Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса 11
1.1. Классификация систем числового программного управления 11
1.2. Подготовка управляющих программ в системах числового программного управления 14
1.3. Состояние парка станков с числовым программным управлением 16
1.4. Технологические особенности обработки деталей на станках с числовым программным управлением 18
Выводы 19
2. Модели цифровых декодированных управляющих программ 20
2.1. Метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ 20
2.2. Модели источников данных 22
2.3. Исследование статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ 24
2.4. Цифровая декодированная управляющая программа как комбинаторный источник данных 32
2.5. Цифровая декодированная управляющая программа как источник Бернулли 35
2.5.1. Стационарные источники Бернулли 35
2.5.2. Нестационарные источники Бернулли 38
2.6. Цифровая декодированная управляющая программа как источник Маркова 41
2.6.1. Стационарные источники Маркова 41
2.6.2. Нестационарные источники Маркова 44
2.6.3. Нестационарные источники Маркова с разделением координат 46
Выводы 47
3. Сжатие цифровых декодированных управляющих программ 49
3.1. Современные универсальные методы неискажающего сжатия данных 49
3.1.1. Методы контекстного моделирования 49
3.1.2. Словарные методы 52
3.1.3. Методы сортировки блоков 54
3.2. Модификация методов контекстного моделирования для сжатия цифровых декодированных управляющих программ 55
3.2.1. Модификация метода РРМ для нестационарного источника Маркова без разделения координат 56
3.2.2. Модификация метода РРМ для нестационарного источника Маркова с разделением координат 65
3.3. Модификация словарных методов сжатия цифровых декодированных управляющих программ 72
3.4. Выбор метода сжатия при ограничениях на ресурсы вычислительной системы 79
ВЫВОДЫ 87
4. Система фазового управления «фауст» 88
4.1. Структура системы «ФАУСТ» 88
4.2. Автоматизированное рабочее место ФАУСТ 90
4.2.1. Монитор 91
4.2.2. Интерполятор 93
4.2.3. Модуль распределения памяти устройства хранения и выдачи программ 94
4.2.4. Модуль загрузки 100
4.2.5. Модуль сжатия 100
4.2.6. Вспомогательные модули 100
4.2.7. Windows - драйвер ввода/вывода 100
4.3. Устройство хранения и выдачи программ ФАУСТ 101
4.4. Блок сопряжения ФАУСТ 105
4.5. Использование системы ФАУСТ для модернизации систем числового программного управления с перфолентой 106
Выводы 107
Заключение 109
Литература
- Подготовка управляющих программ в системах числового программного управления
- Цифровая декодированная управляющая программа как комбинаторный источник данных
- Модификация методов контекстного моделирования для сжатия цифровых декодированных управляющих программ
- Модуль распределения памяти устройства хранения и выдачи программ
Введение к работе
Данная работа посвящена решению задач, возникающих при эксплуатации технологического оборудования с системами числового программного управления (ЧПУ), где в качестве программоносителей используются магнитная лента и перфолента.
Актуальность темы. В настоящее время технологические процессы на многих предприятиях авиационной промышленности базируются на технологическом оборудовании с числовым программным управлением (ЧПУ) с магнитной лентой и перфолентой в качестве программоносителей. В подавляющем большинстве подобные системы управления являются морально и физически устаревшими и потому требуют больших затрат времени и средств в эксплуатации. Использование же ленточных программоносителей приводит к определенным проблемам, связанным с их дефицитом, низким качеством изготовления, невысокой надежностью в работе, высокими затратами на их приобретение, эксплуатацию и хранение.
Кардинально все эти проблемы могут быть решены путем приобретения и внедрения в эксплуатацию современного технологического оборудования с ЧПУ. Однако такое решение требует значительных затрат и поэтому не всегда является приемлемым.
Другим решением, требующим значительно меньших затрат, является модернизация систем ЧПУ станком путем полной или частичной замены системы управления, включая замену ленточных программоносителей на электронные. Обоснованием такого подхода может служить то обстоятельство, что
- значительная доля парка станков с ЧПУ на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли приходится на специализированные станки, которые в настоящее время не могут быть заменены;
-сами станки еще долгое время могут поддерживаться в хорошем состоянии;
-эффективное использование технологического оборудования в значительной степени связано с качеством их систем управления.
Поэтому исследования и поиск методов и средств, обеспечивающих эффективную модернизацию систем управления действующего парка станков с ЧПУ на предприятиях авиационной промышленности, является задачей актуальной.
