Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов проектирования измерительно-информационных средств авионики 19
1.0. Введение 19
1.1. Типовые структуры измерительно-информационной системы 23
1.2. Обобщенная схема передачи информации в человеко-машинном комплексе 30
1.2.2. Количественная оценка информационного содержания сигнала 34
1.3. Методы исследования 38
1.3.1. Методы моделирования сенсорной подсистемы 38
1.3.2. Методы моделирования бортовой вычислительной подсистемы 39
1.3.3. Методы моделирования подсистемы отображения информации 41
1.3.4. Методы синтеза бортовых кабельных сетей (БКС) 43
1.3.5. Критерии оценки бортовых систем информационного обмена 44
1.4. Выводы 47
2. Информационная модель сенсорной подсистемы 49
2.0. Введение 49
2.1. Дискретизация аналоговых сигналов 50
2.2. Погрешности дискретизации аналоговых сигналов 56
2.3. Квантование сигналов сенсорной подсистемы по уровню 59
2.4. Дискретизация квантованных сигналов 64
2.5. Информационные характеристики сигналов датчиков 74
2.6. Выводы 79
3. Информационная модель бортового вычислительного комплекса 81
3.0. Введение 81
3.1. Общие свойства и характерные особенности бортовых ЭВМ
систем авионики 82
3.2. Временные характеристики полумарковских процессов 93
3.3. Описание функционирования бортовых ЭВМ без учета прерываний 96
3.4. Временные характеристики алгоритмов при наличии внешних прерываний 107
3.5. Изменение информативности сообщений при обработке сигналов сенсорной системы на ЭВМ 112
3.6. Суммарная оценка информационных потоков в системе авионики 120
3.7. Выводы 121
4. Моделирование средств отображения информации 123
4.0. Введение 123
4.1. Общие принципы формирования сообщений, предъявляемых на экране 123
4.2. Способы представления информации и информативные признаки 131
4.2.1. Представление информации абстрактными геометрическими фигурами, условными знаками и контурами 131
4.2.2. Буквенно-цифровой способ представления информации 132
4.2.3. Характеристики положения 132
4.2.4. Геометрические и количественные характеристики 133
4.2.5. Характеристики восприятия 134
4.3. Синтез сообщений 138
4.3.1.Общие принципы синтеза сообщений 138
4.3.2. Синтез сообщений из примитивов 141
4.3.3. Особенности синтеза двумерных сообщений 146
4.3.4. Особенности синтеза объемных сообщений 147
4.4. Информационно-временные характеристики процесса формирования сообщений на экранах средств отображения 148
4.5. Выводы 156
5. Методология проектирования авионики с использованем информационных моделей 158
5.0. Введение 158
5.1. Проектирование сенсорной подсистемы 160
5.1.1. Усиление по мощности 164
5.1.2. Усиление с предварительной аналоговой фильтрацией 164
5.1.3. Аналоговое уплотнение для передачи по каналу связи 165
5.1.4. Аналого-цифровое преобразование 167
5.1.5. Аналого-цифровое преобразование с комиандированием 170
5.1.6. Аналого-цифровое преобразование с аналоговым уплотнением 171
5.1.7. Аналого-цифровое преобразование с цифровым уплотнением 174
5.1.8. Электропитание сенсорной подсистемы 176
5.2. Проектирование бортовой кабельной сети 178
5.2.1. Описание кабельной сети 179
5.2.2. Проектирование кабельной сети 181
5.2.3. Показатели качества бортовой кабельной сети 186
5.2.4. Разъемы 189
5.3. Включение бортовой ЭВМ в авионику 189
5.3.1. Интерфейс по ГОСТ 18977-79 (ARINC 429) 191
5.3.2. Интерфейсы по ГОСТ 26765.52-87 (MIL-STD-1553В), ГОСТ Р50832 (STANAG 3910), ARINC 629, ARINC 659 193
5.3.3. Аналоговый и цифровой радиальные интерфейсы
с мультиплексированием 198
5.3.4. Система прерываний и спецпроцессор 200
5.4. Оценка основных ресурсов бортовой ЭВМ 201
5.4.1. Время центрального процессора 202
5.4.2. Объемы запоминающих устройств 212
5.5. Оценка деятельности человека-оператора 214
5.6. Комплексная задача оптимизации системы авионики 216
5.6. Выводы 222
6. Создание информационно-модульной авионики 225
6.0. Введение 225
6.1. Технические и программные средства комплекса 226
6.1.1. Вычислительные мощности и интерфейсы для связи с сенсорной подсистемой 226
6.1.2. Принципы реализации программного обеспечения 227
6.2. Конструктивное исполнение комплекса 228
6.3. Структурные схемы системы авионики 231
6.3.1. Интеграция навигационно-пилотажной информации 231
6.3.2. Интеграция аэрометрической информации 233
6.3.3. Комплексная обработка информации БИИБ, аэрометрических датчиков и системы навигационных средств (СНС) GPS/ГЛОНАСС 234
6.3.4. Информационное ядро НПК 235
6.3.5. Структурная схема авионики перспективных самолетов с выделением НПК как интеллектуального ядра 235
4.3.6. Интерфейсы системы 240
6.4. НПК на основе резервированных многорежимных пультов-
вычислителей (ПВ) и интерфейсов по ГОСТ 18977-79 (ARINC 429) 242
6.4.1. Пульт-вычислитель 242
6.4.2. Пульт управления радиотехническими системами ПУ РТС 244
6.5 НПК на основе резервированных пультов-вычислителей, центрального мультиплекса и интерфейсов по ГОСТ 18977-79 (ARINC429) 245
6.6. Система самолетовождения и индикации ССИ-80
для самолета С-80ГП 246
6.7. Выводы 253
8. Заключение 255
Список литературы
- Обобщенная схема передачи информации в человеко-машинном комплексе
- Погрешности дискретизации аналоговых сигналов
- Описание функционирования бортовых ЭВМ без учета прерываний
- Представление информации абстрактными геометрическими фигурами, условными знаками и контурами
Введение к работе
