УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ МНОГОКАНАЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

Устройство для моделирования многоканальных преобразователей (УМ МКП) при исследовании регенерирующих процессов с дискретным временем относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано для решения исследовательских и прикладных научно-технических задач [1, 2], основанных на принципах иммунологии.

К рассматриваемым средствам и методам относят [3, 4]: системы, основанные на принципах иммунитета, искусственные иммунные системы, иммунологические вычисления.

Областью применения, относимой в целом к функциональным задачам оснащаемого посредством данного УМ МКП интеллектуального стенда с использованием специального языка схем радикалов [5], преимущественно являются модели, представленные [3: с.11, 12, 297, 298].

В данном УМ МКП при исследовании регенерирующих процессов с дискретным временем может быть в принципе использован базовый метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [6] посредством аппаратной реализации процедуры, основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы - т.н. процедуры отрицательного отбора [3].

В математической кибернетике известны устройства, позволяющие осуществить различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [5, 11].

На практике наиболее распространенной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания, что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в т.ч. и при моделировании распознавания, ряда возможностей метода статистических испытаний, в нашем случае - с использованием т.н. регенеративных моделей [7].

Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью.

Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха [8], в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования. Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью в качестве генератора многомерных последовательностей.

Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания сложного динамического объекта (СДО) в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.

Однако при использовании указанного средства как эталона для логических систем распознавания в составе многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации СДО в практике, как правило, используемые характеристики априорных данных не являются достаточными для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [9].

Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей [10], обеспечивающее функциональное диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей; устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.

В числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, - это упреждение возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектуального стенда с гарантированием временных параметров исследуемого процесса внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование многоканальных преобразователей с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких к статистически необратимым преобразованиям [7].

Основным назначением изобретения является создание комплексного устройства, позволяющего упреждать ситуации сложного (составного) воздействия на моделируемый объект дестабилизирующих факторов посредством применения каскада из n однотипных фрагментов оснащаемого интеллектуального стенда, в т.ч. блоков памяти и др., с использованием многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, а также устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.

Поставленная цель достигается тем, что при моделировании опорной процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены в новой последовательности блок синхронизации, совмещенные генератор многомерных последовательностей и блок сопряжения, коммутатор, счетчики числа переключений субблока выявления неисправностей, блоки памяти и управления, а также новые связи между указанным оснащением каскада, соответствующие функциональные связи.

Устройство для моделирования многоканальных преобразователей, содержащее генератор многомерных последовательностей, блок управления, блоки памяти, блоки контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, с дополнительно введенными блоком синхронизации, блоком сопряжения, коммутатором, блоком управления, блоками памяти, счетчиками числа переключений субблока выявления неисправностей, соответственно включает в своем составе компоненты, приведенные на фиг.1 (для функционально самостоятельного варианта) [9].

Функционально самостоятельный (вне каскада) компонент устройства для моделирования многоканальных преобразователей охватывает: генератор многомерных последовательностей 1, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход 1, 2ⁿ информационных входов и 2ⁿ информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют входам блока сопряжения 2;

блок сопряжения 2, имеющий 2ⁿ входов и выход, входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей 1, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 3;

коммутатор 3, имеющий управляющий вход 1, 2 информационных входа 2 и 3, а также выход, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 2, выход которого подключен к входу блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;

блок контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, выполненный в виде устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, имеющий вход и 2 выхода, вход подключен к выходу коммутатора 3, выход 1 подключен к функциональному входу 2 счетчика числа переключений 5;

счетчик числа переключений 5, имеющий управляющий вход 1, функциональный вход 2 и выход, функциональный вход 2 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.

Функционально самостоятельный (вне каскада) компонент устройства для моделирования многоканальных преобразователей работает в основных режимах работы прообраза (предшествует в полезной модели [9]: устройство моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта).

