. Отражен-ный импульс появляется на входе приемника через интервал времени:

0

02R

Rt

c .

С выхода приемника видеоимпульсы подают-ся на формирователь-измеритель и затем на уст-ройство индикации. Антенный переключатель на время генерации импульса подключает передатчик к антенне, отключая от нее вход приемника, а в паузах между излучением импульсов – приемник, отключая передатчик. Остаток просочившейся в тракт мощности передатчика подавляется устрой-ством защиты. Синхрогенератор обеспечивает синхронность работы импульсного модулятора и блоков антенного переключателя и устройства защиты, а также задает правильную циклограмму работы формирователя-измерителя при формиро-вании подаваемых на импульсный модулятор им-пульсов и выдаче информации о расстоянии на устройство индикации.

Погрешность измерения расстояния в импульс-ном радиолокационном уровнемере, использующем простые зондирующие сигналы (радиоимпульсы с прямоугольной огибающей), зависит от длительно-сти импульса иt зондирующего сигнала:

и0 2

ctR .

Определение уровня частотным методом сво-дится к измерению приращения частоты передат-

чика за время распространения зондирующего сигнала до поверхности раздела и обратно [2]. Ес-ли частота излучаемых колебаний иf изменяется

непрерывно по линейному закону со скоростью

иdfdt

, то приращение частоты излучаемых ко-

лебаний за время распространения сигнала

0

02R

Rt

c составит

0и Rf t . Измеряя разность

частот излучаемых и принимаемых колебаний

0и и c Rf f f F , можно определить расстояние

до поверхности раздела двух сред:

00 и2 2 Rc cR f F

,

где с – скорость распространения электромагнит-ных волн.

Базовая структурная схема радиолокационно-го уровнемера, использующего частотный метод измерения расстояния, приведена на рис. 3.

ЧМ генератор модулируется с помощью мо-дулятора. Модуляция может осуществляться с ис-пользованием рассмотренных выше законов моду-ляции. Генерируемый СВЧ сигнал поступает на вход 1 циркулятора. Далее почти вся энергия этого сигнала через вход-выход 2 циркулятора поступа-ет в приемопередающую антенну и излучается в направлении отражающего объекта [3].

Поскольку развязка между входами 1 и 3 цир-кулятора не бесконечна (не более 20–30 дБ), то небольшая часть мощности сигнала со входа 1 поступает на выход 3, к которому подсоединен

0R

maxhh

Рис. 2. Структурная схема импульсного радиолокационного уровнемера


Алгоритмы измерения уровня жидкости в закрытом резервуаре


смеситель. Этот сигнал может выполнять функ-цию гетеродинного сигнала для смесителя. Если мощности просачивающегося сигнала недостаточ-но для нормальной работы сигнала, то может быть организован дополнительный тракт подачи излу-чаемого сигнала на смеситель (показан пунктир-ной линией на рис. 3).

Отраженный от объекта сигнал через антенну поступает на вход 2 циркулятора и далее на вы-ход 3 циркулятора и на смеситель. Сигнал на вы-ходе смесителя носит название преобразованного сигнала. Преобразованный низкочастотный сигнал с выхода смесителя поступает на блок обработки и далее на блок индикации.

Поскольку непрерывное изменение частоты передатчика по линейному закону практически не осуществимо, то на практике применяют последо-вательность модуляций частоты [4]. Практически используют три вида модуляции: симметричную

линейную, несимметричную линейную и гармони-ческую модуляцию.

Литература 1. Бобровиков, Г.Н. Методы измерения уров-

ня / Г.Н. Бобровиков, А.Г. Катков. – М.: Машино-строение, 1977. – 168 с.

2. Виницкий, А.С. Очерк основ радиолокации при непрерывном излучении радиоволн / А.С. Ви-ницкий. – М.: Совет. радио, 1961. – 495 с.

3. Комаров, И.В. Основы теории радиолока-ционных систем с непрерывным излучением час-тотно-модулированных колебаний / И.В. Комаров, С.М. Смольский. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010. – 392 с.

4. Радиотехнические системы: учеб. для ву-зов / Ю.П. Гришин, В.П. Ипатов, Ю.М. Казаринов и др. – М.: Высш. шк., 1990. – 496 с.


0R

maxhh

Рис. 3. Структурная схема частотного радиолокационного уровнемера



1В настоящее время Интернет рассматривает-ся как средство обмена бизнес-документами в электронном формате. Для этой цели был сформи-рован набор стандартов, основанный на примене-нии формата XML. В этот набор вошли такие стандарты, как транспортный протокол SOAP, схемы XML, предназначенные для проверки кор-ректности документов, а также технология XSL, позволяющая преобразовать документы XML в формат HTML [1].

В последнее время также много внимания уделяется построению систем электронного бизне-са, или, как их еще называют, B2B (business to business). Учитывая рекомендации по построению обменных потоковых систем координирующего интернет-технологии органа – WWW Consortium, акцент сделан в сторону XML-технологий и по-строения систем обмена XML-документами [2].

Особенностью XML является то, что с помо-щью тегов (определенной системы разметки) он позволяет описывать смысловое содержание до-кумента. При этом язык XML не имеет фиксиро-ванного набора тегов. Их можно свободно приду-мывать для собственных нужд, расширяя возмож-ности системы. Хотя имеются зарезервированные наборы тегов для конкретных областей примене-ния, ничто не мешает использовать те же названия в собственных приложениях и для других целей.

Сегодня язык XML поддерживают практиче-ски все ведущие компании, производящие про-граммное обеспечение, поэтому реализация этого языка имеется и в системе Delphi.

Парасич Виктор Александрович – канд. техн. наук, доцент кафедры электронно-вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

Преимущество использования XML в элек-тронном бизнесе – высокая эффективность B2B систем при низких затратах на ее создание за счет четкого и наглядного представления структуриро-ванной информации, возможность использования современных сетевых протоколов и создания биз-нес-систем реального времени.

Независимость представления информации в виде XML-документов позволяет разным, участ-вующим в электронном бизнесе, фирмам произво-дить независимое друг от друга программное обеспечение.

Во всех системах обмен, как правило, строит-ся по одинаковой схеме, с использованием HTTP-запросов. В качестве протокола защиты информа-ции применяется, как правило, протокол SSL.

Одним из возможных вариантов обработки XML-сообщения является построение BIN/CGI-приложений (ISAPI) или COM-компонент (сервер-ных), формирующих или обрабатывающих XML-документы.2

Приложение, с одной стороны, выступает в качестве клиента, которое в режиме POST выдает HTTP-запрос, с другой – находится на WEB-сервере, на стороне которого осуществляется об-работка запроса и выдача ответа. В информацион-ном обмене используются XML-документы.

Один из наиболее эффективных вариантов реализации – использование существующего XML-парсера, поддерживающего DOM-модель. Такой парсер является дистрибутивной поставкой ОС Windows98 и более поздних версий или со-ставной частью InternetExplorer практически всех Parasich Viktor Alexandrovich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Electronic Computers, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.3.06

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ XML В DELPHI В.А. Парасич

APPLICATION OF XML TECHNOLOGIES IN DELPHI V.A. Parasich

Рассмотрена XML-технология для описания смыслового содержания документов,указаны ее основные преимущества и особенности. Описаны несколько технологий об-работки документов XML в среде разработки Delphi.

Ключевые слова: XML-технология, обработка документов, среда Delphi.

XML-technology describing document storage content is considered; its basic advantagesand features are emphasized. Several methods of XML documents processing in program-ming environment DELPHI are described.

Keywords: XML technology, documents processing, programming environment Delphi.


Применение технологий XML в Delphi


применяемых версий и представляет COM-сервер, находящийся в библиотеке MSXML.DLL.

Модель компонентных объектов (COM) объе-диняет инкапсулированные данные и методы в единую сущность и осуществляет способ доступа к ним через систему интерфейсов. Средствами Delphi достаточно просто осуществить доступ к классам COM-объекта (в одном COM-сервере мо-жет быть включено несколько классов). Доступ к объектам осуществляется путем инициализации экземпляра класса через систему интерфейсов. Описание интерфейсов осуществляется языком определения интерфейсов (IDL), которое возмож-но осуществить средствами среды автоматически.

Существует несколько технологий обработки документов XML, но основными являются приме-нение SAX (Simple API for XML) и использование DOM (Document Object Model). Рассмотрим отли-чия этих подходов [1].

SAX (Simple API for XML), не загружая доку-мент в оперативную память, самостоятельно осу-ществляет грамматический разбор XML-кода и генерирует события для каждого его логического элемента. Когда грамматический разбор документа посредством SAX завершается, документ стано-вится в системе недоступным и дальнейший дос-туп к нему без повторной загрузки невозможен. Однако операция грамматического разбора с ис-пользованием SAX выполняется значительно бы-стрее, чем построение в памяти древовидной структуры DOM. Поэтому применять SAX удоб-нее в случае, когда требуется обработать XML-документ однократно, например, если в нем вы-полняется поиск некоторого элемента данных.

DOM (Document Object Model) загружает весь документ в память в виде иерархического дерева узлов. После этого есть возможность получить доступ к любому из них и выполнить в отношении него некоторые процедуры, включая операции редактирования. Поэтому DOM удобнее приме-нять в том случае, если необходимо неоднократно перемещаться по структуре XML-документа и ре-дактировать ее. Дополнительно посредством DOM можно с нуля создать новый XML-документ. В этой технологии каждый XML-документ пред-ставляется в виде набора множества объектов (классов), с помощью которых возможен доступ к отдельным элементам (полям объекта). DOM-интерфейс описывает доступ как к простым объек-там типа DOMString или CharacterData, так и к частям или отдельным элементам XML-документа: DOMFragmentElement, DOMNode, DOMElement.

Достаточно часто применяется третий способ создания и обработки XML-документов, основан-ный на применении стандартных механизмов ра-боты со строками. Самый быстрый способ генера-ции XML-кода – это формирование документа при помощи добавления к нему новых строк, особенно в случае, если требуется выполнить только один

проход по документу и нет надобности в дальней-шей модификации уже сгенерированных узлов. Следует также учесть, что чтение XML-документа с использованием строковых функций осуществ-ляется очень быстро.

Помимо упомянутых стандартных механиз-мов, доступных и в других языках программиро-вания, среда разработки Delphi поддерживает еще две дополнительные технологии работы с доку-ментами XML. Обе эти технологии доступны только в Delphi.

Первая дополнительная технология преду-сматривает формирование специальных интерфей-сов в соответствии с внутренней структурой XML-документа. Эти интерфейсы формируются исходя из структуры конкретного документа и предназна-чаются для работы с данным конкретным доку-ментом, на основе которого они сформированы. То есть в отличие от универсального интерфейса DOM, который может использоваться для работы с любыми документами XML, интерфейсы, специ-ально сформированные средой Delphi, предназна-чены для обработки одного конкретно взятого до-кумента и не могут использоваться совместно с любыми документами XML. Такой подход позво-ляет за короткое время разработать более понят-ный исходный код, снижается вероятность ошибок программирования, а полученное в результате приложение обладает большей надежностью.

Второй дополнительный подход, предлагае-мый в рамках Delphi, предусматривает использо-вание трансформаций, при помощи которых со-держимое документа XML можно разместить в компоненте ClientDataSet или, наоборот, сохра-нить содержимое компонента ClientDataSet в фай-ле XML с заданной структурой.

Возможность преобразования наборов данных из различных внутренних форматов (например, таблиц баз данных) в стандартизованный формат XML (и наоборот) очень полезна. Такие средства позволяют стыковать работу приложений, создан-ных разными производителями, и расширять функциональные возможности унаследованных (морально устаревших, но активно эксплуатируе-мых) систем, не меняя их исходных текстов, а про-сто добавляя утилиты и программы конвертации данных и делая эти данные общедоступными с помощью стандарта XML. Для визуального преоб-разования наборов данных из внутренних форма-тов в XML и обратно предназначена утилита XmlMapper.

Еще одна полезная возможность набора ком-понентов Delphi – их способность работать с XML-файлами как с источниками данных. Такие файлы представляют собой обычный текст с тега-ми разметки, структурирующими содержимое не только в реляционном, но и, например, в иерархи-ческом виде. При этом надо учитывать, что полная открытость XML-файлов делает их беззащитными от внешнего просмотра, поэтому вряд ли разумно


В.А. Парасич


хранить в них какую-либо конфиденциальную информацию. И, конечно, если сервер СУБД вы-полняет множество дополнительных функций по ведению базы данных (поддерживает транзакции, блокирует при необходимости таблицу или запись от конфликтных изменений, сохраняет ее целост-ность, выполняет различные действия по оптими-зации запросов), то работа с XML-файлами таких возможностей не даст. Лучше всего задействовать XML-файлы в качестве своеобразной небольшой локальной базы данных, сведения в которой хра-нятся не реляционно, а в виде иерархических структур. Чаще всего потребность в обработке XML-файлов востребована в интеграционных

приложениях, когда данные из одних баз и систем передаются в другие и нуждаются во временном хранилище, в идеале имеющем иерархическую структуру [3].

Литература 1. Кэнту, М. Delphi 2005. Для профессиона-

лов / М. Кэнту. – СПб.: Питер, 2006. – 912 с. 2. Использование XML в среде Delphi. –

http://www.interface.ru/home.asp?artId=4694 3. Бобровский, С.И. Технологии Delphi 2006.

Новые возможности / С.И. Бобровский. – СПб.: Питер, 2006. – 288 с.




1Несмотря на то что нейронные сети как на-учно-технический объект существуют более полу-века, основные способы их практической реализа-ции ограничиваются областью программного мо-делирования в различных средах визуального (и невизуального) проектирования. Программные реализации преобладают над аппаратными. Кроме того, аппаратные реализации вследствие своей относительной дороговизны до сих пор не имеют повсеместного распространения. Однако их удельный вес в общем количестве мировых техно-логических разработок неуклонно растет.

Нейросетевые аппаратные решения внедряют в свои продукты такие известные фирмы, как Siemens, Intel, Phillips Research (Нидерланды), 3M Laboratories и многие другие. При этом разработа-но на удивление много разнообразных аппаратных нейросетевых архитектур. Чтобы не запутаться в этом многообразии, наш небольшой обзор нейро-сетевых реализаций начнем с классификации, ко-торая представлена на рис. 1.

Примером каскадируемой архитектуры может служить нейрочип NNP фирмы Ассurate Automation Corp. Он представляет собой несколь-ко 16-разрядных процессоров, снабженных памя-тью для хранения весовых коэффициентов. Про-цессоры связаны локальной внутренней шиной и имеют всего 9 команд. В комплект поставки вхо-дит библиотека подпрограмм с реализованными нейросетевыми алгоритмами. Чип поставляется на платах под шины ISA и VME. Производительность составляет от 140 MIPS до 1,4 GIPS, в зависимости

Руднев Владислав Андреевич – сотрудник отдела «Компьютерные сети и телекоммуникации», Южно-Уральский государственный университет; info@ comp.susu.ac.ru

от количества нейрочипов на плате. Их количество может быть от одного до десяти.

Примером RBF-архитектуры может служить чип Ni1000 (разработка фирмы Intel совместно с Nestor), в котором содержится около 3 млн транзи-сторов, имитирующих 1024 нейрона, быстродей-ствие 33 MГц, 17 GIPS [1]. Выпускается на платах в формате ISA, VME. Кроме того, выпускались ныне уже снятые с производства чипы ZICS18T–ZICS24T, которые также представляли собой ней-ронные сети на RBF-нейронах.

Сигнальные процессоры характеризует срав-нительно низкая стоимость разработки, обширная элементная база с обилием отладочных средств и вспомогательного программного обеспечения, а также высокая производительность, что сделало сигнальные процессоры фирм Texas Instruments и Analog Devices наиболее популярными объектами для построения аппаратных реализаций нейрон-ных сетей. Моделирование нейронных сетей на сигнальных процессорах осуществляется только программным способом, что позволяет в случае необходимости легко модифицировать используе-мый алгоритм и структуру сети.2

Например, использование разработчиками DSP серии ADSP2116x компании Analog Devices оправ-дывается рядом удачных конструктивных решений, заложенных в архитектуру этих чипов. ADSP2116x используют архитектуру SHARC (Super Harvard ARChitecture), которая предполагает разделение памяти и шин команд и данных, при этом по шине команд могут передаваться как команды, так и дан-

Rudnev Vladislav Andreevich – officer of the department of Computer Network and Telecommunications, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.32

ПРИМЕНЕНИЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРОВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В.А. Руднев

MICROCONTROLLERS APPLICATION FOR NEURAL NETWORK IMPLEMENTATION V.A. Rudnev

Приведена классификация нейросетевых архитектур по типу элементной базы.Описан ряд процессоров, позволяющих реализовать нейронные сети.

Ключевые слова: нейронная сеть, нейрочип, процессор.

Classification of neural network architecture on the basis of hardware components isgiven in the article. A range of processors implementing neural networks is described.

Keywords: neural network, neuro chip, processor.


В.А. Руднев


ные. Процессор имеет два генератора адреса дан-ных, что позволяет одновременно генерировать два адреса для выборки двух операндов.

Объем внутренней памяти размером 1 Мбит позволяет реализовать достаточно крупные ней-ронные сети. Система команд ADSP2116x содер-жит арифметическую команду умножения с нако-плением C=A×B+C, что достаточно удобно для построения циклов вычисления входных зна-чений нейронов. Микропроцессор использует цик-лические буферы, при обращении к которым про-исходит автоматическая модификация адресов, что позволяет упростить циклы и увеличить скорость работы сети. Кроме того, ADSP2116x использует два вычислительных блока (обрабатывающих эле-мента, PEx и PEy) вместо одного.

В стандартном режиме используется только PEx. В режиме SIMD (Single Instruction, Multiple Data) процессор направляет одну и ту же инструк-цию в оба процессорных элемента, загружает два отдельных набора данных из памяти в каждый PE, производит параллельные вычисления в обоих PE и синхронизирует результаты в памяти. Таким обра-зом, использование двух параллельно работающих процессорных элементов позволяет в два раза увели-чить скорость обработки данных, что весьма акту-ально при моделировании нейронных сетей, состоя-щих из множества однотипных элементов [2].

В основе нейросигнальных процессоров ле-жит то же самое ядро, что и для других распро-страненных процессоров DSP. Отличие заключа-

ется в добавочных архитектурных решениях, оп-тимизирующих данные процессоры для разрабо-ток на их базе нейронных сетей. В качестве при-мера приведем наш отечественный нейропроцес-сор NEUROMATRIX NM6403 фирмы НТЦ «Мо-дуль». Данный процессор состоит из основного 32-разрядного RISC-ядра и добавочного 64-разрядного векторного сопроцессора. NM6403 имеет стандартный интерфейс ввода-вывода, со-вместимый с портами TMS320C4, может работать с числами переменной разрядности от 1 до 64 бит, его адресное пространство достигает 16 Гбайт. Кроме того, он имеет поддержку векторно-матричных и матрично-матричных операций, а также поддержку двух типов функций насыщения на кристалле. Его производительность по скаляр-ным операциям составляет 120 MIPS (32-разрядные операнды) и от 40 до 11 500 ММАС (миллионов умножений с накоплением в секунду). Желающие могут более подробно ознакомиться с документацией и всеми спецификациями этого процессора на сайте разработчика [3]. Здесь в за-ключение также отметим, что хотя процессор NM6403 за счет оригинальной архитектуры значи-тельно лучше справляется с матричными опера-циями, чем другие DSP, однако вся тяжесть про-граммной реализации выбранной нейронной сети по-прежнему лежит на разработчике.

Процессоры общего назначения получили наибольшее распространение в качестве базы для построения нейронных сетей. Этому способствует

Рис. 1. Классификация нейросетевых архитектур по типу элементной базы


Применение микроконтроллеров для реализации нейронных сетей


широкое распространение персональных компью-теров и впечатляющий рост их производительно-сти. На данный момент создана масса программ и программных библиотек, эмулирующих нейрон-ные сети различных конфигураций. Однако дан-ные нейросетевые реализации осуществляются исключительно на программном уровне, поэтому рассматриваться не будут.

Следует заметить, что при проектировании аппаратной реализации нейросистем учитыва-ются, прежде всего, такие характеристики, как масштабируемость, стоимость разработки, со-вместимость с предыдущими и будущими вер-сиями [4]. Применительно к рассмотренным ка-тегориям чипов это означает, что в случае, когда для разработчика критичны сроки разработки и стоимость, следует обратить внимание на сиг-нальные процессоры и процессоры для каскади-руемых архитектур. Сигнальные процессоры масштабируются довольно плохо, но разработка нейронных сетей на них благодаря развитой технической поддержке со стороны производи-телей достаточно проста. При этом привязка к аппаратной части DSP не позволит с легкостью переносить нейронную сеть с одной элементной базы на другую. Для нейросигнальных процес-соров в целом характерно все то же самое, что справедливо для сигнальных процессоров. От-

личия заключаются в более высокой производи-тельности за счет наличия встроенного вектор-ного сопроцессора и более узкой специализации, в большинстве случаев ориентированной на конкретный вид нейронной сети. Таким образом, общепринятых рекомендаций по выбору опре-деленной элементной базы в настоящее время не существует. Все это в значительной степени оп-ределяется личным опытом разработчика, его предпочтениями, а также доступностью на дан-ной территории тех или иных электронных ком-понентов, и, конечно, в немалой степени зависит от требований самого проекта.


1. Грибачев, В.П. Настоящее и будущее ней-ронных сетей / В.П. Грибачев // Компоненты и технологии. – 2006. – № 5. – С. 34–40.

2. Шахнов, В. Нейрокомпьютеры — архи-тектура и реализация / В. Шахнов, А. Власов, А. Кузнецов. – http://chipnews.gaw.ru/html.cgi/arhiv/ 00_07/ stat_36.htm

3. http://www.module.ru/ruproducts/proc/ nm6403. shtml#descr (сайт фирмы НТЦ «Модуль»).

