Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Задачи структурно-параметрического синтеза систем обработки информации при создании тренажеров операторов энергосистем 17
1.1. Задачи создания тренажеров операторов энергосистем. 17
1.2. Постановка задачи структурно-параметрического синтеза систем обработки информации в составе тренажеров 25
1.3. Методы и средства формализованного описания сложных систем 35
Выводы по главе 1 49
Глава 2. Аппаратные Е-сети - как средство формального описания микропроцессорных систем 51
2.1. Микропроцессорные системы - как объекты модельного исследования 51
2.2. Аппаратные Е-сети 57
Выводы по главе 2 84
Глава 3. АЕ-сетевое моделирование микропроцессорных систем 86
3.1. Метод АЕ-сетевого моделирования микропроцессорных систем . 86
3.2. Методика создания АЕ-сетевых моделей компонентов микропроцессорных систем 94
3.3. Сравнительный анализ систем Е-сетевого имитационного моделирования 102
3.4. Принципы организации автоматизированной среды имитационного моделирования микропроцессорных систем 105
Выводы по главе 3 109
Глава 4. Апробация метода АЕ-сетевого моделирования МПС в качестве средства структурно-параметрического синтеза систем обработки информации тренажера оператора энергосистем . 111
4.1. Выбор микропроцессорной системы обработки информации в структуре тренажера для модельного исследования 111
4.2. Структурно-параметрический синтез микропроцессорной системы обработки информации 114
4.3. Модельная верификация аппаратного и программного обеспечения микропроцессорной системы обработки информации 131
Выводы по главе 4 139
Заключение 141
Список литературы 144
- Постановка задачи структурно-параметрического синтеза систем обработки информации в составе тренажеров
- Микропроцессорные системы - как объекты модельного исследования
- Метод АЕ-сетевого моделирования микропроцессорных систем
- Выбор микропроцессорной системы обработки информации в структуре тренажера для модельного исследования
Введение к работе
Актуальность темы
В настоящее время происходит все большее усложнение технологических процессов. Для обеспечения их успешного, безаварийного протекания необходимы системы управления, которые, в подавляющем большинстве, являются автоматизированными. Современное состояние развития данных систем не позволяет отказаться от использования в контуре управления человека. Для человеко-машинных (эргатических) систем характерны высокая функциональная гибкость и адаптируемость к возникающим в процессе управления ситуациям. Вместе с тем, присутствие человека в контуре управления вносит субъективизм в оценку состояния объекта. Это может привести к выработке ошибочного управляющего воздействия либо к запоздалому формированию требуемого воздействия, которое становится равносильно ошибочному. Такое развитие событий может способствовать переходу объекта управления в нештатные режимы и выходу его из-под контроля. В особенности это актуально для таких удаленных объектов управления как космические аппараты вследствие невозможности обеспечения доступа к ним для устранения сбоев. При этом увеличивается опасность потери контроля над данными объектами, что влечет за собой крупные экономические убытки.
Бортовая система энергопитания космического аппарата является одной из ключевых подсистем обеспечения его живучести и выполнения целевой задачи. В управлении бортовой системой энергопитания участвуют бортовой и наземный комплексы управления. Бортовой комплекс осуществляет управление системой энергопитания в штатных режимах эксплуатации. Наземный комплекс, производит непрерывный контроль состояния системы энергопитания и, обладая большими интеллектуальными и вычислительными ресурсами, принимает участие в прогнозировании и
выводе системы из предаварийных и аварийных ситуаций. Отмеченные задачи обуславливают необходимость тщательной подготовки наземных комплексов управления к выполнению возложенных на них задач. В структуру наземных комплексов включаются информационно-измерительные системы и центры управления полетами, обслуживаемые оперативным персоналом. Операторы осуществляют непрерывный дублирующий контроль состояния определенных подсистем космического аппарата.
