Содержание к диссертации
Ведение 4
1. Анализ алгоритмов и принципы реализации устройств динамического приоритета 8
1.1. Назначение и основные особенности устройств очередности 8
1.2. Классификация дисциплин обслуживания в устройствах очередности 9
1.3. Современные реализации устройств динамического приоритета 11
1.3.1. Принципы построения устройств динамического приоритета 11
1.3.2. Способы реализации устройств динамического приоритета 13
1.4. Выводы 17
2. Принципы реализации устройств динамического приоритета потоковой динамической архитектуры на основе нейронных 18 технологий
2.1. Построение устройств с настраиваемой структурой 18
2.1.1. Логические основы построения автоматов с настраиваемой структурой 19
2.2. Понятие и определение нейронного элемента и нейронной сети 22
2.3. Обобщенная сетевая структура устройства динамического приоритета потоковой динамической архитектуры 34
2.3.1. Базовые сетевые регулярные структуры УДП ПДА на основе однородных НЭ 37
2.3.2. Микроструктура формального нейронного элемента УДП ПДА 40
2.4. Выводы 44
3. Структура устройства динамического приоритета потоковой динамической архитектуры на основе применения нейронных структур 45
3.1. Регулярная однородная структура УДП ПДА 45
3.1.1. Структура УДП ПДА с моноканалом линейной структуры 46
3.1.2. Структура УДП ПДА с моноканалом типа «кольцо» 53
3.2. Структурный синтез УДП ПДА на нейронной структуре моноканал 55
3.2.1. Устройство динамического приоритета на нейронной структуре линейного типа топологии «моноканал» 55
3.2.1.1. Устройство динамического приоритета с дисциплиной обслуживания FIFO 55
3.2.1.2. Устройство динамического приоритета с абсолютным приоритетом 58
3.2.1.3. Устройство динамического приоритета с относительным приоритетом 61
3.2.2. Устройства динамического приоритета на моноканале типа «кольцо» 63
3.3. Анализ аппаратурных затрат на реализацию УДП ПДА на моноканале 67
3.4. Выводы
4. Методика определения вероятностно-временных характеристик устройств динамического приоритета
4.1. Проблематика разработки и исследования моделей систем массового обслуживания для устройств динамического приоритета 70
4.2. Устройство динамического приоритета потоковой динамической архитектуры как система массового обслуживания 72
4.2.1. Модели неоднородных входных потоков 74
4.2.2. Модель открытой многоканальной системы массового обслуживания с отказами 77
4.2.3. Модель замкнутой системы массового обслуживания при матричном входящем потоке 81
4.2.4. Расчет объема оборудования нейронной сети устройства динамического приоритета потоковой динамической архитектуры 85
4.3. Выводы 86
5. Разработка и реализация устройств динамического приоритета с сетевой структурой в составе системы автоматизации 88 испытаний
5.1. Аппаратурное и программное обеспечения системы автоматизации испытаний авиационных агрегатов 88
5.1.1. Характеристики объекта автоматизации испытаний 8 8
5.1.2. Назначение системы 89
5.1.3. Структура системы 89
5.1.4. Функционирование системы 91
5.1.5. Результаты опытной эксплуатации САИ АА 92
5.2. Программно-аппаратурная реализация многоканальных адаптивных измерительных устройств 94
5.2.1. Адаптивные многоканальные преобразователи сетевой архитектуры 94
5.2.2. Устройство динамического приоритета в структуре адаптивного многоканального преобразователя сетевой архитектуры 98
5.2.2.1. Реализация устройств динамического приоритета с дисциплиной обслуживания FIFO 100
5.2.2.2. Реализация устройств динамического приоритета с абсолютным приоритетом 102
5.2.2.3. Реализация устройств динамического приоритета с относительным приоритетом 104
5.3. Результаты опытной эксплуатации адаптивного многоканального измерительного преобразователя с устройством динамического приоритета 105
5.4. Выводы ПО
Заключение 111
Литература 114
Приложение 3.1 119
Приложение 3.2 120
f Приложение 4.1 121
Приложение 4.2 126
Приложение 5.1
Введение к работе
В настоящее время в различных отраслях науки и техники широкое распространение находят информационно-управляющие системы (ИУС). ИУС используются в автоматизированных системах научных исследований, системах автоматизации испытаний (ракетных и авиационных двигателей, автомобилей, электронной аппаратуры и т.д.), автоматизированных системах управления технологическими процессами и пр. При этом ИУС выполняют функции сбора, преобразования, передачи, обработки, хранения и отображения экспериментальной информации. При постоянном возрастании сложности и быстродействия объектов управления возникает потребность в существенном увеличении производительности ИУС [1, 2].