Актуальность темы. Современный этап развития систем управления объектами различного назначения, в частности технических средств, используемых при управлении пилотируемыми летательными аппаратами, характеризуется, во-первых, существенным ростом объемов информации, получаемой от объекта с помощью сенсоров и используемой для принятия решений, во-вторых, стремлением извлечь из полученной информации максимум возможного, а в третьих, стремлением переложить решение части задач по выработке управленческих решений на ЭВМ [14, 46, 123]. Указанные обстоятельства привели к тому, что программно-технические комплексы, ниже называемые системами авионики, осуществляющие сбор информации, ее предварительную обработку и предъявление результатов предобработки человеку-оператору, стали важнейшим звеном систем управления летательными аппаратами, а приоритеты использования подобных комплексов смещаются в сторону решения все более сложных информационных задач за все более короткое время [60, 84, 93].
С другой стороны, развитие рыночных отношений предопределяет жесткую конкуренцию, как на рынке авиационной техники, так и на рынке вспомогательных средств, что в свою очередь приводит к необходимости существенного сокращения сроков обновления авионики. В настоящее время это возможно только с использованием таких методологий, которые бы обеспечивали сквозной процесс проектирования от общего облика системы до конкретных конструкторских решений и программных продуктов [79, 80,93, 94, 164, ].
Важным аспектом функционирования авионики является информационный аспект, характеризующийся двумя факторами: информативностью сообщений и скоростью ее обработки и/или передачи. Информационный аспект процесса управления, в основном, определяет эффективность применения технических средств летательного аппарата в процессе выполнения полетов, а в ряде случаев, например в форсмажорных ситуациях, и/или на бортах специального назначения - работоспособность и даже жизнеспособность борта. Типичным примером влияния времени решения задачи на работоспособность ком плекса является применение системы авионики в качестве звена, реализующего обратную связь [46,97, 107].
Общепринятым методом решения проблемы ускорения информационных процессов является применение более быстродействующей аппаратной составляющей. Однако, само по себе применение более совершенных технических средств, хотя и приводит к удорожанию аппаратуры, зачастую не дает желаемого результата без организационно-технических мероприятий по их использованию. Другими методами решения задачи является анализ информационной стороны процесса и генерация на каждом этапе таких сообщений, которые бы способствовали ускорению процессов передачи и обработки данных при сохранении релевантной информативной составляющей, а также сокращению времени трафика по бортовым кабельным сетям [59, 63, 77, 102, 163]. С другой стороны, само по себе применение более совершенных технических средств, хотя и приводит к удорожанию аппаратуры, зачастую не дает желаемого результата без организационно-технических мероприятий по их использованию.
Как правило, состав аппаратных средств авионики определяются нормативными документами и редко подвергаются изменениям. Вследствие этого параметры информационных процессов являются едва ли не единственными варьируемыми параметрами для оптимизации времени информационных процессов. В силу сложности информационных процессов и широкой номенклатуры технических средств, решающих в авионики сходные задачи с различными ресурсными затратами, проектирование систем указанного класса с последующей постановкой экспериментов на реальном объекте - весьма длительный и дорогостоящий процесс, в результате которого не обязательно получается оптимальный результат. Поэтому сокращение сроков создания и освоения новых технических решений целесообразно проводить с предварительным моделированием и расчетом параметров систем, что в настоящее время затруднительно, вследствие отсутствия методологии проектирования систем.
Все вышеперечисленное, а именно потребности в создании систем авионики и отсутствие общей теории их анализа и расчета, позволяющей осуществить оптимальное распределение информационных функций между компонентами в пространстве-времени в системах с заданной структурой, объясняет необходимость и актуальность исследований, проведенных в диссертации.
Таким образом, объектом исследования диссертационной работы являются системы авионики, состоящие из сенсорной подсистемы, ряда функциональных компонентов (узлов и блоков) преобразованию информации вычислителя, средств передачи и отображения информации, взаимодействующие с человеком-оператором на борту летательного аппарата, и способствующие при указанном взаимодействии достижению цели, определенной полетным заданием. Следует подчеркнуть, что методология разработанная в диссертации, может быть применена для разработки информационно-измерительных систем другого назначения, например, систем управления морскими или наземными транспортными средствами, следовательно, объект исследования может быть расширен до класса объектов известном смысле, к расширенному классу может быть отнесено подавляющее число подвижных электронно-механических технических систем, если рассматривать информационные аспекты их функционирования при управлении оператором и технические параметры узлов и блоков, зависящие от информационных свойств, например роботы, интеллектуальные средства поражения и т.п.