Устройство для моделирования многоканальных преобразователей схематично приведено на фиг.2. и в своем составе соответственно содержит:

- блок синхронизации 1, имеющий выход, выход блока синхронизации 1 подключен к входу 1 блока сопряжения 3;

- совмещенные через 2n информационных связей в едином блоке 2 генератор многомерных последовательностей, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, и блок сопряжения, информационный выход которого полностью соответствует 2n информационным связям в совмещенном (едином) блоке 2, имеющий управляющий вход 1, 2n информационных входов и информационный выход, информационный выход которого подключен к входу 2 коммутатора 3;

- коммутатор 3, имеющий 2 управляющих входа 1 и 4, информационный вход 2 и n информационных входов 3 и n выходов, управляющий вход 1 подключен к выходу блока синхронизации 1, информационный вход 2 подключен к выходу совмещенного блока 2, n информационных входов 3, соответствуют количеству блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, n выходов блока коммутации 3 соединены с соответствующими им входами n блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4;

- n блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, имеющих каждый вход и 2 выхода, для каждого из которых вход соединен с соответствующим ему выходом блока коммутации 3, выход 1 соединен с информационным входом 2 соответствующего ему счетчика числа переключений 5, выход 2 соединен с соответствующим ему входом блока памяти 7;

- n счетчиков числа переключений 5, имеющих каждый управляющий вход 1, информационный вход 2 и выход, для каждого из которых имеется управляющий вход 1 счетчика числа переключений 5, обеспечивающий их обнуление, информационный вход 2 подключен к выходу 1 соответствующего ему блока контроля и линеаризации передаточных характеристик 4, выход соединен с соответствующим ему входом блока памяти 8;

- блок управления 6, имеющий выход, выход подключен к управляющему входу 4 блока коммутации 3;

- блоки памяти 7 и 8, имеющие по n входов, соответственно, подключены к выходам 2 n блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик 4 и выходам n счетчиков числа переключений 5.

В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы всей вновь введенной совокупностью существенных признаков, что позволяет сделать вывод об изобретательском уровне предложения.

Устройство также поясняется чертежами, где на фиг.1 представлена структурная схема функционально самостоятельного компонента устройства для моделирования многоканальных преобразователей. На фиг.2, соответственно, представлено построение устройства для моделирования многоканальных преобразователей в целом (из однотипных компонентов).

Устройство для моделирования многоканальных преобразователей работает в соответствии с описанием функционально самостоятельного (вне каскада) компонента в основных режимах работы устройства для моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта [9], обеспечивая при этом также условия функционирования устройства в целом - без активации (автономный) и с активацией оперативного режима [3]:

предполагается, что в начальном состоянии генератор многомерных последовательностей в совмещенном блоке 2 отключен, счетчики числа переключений 5 по управляющим входам 1 обнулены, на вход коммутатора 3 поступает исследуемый внешний сигнал, на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 поступает сигнал через коммутатор 3;

в случае повторного превышения порога срабатывания счетчика числа переключений 5 после активации оперативного режима происходит останов УМ МКП и задача обнаружения (идентификации) на данном этапе для соответствующих каналов считается выполненной;

генератор многомерных последовательностей в совмещенном блоке 2 используется как для юстировки, так и для обеспечения в отдельных каналах требуемой последовательности посредством блока управления 6.

В частности, как для автономного, так и оперативного режимов работы, УМ МКП обеспечивает - соответственно, задействование по отношению к внешнему (по необходимому количеству каналов) сигналу, через совмещенный блок 2 и коммутатор 3 - функционирование интеллектуального стенда в целом по штатному режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, см. фиг.1 [9, 10]; нештатный режим работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства, переход в который (режим работы) происходит после превышения порогового числа срабатывания счетчика числа переключений; искомыми выходными данными для блоков памяти 7 и 8 (каскада) являются показания блоков контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, а также показания указанных счетчиков 5.

Таким образом, о наличии угроз и уровне опасности в среде функционирования надсистемы представляется возможным судить по степени проявления искомого свойства в процессе функционирования описанного каскада, обеспечивающего упреждение в принципе возможных ситуаций сложного (составного) воздействия на моделируемый объект в рамках интеллектуального стенда с гарантированным временем исследования процесса внешними средствами (исходя из их потенциального быстродействия), с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям [7].

Так, опасности функционирования проявляются при возникновении дестабилизирующих факторов в ходе выполнения отдельных и конкретных функциональных операций ряда разрабатываемых комплексов [1, 2]. По мере накопления информации о дестабилизирующих факторах, возникших в ходе таковых операций, появляется актуальная возможность оценивания показателя частоты дестабилизирующих факторов по накопленным в процессе проведения комплексных исследований статистическим данным.

Под статистической оценкой показателя частоты воздействия понимается числовое значение данного показателя, вычисленное по результатам наблюдений за указанными операциями.