Для обеспечения эффективного функционирования рассматриваемых систем в условиях конечного быстродействия устройств обработки информации и ограниченной полосы пропускания каналов связи разработаны и широко применяются различные алгоритмы адаптации процессов сбора, преобразования, обработки к параметрам входных сигналов. Указанные алгоритмы реализуются в подсистемах сбора информации (ПСИ) и подсистемах передачи информации (ШЛИ), входящих в ИУС. Большинство алгоритмов обслуживания измерительных преобразователей (ИП) в ИУС предполагает циклический опрос. Однако во многих случаях эти алгоритмы оказываются неэффективными [1, 3]. Это объясняется тем, что существует целый ряд ИП, обладающих переменным временем преобразования /пр, которое зависит от значений измеряемых величин - измерители частоты, работающие по принципу заполнения периода измеряемой частоты импульсами образцовой частоты, АЦП последовательного счета и др. В таких ИП формирование существенных отсчетов должно производиться с максимальной частотой, определяемой верхней границей спектра измеряемого сигнала. При использовании адаптивных ИП (временных дискре-тизаторах) моменты формирования отсчетов определяются по критерию максимальной погрешности или по мгновенным значениям производных измеряемого сигнала.
В связи с указанными особенностями для современных ИУС входные информационные потоки являются асинхронными, и как правило, независимыми по отношению друг к другу, и по отношению к вычислительному устройству (ВУ). Измеряемые величины являются случайными, измерительные каналы в общем случае независимы и требования на обслуживание (обработку) поступают от них в случайные моменты времени. Кроме того, в составе информационных потоков ИУС присутствуют сообщения об авариях, нештатных ситуациях и других событиях, происходящих также в случайные моменты времени.
Для сопряжения входных информационных потоков с ВУ в ИУС используется функция упорядочения, которая выполняется устройством динамического приоритета (УДП) [5, 6]. Использование УДП, выполняющих функцию упорядочения, дает возможность снизить требования по быстродействию к ВУ (к подсистемам передачи и обработки информации), может обеспечить дополнительные возможности для использования адаптации к параметрам входного потока и стать источником повышения эффективности ИУС [5].
Другим направлением повышения эффективности ИУС является использование в качестве ВУ высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных систем (ВС). Как правило, обмен информацией между процессорами в таких системах организуется при помощи общего ресурса: общего оперативного запоминающего устройства и общей шины или индивидуальных ОЗУ и общей шины. Доступ к общему ресурсу осуществляется на основе процедуры арбитража, которая выполняется с использованием функции упорядочения поступающих требований. Использование реконфигурируемых УДП позволит менять алгоритм обслуживания в процессе работы, сделать подобные системы более гибкими и повысить эффективность их работы.
Таким образом, одной из важнейших системных функций, выполняемых в информационно-управляющих системах, является упорядочение случайных потоков требований.
Для отдельных типов ИУС характерным является большое число измеряемых и контролируемых параметров, которое в отдельных случаях достигает десятков тысяч. Большое число измеряемых каналов требует применения специализированных аппаратных средств, обеспечивающих обработку большого числа информационных потоков. Большинство ИУС работает в режиме реального времени. Это означает, что время измерения, передачи и обработки информации весьма ограничено. Поэтому для ИУС предпочтительно использование быстродействующих многоканальных УДП.
