CC BY
36
Н.Н. Хрисанов, В. С. Семенов
СИСТЕМА ДЛЯ СБОРА ИНФОРМАЦИИ С АДАПТИВНОЙ КОММУТАЦИЕЙ И ЛОГИЧЕСКИМ ПОИСКОМ АКТИВНЫХ ПАРАМЕТРОВ
Рассматриваются принципы построения систем для сбора и передачи информации с адаптивной коммутацией и логическим поиском активных параметров. Описывается структура системы, алгоритм функционирования, решается задача построения оптимальных стратегий поиска активных параметров, производится оценка эффективности применения систем.
Эффективность систем сбора и передачи информации с адаптивной коммутацией в значительной степени определяется способом поиска активных параметров. Известны три способа поиска активных параметров в многоканальной системе: последовательный, параллельный и последовательно -параллельный [1]. Первый способ характеризуется простотой реализации, но время поиска может быть значительным, что может привести к большим ошибкам аппроксимации. Второй - обеспечивает быстрое время поиска, однако сложен для реализации [1,2]. Кроме того, он может привести к большим ошибкам аппроксимации в отдельных каналах в связи с тем, что регистрируется в первую очередь самый активный параметр, и поэтому часть параметров могут вообще не дождаться своей очереди на обслуживание. В описываемой ниже системе поиск активных параметров производится путем реализации некоторой стратегии поиска, обеспечивающей оптимальное соотношение между временем поиска и погрешностью аппроксимации [3].
Структура системы приведена на рис.1, где ИК - измерительные каналы; Д - датчики; ППА- преобразователи погрешности аппроксимации; БКл- блок ключей; Дш - дешифратор; БВМ - блок выделения максимального сигнала; РЛП - регистр логического поиска; Км - коммутатор; БС - блок сравнения; Тр - триггер; Г - генератор тактовых импульсов; РС - реверсивный регистр; ФСВ - формирователь сигналов времени; АЦП - аналого-цифровой преобразователь; ПК - преобразователь кодов (двоичного в двоично-десятичный); ББП - блок буферной памяти; БСч - блок считывания; И,ИЛИ,НЕ - логические схемы.
Система сбора на рис.1 работает следующим образом. Сигналы датчиков Д в каждом измерительном канале поступают на входы ППА, с помощью которых определяется текущая погрешность аппроксимации е (0 по выбранному алгоритму. Первоначально все ключи БКл замкнуты. Блоком выделения максимума БВМ определяется наибольшее значение ошибки аппроксимации в измерительных каналах. Если она превысит заданное значение е, сработает блок сравнения БС, триггер Тр установится в единичное состояние, после чего импульсы с тактового генератора Г будут поступать через элемент И на управляющий вход регистра логического поиска РЛП. С этого момента начнется выполнение логической процедуры поиска наиболее активного параметра. Поиск каналов, в которых погрешность аппроксимации превысила заданную, производится применением последовательности тестов. При реализации какого либо теста в БКл замыкается только часть ключей, и, таким образом, будет производиться анализ максимальной погрешности аппроксимации только среди части измерительных каналов. Очевидно, используя определенную последовательность тестов, можно выявить каналы, в которых погрешность аппроксимации превысила допустимую, и произвести своевременную регистрацию сигналов. При определении наиболее активного параметра соответствующий датчик будет подключен к АЦП и результат преобразования будет занесен в блок буферной памяти ББП. По окончании процедуры поиска триггер Тр будет установлен в исходное состояние сигналом с РЛП. Реверсивный счетчик РС предназначен для согласования работы блока считывания, предназначенного для передачи данных в канал связи, с текущим содержимым блока буферной памяти ББП.
Алгоритм функционирования системы можно представить в виде ориентированного графа, так называемого дихотомического дерева (рис.2), где вершины графа означают применяемые тесты, горизонтальные ветви графа соответствуют положительным исходам тестов, вертикальные - отрицательным.
Р и с. 1. Структура системы для сбора и передачи информации с логическим поиском активных параметров
Каждый тест определяется своим двоичным кодом:
А = {а }, * =1 т 1 =1 п
где п - число измерительных каналов в системе, причем а*1 = 1, если при применении теста контролируется погрешность аппроксимации в } -том канале, и а*1 = 0 в противном случае, т.е.
Г1, если ] е О,., а ц = \ — —
[0, если ] гО,, , = 1,т,] = 1,п.
Множеству тестов Т = {^ }, , = 1, т поставим в соответствие вектор столбец т = {}, , = 1, т затрат на их проведение, а множеству всех измерительных каналов О - вектор-строку априорных вероятностей Q = }, , = 1, п превышения в этом канале заданной погрешности аппроксима-
ции (см. таблицу).
Определим закон функционирования системы как некоторую стратегию И(О) = ^ы,,...,(р}, где каждый тест применяется непосредственно после предыдущего при его положительном исходе. При отрицательном исходе, например, теста /ы, производится определение состояния каналов из подмножества Оы в соответствии с частичной стратегией Н(О.ы),
И(П)
Р и с. 2. Ориентированный граф функционирования ИИС
Тесты Т Параметры О Затраты г
1 2 N
г1 а11 а12 а1п г1
^ 2 а21 а22 а2п Г2
^т ат1 ат2 атп Гт
б Ч1 Ч 2 Чп
после чего применяется следующий тест стратегии к(О). Задать закон функционирования системы - значит определить стратегию к(О), а также все частичные.
Считаем, что если задана стратегия к(О), то определены все частичные стратегии к(О г).