4. Гриняев, С. Нейронные процессоры Intel / С. Гриняев // Компьютерра. – 2001. – № 38. –http://pgpu.penza.com.ru/_sites/intel/ MATVEYEV_ DM/ materials/article_neuroprointel. html


Рис. 2. Архитектура DSP ADSP2116x



1Проект OntoWiki определяет создание, под-держку и развитие динамически развивающейся неограниченной семантической сети представле-ний и свойств онтологического описания предмет-ных областей, основанной на принципах создания WiKi-энциклопедии и семиотических моделей [1].

Основная идея OntoWiki заключается в том, что семантическая сеть формируется множеством пользователей (с прохождением определенной системы модерации). Каждый пользователь может добавить некоторое слово или совокупность не-скольких слов, определяющих понятие, объект, процесс (то есть что-то, выделяемое в естествен-ном языке).

Поскольку семантическая сеть есть граф, то узлами графа являются объекты, ассоциированные с понятиями. Первично OntoWiki может быть представлена множеством исходных понятий, оп-ределяемых множеством соответствующих терми-нов, являющихся заголовками словарных статей одного или нескольких словарей. Каждое понятие может иметь описание (математическое, нечеткое, визуальное и т. п. в соответствии с типом описа-ния), причем типы описания не фиксированы, мо-гут быть дополнены или модифицированы. Если использовать для описания узла фрейм, то он мо-

Кафтанников Игорь Леопольдович – канд. техн. наук, зав. кафедрой электронно-вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет; [email protected] Пименова Надежда Владимировна – старший препо-даватель кафедры электронно-вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет; info@ comp.susu.ac.ru

жет дополняться слотами и могут модифициро-ваться типы слотов.

Кроме этого, для более точного отображения в системе OntoWiki картины реального мира и его ментального отражения каждое понятие (объект) может быть отнесено к различным предметным областям ПрО. При этом следует отметить, что само понятие предметной области не имеет доста-точно формального определения [2] и отнесение объектов к конкретной ПрО производится аксио-матически. Формально онтологическая семан-тическая сеть OntoWiki может быть определена следующим образом:

OW = <{I(O), S, P}>, (1)

где I(O) – множество объектов сети, имеющих имена I; S – множество связей объектов сети; P – множество предметных областей.2

В данном определении следует уточнить свойства имен. Имя в нотации Бэкуса – Наура есть

i = v|iv|i j, (2)

то есть имена могут состоять из нескольких слов, обозначающих некоторый объект. Кроме этого, поскольку один и тот же объект в разных языках имеет различное вербальное отображение (алфа-

Kaftannikov Igor Leopoldovich – Candidate of Science (Engineering), head of the Department of Electronic Com-puters of South Ural State University; [email protected] Pimenova Nadezhda Vladimirovna – senior lecturer of the Department of Electronic Computers, South Ural State Uni-versity; [email protected]

УДК 681.5

ПРОЕКТ ONTOWIKI И.Л. Кафтанников, Н.В. Пименова

ONTOWIKI PROJECT I.L. Kaftannikov, N.V. Pimenova

Описан проект OntoWiki, определяющий создание, поддержку и развитие динами-чески развивающейся неограниченной семантической сети представлений и свойствонтологического описания предметных областей. Приведено формальное описание он-тологической семантической сети OntoWiki. Описано визуальное отображениеOntoWiki в виде сети или дерева.

Ключевые слова: онтологическая семантическая сеть, граф, объект, слот, визуализация.

OntoWiki project identifying the creation, support and development of dynamically de-veloping unlimited semantic network of images and properties of ontological description ofsubject areas is described in the article. Formal description of ontological semantic networkOntoWiki is given. Visual image of OntoWiki in the form of a net or a tree is described.

Keywords: ontological semantic network, graphic chart, object, slot, visualization.


Проект OntoWiki


вит, синтаксис), необходимо решить вопрос об отображении языка в OntoWiki. Представление этого отображения может быть реализовано либо в виде свойства каждой сущности, включенной в сеть (объекты, связи, ПрО), либо в формате, анало-гичном формату предметной области. Второй под-ход представляется более адекватным решаемой задаче. Тогда

OW = {OWz}, OWz = <{I(O), S, P}>, (3)

где z – конкретный естественный язык и OntoWiki есть множество семантических сетей, каждая из которых описана на своем собственном языке. Первая версия проекта реализуется как моноязы-ковая, но предусматриваются механизмы много-язычия.

Описания объектов или связей должны иметь форматы, хорошо поддающиеся визуали-зации, и в целом могут быть разделены на два подмножества:

– связи фиксированного (формализованного) типа – заполняются по предлагаемому разработчи-ками шаблону;

– связи нечеткого (произвольного) типа – имеют формат комментария, в последующем мо-гут быть переведены модераторами в фиксирован-ный формат.

В исходном состоянии часть понятий связы-вается разработчиками (по крайней мере, в графи-ческом представлении) друг с другом. Минималь-но можно просто указывать, что связь есть, но без конкретизации типа связи. Для этого можно ис-пользовать механизм экспертного определения наличия взаимосвязей, используемого авторами, когда значения ячеек матрицы взаимосвязей пред-ставляются каждым экспертом в бинарном форма-те, а совокупное значение, заносимое в ячейки матрицы, есть нормированное.

Ai,j = Sum (Nk(Ai,j))/K,

где Nk(Ai,j) – значение, устанавливаемое экспер-том, для ячейки Ai,j; Nk(Ai,j) = (0,1); K – число экс-пертов.

Полученное численное значение оценки на-личия связи может использоваться как оценка уровня связности объектов на уровне локальной группы. Уровень связи объектов для расширяемой группы может быть получен в процессе функцио-нирования проекта голосованием по связности

объектов и при соответствующем изменении уровня оценки. При этом возможна модификация оценивания, в том смысле, что каждый оцениваю-щий указывает не только наличие связи, но и предлагает нормированное численное значение «силы» связи, в соответствии со своими представ-лениями. Это значение можно определить как не-кий коэффициент ассоциативности (число, ото-бражающее «вспоминаемость» одного связанного объекта при вводе другого). В этом случае уровень связи может быть несимметричным, а сами связи – направленными. Множество типов связи конечно, но расширяемо. Первоначально типы связи зада-ются (формальные отношения, нечеткие, словес-ные, просто наличие связи и т. п., что можно при-думать или вспомнить) и для них формируются механизмы соответствия (технические средства описания и привязки к понятиям), а также способы извлечения новых знаний. Для нечетких связей необходимо разработать механизмы отображения их в формальные.

Визуальное отображение OntoWiki формиру-ется в виде сети (WiKi-представление) или дерева (Onto-представление), где центром (корнем) явля-ется выбранный термин (понятие) с показом бли-жайших понятий, связанных тем или иным обра-зом с исходным термином. Для связей отобража-ются только те типы связей, которые заказаны, но при представлении могут быть показаны те объек-ты, для которых есть другие типы связей, но сами связи не указываются.

Объект (вершина) OntoWiKi в системе (I(O), ПрО, Z) может быть описан различными способами.

Вариант I: предметно-терминологическая матрица (табл. 1).

Таблицу можно дополнять или модифициро-вать. Здесь мы имеем принадлежность термина к различным ПрО. Если бы речь шла об одном языке, то на этом можно было бы остановиться, но для международного применения нужна мульти язычность. Вариант ее введения – строки в таблице.

Вариант II – контейнер термина вида (табл. 2).

Под слотами понимаются свойства понятия (объекта), причем слоты могут быть различных типов (точными, диапазонными, нечеткими, вплоть до направленности). Эти слоты могут быть просто присоединенными к термину, без какой-либо специфики, а могут и быть, например, осно-

Таблица 1

Коса (русский) Языки

Английский Русский Немецкий и т. д.

Предметные области

Прическа – коса Заготовка сена shallow spit коса – Береговая линия Scythe коса yyyyyy Электромонтаж хххххх коса ууууууу Еще что-то xxxxxxx – yyyyyyyy


И.Л. Кафтанников, Н.В. Пименова


ванием для установления отношения, действия, к другому понятию (объекту). Таким образом, мы будем структурировать взаимосвязи объектов примерно так, как они определяются в образном представлении человека: связь не просто объект – объект, а через ПрО-слот конкретизацию. Навер-ное, можно будет найти отношения, для которых такой тип конкретизации будет плохо подходить в нашем сознании, но представляется, что таких от-ношений будет немного.

Взаимосвязи (отношения, действия) также рассматриваются многосторонне. Для них опреде-

ляются виды, типы, направленность выражение связи, комментарии и т. п.


1. Поспелов, Д.А. Ситуационное управле-ние: теория и практика / Д.А. Поспелов. – М.: Наука, 1985. – 288 с.

2. Востров, Г. Проблемы моделирования предметных областей в информационных систе-мах / Г. Востров, Е. Малахов, К. Корнилова. – http://www.codenet.ru/progr/other/modeling-problems/

Поступила в редакцию 7 июня 2012 г.

Таблица 2

1. Прическа коса Слот 1.1 Слот 1.2 Слот 1.3 … Слот 1.n2. Заготовка сена

коса Слот 2.1 Слот 2.2 Слот 2.3 Слот 2.n

3. Береговая линия

коса Слот i.j Слот i.n

4. Электро-монтаж

коса Слот m.1 Слот m.2 Слот m.3 Слот m.n



1Согласно Федеральному закону от 06.04.2011 г. № 63-ФЗ «Об электронной подписи», удостоверяющий центр – это «юридическое лицо или индивидуальный предприниматель, осуществ-ляющие функции по созданию и выдаче сертифи-катов ключей проверки электронных подписей, а также иные функции, предусмотренные настоя-щим Федеральным законом» [1]. В рамках Закона удостоверяющему центру отводится роль дове-ренного арбитра при выдаче сертификатов ключа электронной подписи.

В общем случае сертификат электронной подписи может быть выдан программными сред-ствами операционной системы MicrosoftWindows либо получен каким-то другим способом с помо-щью соответствующего математического алгорит-ма. В этом случае электронная подпись, согласно закону, называется неквалифицированной элек-тронной подписью. «Неквалифицированность» в данном случае подразумевает под собой то, что эта электронная подпись будет иметь юридическое значение только среди участников электронного документооборота, которые заранее договорились и подтвердили подлинность данной электронной подписи. Другим видом электронной подписи яв-ляется квалифицированная электронная подпись. Ее отличие от неквалифицированной состоит в том, Резниченко Вадим Валерьевич – доцент кафедры безо-пасности информационных систем, Южно-Уральский го-сударственный университет; kin@ kb.susu.ac.ru

что сертификат такой электронной подписи выдается аккредитованным удостоверяющим центром. Удо-стоверяющий центр проходит аккредитацию в соот-ветствующих федеральных службах и получает ста-тус доверенного удостоверяющего центра. Элек-тронные документы, подписанные квалифицирован-ной электронной подписью, признаются документа-ми, равнозначными документам на бумажном носи-теле, подписанными собственноручно.2

В условиях повсеместного развития элек-тронного документооборота увеличилось количе-ство аккредитованных удостоверяющих центров. Компания ООО «Крипто-Про» (http://www. cryptopro.ru) поставляет на рынок программно-аппаратный комплекс «КриптоПро УЦ», который включает в себя все необходимые компоненты для реализации удостоверяющего центра. Данный комплекс позволяет выдавать сертификаты элек-тронной подписи в соответствии с ГОСТ Р 34.10-2001 и ГОСТ Р 34.11-94.

Концепция построения удостоверяющего цен-тра на базе программно-аппаратного комплекса «КриптоПро УЦ» заключается в разделении удо-стоверяющего центра на три функциональных компонента. Первый функциональный компо-нент – центр сертификации (ЦС). Этот компонент предназначен собственно для выдачи сертифика-

Reznichenko Vadim Valerievich – associate professor of the Department of Information Systems Security, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.3

ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ УДОСТОВЕРЯЮЩЕГО ЦЕНТРА НА БАЗЕ ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА «КРИПТОПРО УЦ» В.В. Резниченко

PECULIARITIES OF CERTIFICATION AUTHORITY IMPLEMENTATION ON THE BASIS OF HARDWARE AND SOFTWARE SYSTEM “CRYPTOPRO CA” V.V. Reznichenko

Описан программно-аппаратный комплекс «КриптоПро УЦ» компании ООО«Крипто-Про», включающий в себя все необходимые компоненты для реализации удо-стоверяющего центра. Комплекс позволяет выдавать сертификаты электронной подпи-си в соответствии с ГОСТ Р 34.10-2001 и ГОСТ Р 34.11-94. Выделены основные функ-циональные компоненты, указаны особенности реализации удостоверяющего центра.

Ключевые слова: удостоверяющий центр, электронная подпись, программно-аппаратныйкомплекс.

Hardware and software system “CryptoPro CA” by LLC “Crypto-Pro”, consisting of thecomponents, which are necessary for the implementation of certification authority, is de-scribed in the article. The system issues certificates of a digital signature in accordance to theAll Union State Standards Р 34.10-2001 and Р 34.11-94. Basic functional components arepointed out; peculiarities of certification authority implementation are shown.

Keywords: certification authority, digital signature, hardware and software system.


В.В. Резниченко


тов цифровой подписи. Второй компонент – центр регистрации (ЦР). Этот компонент служит своеоб-разным связующим звеном между администрато-ром удостоверяющего центра и центром сертифи-кации. Третий компонент – автоматизированное рабочее место (АРМ) администратора. Этот ком-понент предназначен для управления всем удосто-веряющим центром. Есть еще четвертый компо-нент, который не входит в основную структуру удостоверяющего центра. Этот компонент – АРМ разбора конфликтных ситуаций. Он предназначен для решения спорных ситуаций, возникающих во время электронного документооборота.

Особенностью реализации удостоверяющего центра на базе программно-аппаратного комплекса «КриптоПро УЦ» является то, что компоненты ЦС, ЦР и АРМ администратора должны быть обя-зательно установлены на физически отдельные ПЭВМ. Это связано с тем, что требуется обеспе-чить недоступность ЦС извне. ПЭВМ соединяются в локальную вычислительную сеть, при этом со-единения настраиваются таким образом, чтобы ЦС был недоступен для входа на него по сети. АРМ администратора соединяется с ЦР, ЦР соединяется с ЦС. Таким образом, администратор удостове-ряющего центра, работая на АРМе администрато-ра, управляет удостоверяющим центром, но не имеет доступа напрямую к ЦС. Требование к не-доступности ЦС вытекает из того, что ЦС содер-жит корневой сертификат (то есть сертификат, на базе которого формируются все остальные серти-фикаты), базу выданных сертификатов, а также список отозванных сертификатов.

Для реализации такой схемы взаимодействия применяется защищенный шифрованный сетевой протокол TLS [2]. Для развертывания удостоверяю-щего центра устанавливают три отдельных ПЭВМ и соединяют их в локальную вычислительную сеть. Далее на эти ПЭВМ устанавливают компоненты удостоверяющего центра: центр сертификации, центр регистрации и АРМ администратора. Компо-ненты представляют собой специализированное про-граммное обеспечение. Затем при помощи протокола TLS устанавливают соединение между ЦС и ЦР, затем между АРМ администратора и ЦР.

По данной схеме удостоверяющий центр функционирует следующим образом: для выдачи пользователю нового квалифицированного серти-фиката цифровой подписи администратор при по-мощи АРМ администратора создает нового поль-зователя. Далее он формирует запрос на ЦС для выдачи сертификата. Запрос поступает в ЦР, затем ЦР передает его в ЦС. Центр сертификации обра-батывает запрос и возвращает созданный сертифи-кат в ЦР. ЦР передает сертификат в АРМ админи-стратора, где он может быть сохранен на защи-щенный носитель, а также распечатана копия от-крытой части ключа подписи.

Для создания цифровой подписи используется отдельное программное обеспечение, поставляе-мое все той же компанией ООО «Крипто-Про», – средство криптографической защиты информации «Крипто-ПроCSP». Особенностью данного про-граммного обеспечения является использование

шифровального алгоритма в соответствии с ГОСТ 28147-89.

АРМ разбора конфликтных ситуаций является совершенно автономным компонентом и может быть установлен на другую отдельную ПЭВМ или на АРМ администратора.

Можно отметить ряд достоинств программно-аппаратного комплекса «КриптоПро УЦ». Данный комплекс является готовым решением «из коробки» и не требует дополнительных затрат на доработку. Продуманная схема функционирования позволяет администратору со своего рабочего места эффектив-но управлять удостоверяющим центром (выдавать, удалять, приостанавливать действие сертификатов цифровой подписи, вести реестр сертификатов, вы-пускать список отозванных сертификатов), при этом компоненты ЦР и ЦС могут быть расположены уда-ленно в других помещениях, других зданиях и т. п. Также данная схема позволяет использовать не-сколько ЦР в случае, если для регистрации новых пользователей будет развернуто несколько удаленно расположенных точек приема заявок на получение сертификатов цифровой подписи, при этом исполь-зуется один ЦС. Возможно построение удостове-ряющего центра как с подключением к Интернету, так и без него. В случае подключения к Интернету возможно использование web-сервиса, позволяюще-го пользователям самостоятельно удаленно получать сертификаты цифровой подписи [3].

У данной реализации схемы взаимодействия имеется ряд недостатков. Во-первых, необходимость развертывания как минимум трех ПЭВМ. Во-вторых, ввиду использования для взаимодействия протокола TLS возникают сложности с установкой соединения между компонентами удостоверяющего центра. Во-обще, ввиду достаточно сложной структуры, уста-новка и настройка комплекса «КриптоПро УЦ» представляет собой нетривиальную задачу. Могут возникать конфликты на уровне операционной сис-темы, сетевых протоколов, а также самих компонен-тов удостоверяющего центра.

Программно-аппаратный комплекс «КриптоПро УЦ» позволяет развернуть удостоверяющий центр, удовлетворяющий современным техническим и юридическим требованиям в соответствии с законо-дательством Российской Федерации. Развертывание, установка и наладка комплекса сопряжена с опреде-ленными техническими сложностями.


1. Федеральный закон от 06.04.2011 г. № 63-ФЗ «Об электронной подписи». – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».

2. Технические средства и методы защиты информации: учеб. для вузов / А.П. Зайцев, А.А. Шелупанов, Р.В. Мещеряков и др.; под ред. А.П. Зайцева и А.А. Шелупанова. – М.: ООО «Из-дательство „Машиностроение“», 2009. – 508 с.

3. ГОСТ Р 51624-2000. Защита информации. Автоматизированные системы в защищенном исполнении. Общие требования. – М.: Изд-во стандартов, 2000. – 22 с.




1Мероприятия по ослаблению побочных элек-тромагнитных излучений и наводок (ПЭМИН) от средств вычислительной техники (СВТ) можно разделить на три этапа: экранирование, радиопо-глощение, применение радиочастотных фильтров.

Теоретическое решение задачи экранирова-ния, определение значений напряженности полей в общем случае чрезвычайно затруднительно, по-этому в зависимости от типа решаемой задачи представляется удобным рассматривать отдельные виды экранирования: электрическое, магнитоста-тическое и электромагнитное. Последнее является наиболее общим и часто применяемым, так как в большинстве случаев экранирования приходится иметь дело либо с переменными, либо с флуктуи-рующими и реже – со статическими полями. Рас-смотрим несколько таких случаев.

Амплитуды составляющих зависят от поверх-ностного сопротивления материала, из которого выполнен экран, и волнового сопротивления (для падающей волны) пространства.

Прошедшая за поверхность экрана (область А) волна распространяется почти в том же направ-лении, что и падающая, но часть ее поглощается в материале экрана. На границе с поверхностью (об-

Петров Игорь Сергеевич – старший преподаватель кафедры безопасности информационных систем, Южно-Уральский государственный университет; kin@ kb.susu.ac.ru

ласть В) волна вновь частично отражается, а час-тично проходит в эту область. В результате в эк-ранируемое пространство попадает энергия, ос-тавшаяся после отражения на границах областей А и В и после поглощения в материале экрана (отра-жением на границе В в большинстве случаев мож-но пренебречь).

Экранирующий эффект для плоских волн лег-ко рассчитать. Каждый из перечисленных факто-ров, влияющих на эффективность экранирования, рассчитывается отдельно, а полученные результа-ты суммируются.

Затухание при поглощении не зависит от типа падающей волны, а зависит от длины пути в мате-риале экрана, частоты электромагнитных колеба-ний и свойств материала. Оно может быть рассчи-тано на основании соотношений:

0,132A t fG , дБ,

где t – толщина экрана, мкм; f – частота колебаний, МГц; G и – соответственно относительные (по

отношению к меди) проводимость и магнитная проницаемость материала, из которого сделан эк-ран.2

Petrov Igor Sergeevich – senior lecturer of the Department of Information Systems Security, South Ural State Universi-ty; [email protected]

УДК 621.317

ЛОКАЛИЗАЦИЯ И ОСЛАБЛЕНИЕ ПОБОЧНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ ОТ СРЕДСТВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ ПУТЕМ ЭКРАНИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ВОЛН И.С. Петров

LOCALIZATION AND REDUCTION OF STRAY ELECTROMAGNETIC RADIATION FROM COMPUTER EQUIPMENT BY MEANS OF ELECTROMAGNETIC WAVES SHIELDING I.S. Petrov

Рассмотрены этапы при осуществлении мероприятий по ослаблению побочныхэлектромагнитных излучений и наводок от средств вычислительной техники. Предло-жена конструкция защитного контура.

Ключевые слова: электромагнитное излучение, наводка, экранирование, радиопоглоще-ние, защитный контур.

Stages in the implementation of measures to reduce stray electromagnetic radiation andinterference from computer equipment are considered. The design of a protective circuit isgiven.

