WWW.LIB.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные материалы
 

Pages:   || 2 | 3 |

«ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ИНСТИТУТ ДИНАМИКИ СИСТЕМ И ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СО РАН БАЙКАЛЬСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР АКАДЕМИИ ...»

-- [ Страница 3 ] --

Таким образом, при постоянном давлении элементы 1 и 2 самоустанавливаются с некоторым постоянным зазором друг относительно друга, и они дополнительно, за счет бокового притяжения намагниченных гребней, разделяющих канавки, устанавливаются так, что канавки оказываются друг против друга. Т.е. осуществляется прецизионная фиксация двух координат, нормальных относительно направления канавок, и обеспечивается прецизионное перемещение вдоль канавок. Жесткость вдоль зазора в направлении, нормальном канавкам, обратно пропорциональна шагу канавок.

Рассмотренный способ бесконтактного механического перемещения являются на данном этапе развития нанотехнологий одними из самых современных. Но технологические возможности элементов, реализующих эффекты технической левитации, полностью не раскрыты и изучены ещё недостаточно. Поэтому большие открытия в этом разделе науки ещё впереди.

Нанотехнологии в электронике. В 1965 г. Американский учёный вывел закономерность, которая впоследствии получила название закон Мура:

«Число транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые два года». Уже на протяжении 45 (!) лет не наблюдается замедления этого процесса. Это позволяет предположить, что уже в ближайшем будущем микроэлектроника достигнет физического предела, когда отдельный элемент микросхемы будет состоять из нескольких атомов, а его размер окажется порядка 1 нанометра [1]. Однако миниатюризация на этом не остановится. В настоящее время разрабатываются квантовые компьютеры и спинтроника. Уже сейчас существуют электронные функциональные устройства наноразмера.



Налажен выпуск центральных процессоров, размер наименьшего структурного элемента в которых составляет примерно 45 нм. В дальнейшем планируется уменьшение до 5 нм. Уже существуют рабочие образцы процессоров с транзисторами размером 32 нм и опытные образцы 22 нм.

Средства отображения информации уже пополнились прозрачными и гибкими дисплеями на основе нанотрубок или квантовых точек. Через несколько лет с их помощью можно будет реализовать сворачиваемые электронные газеты, обновляемые непосредственно через беспроводные сети [3].

Благодаря нанотехнологиям стало возможным изготавливать трехмерные наноэлектронные устройства и схемы. Например, в новых солнечных элементах используются башни из углеродных нанотрубок. Поскольку «башни» могут поглощать свет, падающий практически под любыми углами, новые элементы остаются эффективными даже в рассеянном и отраженном свете, что позволит использовать их в космосе без механических систем прицеливания, поддерживающих постоянную ориентацию к солнцу, уменьшая, таким образом, вес и сложность конструкции и увеличивая надежность [1].

Проблемы в наноиндустрии. Однако всё что создаётся во благо, в равной степени может быть использовано и во вред. Программа «Национальная нанотехнологическая инициатива» США занимается анализом социальных последствий так называемой нанотехнологической революции.

Российская корпорация нанотехнологий основана в 2007 г. федеральным законом № 139-ФЗ для реализации государственной политики в сфере нанотехнологий. К сожалению, в то время как ведущие производители наноустройств приближаются к физическому пределу миниатюризации своей продукции 1 нм (примерно 5 атомов кремния), Россия закупает оборудование для работы с объектами до 90 нм, и в перспективе переход к технологии в 50 нм [5].

Но основной проблемой нанотехнологии на сегодняшний день является управляемый механосинтез, то есть составление молекул из атомов с помощью механического приближения до тех пор, пока не вступят в действие соответствующие химические связи. Для его обеспечения необходим наноманипулятор, способный захватывать отдельные атомы и молекулы и манипулировать ими в радиусе до 100 нм [2]. Наноманипулятор должен управляться либо макро-, либо нанокомпьютером, встроенным в робота-сборщика (ассемблера), управляющего манипулятором.

На сегодняшний день подобные манипуляторы не существуют. А зондовая микроскопия, с помощью которой в настоящее время производят перемещение отдельных молекул и атомов, ограничена в диапазоне действия, и сама процедура сборки объектов из молекул из-за наличия интерфейса «человек – компьютер – манипулятор» не может быть автоматизирована на наноуровне [1].

Перспективы развития и применения нанотехнологий, рассматриваемые в русле специальнотехнического направления, а именно – в системах железнодорожной автоматики и телемеханики заключаются в коренном изменении алгоритмов их функционирования, структуры построения, технической реализации и технической эксплуатации. Уже сейчас элементы нанотехнологий прочно вошли в практику. Создаются многослойные платы электронных устройств с большой плотностью элементов, компакт-диски, миниатюрные датчики температуры, перемещений, влажности, давления. Очевидно, что уже через несколько лет будут созданы (нано)роботы, которые войдут в систему поиска и устранения неисправностей систем железнодорожной автоматики и телемеханики. Прежде всего, это касается контроля состояния исполнительных устройств, внутрикомпьютерных устройств и сетей, а также соединительных кабелей в недоступных для человека местах. Количество роботов будет огромно. Связь между ними образует вторую (после интернета) глобальную распараллеленную сеть, вход в которую возможен будет без терминалов.

Таким образом, нанотехнологии радикально преобразят как современное производство, так и человеческую жизнь в целом. С развитием и повсеместным внедрением нанотехнологий окончательно завершится переход человечества к информационному обществу. Уйдёт в прошлое проблема создания материальных благ и ценностей, перед цивилизацией откроются новые горизонты и встанут новые задачи по обработке и распределению априорных и апостериорных данных.

В заключение отметим, что ОАО «РЖД» и госкорпорация «РОСНАНО»

подписали соглашение о стратегическом партнерстве в области внедрения нанотехнологий на железнодорожном транспорте. Новые технологии позволят удовлетворить возросшие требования к качеству транспортных услуг, увеличить объемы перевозок, вес поездов и участковые скорости.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Кобаяси. Введение в нанотехнологию. – М.: Бином. Лаборатория базовых знаний, 2005.

2. Энциклопедия для детей. Т. 14. Техника / Глав. ред. М.Д. Аксёнова. – М.:

Аванта +, 1999.

3. Мальцев, П.П. Наноматериалы. Нанотехнологии. Наносистемная техника: мировые достижения за 2005. – Издательство техносфера. 2005.

4. Путилин, А.И. Нанотехнологии и социум. Учебно-информационный материал. 2007 [Электронный ресурс] – режим доступа: http://filosof.historic.ru/

5. Белая книга по нанотехнологиям: Исследования в области наночастиц, наноструктур и нанокомпозитов в Российской Федерации (по материалам Первого Всероссийского совещания ученых, инженеров и производителей в области нанотехнологий) – М.: Издательство ЛКИ, 2008.

–  –  –

АНАЛИЗ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

ИНФОРМАЦИИ В работе предлагается один из способов анализа и синтеза вычислительных преобразователей информации (ВПИ), основанный на использовании статистических характеристик входных сигналов [1, 2].

Ключевые слова: преобразователи информации, вероятность, функции, аппроксимация.

В настоящее время многие задачи, решавшиеся ранее средствами аналоговой или аналого-цифровой техники, реализуются на микроконтроллерах или однокристальных контроллерах. Однако для задач управления в реальном масштабе времени главным фактором является быстродействие реализации нелинейных функций при умеренной или даже низкой точности представления переменных (1,5–2 байта с фиксированной запятой).

При цифровой реализации преобразователи информации являются вычислительными (ВПИ), так как в них, кроме операций простого считывания данных из ПЗУ, используется и ограниченное число алгоритмических действий [3–9]. В аналоговом и аналого-цифровом варианте функциональные преобразователи информации (ФПИ) используются для масштабных или нелинейных преобразований информации до ее ввода в микропроцессор. При любой аппаратной реализации ФПИ или ВПИ, необходима оценка точности преобразователей информации.

Пусть F(x) – детерминированная функциональная зависимость, моделируемая вычислительным преобразователем; G(x,q) – реальная моделирующая детерминированная функция – передаточная функция ВПИ, причем х – случайный вектор входных переменных, q – вектор настроечных параметров ВПИ. Пусть также (q, x) = F ( x) G ( x, q) – невязки преобразования, определяемые инструментальной, принципиальной и трансформированной погрешностями ВПИ а К – показатель качества ВПК, определяемый надежным классам точности. В нашем случае К – максимально допустимая абсолютная погрешность ВПИ.





Качество преобразования определим вероятностью Р того, что невязка преобразования ( х, q) превысит заданное значение погрешности К [2].

Эта вероятность может быть задана по неравенству П.Л. Чебышева:

P{ ( x, q) K } M [ ( x, q ) ] / K (1) где М [ ] – математическое ожидание модуля функции невязки преобразования.

Из (1) следует формулировка задачи синтеза. Необходимо определить параметры q аппроксимирующей функции так, чтобы при заданном показателе качества к достигался бы минимум вероятности Р. Иначе говоря, необходимо минимизировать математическое ожидание модуля абсолютной погрешности преобразователя, т.е., минимизировать функцию b

–  –  –

Так для синусного ВПИ при равномерном законе распределения аргумента и Pдоп=0,1 получим max = 3,45 10 -3 ; max = ± 0,345%, а для нормального закона при m =0,6 = 1,66 max = 0,82 10 -3 ; max = ± 0,082%. Таким образом, учет распределения входного сигнала ВПИ позволяет реально оценить качество преобразователя, не налагая чрезмерно частных ограничений на погрешность ВПИ на краях рабочего диапазона [ - 0,5; 0,5], где появление входного сигнала маловероятно.

Из формулы (I) также следует верхняя оценка вероятности Р, определяемая через равенство:

Pкр = M [ ( x, q) ] / K Строятся графики критической вероятности Ркр для пар функций {F, G}. По графикам, задавая закон распределения входного аргумента и критическую вероятность ошибки, можно определить класс требуемой точности (К) преобразователя информации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Веселаго, И.Л. Приближения функций двух переменных суперпозициями функций базовой переменной – Л.: Изв. ЛЭТИ, 1959. – Вып. 39.

2. Водяхо, А.И. Функционально-ориентированные процессоры / А.И. Водяхо, В.Б. Смолов, В.У. Плюснин, Д.В. Пузанков. – Л.: Машиностроение, 1988. – 224 с.

3. А.с. 579622 Россия Устройство для вычисления функций / В.М. Гардер, Ю.Ф. Мухопад. – БИ 41, 1977.

4. Губарев, В.В. Алгоритмы спектрального анализа случайных сигналов – Новосибирск, НГТУ, 2005. – 660 с.

5. Гузумов, С.С. Малые ЭВМ и их применение для автоматизации научных исследований / С.С. Гузумов, А.А. Докучаев, П.Р. Исматулаев, С.Ф. Свиньин. – Ташкент: ФАН, 1985. – 144 с.

6. А.с. 613336 Росия, Функциональный преобразователь трех переменных / В.А. Молодкин, Ю.Ф. Мухопад. – БИ 24, 1977.

7. А.с. 525123 Многофункциональный преобразователь / Ю.Ф. Мухопад, В.А. Молодкин, К.А. Погорелов. – БИ, 30,1977.

8. Мухопад, Ю.Ф. Функциональные преобразователи с ограниченным числом хранимых констант / Ю.Ф. Мухопад, В.М. Лукашенко // Управляющие машины и системы, 1978. – № 5.

9. Мухопад, Ю.Ф. Таблично-алгоритмические спецпроцессоры для функций нескольких переменных // Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте. – Иркутск: ИрГУПС, 2002, – № 10. – С. 176– 179.

10. А.с. СССР № 714408, Устройство для вычисления функций / Ю.Ф. Мухопад, В.Б. Смолов – БИ № 5, 1980.

11. Мухопад, Ю.Ф. Структурный синтез самоконтролируемых функциональных преобразователей информации / Ю.Ф. Мухопад, В.П. Рудковский // Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте – Иркутск: ИрГУПС, 2005. – Вып. 13. – С. 45–49.