Процесс реализации любой стратегии представляет собой многошаговый процесс последовательного разбиения исходного множества О до уровня одноэлементных подмножеств. На г -том шаге производит-
^..т, причем дальнейшему
ся разбиение подмножеств, полученных на (г - 1) -м шаге О1.-/,...,О.1
разбиению подвергаются подмножества, для которых О> 1, 5 = 1,т,
т.е. те подмножества,
.г-1
> 1.
которые получены при применении многоэлементных тестов, для которых О.
Средние затраты времени на выявление каналов, в которых погрешность аппроксимации превысила заданную, задается соотношением
С[ВД]= £ г, - МАХ (г,) + £ ~ £ г,,
г, ек(О) I I г=1 г. ек(°,)
где ~ - вероятность применения г -той частичной стратегии; к - число частичных стратегий. Член с отрицательным знаком учитывает так называемый концевой эффект, который заключается в том, что при положительном исходе всех тестов перед выполнением последнего этот тест можно не выполнять. Очевидно, в качестве такого теста целесообразно использовать тест с максимальными затратами. При этом необходимо учитывать, что таким тестом не может быть одноэлементный тест, поскольку его выполнение обязательно исходя из принципа функционирования системы.
Вероятность применения г -той частичной стратегии определяется как вероятность превышения заданной погрешности аппроксимации хотя бы в одном канале подмножества О:
~ = 1 -П (1 - Ч,).
°,
Тогда задача оптимизации функционирования системы сбора сводится к нахождению такой стратегии к (О), для которой
С
к* (О)
=5°ПС[к(О)].
Для определения оптимальной стратегии рассмотрим п -ный шаг разбиения исходного множества параметров О при применении на этом шаге теста гг, локализующего подмножество Ог. На следующем шаге производится разбиение О, на подмножества О.,. = 1, к . Средние
затраты времени на определение состояния всех параметров равны сумме средних затрат на проведение всех частичных стратегий, с помощью которых производится разбиение исходного множества О г до уровня одноэлементных:
С
МАХ (г) + -
г. ек(о ),| О>1 1 ~
С
[к(°.)]].
к 7° г) = ~ ХГ - (
1=1 I '
Учитывая, что тесты, вошедшие в стратегию, производят разбиение множества Ог, условно оптимальная стратегия на п -ном шаге разбиения, очевидно может быть получена решением задачи о наименьшем разбиении (ЗНР) [4] соответствующего подмножества Ог, если пересчитать значения затрат на проведение тестов следующим образом:
к (О,)
Для определения Т] предварительно необходимо вычислить значения величин
С\к
\к‘(О ] 'I , ] = 1,к. Учитывая, что |О, > |о], это можно обеспечить, расположив тесты по возрастанию числа контролируемых каналов. Оптимальная стратегия находится решением ЗНР для исходного множества параметров О после того, как найдены условно оптимальные стратегии для всех многоэлементных тестов.
На рис. 3 приведен алгоритм построения оптимальной стратегии поиска активных параметров. В первом блоке производится ввод исходных данных и выполнение предварительных операций по упорядочиванию тестов и вычислению условных вероятностей. Во втором блоке переменной , присваивается начальное значение, равное разности между количеством всех тестов т и количеством одноэлементных тестов п (число п равно количеству измерительных каналов в системе). Таким образом, , - это номер первого многоэлементного теста, для которого будет построена частичная стратегия. В блоке 3 определяется соответствующее подмножество измерительных каналов О,, для которых будет производиться построение частичной стратегии, и формируется подмножество так называемых существенных тестов, т.е. тестов, которые могут быть использованы при построении соответствующей частичной стратегии. В четвертом блоке определяются затраты на проведение всех тестов, вошедших в число существенных. В блоке 5 решается ЗНР и фактически определяется оптимальная частичная стратегия для множества О,. В блоке 6 определяется, построены ли для всех многоэлементных тестов частичные стратегии. Если нет, то значение , увеличивается на единицу (блок 6) и происходит переход к блоку 3 и построению следующей частичной стратегии. В противном случае в блоке 8 определяется оптимальная стратегия для всего множества и выполнение алгоритма заканчивается.
Оценим затраты времени на определение состояния всех параметров при циклическом опросе и при реализации следующей стратегии:
М°) = {?! } Л(°1) = {/,1 , ^^..^ ^ } ,
где О1 = О, |Оу = 1, ] = 1,п . Примем предположение о равенстве затрат на проведение тестов и
о равенстве вероятностей превышения погрешности аппроксимации для всех каналов. В первом случае эти затраты постоянны и равны С1 = п т , где п - число измерительных каналов; т- затраты на проведение тестов. Во втором случае
Начало
1-------1---------
Ввод исходных данных
2 .
і = т - п
т, У, ^Т,)
С2 = т + пт
1 - (1 - д)п
1_
Р и с.3. Схема алгоритма построения оптимальной стратегии
где д - вероятность превышения погрешности аппроксимации в любом канале. Отношение С1/ С2 при малых д стремится к п .
Таким образом, применение системы сбора с логическим поиском активных параметров позволяет уменьшить затраты времени на определение измерительных каналов, в которых погрешность аппроксимации превысила допустимую.
3
4
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1.Адаптивные телеизмерительные системы/ Б.Я. Авдеев, Е.М. Антонюк, С.Н. Долинов, Л.Г. Журавин, Е.И. Семенов, А.В. Фремке; Под ред. А.В. Фремке . Л.: Энергоиздат. Ленингр. отд-ние, 1981. 248 с.
2.А.с. 1267459 СССР. Устройство для передачи телеизмерений с адаптивной коммутацией / Н.Н. Хрисанов. Опубл. в бюл. № 40, 1986.
3.А.с. 1351441 СССР. Устройство для передачи телеизмерений с логическим поиском активных параметров / В.С. Семенов, Н.Н. Хрисанов, В.А. Сафронова.
4. КристофидесН. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. 432 с.