Эффективность и качество управления бортовыми системами энергопитания в значительной степени определяются квалификацией операторов. В связи с этим необходимо обеспечить требуемый уровень их подготовки. В настоящее время в деле подготовки операторов значительное внимание уделяется их обучению на тренажерных комплексах. Современные тренажеры позволяют осуществить подготовку операторов с отработкой их действий в штатных и нештатных ситуациях. Наиболее результативно обучение проходит при использовании полномасштабных тренажеров, так как в них повторяются конфигурации реальных пультов управления [55,56]. В ходе тренировок операторы анализируют поступающую к ним информацию, соответствующую реальной.
Особую актуальность данная задача приобретает при обучении операторов и переводе наземных комплексов на управление новыми типами космических аппаратов. Значительный объем данных мероприятий проводится до ввода космического аппарата в эксплуатацию, поскольку системы управления должны быть обучены управлению новым объектом. Вследствие сложности космического аппарата традиционно при подготовке операторов и создании программного обеспечения наземных комплексов управления используется большое количество стендовых испытаний, натурных и полунатурных экспериментов. В процессе их проведения космический аппарат или его подсистемы вводятся в определенные режимы, в ходе которых оценивается управляемость подсистемами и возможность
выполнения аппаратом целевой задачи. Существенные различия физических условий реальной эксплуатации космического аппарата и условий наземных стендовых испытаний не позволяют провести полномасштабное обучение операторов и верификацию алгоритмов работы наземных комплексов управления. Поэтому в процессе тренажирования и, особенно на данном этапе, широко используются средства математического моделирования и имитации функционирования подсистем космического аппарата.
Основными компонентами полномасштабного тренажера являются вычислительный комплекс, осуществляющий имитацию функционирования подсистем космического аппарата, и наземный управляющий комплекс, включающий пульты управления, полностью соответствующие рабочим местам оперативного персонала.
Поскольку необходима поверка всего тракта обработки отчетной информации о состоянии подсистем космического аппарата и комплексная верификация алгоритмического обеспечения наземных комплексов управления, то возникает задача преобразования модельной информации в телеметрический сигнал, по форме и параметрам полностью соответствующий реальному. Требование обеспечения возможности разноформатности и многорежимности трансляции телеметрической информации обуславливает необходимость создания специальных средств обработки модельной информации и сопряжения моделирующего вычислительного комплекса с аппаратурой наземных комплексов управления полетом.
При реализации средств подобного рода широко используется микропроцессорная техника. Внедрение микропроцессорных устройств в состав систем обработки информации, контроля и управления расширяет функциональные возможности данных систем.
Усложнение задач тренажирования и увеличение объема
обрабатываемой тренажером информации приводит к тому, что
микропроцессорные устройства сопряжения сами становятся сложными
системами. Традиционный процесс синтеза микропроцессорных систем (МПС) основывается преимущественно на опыте проектанта, поэтому велико количество решений, принимаемых на интуитивном уровне. Зачастую сложно произвести сравнительный анализ альтернативных вариантов проектируемой системы.
Корректность реализации функций, возложенных на
микропроцессорную систему обработки информации, зависит от структуры ее аппаратной и программной конфигурации, причем характерной чертой ' всех МПС является тесная взаимозависимость аппаратного и программного обеспечений. Значительные трудности вызывает процесс взаимной отладки аппаратного и программного обеспечения данных систем. Для оценки динамической картины 4 функционирования микропроцессорных систем и полноты реализуемых ими функций традиционно используется большое количество натурных и полунатурных экспериментов, в ходе которых не всегда удается обеспечить полноценную отработку всех возможных ситуаций поведения системы, в особенности в аварийных и нештатных ситуациях. Кроме того, достаточно сложны процедуры диагностики ошибок, поскольку процессы протекают в реальном времени.
Существенно облегчает и ускоряет процесс создания МПС применение различных систем автоматизированного проектирования [43,46,80,81,86,91], однако они не позволяют в полной мере оценить работоспособность составляющих МПС обеспечений и связать их воедино. В системах эмуляции, предназначенных для отладки программного обеспечения, априори предполагается, что в конфигурации аппаратного обеспечения системы нет ошибок [40]. В этой ситуации осуществить комплексный процесс проектирования, тестирования и отладки возможно только с применением специальных средств математического моделирования. Применение моделирования значительно снижает материальные и
временные затраты при синтезе и отладке систем, позволяя оценить адекватность проектных решений до их реализации.