Предмет исследования диссертационной работы может быть определен как информационные, временные, точностных массогабаритные характеристики компонентов объекта, при их сочленении в единую систему и взаимодействии, в том числе и эрратическом, для достижения цели функционирования. V
Необходимым при создании авионики является этап формирования и исследования таких моделей, которые адекватно отражали бы релевантные аспекты их функционирования. Релевантными в данном случае являются: \ \ состояния объекта (компонентов объекта), в которых он пребывает в процессе функционирования;
I информационные аспекты процессов в определенных состояниях объекта и его компонентов;
время пребывания в состояниях;
Оказывается, что подходов к моделированию, в равной мере учитывающих все перечисленные аспекты, в настоящее время не существует. Ниже исследуется подход к исследованию временных характеристик информационных процессов в системах с выделенными состояниями, который опирается на аналитические методы математического моделирования.
В диссертационной работе информационные аспекты функционирования объекта исследуются с применением такого фундаментального понятия информатики как энтропия, которая связывается с другими характеристиками, например, массогабаритными характеристиками технических средств преобразования информации [13, 36, 52, 53, 62, 63]. Математическое моделирование смены состояний и фактора времени производится с применением понятия полумарковского процесса, что позволяет получить широкий диапазон приближений моделей к реальным процессам, от строго детерминированных до стохастических, причем достижимость состояний в моделях рассматриваемого класса определяется с точностью до вероятностей, а определение временных интервалов производится с точностью до плотностей распределения вероятностей и/или числовых характеристик плотностей (математического ожидания, верхней и нижней границ области ненулевых значений [50, 54, 56, 90, 99, 109, 114, 127, 134, 139, 142, 147, 150]. Ряд полученных ранее другими авторами и использованных в диссертации результатов [65, 67, 115, 135, 144, 145, 146] позволяет учитывать и взаимодействие компонентов авионики при функционировании.
Цель диссертационной работы состоит в разработке методологии оптимального проектирования систем исследуемого класса, основанной на аналитическом описании информационных процессов..
1. Исследование особенностей информационных процессов в авионики и подбор фундаментальных теорий, которые могли бы быть положены в основу метода их математического (аналитического) моделирования. 2. Разработка концепции математического моделирования информационных процессов в системах исследуемого класса.
3. Разработка методологии: оценки информативно типов и изменения информативности при преобразованиях сигналов в авионики.
4. Исследование общих закономерностей поведения алгоритмов обработки информации бортовыми ЭВМ и сведение задачи исследования алгоритмов к известным стохастико временным моделям, в частности к полумарковскому процессу.
5. Создание метода исследования временных и стохастических алгоритмов по их полумарковским моделям, представленным в виде полумарковской
6. Получение зависимостей для оценки информационной точности ввода сигналов, получаемых на выходах датчиков различных типов, в ЭВМ при различных способах формирования сигналов опроса. Исследование информационных характеристик эрратической составляющей авионики, и содержанию сообщений, формируемых на экране средств отображения несущих информацию о состоянии летательного аппарата. Разработка методик моделирования с помощью полумарковских процессов типовых конфигураций технического и программного обеспечения.
9. Разработка метода оптимального структурно-параметрического синтеза авионики с использованием информационных моделей процессов в качестве Г системы ограничений. .Экспериментальная проверка разработанного метода информационного моделирования при создании и внедрении в авиации реальных программно-технических комплексов.
Научная новизна диссертации заключается в следующем. 1. Сформулирована концепция информационного моделирования авионики состоящей из множества взаимосвязанных функциональных компонентов, для каждого из которых характерным является наличие ряда состоянии, переход из которых в сопряженные состояния связан с изменением информативности сообщений.
2. Создан обобщенный метод комплексного анализа авионики основанный на математическом (аналитическом) структурно-параметрическом моделировании процессов в программных и аппаратных средствах, в том числе при4 взаимодействии ее компонентов. .
3. Оценена информационная точность процесса ввода данных с датчиков
сенсорной системы в бортовую ЭВМ при различных способах опроса датчиков (поллинг, прерывания), исследовано влияние параметров ввода на ошибку, возникающую в процессе опроса датчиков.
4. На основании исследования информационных характеристик и вычислительной сложности различных способов формирования сообщений, предъявляемых оператору на экране средств отображения, разработаны требования к составу и содержанию сообщений, несущих информацию о состоянии лета тельного аппарата.
5. Разработаны методы решения ряда проектных задач, в частности распределения функций между узлами и блоками информационно-временного согласования компонентов при их взаимодействии; распределения ресурсов бортовой ЭВМ при функционировании объекта; пространственно-топологического размещения узлов и блоков на борту летательного аппарата.
