Концептуальная модель интеллектуального измерительного канала Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

пространство конфигураций на множество ячеек, которые имеет простую форму (например, выпуклые многогранники), в ячейку не могут входить запрещенные состояния; например, аппроксимируем пространство «-мерными прямоугольниками, тогда ячейку можно описать двумя точками, лежащими на диагонали, и записать в виде последовательности: {х'ь х'2,..., х'п, х'я+1,..., х'2п}, где I - номер ячейки, координаты с 1 по п относятся к первой точке, а с п + 1 по 2п - ко второй;

2) построение графа смежности - вершине графа соответствует одна ячейка, между двумя вершинами существует ребро, если ячейки данных вершин смежные и имеют общие точки, затем определяются ячейки (вершины), в которых находятся начальное и целевое состояния; ячейки смежные, если истинно следующее выражение а:

а = {[((х11 < х21) л (х1п+1 > хХп+1)) V ((х11 > х21) л (х\ <

2 12 12 12 < х п+1))] л [((х 2 < х 2) л (х п+2 > х п+2)) V ((х 2 > х 2) Л

Л (Д < х2п+2))] Л ...};

3) поиск на графе - путь между вершинами графа, соответствующих начальной и целевой конфигурации манипулятора, будем искать с помощью методов, основанных на алгоритмах А* и Б^к^йа, данные алгоритмы являются методами оптимального планирования и находят наикратчайший путь [7; 9], который будет представлять собой последовательность вершин;

4) построение пути - на предыдущем этапе мы определили через какие ячейки будет проходить путь, теперь надо определить непосредственно последовательность конфигураций в пути; внутри ячейки путь можно прокладывать по прямой, так как априори известно, что внутри ячейки нет запре-

щенных состояний (или они еще не обнаружены). Базовыми точками пути будут конфигурации находящиеся на границах ячеек, т.е. задачей на последнем этапе является определение базовых точек пути.

Библиографические ссылки

1. Ильин В. А. Интеллектуальные роботы: Теория и алгоритмы ; САА. Красноярск, 1995.

2. Лопатин П. К. Алгоритм управления динамическими системами в неизвестной статической среде //Мехатроника. Автоматизация. Управление. № 2. 2007. С. 9-13.

3. Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М. : Наука, 2006.

4. Berg van den Berg, J. Path Planning in Dynamics Environments. Ph. D. dissertation, Universiteit Utrecht, Nederland. URL: http://www.cs.unc.edu/-berg/PhDThesis.pdf. 2007.

5. Latombe J. C. Robot motion planning. / Boston: Kluwer Academic Publishers. 1990. URL: http://books.google.ru/books.

6. LaValle S. M. Planning Algorithms. 1999-2006. URL: http://msl.cs.uiuc.edu/planning.

7. Lopatin P. K. Algorithm of a manipulator movement amidst unknown obstacles // Proc. of the 10th International Conference on Advanced Robotics (ICAR2001), 22-25th of August, 2001, Hungary. Р. 327-331.

8. Principles of robot motion: theory, algorithms and implementation / Howie Choset [et al.]. A Bradford book, 2005.

© Сафиуллина Н. Ф., Ловчиков А. Н., Лопатин П. К., 2010

УДК 681.31

А. С. Сейдалиева Научный руководитель - Ю. О. Уразбахтина Уфимский государственный авиационный технический университет, Уфа

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО КАНАЛА

Основные проблемы проектирования интеллектуальных измерительных каналов связаны с выбором модели баз данных и знаний. В работе предлагается концептуальная модель интеллектуального измерительного канала, состоящего из датчика, устройства связи с объектом, алгоритмов фильтрации сбоев, алгоритмов коррекции статической характеристики, алгоритмов коррекции динамических характеристик, алгоритмов коррекции запаздывания, алгоритмов комплексирования измерительной информации. Определены объекты предметной области, атрибуты и первичные ключи каждого объекта. Выделены отношения и связи между сущностями.

Функционирование интеллектуального измерительного канала (ИК), основано на постоянном наполнении базы данных и организации процессов преобразования данных в знания, поэтому основные проблемы его проектирования связаны с выбором модели баз данных и знаний (БЗ).

Наличие БЗ дает возможность анализировать как состояние объекта, так и техническое состояние информационно - вычислительного комплекса (ИВК),

а также принимать решение об изменении технической структуры ИВК по имеющемуся набору решающих правил.