12. Мухопад, Ю.Ф. Теория дискретных устройств – Иркутск: ИрГУПС, 2009. – 172 с.

13. Мухопад, Ю.Ф. Микроэлектронные информационно-управляющие системы управления – Братск: БГУ, 2009. – 312 с.

14. Попков, В.К. Специализированные вычислительные среды / В.К. Попков, Ю.Ф.

Мухопад – Улан-Удэ: Бурятск. кн. изд-во, 1982. – 189 с.

15. Смагин, А.А. Сжатие информации в табличных структурах – Саратов: СГУ, 1985. – 124 с.

16. Смолов, В.Б. Функциональные преобразователи информации – Л.: Энерго-атомиздат, 1981. – 242 с.

17. Лялин, А.С. Формальный анализ алгоритма для реализации на различных вычислительных структурах // Информационные и математические технологии – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2004. – С. 22–26.

–  –  –

О ВОЗМОЖНОСТИ РАЗРАБОТКИ КОМПЛЕКСНОЙ

РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

НА ОСНОВЕ ИМПУЛЬСНОЙ НЕЙРОСЕТИ

В основе статьи ансамблевая импульсная самоорганизованная нейросеть, позволяющая распознавать образы и скрытые паттерны 1 пространственно-временной структуры во входном зашумленном сигнале. Выбор именно этой архитектуры (стремительно развивающейся в последнее время) связано с тем, что такие нейроны используют в качестве кодирования информации – временные замеры «спайки» 2. Приведен пример данной нейросети – система управления беспилотных летательных вертолетов.

Ключевые слова: импульсные нейросети, ансамбли спайк-нейронов, обработка сигнальной информации, распределенные системы управления.

1. Введение Достижению успеха в сфере высоких технологий, разработке эффективных систем управления и принятия решений, хранению и обработки больших массивов данных и распознаванию скрытых образов в них в последнее время все больше способствует развитие элементной базы вычислительной техники на основе более перспективных, чем наиболее распространенные сейчас – кремневых технологий. Одними из них являются биотехнологии, и особенно – нейросетевые. Современные подходы к моделированию единичной клетки можно свести к двум базовым моделям: отсековые модели (Compartment model) и модели с единичным интегратором (импульсный нейрон, integrate - and - fire model). Первый тип моделей используется для детального моделирования единиц, десятков, редко сотен или тысяч клеток. Второй – для моделирования сетей с большой размерностью и минимальной детализацией свойств единичной клетки [1].

2. Схема работы импульсной ансамблевой нейросети Как было показано экспериментально еще в середине 1990-х, многие биологические системы используют временные замеры потенциалов действий («спайков») для кодирования информации. Эти нейробиологические выводы легли в основу исследований и формирования так называемого Паттерн проектирования (design pattern) представляет описание одной простой идеи, не зависящей от языка программирования, ни от области применения, эффективный способ решения характерных задач проектирования.

«Спайк» – пиковый распространяющийся потенциал, быстрое колебание мембранного потенциала, лежащее в основе распространения возбуждения, «потенциалы действий».

«третьего поколения» моделей нейронных сетей с использованием спайкнейронов (или импульсных нейронов) в качестве вычислительной единицы [2]. С практической точки зрения, чипы, кодирующие информацию временными интервалами между импульсами (фазо-импульсное кодирование), получили в последнее время широкое распространение в связи с преимуществом этого способа кодирования по сравнению с другими (традиционными) методами (широтно-импульсное, частотно-импульсное и амплитудно-импульсное кодирование). Фазо-импульсное кодирование отличается простотой обеспечения многофункциональности при минимальной схемотехнической избыточности, независимого количества их компонентов от основы исчисления.

Не вдаваясь в детали всех электрохимических процессов, проходящих в сетях биологических нейронов, следует отметить, что искусственные импульсные нейроны – это некоторое «приближение» биологических, так как они сфокусированы на некоторых конкретных принципах в процессах последних. Однако интересно отметить, что импульсные нейроны значительно более реалистичны по сравнению со всеми другими предыдущими моделями нейронов. В частности, они лучше описывают фактический выход биологического нейрона, и, следовательно, они позволяют нам исследовать возможность использования времени (интервалов) как средство вычислений и связи. Индивидуальные временные интервалы спайк-нейронов играют ключевую роль в вычислениях всей сети в целом, по сравнению с ролью (связанной с синхронизацией сети) временных лагов в вычислениях в двух предыдущих поколениях сетей. К тому же, выход импульсного нейрона состоит из множества точек во времени, когда этот нейрон «отвечал» приходу импульса.

Мы не будем в данной работе рассматривать строение импульсного нейрона, его описание можно найти в [3], а рассмотрим один интересный прототип нейросетевой структуры. Речь идет об ансамблевой сети спайкнейронов, используемой для нахождения скрытых закономерностей и образов в неструктурированном потоке информации. Любой структурный сигнал может быть представлен набором времен генерации импульсов некоторого множества нейронов, при условии, что до начала подачи структурного сигнала сеть была приведена в некоторое состояние стабилизации на чистом шуме. То есть любая полезная информация в сигнале может быть отображена в терминах возбуждения некоторого набора нейронов, отреагировавших именно на данное событие во входном сигнале, так, что различные события (структурные элементы сигнала) кодировались бы разными наборами составляющих нейронов. Тогда обученная нейросеть будет представлять собой ансамблевую сеть, в которой ответом на уникальное событие в потоке будет активизация уникальной группы нейронов.

Так как произвольный сенсорный сигнал представляет собой довольно сложную пространственно-временную структуру, возникает задача распознавания образов (выделения закономерностей) при обучении «без учителя» (unsupervised learning), так как обучение в данном случае представляет собой обобщение правила Хебба нейрональной синаптической пластичности [3].

Задача распознавания любой пространственно-временной структуры декомпозируется в представление о «базовом» уровне распознавания образов в сигнале и более высоких уровнях (слоев) нейросети в зависимости от типа распознаваемого сигнала. Подробное описание базового уровня можно найти в [3], а здесь мы рассмотрим его очень кратко.

С точки зрения терминологии важно, что сеть состоит не из слоев нейронов, а из уровней, так как в сети существует иерархичность распознавания образов и принятия решений. К тому же вид более высоких уровней не предопределен системой, а формируется по ходу работы ал горитма.

Все нейроны первого уровня подсоединены к входным рецепторам.

Пусть система имеет N входных рецепторов, по которым каждый такт времени приходит сигнал. Каждый нейрон этого уровня соединен со всеми рецепторами в качестве своих входов, и никак не взаимодействует (напрямую) с другими нейронами уровня. Эти нейроны не имеют выхо да, в отличие от классического импульсного нейрона, а объединяются в ансамбли, то есть под распознаванием конкретного образа подразумева ется ответ на появление некоторого статистически значимого события во входном сигнале (собственно так и представляется образ) сильной активностью определенной части нейронов. Такие части и образуют ансамбли нейронов. Здесь важно, что разные образы в сигнале «кодируются» разными ансамблями, хотя некоторые нейроны могут входить в несколько ансамблей.

Таким образом, базовый уровень представляет собой набор нейронов, присоединенных непосредственно к рецепторам, которые распознают в сигнале низкоуровневые закономерности типа причинно-следственных связей [1]. Как уже было сказано, такие структуры во входном зашумленном сигнале представляются сетью в виде реакции на них определенных нейронов, объединенных в ансамбль для идентификации именно этой структуры. Так как a priori неизвестны свойства сигнала, количество нейронов базового уровня делается заведомо достаточно большим (несколько сотен и более). То есть, ансамбли представляют более высокий уровень структур в сигнале (например, при распознавании речи, этими ансамблями должны кодироваться отдельные морфемы языка).

3. Система управления на основе ансамблевой импульснойнейросети

Следующий уровень системы формируется на основе первого, где каждому ансамблю соответствует нейрон (причем, заранее их число, как и число ансамблей, неизвестно), то есть это так называемые «проводниковые»

нейроны – они «представляют интересы» ансамблей. Если ансамбль отреагировал на появление какого-то образа в сигнале, т.е. распознал его, то соответствующий нейрон-передатчик второго уровня выдает «1» (в противном же случае он «молчит» – «0»). Каждый такт времени эти нейроны передают значения на следующий уровень – уровень эффекторных нейронов, которые на выходе активируют соответствующее действие.

Еще одним принципиальным моментом в системе является распознавание временных паттернов в последовательности «возбуждений» ансамблей. Это означает, что на данном уровне в системе не одна линейка «проводниковых» нейронов, а несколько. Каждый такт на первую такую линейку приходят новые значения активаций ансамблей, а предыдущие значения в точности копируются на следующую линейку и так далее. Эти линейки в совокупности образуют «новейшую» историю реакций ансамблей – последовательность их активаций со смещением в 1 системный такт. Количество линеек таких нейронов заранее неизвестно, так как мы не знаем структуру входного сигнала, а точнее – период его автокорреляции, поэтому число линеек – это настраиваемый параметр системы.

Следующий уровень – это уровень эффекторных нейронов, которые образуют систему принятия решения в системе. Связь всех нейронов второго уровня (временные линейки ансамблей) со нейронами данного уровня является полной, и от адаптивной подстройки всех весов этих связей и зависит принимаемое решение. Количество нейронов этого уровня известно – оно задается разнообразием возможных решений (действий) принимаемых системой управления.

Адаптивная система принятия решения работает следующим образом.

В каждый момент времени вырабатывается некоторое решение (нейронпобедитель эффекторного уровня), наиболее вероятное в данной конфигурации значений на линейке нейронов второго уровня. Далее, после того как действие реализовано и получена его оценка на основе изменения внутреннего состояния системы (внутренние показатели), возможно либо подавление тех связей второго и третьего уровней, которые привели к такому решению, либо, наоборот, их укрепление. Причем, те активные связи, которые не повлияли на решение, релаксируют до тех пор, пока не станет ясно, насколько верным оказалось выбранное решение, и, если оно ошибочно, то процесс релаксации аннулируется (в то время как веса выбранного решения подавляются). За счет того, что в системе есть задержка приходящих активаций ансамблей (благодаря линейкам второго уровня), решение принимается на основе временной последовательности активаций распознанных образов (ансамблей), что позволяет выдавать прогнозные промежуточные управляющие воздействия в системе. Таким образом, система самонастраивается на принятие наилучшего решения в данной конкретной ситуации в пространстве и времени. Безусловно, система должна обладать определенной избыточностью, чтобы быть гибкой.

Схема работы показана на рисунке 1.

–  –  –

4. Приложение в области создания систем беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) Покажем, как можно применить структуру и действие описанной нелинейной неройсетевой системы управления в области имитационного моделирования управления систем БПЛА на базе микроаппаратов.

БПЛА в настоящее время является основным структурным компонентом авиационной разведки. Проблемы, связанные с необходимостью запуска в зону разведки числа БПЛА, на несколько порядков большего, чем это производилось еще в недавнее время, привели к разработке принципиально новой элементной базы. А именно, ставка сделана на ис пользование группировок БПЛА, состоящих из сверхмалых БПЛА, которая является менее уязвимой и более надежной из-за размеров БПЛА, простотой конструктивного исполнения, легкостью наращивания и низкой стоимостью [4].

В свете вышеописанных тенденций, наиболее эффективной представляется разработка принципов работы такой распределенной системы большого числа БПЛА, имеющей в качестве элементной базы новые информационные системы обработки данных и использующей принципиально новые технологии, и, прежде всего, – нейросетевые.

При использовании миниатюрных БПЛА появляется новый подход к их применению и построению всей авиаразведывательной системы в целом. Отличительной особенностью группировки из БПЛА является большое число аппаратов в ее составе и сложность структуры. Главная группировка может состоять из нескольких подчиненных, выполняющих частные подзадачи [5, 6].