Keywords: electromagnetic radiation, interference, shielding, radio absorbing, protective cir-cuit.


И.С. Петров


Затухание при отражении определяется соот-ношением волнового сопротивления среды до эк-рана и поверхностного сопротивления экрана:

20lg4

ZwRZb

или 108 10 lg МГц ,GR f дБ,

где Zw и Zb – волновое сопротивление среды и поверхностное сопротивление материала экрана соответственно. Согласно этому уравнению зату-хание за счет отражения тем больше, а эффект эк-ранирования проявляется тем лучше, чем меньше поверхностное сопротивление материала экрана (лучшие экраны – из меди и/или серебра).

Как видно из вышеприведенных формул, эк-ранирование за счет отражения преобладает на низких частотах (за исключением случаев для магнитных полей в ближней зоне, когда затухание с ростом частоты увеличивается), а за счет погло-щения – на высоких частотах.

Для осуществления электростатического эк-ранирования используется явление электростати-ческой индукции. Если источник электростатиче-ского поля защищен металлическим экраном, то в результате индукции на внутренней и внешней поверхности экрана произойдет разделение элек-трических зарядов (см. рисунок). При этом в ста-ционарном режиме в любой момент времени внешняя поверхность экрана является носителем того же знака, что и источник (ИН). Если экран не заземлен, то рецептор наводки (РН) будет так же подвержен воздействию поля источника наводки (ИН), как и при отсутствии экрана.

Электростатическое экранирование

При заземлении экрана заряд, индуцирован-

ный на внешней поверхности экрана, отводится на землю и поле вне экрана становится равным нулю. Таким образом, электростатическое экранирование по существу сводится к замыканию электростати-ческого поля на поверхность металлического эк-рана и отводу электрических зарядов на землю (корпус прибора). Заземление электростатического экрана является необходимым элементом при реа-лизации электростатического экранирования.

Постоянное совершенствование специальной техники стимулирует поиск новых, все более эф-

фективных электромагнитных экранов, в том чис-ле и для защиты от утечки информации по техни-ческим каналам из специальных защищенных по-мещений, в частности, помещений для обработки шифрованной информации, комнат для ведения конфиденциальных переговоров, камер для на-стройки и испытаний специальной техники и т. д. До настоящего времени основным требованием ко всем типам электромагнитных экранов являлось получение максимально возможного коэффициен-та затухания электромагнитной волны на выходе из материала экрана. Схематично прохождение электромагнитной волны через экран в защищен-ном экранированном помещении показано на ри-сунке. В целом оценка эффективности экраниро-вания с учетом реальных условий является доста-точно сложной задачей. Однако во многих случа-ях для предварительной оценки можно восполь-зоваться приближенными выражениями. В этом случае эффективность экранирования можно представить суммой соответствующих состав-ляющих.

Принцип работы клетки Фарадея следующий: при попадании замкнутой электропроводящей оболочки в электрическое поле свободные элек-троны оболочки начинают двигаться под воздей-ствием этого поля. В результате противоположные стороны клетки приобретают заряды, поле кото-рых компенсирует внешнее поле.

Клетка Фарадея защищает только от электри-ческого поля. Статическое магнитное поле будет проникать внутрь. Изменяющееся электрическое поле создает изменяющееся магнитное, которое, в свою очередь, порождает изменяющееся электри-ческое. Поэтому если с помощью клетки Фарадея блокируется изменяющееся электрическое поле, то изменяющееся магнитное поле генерироваться также не будет.

При оборудовании помещения необходимо обеспечить радиопоглощение электромагнитных волн для уменьшения переотражений от стен эк-рана (стоячие волны). Стоячая волна возникает при отражениях от преград и неоднородностей в результате наложения отраженной волны на пря-мую. Переноса энергии при этом не происходит, а лишь перекачка одного вида энергии в другой (на-пример, электрической в магнитную).

Коэффициент стоячей волны (КСВ) – отно-шение амплитуды максимумов к амплитуде мини-мумов в стоячей волне, амплитуды определяются по напряжению.

Радиопоглощающие материалы – это неме-таллические материалы, состав и структура кото-рых обеспечивают эффективное поглощение (при незначительном отражении) электромагнитной энергии в определенном диапазоне длин радио-волн.

Сетевые помехоподавляющие фильтры обес-печивают защиту электросетей, ослабляя любые сигналы, не пропускают информативные сигналы.


Локализация и ослабление побочных электромагнитных излучений от средств вычислительной техники путем экранирования электромагнитных волн


Исходя из теоретических предпосылок конст-рукция защитного контура должна иметь много-слойную структуру, каждый слой выполняет опреде-ленную задачу. Таким образом удается избежать эффекта «насыщения» токопроводящей поверхности экранов.

Так как защитный контур экрана нельзя раз-рывать, оконные проемы должны быть заделаны. К входной двери нужно пристроить тамбур, стены пол и потолок которого также обрабатываются радиозащитным материалом. Двери тамбура ме-таллические, со «ступеньками» по периметру.

Сетевой фильтр «ФСПК-40» предназначен для защиты информации от утечки по однофазным двухпроводным сетям электропитания и подавле-ния напряжений внешних помех питающей сети с максимальным рабочим током 40 А. Фильтр «ФСПК-40» или аналог необходимо поставить на вход электропитания помещения.

Литература 1. ГОСТ Р 51320-99. Радиопомехи индустри-

альные. Методы испытаний технических средств – источников индустриальных помех. – М.: Гос-стандарт России, 1999. – 27 с.

2. ГОСТ Р 50414-92. Совместимость техни-ческих средств электромагнитная. Оборудование для испытаний. Камеры экранированные. – М.: Госстандарт России, 1992. – 28 с.

3. ГОСТ 30372-95. Совместимость техниче-ских средств электромагнитная. Термины и оп-ределения. – М.: Госстандарт России, 1999. – 16 с.

4. Гроднев, В.В. Электромагнитное экраниро-вание в широком диапазоне частот / В.В. Гроднев. – М.: Связь, 1972. – 674 с.

5. Кечиев, Л.Н. Помехоподавляющие фильт-ры. Конструкции / Л.Н. Кечиев, П.В. Бобков, П.В. Степанов. – М.: МГИЭМ, 2000. – 189 c.




1Рассмотрим систему из 1n идентичных элементов, из которых только один является рабо-чим, а остальные n – ненагруженными резервными элементами. Система функционирует таким обра-зом, что после отказа рабочего элемента произво-дится его замена (восстановление системы) одним из резервных элементов, при этом восстановление отказавшего элемента не производится и в даль-нейшей работе системы он участия не принимает. Система функционирует до тех пор, пока не отка-жет последний 1n элемент. Смысл такого рода резервирования заключается в том, что хотя каж-дый отказ элемента, стоящего на рабочем месте, фиксируется как отказ системы, но быстрая замена отказавшего элемента позволяет форсированно перевести систему в состояние работоспособно-сти, поддерживая ее высокую готовность к функ-ционированию [1].

Начав работать, система последовательно по-падает из состояния работоспособности в состоя-ние отказа, затем опять в состояние работоспособ-ности и т. д., причем за время функционирования система может побывать только в конечном числе состояний 0 1 2 2 1, , ... , , n nH H H H . Пусть система

находится в работоспособном состоянии, если она находится в «четных» состояниях

0 2 2 2, , ... , , ..., j nH H H H ; система находится в

состоянии отказа, если она находится в «нечет-ных» состояниях 1 3 2 1 2 1, , ... , , ..., j nH H H H . Та-

Алёшин Евгений Анатольевич – канд. техн. наук, до-цент кафедры систем управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

ким образом, 2 jH – состояние работоспособно-

сти, в которое система переходит после j-го отказа и j-го восстановления; 2 1jH – состояние отказа, в

которое система переходит после j-го восстанов-ления и, соответственно, j+1-го отказа.

Рис. 1. Граф переходов восстанавливаемой системы

Граф переходов описанной выше системы по-

казан на рис. 1. На графе все нечетные (нижние) состояния являются состояниями отказа системы, а все четные (верхние) состояния – состояниями работоспособности. Введем обозначения

2 1N n ; 2j j ; 2 1j j ;

1 0 ; 0 j n ,

тогда граф переходов можно представить в другом виде (рис. 2), что соответствует графу переходов системы для «схемы гибели» [1, 2].2

Рис. 2. Преобразованный граф переходов («схема гибели»)

Aleshin Evgeniy Anatolievich – Candidate of Science (En-gineering), Associate Professor of Control Systems Depart-ment, South Ural State University; [email protected]

УДК 621.317

О РАСЧЕТЕ НАДЕЖНОСТИ ВОССТАНАВЛИВАЕМЫХ СИСТЕМ С НЕВОССТАНАВЛИВАЕМЫМ РЕЗЕРВОМ Е.А. Алёшин

RELIABILITY CALCULATION OF RESTORABLE SYSTEMS WITH NONRESTORABLE RESERVE E.A. Aleshin

Описана работа восстанавливаемой системы с невосстанавливаемым резервом.Приведены граф переходов системы и математическое описание. Рассчитаны основныепоказатели надежности такой системы.

Ключевые слова: восстанавливаемая система, работоспособность, надежность.

The operation of a restorable system with nonrestorable reserve is described in the ar-ticle. System transition graph and mathematical descriptions are given. Basic reliability indexof the system is shown.

Keywords: restorable system, operating capability, reliability.


О расчете надежности восстанавливаемых систем с невосстанавливаемым резервом


Решая систему дифференциальных уравне-ний, отвечающих графу на рис. 2, вероятность

kp t того, что система в момент времени t нахо-

дится в состоянии kH [1] при начальных условиях

0 0 1; 0 0;1kp p k N ;

для случая, когда все i различны, получим

––1

00

0–

itk k

k j kij

l ill i

ep t

; 1 –1k N ; (1)

––1 –1

–100

0

1––

itN N

N j Nij

i l ill i

ep t

. (2)

Если замена отказавшего элемента на резерв-ный производится с одной и той же интенсивно-стью независимо от номера отказа системы, а интенсивности последовательности отказов оди-наковы и равны , т. е.

2 1– 3

; 0 ;2j

Nj 2–1

; 0 ,2j

Nj

то в этом случае [1] получаем для четных k

0 –1k N

(3)

для нечетных k 0 k N

(4)

(5)

Используя формулы (1)–(5), для соответст-вующих вариантов можно определить вероятность пребывания системы в момент времени t в одном из состояний работоспособности K t :

–1

0

N

kk

K t p t

(для четных k). (6)

В условиях рассматриваемой модели значение коэффициента готовности равно

limt

K K t

. (7)

Среднее время NT функционирования систе-

мы до ее окончательного отказа (состояние NH ) и

среднее время T пребывания системы в состоя-

ниях работоспособности определяются по выра-жениям

–1

0

1N

Nk i

T

, –1

0

1N

k iT

(для четных i). (8)

Вероятность того, что система в интервале времени 0; t еще функционирует (либо работает,

либо производится замена отказавшего элемента), т. е. вероятность того, что система за интервал

0; t не попадет в конечное состояние NH , опре-

деляется по формуле ( ) 1 ( )N NS t p t , где вероят-

ности ( )Np t для соответствующих случаев опре-

деляются по выражениям (2) и (5). Пусть имеется система из оного основного

элемента и пяти резервных элементов, находящих-ся в ненагруженном режиме. Интенсивность отка-зов работающего элемента равна 0, 05 1 / ч , интенсивность подключения резервных элементов на место отказавшего (интенсивность восстанов-ления) равна 5 1/ ч . Определим, что в момент

времени 30 чt система будет работоспособной. Система может находиться в двенадцати со-

стояниях: 0H , 2H , 4H , 6H , 8H , 10H – состояния

работоспособности; 1H , 3H , 5H , 7H , 9H , 11H –

состояния отказа, причем 0H – состояние систе-

мы, характеризующееся тем, что основной элемент работает безотказно; 1H – состояние системы, в

котором основной элемент отказал и началось подключение первого резервного элемента (вос-становление системы); 2H – состояние системы, в

котором закончилось подключение первого ре-зервного элемента, и система продолжает работать безотказно и т. д.; 11H – состояние окончательно-

го отказа системы, когда отказали последователь-но все пять резервных элементов.

Так как 5n , 2 1 11N n , то, воспользо-вавшись формулами (3)–(5), для вероятностей

( )kp t того, что в момент времени t система нахо-

дится в состоянии kH 0, 1, ... , 11k , получим

0tp t e , 1

t tp t e e

,

2 21t tp t e t e

, …,

5

5 45 410 10

1 5

120 24tp t e t t

,!ik

tCe)(

!iktC)(e)t(p

ik

i

tk

ik

i

itk

k

k

kk

ik

kk

ik

12

1

2

1

12

0

12

2

0

2

12

2

2

2 12

12

,

!2

1)1(

!2

1)1()(

21

0

21

2

1

0

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

iktCe

iktCetp

ik

i

tk

ik

i

itk

k

k

kk

ik

kk

ik

.

)!1()1(

)1()!(

11)(

0

1

0

111

0

11

0

j

j

njn

n

i

int

nn

j

j

njn

jn

i

intn

nN

i

i

Cin

te

Cin

tetp


Е.А. Алёшин


3 23 2

4 3 24 3 2

5 3570 126

2 21 21

–24 2

56 126 .

t

t t t

e t t t

t

Вероятность того, что система в момент вре-мени 30t будет работоспособной в соответст-

вии с формулой (6) равна 30 0,986K t . Ве-

роятность того, что система в момент времени 30t попала в состояние окончательного отказа

11H равна 11 30 0,004Np t p . Среднее вре-

мя работы системы (8) 220NT , а среднее время

пребывания в состояниях работоспособности 120T .


1. Козлов, Б.А. Справочник по расчету на-дежности аппаратуры радиоэлектроники и ав-томатики / Б.А. Козлов, И.А. Ушаков. – М.: Со-ветское радио, 1975. – 472 с.

2. Элементы прикладной теории надежно-сти: учеб. пособие / А.Г. Щипицын, А.А. Кощеев, Е.А. Алёшин, О.О. Павловская. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2007. – 114 с.




1Направления исследований при построении систем управления интеллектуальных роботов по существу концентрируются вокруг различных ас-пектов разработки проблемно ориентированных экспертных систем (ЭС) для интеллектуализации отдельных уровней управления роботом (привод-ного, тактического и стратегического), а также подсистемы его очувствления.

Общая отличительная черта этих экспертных систем в конечном итоге заключается в необходи-мости инициации тех программно-реализованных алгоритмов управления или распознавания, выбор которых в той или иной ситуации представляется наиболее оправданным. В этой связи важнейшими моментами среди множества принципиальных во-просов построения таких проблемно ориентиро-ванных экспертных систем являются: определение объема выполняемых функций, синтез архитекту-ры построения, формирование базы алгоритмов и соответствующей базы знаний [1].

Влияние внешних условий и режимов экс-плуатации робота приводит к изменению парамет-ров системы и ее составных элементов, вследствие чего снижается качество, надежность и срок рабо-ты всего устройства. Компенсация этих изменений обычно достигается за счет использования в каче-стве контроллера адаптивных, самонастраиваю-щихся и иных переменных структур.

Комбинацию столь различных концепций по-строения можно использовать для разработки ре-гулятора, который состоит из множества различ-ных алгоритмов и содержит интеллектуальный логический механизм выбора наиболее подходя-

Плотникова Наталья Валерьевна – канд. техн. наук, доцент кафедры систем управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

щих в данный момент стратегий управления сис-темой. Синтезированная таким образом система управления приводного уровня имеет более гиб-кий интерфейс с пользователем, позволяет допол-нять базу знаний, получать объяснения на приня-тые решения экспертным регулятором.

Практическое воплощение проекта по созда-нию экспертного регулятора для системы управ-ления электрическими приводами роботов требу-ет, в частности, решения следующих задач: разра-ботки алгоритмического и программного обеспе-чения; создание базы знаний системы управления электрическими приводами робота; разработки алгоритмического и программного обеспечения для моделирования процессов в системе управле-ния электрическими приводами роботов.2

Развиваемый подход имеет ряд явных досто-инств: существенное снижение как временных, так и трудовых затрат на разработку и ввод в эксплуа-тацию систем управления электрическими приво-дами робота; значительное повышение качества, надежности и экономичности таких систем; со-кращение времени настройки систем управления традиционных электроприводов, использующих цифровые ПИД-регуляторы для роботов и других мехатронных устройств и комплексов [1].

Несмотря на интенсивность и продолжитель-ность исследований по вопросам автоматизации синтеза траекторий и планирования движений как для транспортных, так и для манипуляционных роботов, разработанные методы и алгоритмы имеют ограниченную эффективность и, как прави-ло, предназначены для достаточно частных случа-

Plotnikova Natalia Valerievna – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Control Systems De-partment, South Ural State University; [email protected]

УДК 007

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОМ Н.В. Плотникова

EXPERT ROBOT CONTROL SYSTEM N.V. Plotnikova

Рассмотрены общие вопросы разработки экспертных систем для приводного, так-тического и стратегического уровней управления роботом. Описаны преимуществаинтеллектуального управления и перспективы работ по интеллектуальному управле-нию в робототехнике.

Ключевые слова: экспертная система, робот, интеллектуальное управление.

General issues of expert systems design for driven, tactical and strategic level of robotcontrol are considered in the article. Advantages of intelligent control and perspectives of in-telligent control in robotics are described.

Keywords: expert system, robot, intelligent control.


Н.В. Плотникова


ев. Такое положение объективно обусловлено не только многообразием типа роботов и их конст-руктивной сложностью, но и противоречивостью большого числа требований, предъявляемых к ха-рактеру планируемого движения.

Один из наиболее перспективных подходов к решению задач этого класса основан на моделиро-вании присущего живым организмам свойства «таксиса», раздражителей (стимулов). Примени-тельно к планированию движения робототехниче-ских систем понятие «таксиса» рассматривается как способность робота реагировать на наличие отрицательных стимулов-целей, которые соответ-ствуют его заданным положениям и ограничениям, налагаемым конфигурацией рабочей зоны и рас-положением препятствий. В частности, интерес-ные результаты могут быть получены при по-строении движений робота исходя из критерия оптимизации некоторой стоимостной функции, характеризующей его положение относительно размещенных в пространстве стимулов.

Преимущества такого подхода в полной мере иллюстрируются алгоритмом планирования целе-направленных перемещений роботов в среде с препятствиями, который основан на минимизации функционала рассогласования текущего и целево-го состояния манипулятора с помощью метода покоординатного спуска в его геометрической ин-терпретации. Этот алгоритм является инвариант-ным к кинематической структуре манипулятора в отношении числа, типов и последовательности входящих в нее звеньев.

Дальнейшее развитие этого направления предполагает применение методов искусственного интеллекта для глобальной оценки взаимного рас-положения робота и элементов окружающей сре-ды при выборе некоторой обоснованной тактики синтезируемого перемещения путем формирова-ния вспомогательных целей движения, препятст-вующих возникновению тупиковых ситуаций, возможных при использовании локально-градиентных оптимизационных методов.

Автоматизация решения данной задачи может быть основана на использовании процедур, реали-зующих методы классификации и распознавания обобщенных ситуаций, отражающих характер от-носительного расположения робота с точки зрения достижимости его целевого состояния с помощью планирующего алгоритма. Каждому классу таких ситуаций соответствует своя тактика размещения вспомогательных стимулов, обусловливающих определенный образ пространственного движения манипулятора.

Построение множества классов ситуаций и выбор оптимальной тактики для каждого класса осуществляются либо на основе эвристических методов, либо путем обучения.

Использование технологии ЭС для решения задач управления роботами позволит обеспечить выполнение широкого спектра интеллектуальных

функций без использования средств внешнего очувствления. При этом практическая эффектив-ность роботов будет определяться исключительно программно-алгоритмическим обеспечением соот-ветствующих подсистем управления, что является весьма актуальным для большинства реальных применений.

Кроме того, подобные экспертные системы могут с равным успехом включаться в состав ин-тегрированных инструментальных комплексов, предназначенных для автоматизации программи-рования промышленных роботов на этапе техно-логической подготовки гибких производств.

Построение интеллектуального блока страте-гического уровня управления роботом на основе технологии экспертных систем обусловливает не-обходимость проработки следующего ряда основ-ных вопросов: анализа существующих алгоритмов планирования целесообразных действий и поведе-ния робота с целью формирования соответствую-щей базы знаний; разработки механизмов само-обучения; разработки принципов качественного анализа интерпретации текущей ситуации; разра-ботки комплекса алгоритмического и программно-го обеспечения проблемно ориентированной ЭС стратегического уровня управления роботом; про-ведения экспериментальных исследований по пла-нированию целесообразных действий и поведения интеллектуальных роботов с использованием тех-нологии ЭС.

Другое направление работ по интеллектуаль-ному управлению в робототехнике связано с при-менением технологии ЭС в такой области, как ко-ординация групповых взаимодействий отдельных роботов при их совместном функционировании. При этом тесная корреляция вопросов взаимной координации роботов и планирования их движе-ний будет предъявлять повышенные требования к ЭС тактического уровня управления в связи с не-обходимостью планирования перемещений в ус-ловиях не только статических, но и динамических сцен, где положение объектов, рассматриваемых в качестве препятствий, может изменяться с течени-ем времени.

Организация интеллектуального управления роботами по технологии ЭС в первую очередь обусловливает необходимость подробной прора-ботки двух ключевых моментов: обоснованного выбора оптимального состава соответствующей базы алгоритмов управления роботом и формали-зации и представления экспертных знаний, опре-деляющих логику управления роботом в тех или иных ситуациях.

