авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

Модели и методы анализа процессов информационного обмена в автоматизированных системах диспетчерского управления мчс россии

-- [ Страница 2 ] --
  • оптимизация распределения ресурсов сетей промышленной автоматизации на основе полевых шин;
  • управления восстановлением информационного обмена в сетях передачи данных охраняемых объектов;
  • обеспечение работоспособности сетей передачи данных охраняемых объектов;
  • обеспечение качества информационного обслуживания в распределенной сети передачи данных.

В совокупности перечисленные задачи позволили обеспечить на высоком теоретическом и практическом уровне построение и функционирование сетей передачи данных АСДУ территориально-распределенных охраняемых объектов силами МЧС России.

Вторая глава «Теоретические основы описания процессов информационного обмена» содержит описание предложенных в работе следующих математических моделей, характеризующих ПИО в АСДУ ГПС МЧС России.

Модель ПИО в СПД на основе полевых шин, позволяющая осуществить вероятностное моделирование среды, включающая математическую модель процессов информационного обмена. Модель ПИО базируется на математическом аппарате многопотоковых систем массового обслуживания (СМО) сложной структуры, отличающаяся использованием замкнутых сетей Маркова для описания трафика сообщений и позволяющая оптимизировать процессы управления ресурсами сети.

Погруженный канал можно рассматривать как такой же канал, действующий независимо от сети, но с пуассоновским потоком на входе, интенсивность которого равна интенсивности, задаваемой сетью. Теперь -й канал можно представить в виде системы М/М/1 с пуассоновским потоком интенсивности на входе и показательным временем обслуживания со средним секунд. При получении основного результата были сделаны предположения, что время обработки в узле и время распространения равны нулю.

Модель позволила предложить методику оптимизации ресурсов СПД, построенную с использованием множителей Лагранжа для минимизации средней задержки сообщений и учитывающую ограничения на пропускную способность и стоимостные характеристики каналов информационного обмена.

Методы поиска нарушений функционирования сети и выбора рекомендаций по устранению нарушений ее функционирования, базирующихся на модели представления СПД и алгоритмах поиска компонентов, вызвавших нарушение функционирования сети, и выбора рекомендаций по восстановлению работоспособности, базирующихся на специальных продукционных правилах, использующих лингвистическое представление состояний, событий и ситуаций сети.

Математическая модель восстановления процессов информационного обмена базируется на недетерминированных конечных автоматах с предикатами и отличается введением в автомат логических условий возникновения прерываний вне протокола.

Среди автоматных моделей наиболее приемлемыми являются расширенные автоматы (недетерминированные конечные автоматы (НКА) с предикатами), поскольку в них используются предикаты, существенно уменьшающие вычислительную сложность и, как следствие, поиск пути между требуемыми состояниями происходит существенно быстрее даже при быстром росте числа состояний. В диссертации НКА с предикатами представлен ориентированным графом, вершины которого соответствуют состояниям НКА, а дуги – переходам НКА. Дуги помечены системой ограничений и системой присваиваний. Каждому пути в НКА с предикатами можно поставить в соответствие линейную функцию (систему присваиваний) имеющую область входных значений, описываемую системой линейных неравенств (системой ограничений).

Модель гарантирует сокращение вычислительных операций при выявлении и исправлении прерываний вне протокола.

Позволяет поставить ПИО в соответствие техническому средству, участвующему в реализации конкретных протоколов. Такими техническими средствами на прикладном уровне являются рабочие станции и серверы, между которыми организуется информационный обмен.

Введение процедур фиксации времени логического пути и информирования о движении ПИО определяют условия для выявления и исправления прерываний вне протокола.

Предложен алгоритм построения имитационной модели ПИО, включающий математическую модель и методику выявления и предотвращения несанкционированных прерываний. При этом был использован аппарат маркированных потоковых графов. Такое представление позволяет описать ПИО в виде информационно-логического графа и соответствующего ему маркированного потокового графа, который формализует обмен сообщениями с разной структурой, состоящими из разнотипных данных.