Все это позволяет исследовать применение описанного выше прототипа к управлению распределенной системы из большого числа БПЛА. Действительно, отдельный БПЛА может представляться одним импульсным нейроном, а совокупность всех аппаратов формирует, таким образом, эмерджентную3 нелинейную динамическую имитационную авиационную систему. Начальное положение такой системы соответствует максимальной энтропии в пространстве действия нейронов (т.е. log(n), где п – число БПЛА). Вся информация от рецепторов всех БПЛА стекается в общий поток (предполагается, что все БПЛА синхронизированы по тактам при достаточно высокой частоте дискретизации). Данный подход определяет самоорганизацию распределенных систем, так как в процессе ее работы в сети формируются ансамбли, и, таким образом, осуществляется (косвенно) взаимодействия всех БПЛА: действие одного аппарата зависит от функционирования других.

Одним из важных свойств, влияющих на изменение (уменьшение) энтропии, является «обособление ансамблей», которое реализует закон кластеризации данных – плотность повышается внутри кластера (ансамбля), и понижается между кластерами. Показатель стабилизации всей системы – это стабилизация уменьшения энтропии. Когда общая энтропия системы, уменьшаясь, доходит до некоторого значения (в среднем log(K), где К – число ансамблей) и затем стабилизируется – это значит, она пришла в некоторое стабильное состояние на этапе обучения.

В силу своих эмерджентных свойств и адаптивности всех вовлеченных систем (и, особенно, система принятия решений) вся совокупность ансамблей – это распределенный в пространстве, но тесно Эмерджентность (англ. emergence – возникновение, появление нового) в теории систем – наличие у какой-либо системы особых свойств, не присущих её подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не связанных особыми системообразующими связями; несводимость свойств системы к сумме свойств её компонентов; синоним – «системный эффект».

связный функционально многокомпонентный авиационный (имитационный) объект.

5. Норвежцы испытали нанобеспилотник Норвежская компания Prox Dynamics провела первое летное испытание опытного образца сверхмалого беспилотного летательного аппарата PD-100 Black Hornet, построенного с применением нанотехнологий. Об этом сообщает Flight Global. [7] Испытание «Черного шершня» продолжалось немногим более двух минут, в течение которых нанобеспилотник вертолетного типа поднялся в воздух, перешел в режим горизонтального полета, совершил разворот и затем успешно приземлился.

Согласно заявлению разработчиков, на данный момент БПЛА PD-100 Black Hornet является самым малым действующим вертолетом в мире. Он весит всего 15 граммов, а диаметр его двухлопастного несущего винта равен 10 сантиметрам. Масса сервомоторов PDS-2 не превышает 0,5 грамма.

«Черный шершень» оснащается оптической камерой и может применяться для ведения разведки, как на открытой местности, так и внутри помещений.

В комплект беспилотной системы общей массой 0,7 килограмма входят три летательных аппарата, пульт управления, зарядное устройство и транспортный контейнер размером 8x12x20 сантиметров. Пульт управления оснащен жидкокристаллическим дисплеем с диагональю 6 дюймов и устройством для записи сигнала, получаемого с камер беспилотников.

Первый полнофункциональный БПЛА PD-100 Black Hornet компания Prox Dynamics планирует представить в 2009 году. Начало поставок нанобеспилотников потенциальным заказчикам намечено на 2010 год.

Размеры двигателя нановертолета, созданного с использованием нанотехнологий, не превышают размеров обычной сигареты, что позволяет использовать его в аппаратах длиной 15 сантиметров и меньше. Солдат может нести контейнер с множеством таких БПЛА, при необходимости поднимая в воздух целый «рой» беспилотников (см. рис. 2).

Миниатюрные беспилотные аппараты могут использоваться для тактической разведки, проникновения в труднодоступные места (канализация, вентиляционные сети), и диверсионных акций. На рисунке 2 приведена модель реализации сетевой структуры на основе импульсных рецепторов – нейронов – нановертолетов.

–  –  –

Рис. 2. Модель реализации сетевой структуры на основе импульсных рецепторов – нейронной – нановертолетов PD-100

6. Заключение Для конструирования беспилотных авиационных систем на базе микроаппаратов потребуется создание АСУ, предназначенной для управления системой из большого числа аппаратов, которая должна оперативно распределять задачи между БПЛА в зависимости от условий обстановки и обеспечивать цели функционирования системы, оценивать состояние системы в целом, выдавать рекомендации по изменению ее состава.

Для такой цели имеет смысл промоделировать систему на базе описанных принципов для ее построения – адаптивности, самоорганизации и обучаемости при принятии решений.

Ансамбли спайк-нейронов (первого уровня) соответствуют группировкам БПЛА. Активация конкретного ансамбля нейронов соответствует принятию решения данной группировкой. Взаимодействие, синхронизацию и последовательность в принятии решений отдельных ансамблей обеспечивают нейроны второго уровня, так как в процессе обучения сети в системе «ловятся» временные закономерности принятых решений, и ансамбли формируются уже с учетом этого. Распределение задач между «устоявшимися»

ансамблями – это и есть выполнение действий в данной ситуации. Можно заложить в систему те необходимые действия, которые она должна выполнять, и тогда она будет этому обучаться (на основе подкрепления или «наказания» соответствующих связей).

Так как информационная составляющая функционирования сложной системы управления БПЛА приобретает первостепенное значение, одним из самых важных механизмов данной системы является аппарат импульсной адаптивной нейросети. Таким образом, импульсная нейросеть здесь – это способ обработки и извлечения информации из сигнала, а система управления – это все следующие слои.

Одно из самых существенных достоинств данной системы – это ее распределенность. Возможность распараллелить задачу («повесив» на отдельный процессор по одному нейрону) может позволить добиться высокой эффективности выполнения задач обработки больших объемов данных и управления сложной системой. Особую актуальность данная система приобретает в контексте управления сверхмалыми летательными аппаратами, для которых чрезвычайно важно, чтобы вся вычислительная система была «не больше наручных часов», так как реализация описанного подхода в виде электронного чипа может оказаться вполне реальной (в том числе и с коммерческой точки зрения) задачей.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В.

Борисов – М.: Горячая Линия - Телеком. 2007. – 382 с.

2. Тархов, Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. Книга 18. Серия: Нейрокомпьютеры и их применение. – М.: Радиотехника. 2005. – 256 с.

3. Барский, А.Б. Логические нейронные сети // Основы информационных технологий. – М.: Бином. 2007. – 138 с.

4. Стреж, С.В., Трошин, Е.В. Создание авиационных систем на базе микроаппаратов // Микросистемная техника, 2002. – № 11. – С. 35–41.

5. Современные беспилотные летательные аппараты. Обзор.[Электронный ресурс] – Режим доступа http://www.rus_helicopters.ru/peges/534.html (2009).

6. Иванов, А.А. Ка-137 многоцелевой беспилотный // Информационный технический журнал «Вертолет» – №4(47)/2009 – Казань: «Вертолет-Медиа».

7. Новости. Авиация. Flight Global. [Электронный ресурс] – Режим доступа http://www.

lenta.ru/flight_global.html (2010).

–  –  –

Рассмотрение конструкционных особенностей компоновки шасси и алгоритмов построения интеллектуальной системы управления мобильного робота.

Ключевые слова: мобильный робот, система управления, микроконтроллер В настоящее время инженерное образование получает особое значение в структуре высшего профессионального образования. Большую роль в развитии современной техники играет такая специальность, как мехатроника. Это область науки и техники, посвященная проектированию, производству и эксплуатации машин и систем с компьютерным управлением движения. Для данных устройств до сих пор актуальной задачей является ориентирование в пространстве.

Данная статья освещает процесс проектирования и конструирования мобильного робота на основе комплекта «AKSEN-Kit » (рисунок 1) [].

Рис. 1. Плата контроллера «AKSEN-Kit»

Данный выбор был продиктован необходимостью не только провести обучение молодых специалистов в области конструирования робототехнических систем, но и дать им возможность реализовать собственные идеи на практике, тем самым развивая поиск новых конструктивных решений.

Состав набора «AKSEN-Kit»:

8-bit-Микропроцессор от Siemens;

16 аналоговых и 16 цифровых портов для датчиков;

4 порта подключения двигателей постоянного тока;

3 порта подключения сервоприводов;

подключение к компьютеру через последовательный интерфейс RS232;

CAN-шина для подключения периферийных устройств.

В состав также входят датчики:

ИК-излучатель;

ИК-приемник;

ИК-оптопара;

Концевой выключатель;

Датчик освещенности.

В качестве привода использовались электродвигатели малой мощности и сервопривод. Питание всей системы осуществлялось двумя способами: через сеть и с помощью блока из пяти аккумуляторов.

Для создания платформ используется конструктор «LEGO-Technic»

позволяющий собирать механические части и обладающий возможностью достаточно быстрой реконфигурации системы, избегая полного изменения конструкции. Выбор обусловлен наличием широкого ассортимента деталей: зубчатые колеса различного диаметра и с различным количеством зубьев, дифференциалы, валы, соединительные элементы.

Программирование контроллера осуществляется посредствам языка

С++ с использованием специализированных библиотек «Aksen», обеспечивающими следующие возможности:

запрос аналоговых и цифровых датчиков любого рода;

контроль тока с ШИМ (например, на различных скоростях);

управление сервоприводами;

передача и прием модулированного инфракрасного излучения;

написание текстов на дисплее;

запрос кнопки, переключателя DIP и потенциометров на борту.

Работая с комплектом «AKSEN-Kit», который предназначен прежде всего для создания учебных моделей робототехнических систем, было проведено знакомство с главными правилами сборки [], а именно:

Параллельное конструирование механической части и разработка программного обеспечения. Эти две области тесно связаны между собой, поэтому совместная работа в обоих направлениях позволяет избежать возможных проблем проектирования;

Многократное тестирование. Необходимо апробировать систему при различном освещении, в разных помещениях и ситуациях, провести настройку датчиков. При необходимости внести соответствующие изменения в аппаратную или программную части;

Дневник работ. Необходимо фиксировать все изменения, комментировать программы, разрабатывать различные схемы и чертежи. Также желательно иметь спецификации технических данных на все используемые компоненты;

Защита. Электронные компоненты системы должны быть защищены (к примеру, плавкими предохранителями) от короткого замыкания, небрежной пайки и т.д.

Задачей было создание движущегося шасси, огибающего препятствия, без внешнего управления.

Проблема конструирования заключалась в малой мощности двигателей, которые при попытке выполнения схемы «двигатель-колесо» оставались практически неподвижны, и к тому же сильно увеличивали энергопотребление.

Для решения данной задачи были применены простейшие редукторы, как на рисунке 2, что позволило увеличить скорость перемещения шасси.

При этом потребление электроэнергии оставалось по-прежнему высоким.

Рис. 2. Трёхступенчатый редуктор с передаточным отношением 27:1

При конструировании шасси мобильного робота использована трехколесная схема, как наиболее подходящая для выполнения поставленной задачи. Данное решение обеспечивало достаточную маневренность, не увеличивая габаритов всей системы.

В качестве органа управления была сконструирована «вилка» изображенная на рисунке 3, подобная мотоциклетной. Управление осуществлялось сервоприводом.

–  –  –

Шасси приводится в движение с помощью задней пары колес, к которой через многоступенчатый редуктор (рисунок 4) подключены два электродвигателя, вращающих общий вал.

Рис. 4. Многоступенчатый редуктор с дифференциалом При сборке редуктора ставилась задача не только достичь оптимальной скорости движения, но и получить достаточный вращающий момент, необходимый для начала движения всей конструкции. Собственный вес шасси вместе с платой управления, двумя блоками аккумуляторов и датчиками составлял чуть больше килограмма.

Распознавание препятствий было решено производить с помощью четырех инфракрасных оптопар, закрепленных спереди, сзади, и по одной с каждой стороны (рисунок 5).

Из-за достаточно большой инфракрасной составляющей дневного света, датчики располагаются максимально близко к земле, что позводяет избежать некорректного восприятия системой окружающей обстановки из-за засветки.