В ближайшем будущем интеллектуализация промышленных роботов будет осуществляться в основном за счет дальнейшего развития систем автоматизации их программирования. Использо-вание мощных инструментальных средств, позво-ляющих автоматизировать процесс синтеза и ве-рификации прикладных исполнительных про-


Экспертная система управления роботом


грамм управления робототехническими комплек-сами на этапе технологической подготовки произ-водства, предоставляет существенные экономиче-ские выгоды по сравнению с установкой промыш-ленных роботов, обладающих элементами искус-ственного интеллекта и имеющих высокую стои-мость.

Этот подход является тем более оправданным, что эксплуатация промышленных роботов проте-кает, как правило, в условиях достаточно детерми-нированных, но сложно организованных сцен, об-разуемых обслуживаемым и комплектующим технологическим оборудованием. Наличие пре-пятствий в рабочей зоне существенно затрудняет задачу планирования его действий, автоматизация решения которой обусловливает целесообразность применения методов искусственного интеллекта.

Функциональный состав базового программ-ного обеспечения, необходимого для формирова-ния последовательности действий робота в среде с препятствиями остается неизменным вне зависи-мости от его использования в целях управления или моделирования. В то же время к управляющим

и моделирующим программным средствам предъ-является ряд различных специфических требова-ний. В частности, системы автономного програм-мирования роботов должны обладать определен-ной инвариантностью к кинематической структуре моделируемых манипуляторов при относительно невысокой скорости вычислительных расчетов, в отличие от программно-алгоритмических управ-ляющих средств, которые обычно являются робо-тоориентированными, но имеют высокое быстро-действие.

То есть создание универсального программ-но-алгоритмического обеспечения, предназначен-ного для решения интеллектуальных задач плани-рования действий широкой гаммы роботов в ре-альном или квазиреальном масштабе времени, представляется весьма актуальным.


1. Интеллектуальные роботы: учеб. посо-бие для вузов / И.А. Каляев, В.М. Лохин, И.М. Макаров и др.; под общ. ред. Е.И. Юревича. – М.: Машиностроение, 2007. – 360 с.




11. Вводные замечания. Точность САР сле-дящего типа (СС) является одним из главных по-казателей качества их функционирования. На эта-пе динамического синтеза для сравнения вариан-тов СС точность оценивают некоторым функцио-налом от вынужденной составляющей ошибки в(t) при типовом законе изменения задающего воздей-ствии X(t) = Xт(t). В частности, это может быть функционал вида м = max |в(t)|, называемый максимальной динамической ошибкой [1]. При этом переходная составляющая ошибки п(t) не учитывается, поскольку рассматривается стацио-нарный режим работы устойчивой СС в предпо-ложении того, что типовой закон для Xт(t) назна-чен правильно. Соответственно этому далее вы-бирается метод анализа точности СС и способ ее обеспечения.

Однако в большинстве случаев априорной информации о реальном сигнале X(t) недостаточно для назначения конкретного вида Xт(t), но досто-верно известны (например, из физического смыс-ла) ограничения на максимальные значения скоро-сти и ускорения задающего сигнала:

*| ( ) | mx t X и *| ( ) | mx t X . (1)

Это соответствует тому, что все возможные фазовые диаграммы (траектории) сигнала X(t), т. е. графики на плоскости «скорость – ускорение»,

Зырянов Георгий Валентинович – канд. техн. наук, доцент кафедры систем управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

принадлежат прямоугольной области П с центром в начале координат. Такой сигнал обычно называ-ют «медленно меняющимся сигналом» (ММС) [1].

Ориентируясь на частотные методы анализа и синтеза СС, в подобных случаях удобно принять за динамический эквивалент ММС X(t) не один, а множество сигналов вида Vэ(t)=Aэ()·sin t, где Aэ() задается формулой

2( ) min ;m mэ

X XA

. (2)

Для краткости назовем такое множество сиг-налов виртуальным спектром (V-спектром) ММС X(t). Зависимость амплитуд Аэ этого спектра от частоты показана на рис. 1.2

Один из сигналов такого спектра с амплиту-

дой эA и частотой э , где

2

э( )m

m

XA

X

; m

эm

XX

, (3)

называют «эквивалентным гармоническим сигна-лом» (ЭГС).

Геометрический смысл V-спектра ММС со-стоит в том, что фазовая диаграмма ЭГС – это эллипс S, вписанный в прямоугольник П (рис. 2), а диаграммы остальных составляющих V-спектра – «горизонтальные» (sг) и «вертикальные» (sв) эл-

Zyryanov Georgiy Valentinovich – Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of Control Systems De-partment, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.5

ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ МИКРОПРОЦЕССОРНОЙ САР ПРИ ОГРАНИЧЕНИЯХ НА СКОРОСТЬ И УСКОРЕНИЕ ЗАДАЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ Г.В. Зырянов

MICROPROCESSOR AUTOMATIC CONTROL SYSTEM ACCURACY ESTIMATION AT VELOCITY CONSTRAINT AND MASTER CONTROL ACCELERATION G.V. Zyryanov

Рассмотрены вопросы оценки точности следящих систем при медленно меняю-щемся задающем воздействии. Проведены исследования для непрерывного и микро-процессорного варианта системы при наличии и отсутствии компенсирующей связи.

Ключевые слова: микропроцессорная система, точность следящей системы.

Issues on accuracy estimation of servo systems at slowly changing master control areconsidered in the article. Research for continuous and microprocessor variants of the systemat the existence or absence of compensating feedback is given.

Keywords: microprocessor system, accuracy of servo system.


Оценка точности микропроцессорной САР при ограничениях на скорость и ускорение задающего воздействия


липсы, которые полностью заполняют площадь эллипса S и имеют с ним общую горизонтальную либо вертикальную ось.

Рис. 1. Амплитуды V-сигналов

Рис. 2. Фазовые диаграммы V-сигналов 2. Сравнение СС по точности на основе V-

спектров ММС. Из сказанного выше очевидна справедливость следующих утверждений:

1) каждый из V-сигналов является медленно меняющимся;

2) более точной будет та СС, которая воспро-изводит каждый из сигналов V-спектра с меньшим значением амплитуды ошибки Еэ();

3) по требованиям к точности СС амплитуда ошибки Еэ() при воспроизведении каждого из V-сигналов не должна быть больше величины м;

4) так как S П, а V-сигналы – часть возмож-ных реализаций X(t), то воспроизведение каждого из них с ошибкой д не может гарантировать такой же точности воспроизведения ММС X(t). Это необходимое условие;

5) ошибка воспроизведения ММС X(t)м не

превосходит величины дм = 2 д, где дм – ошиб-ка воспроизведения каждого из «усиленных» в

2 раз V-сигналов, заполняющих полностью внутреннюю часть эллипса Sm, проходящего через все вершины прямоугольной области П (см. рис. 2). При этом из отношения Sm П S следу-

ет, что д м 2 д. 6) множество V-сигналов можно использовать

в качестве эквивалента ММС X(t) при сравнении по точности СС на этапе их проектирования. Для

гарантии выполнения требований по точности

следует задавать д < м/ 2 . 3. Обеспечение точности СС с помощью

V-спектра ММС X(t). Пусть ММС X(t) является задающим сигналом для непрерывной линейной САР следящего типа с произвольной структурой и передаточной функцией (ПФ) по ошибке Ф(p) = = 1 – Ф(p).

Точность работы такой СС будем оценивать величиной м = max |в(t)|. Поскольку конкретный вид X(t) заранее неизвестен, то определить точное значение м невозможно. Но так как любой из V-сигналов Vэ(t) = Aэsin t может оказаться реализа-цией X(t), то соответствующая ему вынужденная ошибка вэ(t) будет иметь вид вэ(t) = Eэsin (t + ). Воспользуемся необходимым условием обеспече-ния заданной точности, полагая амплитуду ошиб-ки Eэ одинаковой и равной д на любой, включая и

э , частоте, а значения амплитуд Aэ = Aэ()

подчиняющимися условию (2). Определим допустимую (нижнюю) границу

F*() для значений инверсной АЧХ СС по ошибке –1| ( ) |Ф j , как отношение амплитуды Aэ() V-

сигнала к постоянной на всех частотах из диапазо-на [0; 0] амплитуде ошибки Eэ = д (см. рис. 1):

1 F*() = Aэ() / д –1| ( ) |Ф j . (4)

Тогда, учитывая формулу (3) для частоты

э , получим

F*( э ) = д

1/эA

; = д д

2э ( )

m

m

XA X

, (5)

где – относительная величина динамической ошибки.

Учитывая (2) и (3), представим формулу для F*() в виде:

э

э

( ) mXF

A

при э

; (6a)

2э

2 2э

( )( ) mX

FA

при э

. (6б)

Здесь (6а) определяет нижнюю границу для –1|Ф ( ) |j в низкочастотном (НЧ) диапазоне, а

выражение (6б) – аналогичную границу в высоко-частотном (ВЧ) диапазоне.

В соответствии с (6a), (6б) найдем и построим (рис. 3) границу запрещенной (по точности) облас-

ти L*() для ЛАХ Ls() = 20lg –1|Ф ( ) |j :

L*() = 20lg э

= 20lg э

– 20lg при э ; (7а)

L*() = 20lg2

э2

( )

= 20lg2

э( )

– 40lg

при э . (7б)

Aэ()

0

mX

2mX

э

эA

m

mэ X

XA 2

m

mэ X

X

0

д

П

sв )(tx

)(tx

sг

S


Г.В. Зырянов


Если ПФ по ошибке Ф(p) для СС с произволь-ной структурой известна, то оценить значение ди-намической ошибки д можно следующим образом:

1. Построить график Ls() = 20lg –1|Ф ( ) |j на плоскости ЛАХ.

2. Задать некоторое значение (например, = 0,1) и построить (рис. 3) соответствующий этому значению график для границы L*().

3. Сместить график L*() в вертикальном направлении до касания его с графиком Ls() и

определить величины L и = * = 0,0510 L . 4. Найти оценку для максимальной ошибки

м 2 д = 2 (*) эA .

Для САР с единичной отрицательной обрат-

ной связью (ЕООС) –1|Ф ( ) |j = |1+W(j)|, где

W(j) – частотная передаточная функция разомк-нутой системы. Так как обычно << 1, то

|W(j)| >> 1 и –1|Ф ( ) |j |W(j)|. Поэтому L*(),

построенную для заданного = *, можно при-ближенно считать границей запрещенной области для ЛАХ Lw() = 20lg|W(j)| разомкнутой системы в НЧ диапазоне, где < ср, а |W(j)| >> 1. Именно так поступают в частотных методах синтеза САР при построении низкочастотной части желаемой ЛАХ разомкнутой системы [1].

Из рис. 3 следует также, что САР должна

иметь порядок астатизма 1. При = 1 коэффи-

циент добротности по скорости K Kмин = /э ,

а при = 2 коэффициент добротности по ускоре-

нию K Kмин=2 20 ( ) /э

. Для высокоточных

СС << 1, что для САР с ЕООС приводит к необ-ходимости больших значений коэффициентов K и K, а также к проблемам обеспечения устойчиво-сти САР и усложнению закона регулирования.

Повысить точность следящей САР, не умень-шая ее запасов устойчивости, можно применением компенсирующей (инвариантной) связи (КС) по задающему воздействию X(t). Структурная схема непрерывной следящей системы с КС показана на рис. 4.

Здесь W0(p) и Wk(p) – ПФ объекта управления (ОУ) и корректирующего звена (КЗ), а Wx(p) – ПФ компенсирующей связи (КС), используемой для уменьшения ошибки слежения (t). Для такой системы ПФ по ошибке

Ф(p) = Фр(p)Фз(p), (8) где Фр(p) = [1 – Wx(p)W0(p)] – ПФ по ошибке ра-зомкнутого контура управления, а Фз(p) = = [1 +Wk(p)W0(p)]–1– ПФ по ошибке замкнутого контура.

Из (8) следует, что такая СС является итера-ционной: ошибка разомкнутого контура (грубый канал) уменьшается замкнутым контуром регули-рования (точный канал). При этом желаемая ПФ

Рис. 3. Граница L*() для запрещенной области по точности

Рис. 4. Следящая система с компенсирующей связью


Оценка точности микропроцессорной САР при ограничениях на скорость и ускорение задающего воздействия


КС вида Wx(p) = 10 ( )W p из-за инерционности ОУ

оказывается нереализуемой (порядок числителя больше порядка знаменателя) и ее выбирают та-ким образом, чтобы соответствующая ей ЧПФ

10( ) ( )xW j W j в диапазона частот [0; 0], где

амплитуды V-сигналов Aэ() д (см. рис. 1). Для ВЧ диапазона, в котором >> 0, вид Wx(j) и Lx() выбирают с учетом условия физической осуществимости (равенство порядков числителя и знаменателя ПФ). После выбора Wx(p), проверка требований по точности и/или оценка д в САР с КС выполняются так же, как и для системы с ЕООС (см. рис. 3).

С учетом (4) и (8), условие требуемой точно-сти относительно характеристик Фр(j) и Lx() = =20lg|Фр(j)| запишется следующим образом:

|Ф ( ) |р j –1|Ф ( ) | / ( )з j F

;

Lx() Ls() – L*(). (9)

Это условие должно выполняться в диапазоне

от = 0 до 0 э / .

4. Оценка точности микропроцессорной СС. В микропроцессорной СС управляющее вы-числительное устройство (УВУ) выполняет функ-ции измерителя рассогласования (ИР), корректи-рующего звена (КЗ) и компенсирующей связи (КС). Являясь устройством дискретного действия, УВУ воспринимает и преобразует только выбо-рочные (решетчатые) значения сигналов X(kT0) и Y(kT0), представленные последовательностями цифровых кодов. При этом для устойчивой МП СС

всегда выполняется условие э < 0 < ср < 2/T0.

Так как в НЧ диапазоне частота и псевдо-частота = (2 / Т0)tg(T0 / 2) примерно равны, а графики частотных и псевдочастотных характери-стик практически совпадают, то нет никаких осо-бенностей в оценке точности МП СС по сравне-нию с непрерывной САР. При этом если были оп-ределены Wk(p) и Wх(p) для непрерывного вариан-та СС с КС (см. рис. 4), то для «переоборудова-ния» ее в цифровую (микропроцессорную) удобно воспользоваться методом аналогового прототипа (МАП) [2]. В этом методе шаг дискретизации по времени T0 находят из условия T0 2 з / ср. Здесь ср – частота среза; з – запас устойчивости по фазе (в радианах!) для непрерывной СС с ЕООС (т. е. при Wх(p) = 0), а – относительная величина допустимого уменьшения запаса устой-чивости по фазе МП СС по сравнению с непре-рывной CC (например, = 0,1).

Дискретные передаточной функции Wk(z) и Wx(z) получают из Wk(p) и Wх(p) заменой перемен-ной вида p = 2(z–1) / [(z+1)T0].

5. Проверка точности СС при ММС X(t). Постоянство амплитуды ошибки д при воспроиз-ведении каждого из V-сигналов не гарантирует

такой же точности СС при реальном задающем ММС X(t) (см. замечание 4 в п. 2). Поэтому акту-альным является вопрос о соотношении величин фактической ошибки слежения м = max|в(t)| и д. Найти величину м аналитически невозможно из-за неопределенности закона изменения X(t). Восполь-зуемся комбинацией расчетно-теоретического ме-тода и компьютерного моделирования, задавая для исследуемой СС тестовый сигнал Xт(t) полигар-монического вида как одну из возможных реали-заций ММС X(t):

Xт(t) = 1

sinm

i ii

A t

. (10)

По графику Xт(t) найдем максимальные зна-чения скорости и ускорения, а по ним – V-спектр и ЭГС этого сигнала. Затем, по известной ЧПФ Ф(j) = M() exp{j()}, получим выражение для в(t):

в(t) =1

( )sin( ( ))m

i i i ii

A M t

. (11)

Далее по графику в(t) определим величину м = max|в(t)| и сравним ее с оценкой для д, най-денной по методике, описанной в п. 4.

Такое исследование при различных сочетани-ях частот i, амплитуд Ai и числа гармоник m в составе Xт(t) проводилось для непрерывного и для МП варианта СС со структурной схемой рис. 4 при наличии и при отсутствии компенсирующей связи [2]. По результатам сравнения величин м и д бы-ли сделаны следующие выводы:

1. Ошибка м всегда больше, чем ошибка д, но меньше величины 2 д.

2. Отношение r = м/д не постоянно, а зави-сит от параметров амплитудного спектра сигнала Xт(t), т. е. от значений i, Ai и числа гармоник m.

3. Для m = 5 при различных комбинациях i и Ai величина r меняет значения в интервале (1,051,2).

4. Введение КС с ПФ Wх(p) одновременно уменьшает м и д примерно в (1015) раз с при-ближенным сохранением прежнего значения для r.

5. Для СС с микропроцессорной реализацией КЗ и КС аналогичные результаты получены моде-лированием в программном пакете VisSim.


1. Бесекерский, В.А. Цифровые автоматические системы / В.А. Бесекерский. – М.: Наука, 1976. –575 с.

2. Зырянов, Г.В. О применении метода анало-гового прототипа при синтезе цифровых САУ / Г.В. Зырянов // Информационные, информационно-управляющие и радиоэлектронные устройства и системы: темат. сб. науч. тр. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2005. – С. 44–50.




1В настоящее время в различных отраслях техники широко применяются анализ и синтез систем с помощью логарифмических амплитудно-фазовых частотных характеристик (ЛАФЧХ), ко-торые позволяют определять основные показатели исследуемых систем и их эффективные режимы функционирования. Получение ЛАФЧХ реальных технических объектов осуществляется путем под-ключения к исследуемым объектам специализиро-ванных устройств регистрации сигналов с после-дующей обработкой и расчетом частотных харак-теристик (ЧХ). Совокупность измерительно-вычислительного блока (ИВБ) и устройства управ-ления вычислениями образует собой анализатор частотных характеристик.

Проектирование и производство анализаторов в настоящий момент активно осуществляется за рубежом. Однако при рассмотрении эксплуатаци-онных характеристик и функциональных возмож-ностей зарубежных анализаторов выявлены недос-татки, обусловленные проектированием этих при-боров для решения ранее определенного спектра Волович Александр Георгиевич – зам. директора ООО «Челэнергоприбор»; [email protected] Волович Георгий Иосифович – д-р техн. наук, профес-сор кафедры систем управления, Южно-Уральский го-сударственный университет; [email protected] Щербаков Василий Петрович – преподаватель кафед-ры систем управления, Южно-Уральский государствен-ный университет; [email protected]

задач. Приборы такого типа, например, оптимизи-рованы на исследование объектов в существенно ограниченных частотных диапазонах либо имеют-ся значительные ограничения, накладываемые на входные сигналы объекта.

Учитывая недостатки зарубежных приборов и принимая во внимание их достоинства, создан отечественный анализатор частотных характери-стик АЧХИ-102, который позволяет эксперимен-тально определять амплитудно-фазовые частотные характеристики технических объектов, в том числе автоматизированных электро- и гидроприводов и других систем автоматического управления и их элементов, а также двухполюсников.2

Прибор оснащен генератором тестовых сиг-налов с маломощным и мощным выходами, двумя измерительными каналами X и Y, системой управ-ления (СУ) и программным обеспечением для пер-сонального компьютера (ПК) с целью интерактив-ной работы с прибором. В общем виде блок-схема анализатора при снятии ЧХ объекта изображена на рис. 1. Volovich Alexander Georgievich – vice director, LLC “ChelEnergoPribor”; [email protected] Volovich Georgiy Iosifovich – Doctor of Science (Engi-neering), professor of Control Systems Department, South Ural State University; [email protected] Tshcherbakov Vasiliy Petrovich – lecturer of Control Sys-tems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.5

АНАЛИЗАТОР ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АЧХИ-102 А.Г. Волович, Г.И. Волович, В.П. Щербаков

FREQUENCY-RESPONSE ANALYZER АЧХИ-102 A.G. Volovich, G.I. Volovich, V.P. Tshcherbakov

Описан отечественный анализатор частотных характеристик АЧХИ-102, позво-ляющий экспериментально определять амплитудно-фазовые частотные характеристи-ки технических объектов, в том числе автоматизированных электро- и гидроприводов идругих систем автоматического управления и их элементов, а также двухполюсников.Управление измерительно-вычислительным блоком, прием данных, вывод результатовна принтер и монитор с возможностью сохранения результатов измерений осуществля-ется в специализированном программном обеспечении, разработанном специально дляуказанного анализатора.

Ключевые слова: анализатор частотных характеристик, система управления, про-граммное обеспечение.

The Russian frequency-response analyzer АЧХИ-102 experimentally identifying ampli-tude phase frequency characteristics of technical objects including automatic electrical andhydraulic drives as well as other automatic control systems and their elements and two-terminal elements is described in the article. Measuring-computing unit control, data record-ing, printing the results and readings with the possibility of measuring results saving are donein application software, worked out particularly for the analyzer.

Keywords: frequency-response analyzer, control system, software.


Анализатор частотных характеристик АЧХИ-102


Генератор тестовых сигналов построен с при-менением микроконтроллера и цифроаналогового преобразователя (ЦАП), благодаря которым на основе табличных значений функции синуса с ис-пользованием питающего напряжения разного уровня (основной и мощный выходы генератора) реализуется гармонический сигнал для требуемых значений амплитуды, частоты и смещения фазы:

sin ω ψM UU t U t , (1)

где ω – частота генерируемого сигнала;

MU , ψU – амплитуда и смещение фазы генератора.

Диапазон частот генератора составляет 0,1 мГц – 2 МГц, а максимальные напряжения ос-новного и мощного выхода с учетом постоянного смещения равны соответственно 10 и 25 В.

Каналы измерения имеют входной делитель 1:10, две ступени десятикратного усиления, анало-го-цифровой преобразователь (АЦП) и микрокон-троллер, позволяющий регистрировать входной сигнал, преобразовывать его и производить расчет ЧХ. Максимальное напряжение на входе канала составляет 30 В, диапазон измерения модуля ра-вен 120 дБ, а диапазон измерения разности фаз составляет 180 град.

