https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31294 Sun, 26 Apr 2026 11:31:59 GMT 2026-04-26T11:31:59Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31639 Побудова моделей для оптимізації структури бази даних вузла у корпоративних інформаційних системах Фісун, М. Т.; Дворецький, М. Л.; Дворецька, С. В.; Фисун, Н. Т.; Дворецкий, М. Л.; Дворецкая, С. В.; Fisun, M.; Dvoretskyi, M.; Dvoretskaya, S. Обґрунтовано актуальність роботи, яка визначається тенденцією переходу від локальних до розподілених баз даних та недоліками використання "універсальних" облікових систем. Аргументовано важливість питання правильного розподілення даних між вузлами розподілених та територіально розосереджених комп’ютерних систем. При постановці задачі та визначенні мети дослідження увага звертається на необхідність визначення та побудови математичної моделі критеріїв оптимальності структури віддаленого вузла розподіленої БД. Враховується статистика користувацької активності, що представляється у вигляді багатовимірної моделі даних та для кожного елементу вимірів визначається маркер представленості даних на віддаленому вузлі. Виконавши відповідні операції консолідації для рівня атрибутів кортежів відношення, відповідно до запропонованої функції агрегації, отримується значення маркеру представленості кожного з них. На наступному етапі сформульовано критерії ефективності моделі: незалежність від центрального вузла БД, розмір локальної БД та показник рівня необхідності синхронізації даних. Побудовано математичні залежності між їх значеннями та значенням граничного рівня представленості для даних віддаленого вузла. Це дає змогу, розв'язавши задачу багатокритеріального аналізу, визначити рівень представленості даних, для якого значення критеріїв ефективності відповідатимуть координатам найоптимальнішої точки простору рішень.; Во вступительной части обоснована актуальность работы, которая определяется тенденцией перехода от локальных к распределенным базам данных и недостатками использования "универсальных" учетных систем. Аргументировано важность вопроса правильного распределения данных между узлами распределенных и территориально рассредоточенных КС. При постановке задачи и определении цели исследования внимание обращается на необходимость определения и построения математической модели критериев оптимальности структуры удаленного узла распределенной БД. Учитывается статистика пользовательской активности, которая представляется в виде многомерной модели данных и для каждого элемента измерений определяется маркер представленности данных на удаленном узле. Выполнив операции консолидации для уровня атрибутов кортежа отношения, согласно предложенной автором функции агрегации, получается значение уровня необходимости представления каждого из них. На следующем этапе сформулированы критерии эффективности модели (независимость от центрального узла БД, размер локальной БД, и показатель уровня необходимости синхронизации данных) и построены математические зависимости между их значениями и значением предельного уровня представленности для данных удаленного узла. Это позволяет, решив задачу многокритериального анализа, определить уровень представленности данных, для которого значения критериев эффективности будут отвечать координатам оптимальной точки пространства решений.; The introductory part of the research justifies the relevance of the work. Because of the tendency to move from local to distributed databases, and the disadvantages of using "universal" accounting systems many companies use the set of special solutions instead. According to this, it is very important to distribute data of corporate database between its nodes correctly. The key factor that affects the reliability and availability of the database is the link localization. If the database is distributed optimally, the data hosted in this node is called exclusively by its user. The research aims to determine and build a mathematical model of the optimality criteria for the structure of a remote node of the distributed database. The statistics of user SQL-queries activity is taken into account. Statistics results is presented in the form of a multidimensional data model. It this model each dimension element is marked with a marker of data presentation on the remote node. Next, the statistics data is consolidated according to the aggregation function proposed by the author. As a result, the necessity level value of data cell representing is obtained. At the next stage, criteria the model effectiveness are formulated (independence from the central node of the database, the size of the local database, and an indicator of the level of need for data synchronization). Then mathematical dependencies between criteria values and the value of data representation level on the remote node are built. This allows, having solved multicriteria analysis problem, to determine the level of data representation for which the values of the criteria will correspond to the coordinates of the optimal point in the solution space. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31639 2020-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31638 Багатоканальний АЦП порозрядно-слідкувального врівноваження з ваговою надлишковістю Азаров, О. Д.; Черняк, О. І.; Азаров, А. Д.; Черняк, А. И.; Azarov, O. D.; Chernyak, O. I. У статті подано інформаційні і структурні аспекти, покладені в основу організації аналого-цифрового перетворювача, що працює у режимах як слідкувального, так і порозрядного врівноваження. При організації багатоканального слідкувального врі-вноваження під час перемикання каналів можуть відбуватись значні перепади вхідного сигналу. Тому у таких випадках для приш-видшення виходу АЦП на слідкувальний режим авторами пропонується тимчасово переводити його у режим порозрядного анало-го-цифрового перетворення. Для пришвидшення перетворення у слідкувальному режимі використовується запропонований авторами швидкодіючий реверсивний лічильник у системі числення з ваговою надлишковістю. АЦП також працює у цій системі числення. Наведено часову діаграму режимів роботи багатоканального порозрядно-слідкувального АЦП у СЧВН. Описано струк-турну організацію даного перетворювача. Розроблено і наведено блок-схему вироблення блоком-керування керуючих сигналів для роботи запропонованого АЦП. Використання запропонованого авторами рішення дозволить розширити сферу застосування слідку-вальних АЦП.; В статье представлены информационные и структурные аспекты, положенные в основу организации аналого-цифрового преобразователя, работающего в режимах как следящего, так и поразрядного уравновешивания. При организации мно-гоканального следящего уравновешивания во время переключения каналов могут происходить значительные перепады входного сигнала. Поэтому в таких случаях для ускорения выхода АЦП на следящий режим предлагается временно переводить его в режим поразрядного аналого-цифрового преобразования. Для ускорения преобразования в следящем режиме используется предложенный авторами быстродействующий реверсивный счетчик в системе счисления с весовой избыточностью. АЦП также работает в этой системе счисления. Приведена временная диаграмма режимов работы многоканального поразрядно-следящего АЦП в СЧВН. Опи-сана структурная организация данного преобразователя. Разработана и приведена блок-схема выработки блоком-управления управляющих сигналов для работы предложенного АЦП. Использование предложенного авторами решения позволит расширить сферу применения следящих АЦП.; The article presents the informational and structural aspects underlying the organization of an analog-to-digital converter operating in both tracking and bitwise balancing modes. When organizing multi-channel tracking balancing during channel switching, significant dif-ferences in the input signal can occur. Therefore, in such cases, in order accelerate the ADC output to the tracking mode, it is proposed by the authors to temporarily transfer it to the bitwise analog-to-digital conversion mode. To speed up the conversion in the tracking mode, the authors use the high-speed reverse counter in the number system with weight redundancy proposed by the authors. The time diagram of the operation modes of a multi-channel bitwise-tracking ADC in the SCHVN is given. The structural organization of this converter is described. A block diagram of the development of the control unit for the control signals for the operation of the proposed ADC is developed and pre-sented. Using the solution proposed by the authors will expand the scope of the tracking ADCs. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31638 2020-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31636 Концепція метрологічного забезпечення в індустрії 4.0 Васілевський, О. М.; Василевский, А. Н.; Vasilevskyi, O. M. Використання інтелектуальних сенсорів, мережевих технологій, інтерент речей, машинного навчання в Індустії 4.0 на-буває широкого розповсюдження під час проектування та реконструкції технологічних процесів на виробництвах. При цьому ви-никають нові проблеми, які пов’язані з необхідністю перегляду основних принципів метрологічного забезпечення виробництва, таких як каліблування, оцінювання непевності вимірювань, забезпечення простежуваності, опрацювання великих масивів даних для відтворення і порівнння результатів вимірювань фізичних величин у дистанційному режимі. Традиційні способи калібрування засобів вимірювальної техніки при запровадженні Індустії 4.0 стають економічно невигідними під час використання відносно недо-рогих інтелектуальних сенсорів, а використання складних мережевих технологій разом з машинним навчання ускладнюють методи попередньої обробки виміряних величин. У зв’язку з цим пропонуються нові підходи для вирішення проблеми дистанційного калі-брування засобів вимірювань, що використовуються в Індустії 4.0.; Использование интеллектуальных сенсоров, сетевых технологий, интерент вещей, машинного обучения в Индустии 4.0 носит массовое явление при проектировании и реконструкции технологических процессов на производствах. При этом возни-кают новые проблемы, связанные с необходимостью пересмотра основных принципов метрологического обеспечения производст-ва, таких как калибровка, оценка неопределенности измерений, обеспечение прослеживаемости, обработки больших массивов данных для воспроизведения и сравнения результатов измерений физических величин в дистанционном режиме. Традиционные способы калибровки средств измерительной техники при внедрении Индустии 4.0 становятся экономически невыгодными при использовании относительно недорогих интеллектуальных датчиков, а использование сложных сетевых технологий вместе с ма-шинным обучением приводят к утруднию методов предварительной обработки измеренных величин. В связи с этим предлагаются новые подходы для решения проблемы дистанционной калибровки средств измерений, используемых в Индустии 4.0.; The use of intelligent sensors, network technologies, the Internet of things, machine learning in Industry 4.0 is a mass phenomenon in the design and reconstruction of technological processes in industries. This raises new problems associated with the need to revise the basic principles of metrological support of production, such as calibration, estimation of measurement uncertainty, ensuring traceability, processing large amounts of data to reproduce and compare the results of measurements of physical quantities in remote mode. The tradition-al methods of calibrating measuring