Принцип максимальной функциональной замкнутости

2.3 Принцип максимальной функциональной замкнутости

Этот принцип предполагает создание такой иерархической структуры, при которой любое более крупное (старшее) объединение делится на более мелкие (младшие) объединения по функциональному признаку.

Принцип максимальной функциональной замкнутости предполагает, что каждое структурное объединение способно функционировать без привлечения каких-либо структур, размещенных в других структурных объединениях. Говоря о возможности функционирования без привлечения других структур, мы имеем в виду функциональные и информационные аспекты. Для выполнения важных, но вспомогательных функций, например для обеспечения электропитания, могут привлекаться элементы других уровней.

Необходимость обеспечения максимальной функциональной замкнутости выдвигает два следующих правила отнесения младших структурных объединений к старшим.

1) Каждое старшее структурное объединение должно включать в свой состав те младшие структуры, функционирование которых при невозможности их полной автономии обеспечивается другими младшими структурными объединениями, принадлежащими этому старшему структурному объединению.

2) Каждое старшее структурное объединение должно включать в свой состав те младшие структурные объединения, которые обеспечивают функционирование этого старшего объединения.

 

2.4 Принцип минимизации старших иерархических информационных связей

Отработка всякой системы тем сложнее и тем длительнее, чем больше устройств нужно сопрячь для совместной работы. Представляет трудность отработка каждой функции, которая должна решаться несколькими устройствами совместно. Поскольку количество таких функций обычно прямо пропорционально объему информации, которой обмениваются эти устройства, то следует стремиться к сокращению этого объема, тем самым сокращая и число совместно реализуемых функций.

 

2.5 Принцип наращиваемости аппаратуры

 

Этот принцип заключается в возможности добавления или, наоборот, съема части аппаратуры системы без каких-либо изменений в оставшейся части. Выполнение этого принципа оказывается крайне полезным как в условиях эксплуатации, так и при наращивании функций ИИС. Реализацией этого принципа, наряду с возможностью наращивания программно-математического обеспечения, обеспечивается гибкость ИИС в части выполняемых функций.

Принцип наращиваемости аппаратуры предполагает использование таких технических решений, которые позволят изменять состав аппаратуры в большую или меньшую сторону без какого бы то ни было изменения любых звеньев ИИС, в том числе в их аппаратной или функциональной части.

2.6 Принцип физической однородности распределения функций

Непосредственно измеренная датчиками первичная информация о физических величинах не всегда пригодна для непосредственной математической обработки совместно с результатами измерения других величин. Первичная информация должна пройти предварительную первичную обработку — фильтрацию, усреднение, совместную математическую обработку с другими однородными физическими величинами и т. п. Развитие вычислительной техники и возможность применения малогабаритных вычислителей относительно небольшой мощности позволяют разделить всю математическую обработку на первичную и вторичную. Первичную обработку могут выполнять микропроцессорные устройства, объединенные с первичными или вторичными преобразователями (интеллектуальные датчики), а вторичную — центральная ЭВМ.

Рассмотренные принципы справедливы не только для структуры системы в целом, но и для структуры каждой подсистемы, входящей в ее состав, и вообще для каждого звена любого уровня, включая элементы. Следование этим принципам обеспечивает повышение надежности, взаимозаменяемость устройств, упрощает отработку каждого функционального узла.

Заключение

В заключение работы рассмотрим основные этапы создания ИИС.

1)Выбор физической и математической моделей исследуемого объекта и формирование на их основе цели ИИС с учетом ее функций в технологическом или исследовательском процессе. На этом этапе ведущая роль принадлежит заказчику (пользователю). При этом возможно проведение совместных предпроектных работ с целью уточнения окончательного вида моделей.

2) Разработка алгоритмов сбора и первичной обработки измерительной информации, разработка структуры ИИС и выбор технических средств с учетом их комплексирования и системной совместимости (информационной, конструктивной, энергетической, метрологической, эксплуатационной и т. п.). Задачи этого этапа решаются разработчиком ИИС.

3) Разработка программно-математического обеспечения (ПМО).

4) Разработка метрологического обеспечения ИИС, включающего в себя методы оценки неопределенности получаемых результатов и методику поверки или калибровки.

Задачи каждого этапа могут быть решены только при совместной работе заказчика (пользователя) ИИС и разработчика. Особенно велик удельный вес работ заказчика на первом этапе, поскольку только он может определить, какие физические величины используются для описания ИО, какие используются при этом физические и математические модели и что является целью функционирования ИИС (целью измерения или целью обработки полученных результатов). На последующих этапах основная роль принадлежит разработчику, однако и на этих этапах необходимо учитывать мнение заказчика, в первую очередь в части эргономических свойств ИИС.

Современные ИИС обладают большой гибкостью, когда на базе одних и тех же аппаратных средств (измерительных каналов и средств вычислительной техники) можно решать различные измерительные задачи, часть которых могла не ставиться на начальном этапе разработки ИИС. Эта специфика ИИС должна учитываться при их проектировании. В частности, должна предусматриваться возможность подключения новых измерительных каналов, а возможно, и разработка этих каналов. При этом мнение заказчика в части возможного развития ИИС также является определяющим.

Литература

1. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе Lab VIEW / под ред. П.А. Бутыркина. — М. ДМК-Пресс, 2005.— 264 с.

2. Анисимов Б.В., Голубкин В.Н. Аналоговые и гибридные вычислительные машины. — М. Высшая школа, 1990., — 289 с.