Данные обстоятельства являются предпосылкой создания специализированных методов и средств модельного описания и исследования МПС. Существующие средства, моделирования МПС не позволяют в полной мере проводить совместную комплексную верификацию их аппаратного и программного обеспечений. Способ решения данной задачи представлен в настоящей диссертационной работе.
В настоящее время доказана высокая эффективность исследования сложных систем при помощи средств имитационного моделирования [90]. В силу специфики структурной организации и принципов функционирования, МПС хорошо описываются сетевыми аппаратами имитационного моделирования. Разработан ряд таких аппаратов [47,75], каждый из которых ориентирован на решение широкого круга задач. В силу их избыточности для решения определенных специфических задач были разработаны различные расширения [11,12,51,108,111,112,113,114,118,119]. Среди наиболее удобных математических аппаратов, используемых для моделирования процессов, протекающих в вычислительных системах, являются аппаратные сети Петри (APN) и Е-сети (EN). Они позволяют:
описывать разнородные процессы;
отражать их временные характеристики;
описывать параллелизм протекания событий.
В то же время данные формальные аппараты обладают рядом ограничений, которые усложняют модельное описание и затрудняют адекватное отображение процесса функционирования вычислительных систем. В частности, это характерно для описания процессов хранения, чтения и перезаписи информации в данных системах. Процедура чтения информации из некоторого ресурса МПС организуется по способу копирования, т.е. исходная информация из ресурса-источника не удаляется.
Однако, в APN и EN перенос информации из одного ресурса системы в другой моделируется движением фишек по сети, при этом из источника информация изымается. Для обеспечения возможности многократного извлечения информации необходимо организовать тракты восстановления информации в ресурсе-источнике. Аналогичные трудности возникают и при моделировании процессов перезаписи информации, поскольку перед записью новой информации в ресурс необходимо изъять из него предыдущую информацию. В реальных же системах запись новой информации происходит с замещением прежней.
Для устранения присущих APN и EN ограничений в работе предложено новое расширение математического аппарата Е-сетевого имитационного моделирования - аппаратные Е-сети (АЕ-сети), - которые являются развитием данных аппаратов. Возможности предложенного математического аппарата в полной мере позволяет раскрыть представленный в данной диссертационной работе метод АЕ-сетевого моделирования МПС.
Цель диссертационной работы
Целью диссертационной работы является разработка средств структурно-параметрического синтеза систем обработки информации, позволяющих на модельном уровне непротиворечиво описывать структуру и функциональные характеристики аппаратного и программного обеспечения данных систем, с учетом длительности протекания и динамики развития внутрисистемных процессов и в рамках единой модели производить комплексное исследование их функционирования. В работе требовалось решить следующие задачи:
разработать средства структурно-параметрического синтеза систем обработки информации тренажеров операторов энергосистем;
выбрать математический аппарат имитационного моделирования для описания аппаратной структуры микропроцессорных систем и протекающих в них процессов обработки информации.
разработать метод моделирования микропроцессорных систем, позволяющий представлять, с требуемым уровнем детализации, конфигурацию аппаратного обеспечения данных систем, осуществлять исполнение модели под управлением целевого программного обеспечения и проводить верификацию аппаратного и программного обеспечения.
произвести апробацию возможности использования предложенного метода в качестве способа реализации структурно-параметрического синтеза системы обработки информации, входящей в состав тренажера операторов энергосистем.
Методы исследований
Для решения поставленных задач в диссертационной работе применены методы сетевого имитационного моделирования, теории аппаратных сетей Петри, Е-сетей, АЕ-сетей, использованы положения теории планирования экспериментов, теории систем, структурного программирования. Проверка предложенных в работе теоретических положений и метода проводилась экспериментально.