6. Предложено при разработке авионики использовать модификацию метода оптимального целенаправленного синтеза, представляющую собой разновидность нисходящего структурно-параметрического проектирования использованием в качестве системы ограничений зависимости, связывающие информационные и технические характеристики систем.
Принципиальный вклад в развитие теории проектирования авионики состоит в следующем: 1. Произведено обоснование общих свойств, которыми должны обладать структурно-параметрические модели авионики, показано, что информационный аспект процессов в программно-технических средствах является важным фактором, который необходимо учитывать при моделировании систем данного класса.
2. Постановлена и решена задача разработки формализованного подхода к математическому (аналитическому) моделированию информационных процессов в компонентах системы на основе определения энтропии, как количественной меры информативности сообщений на входе и выходе, а также временных и вероятностных характеристик состоянии компонентов, как следствия реализации в них некоторого алгоритма, с использованием достижений таких фундаментальных теорий, как теория полумарковских процессов, теория алгоритмов и теория информации.
3. Показано, что алгоритмы функционирования бортовых ЭВМ моделируются эргодическим полумарковским процессом, а наличие прерываний, поступающих в ЭВМ от компонентов авионики, увеличивает время выполнения операторов алгоритма, получены зависимости для оценки увеличения временных интервалов. , " - ;
4. Разработан ряд методов и получены математические выражения для определения информационных и стохастико-временных параметров взаимодействия компонентов в системах исследуемого класса, а также согласования указанных характеристик при сопряжении соответствующих компонентов.
5. Исследован механизм возникновения ошибки при вводе цифровых сигналов в ЭВМ, оценена информационная точность процесса ввода данных с датчиков с цифровым выходом в ЭВМ при различных способах опроса датчиков (поллинг, прерывания), исследовано влияние параметров ввода на ошибку, воз никающую в процессе опроса датчиков.
6. Определена-информационная емкость сообщений, предъявляемых на экранах средств отображения, показано, что задача адаптации сообщений, поступающих из сенсорной подсистемы, к информационной пропускной способности зрительного канала восприятия оператора сводится к задачам классификации и посимвольного формирования образов, оценена вычислительная сложность формирования плоских и объемных символов.
7. Предложены модели для оценки информационных и конструктивных параметров различных технических решений (как аппаратных, так и программных) при проектировании авионики.
8. Разработан метод целенаправленного структурно-параметрического проектирования систем с использованием в качестве системы ограничений комплекс информационных и стохастико-временных моделей, разработанных в диссертации.
Практическая ценность работы заключается в том, что методология информационного проектирования ориентирована на создание практических рекомендаций, позволяющих повысить качество вновь разрабатываемых систем исследуемого класса при сокращении сроков их разработки.
Достоверность полученных теоретических результатов подтверждается результатами апробаций методологии при решении практических задач разработки ряда навигационно-пилотажных комплексов/самолетов гражданской авиации.
Научные положения, выносимые на защиту.
1. Концепция информационного и стохастико-врсменного моделирования авионики, состоящих из ряда компонентов, взаимодействующих в процессе функционирования. J
2. Формализованный подход к математическому (аналитическому) моделированию информационных процессов в компонентах системы на основе определения энтропии, как количественной меры информативности сообщений на входе и выходе, а также временных и вероятностных характеристик состояний компонентов, как следствия реализации в них некоторого алгоритма.
3. Метод определения временных интервалов, формируемых при функционировании бортовой ЭВМ, основанный на операциях с полумарковской матрицей, описывающей эргодический процесс в алгоритмах авионики. 4. Методы определения информационных и стохастико-временных параметров взаимодействия компонентов в системах исследуемого класса, а также согласования указанных характеристик при сопряжении соответствующих компонентов.
5. Модель механизма возникновения ошибки при вводе цифровых сигналов в ЭВМ; метод оценки информационной точности процесса ввода данных с датчиков с цифровым выходом в ЭВМ при различных способах опроса датчиков (поллинг, прерывания).
6. Метод формирования сообщений на экране средств отображения с определением информационной емкости сообщений и адаптацией сообщений, поступающих из сенсорной подсистемы, к информационной пропускной способности зрительного канала восприятия оператора.
7. Метод целенаправленного проектирования авионики с использованием в качестве системы ограничений информационных и стохастико-временных моделей компонентов.
Реализация и внедрение результатов. Предложенные в диссертации концепция, методы и методики реализованы автором в процессе выполнения нижеследующих НИР ОКБ "Электроавтоматика": "Борт-80" (инв. № 8830, 1978), "Зрачок 2" (инв. № 7889, 1974), "Фиалка" (инв. № 9624, 1982), "Структура" (инв. №7889, 1984).
Результаты, полученные в диссертации, внедрены в ОКБ "Электроавтоматика" в следующих разработанных средствах: ( комплексная система цветной индикации "Панорама"; / навигационный комплекс ОЭНК;
система экранной индикации СЕИ-124;
система отображения информации для вертолета МИ-24В; \ система отображения информации "Луч" для изделия "Вьюга"; 1 бортовой вычислительный комплекс БЦК-29; ( машина цифровая вычислительная ЦВМ80-406ХХ; многопрограммный пульт-вычислитель для реализации вычислительных систем самолетовождения; навигационный комплекс высотного самолета; комплекс пилотажно-навигационного оборудования самолета ИЛ-114; пульт-вычислитель для самолета ТУ-204.