Цель работы - повышение эффективности систем управления технологическими процессами для действующего парка станков с числовым программным управлением.
Задачи исследования:
анализ основных направлений совершенствования систем управления оборудованием с числовым программным управлением;
исследование статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ;
-разработка методов сжатия цифровых декодированных управляющих программ с учетом их статистических свойств и ограничений на ресурсы вычислительной системы;
-разработка аппаратно-программного комплекса для модернизации технологического оборудования с числовым программным управлением с ленточными программоносителями.
Методы исследования. При решении поставленных задач были использованы методы теории информации и кодирования, теории вероятностей, математической статистики, прикладного и системного программирования, дискретной математики и комбинаторики, теории управления, математического программирования.
Научная новизна работы заключается в том, что:
-предложен метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ, при котором на первом этапе получают управляющую программу в цифровой декодированной форме и записывают ее в электронную память
устройства управления, а на втором этапе считывают управляющую программу из электронной памяти в темпе технологического процесса и преобразуют символы программы в сигналы управления приводами подач оборудования;
- исследованы статистические свойства цифровых декодированных
управляющих программ;
-разработаны модели цифровых декодированных управляющих программ как источников информации;
разработаны методы сжатия цифровых декодированных управляющих программ с учетом их статистических свойств и ограничений на ресурсы вычислительной системы;
предложен аппаратно - программный комплекс для модернизации технологического оборудования с числовым программным управлением с ленточными программоносителями.
Практическая ценность работы заключается в том, что внедрение ее результатов в технологический процесс на ОАО Казанский вертолетный завод (КВЗ) и ФГУП Казанское авиационное производственное объединение (КАПО) им. С. П. Горбунова позволило:
исключить из обращения ленточные программоносители;
повысить качество управляющих программ;
повысить надежность технологического процесса;
снизить трудоемкость управляющих программ;
повысить производительность технологического процесса записи управляющих программ (не менее чем в 10 раз);
получить значительный годовой экономический эффект (не менее 800 тыс. рублей).
Практическая ценность подтверждается следующими техническими актами внедрения работ:
«Ремонт, восстановление и доработка многокоординатной системы ЧПУ CNC-44 на базе ПК IBM PC для формирования УП 4-х координатной обработки на станках ПФП-5 и РФ-17МП» в производство в цехе 45 ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;
«Модернизация станка ПФП-5 с целью замены магнитной ленты на электронное устройство» в производство в цехе 45 ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;
«Разработка системы управления на базе ПК для устройства записи программ на магнитную ленту и его доработка» в производство в ОПУ ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова;
«Разработка модернизированных пультов управления ПФСТ-12-500 и рабочего места контроля и загрузки УП» в производство в цехе 43 ОАО КВЗ;
«Исключение фотосчитывающего устройства и разработка системы подготовки программ» в производство в цехе 43 ОАО КВЗ.
Кроме того, результаты исследования были внедрены в учебный процесс на кафедрах АСОИУ и ТММСИ Казанского государственного технического университета им. А. Н. Туполева.
В первой главе выполнен обзор систем числового программного управления (ЧПУ), рассмотрены проблемы, связанные с их эксплуатацией, и основные направления их совершенствования. Показано, что:
на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли системы управления действующего парка станков с ЧПУ, в подавляющем большинстве, являются морально устаревшими и физически изношенными;
использование ленточных программоносителей в системах ЧПУ существенно влияет на расходы в эксплуатации и снижает надежность технологических процессов;
в существующих экономических условиях целесообразно решать проблемы повышения эффективности систем управления технологическим обо-
рудованием с ЧПУ путем полной или частичной замены систем управления с заменой ленточных программоносителей на электронные;
- наличие большого парка специализированных станков (на машиностроительных предприятиях авиационной отрасли), где крупногабаритные детали находятся в обработке несколько часов, смен или даже недель, требует поиска решений, сочетающих в себе максимальную простоту системы управления с богатыми возможностями отладки управляющих программ, реализуемыми вне станка и вне цеха (например, в условиях отдела программного управления). Большое число предложений по модернизации систем ЧПУ основываются на использовании персонального компьютера или промышленного контроллера, устанавливаемых у станка, и не удовлетворяет в полном объеме этому требованию.
Во второй главе предложен метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ и представлены результаты анализа статистических свойств цифровых декодированных управляющих программ, информационные модели таких программ и оценки показателей их сжатия при использовании этих моделей. Исследование проводилось на тестовом наборе трехко-ординатных программ, используемых в технологических процессах на ОАО КВЗ и ФГУП КАПО им. С. П. Горбунова.