Научная новизна работы
Разработано новое расширение формального аппарата Е-сетевого имитационного моделирования — АЕ-сети, позволяющие непротиворечиво представлять структуру микропроцессорных систем и отражать протекающие в них процессы передачи и обработки информации
Разработан метод АЕ-сетевого моделирования МПС, позволяющий представлять, с требуемым уровнем детализации, конфигурацию аппаратного обеспечения данных систем ив рамках единой модели описывать его взаимодействие с программным обеспечением, организовать выполнение модели под управлением целевых программ и выявлять ошибки в аппаратном и программном обеспечении.
Показана возможность сопряжения модели МПС с программным обеспечением, а также доказана возможность выполнения программ моделью. Разработаны принципы данного сопряжения.
Разработана методика создания s АЕ-сетевых моделей компонентов микропроцессорных систем.
Предложено, для организации структурно-параметрического синтеза систем обработки информации, использовать математический аппарат АЕ-сетей и метод АЕ-сетевого моделирования МПС, позволяющие выбрать требуемую конфигурацию аппаратного и программного обеспечений.
Положения, представляемые к защите
Формальный аппарат АЕ-сетевого имитационного моделирования, структурные и функциональные возможности которого позволяют описывать компоненты микропроцессорных систем, а также отражать происходящие в них процессы передачи и обработки информации.
Метод АЕ-сетевого моделирования МПС позволяющий в рамках единой модели, с учетом временных характеристик событий, описывать взаимодействие и проводить верификацию аппаратного и программного обеспечения данных систем.
Методика создания АЕ-сетевых моделей компонентов МПС, учитывающая характерные особенности цифровых и микропроцессорных устройств.
Практическая ценность работы
Разработанный аппарат АЕ-сетевого имитационного моделирования позволяет создавать менее избыточные модели вычислительных систем, по сравнению с моделями, представленными Е-сетями.
Разработанный метод АЕ-сетевого моделирования МПС позволяет производить структурный и параметрический синтез аппаратного и
программного обеспечения МПС, осуществляя на модельном уровне их стыковку и взаимную отладку.
3. Создана библиотека АЕ-сетевых моделей компонентов микропроцессорных систем, включающая модели микропроцессоров, программируемых интерфейсных контроллеров и схем малой степени интеграции, используемых при создании АЕ-сетевых моделей проектируемых микропроцессорных устройств.
Реализация результатов работы
Разработанный математический аппарат АЕ-сетевого имитационного моделирования и предложенный метод АЕ-сетевого моделирования МПС использованы в Федеральном государственном унитарном предприятии «Научно-производственный центр «Полюс»» (г. Томск) в процессе создания системы обработки отчетной информации. Кроме того, математический аппарат и метод используется в учебном процессе в Сургутском государственном университете, при проведении лабораторного практикума и курсового проектирования по дисциплине «Моделирование систем». Акты о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы приведены в Приложении 1.
Апробация результатов диссертационной работы
Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:
— Всероссийской научной конференции «Северный регион: экономика
и социокультурная динамика» (Сургут, 2000),
— Третьей окружной конференции молодых ученых ХМАО (Сургут,
2002),
Девятой международной открытой научной конференции (Воронеж, 2004),
Научных семинарах кафедры Автоматики и компьютерных систем Сургутского государственного университета.
Публикации
По теме диссертационной работы опубликовано 7 статей [13,32,33,35,36,37,96] и тезисы 3-х докладов [34,38,39].
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 157 страницах машинописного текста, включает 22. рисунка, 5 таблиц, а также содержит список использованной литературы, включающий 119 наименований и 21 приложение. Общий объем работы -192 страницы.