3. Атамалян Э.Г. Приборы и методы измерения электрических величин. — М. Дрофа, 2005. — 415 с.

4. Ацюковский В.А. Основы организации системы цифровых связей в сложных информационно-измерительных комплексах. — М. Энергоатомиздат, 2001. — 97 с.

5. Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений. — М. Финансы и статистика, 2004. — 176 с.

6. Батоврин В., Бессонов А., Мошкин В. Lab VIEW: Практикум по электронике и микропроцессорной технике. — М.: ДМК-Пресс, 2005 —182 с.

7. Вентцелъ Е.С, Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. — М. Высшая школа, 2007. — 491 с.

8. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем. — М.: Высшая школа, 2006. — 511 с.

9. ГОСТ Р 8.596—2002. ГСИ. Метрологическое обеспечение измерительных систем. Основные положения.

10. ГОСТ 16263—70. ГСИ. Метрология. Термины и определения.

11. ГОСТ 26016—81. Единая система стандартов приборостроения. Интерфейсы, признаки классификации и общие требования.

12. ГОСТ 8.437—81. ГСИ. Системы информационно-измерительные. Метрологическое обеспечение. Основные положения.

13. Грановский В.А. Системная метрология: метрологические системы и метрология систем. — СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 1999. — 360 с.

14. Гутников В.С. Интегральная электроника в измерительных устройствах. — Л., 1988. — 304 с.

15. Демидович В.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. — М. Наука, 1970. — 654 с.

16. Деч Р. Нелинейные преобразования случайных процессов. — М.: Советское радио, 1965. — 208 с.

17. Джексон Р.Г. Новейшие датчики. — М. Техносфера, 2007.— 384 с.

18. Измерение электрических и неэлектрических величин / Н. Н. Ев-тихиев, Я. А. Купершмидт, В.Ф. Папуловский, В.Н. Скуго-ров; под общ. ред. Н.Н. Евтихиева. — М. Энергоатомиздат,1990. — 352 с.

19. Информационно-измерительная техника и технологии / В. И. Калашников, С.В. Нефедов, А.Б. Путилин и др.; под ред. Г.Г. Ра-неева. — М. Высшая школа, 2002. — 454 с.

20. Калабеков В.В. Цифровые устройства и микропроцессорные системы. — М.: Радио и связь, 1997. — 336 с.

21. Карабутов Н.Н. Адаптивная идентификация систем. Информационный синтез. — М. Едиториал УРСС, 2006. — 384 с.

22. Киреев В.И., Пантелеев А. В. Численные методы в примерах и задачах. — М.: Высшая школа, 2008. — 480 с.

23. Корнеенко В.П. Методы оптимизации. — М. Высшая школа, 2007. — 664 с.

24. Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1988. — 230 с.

25. Мезон С, Циммерман Г. Электронные цепи, сигналы и системы. — М.: Иностранная литература, 1963. — 594 с.

26. Метрологическое обеспечение измерительных информационных систем (теория, методология, организация) / Е. Т. Удовиченко, А.А. Брагин, А.Л. Семенюк и др. — М. Издательство стандартов, 1991. — 192 с.

27. МИ 2438—97. ГСИ. Системы измерительные. Метрологическое обеспечение. Общие положения.

28. Мячев А.А., Степанов В. Н. Персональные ЭВМ и микроЭВМ. Основы организации. — М.: Радио и связь, 1991. — 320 с.

29. Новоселов О.Н., Фомин А.Ф. Основы теории и расчета информационно-измерительных систем. — М. Машиностроение,

1991. — 336 с.

30. Островский Ю.И. Голография и ее применение. — М. Наука, 1976. — 256 с.

31. Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. — М. Высшая школа, 2008. — 544 с.

32. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. — СПб.: Политехника, 2007. — 546 с.

33. Путилин А.Б. Вычислительная техника и программирование в измерительных системах. — М. Дрофа, 2006. — 416 с.

34. РМГ 29—99. Метрология. Основные термины и определения.

35. Рубичев Н.А., Фрумкин В.Д. Достоверность допускового контроля качества. — М. Издательство стандартов, 1990. — 172 с.

36. Руководство по выражению неопределенности измерения / под ред. В. А. Слаева. — СПб.: ГП «ВНИИМ им Д.И. Менделеева», 1999. — 126 с.

37. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. — М.: Наука; Физматлит, 1997. — 428 с.

38. Советов Б.Я., Цехановский В. В. Информационные технологии. — М. Высшая школа, 2008. — 263 с.

39. Уайлд Д.Дж. Методы поиска экстремума. — М. Наука, 1967. — 268 с.

40. Ушаков И.А. Курс теории надежности систем. — М. Дрофа, 2008. — 240с.

41. Фомин Я.А. Теория выбросов случайных процессов. — М. Связь, 1980. — 216 с.

42. Фрайден Дж. Современные датчики: справочник. — М. Техносфера, 2005. — 592 с.

43. Фрумкин В.Д., Рубичев Н.А. Теория вероятностей и статистика в метрологии и измерительной технике. — М. Машиностроение, 1987— 168 с.

44. Хартман К. и др. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. — М.: Мир, 1977. — 562 с.

45. Цапенко М.П. Измерительные информационные системы. — М.: Энергоатомиздат, 1985. — 357 с.

46. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей .— М.: Дрофа, 2007. — 256 с.