Метод двухэтапного воспроизведения управляющих программ является подходом к модернизации систем ЧПУ с ленточными программоносителями, учитывающим проблемы подготовки управляющих программ. С помощью этого метода можно максимально сократить стоимость проведения модернизации и при этом максимально повысить качество технологических процессов на соответствующем оборудовании. Он подразумевает использование цифровых декодированных управляющих программ значительных объемов.
Для повышения эффективной емкости программоносителя системы ЧПУ предлагается выбрать метод сжатия, оптимальным образом учитывающий ограничения на ресурсы системы и особенности цифровых декодиро-
ванных управляющих программ. Поэтому такие программы были рассмотрены как комбинаторные и вероятностные (Бернулли и Маркова, стационарные и нестационарные) источники. Для оценки эффективности метода сжатия, ориентированного на определенную модель, был выполнен анализ энтропии источника, энтропии источника на символ и фактор сжатия (отношение длины исходного файла к длине сжатого файла).
Кроме этого, здесь было показано, что учет особенностей цифровых декодированных управляющих программ позволяет ожидать либо увеличение фактора сжатия, либо уменьшение затрат оперативной памяти.
В третьей главе представлены методы сжатия цифровых декодированных управляющих программ. Эти методы представляют собой модификации современных универсальных методов сжатия данных, разработанные с учетом статистических свойств декодированных программ. Все предлагаемые методы доведены до программной реализации на языках C/C++. Также предлагается формальная постановка задачи выбора метода сжатия при ограничениях на ресурсы вычислительной системы.
В четвертой главе рассмотрена система (аппаратно - программный комплекс) ЧПУ «ФАУСТ», проектирование которой было выполнено на основе предложенного метода двухэтапного воспроизведения управляющих программ. Система «ФАУСТ» внедрена на ОАО КВЗ и ФГУП КАПО им. С.П.Горбунова и результаты ее эксплуатации подтвердили эффективность такого способа управления.
В заключении представлены основные выводы по работе.
В приложении приведены результаты исследования цифровых декодированных управляющих программ, листинги программ сжатия и схема устройства хранения и выдачи программ.
Подготовка управляющих программ в системах числового программного управления
Подготовка управляющих программ для оборудования с ЧПУ является частью процесса технологической подготовки производства [1,7, 16]. При подготовке управляющей программы выполняются: - проектирование технологического процесса обработки, представляемого в виде последовательности операций с выбором режущих и вспомогательных инструментов, станочных приспособлений, с разработкой технических условий на исходную заготовку; - разработка операционного технологического процесса с расчетом (или назначением) режимов резания, с построением траектории движения режущих инструментов; - расчет координат опорных точек траектории движения режущих инструментов; - составление расчетно-технологической карты; - разработка карты наладки станка; - формирование кодированной управляющей программы; - запись управляющей программы на программоноситель; - контроль управляющей программы на программоносителе.
Для автоматизации подготовки управляющих программ применяются системы автоматического программирования (САП). Основными блоками САП являются процессор и постпроцессор [17, 18]. Процессор выполняет комплекс геометрических и технологических расчетов, решая задачи безот носительно к конкретной модели технологического оборудования с ЧПУ. Результатом работы процессора является полностью рассчитанная траектория движения инструмента. Постпроцессор предназначен для формирования управляющей программы с учетом конкретной модели технологического оборудования и системы ЧПУ для управления им. Обычно САП содержит набор постпроцессоров, которые обеспечивают формирование управляющих программ для определенного парка оборудования с ЧПУ.
Подготовленная в САП управляющая программа представляется в кодированном виде. При необходимости, например для большинства станков с магнитной лентой, при записи программы на программоноситель выполняется также ее декодирование.
Несмотря на применение САП в управляющих программах возможно появление ошибок. Это приводит к необходимости контролировать программы перед обработкой деталей, особенно если эти детали трудоемки и дороги, что, как правило, имеет место при обработке крупногабаритных деталей. Контроль программы обычно осуществляют на тех же станках, на которых производится обработка. Для этого их запускают от управляющей программы вхолостую так, что инструмент идет по «воздуху». Наблюдая за движением инструмента и сравнивая его с заданным движением, делают вывод о наличии (или отсутствии) грубых ошибок в программе. Кроме этого, для контроля управляющих программ используют также координатографы. По результатам контроля программы делается вывод о том, что ее можно использовать либо необходимо доработать. В последнем случае процесс повторяется снова.
