Цена доставки диссертации от 500 рублей 

Поиск:

Каталог / ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ / Информатика, вычислительная техника и управление / Системный анализ, управление и обработка информации( по отраслям)

Автоматизация предварительной обработки данных в задачах мониторинга состояния оборудования технических систем

Диссертация

Автор: Лежебоков, Валерий Валерьевич

Заглавие: Автоматизация предварительной обработки данных в задачах мониторинга состояния оборудования технических систем

Справка об оригинале: Лежебоков, Валерий Валерьевич. Автоматизация предварительной обработки данных в задачах мониторинга состояния оборудования технических систем : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.01 / Лежебоков Валерий Валерьевич; [Место защиты: Волгогр. гос. техн. ун-т] - Волгоград, 2009 - Количество страниц: 157 с. Прил. ( 51 с. ) ил. Волгоград, 2009 157 c. :

Физическое описание: 157 стр.

Выходные данные: Волгоград, 2009






Содержание:

1 Анализ задачи автотизации мониторинга состояния оборудования
11 Обзор основных аспектов автоматизации процесса мониторинга
111 Подходы к проектированию АСУ
112 Обзор типовых архитектурных решений для систем мониторинга
113 Обзор моделей обработки информации
12 Основные положения теории многоагентных систем
121 Понятие агента Его основные свойства и характеристики
122 BDI архитектура интеллектуальных агентов
123 Взаимодействие интеллектуальных агентов в процессе функционирования
13 Процесс функционирования ускорителя элементарных частиц
131 Основные аспекты процессов мониторинга и управления ускорителем элементарных частиц
132 Потоки передачи данных
133 Классификация параметров технического устройства
14 Обзор комплексов мониторинга и управления оборудованием ускорителей
141 Распределенный объектно-ориентированный ИПК управления DOOCS
142 Информационно-программный комплекс управления акселераторами ACNET
143 Информационно-программный комплекс мониторинга и управления БАК
144 Сравнительная характеристика систем мониторинга входящих в состав ИПК мониторинга и управления ускорителями
15 Постановка задачи
2 распределенная система предварительной обработки данных
21 Модель предварительной обработки данных
211 Зависимости между параметрами технических устройств
212 Исчисление значений параметров на основе иерархических структур
213 Определение иерархий параметров мета-уровня
22 Построение многоагентной системы распределенной обработки данных
221 Модель ВDI-агента предварительной обработки данных
2211 Формализация модели BDI-агента
2212 Предварительная обработка данных
2213 Обработка данных в условиях недостатка информации
222 Многоагентная система предварительной обработки данных
2221 Агентная платформа MAC
2222 Архитектура распределенной MAC предварительной обработки данных
223 Процессы коммуникации структурных элементов MAC
23
Выводы кглаве
3 Модель автоматизации мониторинга состояния оборудования технической системы
31 Автоматизированная система управления информационными процессами
311 Формализованное описание модели автоматизированной системы управления ИП
3111 Механизм обработки сообщений
3112 Механизмы управления информационными процессами
312 Жизненный цикл модуля автоматизации ИП
313 Архитектура автоматизированной системы управления ИП
32 Система мониторинга состояния оборудования технической системы
321 Концептуальная структура автоматизированной системы мониторинга
322 Основные структурные элементы автоматизированной системы мониторинга
3221 Элементы подсистемы передачи массивов данных
3222 Управление процессами мониторинга значений параметров
3223 Организация доступа к удаленным сервисам
323 Архитектура системы мониторинга
33
Выводы кглаве
4 Автоматизация процесса мониторинга состояния оборудования комплекса ускорителей элементарных частиц
41 Предварительная обработка данных получаемых от ТУ
411 Исчисление ДХ значений параметров
412 Иерархические структуры предварительной обработки данных
413 Агент предварительной обработки данных
42 Управление ИП предварительной обработки данных
421 Источники событий
422 Политика жизненного цикла
423 Модуль автоматизации ИП предварительной обработки данных
43 Модель автоматизированной системы мониторинга состояния оборудования комплекса ускорителей
431 Архитектура системы мониторинга
432 Оценка производительности модели предварительной обработки
44 Апробация полученных результатов
441 Определение средств реализации поставленной задачи
442 Информационно-программного комплекс InCA
443 Тестирование прототипа системы мониторинга состояния оборудования комплекса ускорителей
45
Выводы кглаве