Проведенные исследования показали, что программно-реализованные УДП на порядок уступают аппаратно-реализованным как по быстродействию, так и по количеству обслуживаемых источников требований. Кроме того, программное упорядочение требований от большого числа источников неизбежно связано с применением дополнительной аппаратуры расширения. Анализ показал, что реальное повышение эффективности функционирования ИУС прежде всего в части сокращения временных задержек требований, а также достижения рационального соотношения технических характеристик ИУС и стоимости технических средств может быть достигнуто лишь при использовании аппаратных УДП. Однако в большинстве известных случаев в ИУС функция упорядочения реализована программно, что обусловлено требованиями к гибкости УДП и отсутствием разработок по структурному синтезу устройств в базисе программируемых логических схем, нейронных структур, позволяющих сохранить программируемость устройств при обеспечении высокого быстродействия. Таким образом, актуальной является задача проектирования быстродействующих многоканальных аппаратно-реализуемых УДП ИУС в базисе нейронных технологий. Вместе с тем, вопросы проектирования УДП указанного класса слабо освещены в известной литературе. Существует достаточное количество работ, посвященных теоретическим и практическим аспектам общего синтеза дискретных устройств, методам проектирования и способам применения дискретных устройств общего назначения в базисе БИС, основам схемотехнического проектирования устройств ИУС. В то же время вопросы структурного проектирования быстродействующих многоканальных УДП, освещены в весьма ограниченном количестве работ, содержащих изложение общих принципов построения аппаратно-реализуемых УДП, а также частных методик, рассчитанных на синтез схем УДП малой размерности. С учетом изложенного актуальной является систематизация разработок в области проектирования аппаратно-реализуемых УДП, разработка методики проектирования УДП, ориентированных на реализацию в базисе современных нейронных технологий.
В работе были поставлены и решены следующие задачи:
- провести анализ алгоритмов и структурных решений устройств динамического приоритета, функционирующих в реальном времени и реализуемых в базисе однородных сред - нейронных сетей;
- разработать логические основы построения автоматов с настраиваемой структурой, для которых в качестве элемента структуры выбран формальный нейрон, а связи, объединяющие компоненты, организованы как нейронная сеть;
- разработать топологические принципы построения УДП на основе автоматов с настраиваемой структурой, включающих математическую модель формального нейрона и инфраструктуру;
- создать архитектурные решения и аппаратурно-программную реализацию УДП для различных дисциплины упорядочения: FIFO; абсолютный и относительный приоритет;
- создать математическую модель УДП в классе моделей систем массового обслуживания;
- осуществить проектирование и реализацию УДП в составе системы автоматизации испытаний авиационных агрегатов.
Научная новизна работы заключается в разработке методики проектирования УДП с перестраиваемой структурой на базе нейронных сетей и создании математических моделей для определения емкостно-временных характеристик УДП.
Показано, что в устройствах указанного класса в качестве базиса следует использовать специализированный нейрон для которого предложена микроструктура и разработана математическая модель.
Предложена реализация структурного решения УДП на основе нейронной сети, которую целесообразно исследовать с использованием теории систем массового обслуживания. Созданы модели СМО рассматриваемого класса УДП, что позволяет реализовать методику машинного проектирования. Указанная методика базируется на разработанных статистических и аналитических моделях СМО и машинно-ориентированном методе их расчета. Предложен способ расчета параметров СМО на основе мультивекторной и матричной модели неоднородного входного потока. Разработан алгоритм определения параметров УДП для модели замкнутой и разомкнутой СМО с изменяющимся режимом.
Осуществлен синтез в современном аппаратурно-программном базисе многорежимного устройства динамического приоритета нейронной архитектуры дисциплин обслуживания: FIFO, абсолютный приоритет, относительный приоритет.
Корректность полученных результатов теоретически обоснована приведенными доказательствами и утверждениями. Адекватность полученных моделей доказана на основании использования имитационного моделирования и статистических критериев.
Диссертация выполнена в рамках НИР № 6/04 от 24.03.2004 г., проведенной ГВП «МАГ» в течение 2004-2005 г.г. Разработанная система внедрена в опытную эксплуатацию в ОАО «СТАР».
Основное содержание диссертации изложено в 10 печатных работах [12, 48, 51, 54-56, 68, 73, 74, 75] и докладывались на ряде региональных, всероссийских и международных конференциях.
Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений.