Постановка задачи структурно-параметрического синтеза систем обработки информации в составе тренажеров
Особую актуальность задача тренажирования приобретает при подготовке к вводу в эксплуатацию КА новых типов или КА с модернизированными подсистемами. Значительный объем данных мероприятий проводится до ввода космического аппарата в эксплуатацию. В ходе них операторы ЦУП должны быть обучены управлению новым объектом, а наземные обрабатывающие комплексы адаптированы к особенностям его функционирования. Вследствие сложности космического аппарата традиционно при подготовке операторов и создании программного обеспечения наземных комплексов управления используется большое количество стендовых испытаний, натурных и полунатурных экспериментов. В процессе их проведения космический аппарат или его подсистемы выступают в качестве имитаторов реальных объектов, находящихся в эксплуатации. При этом им задаются определенные режимы, в ходе которых объектом генерируется отчетная информация. Эта информация анализируется операторами ЦУП или средствами НОК. В результате чего формируются управляющие воздействия, вновь подаваемые на стенд. По ответной реакции КА или его подсистемы оценивается корректность и эффективность выработанных управляющих воздействий. Возможности воспроизведения в ходе стендовых испытаний физических условий эксплуатации КА существенно ограничены. Сложно воспроизвести резкие температурные перепады при смене теневых и освещенных участков орбиты, влияние невесомости, вакуума и т.д. Данные обстоятельства сказываются на полноте проводимых экспериментов, не позволяя осуществить полномасштабное обучение операторов и верификацию алгоритмов работы наземных комплексов управления. В дополнение к стендовым испытаниям используют полунатурные эксперименты, в ходе которых оператору воспроизводится с магнитной ленты информация, полученная в ходе сеанса связи с находящимся в эксплуатации КА. Данные эксперименты допускают возможность экспертной оценки деятельности оператора, но не позволяют самому оператору в реальном времени наблюдать результат своих действий и, следовательно, оценивать их эффективность.
Для устранения отмеченных ограничений в процессе тренажирования в особенности на данном этапе широко используются средства математического моделирования и имитации функционирования подсистем космического аппарата.
Основными компонентами полномасштабного тренажера являются вычислительный комплекс, осуществляющий имитацию функционирования подсистем космического аппарата, и наземный управляющий комплекс, включающий пульты управления, полностью соответствующие рабочим местам оперативного персонала.
Космические аппараты являются телеуправляемыми системами. Отчетная информация о состоянии бортовых подсистем в виде потока телеметрической информации подается в аппаратуру наземных комплексов управления. В задачах верификации алгоритмов работы наземных обрабатывающих комплексов необходима полная проверка всего тракта и процедур обработки телеметрии. Предварительно обработанная средствами НКУ телеметрическая информация поступает на пульты операторов ЦУП. При создании тренажеров операторов сложно индивидуально обособить пульты операторов каждой из подсистем КА. Это объясняется характером компоновки их в единую структуру центра управления полетами и НКУ в целом. В силу отмеченных причин тренажерный комплекс целесообразно конфигурировать таким образом, чтобы вычислитель, имитирующий функционирование КА, передавал НКУ телеметрический сигнал по структуре и параметрам полностью соответствующий реальному. Тренажер должен позволять проводить обучение операторов управлению бортовыми системами энергопитания различных КА. Для этого в вычислительный комплекс закладываются модели данных аппаратов. Различие целевых задач определяет и разнообразие протоколов обмена КА с НКУ, обеспечиваемое соответствующими форматами телеметрических сигналов.
Требование обеспечения возможности разноформатности и многорежимности трансляции телеметрической информации обуславливает необходимость создания специальных средств обработки модельной информации и сопряжения моделирующего вычислительного комплекса с аппаратурой наземных комплексов управления полетом. Данные средства призваны разгрузить вычислительный комплекс, освободив его от выполнения работ по форматированию телеметрического сигнала. Кроме того, они необходимы для согласования электрических параметров сигналов вычислителя и НКУ.
Существенно расширить функциональные возможности средств сопряжения позволяет реализация их на основе микропроцессорной техники [79]. Микропроцессорные устройства обладают значительной функциональной гибкостью и хорошо адаптируются под особенности конфигурации систем. Возможности микропроцессорных систем (МПС) закладываются в них на этапе синтеза структуры системы и задания ее параметрических характеристик.
Микропроцессорные системы - как объекты модельного исследования
Тренажер должен позволять проводить обучение операторов управлению бортовыми системами энергопитания различных КА. Для этого в вычислительный комплекс закладываются модели данных аппаратов. Различие целевых задач определяет и разнообразие протоколов обмена КА с НКУ, обеспечиваемое соответствующими форматами телеметрических сигналов.