В системе используются два вида оптических датчиков, ближнего (БД) и дальнего (ДД) действия. Последние размещаются на боковых сторонах и позволяют распознавать препятствие на удалении 10-12 см.

Управление всей системой выполняется программой, записанной в память контроллера «AKSEN-Kit».

Рис. 5. Блок схема расположения датчиков обнаружения препятствий, где:

A, B – боковые датчики дальнего действия, C, D – передний и задний датчики ближнего действия Информация, получаемая с оптопар, поступает в АЦП контроллера «AKSEN-Kit», и для обработки программными средствами представляется в коде от 0 до 255. Опытным путём были получены оптимальные значения сигналов с датчиков.

Получая значения с боковых датчиков, система сравнивает разность сигналов с датчиков «A-B» и при превышении определенного значения выдает команду на включение сервопривода, управляющего направлением движения. Если же разность меньше – «руль» выставляется в «нулевое положение» сервоприводом, что позволяет системе, при отсутствии внешних воздействий, двигаться по прямой.

Оптопары, расположенные спереди и сзади, имеют радиус действия около 2-3 см, что позволяет полностью выполнять возложенную на них задачу: при получении достаточного уровня сигнала с переднего датчика «C» система полностью останавливалась, при срабатывании заднего датчика «D» – руль выставляется в «нулевое» положение и включается реверсивный режим двигателей. Такая схема позволяет шасси избежать лобового столкновения, а воздействие на задний датчик позволяет вывести систему из «тупика», давая ей возможность получить новые значения боковых датчиков и продолжить движение при прекращении воздействия.

Блок-схема управления показана на рисунке 6.

Рис. 6. Блок-схема управления, где A, B, C, D – оптопары, расположенные слева, справа, спереди и сзади соответственно, A,B,C,D – сигналы с датчиков после АЦП, – угол поворота сервопривода относительно среднего положения СЕРВОПРИВ.

Программный код С++ представлен ниже.

–  –  –

В ходе проделанной работы были получены навыки конструирования мехатронного устройства, программирования микроконтроллера, работа с датчиками и АЦП контроллера «AKSEN-Kit».

Намечены пути для дальнейшей работы:

подключение web-камеры для оптимизации движения и решения более сложных задач, таких как распознавание объектов;

установка беспроводной связи «РС – Плата управления» для передачи части сложных вычислительных операций на более мощную платформу;

объединение нескольких контроллеров, при решении сложных задач управления и навигации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. http://ots.fh-brandenburg.de/index.php // дата просмотра 08.04.2009 г.

2. Klaus A., Sormann M., Karner K. “Segment-Based Stereo Matching Using Belief Propogation and a Self-Adapting Dissimilarity”, VRVis Research Center, Graz, 2006.

<

–  –  –

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

УПРАВЛЕНИЯ АСИНХРОННЫМИ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯМИ

ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ МАШИН ЭЛЕКТРОВОЗОВ

ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ИХ УСТОЙЧИВОСТИ

На сегодняшний день имеет место обострение проблемы повышения надежности вспомогательного оборудования электровозов переменного тока и снижения эксплуатационных расходов, связанных с ремонтом и восстановлением, а также уменьшением затрат на неплановые ремонты и экономии электроэнергии. В ходе решения данной задачи разработан демонстрационный стенд, где в качестве управляющего элемента использован микроконтроллер TWIDO TWD LCAA 16 DRF, выполнено его программирование.

Ключевые слова: микропроцессорная система управления, устойчивость двигателя, программирование, микроконтроллер TWIDO TWD LCAA 16 DRF.

Решающим фактором повышения эффективности железнодорожного транспорта являются процессы научно-технического прогресса, что относится и к локомотивному хозяйству.

Статистические данные по надежности узлов и деталей оборудования электровозов в условиях эксплуатации их за последние четыре года на ВСЖД показывают, что большая доля отказов приходится на тяговые и вспомогательные электрические машины. В свою очередь современные системы вентиляции электровозов переменного тока, вспомогательные машины которых имеют достаточно большое количество отказов, остаются проблемным звеном локомотива, не отвечающим технологическим требованиям, что в ряде случаев является причиной выхода из строя тяговых двигателей (ТЭД) по причине пробоя изоляции.

Современная практика показывает, что около 45% всех отказов связано с нерациональными конструкторскими решениями и низким качеством их проработок. Из-за неправильных схематических решений имеет место выход из строя машин НВА – 55 в огромном количестве, принося дороге колоссальный ущерб, что подчеркивает актуальность работы.

С помощью решения вопроса, связанного с повышением устойчивости асинхронных электродвигателей вспомогательных машин путём управления производительностью мотор-вентиляторов электровозов переменного тока автоматизированной микропроцессорной системой, данные отказы будут устранены. На сегодняшний день разработан демонстрационный стенд, описание которого будет приведено ниже.

Для решения данной проблемы было принято решение о применении в цепях вспомогательных машин электровозов переменного тока микропроцессорной системы управления производительностью мотор-венти-ляторов.

Обоснования выбора данного пути для решения проблемы следующие:

– управление производительностью вентиляторов влечет за собой снижение эксплуатационных расходов, связанных с ремонтом и восстановлением изоляции электрооборудования электровозов, и, в частности, ТЭД, что позволяет говорить о рассматриваемом управлении, как о ресурсосберегающей технологии;

– введением управления производительностью вентиляторов можно добиться существенного снижения расхода электроэнергии на электровозах переменного тока.

В ходе выполненной работы на кафедре ЭПС ИрГУПС была разработана теоретическая база и разработан демонстрационный стенд, включающий следующие технические средства:

1. Микроконтроллер TWIDO TWD LCAA 16DRF;

2. Преобразователь частоты для управления производительностью вентиляторов электровозов переменного тока;

3. Трехфазный асинхронный электродвигатель;

4. Датчик напряжения LV 25-P/SP5;

5. Датчик тока LTC 600-SF/SP3;

6. Датчик температуры DS1821.

При программировании микроконтроллера Twido TWD LCAA 16 DRF были решены следующие задачи:

1. Пуск электродвигателя привода вентилятора выполняется подачей напряжения на обмотки статора электродвигателя частотой 25 Гц.

2. Когда пуск электродвигателя завершен, производительность мотор вентиляторов изменяется по сигналу датчика температуры переключением напряжения на обмотках статора электродвигателя с частоты 25 Гц на частоту 50 Гц и наоборот.

3. Если ток в обмотках тяговых электродвигателей в 600 А и более протекает в течение 30 минут, то по сигналу датчика тока на обмотки статора электродвигателя привода вентилятора подается напряжение частотой 50 Гц.

4. Если напряжение в обмотке собственных нужд тягового трансформатора электровоза снижается с 405 В до 310 В и ниже, то по сигналу датчика напряжения на обмотки статора электродвигателя привода вентилятора подается напряжение частотой 25 Гц.

Проект был реализован с помощью микроконтроллера Twido на 16 входов и выходов (8 дискретных входов и 8 дискретных выходов).

~220В Р2 Р2 Р2 Р А

–  –  –

МК1 3 С

–  –  –

Р1 Р1 Рис. 1. Принципиальная электрическая схема микропроцессорной системы управления электродвигателями мотор-вентиляторов

Подготовка списка входов контроллера:

1. Тумблер «Автоматическое управление» подключается на вход (input 0)

2. Датчик температуры подключается на вход (input 1)

3. Датчик тока подключается на вход (input 2)

4. Датчик напряжения подключается на вход (input 3)

Подготовка списка выходов контроллера:

1. Output 0 – управление подачей напряжения частотой 25 Гц

2. Output 1 – управление подачей напряжения частотой 50 Гц

–  –  –

Конфигурирование таймеров:

1) %TM0: задержка пуска (TON);

2) %TM1: выдержка времени (TP).

На рисунке 2 представлено описание программы на языке программирования Ladder.

–  –  –

В ходе работы было также выполнено программирование датчика температуры DS1821, представляющего собой программируемый цифровой термостат, обеспечивающий вывод цифрового сигнала, в тот момент когда уровень температуры превышает значение уровня регистра TH, установленного пользователем. Выход остается активным, когда уровень температуры ниже значения уровня регистра TL, также установленного пользователем. Пороги, прописанные в регистрах TH, TL задают требуемый гистерезис характеристики регулирования. Установленные пользователем пороги хранятся в энергонезависимой памяти устройства. I/O связь в DS1821 осуществляется через вывод DQ в режиме программирования, этот вывод также используется как выход данных термостата.

Для программирования порогов DS1821 служит специальная программа Chip Boom, работающая под Windows. Микросхема DS1821 подключается к COM-порту компьютера через адаптер, схема которого приведена на рисунке 3.

Рис. 3. Принципиальная схема адаптера

Для снижения пусковых токов асинхронных вспомогательных машин и надежного их пуска, а также для повышения устойчивости электрических машин при снижении действующего напряжения в контактной сети целесообразно частоту напряжения на обмотках статора снижать. В этом случае электродвигатели будут работать на устойчивой ветви механической характеристики и обеспечивается достаточный вращающий момент, предотвращающий опрокидывание электрических машин. Реализация управления трехфазными асинхронными электродвигателями целесообразно выполнять с помощью полупроводникового преобразователя, которым осуществляется одновременное изменение частоты, действующего напряжения и электрического сопротивления электропривода.

Принципиальная электрическая схема преобразователя частоты 50/25 Гц (рис. 4) разработана на основе системного анализа нескольких факторов. Результаты анализа статистических характеристик случайных величин, позволили определить производительность вентиляторов и частоту напряжения на обмотках статора асинхронных электродвигателей. Тяговые расчеты позволили находить продолжительность работы вентиляторов с пониженной производительностью при вождении поездов. Рекомендации по преобразованию частоты и действующего напряжения получены с помощью разработанной математической модели энергетических процессов частотно-управляемого асинхронного электропривода с полупроводниковым преобразователем.

Рис. 4. Принципиальная схема преобразователя частоты

Преобразователь частоты позволяет обеспечивать достаточно высокую энергетическую эффективность, форма тока на входе преобразователя близка к синусоидальной. Повышение надежности разработанного преобразователя частоты по сравнению с аналогами достигается за счет естественной коммутации тиристоров. Устройством выполняется одновременное изменение частоты, действующего значения напряжения и входного электрического сопротивления электропривода в зависимости от теплового состояния охлаждаемого оборудования в соответствии с полученным алгоритмом. Разработанный полупроводниковый преобразователь можно назвать преобразователем входного электрического сопротивления электропривода, что является существенным его отличием от отечественных и зарубежных аналогов.

Временные диаграммы (рисунок 5) напряжения на входе ~ U вх и выходе Uвых1, Uвых2 преобразователя поясняют принцип получения пониженной частоты напряжения на обмотках статоров электродвигателей вентиляторов [1].

<

–  –  –

В результате проделанной работы была разработана микропроцессорная система управления, где в качестве управляющего элемента служит микроконтроллер TWIDO TWD LCAA 16DRF, который изменяет производительность в зависимости от входных сигналов датчиков.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Рябченок, Н.Л. Повышение устойчивости асинхронных вспомогательных машин электровозов на основе микропроцессорной системы управления электроприводом / Н.Л. Рябченок, Т.Л. Алексеева, Л.А. Астраханцев, Н.П. Асташков // Транспортная инфраструктура Сибирского региона, материалы межвузовской научнопрактической конференции, том 2. – Иркутск, 2009. – С. 354–359.

–  –  –

МЕТОД КРИПТОГРАФИЧЕСКОЙ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ

Разработан метод криптографической защиты информации, технология получения графов, перестановки символов сообщения.

Ключевые слова: криптография, графы, информация, шифрование.

Известно несколько распространённых методов защиты информации используемых в различных областях. Существуют также методы, основанные на Гамильтоновых путях, которые и явились прототипом для представляемого метода. Их принцип основан на перемещении каждого бита сообщения по определённому, заранее заданному пути. Эту перестановку можно представить, как граф с количеством вершин равным количеству бит в сообщении. Гамильтоновым путём является путь, содержащий каждую вершину графа ровно один раз. Основным отличием от этих методов является то, что для получения гамильтоновых путей для каждого графа необходимы сложные дополнительные вычисления, уменьшающие скорость алгоритма. В данном же алгоритме нет необходимости таких вычислений, а эффект достигается путём проведения 32 итераций, в каждой из которых биты сообщения не только переставляются с помощью графов, но и складываются с ключом.

