Содержание к диссертации
Введение
1 Функциональный контроль устройств автоматики и телемеханики на железных дорогах
1.1 Актуальность задачи построения систем с обнаружением отказов в устройствах автоматики и телемеханики
1.2 Теоретические исследования в области систем диагностирования
1.2.1 Методы технического диагностирования 16
1.2.2 Функциональное диагностирование 18
1.2.3 Избыточное кодирование 21 в системах функционального диагностирования
1.3 Постановка задач диссертации 31
2 Коды с суммированием единичных и одного взвешенного разрядов
2.1 Принцип взвешивания информационных разрядов
2.2 Определение числа необнаруживаемых ошибок во взвешенных кодах с суммированием
2.3 Свойства кодов с суммированием с взвешиванием одного разряда
2.4 Экспериментальные результаты 55
2.5 Выводы по разделу 63
3. Коды с суммированием с прямой последовательностью весов разрядов
3.1. Основные характеристики кодов с прямой последовательностью весов
3.2 Модульно взвешенный оптимальный код 72
3.3 Модифицированные взвешенные оптимальные коды
3.4 Экспериментальные результаты 93
3.5 Выводы по разделу 96
4. Применение кодов с суммированием взвешенных разрядов в системах железнодорожной автоматики и телемеханики
4.1. Синтез тестеров кодов с суммированием 98
4.1.1. Структура и элементная база тестеров 98
4.1.2. Синтез генераторов кодов с суммированием с одним взвешенным разрядом
4.1.3. Синтез генераторов модульно взвешенных кодов с суммированием
4.1.4 Синтез генераторов модифицированных взвешенных 108
кодов с суммированием
4.2 Расширение функциональных возможностей систем интервального регулирования движения поездов
4.2.1 Система автоматической локомотивной сигнализации единого ряда
4.2.2 Принципы кодирования информации в системе АЛС-ЕН 116
4.2.3 Анализ сбоев в системах передачи данных 119
4.2.4 Разработка методов увеличения количества передаваемой информации в системе АЛС-ЕН
4.3 Выводы по разделу 126
Заключение 128
Библиографический список
- Теоретические исследования в области систем диагностирования
- Определение числа необнаруживаемых ошибок во взвешенных кодах с суммированием
- Модифицированные взвешенные оптимальные коды
- Синтез генераторов модульно взвешенных кодов с суммированием
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. С развитием
систем железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ) на протяжении
всей истории происходило усложнение схемных решений, расширялись
функциональные возможности, добавлялись встроенные диагностические
функции. В настоящее время современные комплексы систем ЖАТ имеют
встроенные диагностические подсистемы, а также снабжаются внешними
средствами непрерывного функционального контроля и мониторинга. Это
позволяет оперативно фиксировать нарушения в работе систем управления,
парировать отказы, а также выдавать техническому персоналу
информационные сообщения о возникающих критических ситуациях.
В последние годы наметилась устойчивая тенденция внедрения микропроцессорных и микроэлектронных систем ЖАТ. Сама компьютерная техника постоянно развивается, увеличивается количество полупроводниковых элементов на кристалле, повышается быстродействие. Это требует ответной реакции разработчиков систем для создания средств технического диагностирования. В диссертации рассматривается вопрос развития теории функционального контроля логических устройств автоматики за счет разработки и исследования свойств новых разделимых кодов, являющихся основой при разработке систем функционального контроля.
Степень разработанности темы исследования. Техническая
диагностика развивается с 40-50-х годов XX века, в данной области наметилось два устойчивых направления: тестовое диагностирование и функциональный контроль. Вопросами технической диагностики в разное время занимались такие ученые как M. Gssel, D. Das, E. Fujiiwara, P. K. Lala, E. J. McCluskey, D. K. Pradhan, J. Roth, F. F. Sellers, N. A. Touba, R. Ubar, Y. Zorian,
A. Д. Закревский, М. Ф. Каравай, А. Ю. Матросова, А. В. Мозгалевский,
П. П. Пархоменко, Вал. В. Сапожников, Вл. В. Сапожников, Е. С. Согомонян,
B. И. Хаханов, В. Н. Ярмолик и другие. Известно большое количество работ
указанных ученых в области теории функционального контроля логических устройств, в том числе, на основе помехоустойчивых разделимых кодов. В области технической диагностики устройств и систем ЖАТ известны работы таких ученых как Д. В. Гавзов, А. В. Горелик, Ю. А. Кравцов, В. М. Лисенков, Вал. В. Сапожников, Вл. В. Сапожников, В. И. Шаманов и др.