Таким образом, подготовка управляющей программы является длительным и трудоемким процессом, значительную часть которого занимает контроль. При этом уже выверенная программа при переносе на другое оборудование требует повторения некоторых этапов подготовки (например, подключение постпроцессора и контроль). Это связано с тем, что необходимо учи тывать динамические особенности конкретного технологического оборудования: - пределы перемещений исполнительных органов станка; - ограничения по скоростям и ускорениям перемещений исполнительных органов; - ограничения по допустимым мгновенным перепадам скоростей перемещений исполнительных органов; - правила изменения контурной скорости.
В настоящее время на отечественных машиностроительных предприятиях авиационной отрасли применяется большое количество систем ЧПУ различных типов. Среди них значительную долю составляют системы ЧПУ первого и второго поколений. Это ПФСТ-12-500, Н22 , НЗЗ, 2М43, 2С42, 2Р22, 2Р32, НЦ31.02, Нейрон, Луч и др. В настоящее время такие системы не производятся, а для находящихся в эксплуатации характерно: - устаревшая элементная база; - низкая степень ремонтопригодности; - высокая трудоемкость в эксплуатации; - использование магнитной ленты и перфоленты в качестве программо носителей.
Сложности, связанные с использованием ленточных программоносителей, определяются следующими основными причинами: - магнитная лента и перфолента имеют низкую надежность; - магнитная лента отечественными производителями не выпускается; - имеется ограниченное количество производителей перфоленты; - существующая аппаратура с магнитной лентой и перфолентой практически исчерпала свой ресурс, а новая - не производится.
Цифровая декодированная управляющая программа как комбинаторный источник данных
Комбинаторный источник данных является наиболее простой моделью источника данных. Несмотря на это, методы сжатия, основанные на такой модели, часто применяются в различных системах архивации в виду исключительной простоты реализации и высокой скорости сжатия и восстановления данных. Особенно часто такие методы сжатия используются на завершающем этапе многоступенчатого процесса сжатия (для так называемого «дожатия» данных).
Рассмотрим цифровую декодированную управляющую программу как комбинаторный источник с длиной элемента, изменяющейся в диапазоне от 1 до 9. Обозначим комбинаторный источник с длиной элемента L как Si. Энтропия H(SiJ и энтропия источника на символ h(S[) для комбинаторных источников приведены на рис. 2.11 и 2.12 соответственно.
Так как в цифровой декодированной управляющей программе некоторые комбинации символов запрещены, то для L 1 выполняется неравенство \SL\ \Si\L, из которого следует, что h(S[J h(Si). Это значит, что можно получить наперед заданный фактор сжатия (отношение объема сжимаемых данных к объему сжатых данных) с помощью простого увеличения размера L элемента источника SL (Т. е. с помощью группового кодирования).
Зависимость энтропии на символ комбинаторного источника цифровых декодированных управляющих программ от длины элемента источника может быть аппроксимирована с помощью метода наименьших квадратов. При аппроксимации этой зависимости по экспоненциальному закону получаем аналитическое выражение вида h(St) = 4.9e-14L (2.8) с величиной достоверности аппроксимации R2 - 0.98.
Очевидно, что с увеличением числа символов в группе наблюдается значительное уменьшение энтропии комбинаторного источника на символ. Это позволяет ожидать, что при групповом кодировании символов декодированных программ, можно получить заданное значение фактора сжатия за счет выбора соответствующей длины группы символов L (длины элемента источника).
Алгоритм сжатия, основанный на модели комбинаторного источника тривиален: достаточно так закодировать группы по L символов декодированной программы, чтобы каждый код занимал \H(Sif\ бит. Так как исходные коды символов являются восьмибитовыми, то фактор сжатия в этом случае будет иметь значение F(Si) = 8L /\H(Si)\. Таким образом, для рассмотренных моделей ожидаемое значение фактора сжатия изменяется в диапазоне от 1.6 (L = 1) до 5.538 (L = 9). Изменение ожидаемого фактора сжатия в зависимости от длины элемента показано на рис. 2.13. Соответствующая зависимость с величиной достоверности 0.9985 может быть аппроксимирована по полиномиальному закону следующего вида: F(S0 = 0.02L2 + 0.3L + 1.9. (2.9)
Несмотря на вычислительную простоту и эффективность группового кодирования с использованием модели комбинаторного источника, оно потребует использования значительных ресурсов. Так для хранения таблицы кодов элементов комбинаторного источника потребуется память объема (в байтах) \SL\ LT \SL\ [H(Sj] / 8. При этом необходимо обеспечить приемлемое бы стродействие для поиска требуемого кода в такой таблице. Например, при L = 9 необходимо осуществлять поиск по таблице, содержащей 6502 элементов, каждый из которых занимает 9 байтов. Для хранения кодовой таблицы элементов такого источника потребуется около 70 Кб оперативной памяти.