Сигналы X(t) и Y(t) регистрируются каналами в виде набора дискретных значений, каждое из которых соответствует текущей фазе генератора. По полученным выборкам применяются дополни-тельные преобразования с целью повышения точ-ности определения ЧХ путем получения усред-ненного периода исследуемых сигналов. Далее путем Фурье-анализа [1] рассчитываются синфаз-ные и квадратурные составляющие сигналов:

1

1

Re cos ω

cos 1 ω cos ω,

2

T

N j j

j

X X t t dt

X j t X j tt

(2)

1

1

Im sin ω

sin 1 ω sin ω,

2

T

N j j

j

X X t t dt

X j t X j tt

(3)

1

1

Re cos ω

cos 1 ω cos ω,

2

T

N j j

j

Y Y t t dt

Y j t Y j tt

(4)

1

1

Im sin ω

sin 1 ω sin ω,

2

T

N j j

j

Y Y t t dt

Y j t Y j tt

(5)

где T – время интегрирования; N – число значе-ний сигналов за время интегрирования; t – шаг интегрирования.

Построение логарифмической амплитудно-фазовой частотной характеристики осуществляет-ся по значениям модуля и аргумента для иссле-дуемых частот, которые определяются по сле-дующим выражениям:

2 2

2 2

Re Im10lg

Re Im

Y YL

X X

,

Im Imψ arctg arctg

Re Re

Y XY X

. (6)

Система управления выполняет связующую роль между прибором и оператором персонально-го компьютера. В измерительно-вычислительном блоке СУ координирует действия генератора и каналов измерения, передает команды и получает результаты их исполнения. Взаимодействие ИВБ с ПК осуществляется путем передачи информации по USB-кабелю.

Управление ИВБ, прием данных, вывод ре-зультатов на принтер и монитор с возможностью сохранения результатов измерений осуществляет-ся в специализированном программном обеспече-нии (ПО), разработанном для АЧХИ-102.

ПО позволяет проводить снятие ЧХ в ручном и автоматическом режимах. В ручном режиме оператор может настраивать амплитуду и частоту генератора, после установки которых на осцилло-грамме появляются два периода сигналов, посту-пающих на входы каналов измерения. Вертикаль-ная ось графика градуируется в процентах от пол-ной шкалы АЦП, а горизонтальная – в значениях текущей фазы сигнала. Для регулировки уровня

ПК СУ

Генератор

Канал 2 (Y)

Канал 1(X)

Измерительно-вычислительный блок Исследуемый объект

мощный выход

основной выход

Рис. 1. Блок-схема анализатора АЧХИ-102 при снятии ЧХ в общем виде


204

сигналовность вытакже нустановктельностзавершитриода си

В авняя и ниперименттуда и чфициентплитуда образом кающих лов изме

По результатель в лорименталзовой ЧХ

в во фрейме ыбора коэффинастройки поки необходимть измерения тся только пигнала генеравтоматическоижняя частоттальных точчастота генерты передачи, генератора кс целью мпри регистререния. окончании каты в таблицогарифмичесльные точки Х соединяютс

анализатора ициентов перостоянного смых параметрв секундах, о

после окончанатора. ом режиме уты диапазоначек, время изратора. При постоянныекорректируетминимизации ации входны

каждого измецу и точки нском масштабграфиков амся плавными

Рис

имеется возредачи каналсмещения. Пров задается однако измерния текущег

указывается ва, количествозмерения, амснятии ЧХ ке смещения ится оптимальошибок, во

ых сигналов к

ерения выводна графопостбе, причем экмплитудной икривыми.

с. 2. Схема исс

Рис. 3. Диал

мож-лов, а После дли-

рение о пе-

верх-о экс-мпли-коэф-и ам-ьным озни-кана-

дятся трои-кспе-и фа-

10лозамНаис

пу(ри

тиЛАдутал(ри

таллюфа0,5зон

следования те

оговое окно р

А.Г. Вол

Анализато02 благодаря ов позволяет мкнутой сисапример, исссходит по схе

Снятие и путем использис. 3) и автом

Сравнениеическими осуАФЧХ RC-цеующим вывольных частис. 5).

Из сравнельных ЛАФЧютная погрешазовых ЧХ п5 град соотвене 80 дБ.

ехнического о

ручного режим

лович, Г.И. Во

Вестни

ор частотныхналичию двуснимать ЧХстеме автомаследование элеме, изображепостроение Лзования фунматического ре полученныуществляетсяепи в програодом теоретиотных хара

ения теоретиЧХ следует, шность получприбором неетственно пр

бъекта

ма

олович, В.П.


х характеристух измерителХ отдельных атического улектрическойенной на рисЛАФЧХ осущнкций ручнорежима (рис.ых результатоя при помощамме MathCAических и эактеристик

ических и эчто наибол

ченных ампле превышаетри измерения

. Щербаков

№ 23, 2012

тик АЧХИ-льных кана-объектов в управления. й цепи про-. 2. ществляется ого режима . 4). ов с теоре-щи расчета

AD с после-ксперимен-на график

ксперимен-льшая абсо-литудных и т 0,1 дБ и ях в диапа-


Анализат

Серия «К

Благоддулей корризмерителсигналов тельно сокковольтныдинамичесдвух измерго програмрежимом имерений

тор частотн


даря примеректированиьных каналосуществля

кращая помеых сигналов ский диапазрительных кммного обеси обеспеченичастотных

Рис

ных характе

ные технол

енению спеия коэффициелов регистрется качестехи при диски увеличив

зон. Наличианалов, просспечения с аие широкогохарактерист

Рис. 4

. 5. Теоретиче

еристик АЧХ


циальных ментов передаация входнтвенно, значкретизации нвая тем самие генератостого и удобнавтоматическо диапазона тик позволя

4. Диалоговое

еские и экспер

ХИ-102


мо-ачи ных чи-из-ым ора, но-ким из-яют

испония элекмати

ленискихМ.: Г

е окно автомат

риментальные


ользовать прразличных

ктрических эического упр

1. Вавилов, ие частотных систем / АГосэнергоизд

Пост

тического реж

е амплитудны


рибор АЧХИэлектротех

элементов и равления.

ЛитератуА.А. Эксперых характерА.А. Вавилов, дат, 1963. – 2


жима

ые и фазовые

пуск 16

И-102 для исхнических опрочих сист

ура риментальноеристик автоА.И. Солодо

252 с.

дакцию 4 июн

ЧХ

205

сследова-объектов, тем авто-

е опреде-оматиче-вников. –

ня 2012 г.



1Введение Внедрение энергосберегающих технологий в

современную осветительную технику является в настоящее время актуальной научно-технической задачей. Среди основных путей энергосбережения следует выделить

1. Применение более эффективных преобразо-вателей электрической энергии в световой поток, таких как светодиоды, газоразрядные лампы и т. д.

2. Управление яркостью излучателей в зави-симости от условий освещенности и времени су-ток.

Для дистанционного управления могут ис-пользоваться различные способы передачи сигна-лов. Типовыми способами являются передача сиг-налов по проводам питающей сети, радиоканалу и выделенному кабелю.

Наиболее выгодным экономически способом управления является передача управляющих сиг-налов непосредственно по питающим проводам.

Существует несколько методов передачи ин-формации по питающим проводам:

Хатеева Виктория Валерьевна – аспирант кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государст-венный университет; [email protected]

1. Передача высокочастотных кодированных сигналов.

2. Широтная модуляция полупериодов сете-вого напряжения в диапазоне малых начальных углов [1, 2].2

В первом случае за счет применения модуля-ции можно одновременно передавать более тысячи несущих в полосе шириной всего 30 МГц, обычно это 2–32 МГц. Передаваемые данные распределя-ются между поднесущими, которые затем модули-руются независимо друг от друга с учетом допус-тимого в канале соотношения сигнал-шум. Также частотный спектр легко подстраивается и адапти-руется к текущим условиям в канале. Однако дан-ный метод также имеет несколько недостатков. Необходимо все время измерять уровень сигнал-шум, также определяющий количество битов, ко-торые могут быть переданы в одной информаци-онной посылке. Во-вторых, в питающей сети мо-гут происходить различные скачки напряжения, а также возникать высокочастотные шумы. И для защиты от подобного рода помех необходимо ог-

Khateeva Victoria Valerevna – post-graduate student of automation and control department, South Ural State Uni-versity; [email protected]

УДК 621.316.72+621.316.5+004.9

УПРАВЛЕНИЕ ИСТОЧНИКАМИ ОСВЕЩЕНИЯ ПО ПРОВОДАМ ПИТАЮЩЕЙ СЕТИ ПОСРЕДСТВОМ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ПРОПУСКА ПОЛУПЕРИОДОВ СЕТЕВОГО НАПРЯЖЕНИЯ В.В. Хатеева

WIRE CONTROL OF LIGHTING SOURSES BY ALGORITHMIC PASSING OF VOLTAGE HALF-CYCLES V.V. Khateeva

Кодирование информации методом пропуска полупериодов сетевого напряженияприменяется для управления различными осветительными приборами, питающимисяот сети переменного напряжения. В данной статье описана суть данного метода, рассчи-таны энергетические потери при пропуске полупериода через разное число полных по-лупериодов, а также рассчитана эффективность вариантов кодирования передаваемойинформации.

Ключевые слова: кодирование информации, управление источниками света, передачаинформации, эффективность кодирования информации.

Information encoding by skipping voltage half-periods is used to control different light-ing equipment with AC power supply. The article describes the essence of this method, theenergy loss for half-cycle passing in different number of complete half-cycles is calculated, andthe efficiency of different data encoding options is rated.

Keywords: information encoding, light source control, information transfer, information en-coding efficiency.


Управление источниками освещения по проводам питающей сети посредством алгоритмического пропуска полупериодов сетевого напряжения


ромное количество синхронизирующих алгорит-мов.

При широтной модуляции полупериодов се-тевого напряжения в диапазоне малых началь-ных углов не добавляется никаких новых сигна-лов, а убирается часть полупериода и, соответ-ственно, наличие или отсутствие этой части по-лупериода означает либо 0, либо 1. При таком способе передачи управляющих сигналов нет необходимости в защите от высокочастотного шума, поскольку он отфильтровывается на этапе приема. Действующее напряжение сети практи-чески не изменяется за счет того, что временная задержка открытия ключа делается в начале по-лупериода, когда напряжение еще мало. Однако использование такого метода передачи инфор-мации требует применения специальной схемы электронного ключа [3], особенно для потреби-телей с емкостным характером входного сопро-тивления. Кроме того, существует широко рас-пространенный класс коммутирующих шкафов, где силовым элементом является тиристор, включающийся в момент перехода через ноль. В таких системах передача управления посредст-вом широтной модуляции не представляется возможной.

Именно поэтому был разработан новый спо-соб передачи информации по проводам питающей сети: метод, основанный на алгоритмическом про-пуске полупериодов сетевого напряжения.

Однократный пропуск полупериода сетевого напряжения является для большинства освети-тельных нагрузок с внутренними электронными преобразователями штатной ситуацией, поскольку электронные модули, как правило, содержат емко-стные накопители энергии, рассчитанные на такой режим работы [4].

Предлагаемый метод основывается на изме-нении последовательности чередования пропу-щенных полупериодов сетевого напряжения, кото-рая несет определенный объем информации. При-чем пропуски полупериодов сетевого напряжения сформированы так, чтобы уменьшение действую-щего значения сетевого напряжения составляло не более 10 %. Таким образом, питание всех уст-ройств от сети не вызовет перебоев и все элементы системы будут работать нормально.

1. Формирование метода кодирования информации Суть метода заключается в том, что информа-

цию несет количество полупериодов сетевого на-пряжения, расположенных между двумя пропу-щенными полупериодами.

Причем число пропущенных полупериодов не должно быть меньше определенного, поскольку в противном случае мы можем получить уменьше-ние действующего значения сетевого напряжения более чем на 10 %.

Минимальное количество полупериодов сетево-го напряжения, расположенных между двумя про-пущенными, определяется следующим образом [5].

Действующее значение напряжения сети вы-числяется по формуле:

2

0

1( )

TU u t dt

T . (1)

Для синусоидального сигнала действующее значение напряжения определяется как

2

UmU , (2)

где Um – амплитуда синусоидального сигнала. Поскольку действующее значение напряже-

ния не зависит от знака интегрируемого напряже-ния, действующее значение за полупериод опреде-ляется по формуле (2).

В случае если один из полупериодов напря-жения пропущен, действующее значение зависит от количества n рассматриваемых полупериодов (рис. 1).

Рис. 1. Напряжение из последовательности полупериодов с одним пропущенным

При этом период определения действующего

значения зависит от количества рассматриваемых полупериодов:

21 1

2 2

n Um Um nUn n .

Зависимость действующего значения напря-жения от количества рассматриваемых полупе-риодов с одним пропущенным представлена на рис. 2.

Отклонение действующего значения напря-жения от номинального на 10 % обеспечивается наличием между пропускаемыми полупериодами не менее 5 присутствующих полупериодов напря-жения сети.

Кодирование информации осуществляется количеством полупериодов сетевого напряжения между двумя пропущенными. При этом учитыва-ется минимальное количество полных полуперио-дов (5), не участвующих в кодировке. Для кодиро-вания удобно использовать шестнадцатеричные цифры. Так, цифра 0 кодируется как 5 полуперио-дов между двумя пропущенными, числу 1 соответ-ствует 6 полупериодов и т. д. Пропущенный полу-период является концом предыдущего информа-ционного отрезка и началом следующего.


В.В. Хатеева


2. Оценка эффективности кодирования информации Важное значение при передаче информации

приобретает система счисления, поскольку в ко-нечном счете это определяет длину информацион-ного сообщения и количество пропущенных полу-периодов. Анализ эффективности систем счисле-ния представлен в таблице на примере передачи числа 111111112 = 33334 = 3778 = FF16 = 25510.

Конечные результаты анализа показаны на рис. 3.

Анализ показывает, что наиболее эффектив-ной системой счисления при передаче информа-ции является 16-я система счисления.

На примере (рис. 4) показано, как кодируется сообщение – шестнадцатеричная посылка 03F.

Рис. 2. Зависимость действующего значения напряжения

от количества рассматриваемых полупериодов с одним пропущенным

Оценка эффективности кодирования информации

Система счисле-ния

Количество бит

Задействовано полупериодов для передачи (а)

Из них пропу-щенных полупе-

риодов (m)

Время, затрачен-ное на передачу

(секунд)

Критерий эффективности

10*a m 4-я 2 37 5 0,37 87 8-я 3 43 4 0,43 83

16-я 4 43 3 0,43 73 32-я 5 50 3 0,5 80 64-я 6 85 3 0,85 115 128-я 7 140 3 1,4 170 256-я 8 262 2 2,62 282

Рис. 3. Критерий эффективности кодирования информации


Управление источниками освещения по проводам питающей сети посредством алгоритмического пропуска полупериодов сетевого напряжения


Выводы Предложенный метод позволяет кодировать

информацию пропусками полупериодов сетевого напряжения и может использоваться в различных системах передачи информации по проводам пи-тающей сети, допускающих единичные пропуски питающего напряжения, силовые элементы в ко-торых коммутируются при переходе сетевого на-пряжения через 0.

Предложенная методика эффективности при-меняемой системы кодирования информации по-зволяет сформировать посылку, оптимальную по длине и количеству пропущенных полупериодов.


1. Вставская, Е.В. Способ передачи информа-ции по питающей сети и его применение в по-строении систем автоматизированного управле-ния наружным освещением / Е.В. Вставская, Е.В. Костарев // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компь-ютерные технологии, управление, радиоэлектро-ника». – 2010. – Вып. 13. – № 2 (219). – С. 81–85.

2. Построение систем передачи информации по проводам питающей сети / Е.В. Вставская,

Т.А. Барбасова, Е.В. Костарев, В.И. Константи-нов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2011. – Вып. 14. – № 23 (240). – С. 60–64.

3. Выбор оптимального режима работы све-тодиодных излучателей / В.И. Константинов, Е.В. Вставская, Т.А. Барбасова, В.О. Волков // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные техно-логии, управление, радиоэлектроника». – 2010. – Вып. 11. – № 2 (178). – С. 46–51.

4. Автоматизированные системы управле-ния энергоэффективным освещением: моногр. / Л.С. Казаринов, Д.А. Шнайдер, Т.А. Барбасова и др.; под ред. Л.С. Казаринова. – Челябинск: Из-дат. центр ЮУрГУ: Издатель Т. Лурье, 2011. – 208 с.

5. Вставская Е.В. Улучшение характеристик электронного балласта для газоразрядных ламп с частотным управлением мощностью / Е.В. Вставская, А.Ю. Вставский, В.И. Констан-тинов, В.В. Хатеева // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радио-электроника». – 2010. – Вып. 12. – № 22 (198). – С. 66–69.


Рис. 4. Пример кодировки шестнадцатеричной посылки 03F рассматриваемым методом



1Вопросы энергетической безопасности и эф-фективности актуальны в современном обществе и потому привлекают внимание специалистов во многих странах мира. В частности, принятие Фе-дерального закона от 23.11.2009 № 261-ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетиче-ской эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» ознаменовало новый этап государст-венной политики России в области энергосбере-жения. За принятием закона последовал выпуск большого количества нормативно-правовых ак-тов, регистрация саморегулируемых организаций в области энергоаудита. В 2010 г. была принята Государственная программа энергосбережения. Итогом стала консолидация указанных мер в рамках единого термина «энергоменеджмент». Одним из последних событий мирового значения стало появление в 2011 г. международного стан-дарта ISO 50001:2011 «Система энергетического менеджмента – Требования с руководством по эксплуатации», содержащего предписания к ор-ганизациям и предприятиям, целью которых яв-ляется повышение энергетической эффективно-сти [1].

Абдуллин Вильдан Вильданович – аспирант кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государст-венный университет; [email protected]

Несмотря на то что понятие «энергетический менеджмент» подразумевает прежде всего ком-плекс управленческих решений и организацион-ных мероприятий, нужно понимать, что энергоме-неджмент связан с инновациями и предполагает техническую модернизацию. В частности, требу-ется проведение внутреннего производственного учета таким образом, чтобы энергозатраты груп-пировались по местам их возникновения, по внут-ренним потребителям, а также по видам работ и по носителям затрат. Следующий шаг – внедрение автоматизированной системы диспетчерского управления, обеспечивающей оперативный кон-троль и регулирование, при помощи которых дос-тигается требуемый уровень энергетической безо-пасности и эффективности [1].2

Одной из основных проблем в построении системы автоматизированного энергоменеджмента является отсутствие коммуникационной инфра-структуры, позволяющей в режиме реального вре-мени осуществлять телеметрию и телеуправление распределенными системами. Таким образом, важным вопросом является поиск беспроводной среды передачи данных, обладающей высокой надежностью при низкой стоимости оборудования

Abdullin Vildan Vildanovich – post-graduate student of Automation and Сontrol department, South Ural State Uni-versity; [email protected]

УДК 681.518, 621.396.99

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕЙ СТАНДАРТА WIRELESSHART В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ЭНЕРГОМЕНЕДЖЕМЕНТАВ.В. Абдуллин

WIRELESSHART NETWORKS APPLICATION TO THE AUTOMATED ENERGY MANAGEMENT SYSTEMS V.V. Abdullin

Рассматривается техническая возможность применения коммуникационного стан-дарта WirelessHART для организации беспроводной связи в распределенных сетях ав-томатизированных систем энергетического менеджмента зданий. На основе анализа ре-зультатов экспериментов сделаны основные выводы и сформулирован ряд ограниче-ний в применении стандарта WirelessHART в указанных системах.

Ключевые слова: энергетический менеджмент, беспроводная связь, беспроводные сен-сорные сети, WirelessHART, автоматизация зданий.

A technical capability of WirelessHART communication standard application is consi-dered, in order to organize digital wireless communication to the distributed networks of au-tomated energy management systems of buildings. The final conclusions were made on the ba-sis of experiments results, along with definition of restrictions of using WirelessHART in suchsystems.

Keywords: energy management, wireless communication, wireless sensor networks, Wireles-sHART, building automation.


Применение сетей стандарта WirelessHART в системах автоматизированного энергоменеджемента


[2]. Следует заметить, данный вопрос актуален при проведении энергетического менеджмента не только промышленных предприятий, но и учреж-дений различного профиля.

Нами было проведено экспериментальное ис-следование работы оборудования стандарта Wire-lessHART для определения принципиальной воз-можности построения систем автоматизированно-го энергоменеджмента жилых и административ-ных зданий. Это связано с распространенным по-ниманием энергетического менеджмента в отно-шении промышленных предприятий и, как следст-вие, недостаточным вниманием к энергетическому менеджменту в учреждениях и жилищных управ-ляющих компаниях. Исследования проводились с использованием полунатурных устройств, состоя-щих из серийно выпускаемых модулей связи стан-дарта WirelessHART и программного обеспечения собственного производства.

Использование беспроводных сенсорных се-тей (БСС) является перспективным направлением. БСС обеспечивают дуплексную связь в радиусе 10–70 м со скоростью передачи 250 кбит/с. Их ключевой особенностью является поддержка мно-гократных ретрансляций, существенно увеличи-вающих радиус распространения сети [2]. При отсутствии проводной инфраструктуры при по-мощи БСС возможно быстро и с минимальными затратами на коммуникации построить сеть пере-дачи данных.

Выбор стандарта объясняется рядом преиму-ществ, делающих WirelessHART оптимальным ва-риантом для построения систем автоматизирован-ного энергоменеджмента. В первую очередь WirelessHART – промышленный стандарт, ориен-тированный на высокую важность передаваемых данных, жесткие требования к задержкам и досто-верности передаваемой информации, помехозащи-щенность и помехоустойчивость, а также на высо-кую степень «выживаемости» с поэтапной деграда-цией системы в случаях отказа оборудования.