Тема диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.06 «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (транспорт)» по пунктам:
п. 8. Формализованные методы анализа, синтеза, исследования и оптимизация модульных структур систем сбора и обработки данных в АСУТП, АСУП, АСПТП и др.
п. 14. Теоретические основы, методы и алгоритмы диагностирования, (определения работоспособности, поиск неисправностей и прогнозирования), АСУТП, АСУП, АС ТПП и др.
Целью диссертации является разработка методов построения разделимых
кодов с улучшенными характеристиками обнаружения ошибок в
информационных векторах по сравнению с известными кодами с суммированием, а также исследование вопросов их применения в системах функционального контроля.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
-
Анализ классических кодов с суммированием и их известных модификаций.
-
Разработка способа построения кода с суммированием с уменьшенным количеством необнаруживаемых ошибок по сравнению с классическим кодом с суммированием, позволяющего сохранять основное его свойство, заключающееся в возможности обнаружения любых монотонных ошибок в информационных векторах.
-
Разработка способов построения кодов с суммированием с
минимальным общим количеством необнаруживаемых ошибок в
информационных векторах при заданном количестве контрольных разрядов.
-
Синтез генераторов новых кодов с суммированием, входящих в структуры тестеров систем функционального контроля.
-
Увеличение значности системы интервального регулирования движения поездов АЛС-ЕН на основе использования модульных взвешенных кодов с суммированием с минимальным общим количеством необнаруживаемых ошибок.
Объектом исследования являются системы функционального контроля
логических устройств ЖАТ, основанные на применении разделимых кодов, а
предметом – характеристики предлагаемых для применения
помехоустойчивых кодов с суммированием и методы анализа и синтеза типовых блоков систем функционального контроля.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:
-
Предложен способ модификации классического кода с суммированием, позволяющий строить коды с улучшенными характеристиками и с сохранением свойства обнаружения любых монотонных ошибок в информационных векторах.
-
Предложено новое семейство кодов с суммированием – коды с суммированием единичных и одного взвешенного разрядов в информационных векторах.
-
Разработан способ построения кода с суммированием с наименьшим общим количеством необнаруживаемых ошибок с заданным значением количества контрольных разрядов, основанный на взвешивании разрядов весовыми коэффициентами из прямой последовательности натуральных чисел.
-
Предложены семейства модифицированных кодов с суммированием с минимальным общим количеством необнаруживаемых ошибок в информационных векторах с различными характеристиками обнаружения ошибок по кратностям.
5. Синтез генераторов (устройств, вычисляющих значения
контрольных разрядов по значениям информационных разрядов) новых кодов с суммированием.
Теоретическая значимость работы заключается в исследовании новых кодов с суммированием на основе принципа взвешивания разрядов в информационных векторах, а также в установлении их характеристик в системах функционального контроля.
Практическая значимость работы подчеркивается возможностью применения ее результатов для построения систем функционального контроля с уменьшенной по сравнению с дублированием структурной избыточностью, а также использование модульного взвешенного кода с суммированием для расширения значности системы АЛС-ЕН.
Методология и методы исследования. Использованы методы булевой алгебры, теории дискретных устройств и технической диагностики дискретных систем.
Положения, выносимые на защиту:
-
Способ улучшения характеристик обнаружения ошибок классическими кодами Бергера, основанный на взвешивании одного из разрядов информационного вектора натуральным числом.
-
Характеристики обнаружения ошибок в информационных векторах кодами с суммированием единичных и одного взвешенного разрядов.
-
Способ построения кода с суммированием с наименьшим общим количеством необнаруживаемых ошибок в информационных векторах, основанный на использовании в качестве весовых коэффициентов прямой последовательности весовых коэффициентов и применения модуля кода Бергера, а также характеристики обнаружения им ошибок.
-
Способы модификации кода с суммированием взвешенных информационных разрядов с прямой последовательностью весовых коэффициентов, позволяющий строить коды с минимальным общим
количеством необнаруживаемых ошибок в информационных векторах с различными характеристиками обнаружения ошибок.
