CC BY
82
Как показывают предварительные оценки и опыт исследований и создания больших ИС, такой комплексный подход к решению проблемы повышения функциональных возможностей и характеристик специализированных ИС позволит заметно повысить оперативность автоматизированного управления, обеспечить высокое качество отработки решений на средствах ИС и заданную устойчивость управления.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Балыб ердин В А., Пенкин О.М., Полунин AM. Проблемные вопрос ы создания и внедрения новых информационных технологий в автоматизированных системах военного назначения. - М.: СВТП РИА, 2001.
2. Балыб ердин В А., Белев1^ев А.М., Степанов (ХА. Оптимизация инфо рмационных процес-
. - .: -
, 2002.
3. Балыбердин В.А., Белев1^ев А.М., Дружинин М.А. Генетические алгоритмы поиска в задачах оптимизации систем сетецентрического управления специального назначения // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2011. - № 5 (118). - С. 153-159.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор С.Л. Беляков.
Балыбердин Валерий Алексеевич - Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны Российской Федерации; e-mail: [email protected]; 107564, г. Москва, пер. Погонный, 10; тел.: 89162386854; д.т.н.; профессор; заслуженный деятель ; .
Белевцев Андрей Андреевич - ООО «Руке Солюшенс»; e-mail: [email protected]; 121522, г. Москва, ул. Оршавская, 3; тел.: 89218550885; генеральный директор.
Степанов Олег Алексеевич - НИИ микробиологии Министерства обороны РФ; e-mail: [email protected]; 107564, г. Москва Погонный пер, 10; тел.: 89165095834; к.т.н.; на.
Baliberdin Valery Alecseevich - The Central Scientific Research Institute of the Ministry of Defence of the Russian Federation; e-mail: [email protected]; 10, Pogonnyi, Moscow, 107564, Russia; phone: +79162386854; dr. of eng. sc.; professor; a leading researcher.
Belevtsev Andrey Andreevich - CEO RooX Solutions LLC; e-mail: [email protected];
3, Orshavckay street, Moscow, 121522, Russia; phone: +79218550885; general director.
Stepanov Oleg Alecseevich - Scientific Research Institute of Microbiology of the Ministry of Defence of the Russian Federation; e-mail: [email protected]; 10, Pogonnyi, Moscow, 107564. Russia; phone: +79165095834; cand. of eng. sc.; head of department.
УДК 621.05.1
О.Н. Пьявченко
СТРУКТУРНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ СБОРА И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДАТЧИКОВ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ МИКРОКОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМАХ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
Представлены результаты исследований и разработок процессов сбора информации датчиков физических переменных и организации процессов обработки этой информации в распределенных информационных микрокомпьютерных системах. Рассмотрены ситуации, когда использование способа последовательных аналого-цифровых преобразований сигналов датчиков и циклического сбора их результатов приводит к появлению недопустимо боль-
.
сбора результатов параллельных аналого-цифровых преобразований сигналов датчиков. Представлены версии последовательной и параллельно-последовательной схем процесса сбора и обработки информации датчиков. Показано, что применение параллельнопоследовательной схемы решения задач обеспечивает многократный рост производительности распределенных информационных микрокомпьютерных систем при увеличении числа .
Распределенные информационные микрокомпьютерные системы; датчики физиче-; ; - .
O.N. Pyavchenko
STRUCTURAL FEATURES OF THE ORGANIZATION OF GATHERING AND PROCESSING OF THE INFORMATION OF SENSORS IN THE DISTRIBUTED INFORMATION MICROCOMPUTER SYSTEMS OF REAL TIME
In the given work results of researches and workings out of processes of information collection of sensors of physical variables and the organization of processes of processing of this information in the distributed information microcomputer systems are presented. Situations when use of a way of serial analogue-digital conversions of signals of sensors and cyclic gathering of their results leads to occurrence is inadmissible the big error are considered. In such cases it is recommended to apply a way of serial gathering of results of parallel analogue-digital conversions of signals of sensors. Versions of serial and parallel-serial schemes of process of gathering and information processing of sensors are presented. It is shown that application of the parallel-serial scheme of the decision of problems provides multiple growth of productivity of the distributed information microcomputer systems at increase in number of parallel branches.
The distributed information microcomputer systems; sensors of physical variables; the serial scheme; the parallel-serial scheme.
Одним из условий реализации наблюдения и управления сложных высокодинамичных процессов и технических объектов является создание высокопроизводи-
( ),
функционирующих в режиме «жесткого» реального времени.
При этом решающую роль играют не только успехи в разработках методов и алгоритмов задач наблюдения и управления, но и архитектур ИМКС.
В данной работе частично представлены результаты исследований и разработок процессов сбора и обработки информации датчиков (СОИД) [1], реализация которых оказывает определяющее влияние на технико-экономические характери.