Модель описывает обмен сообщениями между процессами через каналы на основе теории очередей. Длина очереди (или глубина буфера в ней), равна числу входных сообщений, а ширина буфера совпадает с числом атомарных объектов в компоненте сообщения. Введено ограничение на число очередей (буферов), которое предполагается равным числу компонентов входного сообщения для соответствующего процесса.

Установлены дополнительные ограничения по синхронности ПИО. Компоненты сообщения от процесса-производителя пересылаются сразу же по мере формирования в соответствующие каналы процессов-потребителей. Процесс-потребитель инициируется лишь тогда, когда переданы необходимые компоненты сообщения от процессов-производителей. Имеется возможность анализировать информационные потоки за счет меток, присваиваемых дугам или вершинам графа, представляющим семантические свойства ПИО в СПД.

Метки присваиваются дугам и вершинам по заданным правилам при разметке графа в соответствии с предложенной процедурой сопоставления. В контексте анализа под информационными потоками понимается не только передача операндов (данных), но и сигналов управления и синхронизации параллельных процессов. Модель позволяет анализировать асинхронные процессы сложной структуры и учесть допустимые состояния оконечных устройств, также предотвратить блокировку ПИО из-за отсутствия входных сообщений за счет согласования параметров очередей сообщений. Наличие у подобных моделей таких свойств, как распределение процессов во времени, а также асинхронный обмен разнородными сообщениями потребовал исследования их реализуемости и алгоритмической разрешимости.

Третья глава «Имитационная модель процессов информационного обмена в сетях АСДУ на основе полевых шин» посвящена построению математической модели ПИО в СПД АСДУ территориально-распределенных охраняемых объектов на основе полевых шин. Решена задача управления процессами информационного обмена в таких сетях на этапе их проектирования, позволяющая повысить эффективность функционирования сетей и увеличить их пропускную способность за счет оптимального распределения ресурсов.

Математическая модель базируется на математическом аппарате многопотоковых систем массового обслуживания сложной структуры, отличающаяся использованием замкнутых сетей Маркова для описания трафика сообщений и позволяющая оптимизировать процессы управления ресурсами сети. Предполагается, что рассматриваемые каналы связи и узлы являются надежными, влияние шумов незначительно. Время обработки в узле и время распространения сообщения в канале связи является постоянным и пренебрежимо малым. Трафик, поступающий в сеть из внешних источников, образует пуассоновский процесс. Средняя задержка сообщения в СПШ определена как одномерный критерий качества системы.

В задаче оптимизации варьируется положения узлов, требования к трафику, стоимость каналов, а также предполагается, что используемые потоки являются реализуемыми. Решение задачи позволяет оптимально распределить ресурсы СПД.

Сформулируем задачу оптимизации ресурсов СПД на основе полевых шин (на примере сети P-NET). Пусть – множество сообщений в сети, – множество ошибочных сообщений в сети. Тогда задача анализа сводится к нахождению и идентификации ошибочных сообщений .

Введем: – множество узлов сети, – множество сетевого оборудования. – средняя задержка сообщения в сети. С помощью этой величины можно проводить оценку производительности сети. Чем меньше задержка сообщения в сети, тем производительнее сеть. Тогда задача оптимизации распределения ресурсов сети запишется как: , где , ,. Требуется минимизировать задержку сообщения при передаче из узла в узел .

Ввиду фиксированной процедуры выбора маршрутов в сети P-NET, введем множество топологий сети: . Под топологией здесь понимается множество связей между узлами сети. Введем: – множество шин сети, – стоимость построения каналов сети, где – некоторая стоимостная функция построения канала. При решении задачи оптимизации осуществляется выбор пропускных способностей каналов и реализуются алгоритмы: выбора маршрутов, управления потоками, выбора топологии сети. Оптимизация трафика в канале включает отыскание для каждой линии таких средних интенсивностей потоков сообщений, которые дают минимальную среднюю задержку сообщения. Разработанная методика состоит из следующих этапов.