-
Методы синтеза генераторов для новых кодов с суммированием.
-
Способ увеличения значности системы интервального регулирования движения поездов АЛС-ЕН на основе использования модульных взвешенных кодов с суммированием с минимальным общим количеством необнаруживаемых ошибок.
Степень достоверности результатов подтверждается точными
вычислениями и экспериментальными исследованиями с набором контрольных логических схем.
1. Апробация результатов. Результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на 5 международных конференциях и 4 научно-практических семинарах, включая: международные конференции «IEEE East-West Design & Test Symposium» (г. Киев, Украина, 2014 год и г. Батуми, Грузия, 2015 год), «ИнтеллектТранс» (г. Санкт-Петербург, РФ, 2015 год), «Рилт-Транс» (г. Санкт-Петербург, РФ, 2015 год), «Транспортные интеллектуальные системы» (г. Санкт-Петербург, РФ, 2017 год); семинары «Автоматика и дискретная математика» на кафедре «Автоматика и телемеханика на железных дорогах» Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I (Санкт-Петербург, РФ, 2015 – 2016 годы).
Основные результаты диссертационного исследования опубликованы
в 11 работах, в том числе 2 статьи в академических изданиях, 3 публикации в изданиях, включенных в Перечень ВАК РФ и 2 публикации, индексированные в международной базе цитируемости SCOPUS.
Основные научные и практические результаты диссертационного
исследования внедрены в двух нормативных документах - специальных
технических условиях (СТУ) по железнодорожной автоматике и телемеханике
высокоскоростной магистрали Москва-Казань-Екатеринбург, где определены
технические нормы и требования функционального диагностирования при
проектировании, строительстве и монтаже устройств и систем СЦБ.
СТУ прошли экспертизу, приняты ОАО «Скоростные магистрали» и согласованы Минстроем России от 03.08.2016.
Также разработанный метод расширения значности системы АЛС-ЕН для высокоскоростного движения путем применения взвешенных кодов с суммированием взамен модифицированного кода Бауэра позволит увеличить емкость системы в 4 раза. Данное техническое решение рекомендовано для корректировки программного обеспечения существующей системы многозначной АЛС-ЕН без модернизации аппаратных средств.
Структура и объем диссертации. Работа содержит 163 страницы машинописного текста, включая 46 рисунков и 55 таблиц. Диссертация состоит из введения, четырех глав основного текста, заключения и пяти приложений; библиографический список включает в себя 103 наименования.
Теоретические исследования в области систем диагностирования
При построении систем внешнего и внутреннего диагностирования, естественно, используются современные микроэлектронные компоненты: от точечных транзисторов до нескольких штук и миллионов на одном кристалле [13]. Для обеспечения надежности функционирования микроэлектронной и микропроцессорной техники используются такие мероприятия, как структурная (аппаратная), временная и программная избыточность, а также методы технического диагностирования блоков и узлов [28, 29, 33, 70, 71, 72, 88].
Так как возникновение отказа возможно в любом, даже самом маленьком компоненте микропроцессорной и микроэлектронной системы, своевременность его обнаружения и парирования крайне важна. Именно эти задачи и ставятся перед технической диагностикой [72].
Сама процедура технического диагностирования представляет собой процесс определения технического состояния объекта диагностирования (ОД) с требуемой полнотой и глубиной обнаружения [72].
Существует две стратегии технического диагностирования: тестовое диагностирование и функциональное (рабочее) диагностирование [72].
На рис. 1.4 показана схема организации тестового диагностирования логического устройства. Стратегия тестового диагностирования подразумевает под собой полную изоляцию от всех воздействий на объект диагностирования, кроме воздействий со стороны системы диагностирования. Состав и последовательность воздействий определены заранее и могут быть выбраны исходя из различных условий. Также состав входных воздействий на объект диагностирования выбирается исходя из результатов ответов выходных сигналов, полученных ранее при подаче входных воздействий. Такие воздействия называют тестовыми.
