Інформаційна технологія оптимізації підсистем збору даних АСУТП в умовах комбінованої невизначеності
Автор
Никитенко, Олена Дмитрівна
Никитенко, Елена Дмитриевна
Nikitenko, O. D.
Дата
2010Metadata
Показати повну інформаціюCollections
Анотації
Дисертаційну роботу присвячено розв’язанню задачі розвитку інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних (ПЗД) АСУТП з метою підвищення їх ефективності в умовах комбінованої невизначеності.
Розроблено метод моделювання систем в умовах невизначеності. Метод базується на формальній системі алгоритмічних моделей і використовує операторне подання перетворень невизначених даних. Сформульовано поняття про комплекс моделей, які є основою інформаційної технології оптимізації структури підсистем збору даних. Вдосконалено метод оцінювання характеристик підсистем збору даних в умовах невизначеності, який дозволяє розширити область застосування алгоритмічних моделей та підвищити достовірність оцінок ПЗД. Розроблені алгоритми та методики інформаційної технології реалізовані у вигляді програмного забезпечення «Checkout Subsystem Optimizer», яке розвиває можливості існуючих систем моделювання, аналізу і проектування АСУТП . Диссертационная работа посвящена решению задачи развития информационной технологии оптимизации структуры подсистем сбора данных (ПСД) АСУТП с целью повышения ее эффективности в условиях комбинированной неопределенности.
В ходе анализа существующих подходов к моделированию и проектированию структуры подсистем сбора данных выявлен ряд недостатков, среди которых следует отметить распределенный характер таких подсистем, существенное усложнение их структуры, учет неопределенности функционирования ПСД, представленной в разных формах (нечеткой и стохастической).
В связи с этим в диссертации поставлена и решена актуальная задача повышения эффективности подсистем сбора данных путем создания информационной технологии, которая включает модели и методы оптимизации структуры ПСД, а также их практическую реализацию.
Для осуществления оптимизации структур ПСД в условиях комбинированной стохастической и нечеткой неопределенности был разработан метод моделирования систем в условиях неопределенности.
Впервые предложен подход к преобразованию структурных схем подсистем сбора данных, основанный на понятии эквивалентных преобразований алгоритмической модели в условиях неопределенности, что позволяет расширить множество вариантов структур схем подсистем сбора данных.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе получила дальнейшее развитие информационная технология оптимизации структур подсистем сбора данных в условиях неопределенности, которая использует предложенный метод моделирования, усовершенствованный метод оценки характеристик, предложен подход к преобразованию алгоритмических моделей и базы знаний. Сформулирована методика определения эффективности ПСД в виде информационно-стоимостного показателя как главного критерия оптимизации на основе обобщения отдельных характеристик ПСД. Сформулированы также методики оптимизации структуры ПСД в условиях определенности и в условиях комбинированной неопределенности. Thesis is devoted to task solution of informational technology of CAM (computer-aided manufacturing) data acquisition subsystems’ structure optimization with the purpose to improve their efficiency in the context of combined uncertainty.
Method of system modeling in the context of combined uncertainty has been developed. The method is based on the formal system of algorithmic models and uses operational presentation of ambiguous data transformation. The concept about model complex has been formulated; these models are the basis of informational technology of data acquisition subsystems’ structure optimization. Method of characteristic estimation of data acquisition subsystems in the context of uncertainty has been improved and it allows enlarging the field of use of algorithmic models and increasing the reliability of DAS estimation. Developed algorithms and methodologies of informational technologies have been implemented in the form of software “Checkout Subsystem Optimizer” which develops possibilities of the existing systems of CAM modeling, analysis and projecting.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/2986