Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертационная работа:

Данилова Светлана Александровна. Планирование апериодических задач реального времени с неопределенными параметрами в системах автоматизации и управления на основе нечеткой логики : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06 / Данилова Светлана Александровна; [Место защиты: Перм. гос. техн. ун-т].- Пермь, 2007.- 216 с.: ил. РГБ ОД, 61 07-5/5397

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 4

1 СПОСОБЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАДАЧ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ 10

1.1 Особенности систем автоматизации и управления 10

1.2 Характеристики и структура входных информационных потоков

в системах автоматизации и управления 11

1.3 Анализ современных технологий планирования потока задач 17

1.4 Основные результаты 24

2 СПОСОБ ПЛАНИРОВАНИЯ АПЕРИОДИЧЕСКИХ ЗАДАЧ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ АДАПТАЦИЮ ПАРАМЕТРОВ ПЛАНИРОВАНИЯ К СОСТОЯНИЮ ПОТОКА ЗАПРОСОВ АПЕРИОДИЧЕСКИХ ЗАДАЧ 25

2.1 Применение опрашивающего сервера в системах планирования апериодических запросов задач реального времени 25

2.2 Способ планирования апериодических задач реального времени на основе применения опрашивающего сервера 26

2.3 Основные результаты 31

3 АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПОТОКА ЗАПРОСОВ АПЕРИОДИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ ЕГО НЕЧЕТКИХ ПАРАМЕТРОВ 33

3.1 Основные понятия и определения ТНМ 33

3.2 Задание нечетких переменных, характеризующих состояние входного потока 36

3.2.1 Элементарные нечеткие переменные 36

3.2.2 Понятие р-подобия на основе использования свойств схожести функций распределения и функций принадлежности 39

3.2.3 Разработка методики экспертной оценки параметров входного потока 42

3.3 Алгоритм оценки состояния входного потока с использованием сложных нечетких переменных 44

3.4 Основные результаты 48

4 РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ АПЕРИОДИЧЕСКИХ ЗАДАЧ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ 49

4.1 Описание концептуальной модели 49

4.2 Алгоритм вычисления значений Ее по оценкам сложных нечетких переменных 53

4.3 Понятие уровня а-принадлежности 54

4.4 Переменные и ограничения задач РВ, вводимые при моделировании 55

4.5 Формирование входного потока апериодических запросов 57

4.5.1 Формирование случайного потока апериодических запросов с нормальным законом распределения длин и количеством запросов 59

4.5.2 Формирование случайного потока апериодических запросов с экспоненциальным законом распределения длин и равномерным законом распределения количества запросов 62

4.5.3 Изменение входного потока апериодических запросов

4.6 Экспертная оценка характеристик входного потока 64

4.7 Формирование суждения о входном потоке апериодических запросов 66

4.8 Реализация обслуживания запросов сервером в имитационной модели 68

4.9 Работа модели 68

4.10 Основные результаты 71

5 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ АПЕРИОДИЧЕСКИХ ЗАДАЧ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ 73

5.1 Влияние ограничений входных параметров на результаты работы модели системы 75

5.2 Исследование зависимости эффективности от уровня сложности нечетких правил 79

5.3 Модели входного потока апериодических запросов и их влияние на значение эффективности 81

5.3.1 Первая модель входного потока, 81

5.3.2 Ограничения параметров первой модели входного потока 82

5.3.3 Вторая модель входного потока 83

5.3.4 Ограничения параметров второй модели входного потока

5.4 Исследование зависимости эффективности от усреднения текущих значений элементарных нечетких переменных 85

5.5 Влияние параметров законов распределения характеристик входного потока апериодических запросов на значение эффективности 86

5.6 Заключение по работе модели, основанной на ТНМ 87

5.7 Применение алгоритма оценки состояния входного потока на основе нечеткой логики в системах автоматизации и управления 89

5.8 Комбинированный способ планирования апериодических задач реального времени 92

5.9 Основные результаты 96

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 98

Список литературы 100

Приложения 108 

Введение к работе:

Актуальность темы. В современных системах автоматизации и управления их вычислительные ресурсы обрабатывают сложные и интенсивные потоки запросов задач управления и контроля в условиях ограничений реального времени (РВ) и мощности вычислительных средств. При этом необходимо планировать процессы обработки запросов, исходя из параметров задач и ограничений, накладываемых на эти задачи. Планирование обеспечивает распределение процессорного времени при выполнении совокупного множества задач с различными параметрами в течение функционирования системы. При неэффективном планировании задач РВ снижается эффективность и качество функционирования системы – возрастают задержки, предъявляются повышенные требования к быстродействию вычислительных средств и пр. Поэтому разработка способов планирования задач РВ в системах автоматизации и управления представляет собой актуальную проблему.

На сегодняшний день существуют различные подходы к планированию задач РВ. Наиболее успешно планирование осуществляется в отношении детерминированных задач, характеризующихся детерминированными параметрами, что позволяет провести точное распределение последовательности их выполнения с учетом ограничений РВ. Исследованиям в области планирования детерминированных задач с различными видами ограничений посвящены известные работы таких авторов, как G. Fohler, А.К. Mok, A. Burns, С. Сорокин, Н. Бусленко и др.

Вместе с тем среди задач, подлежащих выполнению прежде всего в контурах управления и контроля автоматизированных систем управления технологическими процессами, систем автоматизации испытаний сложными объектами, информационно-управляющих систем, значительную долю составляют апериодические задачи, характеризующиеся неопределенностью основных параметров (время поступления запроса, объем процессорного времени, требуемого для его выполнения и т.д.). Планирование апериодических задач РВ является сложной проблемой. Неопределенность параметров этих задач делает неэффективными алгоритмы, используемые при планировании детерминированных задач. Применение вероятностных подходов к планированию апериодических задач РВ, нашедшее изложение в работах таких авторов, как В.М. Лохин, И.М. Макаров, С.В. Манько, М.П. Романов, Р. Дорф, Р. Бишоп, Ч. Филипс, Р. Харбор, ограничивается некоторыми целевыми классами апериодических задач и отличается повышенной затратностью в реализации алгоритмов, что ведет к снижению эффективности функционирования систем.

Проведенный анализ показал, что рациональные подходы к планированию апериодических задач РВ лежат в области осуществления планирования на основе использования нечетких моделей потока запросов, позволяющих получить оценки текущего состояния потока с применением нечеткой логики. Известные примеры использования аппарата нечеткой логики в системах управления показывают его широкие возможности. Вместе с тем применение методов нечеткой логики в решении проблем достижения эффективного планирования апериодических задач РВ не нашло должного развития.

Таким образом, разработка способов и алгоритмов планирования апериодических задач РВ, основанных на методах нечеткой логики и обеспечивающих повышение эффективности функционирования систем автоматизации и управления за счет снижения требований к быстродействию вычислительных средств и снижения потерь в использовании вычислительных ресурсов, является актуальной.

Цель работы. Целью работы является разработка способов и алгоритмов планирования апериодических задач реального времени на основе нечетких моделей потока апериодических задач.

Указанная цель предполагает решение следующих научных задач:

разработка способа планирования апериодических задач реального времени, обеспечивающего адаптацию параметров планирования к состоянию потока апериодических задач, характеризующегося нечеткостью параметров;

создание основ теории р-подобия, устанавливающей отношения подобия функций принадлежности и функций распределения величин, оценивающих параметры потока апериодических задач;

создание алгоритма оценки состояния потока апериодических запросов на основе его нечетких параметров;

разработка и исследование имитационной модели системы планирования, реализующей планирование апериодических задач на основе предложенного способа с адаптацией параметров планирования к состоянию потока запросов, характеризующегося нечеткими параметрами.

Решение поставленных задач позволит повысить качество планирования апериодических задач РВ и эффективность систем автоматизации и управления в условиях нечетких параметров апериодических потоков.

Методы исследования. В работе использован математический аппарат теории вероятностей, теории нечетких множеств и математического моделирования динамических процессов на ЭВМ с применением численных методов.