Функциональное диагностирование несколько отличается от тестового. Схема функционального диагностирования представлена на рис. 1.5. При организации такого типа диагностирования средства диагностирования не формируют воздействий на объект диагностирования. На объект диагностирования и средства диагностирования поступают рабочие воздействия, предусмотренные алгоритмом функционирования объекта. Система диагностирования действует в процессе рабочего функционирования ОД и решает задачи правильности функционирования ОД и поиска неисправностей, нарушающих нормальное функционирование.
Схема работы системы функционального диагностирования в виде блоков представлена на рис. 1.6. На схеме видна основная особенность такой стратегии определения технического состояния объекта диагностирования – вся процедура проводится в режиме выполнения объектом своих функций [94, 103]. Это важно для систем реального времени, отключение которых от выполнения своих функций недопустимо и возможно только при 100%-ном резервировании.
Наиболее часто при рассмотрении вопросов функционального диагностирования пользуются моделью константных неисправностей [72]: - константа единицы (переход 0 в 1, фиксация постоянного сигнала 1 на выходе логического элемента); - константа нуля (переход 1 в 0, фиксация постоянного сигнала 0 на выходе логического элемента). Такой тип неисправностей составляет до 80-95% от всех возможных неполадок в работе логических устройств в зависимости от технологии изготовления [41, 67]. Одним из требований при построении систем функционального контроля является обнаружение 100% одиночных константных неисправностей в контролируемом объекте f(x), что требует внесения структурной избыточности в виде схемы контроля, состоящей из блока контрольной логики g(x) и тестера (рис. 1.7). Кроме того, любые неисправности во внутренней структуре системы функцио 19 нального контроля должны обнаруживаться хотя бы на одном входном наборе и фиксировать на выходах схемы соответствующий сигнал контроля [42].
На выходе контролируемого логического устройства f(x) формируются значения системы булевых функций f1, f2,…, fm, а сами выходы образуют информационный вектор f1 f2 … fm длины m. Блок контрольной логики g(x), вычисляющий функции g1, g2,…, gk, таким образом, формирует некоторый контрольный вектор g1 g2… gk длины k. Для контроля соответствия значений информационного и контрольного векторов в схеме контроля присутствует самопроверяемый тестер, выходы которого и являются выходами системы функционального контроля
Тестер имеет два выхода (z1 и z2) и обладает свойствами контроля входного вектора и самопроверки. Если на входе исправного тестера присутствует вектор заданного кода, то на выходах z1 и z2 формируются противоположные сигналы (z1 не равно z2). При поступлении на вход тестера некодового вектора или при возникновении неисправности в структуре самого тестера на его входах формируются одинаковые сигналы (z1=z2), чем и фиксируется отказ системы. Иными словами, при возникновении непарафазного сигнала на выходе самопроверяемого тестера можно диагностировать неисправность оборудования. Самопроверяемый тестер в системе функционального контроля должен обладать следующими свойствами [42]: - технический объект должен быть защищен от внутренних неисправ ностей; - технический объект должен быть самотестируемым. В основе системы функционального контроля, изображенной на рис. 1.7, лежит некоторый, заранее выбранный, помехоустойчивый код с длиной контрольного вектора km. От правил формирования значений разрядов контрольного вектора и от количества разрядов в нем зависят такие важные показатели системы функционального контроля, как структурная избыточность (сложность технической реализации) и обнаруживающая способность.
Таким образом, неисправность, возникающая в блоке f(x), приводит к возникновению искажений значений на выходах и, как следствие, к возникновению ошибки определенной кратностью в информационном векторе. Это событие и фиксируется схемой тестера.
Так как выходы внутренних логических элементов блока f(x) могут быть связаны с произвольным количеством выходов f1, f2,…, fm, в информационном векторе может возникать ошибка произвольной кратности d. Возможность ее обнаружения определяется характеристиками выбранного на этапе проектирования системы функционального контроля кода. Система контроля, изображенная на рис. 1.7, использует в качестве основы разделимый код. Обозначим его далее, как (m,k)-код. Различные (m,k)-коды обладают различными характеристиками обнаружения ошибок в информационных векторах кратности d. Кроме того, (m,k)-коды обладают различными способностями обнаружения ошибок определенных видов: монотонных и немонотонных, симметричных и асимметричных. Классификация ошибок на рабочих выходах схем приведена в [47], где подробно изучены и свойства их показателей в информационных векторах различных длин.