Так, арбитраж доступа к сети реализован по-средством механизма множественного доступа с временным разделением (TDMA), который обес-печивает гарантированное время задержки переда-чи сообщения, что позволяет использовать Wire-lessHART в системах с жестким реальным време-нем [2, 3].

Кроме того, WirelessHART использует меха-низм быстрого переключения между каналами (аналог технологии расширения спектра посредст-вом быстрой перестройки частот, FHSS), что су-щественно повышает защищенность и надежность передачи данных. Таким образом, гарантируется надежность по обмену информацией, связанной непосредственно с управлением [4].

Прежде всего нами была установлена допус-тимая для устойчивой работы радиосети взаимная удаленность сетевых узлов. Значительно более высокий коэффициент затухания в железобетоне в

сравнении с затуханием в воздухе приводит к то-му, что в зданиях с небольшими помещениями (линейные размеры не более 5–7 м) ключевым фактором является не расстояние между узлами, а количество стен и перекрытий, а также материал стен и перекрытий. К примеру, в панельных домах 97-й серии устойчивая радиосвязь обеспечивается только через 1 стену или 1 межэтажное перекры-тие, в то время как при прохождении сигнала через стены из шлакоблока наблюдается значительно меньшее затухание.

Также были измерены временные параметры: – задержки в прохождении информации, т. е.

время, требуемое на квитированную передачу ин-формации от источника к получателю посредством некоторого количества ретрансляций;

– время присоединения, т. е. время, требуемое для присоединения к сети узла, находящегося на расстоянии от координатора.

По результатам проделанных экспериментов были сделаны следующие выводы:

1) с ростом числа ретрансляций непременно растет время доставки сообщения от отправителя к получателю, при 10 ретрансляциях задержка мо-жет достигать значения в 35–90 с;

2) при увеличении числа ретрансляций в ре-зультате роста радиуса сети увеличивается время присоединения, его значение при 10 ретрансляци-ях может достигать 23 ч.

Указанные особенности работы сети главным образом обусловлены энергосберегающим режи-мом работы сети WirelessHART, который подра-зумевает нахождение узлов сети в режиме сна до 99 % времени рабочего цикла. Увеличение перио-да активности в целом окажет положительное влияние на динамику работы сети, однако это при-ведет также к увеличению энергопотребления, что негативно повлияет на автономность устройств с батарейным питанием (особенно в устройствах, находящихся в непосредственной близости от шлюза). Выходом из данной ситуации может по-служить внедрение в систему с автономным бата-рейным питанием группы узлов с сетевым элек-тропитанием, осуществляющих магистральную маршрутизацию данных. Альтернативным реше-нием проблемы являются оптимизация системы маршрутизации в сети и внедрение системы аль-тернативных маршрутов, позволяющих уравнять нагрузку на расположенные в различных частях сети узлы. Также требуется оптимизировать топо-логию сети таким образом, чтобы минимизировать количество ретрансляций в сети. Следует заме-тить, данная проблема касается только систем, имеющих автономное батарейное питание каждого оконечного устройства (узла).

Учитывая вышеизложенное, считаем приме-нение беспроводных сенсорных сетей в системах автоматизированного энергоменеджмента зданий возможным и целесообразным при условии кор-


В.В. Абдуллин


ректного проектирования топологии и достаточ-ной плотности расположения узлов.


1. ISO/DIS 50001:2011. Energy management systems – Requirements with guidance for use. – Ge-neva: International Organization for Standardization, 2010. – 29 с.

2. Абдуллин, В.В. Применение беспроводных сенсорных сетей для систем телеуправления и телеметрии инженерных объектов социальной инфраструктуры / В.В. Абдуллин // Системы

управления в информационных технологиях: сб. – Челябинск: Издат. центр ЮУрГУ, 2011. – C. 6–13.

3. Широкополосные беспроводные сети пере-дачи информации / В.М. Вишневский, А.И. Ляхов, С.Л. Портной, И.В. Шахнович. – М.: Техносфера, 2005. – 591 с.

4. Younis, O. An architecture for robust sensor network communications / O. Younis, S. Fahmy, P. Santi // International Journal of distributed sensor networks. – 2005. – Vol. 1. – Issues 3–4. – P. 305–327.




1Введение В настоящее время задача 3D-реконструкции

в реальном времени имеет множество решений [1]. Однако развитие робототехники как науки и появ-ление современных портативных устройств, по-строенных на архитектуре ARM, привели к необ-ходимости в решении задач компьютерного зрения на процессорах с низким энергопотреблением и, соответственно, меньшей производительностью. Задача 3D-реконструкции предполагает высокую алгоритмическую сложность вычислений, связан-ную с попиксельной переработкой кадров с двух видеопотоков, сравнение величин яркости в неко-торой окрестности точки изображения.

Согласно [2], существует 3 наиболее распро-страненных алгоритма 3D-реконструкции с ис-пользованием стереопары: локальный, полугло-бальный и глобальный – и около 15 способов рас-чета «цен совпадения» [3], используемых в этих методах. В данной статье описывается локальный метод, так как, согласно [2], полуглобальные мето-ды [4] выполняются на 14 % дольше, а глобальные – (graph cuts) – на 50 %.

Аргутин Александр Вячеславович – аспирант кафед-ры электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет; alex.argutin@ gmail.com

Алгоритмы 3D-реконструкции и анализ их эффективности Локальный метод [5] представляет собой ме-

тод «скользящего окна», сканирующего изображе-ния с левой и правой камеры и ставящего в соот-ветствие окну ω Є L с центром в точке (хi, yj) окно ω' Є R с центром в точке (хk, yj), где L, R – про-странства левого и правого изображений. Для каж-дой пары окон вычисляется значение «цены совпа-дения», в дальнейшем минимизируемое для всех возможных значений disparity (далее – величины рассогласования). Сложность алгоритма «скользя-щего окна» – O(N*D*W), где N – количество точек в исходном изображении; D – максимальная вели-чина сдвига левого изображения относительно правого, или величина максимального рассогласо-вания, W – количество точек, охватываемых сколь-зящим окном.2

Оптимизация локального алгоритма может быть выполнена за счет уменьшения одного из параметров – N, D или W, что приведет к следую-щим последствиям: уменьшение N снизит разре-шение получаемой карты глубины и вызовет эф-

Argutin Alexander Vyacheslavovich – post-graduate stu-dent of Electronic Computers Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.021

АНАЛИЗ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ АЛГОРИТМОВ 3D-РЕКОНСТРУКЦИИ С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ ИХ ПРИМЕНИМОСТИ НА ПРОЦЕССОРАХ С НИЗКИМ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ А.В. Аргутин

THE ANALYSIS OF PERFORMANCE AND COMPUTING COMPLEXITY OF 3D-RECONSTRACTION ALGORITHMS IN TERMS OF THEIR APPLICABILITY ON LOW POWER CONSUMPTION PROCESSORS A.V. Argutin

Рассматриваются алгоритмы 3D-реконструкции и их применимость для решениязадач компьютерного зрения на процессорах с низким энергопотреблением. Проведен-ный анализ быстродействия и вычислительной сложности алгоритмов позволяет опре-делить их преимущества и сделать оптимальный выбор в зависимости от условий ихреализации.

Ключевые слова: компьютерное зрение, 3D-реконструкция, алгоритмы.

3D-reconstraction algorithms and their applicability for computer vision problems solu-tion on low power consumption processors are considered. The analysis of performance andcomputing complexity of 3D-reconstraction algorithms allows to determine their preferencesand to make optimal choice depending on implementation conditions.

Keywords: computer vision, 3D-reconstraction, algorithms.


А.В. Аргутин


фект либо понижающей качество дискретизации, либо урезания исходного фрагмента изображения. Уменьшение величины D уменьшит различаемое расстояние от камеры, так как величина рассогла-сования обратно пропорциональна квадрату рас-стояния от камеры до объекта. Уменьшение W приведет к снижению достоверности функции со-ответствия и увеличению количества ошибок по причине увеличения вероятности схожих окон. Наименьшая возможная величина W – это 1 пик-сель, однако в таком случае некоторые алгоритмы теряют возможность построения карты глубины.

Фактором, влияющим на быстродействие ал-горитма 3D-реконструкции не менее значительно, чем величины N, D и W, является скорость работы алгоритма, рассчитывающего «цены совпадения» (или степени схожести) окон ω и ω'. Сложность некоторых алгоритмов, а также оценка количества операций процессора, требуемых для их реализа-ции, приведены ниже.

AD [2] является алгоритмом с вырожденным окном (1 пиксель) и производит сравнение окон с помощью поиска наименьшей по модулю разности яркости пикселей в окнах ω и ω'. Таким образом, сложность алгоритма – O(1), так как N всегда рав-но 1, а количество затрачиваемых операций на-прямую зависит от способа реализации функции abs. Функция расчета «цен совпадения» [2], мини-мизация которой выполняется алгоритмом стерео-реконструкции, приведена ниже:

СAD(p, d)=|IL(p) – IR(p – d)|, где p – вектор ко-ординат пикселя [х y]; d – вектор величин рассо-гласования по осям координат Х и Y; IR и IL – функции интенсивности цвета левого и правого изображений от вектора координат.

Для расчета «цены совпадения» при исполь-зовании высокопроизводительной функции расче-та абсолютной величины [6] потребуется выпол-нить: 2 операции чтения из памяти, 2 операции вычитания, 1 операцию сложения, 1 операцию по-битового исключающего ИЛИ (XOR), 15 операций сдвига, 2 операции присваивания, что в сумме дает 23 инструкции процессора. Несмотря на высокие показатели скорости работы, AD-алгоритм дает карту глубины очень низкого качества с большим количеством ошибок, из-за чего его использование в промышленности невозможно.

Алгоритмы SAD [5] и SSD [7] основываются на принципе работы алгоритма AD, но используют невырожденное окно и за счет этого получают бо-лее высокое (относительно AD) качество карты глубины. Размер используемого окна подбирается экспериментально, поскольку увеличение количе-ства пикселей повышает количество шума в тести-руемом окне, а уменьшение снижает количество информации, содержащейся в окне. Формулы рас-чета «цен совпадения» для алгоритмов SAD и SSD приведены ниже:

СSAD(p, d) = Σ |IL(q) – IR (q – d)|, где q Є Np, Np – окрестность пикселя p;

СSSD(p, d) = Σ (IL(q) – IR (q – d))2, где q Є Np, Np – окрестность пикселя p.

Для расчета «цены совпадения» потребуется выполнить: 2 * N операции чтения из памяти, 2 * N операции вычитания; в случае SAD: N *(15 опера-ций сдвига + 1 операцию сложения + 1 операцию побитового исключающего ИЛИ (XOR)); в случае SSD: N * (1 операцию умножения, приравнивае-мую к 31 операции сдвига и 32 операциям сложе-ния). В сумме, при расчете «цен совпадения» ме-тодом SAD с размером окна, равным 9 * 7 (для удобства сравнения с последующими методами), будет выполнено 9 * 7 * (2 + 2 + 15 + 1 + 1) = 1323 инструкции процессора, а при расчете методом SSD 9 * 7 * (2 + 2 + 31 + 32) = 4221 инструкция.

Метод Census [8] относится к группе непара-метрических методов, так как основывается не на яркости пикселя непосредственно, а на локальном порядке следования яркостей пикселей. Зачастую реализация этого метода предполагает предподго-товку изображений, называемую трансформацией или фильтрованием. Метод выполняется в 2 этапа. На первом этапе каждое изображение преобразу-ется в census-матрицу. Каждый пиксель этой мат-рицы есть битовая маска, i-й бит которой единич-ный, если яркость i-го пикселя в окне ω выше яр-кости пикселя в центре окна. Сложность алгорит-ма получения величины census линейна, O(N), где N – количество пикселей в окне ω, так как каждый пиксель в окне сравнивается по яркости с цен-тральным пикселем окна лишь однажды. Формула вычисления «цены совпадения» приведена ниже.

f(p, q) = {1, I(q) > I(p), где I(p) – яркость пик-селя в точке p изображения,

0, I(q) > I(p) census(p) = || f(p, q), где p, q Є ω. Одна из возможных реализаций на языке C

расчета величины census приведена ниже:

uchar ctr = I[x][y]; uchar census = ((I[y-1][x-1]>ctr)<<7) | ((I[x][y-1]>ctr)<<6) | ((I[x+1][y-1]>ctr)<<5) | ((I[x-1] [y]>ctr)<<4) | ((I[x+1][y]> ctr)<<3) | ((I[x-1][y+1]>ctr)<<2) | ((I[x][y+1]>ctr)<<1) | ((I[x+1][y+1]>ctr));

Таким образом, для выполнения предподго-товки одной пары пикселей с левого и правого изображения необходимо выполнить: N операций чтения из памяти, N * (N – 1)/2 операций сдвига, N операций сравнения, N – 1 операций побитового ИЛИ, 2 операции присваивания.

На размеры окна ω накладываются архитек-турные ограничения, связанные с моделью опера-тивной памяти. Количество бит в census должно быть максимально близко к кратному 8. Для окна размером 9 * 7 (census длиной 62 бита), на расчет величины census для двух пикселей (левого и пра-вого изображений) потребуется: 2 * (2 + 63 * 3 – –1 + 63 * (63 – 1)/2) = 4286 инструкций процессора.


Анализ быстродействия и вычислительной сложности алгоритмов 3D-реконструкции с точки зрения их применимости на процессорах с низким энергопотреблением


Вторым этапом является подсчет расстояния Хемминга [9] между величинами census (в отличие от AD, где используется абсолютная величина раз-ности). Из множества алгоритмов для архитектуры ARM при использовании окна 9 * 7 более подхо-дит реализация popcount_2, не использующая 64-битного умножения [10]. Для вычисления расстоя-ния Хемминга требуется выполнить: 63 операции сдвига, 5 операций побитового И, 5 операций сло-жения, 1 операцию вычитания, 6 операций при-сваивания. Таким образом, суммарное количество инструкций процессора, требуемое на расчет «це-ны совпадения» по алгоритму Census, равно 4286 + (63 + 5 + 5 + 1 + 6) = 4366.

В данной статье не приводится анализ мето-дов NCC, Z-(SAD, SAD, NCC), BT [11], Rank [12] и MI [2], как более сложных и, соответственно, бо-лее медленных, чем перечисленные выше.

Заключение Подводя итог, можно выделить метод SAD как

наиболее быстрый из приведенных, однако, со-гласно [1], даже оптимизированные алгоритмы SAD и SSD не дают такой точности, как Census. Реализация алгоритма предподготовки для Census во многом определяет вычислительные затраты, поэтому может быть предпринята попытка опти-мизации способа расчета величины census и/или способа накопления и сравнения битов, описы-вающих относительную яркость пикселей в окне ω, однако на текущем этапе его использование за-труднительно ввиду чрезмерного количества тре-буемых операций.


1. The Middlebury Stereo Vision Page, an evalu-ation of dense two-frame stereo algorithms. – http://vision.middlebury.edu/stereo/eval/.

2. Hirschmüller, H. Evaluation of Stereo Match-ing Costs on Images with Radiometric Differences / H. Hirschmüller, D. Scharstein // IEEE Transactions

on pattern analysis and machine intelligence. – 2008. – V. 31, № 9. – P. 1582–1599.

3. Hirschmüller, H., Evaluation of Cost Func-tions for Stereo Matching / H. Hirschmüller, D. Scharstein // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2007. – V. 1. – P. 1–8.

4. Hirschmüller, H., Accurate and Effcient Ste-reo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information / H. Hirschmüller // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2005. – V. 2. – P. 807–814.

5. Cevahir, C. Efficient Edge-Preserving Stereo Matching / C. Cevahir, A.A. Alatan // IEEE Interna-tional Conference on Computer Vision Workshops ICCV 2011 Workshops, Barcelona, Spain, November 6–13, 2011. – 2011. – P. 696–699.

6. Optimized abs function. – http://www.strchr. com/optimized_abs_function

7. Ambrosch, K. Accurate hardware-based ste-reo vision / K. Ambrosch, W. Kubinger // Computer Vision and Image Understanding. – 2010. – V. 114, № 11. – P. 1303–1316.

8. Baik, Y.K., Fast Census Transform-based Stereo Algorithm using SSE2 / Y.K. Baik, J.H. Jo, K.M. Lee // The 12th Korea Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, Seoul National Uni-versity Computer Vision Lab., Seoul, Feb. – 2006. – 2006. – P. 305–309.

9. Блейхут, Р. Теория и практика кодов, кон-тролирующих ошибки / Р. Блейхут. – М.: Изд-во «Мир», 1986. – 576 с.

10. The popcount algorithm. – http://wiki.cs. pdx.edu/forge/popcount.html

11. Birchfield, S. A pixel dissimilarity measure that is insensitive to image sampling / S. Birchfield, C. To-masi // TPAMI. – 1998. – V. 20, № 4. – P. 401–406.

12. Zabih, R. Non-parametric Local Transforms for Computing Visual Correspondence / R. Zabih, W. John // Third European Conference on Computer Vision, Stockholm, Sweden, May 1994. – 1994. – P. 151–158.




1Введение Одним из эффективных инструментов при

решении задачи повышения качества управления распределением и потреблением энергоресурсов является моделирование режимов функциониро-вания систем энергоснабжения. Его преимущества проявляются как на этапе проектирования при оп-ределении оптимальных проектных параметров системы и ее структуры, так и при проведении реконфигурации системы с целью повышения ее эффективности, но уже с учетом накопленных ста-тистических данных по результатам эксплуатации. Поскольку модель создается для нахождения наи-более эффективных режимов работы системы, то параметры объектов модели должны удовлетво-рять требованиям энергоэффективности, которые могут составляться на основе энергетических пас-портов зданий, нормативной и технической доку-ментации [1, 2] и результатов энергоаудита систе-мы. Рассмотрим расчет параметров потребителей модели системы энергоэффективного теплоснаб-жения зданий.

Расчет параметров потребителей системы теплоснабжения Одним из основных аспектов энергоэффек-

тивного функционирования системы теплоснаб-жения является отпуск и потребление тепловой энергии в зависимости от погодных условий. В

Басалаев Александр Анатольевич – аспирант кафедры автоматики и управления, Южно-Уральский государст-венный университет; [email protected]

данной модели основной характеристикой окру-жающей среды выбрана фактическая температура наружного воздуха tН, поскольку ее колебания приводят к наиболее значительным изменениям потребляемого количества тепловой энергии. Со-гласно [1] тепловая энергия на отопление Q опре-деляется по формуле:

В Н( ),Q q V t t (1)

где q – удельное количество тепловой энергии, потребляемой на отопление; α – поправочный ко-эффициент, зависящий от расчетной температуры наружного воздуха; V – объем отапливаемого по-мещения; tВ – среднесуточная температура поме-щения.2

Из зависимостей, приведенных в [3], темпера-туру внутреннего воздуха tВ можно оценить по формуле:

СР НВ Н

Р Р

Р СР ВР

1n

tt t

t t

, (2)

где τСР = (t3 − t2) / 2 – фактическая средняя темпе-ратура теплоносителя; t3 и t2 – фактические темпе-ратуры подаваемого и возвращаемого теплоноси-телей; ∆tР = tВР – tНР – разность расчетных темпера-тур внутреннего и наружного воздуха; θР = (t3Р − t2Р) / 2 – расчетный температурный на-пор; t3Р и t2Р – расчетные температуры подаваемого и возвращаемого теплоносителей; n – постоянная, Basalaev Alexander Anatolievich – post-graduate student of Automation and Control Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 517.958:532.5; 697.1

МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОГО ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ ЗДАНИЙ А.А. Басалаев

MODEL OF ENERGY EFFICIENT HEATING FOR BUILDINGS A.A. Basalaev

Рассматривается построение модели системы энергоэффективного теплоснабже-ния зданий. Представлены основные зависимости параметров функционирования по-требителей в системе теплоснабжения для режимов без регулирования по температуренаружного воздуха и с регулированием температуры подаваемого в систему отопленияи возвращаемого из нее теплоносителя по температуре наружного воздуха.

Ключевые слова: теплоснабжение, моделирование.

This article describes the model of energy efficient heating for buildings. The main ma-thematical relations between parameters of consumers in heat supply system are shown formodes without regulation according to the outdoor temperature and with regulation of supplyand return heat carrier temperature according to the outdoor temperature.

Keywords: heat supply, simulation.


Модель системы энергоэффективного теплоснабжения зданий


зависящая от типа отопительных приборов и схе-мы подачи теплоносителя.