Научная новизна

предложен новый способ планирования апериодических задач реального времени, основанный на применении теории нечетких множеств к формированию параметров планирования на основе нечеткой модели оценки состояния потока;

разработан новый алгоритм оценки состояния потока апериодических запросов, реализуемый с применением нового понятия р-подобия функций принадлежности и распределения величин, оценивающих нечеткие параметры потока;

разработан новый алгоритм определения параметров системы планирования, основанный на применении теории нечетких множеств;

предложена и исследована имитационная модель системы планирования, новизну которой составляет использование алгоритма оценки состояния входного потока апериодических запросов на основе его нечетких параметров.

Практическая ценность работы состоит в разработке и реализации способа планирования апериодических задач РВ, обеспечивающего повышение эффективности систем автоматизации и управления за счет увеличения эффективности использования вычислительных ресурсов и уменьшения затрат на аппаратурное обеспечение.

Предложенный способ планирования и составляющие его основу алгоритмы оценки состояния потока апериодических задач и определения параметров системы планирования целесообразно применять при разработке аппаратно-программного обеспечения систем автоматизации и управления.

Алгоритмы и прикладные программы их реализующие использовались при создании программного обеспечения системы автоматизации испытаний сложных объектов в ОАО «СТАР».

Теоретические результаты, полученные в работе, внедрены в учебный процесс и использованы в содержании учебных дисциплин по специальности 220201 «Управление и информатика в технических системах» Пермского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на международном научно-образовательном семинаре «Современная миссия технических университетов в развитии инновационных территорий» (Варна, 2004), научно-техническом форуме с международным участием «Высокие технологии 2004» (Ижевск, 2004), третьей Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе и технике» (Москва, 2005), IV международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO’05 (Москва, 2005).

Публикации. Основные положения и результаты диссертации опубликованы в 9 печатных работах (в том числе 2 статьи в изданиях, указанных в Перечне ВАК).

Основные положения, выносимые на защиту:

подход к планированию апериодических задач РВ, основанный на применении нечетких моделей оценки состояния потока апериодических запросов;

алгоритм оценки состояния потока запросов апериодических задач РВ с нечетко определенными параметрами;

алгоритм определения параметров системы планирования, основанный на применении теории нечетких множеств;

результаты имитационного моделирования системы планирования апериодических задач РВ и их оценка, подтверждающая достоверность научных результатов;

комбинированный подход к планированию апериодических задач РВ, основанный на применении нечетких и вероятностно-статистических моделей оценки состояния потока апериодических запросов.

Объем работы. Диссертация содержит 107 страниц основного текста, 31 рисунок, список литературы из 75 наименований, приложения и состоит из введения, 5 глав и заключения.

Достоверность полученных в работе научных положений и выводов обеспечивается результатами имитационного моделирования и данными экспериментальных исследований, а также корректным применением математического аппарата теории вероятностей и нечетких множеств.

Подобные работы
Шведов Николай Георгиевич
Автоматизация и управление процессом многолезвийной механической обработки на основе динамического моделирования технологической системы
Кавалеров Максим Владимирович
Планирование задач в системах автоматизации и управления при нестандартных ограничениях реального времени
Мырзин Глеб Семенович
Автоматизация и управление процессом технического обслуживания системы технологических трубопроводов
Подпорин Дмитрий Игоревич
Автоматизация и управление поставками продукции предприятий с использованием распределенной информационной системы
Тимофеев Дмитрий Юрьевич
Автоматизация и управление процессом стружкодробления на основе предварительного термического воздействия на обрабатываемый материал
Вахромеев Олег Сергеевич
Управление диагностическими комплексами судовых средств автоматизации на основе комплексного метода
Селиванов Денис Федорович
Автоматизация поддержки принятия решений при управлении тренажерной подготовкой на основе реализации процедур экспертного оценивания
Кузнецов Александр Валерьевич
Разработка системы диагностики ДВС на основе нечеткой логики
Кузнецов Михаил Владимирович
Разработка системы эффективного управления поиском согласованного положения деталей для роботизированных сборочных устройств на основе нечеткой логики
Милостная Наталья Анатольевна
Автоматизация контроля и управления технологическим процессом высокоточной обработки деталей на основе теории нечеткой логики

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net