CC BY
36
двоичные символы образуют кодовое слово какого-либо кода с исправлением ошибок. Таким образом, ортогональное кодирование можно рассматривать как кодирование, относящееся к непрерывному каналу, а корректирующие коды как кодирование, относящееся к дискретному каналу. Совместное использование ортогональных и корректирующих кодов повышает помехоустойчивость системы передачи намного больше, чем использование только корректирующих кодов.
На основании изложенного можно сделать следующие выводы.
Техническая реализация ортогонального кодирования достаточно проста. На каждом шаге процесс декодирования сводится к вычислению нескольких скалярных произведений и сравнению с фиксированным порогом.
Параметры системных и обратных системных матриц обеспечивают дополнительный выигрыш в отношении сигнал/шум. Этот выигрыш получен за счет более эффективного использования энергии передаваемых сигналов.
Ортогональное кодирование не вносит дополнительную избыточность в системы передачи.
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ МОДЕЛЕЙ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ
Н.Р. Ляпин, Б.С. Дмитриевский, к.т.н. (Тамбов)
Важность процессного подхода к управлению предприятием трудно переоценить. Исследования в области восстановления моделей автоматизированных бизнес-процессов (БП) являются относительно новым направлением. Целью этих исследований является получение различной информации на основе журналов регистраций (логов, журналов выполнения автоматизированных бизнес-процессов) информационной системы. Все крупные современные информационные системы представляют эту информацию в том или ином виде.
При этом журнал регистрации должен быть представлен в определенном формате и, как правило, нуждается в предварительной обработке.
На рисунке 1 схематично показан процесс непрерывного улучшения автоматизированных БП с использованием системы восстановления автоматизированных БП (СВАБП). На первом этапе (сбор журналов) осуществляется сбор информации, которая будет использоваться как базис для восстановления моделей. Сбор журналов осуществляется информационной системой предприятия в автоматическом режиме. Журналы БП хранятся в одной базе данных или файле все вместе, без разграничения на виды процессов. На втором этапе происходит препроцессинг этой информации, результатом которого является только значимая для алгоритма восстановления информация. Эти журналы должны быть представлены в определенном виде (см.: Van der Aalst, W. Hirnschall, A. Verbeek, H.: An alternative way to analyze workflow graphs. In: Proc. 14th Int. Conf. on Advanced Information Systems Engineering. (2002) 534-552). На третьем этапе происходит восстановление моделей, для чего могут использоваться различные алгоритмы и методики (см., например: Agrawal, R., Gunopulos, D. Leymann, F.: Mining process models from workflow logs. In: Proc. 6th Int. Conf. on Extending Database Technology (EDBT'98). (1998) 469-483). Полученные таким образом модели
должны соответсвовать некоторым критериям корректности. На четвертом этапе в результате анлализа полученных моделей происходит внесение корректив в действующие процессы и их выполнение.
Сбор журналов выполнения БГ
Препроцессинг
Выполнение БГ
Получение моделей
Рис. 1. Непрерывное улучшение автоматизированных БП с использованием СВАБП
Если первый этап происходит практически в каждой информационной системе и этот функционал заложен ее изготовителем, то для второго и третьего этапов нужно разработать соответ-свующию подсистему. Эта система должна быть достаточно гибкой для поддержки различных информационных систем, методик и алгоритмов восстановления моделей. Архитектура такой системы представлена на рисунке 2.
Концептуально система состоит из пяти частей: подсистем препроцессинга, восстановления
моделей автоматизированных БП, редактора моделей БП и подсистем анализа моделей и конвертации.
Подсистема препроцессинга отвечает за второй этап на схеме (рис. 1). На этом этапе происходит конвертация журналов выполнения БП в общепринятый метаформат.
Подсистема восстановления моделей автоматизированных БП (МАБП) отвечает за третий этап. Обратим внимание, что система должна иметь возможность реализовывать различные алгоритмы и методики и предоставлять выбор между ними конечному пользователю.
В этой подсистеме реализуется новый алгоритм восстановления моделей: Вход: Множество экземпляров F = {J1,..., J2} Выход: WF модель Метод:
L 0 = {e | eе EW};
K := 0,R := L 0;
FA := {(a,b)|(a,b) е E=};
E= := E=a FA;
Повтор
U:= 0
forallp е Lk dobegin
U := U и addFA(p)
foralle е Compl(EWp) nL0 do
U := U и addFEW(p,l)
end
Lk+i := {P|P е U}
R:= R и Lk+i пока Lk+1 = 0 return R;
Редактор моделей предоставляет возможности по редактированию моделей БП, представленных в виде WF-сетей.
Подсистема анализа включает в себя прежде всего алгоритмы анализа сетей Петри, анализ кри-тетриев корректности WF-сетей.
Подсистема конвертации работает в соответ-свии с уже разработанными алгоритмами (см., например: Basten, T., van der Aalst, W.: Ingeritance of behavior. Journal of Logic and Algebraic Programming 47 (2001) 47-145).
Сейчас прототип этой системы реализован на кафедре ИПУ Тамбовского государственного университета. Главное окно системы с загруженной WF-моделью представлено на рисунке 3.
В связи с тем, что реализация алгоритмов требовательна к быстродействию была выбрана среда разработки .Net 2.0.
В результате работы систем электронного до-кументооброта в современных организациях накоплены большие массивы информации об истории выполнения БП. Эта информация может использоваться бизнес-аналитиками для анализа и улучшения БП. Однако для более эффективного ее использования модели БП должны быть представлены на должном уровне абстракции. Иерархии БП показывают различные аспекты выполнения БП, улучшая и ускоряя тем самым их понимание.
В данной статье представлены алгоритм восстановления моделей автоматизированных БП, а также описание информационной системы, которая могла бы быть полезна для решения такого спектра задач.
СИНТЕЗ НЕЧЕТКОГО СИСТЕМНОГО СТАБИЛИЗАТОРА СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА В ПАКЕТЕ ША^АВ
М.В. Толстое (Братск), А.А. Усков, к.т.н. (Смоленск)
Нечеткое управление (Fuzzy Control, Fuzzy-управление) является одной из перспективнейших технологий, позволяющих создавать высококачественные системы управления в условиях неопределенности математического описания объекта управления. В области управления электроэнергетическими системами (ЭЭС) актуальной научной и инженерной задачей является улучшение устойчивости параллельной работы ЭЭС, которая в основном обеспечивается автоматическими регуляторами возбуждения (АРВ).
Система АРВ синхронного генератора осуществляет функции поддержания статорного напряжения (Ц.) на уровне ^ад за счет изменения тока возбуждения (!в).
(p) к СинхронныР генератор
;( p)
Ur
Рис. 1. Структурная схема системы AVR и PSS