Согласно [4], t3Р и t2Р рассчитываются в зави-симости от tН. Таким образом, Q выражается через следующие параметры:

Н 3 2( , V, , , , )Q f q n t t t . (3)

Для эффективного функционирования систе-мы источник должен отпускать в сеть теплоноси-тель с температурой, рассчитываемой по проект-ному графику в зависимости от tН, а потребитель должен регулировать расход теплоносителя также в зависимости от tН. В сфере ЖКХ преобладают 2 схемы регулирования расхода теплоносителя по-требителями: поддержание температуры подавае-мого t3 и возвращаемого t2 теплоносителя по гра-фику в зависимости от tН. Параметры потребителя рассчитываются при решении следующей системы уравнений:

Н 3 2

1 1 2

3 3 2

3 1 П

1 ПКЛ

0 П0

21 2 Н 0 0 0

( ,V, , , , )

( )

( )

( ) ,

Q f q n t t tQ G t tQ G t tG G G

G GfG G

P P P G G s

(4)

где t1 – температура подаваемого теплоносителя, рассчитываемая по температурному графику источника с учетом теплопотерь при передаче теплоносителя; G1 – расход подаваемого тепло-носителя; G3 – расход теплоносителя в системе отопления здания; GП – часть возвращаемого теплоносителя из системы отопления, расходуе-

мого на подмес; G0 – максимальный расход по-даваемого из сети теплоносителя при GП = 0; s0 – проектное минимальное сопротивление сис-темы, рассчитанное при GП = 0; P1 и P2 – давле-ния в подающем и возвращающем трубопрово-дах на вводе здания; fКЛ – функция, отражающая зависимость расхода на вводе от расхода на подмес и определяемая расходной характери-стикой используемого клапана; ΔPН – функция, задающая зависимость перепада давлений, соз-даваемого циркуляционным насосом, от расхода теплоносителя, проходящего через данный на-сос; GП0 – максимальный расход на подмес при G = 0, получаемый из уравнения:

2Н П0 П0 0( ) P G G s . (5)

В случае поддержания температуры возвра-щаемого теплоносителя t2 за счет подмеса тепло-носителя из возвращающего трубопровода в по-дающий t2 = f(tН) неизвестными параметрами яв-ляются Q, t1, t3, G1, G3, GП. В случае поддержания температуры подаваемого в систему отопления теплоносителя t3 за счет подмеса теплоносителя из возвращающего трубопровода в подающий t3 = f(tН) неизвестными параметрами являются Q, t1, t2, G1, G3, GП. Также в сети могут существо-вать потребители без регулирования по tН с из-меняемым вручную расходом G1, для которых неизвестными параметрами являются Q, t1, t2, t3, G3, GП.

Заключение С использованием методики, описанной в

работе [5], в среде VisSim была разработана мо-дель системы теплоснабжения комплекса зданий Южно-Уральского государственного университе-

Интерфейсная часть фрагмента модели системы теплоснабжения


А.А. Басалаев


та (см. рисунок). Система состоит из 3 групп се-тей теплоснабжения. Первая группа включает энергоцентр с 2 источниками в виде газопоршне-вых агрегатов, насосную станцию и 38 потреби-телей (10 потребителей с регулированием расхо-да теплоносителя в зависимости от температуры воздуха). Вторая группа состоит из источника (городской тепловой сети), насосной станции и 5 потребителей (2 потребителя с регулированием). Третья группа включает 2 источника (котельную с 3 котлами и газотурбинную станцию с 5 энерго-агрегатами), насосную станцию и 4 потребителя (1 потребитель с регулированием). Результаты моделирования показали, что построенная модель с достаточной для практического использования степенью точности отражает состояние системы теплоснабжения, что позволяет использовать эту модель для анализа энергоэффективности иссле-дуемого комплекса.

Литература 1. СП 41-101-95. Проектирование тепловых

пунктов. − М.: ГУП ЦПП, 1997. − 111 с. 2. Российская Федерация. Приказы. О тре-

бованиях энергетической эффективности зданий, строений, сооружений: утв. Приказом Минреги-онразвития РФ от 28.05.2010 г. № 262. − http://docs.kodeks.ru/document/902219249

3. Сапрыкин, И.М. О наладке и режимах систем отопления / И.М. Сапрыкин // Новости теплоснабжения. – 2008. – № 1 (89). – С. 44–46.

4. Апарцев, М.М. Наладка водяных систем централизованного теплоснабжения / М.М. Апар-цев. – М.: Энергоатомиздат, 1983. – 204 с.

5. Шишкин, М.В. Моделирование теплогид-равлических систем в среде Vissim / М.В. Шишкин, Д.А. Шнайдер // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компь-ютерные технологии, управление, радиоэлектро-ника». – 2004. – Вып. 3. − № 9 (38). – С. 120−123.




1Одной из основных задач, возникающих при разработке средств измерения с метрологическим самоконтролем, является выявление диагностиче-ского признака или признаков [1]. В случае тензо-метрического преобразователя давления такими признаками может быть изменение параметров выходного сигнала, например, значений частот собственных колебаний элементов конструкции преобразователя [2].

В сравнении с распространенными методами спектрального анализа сигналов, основанных на преобразовании Фурье, метод экспоненциального анализа Прони обладает рядом существенных пре-имуществ [3], в частности, отсутствует принципи-альное ограничение на разрешение по частоте. Соответственно, метод Прони хорошо подходит для анализа коротких сигналов с высоким коэф-фициентом затухания, а также позволяет сущест-венно повысить точность оценки значений частот, присутствующих в сигнале, что играет важную роль при использовании этих значений в диагно-стике состояния преобразователя.

Бушуев Олег Юрьевич – аспирант кафедры информа-ционно-измерительной техники, Южно-Уральский го-сударственный университет; [email protected]

Задача применения метода Прони для анализа выходных сигналов преобразователей давления может быть сформулирована следующим образом: необходимо оценить значения частот в выходном сигнале преобразователя с точностью, достаточ-ной для того, чтобы проводить диагностику сенсо-ра по изменению значения частоты. Предвари-тельное моделирование показало, что значения частот необходимо определять с точностью до третьего знака (0,1 %). 2

Для решения данной задачи необходимо ис-следовать пределы точности, с которой метод Прони позволяет оценивать частоты, содержащие-ся в сигнале отклика тензопреобразователя в зави-симости от параметров сигнала (уровня сиг-нал/шум, частоты дискретизации, количества час-тот в сигнале, взаимной близости частот) и пара-метров самого метода (количества анализируемых отсчетов, порядка модели и предполагаемого чис-ла частот, других параметров, введенных для уменьшения влияния шума).

Стандартная процедура Прони предполагает следующие основные этапы [4]:

Bushuev Oleg Yurievich – post-graduate student of Infor-mation and Measurement Technology Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.5.015.33, 681.5.015.87

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ПРОНИ ДЛЯ АНАЛИЗА ВЫХОДНЫХ СИГНАЛОВ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ДАВЛЕНИЯ О.Ю. Бушуев

USE OF PRONY’S METHOD WHEN ANALYZING THE SIGNAL OF A PRESSURE TRANSDUCER O.Yu. Bushuev

Рассматривается задача оценки частотной характеристики преобразователей дав-ления путем спектрального анализа их выходных сигналов методом Прони. Указаныпараметры метода, влияющие на точность оценки, и предложены способы улучшенияработоспособности метода для анализа зашумленных сигналов. Приведена формула длярасчета оптимальной частоты дискретизации анализируемого сигнала. Повышениеточности оценки показано на примере.

Ключевые слова: метод Прони, частота дискретизации, спектральный анализ, обра-ботка сигналов, диагностика неисправностей.

The paper deals with the task of a pressure transducer frequency response assessing bymeans of spectral analysis. Parameters that influence upon the performance of Prony’s me-thod when analyzing pressure transducer output signal are considered. A formula for calcu-lating an optimal sampling rate is presented. An example of improving the performance of themethod is presented.

Keywords: Prony’s method, sampling rate, spectral analysis, signal processing, fault detec-tion.


О.Ю. Бушуев


1. Определение параметров (коэффициентов) линейного предсказания, с помощью которых осуществляется подгонка имеющихся данных.

2. Формирование из найденных коэффици-ентов линейного предсказания характеристическо-го полинома и определение его корней.

3. Оценка по корням полинома частот и ко-эффициентов затухания синусоид для каждого экспоненциального члена.

4. Оценка амплитуд экспонент и начальных фаз синусоид путем решения системы линейных уравнений (если эти оценки необходимы).

Для упрощения идентификации экспоненци-альных сигналов на фоне шума и улучшения точ-ности оценок затухания и частоты применяют сле-дующие приемы:

1. Выбор завышенного порядка модели сиг-нала (количества экспонент).

2. Разложение матриц Тёплица, участвую-щих в вычислениях коэффициентов, по сингуляр-ным числам.

3. Использование коэффициентов и нулей полинома линейного предсказания вперед и назад.

В методе присутствует ряд параметров, зна-чения которых влияют на точность определения частоты. Соответственно, необходимо исследова-ние влияния данных параметров на точность мето-да и, если это возможно, предложить алгоритм подбора их оптимальных значений.

Параметры метода таковы: 1. Количество анализируемых отсчетов N. В

принципе может быть как минимум в два раза больше числа экспонент в сигнале (в случае зату-хающих синусоид на каждую частоту приходится по две комплексно сопряженные экспоненты). Ве-роятно, увеличение количества отсчетов улучшает результат.

2. Порядок модели p и предполагаемое число q экспонент. Для случая сигнала без шума лучшим является точное указание количества экспонент. В случае наличия шума полезным является завы-шенное значение p. Это добавляет дополнитель-ные ложные корни, не связанные с частотами сиг-нала, но в то же время дает более точные оценки имеющихся реальных частот. Предполагаемое число экспонент используется при сингулярном разложении матрицы Тёплица для улучшения век-тора данных и уменьшения влияния шума.

3. Другие параметры, вводимые для устра-нения шума. В качестве примера может служить «радиус зоны обнаружения», введенный в [5], свя-занный с отделением реальных и ложных корней полинома при использовании коэффициентов ли-нейного предсказания вперед и назад.

Помимо параметров самого метода, на точ-ность оценки оказывают влияние параметры сиг-

нала, такие как уровень шума, количество синусо-ид, их взаимная близость и т. п. Параметры сигна-ла таковы:

1. Частота дискретизации Fs сигнала. В принципе этот параметр можно регулировать. Скорее этот параметр относится к параметрам об-работки сигнала, но, так или иначе, он все же свя-зан с отсчетами, которые только затем подверга-ются обработке методом Прони. Частота дискре-тизации влияет на вычисление частоты и коэффи-циента затухания, так как входит в качестве раз-мерного коэффициента в расчетные формулы. В работе [6] предложен алгоритм вычисления опти-мальной частоты дискретизации для n частот.

2. Отношение сигнал/шум SNR. Определяет-ся как отношение полезного сигнала к уровню шума. В случае модельного сигнала его вычисле-ние не представляет особенных трудностей. В слу-чае реального сигнала необходимо дополнительно предлагать методику оценки данного соотноше-ния. Предлагается в качестве SNR выбрать сле-дующую величину [5]:

SNR=10*log10(sum(S.^2)/(sigma*sigma*N)), где S – значения отсчетов полезной части сигнала; sigma – среднеквадратическое отклонение (СКО) шума; N – количество отсчетов. Лучше, если зна-чение SNR будет рассчитано для каждого обраба-тываемого отрезка сигнала.

3. Количество L синусоид, присутствующих в сигнале. Им соответствует 2*L экспонент. Этим числом определяется порядок модели. В случае реального сигнала, как правило, неизвестно.

4. Взаимная близость синусоид f = |f1 – f2| или f = |f1 – f2|/f1.

В качестве примера того, как частота дискре-тизации сигнала может влиять на точность оценки частоты, на рисунке приведены восстановленные и смоделированные зашумленные сигналы, содер-жащие три частоты. Из рисунка видно, что наи-лучшее восстановление сигнала получается при частоте дискретизации, близкой к оптимальной (в данном случае – 3800 Гц).

Оптимальную частоту дискретизации сигнала для улучшения оценки при спектральном анализе методом Прони в случае n частот f1 < f2 < … < fn можно вычислить по формуле

2

1

1

4

(2 1)

n

kk

n

kk

fFs n

k f

.

Дополнительное улучшение работоспособно-сти метода Прони может дать использование ме-тодики разделения сигнала на частотные зоны с помощью вейвлет-преобразования или полосовой фильтрации.


Применение метода Прони для анализа выходных сигналов преобразователей давления


Литература 1. Тайманов, Р.Е. Метрологический само-

контроль датчиков / Р.Е. Тайманов, К.В. Сапож-никова // Датчики и системы. – 2011. – № 2. – С. 58–66.

2. Бушуев, О.Ю. Исследование динамической характеристики тензопреобразователя давления с целью диагностики его состояния / О.Ю. Бушуев, А.С. Семенов, А.О. Чернявский // Датчики и системы. – 2011. – № 4. – С. 21–24.

3. Steedly, W.M. Statistical Analysis of TLS-Based Prony Techniques / W.M. Steedly, C.J. Ying, R.L. Moses // Automatica. Special Issue on Statis-tical Signal Processing and Control. – 1994. – P. 115–129.

4. Марпл-мл., С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл-мл. – М.: Мир, 1990. – 584 c.

5. Шестаков, А.Л. Оценка несущей частоты случайной последовательности импульсов мето-дом Прони / А.Л. Шестаков, А.С. Семенов, О.Л. Ибряева // Вестник ЮУрГУ. Серия «Мате-матическое моделирование и программирование». – 2009. – Вып. 3. – № 17 (150). – С. 106–115.

6. Bushuev, O. Choosing an optimal sampling rate to improve the performance of signal analysis by Prony's method / O.Yu. Bushuev, O.L. Ibryaeva // Proceedings of the 35th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), Prague, Czech Republic. – 2012. – July 3–4.


а)

б)

Зашумленный сигнал (сплошная линия) и его реконструкция (штриховая): а) при частоте дискретизации 2900 Гц;

б) при частоте дискретизации 3800 Гц



1Введение Учитывая возрастающие потребности пред-

приятий в приборах для проверки метрологиче-ских характеристик радиоэлектронной аппарату-ры, средств связи и измерительных приборов, актуальным является создание недорогих калиб-раторов переменного напряжения, обеспечиваю-щих поверку вольтметров класса точности 0,1 и ниже.

На сегодняшний момент на российском рын-ке используют как отечественные калибраторы переменного напряжения и тока («ПАРМА», г. Санкт-Петербург, трехфазный калибратор пере-менного напряжения и тока «Ресурс-К2», г. Пен-за, а также «Энергомонитор 3.1К», г. Санкт-Петербург), так и зарубежного производства (Fluke 6100A, Fluke 6101A, Transmille 2000 и 3000 серии). Стоимость таких приборов превышает 300 тыс. рублей, а импортных – 1 млн рублей, в связи с этим на многих предприятиях испытыва-ется дефицит в высокоточном поверочном обору-довании.

В большинстве калибраторов переменного напряжения и тока импортного и отечественного производства используют для повышения точно-сти прецизионные компоненты, такие как:

Волович Георгий Иосифович – д-р техн. наук, профес-сор кафедры систем управления; Южно-Уральский го-сударственный университет; [email protected] Чухломин Иван Евгеньевич – аспирант кафедры cистем управления, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

цифроаналоговый преобразователь (ЦАП) с высокой разрядностью порядка N = 18–20 разря-дов, минимальной интегральной и дифференци-альной нелинейностью, малым уровнем шумов;

прецизионный источник опорного напря-жения (ИОН);

усилитель мощности с малым коэффици-ентом нелинейных искажений, малым уровнем шумов;

трансформатор с максимальным КПД, большой магнитной проницаемостью и минималь-ными удельными потерями в магнитопроводе.

При этом обратная связь по напряжению для повышения точности не используется.

В данной работе рассматривается возмож-ность создания калибратора переменного напря-жения с использованием системы управления ка-либратором с обратной связью по напряжению для повышения его точности.

При построении такой системы возможны как минимум два способа формирования сигнала ошибки:2

как разности действующих значений за-данного напряжения и напряжения обратной связи (регулирование по действующему значению на-пряжения);

Volovich George Iosihfovich – Doctor of Science (Engineering), Professor of Control Systems Department, South Ural State University; [email protected] Chukhlomin Ivan Evgenievich – post-graduate student of Control Systems Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 681.513

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ КАЛИБРАТОРА ПЕРЕМЕННОГО НАПРЯЖЕНИЯ ПОВЫШЕННОЙ ТОЧНОСТИ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ Г.И. Волович, И.Е. Чухломин

PRINCIPLES OF THE CALIBRATOR FOR ALTERNATING AC VOLTAGE HIGH ACCURACY OF FEEDBACK G.I. Volovich, I.E. Chukhlomin

Сделан обзор промышленных калибраторов переменного напряжения, рассмотрених принцип действия. Предложены два новых варианта построения калибратора пере-менного напряжения повышенной точности с обратной связью.

Ключевые слова: измерительное оборудование, поверочное оборудование.

This article provides an overview of industrial AC voltage calibrators, the principle ofaction is considered. It is also proposed two new variants of the alternating AC voltage cali-brator with high accuracy of feedback.

Keywords: measuring instruments, calibration instruments.


Принципы построения калибратора переменного напряжения повышенной точности с обратной связью


как разности мгновенных значений этих напряжений (цифровая комбинированная система регулирования).

Первый из этих способов реализуется относи-тельно просто, но не гарантирует высокой точно-сти формирования выходного переменного напря-жения калибратора (низкого значения коэффици-ента гармоник).

Второй способ должен обеспечить лучшую форму выходной синусоиды, но предъявляет зна-чительно более высокие требования к динамике системы управления.

Регулирование по действующему значению напряжения Данный метод позволяет создать высокоточ-

ный калибратор переменного напряжения, с малой погрешностью действующего значения напряже-ния. Структурная схема калибратора с регулиро-ванием по действующему значению напряжения показана на рис. 1.

Система прямого цифрового синтеза (СПЦС, или DDS – Direct Digital Synthesis) – это метод, позволяющий получить аналоговый сигнал (сину-соидальный сигнал) за счет генерации временной последовательности цифровых отсчетов и их дальнейшего преобразования в аналоговую форму посредством ЦАП [1].

В систему прямого цифрового синтеза входит ЦАП, с точностью 1 ppm (10–6), или 0,0001 %, что позволяет генерировать высокоточный синусои-дальный сигнал.

Цифровой аттенюатор представляет собой умножающий ЦАП, у которого выходное напря-жение пропорционально входному коду и опорно-му напряжению.

Аналоговый фильтр нижних частот (ФНЧ An-ti-imaging) сглаживает выходной сигнал ЦАП, по-

давляя высшие гармоники. Усилитель мощности (УМ) представляет собой мощный операционный усилитель с малым коэффициентом нелинейных искажений и отрицательной обратной связью. Трансформатор напряжения масштабирует ампли-туду выходного сигнала усилителя мощности до нужного значения, необходимого для поверки средств измерений. ООС (отрицательная обратная связь) уменьшает нелинейные характеристики трансформатора. Делитель напряжения представ-ляет собой набор прецизионных сопротивлений, которые выполняют функцию согласования высо-ковольтной части калибратора с АЦП. Фильтр низ-ких частот, находящийся перед АЦП (ФНЧ Anti-aliasing), необходим для предотвращения наложе-ния частот в первой полосе зоны Найквиста [1].

Задача вычисления действующего значения напряжения сводится к определению среднеквад-ратического значения входного сигнала ( )u t , а

затем вычисления модуля [2]. Вычисленное действующее значение напря-

жения подается на сумматор, где из задающего ( )ZU t и действующего значения напряжения

( )U t вычисляется ошибка рассогласования ε( )t :

ε( ) ( ) ( )Zt U t U t . (1)

Установившаяся ошибка рассогласования оп-ределяется следующим выражением:

0

( )ε lim ε( ) lim 0

1 ( )Z

t s

s U stW s

, (2)

где W(s) – передаточная функция разомкнутого контура системы.

Для уменьшения статической ошибки исполь-зуется ПИ-регулятор.

Усиленный сигнал ошибки поступает на вход цифрового аттенюатора, где производится матема-тическая операция перемножения с сигналом

Рис. 1. Структурная схема калибратора с регулированием по действующему значению напряжения


Г.И. Волович, И.Е. Чухломин


СПЦС. Далее выходной сигнал подвергается сглаживанию фильтром нижних частот ФНЧ, а затем усилению с помощью УМ.

Цифровая комбинированная система регулирования Данный метод позволяет создать калибратор

переменного напряжения с высокой точностью формирования выходного переменного напряже-ния, а также обеспечивает лучшую форму выход-ной синусоиды. Структурная схема калибратора с цифровой комбинированной системой регулиро-вания показана на рис. 2.

Задающее значение напряжения UZ(t) пред-ставляет собой последовательность чисел генери-руемых СПЦС. Корректирующее устройство (КУ) необходимо для того, чтобы обеспечить необхо-димые показатели качества замкнутой системы регулирования. Компенсирующая связь по задаю-щему значению напряжения (КС) позволяет зна-чительно улучшить показатели качества замкну-той системы регулирования, в данном случае ми-нимизировать ошибку регулирования – e(t).

Z-изображение ошибки в замкнутой системе регулирования e(z) равно:

[1 ( ) ( )] ( )( )

1 ( ) ( )KC Z

KU

W z W z U ze z

W z W z

, (3)

где W(z) – передаточная функция непрерывной части регулирования; UZ(z) – задающее значение напряжения; WKC(z) – передаточная функция ком-пенсирующей связи; WKU(z) – передаточная функ-ция корректирующего устройства.

Из выражения (1) следует условие абсолют-ной инвариантности при e(z) = 0:

1( )

( )KCW zW z

. (4)

Использование комбинированного управле-ния позволяет снизить требования к основному

каналу и получить лучшие качественные показате-ли системы управления, достигаемые за счет час-тичной инвариантности [3].

Стоит также отметить, что с помощью цифро-вой обратной связи можно осуществлять парамет-рическую идентификацию динамических характе-ристик непрерывной части регулирования, т. е. подбирать оптимальные коэффициенты в компен-сирующей связи по задающему значению напря-жения.

При использовании прецизионных компонен-тов в цифровой комбинированной системе регули-рования, а также высокоточного ИОН, работаю-щего на эффекте Джозефсона, можно добиться, что данная разработка будет использоваться как первичный государственный эталон.

Заключение В данной работе рассматривались два воз-

можных варианта построения калибратора пере-менного напряжения повышенной точности с обратной связью. В зависимости от требований, предъявляемых к поверочному оборудованию, можно остановиться на одном из двух вариан-тов.


1. Мерфи, Е. Прямой цифровой синтез (DDS) в тестовом, измерительном и коммуникационном оборудовании / Е. Мерфи, К. Слэттери // Компо-ненты и технологии. – 2006. – № 4. – С. 45–51.

2. Волович, Г.И. Аналого-цифровое измерение переменного напряжения и теорема Котельнико-ва / Г.И. Волович // Компоненты и технологии. – 2010. – № 6. – С. 28–33.