, , удовлетворяющие поставленным требованиям.
В названии «системы сбора и обработки информации датчиков» сделан акцент на содержание реализуемых процессов. Процессы рассматриваются как некоторые последовательности действий, устанавливающие порядок решения задач сбора и обработки с принятой степенью детализации.
Состав и объем задач определяются целевой функцией системы и использованным методом ее реализации.
В обобщенном виде схема решения задач СОИД представляется в ярусной форме. На нижнем первом ярусе решаются задачи Z1={Z1d (d = 1,D)} аналоговой обра-( ) - -ний (АЦП). К более высокому второму ярусу отнесены задачи Z2={Z2d (d = 1,D)}
( ),
D- .
вторичной цифровой обработки (2ВЦО) группы 23={23й {й = 1,0)}, которую составляют задачи измерений значений сигналов в физических единицах, определений состояний физических величин и их оценок и т.д. На верхнем, четвертом ярусе решаются задачи второго уровня вторичной цифровой обработки (2ВЦО) - Z4. К ним относятся задачи:
♦ концентрации входных данных, в том числе сортировки и сохранения результатов первого уровня вторичной цифровой обработки и др.;
♦ вычисления траектори й изменения состояния, оценок текущего и прогнозируемого состояний локального объекта, сигналы переменных которого обрабатываются в ИМКС;
♦
уровень информационной микрокомпьютерной системы.
Объем и вычислительная сложность задач 74 определяются целевой функци-, .
В простейшем случае на четвертом ярусе решаются задачи сортировки и концентрации результатов обработки на третьем ярусе, формирования информационного объекта и организации его посылки внешним абонентам.
Проблемная ориентация (целевая функция) отражается в архитектуре системы СОИД и в содержании задач обработки, прежде всего, в наличии/отсутствии , , -грамм формирования управляющих воздействий.
,
погрешностью датчика, т.е.
где £Ду - трансформированная через устройство сопряжения среднеквадратическая погрешность датчика, Кус - коэффициент трансформирования через устройство сопряжения и, соответственно Кмк - микрокомпьютера [2].
Существенное влияние на характеристики ИМКС оказывает организация сбора информации аналоговых датчиков. На практике широко используется цик,
счетчика адреса (номера) датчика СТй=й аналоговый коммутатор (мультиплексор) выбирает сигнал датчика й за время ТАК. После аналоговой обработки в течение ТАц сигнал оцифровывается и полученное данное сохраняется. Затем изменяется адрес датчика СТй = СТй +1 и начинается новый цикл.
Начало опроса и преобразования первого датчика й=1 привязывается к моменту времени г, идентифицирующему начало шага времени задач СОИД. Процедура сбора завершается после й = В цикла.
В точке г, определяется значение только первого аналогового сигнала. Значения остальных сигналов формируются со сдвигами по времени для точек
В результате в ИМКС вместо числовых данных йл(гі) (й = 1,Б) используются в вычислениях числовые данные йй(), сформированные в точках (4). По сравнению с данными в точке іі они содержат погрешности организации сбора
£н~ Кмк£ду,
(1)
необходимо выполнение соотношений
(2)
и
ЕМК <<^МКЕДу’
(3)
{ій - {і + (Тац + Тмд (й-1) (й = 1,Б).
(4)
Лийі = \ий(1і) - и(*ій)\ (й = 1,В) .
Когда функция ий{() не имеет то чек разрыва, для оценки относительных погрешностей можно воспользоваться формулой
^ий = 0>0Чй_1 )[Тлк +ТЛЦ ]и'тах %• (5)
Например, при сборе значений одинаковых сигналов и = втал, у которых /лим=Ю0Гц, и затратах времени на одно преобразование (ТАК+ТА11)=1,^/|=5,5 мкс, рассчитанные по формуле
8ий = 200я/ишаи(А - 1) Тщ % (й = 2,4,8,16), относительные погрешности составят 8и2 = 0,345 %, 8и4 = 1,035 %, 8и8 = 2,4 %, 8и16 = 5,2 %•
Современная микроконтроллерная база позволяет добиться выполнения ус-(2) -ра информации нескольких датчиков (рис.1). Например, условие (2) выполняется в случае, когда организуется циклический сбор значений до В=4 аналоговых сигналов переменного тока, максимальная частота /йтах которых не превышает 1 Гц и погрешность сбора составляет 0,01 %. Однако уже с увеличением частоты /йтах до 5 ,
0,01 %
сигнала каждого датчика (рис. 2).
Рис. 1. Схема оцифровки и Рис. 2. Схема параллельной оцифровки
последовательного (цинического) на первом ярусе
сбора на первом ярусе
Таким образом, частота /итах сигналов и необходимость обеспечения погрешности 8иВтах ограничивают количество датчиков В, для сбора информации которых используется циклический способ (рис. 3).