Требование обеспечения возможности разноформатности и многорежимности трансляции телеметрической информации обуславливает необходимость создания специальных средств обработки модельной информации и сопряжения моделирующего вычислительного комплекса с аппаратурой наземных комплексов управления полетом. Данные средства призваны разгрузить вычислительный комплекс, освободив его от выполнения работ по форматированию телеметрического сигнала. Кроме того, они необходимы для согласования электрических параметров сигналов вычислителя и НКУ.
Существенно расширить функциональные возможности средств сопряжения позволяет реализация их на основе микропроцессорной техники [79]. Микропроцессорные устройства обладают значительной функциональной гибкостью и хорошо адаптируются под особенности конфигурации систем. Возможности микропроцессорных систем (МПС) закладываются в них на этапе синтеза структуры системы и задания ее параметрических характеристик.
Таким образом, отметим, что при создании тренажеров актуальной является задача структурно-параметрического синтеза МПС обработки информации для сопряжения вычислительного комплекса с пультами управления. Современные МПС, в соответствии с принципами их организации и спецификой решаемых задач, можно отнести к классу сложных систем. В ряде публикаций даются различные определения систем и сложных систем [9,58,60,71,99,102]. Тем не менее, единого, четкого определения не сформулировано до сих пор. Наиболее общее и непротиворечивое определение дано в [8], там же указаны следующие характерные признаки сложной системы: - наличие большого количества взаимосвязанных и взаимодействующих между собой процессов и компонентов; - сложность функций, выполняемых системой и направленных на достижение заданной цели; - возможность декомпозиции системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели функционирования всей системы; - наличие управления, разветвленной информационной сети и интенсивных потоков информации; - наличие взаимодействия с внешней средой и функционирование в условиях воздействия случайных факторов. Создание данных систем без моделирования их функционирования становится все более трудоемким, длительным во времени и не всегда эффективным, так как зачастую отсутствие прямых аналогов приводит к ограничению возможности использования типовых проектных решений. Для успешной реализации проекта необходимо привлечение специалистов высокой квалификации. Зачастую проектирование сложных МПС осуществляется на интуитивном уровне с применением неформализованных методов, основанных на практическом опыте разработчиков и дорогостоящих натурных и полу натурных методах моделирования. Необходимо еще на начальных этапах выявить все особенности процессов внутрисистемного и межсистемного взаимодействия системы управления. Наилучшее проектное решение определяется по результатам тестовых испытаний различных вариантов построения МПС [40]. Использовать для тестовых проверок полностью изготовленный вариант системы, как правило, экономически не целесообразно, так как на реализацию каждого из вариантов требуются определенные материальные и временные затраты. Чем большее количество вариантов анализируется, тем более взвешенным будет конечное решение, но и срок его принятия соответственно будет увеличен. В ряде случаев, для сокращения сроков создания МПС, выбор делается из весьма ограниченного числа вариантов ее компоновки. Это, безусловно, сказывается на качестве ее функционирования.
Метод АЕ-сетевого моделирования микропроцессорных систем
Представленный во второй главе настоящей диссертационной работы математический аппарат АЕ-сетей является удобным средством модельных исследований МПС. Ранее, в первой главе, отмечались особенности организации и существенные ограничения, присущие математическим аппаратам APN и Е-сетей. Предложенный автором математический аппарат АЕ-сетей позволяет устранить данные ограничения, при этом он обладает большими возможностями по сравнению с прототипами, позволяющими адекватно отражающий специфику организации и функционирования МПС.
АЕ-сети ориентированы на модельные исследования систем, построенных на основе цифровой и микропроцессорной техники, обладающих целым рядом особенностей, в силу которых их можно выделить в отдельный класс систем. АЕ-сети функционально наиболее близки к Е-сетям, однако расширенные возможности предполагают внедрение новых методов моделирования МПС. Для возможности адекватного описания данных систем и исследования протекающих в них процессов предлагается метод, позволяющий провести комплексные модельные исследования.