Бернулли
Стационарные источники Бернулли позволяют учитывать при сжатии вероятностные характеристики сжимаемых данных. При этом предполагается, что вероятности появления элементов источника независимы. На использовании таких моделей основаны классические неадаптивные методы сжатия (например, Хаффмена [31 33], Шеннона - Фано [34, 35]). В настоящее эти методы практически не применяются в универсальных системах архивации данных, однако используются в специализированных системах, например для сжатия факсимильных сообщений (модифицированный метод метода Хаф-фмена) [36].
Модификация методов контекстного моделирования для сжатия цифровых декодированных управляющих программ
При исследовании универсальных методов контекстного моделирования было получено наилучшее среднее значение фактора сжатия, равное 21.7, для метода РРМ. При этом рассматривалась контекстная модель восьмого порядка, что потребовало памяти объемом до 8 Мб. Однако по результатам анализа цифровых декодированных управляющих программ оценка фактора сжатия (в среднем) имеет значение не менее 30 (при использовании модели Маркова 8-го порядка). Кроме того, учет статистических особенностей цифровых декодированных управляющих программ позволяет снизить требования к па мяти. Поэтому была предпринята попытка разработать модификации метода РРМ для достижения среднего фактора сжатия не меньшего, чем полученные оценки. Так как наилучший фактор сжатия ожидается при использовании нестационарных моделей Маркова и при этом снижается ожидаемая потребность в оперативной памяти, то разработанные модификации метода РРМ ориентированы на использование именно таких моделей. Для построения нестационарных моделей при сжатии используется специальный символ - символ конца кадра, в качестве которого был использован один из 229 (256 - 27) запрещенных унитарных кодов. Символы конца кадра вставляются на этапе формирования цифровой декодированной управляющей программы.
Если рассматривать цифровую декодированную управляющую программу как нестационарный источник Маркова, то в процессе сжатия можно оптимальным образом учесть распределение символов в пределах отдельных кадров. Это означает, что учет частоты появления символов необходимо выполнять независимо для каждого кадра программы.
Алгоритм сжатия разработанной модификации метода РРМ может быть описан в виде следующей последовательности действий: 1. выполнить инициализацию модели порядка -1 и сделать текущей моделью модель порядка 0. Модель (-1) - го порядка представляет собой априорно заданный набор частот всех возможных символов цифровой декодированной программы, а модель 0-го порядка - это набор частот символов, как независимых элементов нестационарного источника Бернулли. Кроме символов унитарного кода считаем, что в каждой модели имеется ESC - символ, частота которого всегда равна 1. Таким образом, модель О - го порядка, помеченная как текущая модель, является пустой (все символы кроме ESC - символа имеют частоту 0);
2. прочитать символ цифровой декодированной управляющей программы. Если прочитанный символ - это символ конца файла, перейти к п. 5.
3. если прочитанный символ есть символ конца кадра, то закодировать его с помощью ESC - последовательности вида: ESCn, ESCn -j, ..., ESCo, EOC-i, где n - порядок текущей модели (0 п птах); птах - максимально возможный порядок модели; ESCn, ESCn_h ..., ESC0 - коды ESC - символа в текущих моделях порядка п,п- 1, ..., 0; EOC-j - код символа конца кадра в модели (-1) - го порядка. После этого перейти к п. 1. В противном случае перейти к п. 4;
4. выполнить анализ возможности кодирования символа. Кодирование возможно в том случае, если частота символа в текущей модели превышает 0. Если символ закодировать нельзя, то выдать код ESC - символа, понизить порядок модели и перейти в начало п. 4. Иначе выдать код символа. Символ будет гарантировано закодирован, так как его частота отлична от 0 по - крайней мере в модели (-1) - го порядка. После выполнения кодирования необходимо выполнить обновление всех текущих моделей, начиная с текущей модели п - го порядка, и перейти к п. 2. Обновление модели заключается в увеличении на 1 частоты закодированного символа. Если сумма частот всех символов модели превысит допустимую величину, то частоты необходимо уменьшить (например, разделив каждую из них на 2);
5. закодировать символ конца файла {EOF) с помощью последовательности кодов вида: ESCn,Е$Сп-/,...,ESCo,ESC-j. После выдачи указанной последовательность алгоритм оканчивается. При анализе символа во всех моделях, кроме модели (-1) - го порядка, рассматривается не сам символ, а ссылка на него в списке символов текущего кадра.