Апробация работы.
Основные положения диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах.
1. III Международная научно-техническая конференция "Пилотируемые полеты в космос", РГНИИ ЦПК, Москва, 1997.
2. Международная научно-техническая конференция "Конверсия, приборостроение, рынок", Владимир-Суздаль, 1997.
3. Международный коллоквиум поточной механике, Будапешт, 1997.
4. Международная научно-техническая конференция "Метрология-97",
Минск, 1997.
5. Гагаринские чтения, Москва, 1997.
6. II Международный симпозиум "История авиации и космонавтики", Москва, ИИЕТРАН, 1997.
7. 30 Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава ГИТМО (ТУ), Санкт-Петербург, 1999.
8. Международный симпозиум «Аэрокосмические приборные технологии, Санкт-Петербург, 2002.
9. Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы проектирования систем и комплексов», Тула, 2002.
По теме диссертации опубликовано 25 работ, включенных в список литературы, в том числе: 1 монография, 19 тезисов докладов на международных, всесоюзных, республиканских и отраслевых конференциях, семинарах и симпозиумах, 5 статей, 2 авторских свидетельства на изобретение.
Характеристика работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 270 страницах машинописного тек ста, и включающих 64 рисунка и 7 таблиц, приложений на 10 страницах и списка использованной литературы из 164 наименований.
Во введении дана постановка задачи исследования авионики путем аналитического моделирования информационных и стохастико-временных характеристик процессов в них.
В первой главе на основании анализа общих свойств систем авионики и состояния проблемы с их моделированием сделан вывод о возможности и необходимости их математического (аналитического) описания с использованием энтропии как количественной меры оценки информативности и полумарковских процессов, как структурнно-параметрических образований, математически подобных процессам в компонентах систем авионики.
Во второй главе исследуются информационные характеристики сенсорной подсистемы авионики, определяются объемы информационных потоков и ошибок, формируемых на выходе из подсистемы, показана связь величин ошибок со стохастико-временными характеристиками компонентов систем, потребляющих полученную на выходах датчиков информацию.
В третьей главе произведен анализ общих свойств алгоритмов авионики, показано, что вследствие своей цикличности, они могут быть смоделированы с помощью эргодических полумарковских процессов, получены матричные выражения для оценок параметров взаимодействия алгоритмов с сопряженными с бортовыми ЭВМ техническими средствами.
Четвертая глава содержит изложение способов формирования изображений на экране средств отображения, показано, что задача формирования сообщений с пониженной информационной емкостью сводится к задаче распознавания, сформулированы принципы формирования сообщений с разделением информативности по скорости восприятия символов, получены зависимости для оценки объемов информации сообщений, предъявляемых оператору.
В пятой главе разработана система математических зависимостей, описывающих типовые структуры и процессы в авионики, а также метод целенаправленного структурно-параметрического проектирования систем. Шестая глава содержит экспериментальное подтверждение теоретических положений диссертации на основе применения разработанных методов при практическом проектировании авионики.
В заключении содержатся выводы по работе.
Приложение содержит акты внедрения положений диссертации в производство и в учебный процесс.
Обобщенная схема передачи информации в человеко-машинном комплексе
Эта зависимость в дальнейшем была проверена, уточнена и развита в значительном числе работ зарубежных и отечественных ученых. Например, А.Н. Леонтьев, Е.П. Кринчик [68] показали, что одно и то же количество информации, но переданное посредством сигналов различного вида неопределенности, воспринимается за разное время. Г.Е. Журавлев, используя модель Хика, предложил [41] ее модификацию, учитывающую некоторые адаптационные свойства человека-оператора. Е.И. Бойко показал [17] различие величин времени восприятия на сигналы различной интенсивности и модальности и дал психофизиологическое объяснение этому.
В значительной степени общее быстродействие человеко-машинной системы зависит от временных затрат и пропускной способности человека-оператора. В [22] показано, что время, затрачиваемое оператором, зависит от следующих факторов: количества информации, которое должен обработать оператор; значимости и ценности (объективной и субъективной) принимаемой информации; способа кодирования информации; характера алгоритма работы человека-оператора; индивидуальных психофизиологических свойств оператора (сенсорных процессов, свойств памяти, мышления, способности к адаптации, утомляемости, эмоциональных характеристик и др.).
На надежность человеко-машинного комплекса его элементы влияют по-разному. При малом резерве времени источником ошибочных действий в основном является человек. В остальных случаях общая надежность определяется главным образом надежностью технических средств [15, 17,22,41, 68].
В связи с тем, что в зависимости психофизиологического состояния один и тот же человек-оператор может изменять характер своей деятельности, система всегда располагает некоторым множеством вариантов алгоритма функционирования, каждый из которых имеет свою собственную оценку эффективности по достижению цели [41, 68].
