Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Специальное алгоритмическое и инструментальное обеспечение для многоканальных систем обработки информации и управления Колесников, Евгений Алексеевич

Данная диссертационная работа должна поступить в библиотеки в ближайшее время
Уведомить о поступлении

Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Колесников, Евгений Алексеевич. Специальное алгоритмическое и инструментальное обеспечение для многоканальных систем обработки информации и управления : автореферат дис. ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Санкт-Петербург. ун-т водных коммуникаций.- Санкт-Петербург, 1996.- 25 с.: ил. РГБ ОД, 9 97-2/3359-9

Введение к работе

Актуальность темы. Согласно данным Международной морской организации в мировом транспортном флоте произошли значительные количественные и качественные изменения, связанные'с увеличением числа транспортных судов, увеличением их скорости и появлением большого количества.крупнотоннажных судов. В связи с этим требования обеспечения безопасности и эффективности использования транспортного флота выдвигают необходимость развития автоматизированных систем управления движением с целью наиболее полного-анализа большого количества внешних воздействий и принятия более о(.осйсвьн;:-мл управдььчсских реиений.

Увеличение объемов исходной информации :«акладь;вает жесткие требования по скорости и точности обработки в реальном масштабе времени и приводит к необходимости разработки специального алгоритмического обеспечения и инструментальных среств. позволяющих решать поставленные задачи.

В АСУ управления движением выделяются следующие основные этапы:

  1. Сбор информации от внешних источников, в том числе многоканальной и многомерной.

  2. Предварительная обработка данных с целью уменьшения погрешности и избыточности.

  3. Создание и ведение баз данных АСУ. При этом выдвигаются требования минимизации хранимой информации и ее быстрого восстановления.

  4. Проведение над входными данными и над данными из баз данных АСУ необходимых по условиям задачи управления преобразо-заний.

  5. Формирование и выдача управляющих воздействий.

Основные особенности процесса обработки сигналов вообще, и в АСУ движения в частности, следующие: большой объем вычислений; работа в реальном масштабе времени; процессы являются случайными; обработка оцифрованных переменных: многоканальность измерительных трактов.

Класс сигналов, к которым относятся экспериментальные данные, не ограничивается элементарными функциями. Обычно экспериментальные данные, получаемые в процессе сбора информации, можно охарактеризовать как:

содержащие погрешности; ,

избыточные, т.е. число отсчетов значительно больше необходимого.

Уменьшение исходного количества отсчетов усложнит вопрос с исключением погрешностей. В то же время обработка избыточных данных приводит к дополнительным нагрузкам на обрабатывающие тракты. Дополнительная нагрузка на обрабатывающие модули приводит к дополнительным аппаратным затратам и трудностям при работе в реальном масштабе времени.

Можно выделить три направления решения данной проблемь

  1. Непосредственная обработка исходных данных путем дополнительного увеличения производительности обрабатывающих структур:

  2. Обработка предварительно сжатых данных;

  3. Приведение к максимально достижимой эффективности представления данных.

Непосредственной альтернативой сжатию является увеличена вычислительных ресурсов. Такой подход в некоторых случаях може' быть проще, но предварительная обработка и в этом случае позво

ляет увеличить производительность вычислительной системы и, кроме того, повысить точность исходных данных, совмещая процесс сжатия с восстановлением функций по экспериментальным данным.

Другой альтернативой может быть прореживание исходного сигнала, но при этом нет эффекта уменьшения погрешности и аппроксимация исходной функция становится менее устойчивой.

Сглаживание по методу наименьших квадратов имеет больше всего шансов на успех, но здесь необходимо правильно выбрать базисные функции, коэффициент сжатия и способы определения коэффициентов. Обычно применяют глобальные базисы (Фурье, осредненные сплайны), но они имеют ряд недостатков.

Из локальных функций наиболее широко известны кусочные . полиномы, но они не обеспечивают возможность обработки коэффициентов, имеют неустойчивые производные и обладают меньшей эффективностью представления данных, чем сплайны.

Перспективным является использование сплайнов, благодаря следующим их свойствам:

малая избыточность:

возможность обработки коэффициентов разложения;

устойчивость производных;

возможность обработки сигнала по частям;

низкая степень.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является обработка, расширение, сжатие, восстановление базы данных АСУ с помощью специального алгоритмического и инструментального обеспечения.