Экземпляры следующих объектов, включенных в концептуальную модель рассматриваемой предметной области, представляют собой знания в виде алгоритмов:

- фильтрации аномальных измерений (сбоев) (АФС);

Секция «Информатика и автоматизированные системы»

- коррекции статической характеристики (АКСХ);

- коррекции динамических характеристик (АКДХ);

- коррекции запаздывания (АКЗ);

- комплексирования измерительной информации (АКИИ).

Знаниями также являются алгоритмы выбора из БЗ алгоритмов коррекции и обработки измерительной информации.

В результате анализа полученной измерительной информации, а также информации, сопутствующей технологическому процессу измерений, выделим следующую необходимую для хранения информацию, которая должна быть учтена при построении концептуальной модели предметной области:

- информацию о результатах измерений N объектов;

- информацию об условиях измерения;

- информацию о результатах измерений на N ИВК;

- информацию о техническом состоянии ИВК;

- информацию о N измерительных каналах, используемых в ИВК;

- так как каждый измерительный канал имеет модульную структуру, то необходимо хранить информацию об отдельных функциональных модулях ИК: устройство связи с объектом (УСО), АФС, АКСХ, АКДХ и АКЗ;

- необходимо хранить информацию о контрольных точках объекта, на каждой из которых регистрируется определенная совокупность измеряемых параметров.

Сущность «измеряемый объект» предназначена для хранения информации, характеризующей каждый конкретный измеряемой объект в целом.

Сущность «условия измерений» предназначена для хранения информации, характеризующей весь процесс измерений объекта.

Сущность «ИВК» предназначена для хранения информации о конкретном ИВК на предприятии (их может быть несколько). Первичным ключом данной сущности являются «номер ИВК» (обязателен для ввода). Атрибутами объекта «ИВК» также являются: «код АКИИ»; количество ИК; количество датчиков, которыми оснащен ИВК.

Сущность «измерительный канал» предназначена для хранения информации, характеризующей отдельный измерительный канал. Первичным ключом данной сущности являются «код ИК», «номер ИВК», «номер измеряемого объекта», «вид измерений» (обязательны для ввода), «код датчика», «код УСО», «код АФС», «код АКСХ», «код АКДХ», «код АКЗ».

Сущность «контрольная точка» предназначена для хранения параметров, измеренных в определенной точке объекта.

Сущность «датчик» предназначена для хранения информации о первичном преобразователе информации.

Сущность «УСО» предназначена для хранения информации о характеристиках устройства связи с объектом, используемом в составе измерительных каналов автоматизированных систем испытаний.

Сущность «АФС» предназначена для хранения информации о характеристиках алгоритма коррекции аномальных погрешностей измерений

Сущность «АКСХ» предназначена для хранения информации о характеристиках алгоритма коррекции статической характеристики ИК.

Сущность «АКДХ» предназначена для хранения информации о характеристиках алгоритма коррекции динамических характеристик ИК.

Сущность «АКЗ» предназначена для хранения информации о характеристиках алгоритма коррекции запаздывания в ИК.

Сущность «АКИИ» предназначена для хранения информации о характеристиках алгоритма комплек-сирования измерительной информации. Первичным ключом данной сущности являются «код АКИИ», «номер ИВК» (обязательны для ввода). Атрибутами объекта «АКИИ» также являются: количество ком-плексируемых ИК, «коды ИК».

Сущность «протокол испытаний» предназначена для хранения результатов испытаний конкретного ГТД. Первичным ключ данной сущности являются «код протокола», «номер ИВК», «номер измеряемого объекта», «вид измерений», «код ИК», «код КТ» (обязательны для ввода). Атрибутами объекта «протокол испытаний» также являются: дата создания протокола; запись значений измеренных параметров; данные, идентифицирующие ответственное лицо.

При использовании реляционной модели БД описание данных и манипуляции над ними должны быть независимыми от способа хранения данных на нижнем уровне. Системы управления реляционными БД должны обеспечивать свою собственную систему управления, основанную только на логическом представлении данных.

Типы атрибутов, принадлежащих объектам предметной области, определяются при разработке базы данных на конкретной СУБД.

Библиографические ссылки

1. Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных (Sifhvare - software for data mining and data discovery) //Coinpi terweek Moscow. 1997. № 14-15. С. 32; № 16. С. 17.

2. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект -основа новой информационной технологии. М. : Наука, 1988.

© Сейдалиева А. С., Уразбахтина Ю. О., 2010