Для анализа и оптимизации систем отображения информации В.Ф. Венда предложил [22] использовать концепцию структурно-психологического синтеза. Процессы решения сложных задач управления характеризуются большим количеством вариантов решения и носят вероятностный характер. На сложность решения существенное влияние оказывает структура технических средств. Поэтому следует учитывать статистические связи между структурой технических средств и значениями психологических факторов сложности деятельности человека-оператора [22].
Для исследования функциональной эффективности процессов ориентации летательного аппарата может использоваться информационный метод [25, 60, 84, 87, 94, 100, 101, 102 111, 119]. В общем случае функциональную эффективность можно рассматривать как некоторый функционал от вероятности достижения поставленной цели управления и затрат в широком смысле. Различные частные показатели, например вероятность выхода регулируемого параметра за установленные пределы, не отражают поведение объекта управления в динамике. Поэтому в качестве меры функциональной эффективности было предложено использовать информационные характеристики - интенсивность потоков информации как оценки скорости создания разнообразия. Чем меньше интенсивность потоков информации в процессе управления, тем выше функциональная эффективность человеко-машинного комплекса.
Вероятностно-временной метод исследования деятельности человека-оператора или группы операторов [22] позволяет связывать все основные параметры, характеризующие процессы управления с участием человека, между операторами и по известным характеристикам объекта управления и возмущений оценить вероятность успешного действия операторов.
Сочетание методов теории информации и автоматического управления позволяет создавать модели, более адекватно отражающие различные аспекты деятельности человека-оператора. Однако эти модели описывают сравнительно простые действия и их применение затруднено при описании сложной деятельности оператора.
Таким образом, проведенный анализ показал, что можно выделить значительное количество типовых конфигураций информационно-измерительных систем авионики, характеризующихся значительным числом варьируемых параметров. Наличие существенно важных связей между отдельными компонентами, их взаимное влияние, а также наличие человека-оператора обуславливают необходимость разработки комплексного подхода к проектированию подобных систем.
Информационным называется процесс, возникающий в результате установления связи между двумя объектами материального мира: источником или генератором, информации и ее приемником, или получателем. Характерной особенностью современного этапа развития техники и технологий является резкое увеличение объемов информации во всех сферах человеческой деятельности. Понятие информации относится к основным понятиям науки об управлении и тесно связано с такими понятиями, как «информационная система» и «информационный процесс» [13, 36, 45, 52, 53, 59, 63, 74, 76, 78, 87]. Природа информации связана с всеобщим свойством материи - отражением. Отражение - это результат воздействия одной материальной системы на другую. Или другими словами воспроизведение в иной форме изменений одной системы в изменениях другой. Отражение можно рассматривать как модель отображаемой системы. Каждой форме отражения присущи специфические информационные процессы.
Погрешности дискретизации аналоговых сигналов
Реальные формы сигналов дискретизации В общем случае при мультипликативной дискретизации спектральное представление дискретизирующей функции, в предположении, что она является четной, имеет вид c(f) = (Х+ZJ А (cos iQ\t, ..., COS ІОщІ, ..., cos iQnt), 1=1 (2.12) где а и Д - векторы-столбцы параметров сигнала дискретизации; а,4 ґ а \ і А. а= ;Д = \ М J V М/ у (cos i2it,..., cos /ДЦ/, ..., cos /ДпО - вектор-строка гармонической составляющей сигнала дискретизации; Д, = 27i/Tm; \ т М\
Составляющие векторов а и Д выражаются следующими зависимостями: в случае прямоугольной формы импульсов ат = 2Етт/Тт, pim = 2Em(m) lsm (iQmr); в случае треугольной формы импульсов а„, = Етт/Тт pim = Em(7ri) xsin О АлТ); в случае трапецеидальной формы импульсов ап1 = Е„(2т„ - em)ITm, pim = 4Em(m2Qmem) 1 sin (iQmeJ2) sm[iQm(Tm - є„)/2]. Приведенные соотношения подтверждают, что применение различных типов функций дискретизации при мультипликативной дискретизации изменяют только значения составляющих а и Д. Здесь а имеет смысл вектора ко эффициснтов усиления для передачи среднего уровня дискретизированного сигнала, Д представляет собой вектор коэффициентов усиления для передачи сигнала на частотах, кратных частотам дискретизации iQm. Для точной и неточной мультипликативной дискретизации характерно, что коэффициенты усиления а и Д. не зависят от частоты со и поэтому не влияют на форму спектра сигнала. Однако эти коэффициенты зависят от формы импульса дискретизации и номера гармоники частоты дискретизации /. Зависимость от номера гармоники / исчезает только при идеальной дискретизации 5-функциями. Приведенные рассуждения позволяют сделать вывод о том, что апертурное время аналого-цифрового преобразователя, при выполнении условий утверждения 2.3 практически не влияют на качество дискретизации [93].
Если рассматривать реальные сенсорные системы, то условие ограничения спектров сигналов датчиков в них выполняется далеко не полностью. В этом случае отдельные полосы побочных (дополнительных) спектров, соответствующих частотам, кратным частоте дискретизации, в спектре дискретизированного сигнала уже не отделены друг от друга. При восстановлении сигнала искомый спектр, выделяемый в результате низкочастотной фильтрации, искажается нежелательными высшими спектральными составляющими.