В соответствии с поставленной целью в работе формулируются и решаются следующие задачи:

исследование различных методов сжатия и систем базисных функций с точки зрения построения устройств обработки данных в АСУ;

разработка высокоэффективных алгоритмов обработки базисными сплайнами, позволяющих создавать высокопроизводительные устройства обработки сигналов в АСУ;

исследование и разработка вычислительных устройств, реализующих методы сплайн-обработки;

разработка программного обеспечения поддержки специальных алгоритмов.

Методы исследования. Методы исследований основаны на теории АСУ. теории спектрального анализа, теории сплайн-функций, теории автоматов и вычислительных систем.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

произведена оценка области применения базисных сплайнов в задаче предварительной обработки данных для АСУ на основе введенного автором критерия эффективности сжатия;

определено, что лучшим образом отвечает поставленным целям метод преобразования данных в коэффициенты разложения по базисным сплайнам по методу наименьших квадратов;

предложены алгоритмы, использующие свойства сплайнов и позволяющие организовать работу комплексов АСУ в реальном масштабе времени;

предложено проводить ряд операций обработки непосредствен но над коэффициентами разложения; предложен метод интегрирования функций, представленных коэффициентами разложения;

рассмотрены вопросы выбора между реализацией подсистем

комплекса аппаратно, программно или с помощью процессоров ЦОС:

-предложен ряд аппаратных решений, использующих методы конвейеризации и распараллеливания, в том числе защищенные авторскими свидетельствами:

- разработаны алгоритмы и структуры комплексов для обработ
ки многомерных данных.

Практическая ценность. В результате исследований разработаны:

аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки данных:

структуры комплексов и его отдельных подсистем на базе предложенных алгоритмов:

разработано программное обеспечение на базе предложенных алгоритмов:

разработана и внедрена автоматизированная система частотных испытаний, предназначенная для обеспечения управления испытаниями авиационного оборудования.

На защиту выносятся:

  1. Метод предварительного преобразования исходных данных в коэффициенты разложения по базисным функциям, позволяющий выделять исходную функцию из зашумленной и одновременно проводить сжатие данных.

  2. Аппаратно-ориентированные алгоритмы обработки данных на основе базисных сплайнов и их приложение для увеличения производительности систем АСУ и улучшения характеристик баз данных АСУ.

  3. Инструментальные комплексы АСУ на базе предложенных алгоритмов, в том числе для обработки многомерных и многоканальных данных.

  4. Программный комплекс поддержки алгоритмов.

Апробация работы. Результаты работы диьладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

республиканская научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов. 27-29 апреля 1989 г;

зональный семинар "Микропроцессоры в системах контроля и управления". Пенза: 14-15 сентября 1989 г.;

YI всесоюзный симпозиум "Проблемы создания преобразователей формы информации". Киев. 1988 г.:

3-я республиканская конференция "Интегральные уравнения в прикладном моделировании". Одесса, 1989 г.:

45.46.47-я научно-техническая конференции "Актуальные проблемы развития радиотехники, электроники, связи". Л.. 1990, 1991 гг.

семинар "Применение ПЭВМ в системах контроля и диагностики РЭА". М., 1989 г.;

межотраслевой научно-технический семинар "Разработка архитектуры и ПО вычислительных систем обработки информации в реальном времени, использующих микромощную элементную базу".Усть-Нарва, 1991;

научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава ЛЭТИ им. В.И.Ульянова (Ленина), 1988 -1991;

семинар "Вычислительная техника в АСНИ" Ленинградского отделения НТОРЭС им. А.С.Попова, 1990;

всесоюзная научно-техническая конференция "Перспективы развития и применения средств вычислительной техники для моделирования и автоматизированного исследования", октябрь 1991 г., Москва.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 печатных

работы, в том числе получено 2 авторских свидетельства.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов с выводами, заключения, списка литературы и 3-х приложений.

Похожие диссертации на Специальное алгоритмическое и инструментальное обеспечение для многоканальных систем обработки информации и управления