п.1 /о
V/ : ,01°/ !
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Частота (Гц)
Рис. 3. Зависимости количества датчиков В от максимальной частоты сигналов
Чем больше допустимая погрешность диВтах, тем для большего количества сигналов В, имеющих более высокую максимальную частоту /итах, применим циклический способ сбора информации.
При правильном выборе способа организации сбора информации датчиков
(2), (3)
, . В свою очередь это время во многом определяется реализуемой в ИМКС схемой процесса организации обработки.
Наиболее экономичные и в то же время потенциально наименее производительные распределенные ИМКС строятся при организации в них последовательной схемы процесса решения задач СОИД [3].
Распределенная последовательная ИМКС может 4-
( ), -
ванных на решение задач 1-4:
1) 1.0 , -цифровых преобразований и сохранения значений Б сигналов (В>1) датчиков физических величин (задачи Ъы (й = 1,Б) яруса 1);
2) 2.0
сигналов датчиков (задачи Ъ2А (й = 1,Б) яруса 2);
3) 3.0 , -
ределений и оценок их состояний (задачи 23й
(й = 1,Б) яруса 3);
4) 4.0 -
екта наблюдения (задачи 24 яруса 4).
В результате соединений этих модулей межмо-
1, 2, 3 -
сия Б1 последовательной распределенной системы , . 4.
Время решения задач 71 - 74 от момента считывания значений сигналов в
начале ^ шага дискретизации Т до момента выдачи результатов вычислений на
входе сетевого канала К4 в момент окончания шага дискретизации г{+1 составляет
4 3
^>1 = X т2] + X тК] (6)
] =1 ] =1
Первая сумма определяет затраты времени на решение задач СОИД на всех ярусах. Величина этих затрат зависит от количества датчиков Б, вычислительной сложности решаемых задач и производительности используемых модулей ИММ1.0 - ИММ4.0.
На передаче данных в сетевых каналах Щ (]= 1,4) учтены во второй сумме
(1).
скорости межмодульного обмена данными. Наиболее радикальным решением является исключение какого-либо сетевого канала из последовательной схемы Б1 (рис. 4). С этой целью используются ИММ, специализированные на решение допустимых совокупностей задач, принадлежащих различным ярусам.
1 э
Рис. 4. Схема S1
Такие ИММ создаются для решения задач, принадлежащих группам:
1) пар ярусов [Я1, Я2], [Я2, Я3], [Я3, Я4];
2) трех ярусов [Я1, Я2, Я3], [Я2, Я3, Я4];
3) четырех ярусов [Я1, Я2, Я3, Я4].
Благодаря сокращению до минимума количества сетевых каналов распределенные ИМКС, построенные по схемам Б1.1 (рис. 5), Б1.2 (рис. 6), обеспечивают более высокую производительность и сохраняют способность органично вписываться в габаритные объекты.
К4
ИММ 7.0 К2
ИММ 5.0
1
г4
г3
г2
г,
/\
1 • • • Б
Рис. 5. Схема 5 1.1
Рис. 6. Схема 5 1.2
Одной из принципиальных особенностей последовательной схемы Б1 является низкая производительность и ограниченные возможности, реализуемые в рам, -дач В, решаемых последовательно на ярусах 1-3, а для решения задач 74 может потребоваться микрокомпьютер, который в настоящее время, например, учитывая технико-экономические ограничения, не целесообразно вводить в состав ИМКС. Высокопроизводительные ИМКС сроятся по параллельно-последовательным ,
1-3 .
сравним время решения задач СОИД в ИМКС, построенных по последовательной схеме Б1 (рис. 4) и параллельно-последовательной схеме Б2 [4] (рис. 7).
В параллельно-последовательной схеме Б2 (рис. 7) реализуются
О = - (7)
п
ветвей, в каждой из которых обрабатывается информация п датчиков. На каждом ярусе / вошедшие в д группу (д = 1,2,...,О) задачи ' (й = [(д - 1)п+1, (д-1)п+2, gn]) решаются последовательно.
Результаты решений передаются с яруса / на (/+1)-ярус О пакетами. Каждый пакет ярусов 1, 2 содержит минимум N = п (/=1,2) данных. Формируемые на ярусе 3 пакеты включают N > п данных.
Ярус4
ЯрусЗ
Ярус2
^2 и 2г(2п) ^20
Z22 ^2(11+2) ... ^2(0-„+2)
Ты /*(п+1> /211,-"+1)
Ярусі
Мп
Ъ\2
Ъп
1(2п)
Ч(п+2)
7Л /• • \ /• *\
1 п п+1 2п (Б-п+1) Б
Рис. 7. Параллельно-последовательная схема 82
На величину отношения
W =
(8)
характеризующего повышение производительности ИМКС при переходе от последовательной схемы Б1 к параллельно-последовательной схеме Б2, оказывает влияние соотношение между затратами времени на решение задач Т^ на ярусах
] = 1,3 и времени Тмщ передачи их результатов на соответствующие ярусы ко времени Т74 решения задачи 74 четвертого яруса.