Информация, содержащаяся в некотором графе, может быть представлена в алгебраическом виде посредством матрицы. Мы используем эту связь матрицы и графа для хранения данных.

В данном алгоритме используются 3 ключа общей длиной 124 бита, которыми шифруется 32 битовая часть сообщения. Первый ключ называется ключ сообщения и имеет длину 64 бита. Два оставшихся ключа называются ключами графов и имеют длину по 30 битов.

В других методах криптографической защиты информации (ГОСТ, BlowFish) производится перестановка лишь нескольких частей сообщения состоящих из группы бит данных. И перестановка происходит одинаково на каждом из этапов. Например, в методе защиты ГОСТ переставляются две 32-х битовые части сообщения на каждом этапе. В разработанном алгоритме переставляются не группы бит, а каждый бит сообщения.

Таким образом, повышается хаотичность перестановок и, вследствие, надёжность алгоритма.

Шифрование данных состоит из функции, последовательно выполняемой 32 раза (32 раунда). В каждом раунде ключ сообщения сдвигается на 1 бит влево. Каждый раунд состоит из зависимой от ключа и данных перестановки и сложения по модулю 2 с 32 битовой частью ключа. Используются только сложения 32-битовых слов.

–  –  –

В каждом раунде выполняются следующие действия:

Побитовое исключающее ИЛИ сообщения с подключами.

Выбор графа для перестановки.

Перестановка по выбранному графу.

Циклический сдвиг ключа влево на 1 бит.

Для получения графов используются первые 60 бит ключа сообщения которые делятся на две 30-битовых части и два ключа графов.

Первый ключ графов складывается с первыми 30 битами ключа сообщения. Получается первая строка матрицы 1-го графа. Потом первый ключ графов сдвигается циклически влево и первые 30 битов ключа сообщения сдвигаются циклически вправо. И операция сложения повторяется, таким образом, 30 раз.

Процедура повторяется с первым ключом графов и вторыми 30 битами ключа сообщения, вторым ключом графов и первыми 30 битами ключа сообщения, вторым ключом графов и вторыми 30 битами ключа сообщения.

После завершения шифрования зашифрованное сообщение выводится на экран или передаётся в канал связи.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Петраков. Утечка и защита информации в телефонных каналах / Петраков, Лагутин, – М.: Энергоатомиздат, 1998.

2. Ковалевский В. Криптографические методы – Компьютер Пресс 05.93.

3. Брюс Шнайер, Прикладная криптография – Эл. Книга.

4. Домашев, А. В. Программирование алгоритмов защиты информации / Домашев А.В., Попов В.О., Правиков Д.И., Прокофьев И.В., Щербаков А.Ю. – М.:

Нолидж, 2000. – 288 с.

–  –  –

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ ЗАЩИТЫ ЦЕЛОСТНОСТИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

В статье проанализированы криптографические алгоритмы с точки зрения защиты целостности программного обеспечения. Обосновано применение ассиметричных алгоритмов на базе конечных автоматов. Исходя из полученных результатов, предложена схема защиты целостности исполняемого кода на базе конечных автоматов совмещающая в себе функции дешифратора и исполняющего устройства.

Ключевые слова: код, защита целостности, отладчик, дизассемблер, полиморфизм, модификация кода, криптография.

Невозможность гарантированной защиты программного обеспечения, на сегодняшний день, является общепринятым фактом. Этот факт исходит из того предположения, что злоумышленник, атакующий ту или иную программу, обладает тем же набором знаний, что и легальный пользователь.

Поэтому разработчики систем защиты программного обеспечения, как правило, используют в различных вариациях два приема – это запутывание исполняемого кода и сокрытие ключевой информации. Следует отметить, что подобного рода приемы могут только на время остановить злоумышленника. Таким образом, единственным параметром при выборе той или иной системы защиты, включая аппаратную, является только стоимость ее взлома [1].

Кроме опасности со стороны злоумышленников серьезную угрозу составляют различные вредоносные программы: вирусы, черви, троянские кони, программы-шпионы и т.д. Эти программы используют для внедрения, как правило, технические уязвимости в системе информационной безопасности. Рост количества вредоносных программ и появление их новых видов является наглядным примером [2].

В целом существование угроз целостности программного обеспечения со стороны злоумышленников и вредоносных программ обусловлено возможностью беспрепятственно изменять исполняемый код. Поэтому в последнее время большое внимание стало уделяться шифрованию исполняемого кода как методу защиты, обладающему каким-то подобием стойкости. Симметричное шифрование, в данном случае, имеет массу ограничений, поскольку возникает вопрос сохранения в тайне секретного ключа.

Следовательно, там, где нет высоких требований к быстродействию криптозащиты, применим вариант использования ассиметричной криптографии. В простейшем случае разработчик зашифровывает на закрытом ключе исполняемый модуль, прикладывает к зашифрованному модулю открытый ключ и в таком виде распространяет программный продукт. При запуске исполняемого модуля на компьютере легального пользователя происходит его расшифровывание в оперативную память, после чего операционная система передает управление исполняемому коду. Однако у такой схемы есть некоторые недостатки: очень низкая производительность, возможность получения расшифрованного модуля в полном объеме и возможность корректировки модуля в оперативной памяти после расшифрования.

Причиной низкой производительности существующих асимметричных алгоритмов является то, что применяемые на практике алгоритмы используют, так называемую, «длинную арифметику», то есть арифметику, предназначенную для работы с числами размером от сотни и более цифр [3,4]. Вследствие этого быстродействие асимметричных алгоритмов на несколько порядков меньше симметричных. Надежды на то, что в перспективе рост быстродействия технических средств сократит разрыв между быстродействием асимметричных и симметричных алгоритмов безосновательны. Это происходит потому, что с ростом быстродействия технических средств, при сохранении размера чисел, снижается степень защищенности алгоритма, что, в свою очередь, приводит к необходимости увеличивать размерность арифметики.

Кроме алгоритмов, основанных на арифметике больших чисел, существуют ассиметричные алгоритмы, основанные на конечных автоматах [5].

По сравнению с классическими, ассиметричные алгоритмы на базе конечных автоматов на порядок выигрывают в скорости и легко реализуются аппаратно, поскольку используют только логические операции [6, 7].

Так же как и классические, алгоритмы на базе конечных автоматов основаны на односторонних функциях. В данном случае односторонней функцией, такой же сложной как разложение на множители произведения больших простых чисел, является задача разложения произведения конечных автоматов. Это тем более верно, если один из автоматов нелинеен. Секретным ключом являются инвертируемые автоматы и их начальные состояния, а открытым ключом – произведение автоматов с начальным значением. Данные шифруются, проходя через линейный автомат, а дешифруются, проходя через обратные компоненты автомата. По сравнению с классическими алгоритмами, ассиметричные алгоритмы на конечных автоматах имеют ряд преимуществ: они более производительны, их быстродействие определяется временем перехода конечного автомата из одного состояния в другое и не зависит от числа состояний таблицы переходов [8, 9]. Оконечное устройство может быть легко перестроено для реализации очередного криптографического алгоритма. Кроме того, такие алгоритмы достаточно легко реализуются в виде аппаратного устройства и используют только логические операции.

В целом можно сказать, что ассиметричные алгоритмы, основанные на конечных автоматах, позволяют решить множество задач, одна из кото

–  –  –

= Y, X, S,, из Mn…… M1, M0. В итоге получается открытый ключ С', S, и закрытый ключ M0, M1… Mn, S0 S1… Sn. Зашифрование происходит при последовательном прохождении данных через конечные автоматы M0, M1… Mn, а расшифрование при прохождении через С'. В данном случае ассиметричный алгоритм на базе конечных автоматов используется как более быстрый аналог RSA. Однако если один из автоматов построить на базе центрального процессора, становится возможным совместить в одном устройстве функции дешифратора и исполняющего устройства. В этом случае центральный процессор выступает в качестве «черного ящика», на вход которого в зашифрованном виде подается исполняемый код таким образом, чтобы при дешифровании происходило исполнение текущей инструкции центрального процессора и расшифрование последующей инструкции. В этом случае расшифрование исполняемого кода происходит только при его непосредственном исполнении, а нарушение его целостности возможно только при декомпозиции конечного автомата. Наглядно процесс исполнения можно продемонстрировать на рисунке 1. С помощью открытого ключа происходит установка начальных состояний трех автоматов I, O и CPU. На вход автомату I поступает зашифрованная инструкция xi, автомату O – предыдущая расшифрованная инструкция yi-1 (y-1, y-2 … являются начальными состояниями автомата). Автомат CPU исполняет инструкцию yi и передает значение регистров выходной функции CPU, результат которой используется для расшифрования очередной инструкции (yi + 1).

С точки зрения защиты целостности исполняемого кода предложенная схема имеет ряд преимуществ относительно существующих схем: защищенная платформа легко реализуется как программно, так и аппаратно, исполняющая платформа обладает приемлемой производительностью, исполняемый модуль имеет гарантированную стойкость от изменений, каждый модуль имеет цифровую подпись автора. Следовательно, операционная система, построенная на предложенной платформе, защищена от проникновения вредоносных программ, атак со стороны злоумышленников и возникновения программных сбоев.

–  –  –

Самостоятельным научным направлением в криптографии с закрытым ключом является разработка таблично-алгоритмических спецпроцессоров, где управление процессом рассеивания информации, выработка секретных ключей и сложение по модулю 2 информационного сообщения с кодом ключей осуществляется под действием конечных автоматов [10,11,12] без многоуровневых процедур повторения, сдвигов и перестановок.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Касперски, К. Техника и философия хакерских атак [текст] / Крис Касперски. – 2-е изд. – Спб. : СОЛОН-Р, 2005. – 272 с.

2. Касперски, К. Записки исследователя компьютерных вирусов [текст] / Крис Касперски. – Спб.: Питер, 2005. – 314 с.: ил.

3. Шнайер, Б. Прикладная криптография [текст] / Брюс Шнайер. – 2-е изд. – М.:

Триумф, 2002. – 540 с.

4. Жигунова, Я.А. Методическое и программное обеспечение управления поиском информативных гармоник сигналов электромагнитных излучений от средств вычислительной техники: автореферат кандидатской диссертации / Жигунова, Я.А.

– Иркутск: ИрГУПС, 2009. – 20 с.

5. Renji, Tao Finite Automata and Application to Cryptography. – Tsinghua University Press, 2008. – 411 c.

6. Копыленко, В.М. Однонаправленная функция с «секретом» (trap-door function) на базе КАМСИ (Конечно-Автоматная Модель, Сохраняющая Информацию) [Электронный ресурс] // Журнал «Самиздат», 2004. – Электрон. дан. – Режим доступа: http://zhurnal.lib.ru/k/kopylenko_w_m/af_7.shtml

7. Копыленко, В.М. Конечно-Автоматная Модель, Сохраняющая Информацию (КАМСИ) для построения асимметричного криптографического алгоритма [Электронный ресурс] // Сборник аналитической информации citforum.ru, 2004.

– Электрон. дан. – Режим доступа : http://www.citforum.ru/~web5/kamsi-2/

8. Kohavi, Zvi. Switching and Finite Automata Theory, 2nd edition / Z. Kohavi. – US.:

McGraw-Hill Inc, 1979. – 658 с.

9. Мухопад, Ю.Ф. Теория дискретных устройств – Иркутск: ИрГУПС, 2009. – 162 с.

10. Патент РФ на полезную модель №82974, Устройство криптографической защиты информации / Мухопад, Ю.Ф., Мухопад, А.Ю. Агафонов, Т.Б. – БИ №13, 2009.