Определение числа необнаруживаемых ошибок во взвешенных кодах с суммированием
В коде WS(4,3,w1=3) десятичное значение контрольной группы отличается от классического S(4,3)-кода лишь в тех словах, где младший разряд информационного вектора имеет значение f1=1. Таких возможных слов для 4 разрядов – 8, то есть ровно 50% от всех слов и разница между весами групп будет равна ! = ! -1.
Проанализировав таблицу, можно сделать вывод, что взвешивание младшего разряда тройкой переместит половину векторов в группы с весом на 2 единицы больше, чем истинный вес информационного вектора. То есть распределение векторов должно стать более равномерным в табличной сетке W. Рассмотрим процессы перераспределения информационных векторов по группам для WS(4,3,w1=3)-кода в табл. 2.4.
Итак, для 4 информационных разрядов векторы {0001 (r=1 = r=3), 0011 (r=2 = r=4), 0101 (r=2 = r=4), 1001 (r=2 = r=4), 0111 (r=3 = r=5), 1011 (r=3 = r=5), 1101 (r=3 = r=5), 1111 (r=4 = r=6)} переместились в другие группы r. Для классического кода с суммированием количество информационных векторов для каждой группы r можно рассчитать по формуле !!! информационных векторов, или для m=4 !!!. В процессе взвешивания младшего разряда некоторым значением, отличным от 1, некоторое количество векторов перемещается в группу на значение w-1. Количество сдвигаемых векторов в каждой группе можно подсчитать по формуле !!!!!! или для кода с 4 информационными разрядами !!!!!.
Для кода WS(4,3,w1=3) приведем таблицу распределения количества векторов в каждой группе, используя формулы, представленные выше. Таблица 2.5. Распределение количества векторов в группах для кода WS(4,3,w1=3) Контрольные группы 0 1 2 3 4 5 6 7 L4 rl_rO ь4 ь3 С2-Сг ь4 ь3 г3 - г2L3 / 4 /-3ь4-ь3 Г1L3 Г2L3 Г3L3 1 3 3 2 3 3 1 0 Так как нам известно количество векторов в каждой группе, можно подсчитать количество необнаруживаемых ошибок внутри каждой группы и сложить их: число искажений равно 26. В классическом коде с суммированием каждая группа содержала !!! векторов, после применения алгоритма взвешивания из каждой группы кроме r0 переместилось !!!!!! векторов вправо в группы, имеющие r=r+!=w–1. Разобьем все контрольные группы, рассматриваемые в процессе перераспределения векторов, на типы [60]: - группа не претерпевшая никаких изменений в своем составе (r0=0); - группы откуда произошла утечка векторов вправо, но при этом не было добавлено ни единого вектора из групп слева; - группы, в которых происходили перемещения векторов как из группы вправо, так и в группу слева; - группы, которые лишь пополнялись векторами из более “левых” групп.
Такой принцип классификации групп позволяет вывести некоторые закономерности распределения необнаруживаемых ошибок. В группе первой категории ошибок быть не может, также, как и в группе с весом r=m+(w–1) также содержится один вектор. Следовательно необнаруживаемые искажения могут наблюдаться лишь в группах категорий 2,3,4. Введем обозначение суммарного количества не-обнаруживаемых ошибок во всех группах для кода с одним взвешенным информационным разрядом- !!, а для каждой конкретной категории обозначим количество необнаруживаемых ошибок в виде !!,!,!!!,!,!!!,!,!!!,!. Тогда число всех необнаруживаемых ошибок будет равно сумме всех необнаруживаемых ошибок первой категории, второй, третьей и четвертой:
В категории номер 1 содержится лишь один вектор !!! . Для категории номер 2 в группах содержится !!! -!!!!!!!информационных слов для r=1,2,…,(w-1); в третьей категории присутствует !!! -!!!!!!+!!! !!!!!(!"!!) векторов, где r=wm , wm+1,…,m; для категории номер 4 количество информационных векторов можно "У4 — 1 — (ЛЛ7 — 1 I рассчитать по формуле Ст_г , где r=m,m+l,...,(w-l). Таким образом можно вывести формулу для подсчета необнаруживаемых ошибок для каждой категории:
К сожалению, подобный алгоритм подсчета необнаруживаемых ошибок не дает возможности более детально рассмотреть тип искажений и их кратность, а лишь предоставляет возможность рассчитать общее количество необнаруживае-мых ошибок.