Введение:
Одной из характерных тенденций развития научных исследований является появление и использование информационных систем большой сложности. Важным классом данных систем являются автоматизированные системы мониторинга, обеспечивающие сбор и предварительную обработку данных, отражающих определенные характеристики состояния объекта наблюдения, с последующей их передачей конечному множеству заинтересованных клиентов. В данном контексте актуальной становится задача автоматизации предварительной обработки больших массивов информации в масштабах реального времени, что обуславливает создание высокопроизводительных распределенных систем препроцессинга данных.В настоящее время существует довольно большое количество типов задач обработки информации в различных областях науки и производства, таких как: обработка статических и видеоизображений, обработка аудиоданных, задачи комбинаторной оптимизации и т.д. На протяжении последних десятилетий было создано множество формальных методов, позволяющих эффективно решать обозначенные задачи. В тоже время, специфика задачи препроцессинга массивов данных, получаемых от оборудования технических систем, состоит в том, что функциональный состав моделей, разрабатываемых в рамках решения задач данного класса, определяется подходами к мониторингу и управлению конкретной технической системой. Данные подходы зачастую существенно отличаются для различных классов ТС, что объясняет отсутствие единых формальных методов в этой области.Одним из видов процесса предварительной обработки данных является вычисление значения параметра «верхнего уровня» на основании массивов данных получаемых от технических устройств. Данное отношение на множестве параметров может быть представлено в виде иерархической структуры, задающей правила исчисления значения параметра в совокупности с необходимыми для этого информационными ресурсами. Тогда автоматизация предварительной обработки данных может быть достигнута за счет построения распределенной системы, структурные элементы которой осуществляют исчисление значений параметров на основе иерархических структур в рамках процессов, управляемых на основе системы событий. Также необходимо учесть необходимость обработки данных в условиях недостатка информации, обусловленного неидеальностью элементов ТС и каналов передачи данных. Принимая во внимание распределенность процессов обработки данных, наиболее эффективным подходом к решению обозначенной задачи можно считать использование теории многоагентных систем (MAC).Апробацию разработанных методов, моделей и алгоритмов предполагается провести на оборудовании комплекса ускорителей элементарных частиц, созданного в Европейской организации ядерных исследований ЦЕРН. Цель и задачи работы. Целью диссертационной работы является повышение производительности систем мониторинга состояния оборудования за счет разработки масштабируемой модели распределенной системы обработки данных.Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: 1. разработать методы и алгоритмы исчисления значений параметров на основе иерархических структур; 2. используя основные положения теории MAC, разработать модель распределенной системы предварительной обработки данных; 3. разработать модель автоматизации управления процессами предварительной обработки данных; 4. построить модель системы мониторинга состояния оборудования технической системы; 5. разработать прототип системы мониторинга состояния оборудования комплекса ускорителей элементарных частиц.Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, теории многоагентных систем, теории управления, теории автоматов, общей алгебры, а также методы проектирования информационных систем.Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в том что: 1. на основе абстрактной модели BDI-агента разработан и формализован алгоритм уточнения интенциональных характеристик; 2. предложена модель распределенной системы предварительной обработки данных на основе теории MAC; 3. предложена модель автоматизации информационных процессов в многопоточной среде выполнения, использующая верификацию допустимости выработки управлений на основе конечного автомата.Практическая значимость и внедрение. Практическая ценность представленной работы определяется возможностями применения разработанных в диссертации формализмов, подходов, моделей и алгоритмов в сложных информационных системах: 1. формализмы описания автоматизированной системы управления информационными процессами могут быть использованы в рамках решения различных задач подразумевающих автоматизацию конечного множества ИП; 2. использование теории MAC при проектировании распределенной системы предварительной обработки данных создает базис для разработки методов интеллектуальной обработки информации (например, в условиях полного или частичного отсутствия информации); 3. формализмы описания модели системы мониторинга могут быть использованы в процессе проектирования системы мониторинга оборудования сложной технической системы; 4. приведенные формализмы описания моделей были использованы в рамках построения системы мониторинга состояния оборудования ускорителя элементарных частиц, вошедшей в состав информационно-программного комплекса (ИПК) мониторинга и управления большинством ускорителей ЦЕРНа.Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ.Апробация работы. Основные положения и результаты, полученные в диссертации, обсуждались на следующих научных конференциях: V всероссийская конференция «Прогрессивные технологии в обучении и производстве» (Камышин 2008); международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в науке и образовании» (Шахты 2009); VIII международная научнотехническая конференция «Новые информационные технологии и системы» (Пенза 2008).Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации— 157 страниц, включая 63 рисунка, 24 таблицы, список литературы из 125 наименований и 6 приложений.Материал диссертации сгруппирован следующим образом. Глава 1 посвящена аналитическому обзору основных понятий предметной области, обозначены различные аспекты проектирования автоматизированных систем управления и обработки данных, рассмотрены основные положения теории MAC. Рассмотрены существующие решения в данной области и определены основные достоинства и недостатки использованных подходов к построению систем мониторинга. Сформулированы цели и задачи диссертации. В главе 2 предложен метод исчисления значений параметров на основе иерархических структур, построена модель делиберативного агента обработки данных. Предложена архитектура распределенной MAC предварительной обработки данных. Рассмотрены взаимодействия агентов в рамках предложенной архитектуры. В главе 3 показаны основные аспекты моделирования автоматизированной системы управления ИП предварительной обработки данных, представлена модель системы мониторинга состояния оборудования технической системы (СМСО ТС). Полученные в главе 3 результаты разработки формализмов, моделей и методов, используется в главе 4 в целях построения системы мониторинга состояния оборудования ускорителя элементарных частиц. Показано применение разработанных методов и алгоритмов обработки данных к задаче исчисления значений параметров ТУ ускорителя. Определена архитектура системы мониторинга. Показана роль разрабатываемой системы в информационно-программном комплексе мониторинга и управления ускорителем, приведены результаты испытаний прототипа системы мониторинга в различных условиях.