3. Федоров, С.М. Комбинированное управле-ние в следящих системах с цифровыми вычисли-тельными машинами / С.М. Федоров // Теория ин-вариантности в системах автоматического управления. – М.: Наука, 1964. – С. 348–355.


Рис. 2. Структурная схема калибратора с цифровой комбинированной системой регулирования



Введение1 В настоящее время остро стоит проблема эф-

фективного использования и сбережения ресурсов. С распространением компьютеров и увеличением масштабов их использования растет и необходи-мость экономии электроэнергии. Так, например, вычислительный кластер ЮУрГУ «Infinity» обла-дает энергопотреблением 8,4 кВт · ч [1]. При ны-нешней рыночной цене на электроэнергию (~4 руб. / кВт · ч) получается, что час работы этой вычислительной системы обходится в 33,6 руб., сутки – 806 руб., год – 294 336 руб. Причем кла-стер «Infinity» обладает сравнительно скромной на сегодняшний день производительностью – 270 Gflops [1]. Производительность, отнесенная к энергопотреблению, даст цифру 32,1 Gflops/кВт · ч, стоимость Gflops по энергопотреблению – 0,12 руб. / Gflops. Для сравнения: для более совре-менного кластера ЮУрГУ «СКИФ-Аврора» удель-ная производительность (на кВт · ч) оценивается в 200 Gflops / кВт · ч при производительности 24 Tflops [2], то есть энергопотребление равно 120 кВт · ч, а стоимость Gflops по энергопотребле-нию – 0,02 руб. / Gflops. Падение стоимости Gflops по энергопотреблению можно объяснить общим повышением уровня технологий и специальными мерами, направленными на снижение энергопо-требления кластера «СКИФ-Аврора» (жидкостное охлаждение, твердотельные накопители, гибрид-ные вычислительные узлы и т. д.). Однако хотя

Ханкин Константин Михайлович – аспирант кафедры электронных вычислительных машин, Южно-Уральский государственный университет; [email protected]

энергозатраты на 1 Gflops падают, повышается производительность. Час работы «СКИФ-Аврора» обойдется уже в 480 руб., сутки – 11 520 руб., год – 4 204 800 руб. Снижение энергопотребления даже на 10 % дает экономию в 420 480 руб. в год или 35 тыс. руб. в месяц.2

Технологии управления питанием развивают-ся давно. Исторически первым был стандарт АРМ (Advanced Power Management) – программный ин-терфейс (API) для управления питанием. Стандарт был разработан в 1992 году компаниями Intel и Microsoft, в 1996 году была выпущена последняя версия стандарта 1.2. На данный момент совре-менные операционные системы и аппаратные платформы этот стандарт не реализуют, он являет-ся устаревшим [3].

Современным интерфейсом управления пита-нием является ACPI (Advanced Configuration and Power Interface). Последняя опубликованная вер-сия спецификации – 4.0а от 5 апреля 2010 года [4]. В спецификации определяются состояния процес-сора, периферийных устройств, ранжируются со-стояния сна и производительности. Снижение энергопотребления влечет за собой либо потерю функциональности, либо потерю производитель-ности. Однако для нагруженных вычислительных систем такое поведение нежелательно и часто не-возможно. Появляется задача оценки влияния тех-нологий энергосбережения на реальное потребле-ние энергии и на производительность с целью вы-

Khankin Konstantin Michayilovich – post-graduate stu-dent of Electronic Computers Department, South Ural State University; [email protected]

УДК 004.051

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ АППАРАТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ ПЕРСОНАЛЬНОГО КОМПЬЮТЕРА НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ И ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕ К.М. Ханкин

ASSESSMENT OF ACPI IMPACT ON PERFORMANCE AND POWER USAGE K.M. Khankin

Приведены результаты экспериментов по оценке влияния аппаратной технологииэнергосбережения ACPI и других энергосберегающих технологий на потребление элек-троэнергии при различных нагрузках и на производительность.

Ключевые слова: ACPI, энергопотребление, энергосбережение.

Assessment of the ACPI technology impact on power usage and performance withvarious workload experiment results are given in this article.

Keywords: ACPI, power usage, power saving.


К.М. Ханкин


яснить возможность и границы использования технологии ACPI для энергосбережения нагружен-ных вычислительных систем. Проблема влияния энергосбережения на производительность заклю-чается также и в том, что при определенном соот-ношении выигрыша по потреблению и проигрыша по производительности теряется экономический эффект от энергосбережения. Например, если эко-номия 20 % электроэнергии приводит к 50 %-ному падению производительности, то суммарные за-траты возрастут на 60 %: при работе в течение t ч на мощности x кВт система потребит tx кВт · ч, при работе в течение 2t ч на мощности 0,8x кВт – 1,6 кВт. Поэтому важно оценить влияние техноло-гий энергосбережения и на энергопотребление системы, и на ее производительность.

Описание эксперимента Для оценки проведем следующий экспери-

мент: возьмем вычислительную систему и будем задавать ей на исполнение одну и ту же преимуще-ственно вычислительную задачу. Будем снимать показания потребляемой мощности при использо-вании и без использования технологий энергосбе-режения. Снимаемые данные будем соотносить с этапом работы вычислительной системы, что по-зволит оценить влияние ACPI и на работу аппарат-ной составляющей системы без загрузки операци-онной системы.

Для эксперимента была выбрана серверная платформа Intel S5500BC в следующей комплекта-ции:

− 2 процессора Intel Xeon E5504 2.00ГГц; − 4 планки оперативной памяти DDR3 PC10600

ECC по 2048 МБ каждая; − 2 жестких диска SATA2 7200 rpm по 160 ГБ

каждый; − 2 вентилятора 94×97 мм; − 2 сетевых адаптера Gigabit Ethernet (на вре-

мя эксперимента отключаются в BIOS). На сервер устанавливается операционная сис-

тема Arch Linux в срезе от 01.11.2011. Версии ос-новных компонентов:

− версия ядра linux kernel 3.0.7; − версия драйвера P-состояний intel-phc

0.3.2.12.3. Проводятся следующие эксперименты: 1) загрузка с отключенным ACPI и энергосбе-

режением дисков (ACPI отключается в BIOS, linux загружается с параметром acpi=off, выполняется команда hdparm-M 254);

2) загрузка с включенным ACPI, без поддерж-ки Р-состояний, без энергосбережения дисков (ACPI включается в BIOS, ставится запрет на за-грузку модуля phc-intel, выполняется команда hdparm-M 254);

3) загрузка с включенным ACPI, без поддерж-ки Р-состояний, c энергосбережением дисков (ACPI включается в BIOS, ставится запрет на за-грузку модуля phc-intel, выполняется команда hdparm-M 128);

4) загрузка с включенным ACPI, с поддержкой Р-состояний, без энергосбережения дисков (ACPI

Результаты экспериментов

1 4 7 10 13 16 19 22 25 2 8 31 34 37 40 43 4 6 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82 85 88 9 1 94 97 100

103

106

109

112

115

118

121

124

127

1 30

133

136

139

142

145

148

151

154

157

160

163

166

1 69

172

175

178

181

184

187

190

193

196

80

90

100

110

120

130

140

150

160

170

Эксперимент 1 Эксперимент 2 Эксперимент 3 Эксперимент 4 Эксперимент 5

Время, с

Мощ

ность,

Вт


Оценка влияния аппаратных технологий энергосбережения персонального компьютера на производительность и энергопотребление


включается в BIOS, настраивается принудительная загрузка модуля phc-intel, выполняется команда hdparm-M 254);

5) загрузка с включенным ACPI, с поддержкой Р-состояний, c энергосбережением дисков (ACPI включается в BIOS, настраивается принудительная загрузка модуля phc-intel, выполняется команда hdparm-M 128).

Во всех экспериментах выбирается режим управления скоростью вращения вентиляторов, направленный на энергосбережение.

Потребляемая мощность определяется ватт-метром, разработанным специалистами НПИ «Учебная техника и технологии». Ваттметр вклю-чается в разрыв цепи между кабелем питания сер-верной платформы и розеткой. Измеритель осна-щен USB-портом, через который раз в секунду вы-дает показания. Показания снимаются и сохраня-ются отдельным компьютером.

В качестве вычислительной задачи запуска-ются 8 (по числу ядер) процессов генерации 100 000 1024-битных последовательностей псевдо-случайных чисел командой «dd if=/dev/urandom of=/dev/null bs=1024 count=100000», время испол-нения учитывается программой time и самой про-граммой dd.

Был получен объединенный график потреб-ляемой мощности (см. рисунок). Прямоугольника-ми на кривых потребления отмечены следующие события (слева направо):

1. Инициализация жестких дисков (ACPI еще не задействован).

2. Конец инициализации аппаратной плат-формы и начало загрузки операционной системы (ACPI еще не задействован).

3. Конец загрузки операционной системы. 4. Начало вычислений. 5. Конец вычислений. Прочие результаты экспериментов представ-

лены в таблице.

Как видно из графика, лучше всего ACPI про-являет себя в моменты простоя. Под нагрузкой ACPI увеличивает потребляемую мощность, при этом не сокращая времени вычислений. Причины такого поведения непонятны, однако могут заключаться в ошибке программной или аппаратной реализации ACPI. В процессе загрузки ACPI не задействуется, поэтому графики накладываются друг на друга. Прочие технологии энергосбережения не оказывают видимого эффекта на энергопотребление.

Выводы Для нагруженных систем ACPI не дает поло-

жительного эффекта и может привести к увеличе-нию энергопотребления. Поведение системы с ACPI заранее предсказать невозможно. В моменты простоя ACPI позволяет снизить энергопотребле-ние примерно на 30 %. Применение ACPI для сис-тем с постоянной загрузкой и с загрузкой, близкой к постоянной, бесполезно и в некоторых случаях может привести к неожиданным результатам.


1. Высокопроизводительный вычислительный кластер Infinity. – http://www2.susu.ac.ru/ru/science/ nauka/klaster.shtml

2. Производительность суперкомпьютера «СКИФ-Аврора ЮУрГУ» вырастет более чем в 4 раза до 104 TFLOPS, а система жидкостного ох-лаждения станет универсальной. – http://www.rsc-skif.ru/Home/novosti/proizvoditelnostsuperkomputera%C2%ABskif-avrorauurgu%C2%BBvyrastetboleecemv 4razado104tflopsasistemazidkostnogoohlazdeniastanetuniversalnoj

3. Windows XP and Advanced Power Manage-ment (APM) Support. – http://support.microsoft.com/ kb/307525/en-us?fr=1

4. Advanced Configuration and Power Interface Specification. – http://www.acpi.info/DOWNLOADS/ ACPIspec40a.pdf


Результаты экспериментов

Показатели Эксп. 1 Эксп. 2 Эксп. 3 Эксп. 4 Эксп. 5 Время выполнения вычислительной задачи, с 108,65 103,77 103,67 103,74 102,35 Максимальная мощность, Вт 167,2 167,6 169,6 167,5 168,1 Минимальная мощность, Вт 122,3 87,1 86,9 83,8 86,6 Потребленная мощность, Вт · ч 7,46 7,49 7,38 7,7 7,47 Время наблюдения, с 190 186 181 196 185 Удельная потребленная мощность, Вт 141,35 144,97 146,78 141,43 145,36



Анализ организационных структур крупных промышленных корпораций показал, что боль-шинство подразделений компании, а также основ-ные поставщики и потребители имеют точную географическую привязку, что позволяет исполь-зовать геоинформационные системы для построе-ния структуры самой корпорации, а также отобра-жения ее взаимосвязей с другими внешними эле-ментами в виде сети. При этом узлами указанной сети будут являться различные подразделения корпорации и внешние объекты, взаимодейст-вующие с ними, а разнообразные виды транспорт-ных связей и иные коммуникационные взаимодей-ствия – ребрами этой сети. Такой подход к пред-ставлению крупных промышленных холдингов позволил дать следующее определение понятию геосетевого подхода.1

Геосетевой подходк управлению развитием корпорации – представление структуры и взаимо-связей между подразделениями компании и объек-тами внешней среды в виде графа, исследование которого можно осуществлять с помощью различ-ных математических методов и геоинформацион-ных технологий, позволяющих обеспечить сбор, хранение, обработку, передачу и удобное графиче-

Макаренко Константин Викторович – аспирант ка-федры информационно-аналитического обеспечения уп-равления в социальных и экономических системах, Южно-Уральский государственный университет; кон-сультант аналитического отдела, Министерство инфор-мационных технологий и связи Челябинской области; [email protected]

ское представления пользователям любых данных, имеющихся в системе и необходимых для расчета оценки вариантов принимаемых управленческих решений.

Использование геоинформационных систем позволяет аналитику получать необходимые срезы данных по различным тематическим слоям карты. В частности, в один слой можно объединять груп-пу однородных показателей, характеризующих ту или иную область пространства. Для каждого узла сети геосетевой подход формирует набор стан-дартных параметров, определяющих функциони-рование производств в конкретных местных усло-виях. В процессе исследования аналитик может по своему желанию комбинировать между собой не-обходимые слои, а также получать различные дан-ные для проведения расчетов.2

Получив визуальное представление необхо-димых данных, аналитик может просчитать с по-мощью имеющихся в его распоряжении математи-ческих методов и моделей тот или иной вариант решения. Геосетевой подход, таким образом, фор-мирует информационно-географическую подосно-ву, которая может быть использована для решения самых различных задач управления стратегиче-

Makarenko Konstantin Viktorovich – post-graduate stu-dent of Information and Analytical Support in Social and Economic Systems Management Department, South Ural State University; the Adviser of Analytical Department, Ministry of Information Technologies and Communication of Chelyabinsk region; [email protected]

УДК 65.01

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ГЕОСЕТЕВОГО ПОДХОДА К СТРАТЕГИЧЕСКОМУ УПРАВЛЕНИЮ КРУПНОЙ КОРПОРАЦИЕЙ К.В. Макаренко

CONCEPTUAL PROVISIONS OF THE GEONETWORK APPROACH TO STRATEGIC MANAGEMENT OF LARGE CORPORATION K.V. Makarenko

Сформулирован комплекс научных положений по формированию стратегии раз-вития крупных промышленных структур. Концептуальные основы подобного развитиябазируются на основе геосетевого подхода, теоретические положения которого описаныв настоящей статье.

Ключевые слова: стратегическое управление, корпорация, геосетевой подход, геоин-формационная система.

A complex of scientific provisions on formation of development strategy of large indus-trial structures is formulated. Conceptual bases of similar development are based on the basisof the geonetwork approach which theoretical provisions are described in the present article.

Keywords: strategic management, corporation, geonetwork approach, geoinformation system.


Концептуальные положения геосетевого подхода к стратегическому управлению крупной корпорацией


ским развитием корпорации с использованием заданных критериев эффективности.

Используемая на предприятии геоинформа-ционная система в данном случае будет выполнять роль базы данных, в которой хранятся в том числе и аналитические показатели деятельности пред-приятий корпорации, а также их конкурентов, по-ставщиков и др. В случае регулярного обновления статистических данных возможно предоставление наглядных данных по динамике развития предпри-ятия и другой информации с целью анализа приня-того решения, а интеграция такой подсистемы в информационную систему предприятия может стать отличным инструментом не только для ана-литика, но и для руководства предприятия для по-лучения необходимых ему оперативных данных с их последующей удобной визуализацией.

Таким образом, геосетевой подход предпола-гает разработку архитектуры корпоративной гео-информационной системы с последующим ее вне-дрением во всех подразделениях корпорации, ко-торая будет являться многопользовательской ком-плексной геоинформационной системой, основан-ной на управлении различными типами простран-ственных данных, внутри и между подразделе-ниями.

Внедрение корпоративной геоинформацион-ной системы позволяет обеспечить:

− решение масштабных задач для проведения с помощью имеющихся данных сложных аналити-ческих оценок вариантов стратегического разви-тия корпорации на основе современных концепций и моделей управления предприятием с использо-ванием методологии геосетевого подхода;

− одновременную работу над крупными ана-литическими проектами в территориально распре-деленных филиалах корпорации с привлечением большого числа специалистов;

− объединение разрозненных баз данных, имеющихся в подразделениях, и привязку содер-жащихся в них данных к пространственным объ-ектам корпорации.

Расчеты и оценки, проведенные с использова-нием методологии геосетевого подхода, могут быть легко визуализированы для высшего руково-дства компании. Это обеспечивает хорошую на-глядность, а также избавляет руководителя от не-обходимости вникать в частные детали методоло-

гии оценки вариантов стратегического развития корпорации без необходимости.

Можно сделать вывод, что геосетевой подход при решении задачи оценки вариантов стратегиче-ского развития корпорации может применяться для следующих целей:

− предварительная оценка возможных вари-антов стратегического развития корпорации за счет наглядности геосетевого подхода;

− получение статистических данных и коэф-фициентов при расчете различных показателей;

− проведение наглядного экспертного геопо-литического анализа;

− визуализация принятых решений для выс-шего руководства компании.

Современные корпоративные геоинформацион-ные системы предоставляют возможность их ис-пользования в виде веб-интерфейса, что предос-тавляет руководителю, аналитикам и другим ли-цам, задействованным в подготовке стратегиче-ских управленческих решений, свободу в их под-готовке. Такие функциональные возможности де-лают саму концепцию геосетевого подхода доста-точно универсальной, позволяющей руководителю и аналитику работать непосредственно с данными в любой точке мира.

Для эффективного применения геосетевого подхода необходимо выполнение следующих тре-бований:

− возможность применения геосетевого под-хода при решении поставленной задачи;

− корпоративная геоинформационная система; − множество тематических слоев карты в со-

ответствии с условиями поставленной задачи; − актуальные данные по объектам, анализи-

руемым в процессе решения задачи; − знание аналитиком основ работы в ГИС-

системах. На основе всего вышеизложенного можно вы-

делить основные преимущества геосетевого подхода: − наглядность; − масштабируемость; − возможность проведения комплексных рас-

четов и оптимизации структуры компании на ос-нове теории графов;

− универсальность платформы; − простота использования.



ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ АВТОРОВ

1. Тематика. В журнале публикуются статьи по следующим научным направлениям: управление в раз-личных отраслях техники, а также в административной, коммерческой и финансовой сферах; математическое, алгоритмическое, программное и аппаратурное обеспечение компьютерных технологий, в том числе компью-терных комплексов, систем и сетей; измерительные системы, приборостроение, радиоэлектроника и связь.

2. Предоставляемый материал. В редакцию предоставляются бумажная и электронная (документ Microsoft Word) версии статьи, экспертное заключение о возможности опубликования статьи в открытой печати, информационный листок авторов, где на русском и английском языке указываются: Ф.И.О., ме-сто работы и должность для всех авторов, контактная информация ответственного за подготовку рукопи-си (рабочий и мобильный телефон, адрес для рассылки авторских экземпляров).

3. Структура статьи. Статья содержит УДК, название (не более 12–15 слов), список авторов, аннота-цию (не более 300 знаков), список ключевых слов, введение, основной текст (структурированный по разде-лам), заключение (обсуждение результатов), литературу (в порядке цитирования, по ГОСТ 7.1–2003). В конце статьи следуют элементы на английском языке: название, аннотация, список ключевых слов. Бу-мажная версия статьи подписывается всеми авторами.

4. Параметры набора. Размеры полей: левое – 3 см, правое – 3 см, верхнее и нижнее – по 3 см. Текст статьи набирать шрифтом Times New Roman размером 10 пт. Выравнивание абзацев – по ширине. Отступ первой строки абзаца – 0,7 см. Междустрочный интервал – одинарный. Включить режим автома-тического переноса слов. Все кавычки должны быть угловыми («»). Все символы «тире» должны быть среднего размера («–», а не «-»). Ключевые элементы статьи – шапка, заголовки разделов – следует вы-делять полужирным. Знак разделения целой и десятичной части числа – запятая. Между числом и едини-цей измерения должен стоять неразрывный пробел (Ctrl + Shift + Пробел).

5. Формулы. Набираются в Microsoft Equation либо MathType с отступом 0,7 см от левого края. Раз-мер обычных символов – 10 пт, размеры индексов первого порядка – 71 %, индексов второго порядка – 58 %. Номер формулы размещается за пределами формулы, непосредственно после нее, в круглых скобках.

6. Рисунки и таблицы. Рисунки имеют разрешение не менее 300 dpi. Рисунки нумеруются и имеют названия (Рис. 1. Здесь следует название рисунка). Таблицы нумеруются и имеют названия (Табли-ца 1. Здесь следует название таблицы).

7. Адрес редакции. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76, корп. 3б, 4-й этаж – деканат ПС/КТУР-факультета, зам. отв. ред. д.т.н., проф. Л.С. Казаринову. Адрес электронной почты ответст-венного секретаря журнала: [email protected]

8. Подробные требования к оформлению. Полную версию требований к оформлению статей и пример оформления можно загрузить с сайта ЮУрГУ (http://www.susu.ac.ru), следуя ссылкам: «Наука», «Вестник ЮУрГУ», «Серии».

9. Плата с аспирантов за публикацию рукописей не взимается.

ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО

ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА

№ 23(282) 2012

Серия «КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ,

УПРАВЛЕНИЕ, РАДИОЭЛЕКТРОНИКА» Выпуск 16

Редактор О.Н. Ядыкина Компьютерная верстка В.Г. Харитоновой, С.В. Буновой

Издательский центр Южно-Уральского государственного университета

Подписано в печать 04.07.2012. Формат 60×84 1/8. Печать цифровая.

Усл. печ. л. 26,73. Тираж 500 экз. Заказ 166/354.

Отпечатано в типографии Издательского центра ЮУрГУ. 454080, г. Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, 76.


Career

вестник южно уральского-государственного_университета._серия_компьютерные_технологии,_управление,_радиоэлектроника_№2_2012