11. Патент РФ на полезную модель №82889, №82890, Устройство криптографической защиты информации / Мухопад Ю.Ф., Мухопад А.Ю. Антошкин Б.Н. – БИ №13, 2009

12. Мухопад, А.Ю. Структурный синтез автоматов управления системами обработки информации реального времени: автореферат кандидатской диссертации / Мухопад Александр Юрьевич – Братск: БрГУ, 2010. – 19 с.

–  –  –

ИССЛЕДОВАНИЕ РАБОТЫ МНОГОПОТОЧНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ

В ОПЕРАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ WINDOWS XP

Приведены результаты исследования закономерностей распределения процессорного времени между потоками многопоточного приложения в операционной системе Windows XP.

Ключевые слова: операционная система, процессор, программирование.

Выпущенная в 2001 году и постоянно обновляемая на протяжении вот уже девяти лет, операционная система Windows XP на данный момент является самой надежной, проверенной и работоспособной. Отличительной особенностью системы является то, что по сравнению со своими предшественницами, операционными системами Windows NT, 2000, в ней достаточно хорошо реализована многозадачность, она вполне стабильно и эффективно управляет работой компьютера при одновременном выполнении нескольких программ [1]. Это качество позволяет создавать программы, использующие параллельное выполнение нескольких вычислительных процессов, называемых потоками выполнения или задачами (thread). Приложения, использующие параллельные потоки выполнения (далее потоки) т.е., работающие в мультизадачном режиме, называются многопоточными [2]. Вторичные потоки используются для выполнения ряда задач, таких как вычисление значений отдельных ячеек электронных таблиц, помещение в спул документа текстового процессора для вывода его на печать и др. [3].

Несмотря на огромную популярность системы, в современной технической литературе (например, [1, 2, 4]) нет достаточно четкого и глубокого описания алгоритма распределения ресурса процессора между потоками многопоточных приложений, а именно, в открытой литературе нет описания методики распределения процессорного времени между несколькими потоками одного приложения. Нет информации и о том, какая организация параллельных вычислений наиболее эффективна и целесообразна, как зависит общая производительность потоков программы от их количества. Вопросам исследования особенностей работы многопоточного приложения в операционной среде Windows XP и посвящена данная статья.

Для проведения исследований, в среде программирования Delphi 7 [3] был разработан программный продукт Potok. Вид главного окна программы приведен на рис. 1.

Программа позволяет проводить до 10 экспериментов, в каждом из которых циклически создаются до 20-ти задач (на одну больше в каждом последующем цикле), работающих одновременно. Каждый поток в течение 5 секунд выполняет работу по циклической модификации 64-разрядного целого числа i (листинг 1).

По истечению 5 секунд поток прекращает вычисления и число i показывает количество операций, выполненных задачей. Результаты вычисления каждого потока суммируются, и общее количество выполненных операций всеми одновременно работавшими задачами выводится в поле для вывода текста главного окна.

–  –  –

где n – количество одновременно работающих потоков, Si,k – количество выполненных операций одним потоком, Мk – среднее значение выполненных операций всеми одновременно работающими потоками.

Результаты исследования СКО представлены на рис. 2.

Из графика рис. 2 видно, что наименьший разброс в производительности между потоками наблюдается при одновременной работе двух задач, а при нечетном количестве потоков наблюдаются скачки значений СКО. Это объясняется неспособностью системы выполнить распараллеливание задачи в неявном виде: два потока полностью задействуют ресурс процессора, а в случае работы нечетного количества задач, на процессоры выпадает разное количество потоков. В этом случае потоки показывают разную производительность. При увеличении количества работающих задач (рис.

2), значение СКО увеличивается, это, судя по всему, объясняется увеличением затрат процессорного времени на переключение контекстов потоков.

–  –  –

Возникает вопрос, являются полученные закономерности случайными, или они носят детерминированный характер и вызваны работой алгоритмов диспетчеризации. Для прояснения этого вопроса вычисляется средние значения общих результатов одновременной работы задач по нескольким одинаковым экспериментам n

–  –  –

Рис. 4. Зависимость суммарной производительности потоков в одном эксперименте от количества одновременно работающих потоков Исследования показали, что при выполнении работы 20 задач в 10 экспериментах, максимальное значение СКО не превысило 0,1 %, относительно среднего. Такой разброс можно считать статистически незначимым, поэтому разницей между результатами выполнения экспериментов можно пренебречь и рассматривать задачу в детерминированной постановке.

Как видно из графика рис. 4, при увеличении количества потоков увеличивается и их суммарная производительность, причем при одновременной работе двух потоков, их суммарная производительность в ~ 2 раза больше, чем при работе одного. Такой скачек производительности объясняется тем, что система при выполнении операций одного отдельного потока использует только один процессор, так как в системе Windows ХР не предусмотрено распараллеливание задач в неявном виде [2]. Поэтому при работе одного потока в двухпроцессорной системе, ресурс каждого процессора используется только на 50 %.

Важным исследуемым параметром является суммарное время работы потоков в каждом цикле одного эксперимента. Оно характеризует сдвиг времени работы параллельных потоков относительно друг друга и вычисляется по формуле t = t k t1, где t1 – время запуска первого потока, tk – время окончания вычислений kтого потока. Результаты исследования представлены на рис. 5.

Из рис. 5 видно, что при увеличении количества задач все большая часть из них ожидает своей очереди на обработку. При этом происходит сдвиг времени начала обработки потоков и вместо параллельного выполнения задач происходит их последовательное выполнение, т.е. при увеличении количества потоков, количество времени, требуемого на их обработку, увеличивается.

t Суммарное в ремя работ ы пот оков 5,9 5,8 5,7 5,6 5,5 5,4 5,3 5,2 5,1

–  –  –

12 000 000 11 500 000 11 000 000 10 500 000 10 000 000 9 500 000 9 000 000 8 500 000 8 000 000 7 500 000 7 000 000

–  –  –

Из графика рис. 6 видно, что минимальное значение производительности наблюдается при работе одного потока, а с увеличением числа потоков, остается постоянной и равен ~12,5 106 операций вычисления 64-разрядного целого в секунду.

В дополнении к исследованию вопроса распределения процессорного времени между потоками мультизадачного приложения двухъядерной процессорной системой, следует отметить, что при аналогичном исследовании на одноядерном процессоре Intel Celeron 899 МГц, 256 Мб ОЗУ, наблюдалась линейная зависимость увеличения количества выполненных операций при увеличении количества одновременно работающих задач. Причем все задачи показали одинаковое число вычислений. Это объясняется тем, что Windows XP выполняет задачи, используя карусельную дисциплину обслуживания (Round Robin, RR) [2]. При этом на одноядерном процессоре не возникает проблемы деления процессорного времени двух процессоров на нечетное число задач.

Таким образом, проведенные исследования позволяют сделать следующий вывод. При организации многопоточных вычислений на базе многопроцессорных вычислительных систем в операционной системе Windows XP для получения наилучшей производительности нет практического смысла увеличивать количество потоков больше, чем количество процессоров в располагаемой вычислительной системе.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Матвеев, М.Д. Windows XP (Service Pack 3). Полное руководство. /М.Д. Матвеев, М.В. Юдин, А.В. Куприянова. – СПб.: Наука и техника, – 2-е изд., 2009. – 624 с.

2. Гордеев А.В. Операционные системы [Учебник для вузов]. - СПб.: Питер, – 2 изд, 2007. – 416 с.: ил.

3. Бобровский, С.И. Delphi 7. Учебный курс. – СПб.: Питер, 2008. – 736 с.: ил.

4. Симпсон, Алан. Windows XP. Библия пользователя [пер. с английского] – М.:

И.Д. Вильямс, – 2 изд., 2006. – 1136 с.: ил.

–  –  –

СИСТЕМА РЕЗЕРВИРОВАНИЯ ЛИНИЙ СВЯЗИ ЛОКАЛЬНОЙ

СЕТИ НА УЧАСТКЕ ПОСЛЕДНЕЙ МИЛИ

В статье рассматривается вопрос построения систем резервирования линий связи в локальных сетях на уровне пользовательский компьютер – коммутатор.

Предложено устройство резервирования, способное работать в сетях 10/100/1000 Мбит Ethernet с кабелями категорий 5, 5е, 6.

Ключевые слова: локальные сети, сетевое оборудование, резервирование линий связи.

В настоящее время развитие общества характеризуется широким внедрением информационных технологий в промышленно-технической, административной и экономической областях. Особенной важностью отличаются бурно развивающиеся в последние годы вычислительные сети и сетевые технологии.

И в этом контексте особенно удивляет отсутствие адекватных способов резервирования сетевого оборудования на уровне последней мили, непосредственно относящегося к компьютеру пользователя. В существующих сейчас условиях резервирование линии связи на участке сетевая карта

– коммутатор осуществляется простым дублированием оборудования. В этом случае мы имеем две сетевые карты установленные на пользовательской машине, тем самым два занятых PCI слота, два MAC адреса, что усложняет маршрутизацию сети и создает избыточность трафика, его дублирование. Так же занимаются два порта на коммутаторе. Отсюда возникает необходимость удвоения этих устройств, что порождает финансовые потери на приобретение оборудования и перерасход электроэнергии. Немаловажным остается и необходимость прокладки двойного набора кабелей, от чего захламляются кабельные трассы и существенно увеличивается нагрузка на обслуживающий персонал.

Для решения задачи резервирования на участке последней мили автором предложена схема использования экранирующих жил восьмижильного кабеля категории 5е в сетях 10/100 Мбит, либо дополнительного порта с сохранением MAC адреса при стандарте 1000 Мбит Ethernet.

В нормальном режиме работы вторые жилы пар используются как экран для информационных, что позволяет добиться низких потерь энергии на дистанциях до ста метров. А так как основная причина отказов витой пары это отход или отрыв одной из информационных жил в коннекторе, что обусловлено кустарным обжимом проводов, то есть возможность использовать эти жилы в качестве резервной, либо дополнительной линии связи.

Для этого предложена схема устройства, базирующаяся на микросхеме MAX4890 производства Maxim Integrated.

Устройство резервирования состоит из микроконтроллера Pic16f84, микросхемы преобразователя параллельного-последовательного интерфейса MAX232 и двух микросхем MAX4890, являющихся скоростными сетевыми аналоговыми переключателями.

Первая Микросхема MAX4890 подключена к двум входам сетевого кабеля, и выполняет переключение непосредственно между двумя линиями.

Вторая микросхема подключена к первой, второй третьей и шестой жилам обоих сетевых кабелей. В штатном режиме они замкнута и не пропускает через себя сигнал. В случае поступления команды на переключение, она обеспечивает транзит данных от резервной линии первой микросхемы к неиспользуемым линиям основного сетевого кабеля.

Рис. 1. Схема устройства резервирования

Работа устройства начинается с включения питания. В штатном режиме микроконтроллер находиться в состоянии ожидания. При выходе из строя линии связи, микроконтроллер, в зависимости от используемого стандарта получает команду «Резерв А» или «Резерв Б».

Команда «Резерв А» поступает в случае использования стандарта 1000 Мбит Ethernet. Микроконтроллер с выхода RA3 через понижающий рези

–  –  –

Также устройство резервирования может использоваться в качестве переключателя, при необходимости подключении компьютера сразу к двум удаленным компьютерам или сетям через одну сетевую карту.

Начало

–  –  –

Таким образом, при интеграции устройства в элементы сетевого оборудования, как то сетевые карты, коммутаторы, маршрутизаторы, хабы и т.п. возможно получение оптимальных по цене и объему используемого оборудования решений по резервированию уровня последней мили в локальных сетях до 1000Мбит Ethernet включительно.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Нортон, П. Персональный компьютер: аппаратно-програмная организация: пер. с англ. / П. Нортон, Дж. Гудман – СПб.: BHV – Санкт-Петербург, 1999, – 848 с.: ил.

2. Калабеков, Б.А. Микропроцессоры и их применение в системах передачи и обработки сигналов: Учебное пособие для вузов – М.: Радио и связь, 1988. – 368 с.