Последовательность {X_n, n>1} случайных векторов размерности К является регенерирующим процессом, если существует возрастающая последовательность 1<β₁<β₂<… случайных дискретных моментов времени, называемых моментами регенерации, такая, что развитие процесса, начиная с каждого из этих моментов, определяется теми же вероятностными законами, что и в момент β₁.

Это означает, что между любыми двумя последовательными моментами регенерации, например β_j и β_j+1, часть процесса {X_n, β_j≤n<β_j+1} является независимой «вероятностной копией» части процесса между любыми двумя другими последовательными моментами регенерации. Однако для части процесса, заключенной между моментом 1 и моментом β₁, хотя и независимой от остальных частей, допускается отличие от них по распределению. Часть процесса {X_n, β_j≤n<β_j+1} будем называть j-м циклом.

На примере систем массового обслуживания для X_n=W_n, моментами регенерации {β_j, j≥1} являются порядковые номера тех требований, которые в момент прибытия застают обслуживающее устройство свободным. Поскольку представляющие интерес в практике случаи регенерирующих моделей в представленной формулировке имеют стационарные распределения, возможно обеспечить оценку искомых характеристик.

Пусть f будет измеримой функцией от К аргументов, принимающей действительные значения, и предположим, что цель моделирования состоит в оценке значения r≡E{f(X)} (в действительности эти т.н. «хорошие» функции включают все, которые представляют практический интерес).

Соответствующим выбором функции f можно оценить широкий ряд стационарных характеристик, представляющих практический интерес.

Если f(x)=х для всех х, то r≡E{f(X)}=E{X}.

Таким образом, оценивание r эквивалентно оцениванию Е{Х)}.

Если f(x)=х2, то r=Е{Х2};

r равно средней длине случайного вектора Х в пространстве размерности К.

Рассмотрим следствия регенерации, которые используются при получении доверительного интервала для r.

Пусть

т.е. Y_j является суммой значений f(X_i) на j-м цикле.

Последовательность состоит из независимых и одинаково распределенных случайных векторов.

Если

E{|f(X)|}<∞,

то

В качестве практически возможного к реализации использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [6: с.235-243].

Принципы работы заявленного УМ МКП, реализующего оснащение интеллектуального стенда посредством аппаратной реализации процедуры отрицательного отбора, основанной на применении алгоритма обнаружения аномалий искусственной иммунной системы, сводятся к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей [9].

Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством предложенного УМ МКП. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящего изобретения, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных фрагментов каскада при сопряжении многоканальных преобразователей, а также посредством применения ряда иных во многом сходных статистических методов.

Список использованных источников

1. Васильев В.А., Мухин В.И. Стратегическая оборонная инициатива и эшелонированная противоракетная оборона США. - М., МО СССР, 1990.

2. Канащенков А.И., Меркулов В.И., Самарин О.Ф. Облик перспективных бортовых радиолокационных систем. Возможности и ограничения. - М.: ИПРЖР, 2002.

3. Искусственные иммунные системы и их применение / Под ред. Д. Дасгупты. Пер. с англ. под ред. А.А.Романюхи. - М.: Физматлит, 2006.

4. Полоус А.И., Волков А.Г. Интеллектуальные методы и модели диагностирования РТС. - М.: ВА РВСН имени Петра Великого, 2005.

5. Язык схем радикалов. Методы и алгоритмы / Под ред. А.В.Чечкина и А.В.Рожнова. - М.: Радиотехника, 2008.

6. Электромагнитная совместимость и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем. - М.: Радио и связь, 2002.

7. М.Крэйн, О.Леуман. Введение в регенеративный метод анализа моделей. М., Наука, 1982.

8. Акопян Р.А., Агамалова М.А. Обучаемая матрица. Авт. свид. №262494. "Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки", 1969, №6.

9. Патент РФ на полезную модель №61044.7 MПK G05B 23/02. Устройство для моделирования процедуры распознавания СДО. Рожнов А.В., Бурлака А.И., Кублик Е.И., Белавкин П.А., Щитов А.Ю. Приор. от 16.11.06 г. Зарег. в Гос. реестре изобретений РФ 10.02.07.

10. Авт. свидетельство СССР №1675854, кл. G05B 23/02. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Титов В.Б., Русинов К.А., 1989.

11. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга, Л.: Наука, 1968.