Для анализа обнаруживающей способности кода с суммированием с одним взвешенным разрядом было разработано программное обеспечение, которое позволяет вести подсчет необнаруживаемых ошибок по различным кратностям. В табл. 2.6 и табл. 2.7 представлены характеристики количества необнаруживаемых ошибок WS(8,k,wi) и WS(9,k,wi) кодами по кратностям, а в табл. 2.8 и табл. 2.9 – значения величин d и m для этих же кодов.
По представленным выше результатам исследований очевидны преимущества взвешенного кода по сравнению с классическим кодом Бергера (результаты для него записаны в первой строке каждой таблицы), количество общего числа необнаруживаемых ошибок сокращается в несколько раз. Рассмотрим графики распределения долей необнаруживаемых ошибок для взвешенных кодов при увеличении значения весового коэффициента (рис. 2.1 и рис. 2.2).
При сравнительном анализе характеристик необнаруживаемых ошибок по кратностям можно сделать вывод, что код с одним взвешенным разрядом не обнаруживает меньшее количество ошибок, особенно заметно это проявляется на более распространенных кратностях ошибок {2,4} – в 2 раза более эффективное обнаружение. Притом при увеличении весового коэффициента количество необ-наруживаемых искажений сокращается.
Модифицированные взвешенные оптимальные коды
В предыдущей главе изучены свойства кода при условии взвешивания одного разряда информационного вектора, однако, взвесить можно любое число разрядов [82]. Проанализировав результаты исследований по взвешиванию разрядов, в данной работе было принято решение остановиться на исследовании кода, у которого весовые коэффициенты образуют прямую последовательность (ряд натуральных чисел).
Код с прямой последовательностью весовых коэффициентов строится следующим образом:
Алгоритм 3.1. Правила построения взвешенного кода с суммированием с прямой последовательностью весовых коэффициентов: 1. Разрядам информационного вектора присваиваются весовые коэффициенты из натурального ряда чисел, начиная с младшего разряда." 2. По формуле (2.1) подсчитывается сумма весовых коэффициентов единичных информационных разрядов. 3. Число W представляется в двоичном виде и записывается в разряды контрольного вектора. Обозначим взвешенный код с суммированием с прямой последовательностью весов как WS(m,k)-код. В табл. 3.1 приводится пример для кода с суммированием с прямой последовательностью весов с длиной информационного вектора m=4. На основе таблицы 3.1 распределим кодовые векторы по соответствующим контрольным группам аналогично тому, как это было сделано в предыдущей главе, а также проанализируем распределение векторов в каждой группе в таблице
По сравнению с классическим кодом с суммированием, а также кодом с суммированием с одним взвешенным информационным разрядом, взвешенный код с суммированием с прямой последовательностью весов имеет более равномерное распределение информационных векторов, следовательно количество не-обнаруживаемых ошибок также должно быть меньше.
Рассмотрим пример обнаруживаемого и необнаруживаемого искажения для взвешенного кода с суммированием с прямой последовательностью весов: 1. Пример обнаруживаемой ошибки: 0 0 1 0 0 0 10 1 0 1 0 0 1 1 0 Для информационного слова 0010 принадлежавшего весовой группе 2 ( 0010 ), при искажении первого разряда изменяется суммарный весовой коэффициент W, так как итоговый вес полученного вектора больше на значение w4=4, таким образом новый искаженный вектор 1010 принадлежит иной контрольной группе 6 ( 0110 ). Такой тип ошибок взвешенный код с суммированием с прямой последовательностью весов обнаруживает всегда.
При таком искажении, не происходит нарушения суммарного веса W, обнаружить ошибку с помощью взвешенного кода с суммированием с прямой последовательностью весов невозможно, так как принадлежность слов контрольной группе не изменяется.