На первом этапе используется метод множителей Лагранжа, который обеспечивает поиск безусловных экстремумов функции при ограничениях-равенствах. Решение системы дифференциальных уравнений позволяет выбрать топологическую структуру сети, имеющую минимальную среднюю длину каналов. На втором этапе с помощью алгоритма поиска кратчайших путей Флойда реализуется итеративная процедура нахождения матрицы кратчайших путей для всех узлов сети. Третий этап позволяет определить являются ли начальные потоки реализуемыми в пределах заданных ограничений. На четвертом этапе при известном реализуемом начальном потоке находятся локальные минимумы функции задержки сообщения из реализуемого множества потоков. На завершающем этапе выполняется итеративная процедура выбора оптимальной топологии на основе результатов проведенных расчетов.

Рассмотрена имитационная модель ПИО в сетях АСДУ, которая использует математическую модель ПИО и методику оптимизации ресурсов СПД на основе полевых шин. На рисунке 1 представлена структура имитационной модели ПИО СПШ с календарем событий. Управляющая часть содержит: блок управления моделированием; блок диалога; блок обработки результатов моделирования; календарь событий.

Рисунок 1

Структура имитационной модели ПИО в СПШ

В имитационной модели ПИО выделяются события: поступление заявок на один из терминалов, функционирование канала, режим ожидания, поиск оптимальной пропускной способности сети, окончание моделирования. Модель предусматривает аналитическое задание параметров сети, оптимизацию ее пропускной способности и реализует методы покоординатного спуска и линейного поиска. Варьируемым параметром выступает пропускная способность сети, а критерием эффективности функционирования сети – минимальное значение среднего времени задержки сообщения.

Результатом исследования стал программно-аппаратный комплекс оптимизации ресурсов СПД АСДУ территориально-распределенных охраняемых объектов на основе полевых шин. Комплекс оптимизации – совокупность программных и аппаратных средств, предназначенных для контроля за параметрами сети, их анализа и формирования предложений по оптимизации. Основу комплекса составляет система анализа протокола – это программно-аппаратное средство, предназначенное для контроля, просмотра состояния и функционирования сети. Он физически подключается к сети и перехватывает данные, передаваемые по кабелю этой сети, декодируя и анализируя их. Из существующих систем анализа протокола полевых шин на сегодняшний день известны системы, разработанные под полевую шину LonWorks и Profibus, которые обладают высокой производительностью, развитыми средствами визуализации, большими возможностями аппаратной поддержки. Указанные средства не позволяют провести оптимизацию ресурсов сети.

Использование программно аппаратного комплекса при разработке распределенной системы управления технологической демонстрационной установкой с использованием сети P-NET позволило в 1,19 раза повысить пропускную способность проектируемой сети. Проведенная проверка работоспособности предложенной модели с данными большой размерности позволило почти в 2 раза уменьшить количество используемого оборудования в оптимизируемой сети.

В четвертой главе «Автоматизация обеспечения работоспособности СПД территориально-распределенных АСДУ» проводится построение методики поиска нарушений функционирования СПД АСДУ территориально-распределенных охраняемых объектов и методики выбора рекомендаций по устранению нарушений. Проведен анализ подходов к построению сетей, их диагностике, анализ возможных организационно-технических мероприятий и основных подходов к оперативному принятию решений при устранении сбоев в работе СПД, сформулированы задачи автоматизации поддержки процесса обеспечения ее работоспособности.