instruments with the introduction of Industry 4.0 become economically disadvantageous with the use of relatively inexpensive intelligent sensors, and the use of sophisticated network technologies along with machine learning lead to the harder methods of preliminary processing of measured values. In this regard, new approaches are proposed to solve the problem of remote calibra-tion of measuring instruments used in Industry 4.0.; 1999-9941; 2078-6387 Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31636 2020-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31634 Система безперервного вібромоніторингу стану технологічного обладнання з машинним навчанням класифікатору Олійник, О. Ю.; Тараненко, Ю. К.; Олейник, О. Ю.; Тараненко, Ю. К.; Oleinik, O. Yu.; Taranenko, Yu. K. Вібромоніторинг технологічного обладнання відрізняється наявністю нестаціонарних складні вібросигналів, які харак- теризуються наявністю тимчасових залежностей амплітуди, частоти, фази. У класичному машинному навчанні вже отримані дані зазвичай випадковим чином ділять на навчальний і тестовий набори. На основі навчального набору даних отримують класифікатор, а за допомогою тестового перевіряють точність цього отриманої моделі класифікатора даних. Розроблений програмний комплекс вирішує проблему ідентифікації діагностичних вібросигналів методом підбору часових рядів тестового сигналу з мінімальною близькістю на основі вейвлет-коефіцієнтів. Відбір в тестовий набір здійснюється в процесі контролю за мінімальним значенням коефіцієнта автокогерентності, який близький до нуля. Таким чином, класифікатор даних працює безперервно, збагачуючи матема- тичну модель розпізнаванням з'являються дефектів обладнання, що залежать від великого числа випадкових чинників-умов монта- жу кваліфікації обслуговуючого персоналу і т.п. Принципово новий підхід до організації ідентифікації вібрації полягає в тому, що ідентифікуються не сигнали вібромониторинга записані за певний період часу, а ідентифікація відбувається в реальному режимі часу. Це робить контроль за станом технологічного обладнання оперативним. Розроблений алгоритм аналізу дозволяє реалізувати систему безперервного вібромониторинга технологічного обладнання, підвищити точність ідентифікації діагностичних вібросиг- налів за рахунок використання комплексного підходу до аналізу близькості тестового сигналу.; Vibration monitoring of technological equipment is characterized by the presence of unsteady complex vibration signals, which are characterized by the presence of time dependences of the amplitude, frequency, phase. In classical machine learning, data already obtained is usually randomly divided into training and test sets. Based on the training data set, a classifier is obtained, and with the help of a test one, the accuracy of this obtained data classifier model is checked. The developed software package solves the problem of identifying diagnostic vibration signals by selecting the time series of the test signal with minimal proximity based on wavelet coefficients. Selection in the test set is carried out in the control process at the minimum value of the coefficient of autocoherence, which is close to zero. Thus, the data classifier works continuously, enriching the mathematical model with recognition of emerging equipment defects, depending on a large number of random factors, installation conditions for the qualifications of staff, etc. A fundamentally new approach to organizing the identification of a vibration signal is that it is not the vibration monitoring signals recorded over a certain period of time that are identified, but the identification takes place in real time. This makes monitoring the state of technological equipment operational. The developed analysis algorithm makes it possible to implement a system of continuous vibration monitoring of technological equipment, to increase the accuracy of identification of diagnostic vibration signals through the use of an integrated approach to the analysis of the proximity of a test signal.; Вибромониторинг технологического оборудования отличается наличием нестационарных сложные вибросигналов, в которые характеризуются наличием временных зависимостей амплитуды, частоты, фазы. В классическом машинном обучении уже полученные данные обычно случайным образом делят на обучающий и тестовый наборы. На основе обучающего набора данных получают классификатор, а с помощью тестового проверяют точность этого полученной модели классификатора данных. Разрабо- танный программный комплекс решает проблему идентификации диагностических вибросигналов методом подбора временных рядов тестового сигнала с минимальной близостью на основе вейвлет коэффициентов. Отбор в тестовый набор осуществляется в процессе контроля по минимальному значению коэффициента автокогерентности, который близок к нулю. Таким образом, класси- фикатор данных работает непрерывно, обогащая математическую модель распознанием появляющихся дефектов оборудования, зависящих от большого числа случайных факторов- условий монтажа квалификации обслуживающего персонала и т.п. Принци- пиально новый подход к организации идентификации вибросигнала заключается в том, что идентифицируются не сигналы вибро- мониторинга записанные за определенный период времени, а идентификация происходит в реальном режиме времени. Это делает контроль за состоянием технологического оборудования оперативным. Разработанный алгоритм анализа позволяет реализовать систему непрерывного вибромониторинга технологического оборудования, повысить точность идентификации диагностических вибросигналов за счет использования комплексного подхода к анализу близости тестового сигнала. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/31634 2020-01-01T00:00:00Z