Метод АЕ-сетевого моделирования МПС заключается в следующем: 1. Создается АЕ-сетевая модель АО МПС на основании функциональной или принципиальной схемы из библиотечных компонентов. 2. Модели линий связи компонентов, как места потенциальных конфликтов, оснащаются модельными «ловушками», представляющими собой элементарную АЕ-сеть «останов». 3. Создается текст ПО, который затем обрабатывается транслятором для получения исполняемого кода программы.. 4. Создается стратегия моделирования, в которой устанавливается связь моделей запоминающих устройств с файлами исполняемых кодов, задаются контрольные точки регистрации модельных параметров, определяется формат отчетной информации и задается масштаб модельного времени. 5. Организуется запуск модели на исполнение под управлением программы, записанной в модель ЗУ. Для верификации аппаратного обеспечения осуществляется мониторинг срабатывания модельных «ловушек», в ходе которого, определяется место возникновения ошибки или причина конфликта. 6. Проводится анализ параметрических модельных отчетов для проведения верификации ПО МПС. Путем исключения из модели стохастических параметров и функций генерирования случайных величин созданная модель из средства статистической оценки преобразуется в имитационную модель, генерирующую процесс функционирования МПС, в соответствии с заложенной программой. Представленные положения метода являются его базовыми составляющими. В зависимости от целей исследования в него могут быть добавлены некоторые положения локального характера. При модельном исследовании цифровых устройств, не снабженных микропроцессором, метод упрощается, поскольку из него удаляются пункты, соответствующие работе с программным обеспечением. Рассмотрим более подробно отмеченные положения метода. 1.. Принципиальная схема является наиболее полным описанием структуры АО. Рассмотрение в качестве исходного описания функциональной схемы не всегда целесообразно, поскольку в ней нет полной детализации проектных решений по аппаратной части системы. Для всех основных типов интегральных микросхем разработаны АЕ-сетевые модели, которые сведены в библиотеку» Особенностью моделей является наличие всей номенклатуры входных и выходных выводов, соответствующих реальной микросхеме. При необходимости могут быть добавлены линии подачи напряжений питания. В модели вводятся сведения о быстродействии реальных микросхем. Модели некоторых микросхем рассмотрены в 4-й главе. Кроме того, на рисунках 3.2 и 3.3 приведены модели типового логического элемента и D-триггера, соответственно. 2. Линии связи в АЕ-сетях описываются отдельными подмоделями. Значительная часть конфликтов, возникающих в МПС, обусловлена рассогласованием времен активности составляющих компонентов аппаратного обеспечения. Поскольку МПС имеют шинную организацию, то в этом случае конфликты выражаются в смешении информации в шинах. Это может привести к останову процесса выполнения программы или к его искажению. Для обнаружения данных ситуаций в модель линии связи добавляется элементарная сеть «останов». АЕ-сетевой граф модели линии связи приведен на рисунке 3.1.
Поступление выходных сигналов микросхем в линию связи моделируется срабатыванием переходов ТІ и/или Т2. Фишки, несущие информацию о значении выходного сигнала помещаются в позиции S1 и S2. На переходе ТЗ реализуется функция мажоритарности с уровнем 1. Поэтому любое количество активных фишек пройдет через переход ТЗ. Однако, в специальном атрибуте выходящей фишки будет указано это количество. В переходе Т4 разрешающая функция проверяет значение данного атрибута. В том случае, если оно больше единицы фишка перенаправляется в позицию Н, что приводит к останову выполнения модели. Тем самым при останове фиксируется причина и место конфликта.
Выбор микропроцессорной системы обработки информации в структуре тренажера для модельного исследования
В первой главе были сформулированы цели и задачи создания тренажеров операторов бортовых энергосистем. Определена архитектурная! концепция данных тренажеров. Обоснована необходимость создания специализированных средств обработки информации и сопряжения вычислителя с НКУ.
Одним из вариантов организации тренажера является использование в качестве вычислителя комплекса моделирования и имитации (КМИ). Он предназначен для моделирования функционирования бортовой СЭП в различных режимах и имитации ее отчетной информации. Обобщенная структурная схема тренажера представлена в главе 1 на рисунке 1.3.