На основе таблицы 3.2 можно сделать вывод о том, что код WS(4,4) имеет всего 10 необнаруживаемых искажений: 8 ошибок кратности 3 и 2 ошибки кратности 4. При этом в классическом коде с суммированием с т =4 содержится 54 необнаруживаемых искажения, из них 48 двукратных и 6 четырехкратных. Улучшая обнаруживающую способность кода в 5 раз таким способом, пришлось увеличить количество контрольных разрядов, в данном случае т=к, в классическом коде Бергера количество контрольных бит равно к = [log2(7n + 1)1, а для взвешенного кода с суммированием количество контрольных разрядов равно
Тем не менее, код WS(4,4) не является эффективным, так как для него m=k (также как и у кода с повторением), но им не обнаруживается некоторое количество ошибок в информационных векторах. Так, однако, происходит только для кода с длиной информационного вектора m=4. C увеличением длины информационного вектора число контрольных разрядов снижается и, например, при m=10 становится равным k=6, а при m=20 – k=8.
Определим обнаруживающую способность взвешенного кода с суммированием с прямой последовательностью весов для фиксированного значения количества информационных бит m с помощью разработанного программного обеспечения на основе табличного задания кода.
Результаты исследований приведены в табл. 3.3, где для каждого m=315 в первой строке графы представлено количество необнаруживаемых искажений данной кратности. Последний столбец содержит количество необнаруживаемых искажений по всем кратностям. Таблица 3.3. Распределение необнаруживаемых искажений по кратностям в WS(m,k)-кодах
Рассмотрим характеристики обнаруживающей способности и эффективности взвешенного кода прямой последовательностью весов. В таблице 3.4 введены следующие обозначения: !!,"!#- это количество необнаруживаемых искажений в оптимальном коде, !!- число необнаруживаемых искажений в взвешенном коде с суммированием с прямой последовательностью весов, !!"#!– общее число ошибок в информационных векторах для m разрядов.
Из графика, представленного на рис. 3.1, очевидно, что значение m взвешенного кода растет при увеличении числа информационных разрядов в кодовом векторе и достигает своего максимума m=5, то есть при данной длине информационного вектора код обладает наихудшими обнаруживающими свойствами, а с дальнейшим увеличением длины информационного вектора значение m уменьшается. Рисунок 3.1. Зависимость m от m Рисунок 3.2. Зависимость Ъ,щк от т Зависимость коэффициента эффективности кода от числа информационных разрядов имеет пилообразную форму (см. рис. 3.2). По графику можно сделать вывод о том, что своего максимального значения m,k достигает при увеличении числа информационных разрядов при фиксированном значении k. То есть для k=4 точкой максимума эффективности кода будет являться точка с m=5, также для k=7 такой точкой будет являться значение с максимально возможным значением m=15, при m=12 m,k =0,3523, а при m=15 m,k =0,4939. Также следует отметить, что при увеличении m уменьшается максимум значения эффективности кода.
Из рис. 3.2 можно сделать вывод о том, что WS(m,k)-код не является оптимальным, так как не достигается значение m,k=1, а сами значения m,k, как правило, m,k 0,5. Такую зависимость можно объяснить неравномерным распределением информационных векторов в весовой группе.
Взвешенный код с прямой последовательностью весов имеет улучшенные характеристики по обнаружению ошибок в информационных разрядах, но не является оптимальным. Он более эффективный по сравнению с классическим кодом с суммированием, также исследования показали, что WS(m,k)-код обнаруживает все двухкратные искажения, а они являются одними из самых частых ошибок при отказах современных логических устройств. Стоит отметить и некоторые минусы использования такого способа кодирования, а именно увеличение числа контрольных разрядов по сравнению с классическим кодом с суммированием, также в отличие от кода Бергера, данный код имеет необнаруживаемые ошибки нечетной кратности, можно сделать вывод о том, что WS(m,k)-коды не могут быть применены при организации контроля комбинационных схем, выходы которых образуют независимые или монотонно-независимые группы [95]. Необходимо разработать некоторую модификацию данного кода с целью повышения обнаруживающих характеристик кода, а также сокращения числа контрольных разрядов.
Синтез генераторов модульно взвешенных кодов с суммированием
При передаче данных с путевого оборудования на локомотивное в системе АЛС-ЕН в канале рельсовой линии сигнал имеет несущую частоту 174,38 Гц с применением двукратной фазоразностной модуляции и модифицированного кода Бауэра с количеством информационных бит m=4, количеством контрольных бит k=4 (табл. 4.1). Каждая посылка, состоящая из одного бита информации для подканала состоит из 16 периодов от несущей частоты (рис. 4.16). При условии использования разности фаз по каналу можно передавать 2-х битную комбинацию одновременно, соответственно по двум подканалам передается информация, состоящая из 8 битных сообщений, необходимых для регистрации обновленной ин 117 формации на приемном оборудовании локомотива. Скорость передачи сообщений в таком канале составляет 10,9 бит/сек.