Для оценки величины этих составляющих необходимо рассматривать конкретные частотные характеристики фильтров. Поэтому для наглядности предположим, что сигнал ограничен по частоте фильтром Баттерворта с максимально плоской частотной характеристикой Wm(co) = [l+(ciyanio)2n m)Ym, где Q„,o соответствует верхней граничной частоте пропускания фильтра (передача с затуханием -3 дБ, сигнал ослабляется в два раза); п(т) - крутизна спада частотной характеристики.
Если входной сигнал имеет равномерный энергетический спектр Gmo, то энергетический спектр выходного сигнала (после фильтра Баттерворта) имеет вид: Gm(co) = G„,o [1 + (co/Qm0)2n -m)] 1. Искажения, возникающие в результате пе рекрытия частотных спектров (основного и побочных), можно охарактеризовать как отношение энергии сигнала, содержащейся в перекрывающейся части спектра Nmp, к полной энергии сигнала Nm: Рт = Nm/Nm. Энергия Nmp, содержащаяся в перекрывающейся части спектра, определяется выражением о Nmp = Gm0 J [1 + (аУПт0)Ыт)] 1 dco, 2m/2 так как сумма энергий перекрывающихся составляющих из отдельных полос побочных спектров равна энергии исходного сигнала на частотах, превышающих QJ2. Поэтому за пределами верхней граничной частоты полосы пропускания фильтра (ft/j0mo)2"(m)» 1 выполняется соотношение Nmp = 2п{т)Л Gm0Qm0 (Qm0/2m)2n{m l/[2n(m) - 1]. Полная энергия сигнала Nm = 7tGmoQmo/[2n(m) sin л/2п(т)]. Искажения, возникшие в результате перекрытия спектров, оцениваются соотношением Рт = Nmr/Nm = 2Мт)п(т) sin[7i/2n(m)] {Qm0IQm)2n{m xl{7i[2n(m) - 1]}. Из соотношения следует, что искажения тем выше, чем выше граничная частота спектра сигнала и чем меньше частота дискретизации. С другой стороны, искажения возрастают с ростом п(т).
Описание функционирования бортовых ЭВМ без учета прерываний
Зависимости (3.22) и (3.23) являются достаточно общими и из них могут быть получены все возможные частные случаи определения плотностей распределения временных интервалов в алгоритмах исследуемого класса. Из (3.22) могут быть получены выражения для определения числовых характеристик плотности распределения /"(/) по числовым характеристикам плотностей /;„),,(„),,(/) и вероятностям РіШІф1. Зависимости, аналогичные (3.22) - (3.27) могут быть получены и для полумарковского процесса Mint = [Gjm, H\nt(t)].
Описание функционирования бортовых ЭВМ без учета прерываний Классифицируем в соответствии с системой определений [56, 109], полумарковские процессы, описывающие алгоритмы функционирования бортовых ЭВМ систем авионики с учетом их специфических особенностей С1) - СЗ). Утверждение 3.6. Полумарковский процесс М - [G, Я(г)], описывающий алгоритмы бортовых ЭВМ, состоит из множества сообщающихся состояний А
Доказательство. В силу свойства 6) алгоритмов исследуемого класса, любой оператор с є А достижим из подмножества В, а в силу свойства 7) - из любого оператора с є А достижимо подмножество Е. Однако, в силу свойства С1 алгоритмы являются циклическими, т.е. для операторов подмножества = {е\(е), » еце), »., /( -)} С А справедливо выражение (3.6). Это, в свою очередь, означает, что существует хотя бы одна траектория, ведущая из оператора (состояния полумарковского процесса) с є А в оператор (состояние полумарковского процесса) с є А. Таким образом, все состояния полумарковского процесса, описывающего алгоритм функционирования бортовой ЭВМ, являются сообщающимися.
Утверждение 3.7. Полумарковский процесс, М = [G, #(/)] является существенным. Доказательство. В силу утверждения 3.6, полумарковский процесс, описывающий функционирование бортовой системы авионики, состоит из множества сообщающихся состояний. В силу свойств 6) и 7) других состояний в исследуемом полумарковском процессе нет, что и доказывает утверждение.
Утверждение 3.8. Полумарковский процесс, описывающий функционирование бортовой системы авионики, является возвратным.
Доказательство. Для вероятностей вложенной цепи Маркова Р справедливо ограничение J(a) Pi{a)J(a) = 1 » ЛвН(в) так как для состояний аКа) {еце ..., еце),..., е е)), это ограничение справедливо в силу (3.4), а для состояний аі{а) є {еце),..., еце),..., eJM} оно справедливо в силу 3.7. Других состояний в полумарковском процессе нет. Таким образом, среди множества состояний полумарковского процесса отсутствуют погло щающие состояния, т.е. все состояния являются возвратными.
Утверждение 3.9. Полумарковский процесс, описывающий функционирование бортовой системы авионики, является однородным. Доказательство. Утверждение справедливо в силу свойств 9), 10), 11) и СЗ.