Для доказательства этого представим (8) в виде
3
X ( Т2] + ТЫК] ) + Т2 4 ] =1
W =-
1
3
(9)
~ X (Т2і + тмкі)+ Тг 4 ° і=1
Введя коэффициент
к =
3
X Ті + Тмщ) і=1
Т
(10)
г 4
после подстановки его в (9) и преобразований получим
* = . (11)
(0+ к)
Задавая к=0,1; 0,5; 1; 5; 10; 15, рассчитаем Шдля числа ветвей 0= 2, 4, 8, 12, 16. Результаты расчетов представлены графиками, приведенными на рис. 8.
Рис. 8. Зависимости производительности ИМКС для различных к (12), решающих задачи СОИД по параллельно-последовательной схеме
Из графиков следует, что применение параллельно-последовательной схемы процессов решения задач СОИД обеспечивает более чем двукратный рост производительности ИМКС, когда отношение к (10) существенно больше единицы, а число ветвей О > 1.
На практике это возможно не только тогда, когда вычислительная сложность задачи 74 меньше вычислительной сложности задач младших ярусов, но и когда для решения задачи 74 используется более производительный микрокомпьютер, , .
Возможны модификации представленных схем организации процессов реше-. , 1, 2, 3 различных уровней распараллеливания решений задач 2^. Но такие модификации не ставят под сомнение целесообразность использования в высокопроизводительных распределенных ИМКС различных форм распараллеливания решения задач обработки информации датчиков.
, , минимальную динамическую погрешность, необходимо обосновано выбирать схему сбора информации датчиков и соответствующую технико-экономическим требованиям схему организации решения задач СОИД.
, , -, . время они не влияют на динамические погрешности, вносимые используемыми , , , др., которые вместо результатов в точке 1( рассчитываются результаты для точки IИ 7'е {1,2,...,/}, где ] принимает одно из значений {1,2,...,/}.
Для компенсации таких погрешностей необходимо использовать специальные математические методы.
2.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК Денисенко В.В. Компьютерное управление технологическим процессом, экспериментом, оборудованием. - М.: Горячая линия - Телеком, 2009. - 608 с.
Пьявченко ОМ., Клевцов С.И. Интеллектуальные микропроцессорные модули сбора и обработки информацию. - Берлин: LAP LAMBERT, 2011. - 102 с.
3. Пьявченко ОМ. Модули и конфигурации последовательных распределенных систем сбора и обработки информации датчиков. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT11»: В 4 т. - М.: Физматлит, 2011. - Т. 1. - С. 541-549.
4. Пьяв ченко ОМ. Распределение системы сбора и обработки информации датчиков динамических объектов // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2011. - № 5 (118). - С. 9-15.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор AM. Белевцев.
Пьявченко Олег Николаевич - Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге; e-mail: [email protected]; 347900, г. Таганрог, ул. Петровская, 81; тел.: 88634328052; кафедра микропроцессорных систем; зав. ; . . .; ,
Pyavchenko Oleg Nikolaevich - Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”; e-mail: [email protected]; 81, Petrovskay street, Taganrog, 347900, Russia; phone: +78634328052; the department of microprocessor systems; head of department; dr. of eng. sc.; professor.
УДК 615.47, 004.75
C^. Байдаров, ЕЛ. Мокров, АХ. Митрохин
ОРГАНИЗАЦИЯ И ПРОГРАММНО-АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
Своевременная медицинская диагностика играет ведущую роль в успехе лечения забо-.
поддержке принимаемых решений. Предлагается комплексная распределенная организация
, - , -туп к информационным ресурсам, интеллектуальным экспертным системам, экспертам -, -, . -можностями и снижением стоимости информационно-коммуникационных технологий, программных приложений и сетевого оборудования. Однако для обеспечения полноценной работы системы необходимо создание нового медицинского оборудования, имеющего возможность удаленного использования, в том числе беспроводных медицинских сенсоров.
Медицинская диагностика; распределенные информационные системы; экспертные ; .
S.U. Baydarov, E.A. Mokrov, A.S. Mitrohin
THE ORGANIZATION AND HARDWARE-SOFTWARE MAINTENANCE OF THE DISTRIBUTED SYSTEMS OF INFORMATION SUPPORT OF MEDICAL
DIAGNOSTICS
Early Medical diagnosis plays a major role in the successful treatment of diseases. The correct diagnosis is possible only when the full information decision support.Provides for an integrated, distributed information management organization, centered on the doctor who has access to information resources, intellectual, expert systems, experts and specialists. He also has a rapid and reliable data on the status of the patient, including those located outside the clinic. The pro-