Модуль распределения памяти устройства хранения и выдачи программ
Структура АРМ ФАУСТ определяется из его функционального назначения. АРМ базируется на аппаратных средствах персонального IBM - совместимого компьютера стандартной конфигурации, работающего под управлением операционных систем MS - DOS, Windows 98, Windows 2000 или Windows XP (и совместимых с ними операционных систем).
По существу АРМ ФАУСТ представляет собой набор программных модулей, выполненных в виде отдельных исполняемых файлов. В этот набор входят следующие модули: - монитор, который представляет собой операционную оболочку для организации взаимодействия между технологом, АРМ ФАУСТ и УХВП ФАУСТ при подготовке управляющих программ; - интерполятор, который осуществляет интерполяцию кодированной программы с настройкой на динамические особенности оборудования и диагностикой ее качества. На выходе интерполятора формируется цифровая декодированная управляющая программа, если кодированная программа удовлетворяет необходимым критериям качества; - модуль распределения памяти УХВП, который предназначен для выделения и освобождения памяти в УХВП при записи и удалении программ; - модуль загрузки, который предназначен для управления процессом записи информации в УХВП через параллельный (LPT - порт) или последовательный (СОМ - порт) интерфейс персонального компьютера; - модуль сжатия программ, который предназначен для сжатия цифровых декодированных управляющих программ; - вспомогательные модули для тестирования подключения УХВП к АРМ и для сброса питания УХВП; - Windows - драйвер, который предназначен для доступа к интерфейсу ввода/ вывода, используемого для подключения УХВП, при работе в операционных системах Windows.
Монитор АРМ (рис. 4.2) представляет систему для отработки команд оператора в диалоговом режиме. Автоматизированное рабочее йесто оператори систему "ФЙУСГ Система Функционирует в режимах: 1. Запись в прибор "Фауст" 2. Просмотр, редактирование и кодирование управляющей программы 3. Запись на магнитную ленту 4. Операции над Файлами 5. Изменение настройки К Г Ї 9, 28ІЗ Справка -Фауст -Управ.программа -Нагн.лента -Файл Главное окно монитора АРМ ФАУСТ Можно выделить следующие режимы работы АРМ, определяемые монитором: - режим работы с УХВП ФАУСТ; - режим работы с кодированной управляющей программой; - режим записи декодированной управляющей программы на магнитную ленту; -режим выполнения файловых операций с файлами, размещенными в архиве управляющих программ; -режим опций. Переход в тот или иной режим производится по нажатию на соответствующую функциональную клавишу на клавиатуре персонального компьютера.
В режиме работы с УХВП можно добавить в УХВП программы, удалить из УХВП программы, очистить память УХВП или выполнить дефрагмента-цию памяти УХВП. Для управления указанными процессами была разработана соответствующая структура памяти УХВП. При этом все операции по размещению в ней управляющих программ осуществляются соответствующим модулем АРМ «ФАУСТ». Выполнение любой другой операции выполняется в соответствующем окне.
В режиме работы с кодированной управляющей программой можно выполнить редактирование и интерполяцию текста программы. Редактирование программы осуществляется из любого текстового редактора, ассоциированного с командой на редактирование с помощью соответствующей настройки АРМ. Интерполяция кодированной управляющей программы выполняется с помощью интерполятора, входящего в состав АРМ.
Режим записи декодированной управляющей программы на магнитную ленту предназначен для подготовки магнитной ленты с помощью интерполятора системы «Фауст».
В режиме файловых операций с файлами, расположенными в архиве управляющих программ, можно выполнить создание, копирование, переименование, удаление файлов, а также вызов оболочки операционной системы. Этот режим носит вспомогательный характер.
В режиме опций можно выполнить настройку различных модулей АРМ. Опции, доступные в этом режиме, в основном влияют на работу интерполятора. Именно здесь можно настроить интерполятор на учет особенностей конкретного оборудования. 4.2.2. Интерполятор
Интерполятор АРМ «ФАУСТ» является одним из наиболее важных модулей. Пример выполнения интерполяции кодированной программы показан на рис. 4.3. При интерполяции возможно выявление кадров программы, не удовлетворяющих заданным критериям качества. При обнаружении нарушения интерполяция кодированной программы прерывается, а на экран выдается соответствующее диагностическое сообщение (рис. 4.4).