Комплекс моделирования и имитации состоит из персонального компьютера (ПК) и специализированного телеметрического адаптера (ТМА). Программное обеспечение вычислительного комплекса представлено компонентами ПО ПК и ПО ТМА. Персональный компьютер путем выполнения имитационной модели производит генерацию процесса функционирования системы энергопитания. Режимы работы СЭП и характер неисправности ее подсистем задаются программой тренажирования. В процессе выполнения модели КМИ формирует мгновенные вектора отчетной информации о состоянии СЭП. В вектор включается состояние сигнальных и аналоговых параметров. При этом аналоговые параметры предварительно оцифровываются. В качестве сигнальных параметров передается информация о состоянии датчиков: верхнего и нижнего уровня давления в АБ; температуры АБ; тени; ориентации и др. Сигнальные параметры отражают уровни токов и напряжений в цепях солнечных и аккумуляторных батарей, а также в нагрузке. Подготовленный информационный массив передается телеметрическому адаптеру, который формирует непрерывный поток телеметрической информации. ТМА осуществляет непосредственную связь с аппаратурой приема телеметрии [28,30]. Имитационный телеметрический сигнал по параметрам полностью соответствует реальному. Эта информация поступает на вход универсальной радиотелеметрической станции (УРТС), являющейся составной частью НКУ. После первичной обработки в УРТС телеметрия подается в НОК и операторам ЦУП.
Вся телеметрия представляется набором мгновенных векторов состояния объекта контроля. Каждый вектор, называемый псевдокадром (ПСК), предваряется служебной частью. Обобщенная структура ПСК приведена на рисунке 4.1.
Информационная часть ПСК, имеющая длину 4096 разрядов, представляет собой отчет о состоянии подсистем и датчиков КА. Структура отображает общие принципы наполнения информационной части кадра, поскольку каждый КА имеет собственный формат отчета. Для отображения состояния внутренних параметров каждой подсистеме КА выделяется определенный фрагмент кадра.
При тренажировании операторов бортовой СЭП моделирующий комплекс сформирует отчеты, содержащие информацию о системе в регламентируемом месте кадра. В кадр, представленный на рисунке 4.1 включены отчеты по бортовому комплексу управления (БКУ), системе энергопитания (СЭП), системе терморегулирования (СТР), системе ориентации и управления движением (СОУД). Кадр завершается программной вставкой, формируемой БКУ и характеризующей как состояние БКУ, так и всего КА в целом.
В служебную часть входят: синхропосылка (СП), командные слова (КС) и тестовое слово (ТС). Синхропосылка, предваряющая каждый кадр, предназначена для синхронизации приемной аппаратуры НКУ и привязки ее к началу ПСК. СП имеет стандартную длину 31 разряд и является информационной константой. Длина остальных компонент также фиксирована: КС - 30 разрядов, ТС - 8 разрядов. Командное слово и тестовое слово характеризуют режим передачи, его информативность, тип и номер объекта.
Частота передачи телеметрической информации (ТМИ) может быть равна одному из стандартизованных фиксированных значений: 0,5, 1, 2,4, 8, 16, 32 кГц. В соответствии со спецификой терминологии частоту передачи именуют «информативность». Значения СП, КС, ТС и информативности остаются неизменными на протяжении всего сеанса связи. Содержимое информационно-адресной части в каждом ПСК может быть уникальным..
В структуре тренажера телеметрический адаптер является специализированным устройством. Его целевой задачей является преобразование модельного отчета к формату стандартного ПСК и генерация ТМИ с максимальной информативностью, определяемой режимом работы НКУ. При этом ТМА определяет темп формирования ПСК и, следовательно, скорость выполнения модели вычислителем.
Для расширения гаммы тестовых сеансов ТМА должен иметь возможность оперативной настройки на определенные параметры сеанса связи. Существенно повысить функциональную гибкость ТМА позволит внедрение в его состав микропроцессорного контроллера. В связи с изложенным выше, телеметрический адаптер выбран в качестве объекта модельных исследований в настоящей работе.