Модифицированный код Бауэра строится следующим образом: 1. Производится операция сложения по модулю два всех разрядов информационного вектора !! !! !! !!. 2. Если после выполнения предыдущего действия результат равен 0, то значение младшего разряда (!!) инвертируется, а значения остальных разрядов не инвертируются, и записываются в той же последовательности в контрольную часть кодового слова. 3. Если после выполнения пункта 1 алгоритма результат равен единице, то значение младшего разряда (!!) не инвертируется, а все остальные разряды при этом инвертируются, полученное слово записывается в контрольную часть кодового слова.
С развитием высокоскоростного движения на линии была проведена модернизация оборудования, используемого для локомотивной сигнализации. Переход с систем АЛСН/АЛСЧ на АЛС-ЕН повлек за собой немалое количество сбоев системы, вызванных несовместимостью оборудования. Система АЛСЧ работала на предельной скорости до 160 км/ч, дальнейшее увеличение скорости движения привело к состязаниям в элементах логических схем и снижению надежности аппаратуры в целом. За последние годы достигнуто существенное снижение этих нарушений. Рассмотрим причины возникновения сбоев системы АЛС-ЕН. Статистические данные были включены в комплексную автоматизированную систему учета, контроля устранения отказов технических средств и анализа их надежности (КАСАНТ) и собраны с использованием систем диагностирования и удаленного мониторинга АПК-ДК. В табл. 4.4 представлены данные по Горьковской, Октябрьской и Московской железным дорогам за 2016 год.
Из таблицы, представленной выше можно сделать вывод о том, что количество сбоев локомотивной аппаратуры примерно в 2 раза больше чем на путевых устройствах. Поскольку информация АЛС-ЕН передается по рельсовой линии, рассмотрим более подробно распределение сбоев путевых устройств по службам.
Большинство сбоев происходит по вине службы Ш, следовательно отдельно стоит рассмотреть причины отказов по хозяйству автоматики и телемеханики.
Таким образом, основные проблемы создают релейные приборы, при этом следует отметить, что блок, отвечающий за генерацию кодовых сигналов ФС-ЕН не является причиной сбоев, за 2016 год не было зафиксировано ни одного случая его отказа.
Поскольку ФС-ЕН является высоконадежным устройством, за счет использования его ресурсов (модификации программного обеспечения) можно увели 120 чить информативность системы, что актуально ввиду строительства скоростных магистралей. Таблица 4.4.Анализ сбоев в работе устройств АЛС-ЕН за 2016 год
С целью увеличения количества передаваемой информации по рельсовой линии на локомотив в системе АЛС-ЕН предлагается использовать модульный взвешенный код с суммированием WSM(5,3), при этом не изменяется длина посылок в каналах передачи данных, подбирается лишь иной алгоритм кодирования. Ранее рассматривалось применение кодов с суммированием при проектировании систем функционального контроля, проведем исследование модульного взвешенного кода с суммированием для передачи информации в канале и проанализируем его помехоустойчивые свойства.
Для взвешенного модульного кода с суммированием WSM(5,3) существует 32 кодовых комбинации против 16 в используемом АЛС-ЕН модифицированном коде Бауэра, это существенно увеличит значность системы АЛС-ЕН. Таким образом, мы имеем 32 кодовые комбинации с длиной каждой комбинации 8 бит.
Для примера составим таблицу кодовых расстояний между каждыми кодовыми комбинациями для модифицированного кода Бауэра с тремя информационными битами. В табл. 4.5 представлены все векторы кода, а в табл. 4.6 вычислены все кодовые расстояния между векторами.
С помощью написанного программного обеспечения на языке высокого уровня Java были рассчитаны все возможные необнаруживаемые ложные переходы при использовании кодирования WSM(5,3) и модифицированного кода Бауэра (4,4). В табл. 4.7 представлены все возможные ложные переходы комбинаций по кратностям для WSM(5,3)-кода и модифицированного кода Бауэра (4,4).