Локальная сеть представляется в виде иерархической структуры, в которой можно выделить магистральный, распределительный уровни и уровень доступа. Существует группа компонентов сети, которые можно детализировать, образуя тем самым набор детализированных компонентов более низкого уровня абстракции. Поэтому СПД представляется в виде гиперграфа. На каждом уровне абстракции сеть и ее компоненты можно представить в виде множества составляющих, подразделяющихся на три группы: множество соединяемых детализируемых или недетализируемых компонентов сети; множество промежуточных устройств и множество каналов передачи данных.

Сеть N можно представить в виде «тройки»: L – множество локальных подсетей; R – множество промежуточных устройств сетевого уровня; M – множество отрезков магистралей и представить как множество N = {L, R, M}. Локальную подсеть L можно представить в виде следующих составляющих: S – множество сетевых сегментов; Sw – множество промежуточных устройств канального уровня; Cn – множество линий связи, соединяющих элементы множеств S и Sw. Локальная подсеть имеет вид L = (S, Sw, Cn). Сетевой сегмент S можно представить в виде следующих составляющих: E – множество экземпляров оконечного оборудования; H – множество промежуточных устройств физического уровня; Cs– множество линий связи, соединяющих элементы множеств E и H. Сетевой сегмент S=(E, H, Cs). Окончательная схема детализации сети по уровням представлена на рисунке 2.

  Схема детализации компонентов-21

Рисунок 2

Схема детализации компонентов сети по уровням

Сетевые составляющие можно подразделить на: детализируемые (DC) и недетализируемые (NC). Недетализируемые сетевые составляющие делятся на промежуточные устройства (TD) и каналы (С). Сетевые составляющие сети множеств DC и E составляют множество соединяемых компонентов сети RC. Схема сети на каждом уровне абстракции (Lv) представима в виде «тройки»: Lvi = {RCi, TDi, Ci}, где Lvi – схема сети на i-м уровне абстракции.

На основе модели представления сети разработан алгоритм поиска нарушений функционирования вычислительной сети (рисунок 3).

Рисунок 3

Алгоритм поиска компонентов сети, вызвавших нарушение

ее функционирования

При поиске компонентов сети, создавших нештатную ситуацию, происходит просмотр контролируемых признаков каждой сетевой составляющей на текущем уровне представления. Так как для возвращения сети в режим штатного функционирования необходимо принимать оперативные решения, то для поиска причин сбоев в сети и способов их устранения выгодно использовать ситуационный подход. При использовании ситуационного подхода часто руководствуются группой правил. Ситуационные правила позволяют по результатам диагностики определить имя текущего состояния сети, а также выявить компоненты, нарушающие ее функционирование. Из назначения правил следует их формат:

,

где CP – имя текущего состояния сети, U – множество компонентов, создавших нештатную ситуацию, pij – контролируемый j-й признак i-го типа составляющей сети, исследуемый при нахождении сети в состоянии СР, Pij – множество значений j-го контролируемого признака i-го типа составляющей сети, w – количество проверяемых типов составляющих сети (); «» (импликация), «^» (логическое «и»), «».

  Алгоритм выбора-26


Рисунок 4

Алгоритм выбора обоснованного комплекса организационно-технических мероприятий, позволяющих вернуть сеть в режим штатного функционирования

Алгоритм выбора обоснованного комплекса организационно-технических мероприятий, позволяющих вернуть сеть в режим штатного функционирования, представлена на рисунке 4. Когда подходящие правила выбора организационно-технических мероприятий найдены, по ним определяются комплексы мероприятий, способных вернуть сеть в режим штатного функционирования. Общий вид правила выбора организационно-технических мероприятий:

, , ,

где CP – имя проблемной ситуации; T – множество компонентов сети, создавших нештатную ситуацию (), для которых явно определены организационно-технические мероприятия; Aj – конкретный комплекс организационно-технических мероприятий над компонентами T, способный привести сеть в режим штатного функционирования, ajk(tj) – конкретное организационно-техническое мероприятие комплекса j над компонентом сети, который относится к типу сетевой составляющей t, vi – количество мероприятий в комплексе i, t – тип конкретного сетевого компонента.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.