3. Мухопад, Ю.Ф. Микроэлектронные информационно-управляющие системы: учебное пособие Иркутск: ИрГУПС, 2004. 404 с.

4. Предко, М. Справочник по PIC-микроконтроллерам: Перевод с английского – М.:

ДМК Пресс, 2004; Издательский дом «Додэка XXI», 2004. – 512 с.

5. Тулии, М. Справочное пособие по цифровой электронике: Перевод с английского – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 176 с.

6. Вениаминов, В.Н. Микросхемы и их применение / В.Н. Вениаминов, О.Н. Лебедев – М.: Радио и связь, 1989. – 240 с.

7. Антошкин, Б.Н. Управляемый дискретный согласованный фильтр // Информационные технологии контроля и управления транспортными средствами. – Вып 10. – Иркутск: ИрИИТ, 2002. – С. 180–184.

8. Антошкин, Б.Н. Модем для передачи дискретной информации по радиоканалу / Б.Н. Антошкин, Д.С. Дятлов, А.А. Яковлев // Информационные технологии контроля и управления транспортными средствами. – Вып. 11. – Иркутск: ИрГУПС, 2004.

– С. 104–108.

ПРИЛОЖЕНИЕ

–  –  –

АНТОШКИН СТАНИСЛАВ БОРИСОВИЧ, к.т.н., доцент кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

АБЕРГЕНОВ ВЛАДИМИР ИГОРЕВИЧ, аспирант кафедры «Промышленная электроника и информационно-измерительная техника» Ангарской государственной технической академии;

АСТАШКОВ НИКОЛАЙ ПАВЛОВИЧ, аспирант кафедры «Электроподвижной состав», ИрГУПС;

БУЛАТОВ ЮРИЙ НИКОЛАЕВИЧ, аспирант кафедры «Управление в технических системах», БрГУ;

ВИТКОВСКИЙ СЕРГЕЙ ЛЕОНТЬЕВИЧ, к.т.н., доцент кафедры «Автомобильный транспорт» ГОУ ВПО «Братский государственный университет»;

ВОЛОДАРСКИЙ ВЛАДИСЛАВ АФАНАСЬЕВИЧ, к.т.н., доцент кафедры транспортных систем Красноярского института железнодорожного транспорта;

ГЕФАН ГРИГОРИЙ ДАВЫДОВИЧ, доцент, заместитель заведующего кафедрой «Высшая математика» ИрГУПС.

ДУДИНА ИРИНА ВАСИЛЬЕВНА, к.т.н., доцент каф. «Строительные конструкции» ГОУ ВПО «Братский государственный университет»;

ЕРМИКОВ ФЁДОР АЛЕКСЕЕВИЧ, аспирант кафедры УТС, ИрГУПС;

ЖЕРДЕВА СВЕТЛАНА АЛЕКСАНДРОВНА, ассистент каф. «Строительные конструкции», ГОУ ВПО «Братский государственный университет»;

ЖИГУНОВ ВИКТОР СЕРГЕЕВИЧ, аспирант кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

ИВАНОВ ВСЕВОЛОД БОРИСОВИЧ, д.ф.-м.н., професор кафедры «Радиофизика», ИГУ;

ИГНАТЬЕВ ИГОРЬ ВЛАДИМИРОВИЧ, к.т.н., профессор кафедры «Управление в технических системах», БрГУ;

ЗАСЯДКО АНАТОЛИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ, к.т.н., профессор кафедры «Менеджмент», ИрГУПС;

КАПУСТИН ЕВГЕНИЙ СЕРГЕЕВИЧ студент МР, ИрГУПС;

КАШКОВСКИЙ СЕРГЕЙ ВИКТОРОВИЧ, сотрудник кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

КОВАЛЕНКО ГАЛИНА ВЛАДИМИРОВНА, к.т.н., доцент, профессор каф.

«Строительные конструкции», и.о. зав. каф. «Строительные конструкции» ГОУ ВПО «Братский государственный университет»;

КОЗЛОВ ДЕНИС АЛЕКСАНДРОВИЧ студент МР, ИрГУПС;

КРЕКЕР ГЕННАДИЙ МАРТЫНОВИЧ, к.т.н., доцент Восточно-Сибирского технического универсистета;

КРУГЛОВ СЕРГЕЙ ПЕТРОВИЧ, д.т.н., профессор кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

КУЗНЕЦОВ БОРИС ФЕДОРОВИЧ, д.т.н., профессор, декан факультета технической кибернетики Ангарской государственной технической академии;

КУЗМИНИЧ ЕКАТЕРИНА АЛЕКСАНДРОВНА, студентка АТС, ИрГУПС;

КУЦЫЙ НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ д.т.н., профессор кафедры АСУ, ИрГУПС;

ЛОПАТИН ЕВГЕНИЙ СЕРГЕЕВИЧ, студент АТС, ИрГУПС;

ЛУЗГИН ВЛАДИМИР ВАСИЛЬЕВИЧ, к.т.н., доцент, профессор кафедры «Управление в технических системах» ГОУ ВПО «Братский государственный университет»;

МАЙОРЕНКО ДАНИЛА ИВАНОВИЧ, кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

МАРЮХНЕНКО ВИКТОР СЕРГЕЕВИЧ, к.т.н., доцент кафедры «Автоматика и телемеханика», ИрГУПС;

МЕЛЬНИКОВ АЛЕКСАНДР ВАСИЛЬЕВИЧ, к.т.н., доцент кафедры «Строительные, дорожные машины и гидравлические системы» факультета транспортных систем, ИрГТУ;

МЕНЗЯНОВ АЛЕКСЕЙ ОЛЕГОВИЧ, студент ТиКМ, ИрГТУ;

МОЛОДКИН ВАЛЕРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ, к.т.н., с.н.с. Новосибирского университета телекоммуникации и информатики;

МУХОПАД АЛЕКСАНДР ЮРЬЕВИЧ, аспирант-соискатель ИрГУПС;

МУХОПАД ЮРИЙ ФЕДОРОВИЧ, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Управление техническими системами» ИрГУПС, научный руководитель большинства аспирантов и докторантов, публикующихся в данном сборнике;

НГУЕН ДЫК ТХАНГ, аспирант АСУ, ИрГТУ;

ПАЛАТОВ ДМИТРИЙ АНДРЕЕВИЧ, студент ТиКМ, ИрГТУ;

ПИЛЬЦОВ МИХАИЛ ВЛАДИМИРОВИЧ aспирант кафедры «Промышленная электроника и информационно-измерительная техника» Ангарской государственной технической академии;

РЮМКИН СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ, аспирант кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

СЕГЕДИН РУСЛАН АДОЛЬФОВИЧ, к.т.н., доцент кафедры «Управление техническими системами», ИрГУПС;

СМОЛЬНИКОВ МИХАИЛ ЮРЬЕВИЧ, студент АТС, ИрГУПС;

СОЛОНЕНКО НАДЕЖДА СЕРГЕЕВНА, студентка АТС, ИрГУПС;

СУХОРУКОВ ГЕОРГИЙ ИВАНОВИЧ, к.т.н., профессор кафедры «Машиноведение и детали машин», БрГУ;

ФИ ХИУ ЛЫК, студент АСУ, ИрГТУ;

ШАПИРО ЮЛИЯ НИКОЛАЕВНА, студентка АТС, ИрГУПС;

ШИШКИН ЮРИЙ НИКОЛАВИЧ, старший программист ИВЦ, ИрГУПС.

.

Требования к оформлению научных статей в сборник «Информационные системы контроля и управления в промышленности и на транспорте»

–  –  –

1.1. Статья должна соответствовать тематике научного сборника, отражать актуальность проблем и их решение. В сборнике публикуются статьи ученых вузов, НИИ, производства по направлениям:

– системы автоматизированного управления;

– элементы и устройства систем управления;

– системы передачи информации;

– контроль и диагностика систем управления;

– моделирование информационно-управляющих систем;

– автоматизация производственных процессов.

1.2. В редакцию сборника представляются печатный текст статьи в одном экземпляре и электронный дубликат статьи на качественном флэшносителе в формате текстового процессора MS Word (любая версия).

1.3. Текст статьи на белой бумаге формата А4 (210297 мм) общим объемом не более 8 страниц должен быть тщательно отредактирован и подписан всеми авторами. Превышение указанных объёмов предоставленного материала статей должно быть обосновано и согласовано с редакцией журнала.

1.4. В начале статьи в левом верхнем углу ставится индекс УДК.

Далее на первой странице данные идут в такой последовательности:

инициалы и фамилии авторов, полное название статьи, краткая (5–10 строк) аннотация, ключевые слова (5–10 слов), текст статьи и библиографический список.

1.5. На отдельной странице должны быть представлены краткие сведения об авторах статьи: название учреждения (кафедры), фамилия, имя, отчество, ученая степень, звание и должность, контактный телефон и электронный адрес.

1.6. Используемые в статьях термины, единицы измерения и условные обозначения должны быть общепринятыми. Аббревиатура без разъяснений не допускается, за исключением принятых сокращений единиц измерения, физических, технических и математических величин и терминов (единицы измерения даются в русской транскрипции). Редакция просит не использовать нестандартные символы и выделения (рамки, затенения и т.п.).

2. Требования к текстовой части статьи

2.1. Компьютерную подготовку статей следует проводить с использованием текстового процессора MS Word одной из версий.

2.2. Инициалы и фамилия автора(ов) набираются строчными буквами с выравниванием по правому краю жирным шрифтом. Через один интервал – название статьи прописными буквами жирным шрифтом с выравниванием по центру. Через два интервала – текст аннотации и ключевые слова (начертание – курсив, размер шрифта – 12 пунктов).

Через два интервала следует текст статьи.

2.3. Перед набором на компьютере текста статьи необходимо установить в текстовом процессоре следующие параметры:

Параметры страницы:

размер бумаги – А4; ориентация – книжная; поля – все 2,5 см;

от края до колонтитула: верхнего – 0 см, нижнего – 1,7 см (пункт меню Файл/Параметры страницы/вкладка Источник бумаги).

Параметры форматирования абзаца:

стиль – обычный (normal); шрифт – Times New Roman Cyr, размер шрифта – 14 пунктов;

интервал одинарный, отступ первой строки – 1 см, выравнивание – по ширине.

Расстановка переносов автоматическая (пункт меню Сервис/Язык/Расстановка переносов/флажок Автоматическая расстановка переносов).

2.4. Нумерация страниц средствами текстового процессора не выполняется (страницы статьи должны быть пронумерованы с обратной стороны листа).

2.5. Простые внутристрочные и однострочные формулы могут быть набраны без использования специальных редакторов – символами (шрифт Symbol). Специальные сложные символы, а также сложные и многострочные формулы, которые не могут быть набраны обычным образом, должны быть набраны в редакторе формул Microsoft Еquation 3.0.

2.6. Набор формул в пределах всего текста должен быть единообразен:

греческие символы – прямым шрифтом, латинские – курсивом, русские обозначения – прямым; размер обычного символа – 14 пт, крупный индекс – 9 пт, мелкий индекс – 7 пт, крупный символ – 14 пт, мелкий символ – 9 пт. Индексы и субиндексы должны быть четко позиционированы.

2.7. Формулы вводятся в одном окне для каждой отдельной формулы.

Знаки препинания после формул и номера формул в круглых скобках вводятся в основном тексте, а не в редакторе формул. Формулы, набранные отдельными строками, располагаются по центру. Нумерация формул дается в круглых скобках с выравниванием по правому краю;

нумеруются только те формулы, на которые есть ссылки в тексте.

2.8. Ссылки на литературные или иные источники оформляются числами, заключенными в квадратные скобки (например, [1]). Ссылки должны быть последовательно пронумерованы.

2.9. Библиографический список помещается после основного текста.