Утверждение 3.10. Полумарковский процесс М = [G, Я(/)], описывающий алгоритм, в котором для операторов подмножества Е= {еце),..., еце),..., еде)} с А подмножество 0(е,(е)) непусто, т.е. 0(ЄІ(Є)) Ф 0, а для вероятностей и плотностей распределения операторов подмножества Е справедливы зависимости (3.7) и (3.8), соответственно, является эргодическим.
Доказательство. Полумарковский процесс М = [G, //(/)] является однородным, все его состояния являются существенными и возвратными, следовательно, для него справедливы условия теоремы 3.3 из [51], т.е. он является эргодическим.
Представление информации абстрактными геометрическими фигурами, условными знаками и контурами
Синтез сообщений в системах исследуемого класса имеет ту характерную особенность, что на основании информации s = {s\,..., st,..., SN), поступающей с датчиков сенсорной подсистемы, формируются сообщения, предъявляемые оператору в заранее предопределенной форме. Преобразование информации происходит в несколько этапов [18,23, 30,43,49, 82, 86, 87, 88, 94, 97, 98].
На основании анализ текущего состояния вектора данных (ff) = {rfi[/(a)]»-»rfi[/((7)]»-» (a)]} с помощью алгоритма Al(a)(di(a)) по зависимости (4.8) производится определение состояний информативных признаков сообщения, представленных в закодированном виде.
Формируется первичная математическая модель сообщения которая представляет собой упорядоченную совокупность данных (математических и логических зависимостей, параметров, числовых характеристик), строго определенным способом описывающих структуру, свойства, взаимосвязи и отношения между элементами объекта, а также между объектом и его окружением.
Первичная математическая модель преобразуется во вторичную, предназначенную для управления отображением информации на экране. Как правило, вторичная модель является факсимильной цифровой моделью изображения, что позволяет при отображении управлять только одним параметром, а именно яркостью свечения определенных точек экрана. Это, в свою очередь, позволяет существенно упростить аппаратные средства систем отображения.
В авионике для формирования сообщений применяют модели как двумерных, так и трехмерных сцен (двумерные и трехмерные модели). Модели двумерных сцен характеризуют расположение некоторых плоских элементов в одной плоскости, и наиболее просто согласуются с «двумерной спецификой» экранов средств отображения. К таким моделям относятся тексты, графики, таблицы, чертежи в проекциях и т.п. Основной задачей двумерной графики является передача формы, окраски и взаимного расположения объектов на плоскости.
Специфика моделей и обрабатывающих программ трехмерной машинной графики обусловлена необходимостью передачи на плоском экране не только пространственной формы и структуры объекта, но также пространственного взаиморасположения элементов и ощущения глубины пространства.
Весьма существенное влияние на построение математической модели сообщения оказывает требуемый уровень соответствия синтезируемого изображения реально наблюдаемым объектам, которые называют оригиналами. При оценке степени соответствия синтезированной сцены оригиналу используют три уровня подобия: физическое, психофизическое и психологическое.
Физическое подобие означает, что при моделировании объекта с распределением светового потока X (x,y,z,f,v), световой поток экрана Ф (л: ,;у , у) в точности воспроизводит поток, который был бы создан системой анализа. Физическое подобие устанавливается на уровне трех групп характеристик: геометрических, яркостных и временных. При физически точном подобии определенные характеристики синтезированного изображения должны соответствовать характеристикам оригинала или быть пропорциональными им.
При психофизическом (физиологическом) подобии соответствие устанавливается на уровне зрительных ощущений человека-оператора. В силу ограниченных возможностей зрительного аппарата наблюдатель при некотором допустимом уровне искажений не может ощутить разницы между синтезированным изображением и оригиналом, так как зрительные ощущения идентичны (хотя в целом световые потоки с одних и тех же участков синтезированного изображения Ф"(Л: ,У ,Г У) и изображения 0 (jc ,yV,v) неодинаковы).
Психологическое подобие предполагает, что по общему восприятию синтезированное изображение и оригинал являются схожими. Поэтому синтезированное изображение вызывает формирование у наблюдателя определенного суждения о реальном объекте сцены, хотя потоки 0 (y,y,r,v) и 0 (. ,} V V) сильно отличаются по физическим характеристикам. Эффект психологического подобия изображения и сцены широко применяется в изобразительном искусстве (живопись, графика, композиция). Синтез изображений на уровне психологического подобия широко применяется в машинной графике, в частности, приемы передачи информации об объемности и глубине пространства средствами плоского экрана во многом подобны тем, которые применяются в изобразительном искусстве. К таким приемам относятся: формирование очертаний предмета рядом характерных линий, передача объема посредством загораживания одних предметов другими, наложение теней, передача перспективы путем пропорционального изменения размеров. Все приемы находят в машинной графике свое математическое выражение: это алгоритмы формирования сечений, удаления невидимых линий, формирование перспективной проекции, моделирование теней, яркостное выделение объектов. Но не все приемы изобразительного искусства формализуемы до уровня машинных алгоритмов, что и накладывает определенные ограничения на синтез изображений.