Ниже основного текста, через интервал прописными буквами печатается по центру заглавие БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК и помещается пронумерованный перечень источников, которые располагаются в списке по порядку их использования в тексте статьи. Для книг необходимо указывать фамилию и инициалы автора или всех авторов, название книги, наименование издательства и город, в котором оно находится, год издания, общее число страниц, а для журнальных статей – фамилии и инициалы авторов, название статьи, наименование журнала или сборника, год издания, том, номер журнала и номера страниц. Ссылки на иностранную литературу даются в латинской транскрипции без сокращений.

3. Требования к графической части статьи

3.1. Рисунки выполняются средствами компьютерной графики с кодировкой в черно-белом, с градациями серого изображения векторных (*.eps, *.cdr, *.wmf, *.ai) или растровых (*.рсх, *.bmp, *.tif, *.png, *.jpg) графических форматов. Иллюстрации могут быть сканированными с оригинала (в градациях серого, с разрешением 150 dpi).

3.2. Изображение на иллюстрациях должно быть контрастным, с резкой проработкой деталей, учитывая, что при печати иллюстрации будут уменьшены.

3.3. Текстовую информацию и условные обозначения следует выносить в подрисуночную подпись, заменяя их на рисунке цифрами или буквами, соответствующими обозначениям в тексте статьи. Размерности величин и другие текстовые фрагменты на рисунках должны быть даны исключительно в русской транскрипции.

3.4. Иллюстрации должны быть введены в текст, последовательно пронумерованы и содержать подрисуночную подпись с выравниванием по центру (например, «Рис. 1. Структурная схема блока дистанционного управления»).

3.5. Рисунки, полученные в результате работы с CAD или расчетными программами (NASTRAN, MATLAB и т.п.), для использования в публикации должны быть доработаны с учетом требований пп. 3.2 и 3.3 и представлены в форматах, указанных в п. 3.1.

3.6. Таблицы, рисунки, диаграммы и формулы не должны выходить за текстовое поле (необходимо выдерживать размеры полей по всей странице).

3.7. Таблицы располагаются непосредственно в тексте статьи.

Таблицы должны быть последовательно пронумерованы (например, «Таблица 1» с выравниванием вправо) и ниже – озаглавлены (заглавие набирается по центру). Если таблица имеет большой объем, она может быть помещена на отдельной странице, а в том случае, когда она имеет значительную ширину, – на странице с альбомной ориентацией. Графы в таблицах должны иметь краткие заголовки и должны быть центрированы.

Упоминаемые в заголовках величины сопровождаются соответствующими единицами измерения (в сокращенной форме).

3.8. Статья не может заканчиваться рисунком, формулой, таблицей.

Статьи, оформленные с нарушением перечисленных выше требований, редакцией не рассматриваются.

Авторы вносят оплату, покрывающую затраты редакции на подготовку и издание сборника статей. Объём оплаты определяется количеством страниц публикации и стоимостной оценкой затрат издания сборника на момент публикации.

Редакция оставляет за собой право производить редакционные изменения, не искажающие основное содержание статьи.

Датой поступления статьи считается день получения редакцией доработанного с учётом всех требований текста статьи.

Образец оформления статьи:

–  –  –

СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНОЙ

ПО БЫСТРОДЕЙСТВИЮ СИСТЕМЫ СТАБИЛИЗАЦИИ

ТРЕТЬЕГО ПОРЯДКА

Решена актуальная задача синтеза оптимального по быстродействию управления линейным объектом третьего порядка, дифференциальное уравнение которого содержит производную в правой части. Рассмотрена задача перевода произвольного начального состояния объекта управления в начало координат и удержания объекта в нулевом состоянии. Полученные результаты применимы для синтеза алгоритма управления любыми линейными объектами третьего порядка, уравнения которых содержат производную входного воздействия.

Ключевые слова: управление, регулятор, переходной процесс, фазовые траектории, поверхность переключения.

–  –  –

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лебедев, А.А. Динамика полёта / А.А. Лебедев. – М. : Машиностроение, 1973. – 616 с.

2. Атанс, М. Оптимальное управление / М. Атанс, П. Фалб. Под ред. Ю.И. Топчеева.

– М. : Машиностроение, 1968. – 352 с.

3. Иванов, В.А., Кожевников, С.А. Задача оптимального быстродействия для систем второго порядка общего вида // Изв. РАН. Сер. Теория и системы управления. – 1995. – № 3. – С. 76–83.

4. Holmes J.K. Performance of a first-order transition sampling digital phase-locked loop using random-walk models // IEEE Trans. – 1972. – V. COM-20. – № 2. – P. 119–131.

5. Соснин, Э.А. Классическая теория информации и её ограничения / Э.А. Соснин.

Институт сильноточной электроники СО РАН. Томск. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http: // www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/3262.html (2002).

Pages:   || 2 | 3 |
Похожие работы:

«УДК 630*232.327 ФИТОЦЕНОТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ СОРНЫХ РАСТЕНИЙ ЛЕСНЫХ ПИТОМНИКОВ © И.С. Коновалова, канд. с.-х. наук, доц. Н.А. Бабич, д-р с.-х. наук, проф. С.Н. Марич, асп. Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, наб. Северной Двины, 17, г. Архангельск, Россия, 163002 Е-mail: i.nechaeva@narfu.ru Обсуждается проб...»

«СОДЕРЖАНИЕ РАЗДЕЛ 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ЕЕ МЕСТО В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ, ТРЕБОВАНИЯ УРОВНЮ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ.1.1 Цели и задачи дисциплины.. 1.2.Компетенции обучающегося, формируемые в результа...»

«Матрица компетентностных задач по дисциплине № Контролируемые Проектируемые Формируемые Наименование п/п разделы (темы) результаты обучения компетенции оценочного дисциплины (знания, умения, средства и их владени...»

«КЛЮЧЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ Bernard Marr Key performance indicators The measures every manager needs to know Harlow, England • London • New York • Boston • San Francisco • Toronto • Sydney • Auckland • Si...»

«Гамлет (ТОМА Амбруаз) Опера в пяти действиях Либретто Каре и Барбье Действующие лица Гамлет (баритон) Клавдий, король Дании (баритон) Тень отца Гамлета (бас) Марцеллий, друг Гамлета (тенор) Горацио, друг Гамлета (баритон) Полоний, камергер (баритон) Лаэр...»

«ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОНСТИТУЦИОННОГО СУДА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ по запросу группы депутатов Государственной Думы о проверке конституционности положений частей 1 и 2 статьи 89 Федерального закона "О выборах депутатов Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федера...»

«7. Knight J. Institutions and social conflict // Cambridge, 1992. Р. 45.8. Заславская Т.И. Современное российское общество: Социальный механизм трансформации. М.: Дело. 2004. С. 246 – 252.9. Бауман З. Индивидуализированное общество / Центр исследований постин...»

«Министерство образования и науки Российской федерации ФГБОУ ВПО "Амурский государственный университет" Положение о коллегиальном органе Положение об экзаменационной комиссии ПКО СМК 25-2015 УТВЕРЖДЕНО приказом ректора...»

«Приложение № 4 к Условиям открытия и обслуживания расчетного счета Перечень тарифов и услуг, оказываемых клиентам подразделений Байкальского банка ОАО "Сбербанк России" на территории г. Иркутск (действуют с 01.06.2015) Наименование услуги Стоимость услуги РАСЧЕТНО-КАССОВО...»

«Формы эолового песчаного рельефа. Барханы обычно асимметричные серповидные песчаные формы, напоминающие полулуние и располагающиеся перпендикулярно господствующему направлению ветра. Наветренный склон длинный и Ф...»

«Название: Универсальный блок гетеродинов (синтезатор) для радиолюбительской связной аппаратуры с использованием “up conversion”.Автор: Завидовский Геннадий Владимирович 194358 Россия Санкт-Петербург проспект Энгельса дом 145 корпус 3 квартира 179 Телефоны: +7 812 599 8588 домашний +...»

«Работу выполнила: ЗАХАРОВА Наталья Героевна КИМ Его звали Кимом. Просто и кратко Ким. В те далекие двадцатые годы имя не редкое Коммунистический Интернационал Молодежи. Мода была такая давать своим детям революционные имена. И родители, поддавшись ей, своего первенца назвали Интернационалом молодежи. Р...»

«Благодарим за то, что Вы выбрали наш МР3-плеер. Прежде чем начать эксплуатацию устройства, внимательно прочтите данное руководство, чтобы воспользоваться всеми возможностями плеера и продлить срок его службы. Сохраните это руководство, чтобы обратиться к нему, есл...»

«Пояснительная записка к бухгалтерской отчетности Благотворительного Фонда “Дом Роналда Макдоналда” за 2008 г. Данная Пояснительная записка является неотъемлемой частью годовой бухгалтерской отчетности БФ “Дом Роналда Макдоналда” за 2008 год, подготовленн...»

«21.11.2014 – 27.11.2014, № 46 АКТУАЛЬНО Все тайное станет явным, или Чего ожидать от законодательства о раскрытии налоговой информации В последнее время мы стали свидетелями целого ряда инициатив Правительства...»

«Заявка на конкурс проектов, выполненных с применением PHOTOMOD Lite Наименование номинации: Использование PHOTOMOD Lite в образовании Наименование проекта: Цифровая фотограмметрия в Уральском федеральном университете г. Екатеринбург 2013 г. ...»

«Поверхностно активные вещества и полимеры в водных растворах Surfactants and Polymers in Aqueous Solution Second Edition Krister Holmberg Chalmers University of Technology, S 412 96, Gteborg, Sweden Bo Jnsson Chemical Centre, Lund University, POB 124, S 221 00, Lund, Sweden Bengt Kronberg Inst...»

«азастан Республикасыны Министерство Білім жне ылым образования и науки министрлігі Республики Казахстан Д. Серікбаев атындаы ВКГТУ им. Д. Серикбаева ШМТУ УТВЕРЖДАЮ Декан ФЭМ Е.В. Варавин "" 2012 г ПРОГРАММА ГОСУДАРСТВЕННОГО ЭКЗАМЕНА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ 050509 (5В050900) – Финансы 050509 (5В050900) АРЖЫ МАМАНДЫЫ БОЙЫНША...»

«THT501 Digital High Definition Terrestrial Receiver User manual Manuel d’Utilisateur Manuale Utente Manual del usuario Manual do Usurio Felhasznli Look, Listen & Live kziknyv Instrukcja obsugi Руководство www.thomsonstb.net пользователя Содержание 1....»

«Чистый №2 (4) май 2015 воздух Корпоративная газета научно-производственного объединения предприятий "АМС-МЗМО" Молодым дорогу! Наши коллективы Остановись, мгновение! Подведены итоги очередного ОМК: качество в приоритете! На предприятии организован корпоративного фотоконкурса совет молодых специалистов Оф...»

«Операционный лизинг Памятка водителя Уважаемый Водитель! Мы рады приветствовать Вас за рулем нового автомобиля, Ваше комфортное и безопасное вождение – который мы передаем Вам на основании Договора долгосрочнаша приоритетная ной аренды, заключенного между нашими компаниями. Мы задача! пол...»

«Оглавление СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ INTERCOMP КАЗАХСТАН ИЗМЕНЕНИЯ И РАЗЪЯСНЕНИЯ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА I. БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ И НАЛОГООБЛОЖЕНИЕ ПЛАНИРУЕМЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ В НАЛОГОВЫЙ КОДЕКС С 2014 ГОДА КАК НЕ ПОПАСТЬ ПОД НАЛОГОВУЮ ПРОВЕРКУ? II. РАСЧЕТ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ БАЗ...»

«Почтовый адрес: Тел.: +44 1481 725911 P.O. Box 524, Факс: +44 1481 725922 St. Peter Port, Эл.почта: tethys@tethyspetroleum.com Guernsey, GY1 6EL, Веб-сайт: www.tethyspetroleum.com British Isles Пятница, 30 марта 2012 г. ПРЕСС-РЕЛИЗ КОМПАНИИ ТЕТИС ПЕТРОЛЕУМ ЛИМИТЕД (TSX:TPL, LSE:TPL) Итоги ра...»










 
2017 www.lib.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные материалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.